I.2Синтез, понимание и проверка знаний

STEP3-VL-10B — мультимодальная чат-модель компании StepFun с 10 млрд параметров, основанная на архитектуре StepVLForConditionalGeneration. Она принимает изображения и текст и генерирует текстовые ответы; в README описано совместное обучение визуального энкодера и декодера Qwen3-8B, а также дообучение с учителем и обучение с подкреплением. Модель предназначена для визуального понимания и рассуждений, включая анализ диаграмм и задач STEM, распознавание текста на изображениях, понимание интерфейсов и пространственных сцен. Заявленные сценарии включают ответы на вопросы по изображениям и документам, OCR, подсчёт объектов, решение математических задач по визуальным данным и взаимодействие с GUI. Для многошаговых визуальных задач README описывает последовательное рассуждение SeRe и параллельное исследование PaCoRe. Веса доступны в формате safetensors; карточка рекомендует bf16-инференс и указывает потребность примерно в 24 ГБ видеопамяти. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

tevatron-elastic-modernbert-retriever-mrl — модель-ретривер на базе ModernBERT-base, обученная командой Tevatron-Elastic для поиска релевантных текстов. Она использует архитектуру ModernBERT encoder-only и формирует векторные представления запросов и документов; благодаря Matryoshka Representation Learning один чекпойнт поддерживает несколько размерностей эмбеддингов, которые выбираются через `prune_to` или `encode_at`. Модель предназначена для информационного поиска, включая семантический поиск и извлечение документов по запросу. В обучении использовались данные rlhn/rlhn-680K, максимальная длина последовательности составляла 512 токенов, а запросы и документы получали префиксы `query:` и `passage:`. Для полного режима в README сообщается результат 0,463 nDCG@10 на BEIR-15; релиз представлен как ресурс для воспроизводимости, а не как заявление о превосходстве над другими моделями. Размер модели — 149 млн параметров, контекст — до 8192 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Базовая ModernBERT-base ориентирована на английский язык.

webAI-Official разработала webAI-ColVec1.1-4b — мультимодальную модель поиска по документам на основе Qwen/Qwen3.5-4B. Это дообученный ColBERT-подобный энкодер: он кодирует текстовые запросы и изображения документов, включая отрендеренные страницы PDF, в нормализованные многовекторные представления размерности 640 и сопоставляет их методом позднего взаимодействия MaxSim. В выпущенной версии около 4,54 млрд параметров; языковая голова удалена. Модель предназначена для извлечения релевантных документов по текстовому запросу. Единый энкодер обрабатывает запросы и изображения страниц, а токенные векторы помогают учитывать детали содержимого и разметки страницы. Модель обучалась на сбалансированной многоязычной выборке из шести наборов данных и синтетических примерах. В README приведены результаты оценки на ViDoRe V3; для воспроизведения указан бюджет в 1 792 визуальных токена, а оценивание использует MaxSim. Многовекторные представления занимают больше места, чем одно-векторные базовые модели. Для заявленных оценок использовалось накопление MaxSim в float32; результаты могут немного различаться между аппаратным обеспечением и версиями программных библиотек. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверять в файлах репозитория.

WeMM-Embedding-9B — универсальная мультимодальная модель эмбеддингов Tencent, построенная на базе Qwen3.5-9B. Она принимает текст, изображения, видео и визуальные документы, в том числе смешанные входы с чередованием текста и изображений или видео, и преобразует их в L2-нормированный вектор размерностью 4096. Аудио модель не поддерживает. Модель предназначена для получения эмбеддингов и поиска по тексту, изображениям, видео и визуальным документам, включая сопоставление разных типов содержимого. README также описывает поддержку Matryoshka Embeddings с сокращением размерности и варианты запуска через Transformers, Sentence Transformers, vLLM и SGLang. Метаданные указывают архитектуру Qwen3.5 и дообучение базовой модели Qwen/Qwen3.5-9B; опубликованные веса представлены в формате Safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели. Модель не подходит для аудио-входов; заявленный основной результат — векторное представление, а не генерация текста.

