I.5Создание и редактирование текста

Это полноточная сборка в формате GGUF BF16 модели KAT-Coder V2.5 Dev 35B-A3B от moeshawky: к базовой модели добавлена встроенная MTP-голова для спекулятивного декодирования. Архитектура — Qwen3.6-35B-A3B-класса, гибрид SSM и полного внимания; всего 35 млрд параметров, около 3 млрд активных на токен, 256 экспертов, из которых активны 8. Модель принимает текст и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме, в том числе для задач программирования; MTP-голова может ускорять декодирование при поддержке со стороны сборки llama.cpp. В карточке указаны английский и китайский языки. Репозиторий содержит один файл GGUF v3 размером около 66,2 ГиБ; для размещения весов требуется ориентировочно 75 ГБ или более свободной оперативной памяти или видеопамяти. Для использования нужна совместимая сборка llama.cpp с поддержкой MTP. Лицензия — Apache-2.0.

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — мультимодальная модель для распознавания и структурированного анализа длинных аудио- и видеозаписей. Она совместно выполняет транскрибацию и диаризацию: выдаёт текст с временными метками и относительными анонимными метками говорящих, а также может отмечать акустические события. В README модель представлена как разработка MOSS; репозиторий использует архитектуру MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration и библиотеку Transformers с пользовательским кодом загрузки. Модель предназначена для встреч, звонков, подкастов, интервью, лекций и других записей с несколькими участниками. Поддерживает более 50 языков, обработку записей длительностью до 90 минут за один проход и подсказки с пользовательскими ключевыми словами для терминологии предметной области. В метаданных указаны английский и китайский языки; README также сообщает о результатах соревнования на 14 языках, включая русский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Для загрузки требуется разрешить выполнение пользовательского кода Transformers через trust_remote_code=True.

SC117 публикует GGUF-сборку Ornith-1.5-35B-A3B-MTP-APEX — MoE-модели команды Ornith для агентного программирования и генерации текста. Базовая модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд на токен; в этой сборке доступны квантизованные профили APEX и вариант BF16. APEX распределяет точность по типам и важности тензоров, а MTP-слой встроен в модель. Модель предназначена для решения задач программирования с участием агента, включая работу в терминале и с инструментами, а также для генерации текста. Репозиторий включает проектор mmproj-BF16.gguf для обработки изображений вместе с текстом через llama.cpp; заявлена возможность контекста до 131072 токенов. README приводит результаты на бенчмарках SWE-bench, Terminal-Bench и других задачах программирования и агентного взаимодействия. Сборка распространяется по лицензии MIT. Она основана на ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B; метаданные каталога отмечают связь finetune, а файлы репозитория включают GGUF и GGUF BF16. README описывает дополнительные квантизованные профили APEX. Поддержка языков программирования и естественных языков отдельно не перечислена, поэтому конкретные языки здесь не указаны.

n0kovo/Qwen3-VL-32B-Instruct-heretic-v2 — версия Qwen3-VL-32B-Instruct, обработанная методом abliteration: по приведённому сравнению модель реже отказывает в ответе, сохраняя близость к исходному поведению с KL-дивергенцией 0,1565. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL с архитектурой Qwen3VLForConditionalGeneration, предназначенная для диалогов по тексту и изображениям. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, распознавания текста на изображениях, анализа сцен и пространственных отношений, а также понимания видео и генерации текста. В README для исходной модели указаны контекст 256 тыс. токенов с возможностью расширения до 1 млн и OCR на 32 языках; метаданные этой копии не подтверждают, что все эти характеристики сохранены без изменений. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

inkoziev/sbert_synonymy — русскоязычная модель Sentence-Transformers от inkoziev для оценки синонимичности коротких фраз и предложений. Она основана на cointegrated/rubert-tiny2 и содержит около 29 млн параметров; модель использует архитектуру BERT и принимает текстовые фразы для получения векторов размерностью 312. Косинусное сходство между векторами служит оценкой близости по смыслу. Модель подходит для поиска перефразировок и семантически близких высказываний, например в диалоговых системах и при сопоставлении фактов. Она рассчитана преимущественно на короткие фразы длиной до 10–15 слов, быстро работает даже на CPU и поддерживает контекст до 2048 токенов. Обучающие данные частично доступны в датасете inkoziev/paraphrases. Лицензия — Unlicense.

