III.5Управление персоналом и организацией

protogeni/Qwen3.8-27B-Uncensored-W4A16-RTX3090-MTP4 — сервировочно-оптимизированный квантованный чекпойнт семейства Qwen3.8-27B. Модель разработана protogeni на основе Qwen3.8-27B, последовательно преобразованного в uncensored-версию OrcaRouter, квантованный вариант AutoRound W4A16 и данный чекпойнт для инференса. Заявлены английский и китайский языки. Модель предназначена прежде всего для генерации текста, программирования и задач рассуждения, а также для развёртывания на одной видеокарте с поддержкой speculative decoding через MTP4. Vision tower сохранён, однако протестированный профиль на 100 000 токенов рассчитан только на текст. Основная часть трансформера использует W4A16 с группой 128, эмбеддинги токенов имеют формат INT8, а выходные и MTP-головы — калиброванный GPTQ INT4. Для черновой генерации используется словарь из 40 960 токенов. На RTX 3090 Ti с BF16 KV-кэшем и MTP4 заявлена поддержка контекста до 100 000 токенов; измеренная скорость генерации составляет примерно 82,7–128,4 токена в секунду в зависимости от нагрузки. Среди приведённых результатов: 94,77% на GSM8K, 76,14% на MMLU-Pro, 94,51% pass@1 на HumanEval и 90,85% pass@1 на HumanEval+. Сильные стороны модели — высокая производительность на одной 24 ГБ видеокарте, большой текстовый контекст, ускорение speculative decoding и хорошие результаты в математике и программировании. Ограничения включают зависимость от специально исправленного runtime syv-ai и vLLM 0.27.1, необходимость соответствующей настройки MTP4, а также то, что 100K-профиль не использует мультимодальный ввод. Результат на MMMU validation составил 24,56% при 891 ограничении по максимальному числу выходных токенов, поэтому мультимодальные возможности и этот показатель следует интерпретировать осторожно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GLM-4.7-Flash-NEO-CODE-Imatrix-MAX-GGUF — набор специализированных GGUF-квантов модели GLM-4.7-Flash, разработанный DavidAU на базе модели zai-org/GLM-4.7-Flash. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, диалогов и ролевых сценариев. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Архитектура — mixture of experts (MoE) объёмом около 30B параметров, из которых при генерации активируются четыре эксперта, примерно 2B параметров. Модель может запускаться на GPU, CPU или их комбинации и поддерживает контекст до 200K токенов. В этой версии используются NEO- и Code-данные для imatrix-квантизации, а также 16-битный выходной тензор для повышения качества финальной генерации. Доступны специализированные варианты IQ4_NL, Q5_1, Q4_1 и Q8_0, а также обычные типы квантов. Сильными сторонами являются высокая эффективность MoE-архитектуры, большой контекст, ориентация на код и рассуждения, а также оптимизация квантов под актуальную версию llama.cpp. Ограничения связаны с зависимостью качества и скорости от выбранного кванта и конфигурации оборудования; для некоторых сценариев рекомендуется отключать Flash Attention из-за проблем со скоростью генерации и выгрузкой на CPU. Для длинных ответов автор рекомендует использовать контекст не менее 8–16K токенов и подбирать параметры сэмплирования. В метаданных указана лицензия MIT. Для подготовки квантов и их корректной работы требуется актуальная версия llama.cpp, указанная автором; более ранние кванты могут работать хуже.

caskcsg/Llama-3-8B-NExtLong-512K-Instruct — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная авторами проекта NExtLong. Это дообученная версия Llama-3-8B-NExtLong-512K-Base: базовую модель обучали на синтетических длинных контекстах, созданных методом NExtLong с чередованием фрагментов документа и отвлекающих фрагментов из корпусов предобучения; instruct-версию дополнительно настроили на Magpie-Align/Magpie-Llama-3.3-Pro-1M-v0.1. Модель предназначена для генерации ответов и работы с длинными входными контекстами, включая поиск информации в тексте, вопросы и ответы по документам, длинноконтекстный RAG и задачи с примерами в контексте. Заявленное окно контекста — 524 288 токенов; размер модели — около 7,5 млрд параметров. Модель имеет плотную архитектуру Llama и поставляется в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на LongBench V2, HELMET, RULER и короткоконтекстных бенчмарках. Карточка не сообщает поддерживаемые языки или лицензию, поэтому применимые условия использования следует уточнить в репозитории модели. Указанная длина контекста — характеристика модели; фактическое использование такого окна зависит от реализации и доступных вычислительных ресурсов.

