I.6Перевод и языковая адаптация

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Magistral-Small-2509, разработанной Mistral AI. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. В набор входят варианты с разной точностью и размером: от BF16 объёмом 47,15 ГБ до IQ3 и Q3 объёмом около 10–13 ГБ, а также более качественные Q4, Q5, Q6 и Q8. Для большинства сценариев рекомендуются варианты Q4_K_M, Q5, Q6 и другие версии, отмеченные автором как рекомендуемые. Более компактные квантизации экономят оперативную память, но могут заметнее снижать качество; низкобитные варианты подходят при ограниченных ресурсах с соответствующими компромиссами. README не содержит сведений об архитектуре исходной модели, числе параметров, поддерживаемых языках, модальностях, размере контекста, формате промпта или лицензии. Поэтому эти характеристики и условия юридического использования по представленным данным определить нельзя.

Mistral-Passthrough-8L-10B — текстовая авторегрессионная модель на архитектуре Mistral, созданная DeepKarkhanis с помощью LazyMergekit. Веса собраны методом passthrough из двух диапазонов слоёв одной модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2; репозиторий содержит формат Safetensors, а размер модели составляет 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст — до 32 768 токенов. Используется лицензия Apache-2.0.

facebook/mms-lid-512 — модель распознавания языка речи из проекта Massively Multilingual Speech, разработанного Vineel Pratap и коллегами в Facebook. Это дообученная на 512 языках версия facebook/mms-1b на архитектуре Wav2Vec2: она принимает аудио и распределяет вероятности по 512 классам языков, помогая определить, на каком языке говорят. Для работы ожидается аудио с частотой дискретизации 16 кГц. Модель подходит для автоматической идентификации языка в аудиозаписях и как начальный этап многоязычных речевых конвейеров. В карточке указана лицензия CC-BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Модель предназначена для классификации языка речи, а не для транскрибирования или перевода аудио.

Это конвертированная в GGUF версия NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B NVFP4, подготовленная автором репозитория для запуска через llama.cpp. Из конвертации исключены MTP-слои; веса сохранены в автоматически выбранном формате исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Автор сообщает, что она запускалась на двух видеокартах RTX 5060 Ti по 16 ГБ, с контекстом до 1 048 576 токенов и квантизацией KV-кэша q8_0; по его оценке, для этого не требуется выгружать экспертные слои в оперативную память. Поддерживаемые языки по карточке: английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Это конверсия исходной модели NVIDIA в GGUF для llama.cpp, а не самостоятельное дообучение; базовая модель — nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4. Репозиторий указывает лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия исходной модели и репозитория.

Это пакет GGUF-слоёв модели NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B в варианте UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого вывода. Пакет получен из unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-GGUF; исходное распределение разделено на отдельные артефакты по слоям. Размер модели в параметрах и длина контекста в предоставленных данных не указаны. Пакет предназначен для локального запуска модели и распределения её слоёв между несколькими компьютерами, когда полный GGUF слишком велик для одного узла. Через Mesh LLM модель можно использовать для диалоговой генерации текста и обслуживать запросы через совместимый с OpenAI API чата. Для работы требуется Mesh LLM и кластер машин, если используется распределённый запуск. В метаданных указана лицензия «other»; условия лицензии и подробности архитектуры следует сверять с карточкой исходной модели unsloth/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-GGUF.

Это GGUF-квантизация языковой модели gpt-oss-20b, разработанной OpenAI и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в LM Studio, llama.cpp и других проектах на базе llama.cpp. В репозитории представлены варианты квантизации MXFP4, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ, размером примерно от 11,56 до 12,1 ГБ. Во всех вариантах feed-forward сети сохранены в формате MXFP4, поскольку, согласно описанию, они плохо работают при использовании других форматов. Рекомендуется файл gpt-oss-20b-MXFP4.gguf размером 12,1 ГБ; квантизация выполнена с использованием imatrix и набора данных combined_all_medium. README не содержит сведений о числе параметров архитектуры, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста. Также не указана лицензия этой квантизированной версии; условия использования следует уточнять по карточке исходной модели OpenAI. Шаблон чата в README не задан и может требовать проверки по оригинальной карточке модели.

