III.2Исследование рынка и маркетинг

thelamapi/next-ocr-i1-GGUF — GGUF-версия модели Next OCR 8B, разработанной Lamapi. Это мультимодальная модель на базе thelamapi/next-ocr, предназначенная для распознавания текста на изображениях, в документах и снимках экрана, а также для анализа визуального содержимого по текстовым инструкциям. Модель содержит около 8 миллиардов параметров и ориентирована на OCR с поддержкой математических выражений, таблиц, форм, рукописного текста и сложной структуры документов. Заявлена поддержка более 30 языков, включая английский, турецкий, немецкий, испанский, французский, китайский, японский, корейский и русский. В README она описывается как эффективная и компактная instruction-tuned модель для понимания документов; максимальный размер контекста и точная схема квантования GGUF не указаны. Согласно приведённым в README результатам, модель показывает высокие показатели на OCR-бенчмарках, мультиязычном распознавании, работе с таблицами, рукописным и сценовым текстом, однако методика оценки и независимое подтверждение этих результатов не представлены. Для работы требуется передавать одновременно изображение и текстовый запрос. В метаданных указана лицензия Apache-2.0, но в README также присутствует бейдж MIT, поэтому условия лицензирования следует дополнительно уточнить.

PaddleOCR-VL-0.9B — компактная мультимодальная модель Baidu для разбора документов, представленная в карточке lvyufeng. Она сочетает визуальный энкодер с динамическим разрешением в стиле NaViT и языковую модель ERNIE-4.5-0.3B; в метаданных указано 318,2 млн параметров и контекст 131 072 токена. Модель принимает изображения документов и текстовые запросы, а в ответ формирует текстовое представление распознанного содержимого и его структуры. Модель предназначена для распознавания текста, таблиц, формул и диаграмм на страницах документов, включая рукописные материалы и исторические документы. README заявляет поддержку 109 языков, в том числе китайского, английского, японского, русского, арабского, хинди и тайского. Указана лицензия Apache-2.0. Заявления о качестве основаны на оценках авторов, в том числе на внутренних наборах; результаты на конкретных документах могут отличаться.

Chandra — модель оптического распознавания символов от Datalab, построенная на архитектуре Qwen3-VL. Она извлекает текст из изображений и PDF и преобразует документы в Markdown, HTML или JSON, сохраняя сведения о структуре и расположении элементов. Модель предназначена для распознавания печатного и рукописного текста, таблиц, форм с флажками, математических выражений, сложной вёрстки, изображений и диаграмм. В карточке заявлена поддержка более 40 языков. В бенчмарке olmOCR, приведённом разработчиками, Chandra v0.1.0 показала общий результат 83,1 ± 0,9; это собственное сравнение разработчиков. Модель распространяется под лицензией OpenRAIL.

Unlimited-OCR — мультимодальная модель семейства Unlimited-OCR, представленная авторами проекта в июне 2026 года. Она предназначена для распознавания текста на изображениях и длинного разбора документов за один проход, включая сценарии с преобразованием страниц PDF в изображения. В карточке указаны 559,7 млн параметров, архитектура UnlimitedOCRForCausalLM, контекст 32 768 токенов и работа через Transformers; README также описывает поддержку запуска в vLLM и SGLang. Модель принимает изображения и текстовые запросы, а результат выдаёт в виде текста. Метаданные отмечают мультиязычную поддержку, но конкретные языки не перечисляют. Лицензия — MIT. Карточка связывает модель с Deepseek-OCR, однако точный идентификатор базовой модели не указан.

Модель hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — текстовая reasoning-модель, созданная разработчиком @hesamation дообучением Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Она предназначена для задач, требующих последовательных рассуждений: помощи в программировании, планирования, математических задач и подготовки структурированных аналитических ответов. Обучение проводилось методом supervised fine-tuning с LoRA на текстовых рассуждениях, в основном полученных дистилляцией Claude Opus 4.6; адаптер объединён с базовой моделью. В основе — мультимодальная архитектура Qwen3.6 MoE с 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд. Базовая модель принимает изображения, однако этот этап дообучения использовал только текст, поэтому улучшения заявлены для текстовых задач, а не для изображений или видео. Нативная длина контекста базовой модели — 262 144 токена; README указывает возможность расширения до 1 010 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Карточка приводит результат MMLU-Pro на 70 вопросах как ограниченную сравнительную проверку, а не полноценный бенчмарк релизного качества. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