Карточка модели avsolatorio/00-000-10-1-0-1-0-0-u_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240127115244-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/00-400-10-1-0-1-0-0-cls-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240130210931-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/00-400-10-1-0-1-0-0-cls-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240130211808-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/01-000-11-0-0-1-0-0_GIST_BAAI_bge-small-en-v1.5-20240126215547-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

AgentIR-4B — плотная текстовая модель для извлечения документов, разработанная авторами проекта AgentIR. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3-Embedding-4B и предназначена для поиска в системах глубокого исследования, где агент передаёт вместе с запросом свой ход рассуждений. Совместное кодирование запроса и рассуждения помогает учитывать намерение и контекст агента при подборе материалов. Модель рассчитана на использование в исследовательских агентах и retrieval-системах; авторы сообщают об улучшении точности и сокращении числа итераций на BrowseComp-Plus. Это модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров, контекстом до 40 960 токенов и форматом safetensors. Метаданные указывают задачу feature-extraction; модель принимает текст и выдаёт текстовые эмбеддинги для поиска и сравнения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125211517-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125221415-best на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Карточка модели avsolatorio/AVES_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240125233651-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

A.X 4.0 VL Light — компактная мультимодальная модель SK Telecom для понимания изображений и текста, созданная на основе A.X 4.0 Light и дополнительно обученная на мультимодальных данных, в том числе крупных корейских наборах. Она предназначена для диалога и анализа изображений, а также для корпоративных сценариев, связанных с корейскими документами, таблицами, графиками, рукописным текстом и надписями в сценах. В карточке приведены результаты на корейских визуальных и текстовых бенчмарках; модель также использует примерно на 41% меньше текстовых токенов, чем Qwen2.5-VL, для одинакового корейского ввода. Модель поддерживает обработку изображений и текста и генерацию текстовых ответов; метаданные указывают семейство a.x-4-vl, плотную архитектуру и интерфейс вызова инструментов. Для работы через Transformers требуется версия 4.49.0 или новее. Лицензия — Apache-2.0. Описанные сильные стороны сосредоточены на корейском языке и корейских материалах; README не приводит размер модели и длину контекста.

Qdrant/bge-large-en-v1.5-onnx — это ONNX-порт модели BAAI/bge-large-en-v1.5, разработанной BAAI и подготовленной для использования в экосистеме Qdrant. Модель предназначена для работы с текстом, включая задачи классификации текста и поиска по сходству. Модель преобразует текстовые документы в числовые векторные представления, которые можно использовать для сравнения семантической близости документов и построения систем поиска. В README приведён пример инференса через библиотеку FastEmbed. Из доступных данных следует, что модель ориентирована на английский язык; размер, точная архитектура, длина контекста и другие технические характеристики не указаны. Модель удобна для локального или инфраструктурного запуска в формате ONNX и интеграции с инструментами векторного поиска. Ограничения README не описывает, однако применимость к другим языкам, производительность и качество в конкретных сценариях требуют отдельной оценки. Лицензия модели — Apache-2.0.

hooman650/bge-m3-onnx-o4 — версия весов модели BAAI/bge-m3 в формате ONNX. Это многоязычная модель на архитектуре XLM-RoBERTa с 658,7 млн параметров и контекстом до 8194 токенов. Она предназначена для извлечения признаков текста и задач поиска: поддерживает плотные эмбеддинги, разреженное представление и многовекторный поиск; заявлена поддержка более 100 языков и документов длиной до 8192 токенов. Модель подходит для построения семантического и гибридного поиска, поиска по длинным документам и многоязычных систем извлечения информации. Репозиторий указывает, что веса нельзя загрузить напрямую через обычный онлайн-интерфейс, и описывает скачивание снимка репозитория. Поддержка многовекторного режима обозначена как планируемая. Лицензия — MIT.