unsloth/Qwen3.6-27B-NVFP4 — это квантованный checkpoint модели Qwen3.6-27B, разработанный Unsloth на основе модели Qwen от команды Qwen. Модель представляет собой каузальную языковую модель с vision-энкодером и предназначена для генерации текста, мультимодального понимания изображений, агентного программирования, работы с frontend-задачами и рассуждений на уровне репозиториев. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и поддерживает контекст длиной 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN; в checkpoint включён модуль Multi-Token Prediction (MTP), который может использоваться для ускорения декодирования. Точные языки в README не указаны. Формат NVFP4 рассчитан на эффективный запуск, в том числе на GPU с 24 ГБ VRAM. По заявлению Unsloth, checkpoint обеспечивает до 2,5 раза большую пропускную способность по сравнению с другими NVFP4-квантованиями, а результаты на MMLU-Pro, GPQA и AIME 2025 близки к FP8 и BF16. Основные ограничения — потери, присущие квантованию, зависимость производительности от аппаратного обеспечения и backend, а также необходимость корректной настройки vLLM или совместимого движка; README не рекомендует Marlin из-за более низкой скорости. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 и совместима с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers.

Qwen3.8-27B-QAT-Q2_0 — квантизированная версия Qwen3.8-27B, разработанная Samuel Yuan и предназначенная для запуска через llama.cpp. Модель представлена в формате GGUF, использует 2-битное квантование Q2_0 с учётом квантования при обучении (QAT) и занимает 8,76 ГБ. Базовая модель разработана командой Qwen; точные архитектурные параметры, поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. Модель ориентирована прежде всего на генерацию текста, программирование, рассуждения и tool calling. Квантование специально оптимизировано для сохранения качества кода и reasoning, поэтому подходит для устройств с менее чем 12–16 ГБ видеопамяти, включая некоторые Mac. По приведённым измерениям, согласие с FP16-моделью составляет 94,7% для reasoning, 93,3% для кода и 78,7% для tool calling. Ограничением является некоторое ухудшение мультимодальных возможностей и извлечения необработанных фактов, включая результаты на Wikitext-2; мультимодальность также не описана подробно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Gemma-4-E4B-text-base — текстовая версия Gemma-4-E4B-it, подготовленная wyattearp удалением мультимодальных проекций зрения и аудио. Параметры языкового трансформера сохранены побитно относительно базовой модели; это плотная авторегрессионная модель Gemma 4 примерно на 4,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов и словарём из 256 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Текстовая конфигурация сокращает расход памяти на мультимодальные компоненты и упрощает обслуживание через Transformers и совместимые движки, включая vLLM. Карточка описывает англоязычное применение; удаление аудио- и визуальных компонентов исключает обработку изображений и аудио. Модель распространяется в формате safetensors; для использования действует лицензия Gemma. README отмечает необходимость исправления парсера вызовов инструментов в vLLM для корректной обработки некоторых переходов формата Gemma 4.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B от NVIDIA — языковая модель для диалогов, рассуждений и следования инструкциям. Эта версия Unsloth основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; метаданные и карточка описывают её как дообученную модель. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и агентных приложений, включая сценарии с вызовом инструментов, а также для программирования и типовых задач по инструкциям. Модель использует гибридную архитектуру Mamba-2 и Transformer с Mixture-of-Experts: 30 млрд параметров всего и 3,5 млрд активных. Поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, при стандартной конфигурации 256 тыс.; больший контекст требует больше видеопамяти. Модель генерирует текст и может работать с рассуждением или без него; режим рассуждений обычно повышает качество на сложных запросах. В карточке указана готовность к коммерческому использованию, однако метаданные обозначают лицензию как «other», поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория. К практическим ограничениям относятся высокие требования к видеопамяти, особенно при длинном контексте, и отсутствие поддержки русского языка среди перечисленных языков.

