I.1Поиск и навигация по информации

RuModernBERT-base — русская версия двунаправленного энкодера ModernBERT, разработанная DeepVk. Это плотный Transformer с архитектурой ModernBERT и задачей masked language modeling: модель обучена предсказывать замаскированные токены и создавать контекстные представления текста. Число параметров — около 149 млн, глубина — 22 слоя, размер словаря — 50 368 токенов, длина контекста — до 8 192 токенов. Предобучение охватывает примерно 2 трлн токенов на русском и английском языках, а также коде; использовались интернет-источники, книги, научные материалы и социальные сети. Модель подходит как основа для задач понимания текста, включая классификацию и распознавание именованных сущностей после соответствующей настройки. Для NER авторы рекомендуют ревизию patched-tokenizer: в ней шесть часто встречающихся строчных русских букв токенизируются по одному токену. На 20 задачах RuMTEB статистически значимого ухудшения качества относительно исходной версии не обнаружено. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Это энкодер для анализа и представления текста, а не генеративный чат-бот; для прикладных задач, отличных от заполнения масок, может потребоваться дополнительная настройка. Указанные авторами оценки RSG рассчитаны на dev-выборке с подбором гиперпараметров.

Карточка модели JetLM/SDAR-4B-Chat-b16 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

Карточка модели JetLM/SDAR-4B-Chat-b64 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

T5-11B — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Colin Raffel, Noam Shazeer и коллегами. Она представляет задачи обработки естественного языка в формате преобразования текста в текст: модель получает текстовую инструкцию и входной текст, а затем генерирует текстовый ответ. В README указано 11 миллиардов параметров; метаданные каталога сообщают 385,2 млн параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Архитектура — плотная T5WithLMHeadModel, контекст — 512 токенов. Основная задача в метаданных — перевод. Модель также может служить основой для дообученных сценариев суммаризации, ответов на вопросы, классификации и анализа тональности. Указанные языки — английский, французский, румынский и немецкий; предобучение проводилось на корпусе C4 и смеси задач, включая Wiki-DPR и наборы для классификации, сходства предложений и вопросов-ответов. Для загрузки весов требуется значительный объём памяти: README сообщает, что только веса занимают более 40 ГБ, и рекомендует распределение модели между устройствами либо ZeRO-Offload. Лицензия — Apache 2.0.

Citaman/command-r-15-layer — текстовая модель, созданная с помощью mergekit из двух срезов модели Citaman/command-r-16-layer методом SLERP. В конфигурации объединения использованы слои [0, 15] и [1, 16] одной базовой модели; веса сохранены в формате safetensors, тип данных — bfloat16. Модель построена на архитектуре CohereForCausalLM и содержит 14,4 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет до 8192 токенов. В карточке нет сведений о конкретных языках и специализированных прикладных областях. Модель может быть полезна для диалоговых приложений и генерации текста с подключением инструментов. Поскольку это объединение срезов одного чекпойнта, README не сообщает о сравнительных оценках качества или специальных улучшениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Eagle2-2B — компактная визуально-языковая модель, выпущенная NVIDIA в составе семейства Eagle2. Она предназначена для диалога и генерации ответов по тексту, изображениям и видео. Вариант 2B использует языковую основу Qwen2.5-1.5B-Instruct и визуальные компоненты PaliGemma и SigLIP; архитектура в репозитории обозначена как eagle_2_5_vl, файлы представлены в формате safetensors и модель запускается через Transformers. Модель рассчитана на распознавание содержимого изображений и видео, ответы на вопросы о визуальных данных и анализ документов и диаграмм. В README указано окно до 16 тысяч токенов; среди приведённых сравнительных результатов модель показывает сильные результаты на ChartQA и сопоставимые с другими компактными VLM результаты на DocVQA и InfoVQA. README также упоминает поддержку нескольких изображений и видео во входных данных. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Это компактная модель, поэтому её возможности могут уступать более крупным VLM; NVIDIA рекомендует оценивать её пригодность и риски для конкретного применения. Указанная в карточке возможность интерфейса вызова инструментов не описана в README как отдельный сценарий использования.