Boterham 0.5B — компактная преимущественно нидерландоязычная языковая модель от ToetsChecker Research. Это decoder-only Transformer с 488,2 млн параметров; экспорт использует реализацию Qwen3ForCausalLM, но веса и токенизатор обучены с нуля, поэтому модель не является производной от Qwen. Контекстное окно — 2 048 токенов. Модель принимает текст и предназначена прежде всего для работы с предоставленными фрагментами и документами: извлечения ответов, суммаризации и воздержания от ответа, если нужной информации в тексте нет. Также обучалась арифметике, классификации, переводу между нидерландским и английским языками и коротким диалогам. Модель подходит для экспериментов с NLP на нидерландском языке, документных помощников и сценариев RAG. Лицензия — Apache-2.0. Это небольшая экспериментальная модель с ограниченными общими знаниями; она может ошибаться или выдумывать сведения. Контекст короткий, а открытый диалог и творческая генерация получили меньше внимания при обучении. Фактические утверждения следует проверять по источникам; опубликованных результатов EuroEval пока нет.

NB-Whisper Medium Beta — модель автоматического распознавания речи от NB AI-Lab Национальной библиотеки Норвегии. Это дообученная версия Whisper с архитектурой WhisperForConditionalGeneration и примерно 455,8 млн параметров. Модель принимает аудио и создаёт письменную транскрипцию; основное назначение — распознавание норвежской речи, также поддерживается английский язык. Обучение проводилось на 20 000 часах размеченных данных, включая норвежские речевые корпуса, парламентские выступления, телесубтитры и аудиокниги. Доступны веса в форматах PyTorch, TensorFlow, JAX/Flax, ONNX и Safetensors. Модель предназначена для общего распознавания речи и доступна третьим сторонам как публичная бета. Разработчик отмечает, что для норвежских транскрипций она показывает высокое качество относительно ASR-моделей сопоставимого размера. Лицензия — Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

TranslateGemma 12B IT — модель для перевода от Google Translate, дообученная на основе Gemma 3. Она предназначена для перевода текста между 55 языками и может извлекать текст из изображения и переводить его. Модель принимает текст и изображения; для изображения предусмотрена обработка с разрешением 896 × 896 пикселей. Контекст входа составляет 2K токенов, а результатом служит текст перевода. Модель ориентирована на запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Для работы предусмотрен шаблон чата Gemma, поддерживаемый Transformers. Обучение включало supervised fine-tuning на параллельных данных и этап reinforcement learning. Качество перевода зависит от покрытия и качества обучающих данных; модель может ошибаться в передаче нюансов, сарказма и предметного контекста. Указанная лицензия — Gemma; применяются условия использования Gemma и политика запрещённого использования.

Карточка модели SihJJJ/faster-whisper-medium на Hugging Face совпадает с карточкой Systran/faster-whisper-medium, поэтому описание составлено по ней. Systran/faster-whisper-medium — конверсия модели распознавания речи Whisper medium от OpenAI в формат CTranslate2, подготовленная для использования с CTranslate2 и faster-whisper. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; семейство Whisper поддерживает многоязычное распознавание, включая русский и английский, а также перевод речи на английский язык. Веса сохранены в FP16. При загрузке в CTranslate2 можно выбрать другой тип вычислений через параметр compute_type. Репозиторий распространяется по лицензии MIT; для сведений о возможностях исходной модели следует обращаться к её карточке OpenAI.

llmfan46/Qwen3-VL-32B-Instruct-uncensored-heretic — версия Qwen3-VL-32B-Instruct, изменённая независимым автором методом abliteration для снижения частоты отказов. Это плотная мультимодальная модель на 32 млрд параметров с архитектурой Qwen3-VL, предназначенная для диалога по тексту и изображениям, визуального анализа, OCR и рассуждений по визуальным данным. В карточке описана поддержка видео и контекст до 256 тысяч токенов базовой модели; расширение до миллиона токенов заявлено для семейства Qwen3-VL. Автор приводит результаты PIQA и MMLU: на PIQA вариант набрал 93,31% против 93,09% у исходной модели, а на MMLU — 81,44% против 82,44%. В README также указаны 15 отказов из 100 тестовых запросов против 99 у оригинала. Эти результаты относятся к тестам автора и не гарантируют качество на других задачах. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0.