OpenBuddy-stablelm-3b-v13 — многоязычная разговорная модель из семейства OpenBuddy, построенная на архитектуре StableLM Epoch и предназначенная для генерации текста в формате чат-бота. Модель содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и использует контекст до 4096 токенов. Модель рассчитана на диалоговые сценарии на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Её можно применять для ответов на вопросы, ведения беседы и генерации текста. Модель распространяется под лицензией CC BY-SA 4.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными. Разработчики предостерегают от применения модели в критических и высокорисковых сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами, а также принятие важных финансовых и юридических решений.

OpenBuddy Zero 3B v21.2 — чат-модель семейства OpenBuddy, созданная на архитектуре Meta Llama 3 и обученная предварительно и дообученная на её основе. Она предназначена для диалогов и генерации текста; README указывает английский и китайский как целевые языки, а метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. Модель имеет плотную архитектуру Llama с классом LlamaForCausalLM, около 4,2 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и генерации ответов на пользовательские запросы. Репозиторий содержит веса Safetensors; README описывает использование через Transformers и vLLM. Указана лицензия other, а также заявление о создании на основе Llama 3; точные условия использования следует сверять с лицензией репозитория. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендуют применять модель в критических или высокорисковых сценариях, включая медицину, управление опасными системами и важные финансовые или юридические решения.

MaziyarPanahi/phi-4-GGUF — это набор квантизированных файлов модели microsoft/phi-4 в формате GGUF. Исходную модель разработала Microsoft, а квантизированные варианты подготовил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в совместимых инструментах и библиотеках, включая llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui и другие приложения с поддержкой GGUF. В репозитории представлены варианты квантизации с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файла, требованиями к памяти и качеством генерации. Формат GGUF ориентирован на эффективный инференс, в том числе с ускорением на GPU, однако конкретные архитектурные характеристики, размер модели, длина контекста, поддерживаемые языки и модальности в README не указаны. Основные преимущества — возможность локального использования и широкий выбор уровней квантизации. Ограничения связаны с потенциальной потерей качества по сравнению с исходной моделью при использовании низкой разрядности, а также с тем, что совместимость и производительность зависят от выбранного клиента и аппаратного обеспечения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели sworge/poc-custom-arch на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct — компактная инструктивно настроенная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста, включая длинные ответы, структурированные данные и JSON; также может применяться для простых задач по коду и математике. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 494 млн параметров. В карточке указаны 24 слоя, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированное внимание; контекст — 32 768 токенов, генерация — до 8 192 токенов. Модель работает с текстом, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Семейство Qwen2.5 заявляет поддержку более 29 языков, включая русский и английский. Небольшой размер упрощает запуск по сравнению с крупными языковыми моделями, но ограничивает сложность задач, которые она может надёжно решать. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для загрузки через Transformers рекомендуется актуальная версия библиотеки.

ptt5-v2-large — модель семейства T5, разработанная Unicamp-DL для португальского языка. Это продолженное предобучение контрольной точки Google T5-Large на корпусах C4 и mC4; модель содержит 385,2 млн параметров и работает с контекстом до 512 токенов. Она предназначена для текстовых задач, формулируемых как преобразование текста в текст, и использовалась как основа для обучения португалоязычных MonoT5-реранкеров. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen-14B-Chat-LLaMAfied — версия Qwen-14B-Chat от Alibaba Cloud, преобразованная под архитектуру LLaMA. Это плотная авторегрессионная модель с 13,4 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Она поддерживает китайский и английский языки и контекст до 8192 токенов. Модель можно использовать для чат-ответов и дообучения на последующих задачах; для тонкой настройки разработчики рекомендуют toolkit LLaMA-Factory. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для работы с библиотекой Transformers. В README указана лицензия Tongyi Qianwen License; перед использованием следует учитывать её условия.