Gemma 2 9B — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанная Google. Это базовая предварительно обученная версия с открытыми весами; README также описывает семейство в целом, включая варианты, дообученные для следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а её сравнительно компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке семейство указано как англоязычное; конкретная длина контекста и число параметров не приведены в предоставленных данных. Модель может выдавать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности со сложным контекстом, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma, с условиями и ограничениями, заданными политиками Google для использования моделей Gemma.

Idefics2-8b-base — базовая мультимодальная модель от Hugging Face для обработки изображений и текста. Она принимает текстовые запросы и одно или несколько изображений, в том числе чередующиеся с текстом, и генерирует текстовые ответы. Модель предназначена для описания изображений, визуальных вопросов и ответов, чтения текста на изображениях и документах, а также анализа диаграмм и графиков. Модель содержит 8 млрд параметров и построена на архитектуре Idefics2: визуальный кодировщик SigLIP обрабатывает изображения, после чего Perceiver pooling и проекция объединяют визуальные признаки с текстовыми эмбеддингами языковой модели Mistral. Поддерживаются изображения с разными пропорциями и разрешением до 980 × 980 пикселей; несколько изображений и текст могут подаваться в чередующемся порядке. Основной язык карточки — английский. Модель служит основой для специализированной настройки. Версия base уступает Idefics2-8b в следовании инструкциям; для готового диалогового применения авторы рекомендуют инструкционную версию, а для длинных ответов — Idefics2-8b-chatty. Генерировать изображения модель не умеет. В README также отмечена несовместимость с Transformers версий 4.41.0–4.43.3. Лицензия — Apache 2.0.

Модель PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15 — дообученная PS4Research языковая модель семейства Granite на базе ibm-granite/granite-4.2-30b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 28,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру GraniteForCausalLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Базовая модель IBM описана как многоязычная и предназначенная для рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов, однако README не уточняет, какие именно навыки были предметом дообучения этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для ускорения обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Intern-S2-Mobius — плотная языковая модель с 35 млрд параметров, разработанная командой InternLM на архитектуре Mobius-v0 и реализованная с поддержкой Xtuner и LMDeploy. Это продолжительно предобученная на основе Qwen3.5-35B и затем дообученная с помощью SFT и обучения с подкреплением модель для диалогов и сложных текстовых задач. Репозиторий содержит веса bfloat16 в формате Safetensors; для запуска предусмотрена поддержка Transformers, LMDeploy и vLLM. Архитектура разделяет хранилище знаний и вычисления рассуждений: несколько модулей Reasoner обращаются к общей памяти, а скрытые состояния уточняются итеративно. Заявлены межслойный доступ к знаниям и латентное рассуждение, позволяющие сокращать видимые цепочки рассуждений. Модель рассчитана на общие и научные задачи, включая биологию и молекулярные науки. В README сообщается о сопоставимых или более высоких результатах на ряде тестов и почти четырёхкратном ускорении вывода относительно Qwen3.5-35B в проведённой оценке. Карточка описывает текстовую модель и не заявляет поддержку изображений, несмотря на тег image-text-to-text в метаданных. В тестах использовались контексты до 64K или 128K токенов; эти значения относятся к настройкам оценки и не подтверждают максимальный собственный контекст модели. Для эксплуатации требуются совместимые версии Transformers, LMDeploy или vLLM и значительные вычислительные ресурсы, соответствующие модели на 35 млрд параметров. Лицензия — Apache-2.0.

inception42/jais-family-30b-16k-chat — чат-модель семейства Jais, созданного Inception Institute of Artificial Intelligence. Это дообученная для диалога версия базовой модели inceptionai/jais-family-30b-16k: автор описывает Jais Family как двуязычные англо-арабские большие языковые модели, оптимизированные для арабского языка и обладающие сильными возможностями на английском. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации и понимания текста, анализа тональности и суммаризации арабских и англоязычных документов. Модель имеет архитектуру декодера с авторской реализацией класса, для загрузки которой требуется включить trust_remote_code. В названии указаны размер 30B и контекст 16k; файлы представлены в формате safetensors. Метаданные помечают модель как чат-модель. Лицензия — Apache-2.0. Сильная сторона модели — ориентация на арабский язык при сохранении возможностей английского, включая диалоговые сценарии. Ограничения: ответы ориентированы на арабский и английский, возможны ошибки, предвзятость и оскорбительный либо вводящий в заблуждение контент; модель не предназначена для высокорисковых решений без контроля человека и обработки конфиденциальных данных.