GLM-4.7-FP8 — языковая модель семейства GLM, разработанная организацией Z.ai (zai-org). Это версия с представлением FP8, предназначенная прежде всего для генерации текста, программирования и агентских сценариев. Модель ориентирована на многоязычное программирование, выполнение задач через терминал, использование инструментов, веб-навигацию, сложное математическое рассуждение, чат, творческое письмо и ролевые сценарии. Также заявлены улучшенные возможности «vibe coding»: генерация веб-страниц и презентаций с более качественным дизайном, компоновкой и размерами элементов. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель умеет использовать interleaved thinking и сохраняемое рассуждение перед выполнением действий. К сильным сторонам относятся заметные улучшения по сравнению с GLM-4.6 в SWE-bench, SWE-bench Multilingual, Terminal Bench 2.0, τ²-Bench, BrowseComp и задачах математического и общего рассуждения. README не содержит достоверных сведений о числе параметров, точной архитектуре, размере контекстного окна, поддерживаемых модальностях помимо текста и системных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели ahmed-amedo-1/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

GPT-4o — мультимодальная модель OpenAI, представленная 13 мая 2024 года. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Модель предназначена для диалога и задач, где нужно понимать текст вместе с визуальным содержимым, например отвечать на вопросы об изображениях. Доступные сведения указывают на поддержку изображений и текста; детали архитектуры, число параметров и длина контекста здесь не приведены.

Granite Vision 3.2 2B — компактная мультимодальная модель IBM для понимания изображений и текста. Она предназначена прежде всего для обработки визуальных документов в корпоративных сценариях: извлечения сведений из таблиц, диаграмм, инфографики и графиков, OCR и ответов на вопросы по содержимому документов; также поддерживает общие задачи понимания изображений. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-3.1-2b-instruct. Архитектура сочетает визуальный энкодер SigLIP, двухслойный MLP-коннектор и языковую модель Granite 3.1 2B Instruct; используется подход LLaVA с многослойными признаками энкодера и повышенным разрешением сетки AnyRes. Для текстовой части заявлен контекст 128 тысяч токенов. На вход принимает английские инструкции и изображения, на выходе формирует текстовые ответы. Выпущена под лицензией Apache 2.0. Модель компактна и по приведённым в карточке оценкам показывает сильные результаты на DocVQA и ChartQA среди сравниваемых моделей размером 1–4 млрд параметров. Она может ошибаться, галлюцинировать, выдавать предвзятые или небезопасные ответы; карточка рекомендует преимущественно документные задачи и отмечает повышенные риски для более общих задач с изображениями.

DeepSeek V4 Flash 0731 for one DGX Spark — это квантованная сборка модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной командой DeepSeek и упакованная пользователем 0xSero. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, структурированного вывода и работы через OpenAI-совместимый API. В README указана архитектура mixture-of-experts; сборка использует REAP pruning, формат EXL3/Trellis и точность около 3,0 bpw. Модель рассчитана на развёртывание на одном NVIDIA DGX Spark с GPU GB10/SM121 и 128 ГБ унифицированной памяти. Заявленный предел контекста составляет 262 144 токена. Для запуска требуется специализированный ARM64-совместимый runtime SparkInfer и опубликованный Docker-образ; стандартные vLLM, ExLlamaV3 и простой запуск с tensor parallelism 1 не поддерживаются для этого rank-sliced артефакта. Поставляемый runtime выполняет преобразование TP4-чекпойнта в TP1 и поддерживает CUDA Graphs и speculative decoding. К сильным сторонам относятся возможность локального запуска крупной MoE-модели на одном DGX Spark, проверенная генерация текста и кода, поддержка строгих JSON-схем и длинного контекста. Ограничения — жёсткая зависимость от конкретного оборудования и закреплённого runtime, значительный объём загрузки и дискового пространства, а также не полностью достигнутый целевой порог стабильной скорости декодирования: в одном из пяти измерений получено 34,30 токена в секунду. Лицензия модели указана как MIT.

