I.6Перевод и языковая адаптация

Yi-Ko-6B-instruct-v1.7 — корейская инструктивная языковая модель, созданная cocoirun. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 5,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, используя контекст до 2048 токенов. Модель дообучена методом SFT с LoRA примерно на 110 тысячах примеров. В набор вошли материалы по истории, естественным наукам, математике, машинному чтению, анализу отзывов, общим знаниям, грамматике и ИТ, а также задания на суммаризацию и перевод между корейским и английским. Данные подготовлены разработчиком на основе Open-Orca-Ko, KoBEST и других источников; файлы обучающего набора закрыты. Модель подходит для диалоговых ответов на инструкции, вопросов по знаниям и текстам, краткого пересказа, анализа отзывов и перевода. Карточка не приводит результатов оценивания, поэтому качество на отдельных задачах не подтверждено. Контекст ограничен 2048 токенами. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

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.

AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.6 — корейская instruct-модель семейства Llama, разработанная AIFT. Модель дообучена с помощью LoRA на примерно 40 тысячах примеров, составленных из открытых наборов данных и созданных для обучения материалов. В карточке указаны 5,9 млрд параметров, контекст 2048 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и вопросы, включая задания по истории, естественным наукам, математике, машинному чтению, анализу отзывов, грамматике и краткому изложению. В обучающие данные также вошли примеры перевода между английским и корейским языками и вопросы на проверку распространённых утверждений. Лицензия — CC BY-SA 4.0. Обучающие данные модели закрыты; заявленные возможности и качество ограничены составом и объёмом обучающих примеров.

GigaChat3-702B-A36B-preview-GGUF — квантизированная GGUF-версия текстовой генеративной модели ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель относится к архитектурам MoE и предназначена для генерации и обработки текста, в частности на русском и английском языках. Её можно запускать через LM Studio, llama.cpp и другие проекты на базе llama.cpp. В README не указаны точный объём контекста, количество параметров активной части MoE, поддерживаемые уровни квантизации, модальности кроме текста и результаты тестирования, поэтому оценить производительность и ограничения по этим параметрам нельзя. Доступна по лицензии MIT; конкретные требования к аппаратным ресурсам зависят от выбранного варианта квантизации и не приведены.

A.X 3.1 — большая языковая модель, разработанная SK Telecom (SKT) для понимания корейского языка и корпоративного применения. Модель обучена с нуля на 2,1 трлн токенов из многоязычного корпуса, подготовленного SKT; архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 33,8 млрд параметров. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Её основные языки — корейский и английский, при этом особый акцент сделан на корейском языке и контексте. Нативный размер контекста составляет 32 768 токенов; README описывает возможность увеличить его до 131 072 токенов с помощью YaRN. Указана лицензия Apache-2.0.

Bactrian-X LLaMA 7B — языковая модель MBZUAI для генерации ответов на инструкции на 52 языках. Она основана на LLaMA-7B и дообучена на переводах инструкций из наборов Stanford Alpaca и Databricks Dolly; ответы для разных языков были созданы с помощью GPT-3.5-turbo. В репозитории размещена объединённая версия весов с LoRA-дообучением, архитектура — плотная авторегрессионная LLaMAForCausalLM, размер — около 6,6 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для многоязычного следования инструкциям и генерации текста: например, для ответов на вопросы, выполнения просьб и создания черновиков на поддерживаемых языках. Веса доступны в формате PyTorch по лицензии MIT. К ограничениям относятся возможная предвзятость, внесённая машинным переводом инструкций, и влияние англоязычных культурных установок в данных; длина контекста составляет 2048 токенов.

rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft — двуязычная разговорная языковая модель компании rinna, созданная дообучением GPT-NeoX на 4,8 млрд параметров для выполнения инструкций. Архитектура — плотный трансформер GPT-NeoX; модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других запросов на японском и английском языках. Для диалога README задаёт формат с репликами «ユーザー» и «システム»; качество генерации чувствительно к параметрам декодирования, поэтому их стоит подбирать под задачу. Модель дообучалась на данных Anthropic HH-RLHF и FLAN Instruction Tuning, включая японские переводы. Выпущенная 2 августа 2023 года версия распространяется по лицензии MIT.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024, подготовленная пользователем legraphista с использованием llama.cpp и метода IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая локальный запуск через совместимые инструменты llama.cpp. Доступны варианты с разными уровнями квантования — от 16-битного FP16 до 1–8-битных форматов, включая Q4_K, Q3_K и Q2_K; часть вариантов использует IMatrix для улучшения качества при уменьшенном размере. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантованных вариантов, возможность локального использования и компромисс между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. При этом README не содержит сведений о точной архитектуре, числе параметров, размере контекста и результатах оценки, а низкие уровни квантования могут снижать качество по сравнению с исходной FP16-моделью. Распространение осуществляется по лицензии CC-BY-NC-4.0, допускающей использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

Aspik101 разработал польскую версию Distil-Whisper large-v3 — сжатую дистиллированную модель распознавания речи на основе Whisper large-v3. Она принимает аудио и преобразует речь в текст на польском языке; предназначена для транскрибации коротких записей и длинных аудиофайлов с обработкой по чанкам. Модель содержит около 905,2 млн параметров и распространяется в формате PyTorch; для работы поддерживается библиотекой Transformers версии 4.35 и новее. По данным карточки, Distil-Whisper в три раза быстрее и на 49% меньше исходной модели. Для обработки длинных записей README рекомендует чанки по 15 секунд; указанный в карточке прирост скорости для чанковой обработки — до девяти раз относительно последовательного алгоритма из статьи Whisper. Модель выпущена под лицензией MIT.

Lemura Labs выпустила Gemma-4-12B-uncensored-bf16 — мультимодальную модель Google Gemma 4 на 11,95 млрд параметров, дообученную на основе google/gemma-4-12B-it. Разработчики удалили часть направлений отказа с помощью ablation toolkit; новые возможности при этом не добавлялись. Модель принимает текст, изображения, аудио и видео и предназначена для диалога, анализа мультимодальных данных, распознавания речи и перевода речи. Контекст базовой модели — 256 тысяч токенов; заявлена поддержка более 140 языков. Модель распространяется в формате bfloat16, занимает около 23,9 ГБ и работает через Transformers на CUDA и Apple Silicon MPS. В README приведена оценка на 100 вредоносных запросах: доля отказов снизилась с 99% у базовой модели до 12% у этой версии. Аудио ограничено 30 секундами, видео — 60 секундами при примерно одном кадре в секунду. Лицензия — Apache-2.0.

Ghost 8B Beta — большая языковая модель компании Ghost X, разработанная Hieu Lam на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров для диалогов, генерации текста, многоязычных задач и вызова функций через инструменты. В репозитории заявлена версия с контекстом 8192 токена; README также описывает отдельный вариант на 131072 токена. Модель рассчитана на английский, вьетнамский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, французский, корейский и китайский языки. Разработчик сообщает о продолженном предварительном обучении, дообучении с многоязычным буфером и этапе настройки по человеческой обратной связи. Модель поставляется в формате safetensors; README также упоминает варианты BF16, GGUF и AWQ. Модель предназначена для создания многоязычных чат-ассистентов, ответов на вопросы и выполнения инструкций, в том числе с использованием инструментов. В README приведены высокие сравнительные результаты, но методика и подробности оценивания здесь не раскрыты. Указана лицензия Ghost Open LLMs LICENSE вместе с Llama 3 LICENSE; перед использованием следует проверить условия обеих лицензий. Модель — бета-версия, и разработчик рекомендует более новую Ghost 8B Beta 1608.