BAAI/bge-reranker-v2-minicpm-layerwise — многоязычная модель ранжирования релевантности от BAAI на базе MiniCPM. Она принимает запрос и текстовый фрагмент и оценивает их соответствие; оценку можно преобразовать функцией sigmoid в значение от 0 до 1. Модель имеет 2,7 млрд параметров, архитектуру LayerWiseMiniCPMForCausalLM и контекст длиной 2048 токенов. Модель предназначена для повторного ранжирования результатов поиска, например кандидатов, полученных из векторного поиска или первичного поискового ранжировщика. Послойный вариант позволяет выбирать более ранние слои для повышения эффективности; в README он также рекомендован для высокой точности. Указаны китайский и английский языки, а метаданные характеризуют модель как многоязычную. Модель обучена на базе openbmb/MiniCPM-2B-dpo-bf16 на смеси наборов данных, включающей bge-m3-data, Quora и FEVER. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает применение для ранжирования запросов и документов, но не приводит количественных результатов качества; контекст ограничен 2048 токенами.

onnx-community/bge-small-en-v1.5-ONNX — модель для создания векторных представлений текста (эмбеддингов), разработанная сообществом onnx-community на основе BAAI/bge-small-en-v1.5. Она распространяется с весами в формате ONNX и предназначена для использования в JavaScript-библиотеке Transformers.js, включая браузерные и другие web-ориентированные сценарии. Модель поддерживает задачу извлечения признаков текста и формирует эмбеддинги размерностью 384. В примерах используется pooling по CLS-токену и нормализация векторов. Модель подходит для семантического поиска и retrieval-сценариев: тексты документов и поисковые запросы преобразуются в эмбеддинги, после чего сравниваются, например, по косинусной близости. Для запросов рекомендуется добавлять инструкцию «Represent this sentence for searching relevant passages:». README не указывает архитектуру, максимальную длину контекста, перечень поддерживаемых языков, размер модели или точные ограничения качества. К сильным сторонам относятся компактный формат ONNX, совместимость с Transformers.js и возможность выполнять вычисление эмбеддингов в JavaScript-среде. Ограничения включают отсутствие в README сведений о лицензии, языковой поддержке и характеристиках производительности; по базовому идентификатору и приведённым примерам модель ориентирована на англоязычные тексты. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Bloomz-3b-retriever — двуязычный биэнкодер на базе дообученной модели cmarkea/bloomz-3b-sft-chat, разработанный Cyrile Delestre для Crédit Mutuel Arkéa. Он преобразует запросы и тексты документов в векторные представления для поиска релевантных документов, включая поиск между английским и французским языками. Модель обучена на парах запросов и контекстов с контрастивной целью на основе Triplet Network; в карточке указано 3,8 млрд параметров. Она подходит для поиска фрагментов в системах открытого поиска ответов на вопросы и векторных базах данных. В README приведено сравнение на наборе SQuAD, включая сценарий с запросом на английском и контекстом на французском, но карточка предупреждает, что версия Bloomz-3b-retriever-v2 показывает значительно более высокое качество. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors и распространяется по лицензии BigScience BLOOM RAIL 1.0.

comsat-embed-ko-8b-preview — модель эмбеддингов на основе декодерной архитектуры Qwen3, разработанная Sionic AI и дообученная для семантического поиска на корейском языке. Она кодирует запросы и документы в векторы размерностью 4096 для поиска по сходству; по данным карточки, обучение включало более миллиона корейских примеров. Для запросов требуется task-инструкция, документы кодируются без префикса. Модель предназначена для поиска документов, извлечения сведений из баз знаний и семантического поиска в корпоративных системах, в том числе по длинным текстам. В карточке заявлен контекст до 8192 токенов; метаданные указывают нативное окно до 40960 токенов. На корейском подмножестве бенчмарка MTEB модель показала средний NDCG@10 0,7930 по девяти наборам данных. Поддерживаемые языки — корейский и английский, при этом основная специализация — корейский. Модель содержит 7,6 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое. Результаты поиска зависят от правильного применения инструкции к запросам; заявленные показатели относятся к указанной методике бенчмарка и не гарантируют качество на других корпусах.