Mungert/LightOnOCR-2-1B-GGUF — GGUF-версия LightOnOCR-2-1B, разработанная LightOn. Это эффективная vision-language-модель примерно на 1 млрд параметров для сквозного распознавания и понимания документов: PDF-файлов, сканов и изображений. Модель преобразует документы в чистый текст с естественным порядком чтения без внешнего OCR-конвейера. Модель предназначена для обработки таблиц, чеков, форм, многостолбцовых макетов и математических обозначений, включая LaTeX. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, нидерландского, португальского, шведского, датского, китайского и японского языков. В README не указаны размер контекстного окна и подробности внутренней архитектуры. Для стандартной версии с идентификатором Mungert/LightOnOCR-2-1B-GGUF предсказание bounding box для встроенных изображений не заявлено; такая возможность относится к отдельному варианту bbox. К сильным сторонам относятся компактный размер, высокая скорость, end-to-end обработка и универсальность для различных типов документов. По заявлению разработчика, LightOnOCR-2 превосходит конкурирующие решения по скорости и показывает state-of-the-art результаты на OlmOCR-Bench, однако конкретные методики и значения бенчмарков в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniMax-M2.5-bf16 — текстовая MoE-модель для диалогов и выполнения задач с помощью агентных сценариев. Модель разработана MiniMax и обучалась с подкреплением на сложных задачах из реальных сред. В карточке указаны сильные результаты в программировании, поиске, вызове инструментов и офисной работе, включая подготовку материалов для Word, PowerPoint и Excel. Модель предназначена для планирования и разработки программных систем, исправления и проверки кода, многошагового поиска информации, работы с инструментами и создания офисных материалов. README сообщает об обучении на более чем десяти языках программирования; это не устанавливает поддержку конкретных естественных языков. Метаданные указывают 2,9 млрд параметров, контекст до 196 608 токенов, библиотеку Transformers и формат safetensors. Доступна версия MiniMax-M2.5 в формате bf16. Лицензия указана в README как Modified-MIT, а в метаданных — как other; перед использованием следует свериться с условиями лицензии в репозитории. Результаты бенчмарков приведены разработчиком и не гарантируют аналогичного качества в конкретном приложении. Модель описана как чат-модель; README рекомендует SGLang для локального развёртывания.