HelpingAI Dhanishtha-2.0-preview-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Dhanishtha-2.0-preview, разработанной HelpingAI и подготовленной пользователем bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, рассуждений с промежуточным мышлением, решения сложных задач, философских и образовательных объяснений. Модель относится к архитектуре Transformers и поддерживает мультиязычную работу, включая английский, хинди, китайский, испанский, французский, немецкий, японский, корейский, арабский, португальский, русский и ряд других языков. Доступны варианты от BF16 размером около 29,54 ГБ до различных квантизаций объёмом примерно от 8,11 ГБ. Квантизации позволяют запускать модель с меньшими требованиями к памяти; варианты Q5 и Q6 заявлены как высококачественные, а Q4_K_M — как оптимальный размер для большинства сценариев. Длина контекста, число параметров и мультимодальные возможности в README не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. Сильными сторонами являются поддержка большого числа языков, ориентация на рассуждения и наличие широкого выбора квантизаций для локального запуска. Ограничения связаны с возможной потерей качества в более компактных квантизациях, значительными требованиями к памяти у крупных вариантов и отсутствием данных о производительности, длине контекста и результатах оценки. Модель можно запускать через LM Studio, llama.cpp и другие совместимые проекты. Указана лицензия Apache-2.0.

IoGPT-A1-Instruct-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной модели IoGPT-A1-Instruct, разработанной galaxyMindAiLabs и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и агентских сценариев; в метаданных она также классифицируется как vision-модель, однако подробности о поддерживаемом формате изображений не указаны. Доступны файлы mmproj в статическом репозитории модели. Заявлены языки: английский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, японский, корейский, русский, китайский, арабский, персидский, индонезийский, малайский, непальский, польский, румынский, сербский, шведский, турецкий, украинский, вьетнамский, хинди и бенгали. В тегах указана архитектурная принадлежность к Mistral, но размер модели, длина контекста и точная архитектура не раскрыты. Представлены квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 5,4 до 19,4 ГБ: более лёгкие варианты экономичнее по памяти, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q6_K — как вариант, близкий по качеству к статической Q6_K. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

KETI-AIR/ke-t5-large — предварительно обученная языковая модель семейства T5, разработанная KETI для корейского и английского языков. Вариант large содержит около 418 млн параметров и принимает текст, генерируя текст в формате text-to-text; указанный контекст составляет до 512 токенов. Модель предназначена для дообучения и применения в задачах преобразования текста, например генерации и перефразирования. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Лицензия — Apache-2.0.

LFM2-24B-A2B-MLX-6bit — это 6-битно-квантизированная версия модели LFM2-24B-A2B, разработанной LiquidAI. Данная версия подготовлена командой LM Studio с использованием mlx_lm и оптимизирована для запуска на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях локального запуска языковых моделей, включая диалоговые приложения, подготовку и преобразование текстов, а также другие задачи text generation. В README указана поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского, испанского и португальского языков. Обозначение модели содержит 24B-A2B, однако подробности архитектуры, контекстного окна и распределения параметров не приведены. Ключевое преимущество версии — уменьшенный объём хранения и вычислительных ресурсов благодаря 6-битному квантованию, а также оптимизация под экосистему Apple Silicon через MLX. Ограничения включают возможную потерю качества по сравнению с полноформатной моделью из-за квантования и зависимость от совместимого оборудования и программного стека MLX. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; в карточке также указано общее обозначение лицензии other.

ISSAI әзірлеген LLama-3.1-KazLLM-1.0-70B — қазақ тіліндегі жауаптардың сапасы мен пайдалығын арттыруға бейімделген 70B параметрлі үлкен тілдік модель. Ол Llama 3.1 негізінде жасалған және Transformers кітапханасы арқылы мәтіндік диалог пен мәтін генерациясына арналған. Модель қазақ, орыс, ағылшын және түрік тілдерінде жұмыс істейді; карточкада 128 мың токенге дейінгі кіріс контексті және 4 мың токенге дейінгі шығыс көрсетілген. Қазақ тіліндегі бенчмарк нәтижелері модельдің қазақша сұрақтарға жауап беру, пайымдау және мәтін құрастыру сценарийлеріне бағдарланғанын көрсетеді. Қолдану үшін кемінде екі 80 GB GPU және 150 GB бос диск кеңістігі қажет. Модель жауаптарының дұрыстығына кепілдік берілмейді; біржақтылық болуы мүмкін, сондықтан нәтижелерді тексеру керек. Лицензиясы — CC BY-NC 4.0, сонымен қатар Llama 3.1 шарттары мен қолайлы пайдалану саясаты қолданылады.

llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 — большая языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это разговорная модель семейства Mixtral с архитектурой MoE: 8 экспертов, из которых активируются 2. Каталог указывает 13,2 млрд параметров; в README приведены 73,2 млрд общих параметров исходной конфигурации 8x13b. Модель доступна в формате Safetensors для Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге. Вариант 32K продолжает предварительное обучение базовой модели на дополнительных 50 млрд токенов, чтобы увеличить контекст с 4K до 32K токенов. README описывает дальнейшее обучение на инструкциях, контролируемую тонкую настройку и выравнивание методом DPO. Основные языки — японский и английский. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и работы с длинными текстовыми контекстами. Разработчики отмечают, что модели находятся на ранней стадии исследований и разработки и не настроены для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной Meta Llama и подготовленной для распространения компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций и работу в приложениях на базе GaiaNet. Для взаимодействия используется шаблон llama-3-chat, а запуск поддерживается llama.cpp. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 8 миллиардов параметров. Она работает в текстовой модальности, поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Заявленный размер контекста составляет 128 000 токенов. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp b4466, что делает модель более подходящей для запуска в средах с ограниченными ресурсами, однако README не уточняет конкретный формат квантизации, требования к оборудованию и возможные компромиссы между скоростью, качеством и потреблением памяти. Модель распространяется по лицензии llama3.1. README не содержит подробностей о дополнительных ограничениях лицензии и не приводит результаты оценки качества, поэтому её преимущества и ограничения можно описать только на общем уровне: это компактная инструкционная модель с широкой поддержкой языков и большим контекстом, но без подтвержденных характеристик производительности для отдельных задач.

Mistral-Small-Instruct-2409-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Mistral-Small-Instruct-2409, разработанной Mistral AI. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp версии b3785 и метода IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая локальный запуск через совместимые инструменты экосистемы llama.cpp. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Доступны варианты в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q5_K_S, Q4_K, Q4_K_S, IQ4_NL, IQ4_XS, Q3_K, Q3_K_L, Q3_K_S и Q2_K; размеры файлов варьируются примерно от 8,27 до 44,50 ГБ. IMatrix применяется к ряду вариантов с более сильным сжатием, включая Q4, Q3 и Q2, что позволяет уменьшить требования к хранению при сохранении качества, насколько это возможно для выбранного уровня квантизации. Сильная сторона модели — наличие большого выбора степеней квантизации для подбора компромисса между качеством, размером файла и требованиями к аппаратным ресурсам, а также поддержка нескольких языков. Ограничения конкретного варианта зависят от уровня квантизации: более компактные файлы могут уступать исходной BF16-модели в точности и качестве генерации. В README не указаны архитектурные параметры, число параметров, размер контекста и результаты бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Mistral Research License 0.1 (MRL-0.1).

OpenBuddy Mistral 7B v13.1 — это языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная командой OpenBuddy на базе архитектуры Mistral. Данный репозиторий подготовлен TheBloke и содержит квантизированные версии модели в формате GGUF, предназначенные для запуска через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки, включая LM Studio, KoboldCpp, text-generation-webui и llama-cpp-python. Модель имеет около 7 миллиардов параметров и ориентирована на задачи ассистирования, ответов на вопросы, рассуждений и многоязычного общения. В метаданных заявлена поддержка китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит для инференса на CPU и GPU, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и потреблением памяти. Информация о размере контекстного окна и мультимодальных возможностях не указана; модель предназначена для работы с текстом. К сильным сторонам относятся относительно компактный размер, широкий выбор уровней квантизации и возможность локального запуска на разнообразном оборудовании. Ограничения включают потенциальное снижение качества в квантизированных вариантах, отсутствие заявленных мультимодальных возможностей и неизвестный размер контекста. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