lmstudio-community/Qwen3-4B-MLX-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3-4B, разработанная сообществом lmstudio-community и преобразованная в формат MLX из базовой модели Qwen/Qwen3-4B с использованием mlx-lm 0.24.0. Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm, включая сценарии диалогового взаимодействия с применением chat template. Из README известно, что модель использует архитектуру и характеристики базовой Qwen3-4B, однако точные параметры, поддерживаемые языки, размер контекста и мультимодальные возможности здесь не указаны. Ключевая особенность этой версии — 4-битное представление и формат MLX, что ориентировано на эффективный локальный запуск в совместимой среде. Ограничения, качество на конкретных задачах и требования к оборудованию в README не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

FreedomAISVR/Qwen3.5-4B-NVFP4-GGUF — квантованная сборка мультимодальной модели Qwen3.5-4B, опубликованная FreedomAISVR. Веса представлены в формате GGUF с квантизацией NVFP4; для понимания изображений в репозитории также есть проектор mmproj в F16. Модель основана на Qwen/Qwen3.5-4B и использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet и Gated Attention. Карточка заявляет контекст до 262 144 токенов и поддержку 201 языка. Модель предназначена для диалога и генерации текста, а при использовании вместе с проектором — для описания изображений и ответов на вопросы по ним. NVFP4 ориентирован на ускорение на видеокартах NVIDIA Blackwell; карточка рекомендует другие форматы для более старых GPU и CPU. Заявленные характеристики производительности и сохранения качества относятся к описанию автора и не сопровождаются в карточке результатами независимой оценки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-NInfer — это конвертированная версия мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная разработчиком Neroued для нативного формата NInfer. Артефакт предназначен исключительно для запуска в NInfer и не является checkpoint для Transformers, Safetensors-дистрибутивом или файлом GGUF. Дополнительные веса DFlash предоставлены проектом z-lab/Qwen3.6-35B-A3B-DFlash. Модель рассчитана на диалоговую генерацию текста, работу с изображениями и видео, а также сценарии локального инференса через CLI или HTTP-сервер NInfer. Архитектура указана как Qwen3_5MoeForCausalLM; размер файла составляет около 21,23 GiB. В артефакт входят текстовые и vision-компоненты, MTP, DFlash, оптимизированная proposal head и frontend-ресурсы. Поддерживаются speculative decoding через MTP и DFlash, мультимодальные запросы и контекст до 240 000 токенов при серверном запуске. В README не указаны полный перечень языков и точное число активных или всех параметров, однако обозначение модели содержит 35B-A3B. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой заявленный контекст, локальный запуск и ускорение генерации с помощью MTP или DFlash. В приведённых оценках модель получила 90% на AIME 2025 и AIME 2026 и 85,35% на GPQA-Diamond; результаты заявлены для режима zero-shot. Ограничения включают жёсткую зависимость от NInfer, 64-битного Linux, NVIDIA GeForce RTX 5090 с архитектурой sm_120a и CUDA Toolkit 13.1 или новее, а также необходимость сборки NInfer из исходного кода. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-2.4T-A95B-NVFP4 — это 4-битная NVFP4-квантизованная версия модели Qwen3.8-2.4T-A95B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и опубликована в формате, совместимом с Transformers и vLLM; в README приведён пример запуска через vLLM. Веса представлены в формате nvfp4-pack-quantized: используется 4-битное представление с группами по 16 элементов, FP8-масштабированием групп и глобальным масштабом на тензор. Квантизации подверглись 143 569 линейных слоёв, при этом слоёв, оставленных в BF16, нет. Модель разделена на 328 шардов и занимает около 1382,45 ГБ на диске. Средняя относительная ошибка восстановления весов относительно исходных BF16-весов составляет 0,0952. Основное преимущество варианта — существенное сокращение размера по сравнению с FP8-версией при сохранении умеренной ошибки квантизации, что может упростить размещение крупной модели в инфраструктуре, поддерживающей NVFP4 и vLLM. Ограничениями являются очень большой объём весов, возможное снижение качества по сравнению с исходными BF16-весами и необходимость совместимого программного и аппаратного окружения. Сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, точной архитектуре и специализированных сценариях применения в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