coder3101/Qwen3-VL-8B-Instruct-heretic — производная версия Qwen3-VL-8B-Instruct, созданная методом abliteration для сокращения отказов на запросы. По данным карточки, доля отказов в указанной проверке снизилась со 100 из 100 у исходной модели до 6 из 100; KL-дивергенция составила 0,1738. Модель предназначена для диалога с текстом и изображениями, визуального анализа и рассуждений. Базовая архитектура Qwen3-VL поддерживает анализ видео, OCR, пространственные задачи и контекст до 256 тыс. токенов с возможностью расширения до 1 млн, однако README описывает эти возможности исходной модели, а не отдельно проверенные характеристики этой версии.

jonatasgrosman/wav2vec2-xls-r-1b-english — модель распознавания английской речи, дообученная автором карточки с помощью HuggingSound на базе facebook/wav2vec2-xls-r-1b. Она преобразует аудиозапись в текст и подходит для транскрибирования речи, в том числе записей из наборов Common Voice, Multilingual LibriSpeech, TED-LIUMv3 и VoxPopuli. Архитектура — Wav2Vec2ForCTC семейства wav2vec2; число параметров — 1,3 млрд. Для входного аудио требуется частота дискретизации 16 кГц. Модель принимает аудио и выдаёт текст, поддерживаемый язык — английский. Распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/whisper-small-asr-fp16 — преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX модель OpenAI Whisper Small для распознавания речи. Она предназначена для преобразования аудиозаписей в текст; репозиторий использует библиотеку mlx-audio и содержит веса в формате safetensors. Модель насчитывает 153,1 млн параметров и поддерживает распознавание речи на множестве языков, включая русский и английский. Модель основана на openai/whisper-small и преобразована в формат MLX с помощью mlx-audio 0.2.10; это конверсия формата, а не новое дообучение. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка отсылает к исходной модели за подробностями о её характеристиках; отдельные ограничения в предоставленных данных не описаны.

sachmatkris/agirdi — модель автоматического распознавания литовской речи, разработанная sachmatkris на основе дообучения openai/whisper-large-v3-turbo. Она предназначена для преобразования литовской речи в текст, включая чтение вслух и спонтанную речь. Модель использует архитектуру Whisper и была дообучена на поднаборах read и spon литовского речевого корпуса LIEPA-3. По данным карточки, Word Error Rate составляет 3,05% на тестовой выборке LIEPA-3 и 10,50% на FLEURS Lithuanian. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия модели — MIT; корпус LIEPA-3 распространяется по лицензии CC BY 4.0. Модель специализирована на литовской речи. Качество может меняться в зависимости от записи, фонового шума, особенностей говорящего и диалекта, а также терминологии предметной области; модель наследует ограничения и возможные смещения Whisper и обучающих данных.

openhands-lm-32b-v0.1 — языковая модель для генерации текста и задач, связанных с программированием и агентными сценариями. Исходную модель разработала команда all-hands, а данная версия представляет собой набор квантованных сборок GGUF, подготовленных bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. В качестве обучающего набора указан SWE-Gym/SWE-Gym. Модель содержит 32 миллиарда параметров и предназначена для работы с текстом; заявлен английский язык. README не содержит сведений об архитектуре базовой модели, размере контекста, дополнительных модальностях или результатах benchmark-тестов. Доступны варианты от BF16 до различных квантовок Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ4 с размером файлов примерно от 17,7 до 65,5 ГБ. Более качественные варианты требуют больше памяти, а младшие квантовки рассчитаны на более ограниченные ресурсы. Сборки можно запускать через LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. Для применения указан формат prompt с ролями system, user и assistant. Основные ограничения — необходимость значительного объёма памяти для 32B-модели и возможное снижение качества при использовании сильной квантовки; точные характеристики исходной модели в README не приведены. Лицензия — MIT.