TheBloke/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.1-GGUF — это набор квантованных моделей в формате GGUF для OpenBuddy Mixtral 8X7B V15.1, разработанной командой OpenBuddy и квантованной TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия с пользователем, включая ответы на вопросы, объяснение информации и выполнение общих ассистентских задач. В основе лежит архитектура Mixtral с конфигурацией 8×7B; точный размер активной части параметров и максимальная длина контекста в предоставленных данных не указаны. Модель работает с текстом и заявлена для китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Репозиторий содержит варианты квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать баланс между качеством, скоростью и потреблением памяти для CPU+GPU-инференса. Сильными сторонами являются многоязычность, возможность локального запуска и поддержка экосистемы llama.cpp, включая KoboldCpp, LM Studio и llama-cpp-python при соответствующих версиях. Ограничения связаны с потерями качества, возможными при низкобитном квантовании, зависимостью совместимости от используемого клиента и отсутствием доступа к интернету; в шаблоне указана отсечка знаний 2021 года. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.3-200k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.1-200k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.1-200k — многоязычная чат-модель OpenBuddy на 14 млрд параметров. Она основана на Qwen2.5-14B-Chat и использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Заявленная длина контекста составляет 200 000 токенов. Модель подходит для чат-ботов и приложений, которым нужны ответы и диалог на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и финском языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы с шаблоном чата README рекомендует быстрый токенизатор из Transformers, также упоминается развёртывание API через vLLM. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Разработчик предостерегает от применения в критических и высокорисковых сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

OpenBuddy разработана командой OpenBuddy как мультиязычная диалоговая модель. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 56,2 млрд параметров, распространяемая в формате safetensors. В README указано, что при создании использованы части весов Yi-34B-32K и Llama-3-70B-Instruct, а дальнейшее обучение проводилось на мультиязычном наборе данных с токенизатором Yi-34B-32K. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и создания мультиязычных текстовых сервисов. README рекомендует быстрый токенизатор Transformers; также описан формат запросов, совместимый с развёртыванием через vLLM. Лицензия указана как other; в README упомянуты лицензии исходных компонентов Apache 2.0 и Meta Llama 3 Community License, поэтому условия использования следует проверять для конкретного применения. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в критически важных медицинских, финансовых, юридических и иных высокорисковых сценариях.

Модель разработана Hellenic Army Academy (SSE) и Technical University of Crete (TUC) для получения эмбеддингов предложений на английском и греческом языках. Это sentence-transformers на базе XLM-RoBERTa с 305,2 млн параметров: она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768, сохраняя смысловую близость между языками. Модель предназначена для оценки семантического сходства, семантического поиска, кластеризации текстов и сопоставления переводов между английским и греческим. В README приведены результаты оценки сходства на парах EN–EL и поиска соответствий между переводами. Контекст составляет до 514 токенов. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

Teuken-7B-instruct-research-v0.4-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Teuken-7B-instruct-research-v0.4, разработанной openGPT-X и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, а также для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Доступны варианты от F16 до различных уровней квантования Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Размер наиболее компактных представленных вариантов составляет около 4,1–4,7 ГБ, а F16-версия занимает около 14,9 ГБ. В README заявлена поддержка немецкого, болгарского, чешского, датского, греческого, английского, испанского, эстонского, финского, французского, ирландского, хорватского, венгерского, итальянского, литовского, латышского, мальтийского, нидерландского, польского, португальского, румынского, словенского, шведского и словацкого языков. Некоторые квантизации оптимизированы для ARM или AVX, однако отдельные варианты не рекомендуются для Mac или GPU. Более качественные варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены как рекомендуемые; Q4_K_M описан как вариант стандартного размера для большинства сценариев. README не содержит сведений об архитектуре, размере контекстного окна, параметрах обучения, точных мультимодальных возможностях или формате промпта, поэтому модель следует рассматривать как текстовую, без подтверждённой поддержки других модальностей. Лицензия указана как other, без дополнительных условий; перед использованием в коммерческих или распространительных сценариях необходимо проверить лицензию исходной модели и конкретные ограничения.