trymirai/Qwen3.8-27B-L — это 8-битная квантизированная версия Qwen3.8-27B, подготовленная Mirai Labs для эффективного локального запуска на компьютерах Apple с Apple silicon. Модель предназначена для локального вывода в задачах генерации текста; оценочная смесь данных включала публичные агентские данные, наборы для supervised fine-tuning и работы с длинным контекстом, а также частные диалоговые данные. Квантизация выполнена после обучения с использованием симметричного 8-битного целочисленного представления, масштабов bfloat16 и размера группы 64. Для уменьшения выбросов активаций и весов применены блочно-диагональные случайные преобразования Хадамара с размером блока 32. По размеру и параметрам квантизации модель сопоставима с Unsloth UD-Q8_K_XL для GGUF. Заявлено, что чекпойнт находится на компромиссной границе между размером и KL-дивергенцией, однако конкретные показатели качества, архитектурные детали исходной модели, поддерживаемые языки и размер контекста в карточке не приведены. Основное преимущество модели — уменьшенные требования к памяти при сохранении качества, близкого к исходной Qwen3.8-27B, что делает её подходящей для локального использования на Apple silicon. Ограничение — официально поддерживается только инференс на Apple silicon; сведения о работе на других аппаратных платформах отсутствуют. Для запуска на macOS рекомендуется пакет mirai. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

lmstudio-community/Qwen3-8B-MLX-4bit — это 4-битная квантизированная версия модели Qwen/Qwen3-8B, преобразованная в формат MLX сообществом lmstudio-community с использованием mlx-lm 0.24.0. Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm, преимущественно на устройствах Apple Silicon, поддерживающих экосистему MLX. Модель относится к классу языковых моделей с параметрами порядка 8 миллиардов и работает в текстовой модальности. Она подходит для диалогов, продолжения текста и других задач генерации, которые поддерживаются базовой моделью Qwen3-8B. README не содержит сведений о точной архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекстного окна, результатах тестирования или специализированных сценариях применения. Ключевое преимущество версии — 4-битное представление, которое снижает требования к памяти и делает локальный запуск более доступным, однако может сопровождаться потерей качества по сравнению с полноразмерной версией. Для использования требуется установка mlx-lm и совместимое окружение MLX. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

agentionai/Qwen3.8-Flash-Next-AP-GGUF — набор квантизированных GGUF-вариантов базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленный AgentionAI. Модель предназначена для генерации текста и запуска через совместимые с mainline llama.cpp инструменты, включая локальный инференс при ограниченном объёме видеопамяти. Для работы с изображениями доступен отдельный vision projector mmproj-F16.gguf. Доступны варианты AP-Q5_K_XL, AP-Q5_K_M, AP-Q4_K_XL, AP-Q4_K_M, AP-IQ4_XS, AP-IQ3_XXS и AP-IQ2_S с эффективной разрядностью примерно от 3,69 до 5,46 бит на вес. Объём требуемой VRAM составляет около 49,21–76,75 GiB в зависимости от варианта. Архитектура включает таблицу n-грамм размером 51,2 млрд параметров, которую можно выгружать в системную RAM; это снижает требования к VRAM, но требует дополнительной оперативной памяти. Для сбалансированного качества и размера рекомендуется AP-Q4_K_XL, а AP-IQ2_S предназначен для систем с минимальным доступным объёмом VRAM. К сильным сторонам относятся оптимизация точности на каждый гигабайт VRAM, измеренные различия между вариантами на отложенном корпусе и совместимость со стандартными типами GGUF без отдельного форка llama.cpp. Ограничения включают высокие аппаратные требования, зависимость качества от выбранного уровня квантизации и отсутствие в README сведений о языках и максимальном контексте. Лицензия указана как qwen-community-1.0; модель распространяется по лицензии other, а файл условий доступен в репозитории.