ApatheticWithoutTheA/gemma-2-2b-it-R1-Reasoning — дообученная диалоговая модель на базе Google Gemma 2 2B IT, созданная ApatheticWithoutTheA. Модель обучена методом LoRA с использованием MLX на 62,9 тыс. примеров датасета sequelbox/Raiden-DeepSeek-R1; README указывает 600 итераций обучения. Она предназначена для следования инструкциям и генерации текста с рассуждениями: на простые вопросы отвечает кратко, а для более сложных может выдавать длинные цепочки рассуждений. Модель подходит для ответов на вопросы, задач на рассуждение и программирование, в том числе при запуске на пользовательском оборудовании. Это плотная авторегрессионная архитектура Gemma2ForCausalLM с 2,7 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Репозиторий содержит форматы GGUF и safetensors; библиотека модели — MLX. Метаданные указывают английский язык и лицензию MIT. Качество рассуждений не гарантировано: модель иногда не начинает рассуждение без прямой просьбы, а на особенно сложных задачах может зацикливаться на длинном анализе и не приходить к выводу. Используйте ответы и сгенерированный код с проверкой.

Мультимодальная модель Gemma 4 E2B IT, дообученная filipwx на базе unsloth/gemma-4-E2B-it и опубликованная в виде шардированных весов для удобной загрузки. Она предназначена для диалогов и задач image-text-to-text, включая анализ изображений и документов. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса safetensors, разбитые на шарды примерно по 2 ГБ. README описывает запуск с 4-битной квантизацией bitsandbytes и прямым размещением модели на GPU, однако это параметры загрузки, а не отдельное заявленное свойство весов репозитория. Модель ориентирована на работу с изображениями и текстом; базовая модель также поддерживает диалоги и интерфейс вызова инструментов. Карточка приводит английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Указанные в README ограничения и рекомендации по размещению на GPU относятся к конкретной конфигурации загрузки и оборудованию; её применимость зависит от доступной памяти и окружения.

Higgs Audio v3 8B STT — модель распознавания речи от Boson AI, дообученная методом LoRA на разнообразных наборах данных для ASR. Она принимает монофонический WAV-аудиосигнал с частотой 16 кГц и преобразует речь в текст. Архитектура объединяет замороженный энкодер Whisper-Large-v3 и декодер Qwen3-8B с объединёнными LoRA-весами; общий размер составляет 8,91 млрд параметров. Модель поддерживает режим Thinking для повышения точности. В README приведены результаты на бенчмарке ESB, включая WER 6,23% на AMI, 11,33% на Earnings22 и 9,34% на GigaSpeech. Обучение использовало выборки AMI, SPGISpeech, Earnings22, VoxPopuli, LibriSpeech и TED-LIUM. Метаданные указывают английский язык и лицензию Apache-2.0; опубликованный формат весов — safetensors.

Llama-3.3-70B-o1 — языковая модель компании codelion, дообученная методом QLoRA на трассах пошагового рассуждения. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует ответы с блоком рассуждения между специальными тегами и итоговым ответом в отдельном блоке. Модель предназначена для диалогов и задач, требующих многошагового рассуждения; в карточке приведён результат 46,7 pass@1 на AIME 2024. Контекст модели — до 131 072 токенов. Для многих запросов автор рекомендует разрешать генерацию не менее 8192 токенов, поскольку модель склонна выдавать длинные ответы. Указанная лицензия — Apache-2.0. Базовая модель — unsloth/llama-3.3-70b-instruct-bnb-4bit.

Ornstein 3.5 9B V2 — разговорная плотная модель примерно на 9,65 млрд параметров от DJLougen и GestaltLabs, основанная на Ornstein-3.5-9B-V1.5. Это дообученная модель семейства Qwen 3.5: после supervised fine-tuning версии V1.5 она прошла оптимизацию предпочтений DPO и обучение с проверяемым вознаграждением GRPO на математических задачах. Модель предназначена для многошаговых рассуждений, научных и технических задач, помощи в исследованиях и общего диалога; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и изображения, а видеовход заявлен в карточке; сохранены vision tower и поддержка через mmproj. Она работает в формате диалога ChatML. В описании приведены высокие результаты на внутреннем тестовом наборе GBS-200 по рассуждениям и научным вопросам, но отмечено снижение результата в задачах программирования относительно V1.5. Доступны веса BF16 и GGUF; лицензия Apache 2.0.