coreOCR-7B-050325-preview — модель prithivMLmods, дообученная на базе Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct для распознавания текста и анализа документов по изображениям. Она построена на архитектуре Qwen2-VL, содержит 7,1 млрд параметров, принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для извлечения текста и структурированных данных из сканов, PDF, форм, счетов и научных статей, а также для ответов на вопросы по изображениям и преобразования математических выражений в LaTeX. Карточка также заявляет поддержку видео, длинных последовательностей и визуально управляемых действий, однако метаданные подтверждают только задачу image-text-to-text. Модель поддерживает многоязычные OCR-сценарии, но отдельные языки в метаданных и README не перечислены. Качество может снижаться на зашумлённых или низкокачественных изображениях и редких письменностях; возможны неполные или галлюцинированные ответы при длинных запросах, а размер модели затрудняет запуск на устройствах с ограниченной памятью. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kosmos-2.5-chat — мультимодальная модель Microsoft для визуальных вопросов и ответов по изображениям с текстом. Она дообучена на основе Kosmos-2.5 и использует авторегрессионный Transformer с декодером, принимающий изображение и текстовый запрос и генерирующий текстовый ответ. Модель предназначена для визуального анализа документов и других изображений с большим объёмом текста. Исходное семейство Kosmos-2.5 также распознаёт текст с пространственными координатами и преобразует структуру и оформление документов в Markdown; карточка этой версии отдельно указывает обучение для задач VQA. Модель доступна в формате Safetensors и используется через Transformers версии 4.56 или новее. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель может ошибаться и галлюцинировать, поэтому результаты распознавания и ответы по содержимому изображения требуют проверки. Лицензия — MIT.

Step-3.5-Flash-GGUF-Q4_K_S — это квантизированная версия Step 3.5 Flash от команды StepFun, созданная на базе stepfun-ai/step-3.5-flash и распространяемая в формате GGUF с квантизацией Q4_K_S. Модель предназначена для локального развёртывания и ориентирована на задачи рассуждения, программирования, агентного взаимодействия и обработки длинных документов или больших кодовых баз. В основе модели лежит разреженная архитектура Mixture of Experts (MoE): всего модель содержит 196 млрд параметров, из которых при генерации каждого токена активируется около 11 млрд. Используется 3-way Multi-Token Prediction (MTP-3), обеспечивающий заявленную скорость генерации примерно 100–300 токенов в секунду в типичных сценариях и до 350 токенов в секунду в однопоточном программировании. Контекстное окно составляет до 256 тысяч токенов благодаря сочетанию Sliding Window Attention и полноразмерного внимания. Для локального запуска модель адаптирована под llama.cpp; на NVIDIA DGX Spark заявлена скорость около 20 токенов в секунду, а INT8-квантизация KV-кэша позволяет использовать контекст до 256 тысяч токенов. Сильные стороны модели — сочетание высокой эффективности, поддержки длинного контекста, задач программирования и многошаговых агентных сценариев, а также возможность обработки данных локально с сохранением приватности. В качестве ограничений следует учитывать значительный общий размер модели и высокие требования к оборудованию, несмотря на разреженную архитектуру и квантизацию. README не указывает поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому их нельзя подтвердить. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Unlimited-OCR — мультимодальная модель оптического распознавания символов, разработанная авторами проекта при поддержке команды Baidu Cloud. Она предназначена для распознавания и разбора текста на изображениях, в том числе для длинных документов и сценариев, где требуется обработать содержимое за один проход. Модель имеет плотную архитектуру UnlimitedOCRForCausalLM и содержит 559,7 млн параметров; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Поддерживает работу через Transformers, vLLM и SGLang. Модель принимает изображения и формирует текстовый результат, а также может использоваться для генерации текста. Карточка характеризует её как мультиязычную, но конкретные языки не перечислены. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Практические требования включают совместимое GPU-окружение; README приводит конфигурации на базе CUDA.

Arctic-TILT — компактная модель Snowflake для понимания деловых документов. Это encoder-decoder Transformer семейства TILT; метаданные указывают 435,6 млн параметров, тогда как README приводит 822 млн. Модель предназначена для ответов на вопросы по документам и извлечения ключевой информации. Разработчики заявляют высокую эффективность и обработку длинного контекста, а также результаты, сопоставимые с моделями, которые в 1000 раз больше, на одной GPU с 24 ГБ памяти. Для работы модель оптимизирована под vLLM и требует специального планировщика и препроцессора TiltPreprocessor, код и примеры которого размещены в репозитории Snowflake-Labs/arctic-tilt. Указан формат весов safetensors. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны.