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-8bit-MTP — конверсия модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная Vontra для Apple Silicon в формате MLX safetensors. Модель предназначена для мультимодальных сценариев с обработкой текста и изображений, включая чат и использование через OpenAI-совместимый API при наличии совместимого runtime. Архитектура представляет собой vision-language модель с разреженной mixture-of-experts архитектурой Qwen4Exp и причинным языковым моделированием. Всего языковая часть содержит около 125 млрд параметров, из которых активно используется около 6 млрд; дополнительно заявлены 51 млрд параметров в hashed bigram/trigram embedding и 4 млрд параметров в блоке native MTP. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов. Применяется равномерная 8-битная affine-квантизация с group size 32, тогда как мультимодальные модули и маршрутизаторы MoE сохранены в BF16. Native MTP включает один draft-блок Qwen4Exp для speculative decoding. Сильными сторонами являются уменьшенный по сравнению с BF16-вариантом объём весов, поддержка длинного контекста и потенциальное ускорение генерации с MTP: в приведённом тесте на Apple M3 Studio скорость выросла с 20,07 до 24,90 токена в секунду. Ограничения включают размер весов около 202,951 ГБ, необходимость runtime с явной поддержкой qwen4_exp и native MTP, а также зависимость поддержки изображений от версий MLX-VLM и oMLX. Приведённые показатели относятся только к генерации текста и могут меняться в зависимости от оборудования и условий запуска. Модель распространяется по Qwen Community License 1.0. Языки, точный перечень разрешённых сценариев и дополнительные ограничения лицензии в README не описаны.

Selene-1-Mini-Llama-3.1-8B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Selene-1-Mini-Llama-3.1-8B, разработанной AtlaAI. Файлы в формате GGUF подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и задач оценки качества ответов, включая применение в роли LLM-as-a-judge. Модель основана на архитектуре Llama 3.1 и содержит 8 миллиардов параметров. Она работает в текстовой модальности и заявлена для английского, немецкого, французского, итальянского, португальского и испанского языков. README не указывает размер контекстного окна и дополнительные архитектурные характеристики. Доступны варианты от F32 и F16 до различных уровней квантования, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти; рекомендуемым вариантом по умолчанию назван Q4_K_M размером 4,92 ГБ. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантованных сборок, совместимость с llama.cpp и LM Studio, а также возможность локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Более сильное квантование обычно требует больше памяти, а низкие уровни квантования снижают качество. Специализация на оценке ответов не означает, что модель подходит для всех прикладных задач без дополнительного тестирования. Лицензия указана как llama3.1.

Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная модель команды Vikhrmodels на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Для SFT использован синтетический русскоязычный датасет GrandMaster-PRO-MAX из 150 тысяч инструкций. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и вопросы, а также анализа текста в диалоговых сценариях. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 1,5 млрд параметров. Она рассчитана прежде всего на русский язык, поддерживает также английский; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а метаданные отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для встраивания в приложения и сервисы, которым нужна компактная двуязычная языковая модель. Качество отдельных задач и надёжность вызова инструментов в карточке не приведены, поэтому их стоит проверять на собственных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Whisper Base.en — преобразованная в формат CTranslate2 версия англоязычной модели OpenAI whisper-base.en. Она распознаёт английскую речь и преобразует аудио в текст; для запуска карточка рекомендует библиотеку whisper-s2t-reborn. Веса представлены с точностью float32. Модель предназначена для транскрибации английской речи, например записей и разговоров. Вариант base.en относится к компактным моделям семейства Whisper; параметры контекста и размер модели в предоставленных данных не приведены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

sitwala/whisper-large-v3-turbo-anv-zul-150h — дообученная модель распознавания речи на базе OpenAI Whisper large-v3-turbo. Она предназначена для преобразования аудио в текст, с настройкой на набор данных dsfsi-anv/za-african-next-voices. В оценке на тестовой выборке указаны Loss 0,3443 и WER 25,2022. Модель использует архитектуру WhisperForConditionalGeneration, содержит 905,2 млн параметров и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Исходная Whisper large-v3-turbo — мультиязычная модель распознавания речи и перевода аудио в текст; карточка этой версии не уточняет языки и режимы, проверенные при дообучении. Лицензия — MIT.

arun100/whisper-small-derived-hi-1 — дообученная модель Whisper Small, созданная на основе vasista22/whisper-hindi-small. Она предназначена для автоматического распознавания речи на хинди и преобразования аудио в текст. Модель содержит 153,1 млн параметров; в карточке указана оценка WER 10,1104 на наборе оценки Common Voice 16.0 для хинди. Модель принимает аудио и выдаёт текст. Она опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает подробностей об условиях записи речи, шумоустойчивости или ограничениях применения.