Piiranha-v1 — дообученная модель iiiorg на базе microsoft/mdeberta-v3-base для обнаружения и классификации персональных данных в тексте. Она выделяет 17 типов PII, включая имена, адреса, электронную почту, номера телефонов, пароли, данные кредитных карт и идентификаторы. Модель предназначена для помощи в обезличивании и редактировании текстов на английском, испанском, французском, немецком, итальянском и нидерландском языках. Архитектура — DeBERTa V2 для токеновой классификации; модель содержит 306 млн параметров и принимает до 512 токенов по метаданным. В README указан контекст длиной 256 токенов и рекомендация делить более длинные тексты на фрагменты. В карточке приведены результаты тестирования, включая F1 93,12% для классификации по 18 категориям и метрики бинарного обнаружения PII; качество зависит от типа сущности и распределения данных. Лицензия CC-BY-NC-ND-4.0 ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий. Предсказания могут быть ошибочными, поэтому модель следует применять как средство поддержки обезличивания, а не как гарантию полного удаления персональных данных.

Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-6bit — 6-битная квантованная версия мультимодальной модели Qwen3-VL-8B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX и mlx_vlm; модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для задач image-text-to-text, то есть обработки изображений и текста с генерацией текстовых ответов. Она может применяться в сценариях, где требуется анализ визуального содержимого и взаимодействие с ним на естественном языке. Исходная модель имеет размер 8B параметров, однако README не содержит подробностей об архитектуре, поддерживаемых языках и размере контекстного окна. Ключевые преимущества версии — сниженное потребление памяти по сравнению с полноразмерной моделью и оптимизация для экосистемы Apple Silicon. Квантование может сопровождаться некоторой потерей точности, но конкретные результаты оценки не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это модель классификации текстовых пар на основе RoBERTa Large, опубликованная организацией garak-llm. Она обучена на SNLI, MultiNLI, ANLI и FEVER для вывода по двум текстам: следуют ли они друг из друга, нейтральны ли по отношению друг к другу или противоречат. В garak её используют как детектор для проверки того, опровергает ли ответ модели заданное утверждение. Модель имеет около 454 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает текстовые пары с контекстом до 512 токенов. Выдаёт одну из трёх меток: entailment, neutral или contradiction. Лицензия — MIT. Языковые данные в метаданных не указаны, поэтому поддерживаемые языки нельзя надёжно перечислить.

sat-12l-sm — модель семейства Segment Any Text для сегментации текста на предложения, разработанная для использования с библиотекой wtpsplit. Она определяет границы предложений на уровне токенов и построена на архитектуре XLM с 12 слоями Transformer; размер модели — 305,2 млн параметров, контекст — 514 токенов. В карточке заявлено качество уровня state of the art. Метаданные указывают поддержку множества языков, включая английский, арабский, китайский и другие; лицензия — MIT.