Garnet-OCR-3B-0422-i1-GGUF — квантизированная версия модели Garnet-OCR-3B-0422, разработанной prithivMLmods и подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher. Это vision-language-модель для оптического распознавания символов и интеллектуальной обработки документов, включая извлечение и связывание данных, преобразование PDF в Markdown, анализ содержимого документов и image-to-text-сценарии. Модель имеет размер 3 млрд параметров и поддерживает обработку текста и изображений. В карточке указан английский язык, а среди обучающих наборов перечислены коллекции для распознавания и анализа PDF, генерации Markdown и обработки документов. Доступно множество вариантов квантизации GGUF размером примерно от 1,0 до 2,9 ГБ; варианты различаются компромиссом между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Для работы с изображениями могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория. Сильными сторонами модели являются специализация на OCR и структурированном анализе документов, возможность локального запуска благодаря компактным квантизированным вариантам и поддержка различных уровней квантизации. Ограничения включают отсутствие сведений о размере контекста, точных характеристиках архитектуры, качестве на конкретных наборах данных и поддерживаемых языках помимо английского; низкобитные варианты могут заметно уступать по качеству. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GLiClass base v2.0 RAC init — модель классификации последовательностей с нулевым примером от Knowledgator, основанная на microsoft/deberta-v3-base. Она использует признаки с разных слоёв сети и выполняет классификацию за один проход, что делает её вычислительно эффективной по сравнению с cross-encoder. Модель предназначена для тематической классификации, анализа тональности и повторного ранжирования в RAG-сценариях. Версия RAC обучена учитывать примеры, найденные по семантическому сходству, и использовать их при предсказании. В тестах добавление таких примеров повышало средний F1 с 0,3090 без примеров до 0,4707 с двумя примерами; результаты зависят от набора данных и числа примеров. В карточке указана поддержка английского и французского языков. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0; автор заявляет, что данные обучения допускают коммерческое использование.

GLiClass large v1.0 — компактная модель классификации последовательностей, разработанная Knowledgator. Она выполняет классификацию текста без предварительного обучения на конкретных целевых наборах данных: пользователь задаёт категории, а модель относит к ним текст. По описанию автора, классификация выполняется за один проход модели, что снижает вычислительные затраты по сравнению с cross-encoder при сопоставимой производительности. Модель основана на архитектуре GLiClass и содержит 438 млн параметров. Модель предназначена для классификации тем и тональности, а также для ранжирования документов в RAG-системах. В карточке приведены результаты zero-shot оценки на наборах данных для отзывов, новостей и эмоций; качество зависит от задачи и категорий. Обучение проводилось на синтетических данных, заявлена поддержка коммерческого применения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0; доступны форматы Safetensors и ONNX.

GLiClass Qwen 0.5B v1.0 — компактная модель классификации последовательностей семейства GLiClass, представленная Knowledgator. Она выполняет классификацию без заранее заданного набора классов и подходит для определения тематики и тональности текста, а также для ранжирования результатов в RAG-сценариях. По карточке, модель использует подход LLM2Vec, преобразующий современный декодер в двунаправленный энкодер, и обрабатывает классификацию за один проход; автор заявляет более высокую вычислительную эффективность по сравнению с cross-encoder и расширенное контекстное окно. Модель обучена на синтетических данных; в метаданных указан датасет MoritzLaurer/synthetic_zeroshot_mixtral_v0.1. Карточка сообщает о сопоставимом с версией на DeBERTa качестве в zero-shot-режиме и сильных результатах в few-shot-режиме, но не приводит конкретных метрик. Доступны веса в форматах Safetensors и ONNX; лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое применение. Карточка описывает поддержку английского языка.