optimum/whisper-tiny.en — английская модель распознавания речи семейства Whisper, экспортированная в формат ONNX с помощью Optimum. Она принимает аудио и генерирует текстовую расшифровку речи; размер модели составляет 29,4 млн параметров. Модель рассчитана на распознавание английской речи. Репозиторий опубликован под лицензией Apache 2.0. Формат ONNX позволяет использовать модель в совместимых средах инференса. Карточка не приводит дополнительных сведений о точности или специальных ограничениях распознавания.

geninhu/xls-asr-vi-40h-1B — модель распознавания речи на вьетнамском языке, разработанная путём дообучения facebook/wav2vec2-xls-r-1b на 40 часах данных FPT Open Speech Dataset и Common Voice 7.0. Это модель архитектуры wav2vec2 с классом Wav2Vec2ForCTC и 1,3 млрд параметров; она принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию. Модель предназначена для преобразования вьетнамской речи в текст. В карточке приведены результаты оценки на VIVOS и Common Voice 7.0/8.0 с языковой моделью 4-грамм и без неё. Для Apache-2.0 лицензии допускается использование и распространение на её условиях.

dsfsi-anv выпустил дообученную версию Whisper Large V3 Turbo для мультиязычного автоматического распознавания речи. Модель построена на архитектуре Transformer encoder-decoder и содержит около 905,2 млн параметров; она дообучена на наборе ANV (Swivuriso), чтобы улучшить распознавание языков и акцентов, представленных в этом корпусе. Модель предназначена для преобразования аудио в текст, в том числе для работы с языками с ограниченными ресурсами и исследований адаптации распознавания речи. В оценке на тестовом наборе указаны WER 0,1501 и CER 0,0510. Для использования доступна библиотека Transformers, веса сохранены в формате safetensors. Как и базовый Whisper, модель может повторять текст или галлюцинировать, особенно на тишине и при фоновом шуме. Качество может снижаться на записи с акцентами, шумом и характеристиками, заметно отличающимися от данных ANV. Лицензия — MIT.

ALIA-40b — базовая языковая модель, разработанная командой проекта ALIA и предварительно обученная с нуля. Это декодерный Transformer семейства Llama с 38,3 млрд параметров по метаданным и контекстом до 32 768 токенов. Обучение проводилось на 9,37 трлн токенов текстовых данных на 35 европейских языках и коде. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для последующей адаптации к многоязычным задачам, включая перевод, генерацию в специализированных областях и анализ текста. Она не проходила инструкционное дообучение или выравнивание с предпочтениями людей, поэтому сама по себе не является готовым ассистентом: перед практическим применением рекомендуется дополнительное дообучение и оценка рисков. В README отмечены возможные смещения, слабое представление нестандартных языковых вариантов и ограничения анализа безопасности. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache 2.0. Модель выпущена в декабре 2024 года; карточка также сообщает о публикации обучающих скриптов и конфигураций.

bartowski/arcee-ai_Virtuoso-Small-v2-GGUF — это набор квантованных версий языковой модели Virtuoso-Small-v2, разработанной arcee-ai и преобразованной bartowski в формат GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. В репозитории представлены варианты с точностью от F32 и F16 до различных методов квантования Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, размером примерно от 6,5 до 59 ГБ. Для взаимодействия используется chat-шаблон с ролями system, user и assistant. Данные о числе параметров, архитектуре исходной модели, контекстном окне, поддерживаемых языках и модальностях в README не указаны; по имеющимся сведениям это текстовая, а не мультимодальная модель. Сильная сторона набора — широкий выбор компромиссов между качеством, размером и требованиями к памяти: высокоточные варианты Q6 и Q5 обозначены как близкие к исходному качеству, а Q3 и Q2 подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, хотя обеспечивают более низкое качество. Некоторые варианты оптимизированы для ARM или Apple silicon. Распространение указано на условиях лицензии Apache-2.0.