Карточка модели KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.1-Final на Hugging Face совпадает с карточкой KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.1, поэтому описание составлено по ней. KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.1 — дообученная KeefeBuild языковая модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Веса сохранены в формате safetensors. По карточке, модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Она дообучена от KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.0-Final и распространяется по лицензии Apache-2.0.

metythorn/Konai-OCR — модель распознавания текста на изображениях, опубликованная в формате ONNX. README называет её моделью распознавания текста и указывает ViTOCR; метаданные классифицируют её как image-to-text и отмечают архитектурные признаки vision и transformer. Модель предназначена для извлечения текста из изображений с помощью инференса через ONNX Runtime. README упоминает использование Python-библиотек Pillow, PyTorch, torchvision и NumPy, но не приводит сведения о размере модели, поддерживаемых языках, контекстном окне или оценках качества. Лицензия — Apache-2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-8B-COT-boost — корейская языковая модель, дообученная Юнсоном Джи (Saxo), специалистом Linkbricks по данным, на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Nous-Hermes-3-Llama3.1-Korean-cpt-8b. Это плотная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, обученная этапами SFT и DPO. Она предназначена для диалога, генерации текста, перевода между корейским, китайским, английским и японским, суммаризации, вопросов и ответов, а также математических и логических задач. Поддерживает вызов функций и инструментов на корейском языке. Модель заявлена как усиленная для пошаговых рассуждений и имеет контекстное окно 128 тыс. токенов. Обучение использовало корейские данные, в том числе новостные корпуса, наборы для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, а также математические и логические примеры; токенизатор унаследован от базовой модели. Для использования опубликованы веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Описание не приводит количественных оценок качества. Способность к рассуждениям и точность на переводе, математике и логике могут зависеть от формулировки запроса и требуют проверки для конкретного применения.

Карточка модели developer2625/livro-7b-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой developer2625/livron-7b-v1, поэтому описание составлено по ней. Livron 7B v1 — дообученная разработчиком developer2625 языковая модель на архитектуре Qwen2.5, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit и содержит 7,1 млрд параметров; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также сценариев, где требуется взаимодействие с инструментами. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Livron 7B v1 — дообученная разработчиком developer2625 языковая модель на архитектуре Qwen2.5, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit и содержит 7,1 млрд параметров; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также сценариев, где требуется взаимодействие с инструментами. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Llama-3.1-8B-TitanFusion-Test — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе meta-llama/Llama-3.1-8B. В слияние вошли несколько моделей на базе Llama 3.1, включая варианты для диалогов, ролевого общения и математических задач. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; нативная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы, ролевого общения и решения математических задач. Репозиторий указывает библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ccdv/lsg-bart-base-16384 — модель на базе BART-base, адаптированная для задач encoder-decoder с длинными входными последовательностями. Она использует локальное, разреженное и глобальное внимание (LSG) и содержит 95,2 млн параметров. Заявленная длина контекста — до 16 384 токенов; модель реализована на PyTorch и использует тот же токенизатор и число слоёв, что и BART-base. Модель предназначена для генерации текста по входной последовательности, включая суммаризацию, а также может применяться для классификации. В README приведены примеры суммаризации и классификации; метаданные также указывают fill-mask и question answering среди поддерживаемых задач. Для загрузки через Transformers требуется включить trust_remote_code=True, поскольку используется пользовательский код архитектуры. Входную длину рекомендуется обрезать токенизатором; при нехватке памяти можно уменьшить размеры блоков или увеличить разреженность внимания. Модель адаптирована от BART-base без дополнительного предварительного обучения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mike0307/multilingual-e5-language-detection — модель классификации текста для определения языка. Она разработана на основе multilingual-e5-base и дообучена на наборе данных common_language; архитектура — XLM-RoBERTa для классификации последовательностей, размер — 305,2 млн параметров. Модель поддерживает определение 45 языков и принимает текст длиной до 514 токенов. Модель подходит для автоматической разметки языка коротких сообщений и документов, маршрутизации текста по языковым конвейерам и предварительной фильтрации многоязычных корпусов. В README заявлена общая точность 98,37% на тестовой части common_language; результаты зависят от данных и условий оценки. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nanonets-OCR-s-GGUF — версия модели Nanonets-OCR-s в формате GGUF с обновлённым шаблоном чата. Она предназначена для извлечения текста из изображений документов и представления содержимого в удобной для дальнейшей обработки форме: таблицы можно возвращать в HTML, формулы — в LaTeX, а изображения описывать краткими подписями. Для запуска автор указывает llama-server и отдельный файл mmproj; рекомендуемые параметры генерации заданы в примере команды. Модель принимает изображение документа и текстовую инструкцию, а выдаёт текст с распознанным содержимым. В метаданных указаны варианты GGUF BF16 и F32 и поддержка английского языка. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Phi-3-Vision-128K-Instruct — компактная мультимодальная модель Microsoft из семейства Phi-3 с плотной архитектурой Phi3VForCausalLM и 3,7 млрд параметров. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалоговых сценариев с визуальным вводом, включая понимание изображений, OCR, а также разбор графиков и таблиц. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и direct preference optimization; в карточке заявлен контекст до 128 тысяч токенов, хотя метаданные указывают native context в 4096 токенов. Модель рассчитана на применение в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и низкой задержки, а также на создание генеративных функций с визуальным вводом. Основной язык — английский; карточка предупреждает о снижении качества для других языков. Возможны фактические ошибки, стереотипные или оскорбительные ответы, поэтому результаты следует проверять, особенно в чувствительных и высокорисковых сценариях. Лицензия — MIT.