AmirMohseni/whisper-large-v3-persian-ct2-int8 — версия Whisper large-v3, подготовленная Amir Mohseni для распознавания персидской речи. Модель принимает аудио и генерирует текстовую транскрипцию; карточка Hugging Face указывает задачу automatic-speech-recognition, язык Persian и базовые модели openai/whisper-large-v3 и AmirMohseni/whisper-large-v3-persian-bf16. Это вариант с INT8-квантованием, предназначенный для более экономичного по памяти вывода. Репозиторий относится к семейству Whisper encoder-decoder моделей OpenAI; для задачи распознавания особенно подходит персидский язык. Карточка не приводит размер модели или контекст, а также не описывает точность именно этой квантованной версии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Известное практическое ограничение: квантование может влиять на качество распознавания, но величина такого влияния для этой версии не указана.

royshilkrot/whisper-large-v3-turbo-korean-ggml — дообученная модель распознавания речи на основе OpenAI Whisper Large v3 Turbo, созданная для транскрибирования корейской речи. Обучение проводилось на двух корейских наборах данных общим объёмом около 102 тысяч предложений; в карточке сообщается, что последний чекпойнт достиг примерно 16 WER против примерно 24 WER ранее. Модель использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration и содержит 905,2 млн параметров. Она принимает аудио и выдаёт текст; карточка указывает корейский язык. Указанная лицензия — Apache 2.0. README называет модель GGML, однако метаданные репозитория указывают формат файлов safetensors.

Модель gcoli/whisper-large-v3-turbo-swiss-german-mit — дообученная на швейцарско-немецких диалектах версия Whisper Large-v3-Turbo от OpenAI. Она преобразует аудиозаписи на швейцарском немецком в текст на стандартном немецком. Модель содержит около 905,2 млн параметров; адаптер LoRA обучен на материалах FHNW/i4ds с лицензией MIT и объединён с весами. Доступны веса safetensors в формате fp16 и вариант CTranslate2 float16; модель рассчитана на запуск через Transformers или faster-whisper. На тестовом наборе из 17 диалектов авторы сообщают WER 25,9% и CER 13,4%; результат лучше исходной Whisper Large-v3-Turbo на 2,8 процентного пункта WER при сопоставимой скорости. Модель подходит для транскрибации швейцарской немецкой речи, в том числе длинных записей, хотя авторы советуют отключать перенос контекста между фрагментами при обработке длинного аудио: иначе возможны ошибки и выдуманный текст. Лицензия модели — MIT, в карточке также заявлена коммерческая применимость.

Whisper Small DE — модель распознавания речи, созданная Максимилианом Кенфенхойером путём дообучения openai/whisper-small на датасете Common Voice 17.0. Она предназначена для преобразования немецкой речи в текст. В карточке указана оценка WER 7,5440 на наборе оценки. Модель построена на архитектуре Whisper и содержит 153,1 млн параметров. Она принимает аудио и выдаёт текст; библиотека загрузки — Transformers. Распознавание ориентировано на немецкий язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LyngualLabs/whisper-small-yoruba — дообученная LyngualLabs модель OpenAI Whisper Small на архитектуре Seq2Seq/Transformer с 153,1 млн параметров. Она предназначена для автоматической транскрибации речи на йоруба и английском, включая частое переключение между этими языками в одной беседе. Модель принимает аудио и выдаёт текст; в README сообщается о настройке на акценты, тональность и языковое смешение в разговорах на йоруба и английском. На отложенной тестовой выборке авторы сообщили WER 20,76%. Модель может путать орфографию заимствованных слов при переключении языков; качество снижается на шумных записях и диалектных вариантах йоруба. Лицензия репозитория — Apache-2.0.