GoLLIE-34B — языковая модель для извлечения информации, разработанная исследователями HiTZ Basque Center for Language Technology и Университета Страны Басков. Модель дообучена на базе CODE-LLaMA2 и использует архитектуру LLaMA с 33,5 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов. GoLLIE обучена следовать подробным инструкциям и схемам аннотации, заданным пользователем, включая определения меток. Она предназначена для извлечения сущностей, отношений и событий из текста; схема может задаваться для конкретной задачи, что позволяет применять модель в zero-shot сценариях и к задачам, не встречавшимся при обучении. В карточке указаны результаты на наборах задач по извлечению информации, где версия 34B показала лучший среди представленных размеров результат. Основной язык — английский. Для запуска доступны веса PyTorch; модель предназначена для генерации текста, структурированного по заданной схеме. Используется лицензия LLaMA 2, условия которой следует соблюдать при применении и распространении.

InternVL3.5-8B — мультимодальная модель OpenGVLab для диалога и рассуждений по тексту и изображениям. Вариант построен на InternVL3.5-8B-MPO и дообучен на данных OpenGVLab/MMPR-v1.2 и MMPR-Tiny; архитектура — плотная InternVLChatModel. Модель распространяется в формате safetensors и поддерживает Transformers. Модель предназначена для ответов на вопросы об изображениях, визуального рассуждения, распознавания текста на изображениях и диалоговых сценариев с изображениями. В семействе InternVL3.5 применяются Cascade RL для улучшения рассуждений и Visual Resolution Router для адаптации разрешения визуальных токенов. В README также заявлены возможности взаимодействия с GUI и embodied-сценарии для семейства, но их поддержка именно этой версии 8B отдельно не уточняется. Модель принимает изображения и текстовый контекст и генерирует текстовые ответы. Карточка характеризует языковую поддержку как многоязычную, но конкретные языки и длина контекста для этого репозитория не приведены. Лицензия — Apache-2.0. Для инференса описано использование Transformers; обработка нескольких изображений увеличивает число входных токенов и может требовать большего контекстного окна.

Kimi-K3-REAP73-zh-code-MLX-mxfp4-q8 — это сильно прореженная и преобразованная в формат MLX версия Kimi-K3, разработанного Moonshot AI. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для работы с китайским языком и программным кодом, на компьютерах Apple Silicon с большим объёмом unified memory. Она рассчитана на загрузку на машине с 512 ГБ памяти и занимает около 451 ГБ. В основе лежит нативная мультимодальная MoE-архитектура Kimi-K3 с Kimi Delta Attention, Attention Residuals и контекстом до 1 млн токенов. Исходная модель содержит 2,78 трлн параметров, из которых 104 млрд активны при обработке токена. В данной версии сохранены 242 из 896 экспертов в каждом из 92 MoE-слоёв, всего около 793 млрд параметров. Используется MXFP4; для сохранённых экспертных весов заявлена побитно точная копия исходного представления, тогда как основная потеря качества связана с удалением экспертов. Скорость генерации на M3 Ultra с 512 ГБ памяти составляет около 5,51 токена в секунду. Главное преимущество модели — возможность запускать Kimi-K3 на одной мощной машине Apple Silicon при сохранении хорошей структурной корректности генерации кода и относительно сильной работе с китайским языком. Это агрессивное прореживание, поэтому качество заметно ниже полной Kimi-K3: возможны уход в списки или продолжение в стиле исходного файла, повторения и циклы. Японский, корейский, русский, арабский, немецкий, французский и испанский языки деградируют сильнее; для них рекомендуется смешанная версия модели. Лицензия указана как other с именем kimi-k3.