JANGQ-AI/Qwen3.6-35B-A3B-JANGTQ — мультимодальная модель семейства Qwen, подготовленная JANGQ-AI на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B и адаптированная для запуска в vMLX на компьютерах Apple Silicon. Это модель типа MoE с 35 млрд параметров, из которых около 3 млрд активны на токен; архитектура сочетает линейное внимание Gated DeltaNet и полное внимание, а также маршрутизируемые экспертные блоки. Весовые матрицы маршрутизируемых экспертов квантованы до 2 бит методом JANGTQ на основе кодовых книг TurboQuant и вращения Hadamard; ряд других компонентов хранится в 8-битном представлении, а зрительная башня сохранена. Модель предназначена для диалогов, задач с изображениями и агентных сценариев. README сообщает о поддержке изображений и отмечает, что для видео в MLX требуется собственный процессор, тогда как основная ветка mlx-vlm для этой архитектуры подходит для изображений. Для загрузки квантованных весов нужен специальный загрузчик jang-tools: стандартный mlx_lm.load() их не читает. Модель использует шаблон диалога и интерфейс вызова инструментов базовой модели; заявлена библиотека MLX и лицензия Apache-2.0. README приводит ориентиры по памяти для Mac с unified RAM и контексту, но эти оценки зависят от профиля запуска и KV-кэша. Независимые результаты оценки именно этой квантованной версии в карточке не приведены.

R1 1776 — языковая модель рассуждений семейства DeepSeek-R1, дообученная Perplexity AI для ответов на чувствительные темы с уменьшенным влиянием цензурных ограничений. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и задач, требующих пошагового рассуждения, включая математику. По данным карточки, при дообучении сохранялись способности к рассуждению; README сообщает о результатах на нескольких бенчмарках на уровне базовой R1. Это плотная авторегрессионная модель DeepSeek V3 с 37,6 млрд параметров и контекстом до 163 840 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка английского языка и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. Оценки устойчивости к цензурным отказам и сохранения математических способностей приведены разработчиком; результаты могут зависеть от запросов и условий оценки. Снижение цензурных ограничений не гарантирует точности ответов и не исключает ошибок или вредного содержания.

Typhoon2.5-Qwen3-30B-A3B — инструктивная языковая модель, разработанная OpenTyphoon для генерации ответов на тайском и английском языках. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и вызова инструментов в приложениях на основе чат-моделей. Модель построена на архитектуре Qwen3 как декодерная Mixture-of-Experts с 30 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров. Она поддерживает контекст до 256 тыс. токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Указана лицензия Apache 2.0; для использования README также требует принять условия OpenTyphoon и ознакомиться с уведомлением о конфиденциальности. Модель ещё находится в разработке. Несмотря на защитные ограничения, ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными, поэтому её следует оценивать с учётом конкретного сценария применения.