NuExtract3-GGUF — квантизированная версия NuExtract3, разработанная компанией NuMind. Это мультимодальная vision-language модель с архитектурой на 4 млрд параметров, предназначенная для понимания документов, структурированного извлечения информации и преобразования изображений документов в Markdown. Модель принимает текст, изображения или их сочетание. Для структурированного извлечения она использует JSON-шаблон и инструкции, возвращая данные в формате JSON; также поддерживает генерацию шаблонов из естественного языка или содержимого документа. NuExtract3 подходит для OCR и подготовки данных для RAG, обработки сканов, чеков, форм, счетов, договоров, таблиц и других документов. Заявлена поддержка многоязычных документов, режимов вывода с рассуждением и без него, а также больших входных и выходных контекстов. К сильным сторонам относятся объединение визуального анализа, OCR, рассуждений и структурированного извлечения в одной модели, а также возможность преобразования сложных документов в Markdown с HTML для таблиц, LaTeX для математических выражений и описаниями изображений. Внутренний бенчмарк NuMind показал средний результат 0,651 для варианта NuExtract3.4_4B-RL на наборе примерно из 600 документов, однако часть ответов не была корректно десериализуема в JSON, а производительность может снижаться на особенно больших или сложных заданиях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данный репозиторий содержит квантизированный вариант базовой модели NuMind/NuExtract3; конкретные параметры квантизации и точное максимальное окно контекста в карточке не указаны.

Gliese-OCR-7B-Post1.0-GGUF — мультимодальная модель для анализа документов, распознавания текста и извлечения структурированной информации. Она разработана prithivMLmods как GGUF-версия модели Gliese-OCR-7B-Post1.0, дообученной на основе Camel-Doc-OCR-062825 и построенной на архитектуре Qwen2.5-VL. Обучение было сфокусировано на наборе данных Opendoc2-Analysis-Recognition. Модель предназначена для Document Retrieval, OCR, Content Extraction, анализа и распознавания содержимого документов, связывания извлечённых элементов, а также задач Intelligent Document Processing. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные; заявлены английский и китайский языки. Доступен набор GGUF-квантизаций от F16 размером 15,2 ГБ до вариантов объёмом около 1,9 ГБ, а также отдельные файлы мультимодального проектора. Это позволяет выбирать компромисс между качеством и требованиями к памяти, однако README не содержит сравнительных оценок качества, сведений о контекстном окне или подробностей об ограничениях модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 и ориентирована на использование с совместимыми инструментами, включая llama.cpp и Transformers.

Next OCR 8B — мультимодальная модель с 8 млрд параметров, разработанная Lamapi для оптического распознавания символов и анализа документов. Она принимает изображения и текстовые инструкции, извлекает текст из изображений, документов и скриншотов, а также предназначена для понимания математических выражений, таблиц, форм и других структурированных материалов. Модель реализуется через Transformers как vision-to-sequence и настроена на выполнение инструкций. Заявлена поддержка более 30 языков, включая английский, турецкий, немецкий, испанский, французский, китайский, японский, корейский и русский. Среди сильных сторон указаны высокая точность OCR, работа с математикой и таблицами, многоязычность, распознавание рукописного текста и текста в сценах, а также сравнительно компактный размер и эффективность для ограниченных ресурсов. В README приведены результаты собственных сравнений, однако методика и наборы данных не описаны, поэтому эти показатели следует интерпретировать с осторожностью. В README не указаны размер контекстного окна, требования к оборудованию, точный базовый архитектурный вариант и подтверждённые ограничения модели. Лицензия указана неоднозначно: в метаданных заявлена Apache-2.0, а в тексте README присутствует обозначение MIT; перед использованием необходимо уточнить, какая лицензия является действительной.

Карточка модели Vongxman/Unlimited-OCR на Hugging Face совпадает с карточкой baidu/Unlimited-OCR, поэтому описание составлено по ней. Unlimited-OCR — мультимодальная модель Baidu для распознавания текста и разбора документов по изображениям. Она предназначена для обработки длинных документов за один проход, включая сценарии с PDF, предварительно преобразованными в изображения. Модель построена на архитектуре UnlimitedOCRForCausalLM, содержит 559,7 млн параметров, принимает изображения и текстовые инструкции и выдаёт текст. Поддерживает многоязычные сценарии и контекст длиной до 32 768 токенов. Модель доступна для запуска через Transformers, vLLM и SGLang; карточка также описывает оценку на OmniDocBench. Лицензия — MIT. Карточка не приводит подробностей о точности по языкам и типам документов, поэтому качество для конкретного набора документов следует проверять отдельно.