LaSER-Qwen3-8B — плотный ретривер с латентным рассуждением, разработанный в рамках подхода LaSER и дообученный на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель предназначена для поиска релевантных документов по запросам, особенно когда для поиска требуется многошаговое рассуждение. Она генерирует непрерывные латентные токены рассуждения, объединяет скрытые состояния и выдаёт L2-нормализованные эмбеддинги для запросов и документов. Модель содержит 7,6 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов. README сообщает о результатах на BRIGHT, FollowIR и BrowseComp-Plus; на BRIGHT указана задержка около 50 мс при batch size 8 на одной A100. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — MIT. Для кодирования текста используется Transformers; точный способ формирования эмбеддингов требует реализации LaSER из проекта.

LightOn-rerank-LW-2B — мультимодальная модель-переранжировщик компании LightOn на базе Qwen/Qwen3.5-2B. Это плотный cross-encoder с архитектурой Qwen3.5, содержащий около 2,2 млрд параметров; веса опубликованы в формате bfloat16. Модель совместно дообучена на текстовых и визуальных данных для ранжирования найденных документов по запросу. На вход подаются текстовый запрос и кандидаты: текстовые фрагменты или изображения страниц документов. Модель ранжирует по четыре кандидата за один проход, генерируя их порядок; для большего списка применяется скользящее окно. Такой режим подходит для второго этапа поиска после BM25, векторного поиска или ColPali. Обучение проводилось на английском языке; французский поддерживается с переносом без дообучения. В ViDoRe V3 модель показала 62,66 nDCG@10 при заданном в карточке протоколе оценки. Для работы требуется transformers версии 5.4.0 или новее. Качество зависит от разрешения изображений: карточка рекомендует для инференса высокое разрешение, ориентировочно 1 млн пикселей; на разрешении обучения 512×512 результат был ниже. Не следует применять модель в режиме независимой оценки отдельных кандидатов: её назначение — генерировать список ранжирования. Текстовые обучающие данные включают NQ и MS MARCO, поэтому результаты на этих наборах могут быть затронуты загрязнением. Лицензия — Apache-2.0.

Merino-Mini-v2 — модель для поиска и ранжирования документов в RAG-системах, разработанная BAA AI (Black Sheep AI). Она объединяет bi-encoder для получения 384-мерных L2-нормализованных эмбеддингов и cross-encoder для оценки релевантности пары «запрос — документ» одним числом. Обе части используют общую таблицу эмбеддингов и основаны на MiniLM-L6-H384-uncased; всего модель содержит около 44 млн параметров. README описывает её как англоязычную. Модель предназначена для векторного поиска кандидатов и последующего уточнения их порядка cross-encoder-ранжированием. Для компактной модели автор рекомендует разбивать материалы на атомарные фрагменты по одному утверждению, ставить ключевую сущность в начало и возвращать родительский раздел для контекста. Авторы сообщают о сертификации 4-битной квантизации как не уступающей fp16 в описанном тесте с отвлекающими документами; это заявление относится к указанному испытанию. Лицензия в метаданных обозначена как other, конкретные условия использования не приведены.

Merino-Pro — модель извлечения информации от baa.ai (Black Sheep AI), объединяющая в одном пакете биэнкодер для эмбеддингов и кросс-энкодер для переранжирования. Обе части основаны на xlm-roberta-large и совместно обучены с общей матрицей словесных эмбеддингов. Модель содержит около 872 млн параметров в fp16 и формирует 1024-мерные L2-нормализованные векторы; кросс-энкодер выдаёт оценку релевантности пары запроса и документа. Модель предназначена для поиска и ранжирования документов в retrieval- и RAG-системах. В README заявлена поддержка нескольких языков, но конкретные языки не перечислены. Для биэнкодера рекомендуется добавлять к запросам префикс «query: ». Разработчик сообщает о сертифицированной 4-битной квантизации без потери качества в описанном тесте с отвлекающими документами; рекомендует разбивать тексты на атомарные фрагменты и ставить ключевую сущность в начало. Для документов с несколькими разнородными фактами качество поиска может быть ниже; README советует использовать атомарное разбиение. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступных данных не приведены.