Это текстовая авторегрессионная модель семейства Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Репозиторий содержит контрольную точку в стандартном формате Hugging Face Transformers на основе safetensors; карточка описывает её как резервную копию исследовательского артефакта. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате и генерации продолжений текста; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Карточка не сообщает о специальной предметной области или поддерживаемых естественных языках. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены, поэтому их нельзя определить по карточке.

Карточка модели PS4Research/9DgDaWTmX85XRwSq на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15, поэтому описание составлено по ней. Модель PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15 — дообученная PS4Research языковая модель семейства Granite на базе ibm-granite/granite-4.2-30b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 28,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру GraniteForCausalLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Базовая модель IBM описана как многоязычная и предназначенная для рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов, однако README не уточняет, какие именно навыки были предметом дообучения этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для ускорения обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Apodex 1.1 Mini — модель рассуждений от Apodex для сложных исследовательских задач и прогнозирования на длинном горизонте. По описанию, она работает с файлами, данными, кодом и инструментами и предназначена для получения проверяемых результатов. Метаданные классифицируют её как модель генерации текста. Размер, архитектура, контекстное окно, поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных данных не описаны.

Это неофициальная конверсия Chandra OCR 2 от Datalab в формат GGUF с точностью BF16 для запуска через llama.cpp. Веса модели и проектор зрения сохранены в BF16; неиспользуемая черновая MTP-голова удалена. Конверсия проверена на одной AMD Radeon RX 9070 XT с 16 ГБ памяти, но формат GGUF не привязан к RDNA 4, и работа на другом оборудовании не подтверждена этой карточкой. Модель принимает изображения и предназначена для распознавания текста и структуры документов, включая PDF, с выдачей результата в текстовых форматах вроде Markdown, HTML или JSON. В README перечислены проверки на изображениях, PDF, финансовых таблицах и рукописных документах. Это перенос формата, а не дообучение или улучшение качества OCR; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией исходной модели и файлами репозитория.

Citaman/command-r-13-layer — это объединённая модель для генерации текста, созданная разработчиком Citaman на основе Citaman/command-r-14-layer с помощью mergekit и метода SLERP. Конфигурация комбинирует слои одной базовой модели в диапазонах [0, 13] и [1, 14]; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Архитектура — плотная CohereForCausalLM, размер — 12,8 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейса вызова инструментов. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о поддерживаемых языках и сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 — модифицированная версия DeepSeek-V4.1-Flash от dealignai, созданная исследовательской командой dealignai. Это мультимодальная модель с поддержкой изображений, инструментов и рассуждений, предназначенная для диалоговых приложений, анализа текста и изображений, выполнения многошаговых задач и работы с длинным контекстом. Модель распространяется как стандартный checkpoint для Transformers и основана на deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash. Модель использует архитектуру Causal Encoder-Decoder с 20+20 слоями и MoE: 384 маршрутизируемых эксперта с выбором top-6 и один общий эксперт. Заявлены 552B параметров в backbone, из которых 8B/16B активны на токен. Также используются Hyper-Connections с четырьмя каналами остаточных связей, разреженное внимание CSA2, память Engram для n-грамм и черновая голова DSpark для speculative decoding. Весы представлены в нативном FP8 e4m3fn с блочным масштабированием E8M0, маршрутизируемые эксперты — в FP4. Контекстное окно составляет до 1 млн токенов, а визуальная часть основана на DeepSeek-ViT с 2D-RoPE и pixel unshuffle. Ключевая особенность — перманентная модификация весов, направленная на удаление встроенных механизмов отказа и ограничений безопасности; при этом заявлено сохранение основных возможностей, включая зрение, рассуждения, MTP и многоходовую связность. По приведённым тестам модель полностью выполняет запросы из HarmBench-320, однако её результат MMLU ниже базовой модели: 82,74% против 86,96%; без этических предметов снижение оценивается примерно в 1,1 процентного пункта. Поэтому модель может быть полезна для исследовательских и экспериментальных сценариев, требующих минимальных встроенных ограничений, но несёт повышенный риск генерации опасного или незаконного содержания и не подходит для неконтролируемых пользовательских продуктов. Лицензия — MIT.