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-quantized.w4a16 — мультимодальная инструкционная модель на базе Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, разработанная Neural Magic. Она принимает изображения и текстовые запросы, а генерирует текстовые ответы. Модель предназначена для визуально-языковых задач, включая ответы на вопросы по изображениям, анализ документов, визуальное рассуждение и другие сценарии, где требуется совместная обработка текста и визуальной информации. Модель содержит около 7 миллиардов параметров и использует архитектуру Qwen2.5-VL. Для оптимизации инференса её веса квантизированы в INT4 с группами размера 128, а активации представлены в FP16; визуальные слои и lm_head при квантизации не изменялись. В README указан английский язык. Модель рассчитана на запуск через vLLM, включая OpenAI-совместимый сервер; в примере используется ограничение контекста 4096 токенов и до двух последовательностей одновременно. Дата выпуска — 24 февраля 2025 года, версия — 1.0. Ключевое преимущество модели — снижение требований к памяти и потенциально более эффективный инференс по сравнению с исходной полноразмерной версией при сохранении мультимодальных возможностей. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантизации, а также зависимость от совместимой инфраструктуры vLLM и поддержки мультимодального инференса. README содержит сведения об оценивании на задачах VQAv2, DocVQA и MathVista, но не приводит итоговые числовые результаты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Wav2Vec2-mBART-50-Ru — русскоязычная модель распознавания речи, разработанная на основе Wav2Vec2-Large-Ru-Golos и mBART-large-50. Она преобразует аудио с русской речью в текст с пунктуацией и заглавными буквами. Архитектура — SpeechEncoderDecoderModel: Wav2Vec2 служит аудиокодировщиком, а mBART — декодером текста. Модель дообучена на размеченных корпусах SberDevices Golos, русской части Common Voice 6.0, Sova RuDevices и части Russian Librispeech. Она подходит для транскрибации русской речи, в том числе записанной в дальней зоне. Для входного аудио требуется частота дискретизации 16 кГц. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bofenghuang/whisper-large-v2-french — дообученная версия Whisper large-v2 для распознавания французской речи. Модель разработана bofenghuang на основе openai/whisper-large-v2 и обучена на составном наборе из более чем 2200 часов аудио, включавшем Common Voice 11.0, Multilingual LibriSpeech, VoxPopuli, Fleurs, Multilingual TEDx, MediaSpeech и African Accented French. В метаданных указаны архитектура WhisperForConditionalGeneration, 905,2 млн параметров и библиотека Transformers. Модель преобразует французскую речь в текст и подходит для транскрибации записей и аудио из разных источников, в том числе речи с африканскими акцентами. Для распознавания входное аудио следует подавать с частотой дискретизации 16 кГц. Модель не предсказывает регистр букв и пунктуацию; приведённые в карточке показатели WER относятся к отфильтрованным и предобработанным тестовым наборам и не описывают все условия использования. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

antony66/whisper-large-v3-russian — русскоязычная версия Whisper large-v3, дообученная автором репозитория на русской части Common Voice 17.0. Это плотная модель семейства Whisper с архитектурой WhisperForConditionalGeneration, примерно 905,2 млн параметров; она принимает аудио и предназначена для автоматического распознавания речи с выдачей текста на русском языке. Модель подходит для транскрибации русской речи, включая записи телефонных разговоров. Автор сообщает о WER 6,39 на собственном тестовом разделении Common Voice после дообучения против 9,84 у исходного Whisper v3. Для телефонных записей рекомендуется предварительно привести аудио к 16 кГц и нормализовать громкость. Модель отмечена как находящаяся в разработке, а автор планирует улучшать её для распознавания телефонной речи. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Whisper small.en — англоязычная модель распознавания речи от OpenAI, представленная в семействе Whisper. Это Transformer-модель типа encoder-decoder с архитектурой sequence-to-sequence и 153,1 млн параметров. Она принимает аудио и преобразует английскую речь в текст; для длинных записей транскрибирование можно выполнять с разбиением аудио на фрагменты, а при соответствующей настройке получать временные метки. Модель обучена на размеченных аудиоданных в рамках семейства Whisper и рассчитана на распознавание английской речи, в том числе в условиях акцентов, фонового шума и специальной лексики. Репозиторий предоставляет веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax, включая safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Транскрипции могут содержать слова, которых нет в аудио; возможны повторения и ошибки распознавания. Качество зависит от акустических условий и разновидности английского; эта англоязычная версия не предназначена для многоязычного распознавания или перевода речи.

nikes64/whisper-small-uk — модель распознавания речи, полученная дообучением Whisper Small от OpenAI на наборе Mozilla Common Voice 16.1. Она преобразует украинскую речь в текст и рассчитана на транскрибирование аудио. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration с 153,1 млн параметров; веса опубликованы в формате Safetensors. В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке: WER 26,357 и loss 0,2744. Модель предназначена для транскрибирования записей и голосовых сообщений на украинском языке. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет параметры аудио и дополнительные ограничения; указанная ошибка распознавания означает, что в транскриптах возможны неточности.