Infinity-Parser2-Flash-GGUF — мультимодальная модель понимания документов, разработанная infly-ai на базе infly/Infinity-Parser2-Flash. Это быстродействующая версия семейства Infinity-Parser2, предназначенная для анализа изображений документов, PDF и другого визуально-текстового содержимого. Модель поддерживает распознавание и структурирование макета, выделение элементов документа с ограничивающими рамками и категориями, извлечение текста, распознавание таблиц, графиков, математических и химических формул, а также document VQA и общее мультимодальное понимание. Результаты могут представляться в Markdown, HTML и LaTeX в зависимости от типа элемента. Модель обучалась на почти 5 млн разнообразных образцов документов с применением многоцелевого обучения с подкреплением и проверяемыми наградами. Заявлена скорость до 1 624 токенов в секунду, что в 3,68 раза выше предыдущей Infinity-Parser-7B; показатели составляют 86,0% на olmOCR-Bench, 72,2% на ParseBench и 91,98% на OmniDocBench-v1.6. Доступны файлы GGUF в форматах от Q2_K до F32, а также мультимодальные проекторы; поддерживаются llama.cpp, Transformers, vLLM и vLLM-server через пакет infinity_parser2. Основные ограничения — поддержка преимущественно английского и китайского языков, снижение точности на сложных графиках и повернутых элементах таблиц, а также отсутствие детального сохранения текстового форматирования вроде полужирного и курсивного начертания. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели ariancort/MiniCPM5-2B на Hugging Face совпадает с карточкой developerjeremylive/MiniCPM5-2B-etheroi, поэтому описание составлено по ней. MiniCPM5-2B-etheroi — компактная языковая модель из серии MiniCPM5, представленная в карточке MiniCPM5-2B. Это плотная причинная Transformer-модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 2,2 млрд параметров. Она предназначена для локальных помощников, программных агентов и сценариев, где важны небольшие требования к ресурсам и длинный контекст. Модель генерирует текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке отмечены навыки программирования, математики, понимания длинного контекста, следования инструкциям и работы с инструментами; метаданные также указывают разговорный сценарий. Модель рассчитана на английский и китайский языки и доступна в формате safetensors для Transformers; README описывает локальный запуск на GPU и CPU и серверный запуск через vLLM и SGLang. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или оскорбительными; выводы по медицине, финансам, праву и политике не проверены экспертами и не являются профессиональной консультацией. README не указывает отдельную базовую модель для этой версии.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B BF16 — опубликованная NVIDIA полноточная версия разговорной языковой модели, представленная на Hugging Face в виде GGUF BF16. Она предназначена прежде всего для разработчиков, которым нужны исходные веса для дообучения, адаптации к предметной области, исследований и подготовки собственных квантованных вариантов. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с чередующимися слоями Mamba-2 и MoE, отдельными слоями Attention и механизмом Multi-Token Prediction; всего в ней 30 млрд параметров, из которых активно используются 3 млрд. Модель подходит для диалога, рассуждений, следования инструкциям, задач с кодом и работы в агентных системах. Контекст достигает 1 млн токенов на подходящем оборудовании; на одной H100 в README приведена проверка до 256 тыс. токенов из-за ограничений памяти. Основные языки — английский и языки программирования; также поддерживаются испанский, французский, немецкий, итальянский, японский и китайский. README указывает, что модель готова к коммерческому применению, однако метаданные Hugging Face обозначают лицензию как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Chandra OCR 2 — модель оптического распознавания символов от Datalab, предназначенная для извлечения содержимого изображений и PDF-документов. Она преобразует документы в Markdown, HTML или JSON, сохраняя сведения о структуре и расположении элементов. В метаданных указана архитектура Qwen3.5 с плотной моделью типа conditional generation; веса представлены в формате safetensors, для работы используются Transformers и vLLM. Модель рассчитана на распознавание печатного и рукописного текста, таблиц, математических формул, форм и сложной разметки страниц. Она также извлекает изображения и диаграммы, создавая подписи и структурированные данные. Заявлена поддержка более 90 языков; карточка сообщает об улучшениях для многоязычных документов, широких страниц и сложной верстки. В README приведены результаты внутренних тестов, включая 85,9 балла на olmOCR benchmark, а также оценка пропускной способности около двух страниц в секунду в реальном использовании. Эти показатели зависят от документов и оборудования. Код распространяется по Apache 2.0, а веса — по модифицированной лицензии OpenRAIL-M: разрешены исследования, личное использование и применение стартапами ниже установленных финансовых порогов; конкурентное использование с API Datalab запрещено, для более широкого коммерческого использования требуется отдельная лицензия.

danskgpt-v4-12b — дообученная Syvai текстовая модель на архитектуре Gemma4ForCausalLM, созданная на основе google/gemma-4-12B-it для более сильного понимания датского языка, работы со знаниями и рассуждений. Это плотная модель примерно на 11,6 млрд параметров; карточка указывает дообучение QLoRA с рангом 16, базой NF4 и вычислениями bf16. Контекст составляет 262 144 токена, для диалога используется шаблон чата Gemma-4. Модель предназначена для датской NLP: классификации, понимания прочитанного, ответов на вопросы, извлечения именованных сущностей и задач универсального ассистента. Она принимает текст и генерирует текст; примеры включают перефразирование, суммаризацию и оценку тональности. Модель ориентирована на датский язык и не предназначена для мультимодального ввода, несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. По карточке модель может быть более краткой и решительной в открытой генерации, чем базовая модель, наследует её смещения и ограничения знаний. Для высокорисковых решений требуется человеческий контроль. Лицензия — CC BY 4.0.

Dolphin 2.9.2 Qwen2 72B — диалоговая языковая модель, созданная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations на основе Qwen2-72B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит 71,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате ChatML; базовая модель поддерживает контекст до 131 072 токенов, а дообучение проводилось на последовательностях длиной 8 000 токенов. Модель подходит для инструктивного диалога, написания и анализа кода, решения задач и работы с вызовами функций. В карточке также отмечены начальные агентные возможности. Модель описана разработчиками как uncensored и может с высокой готовностью выполнять запросы, в том числе небезопасные; перед использованием в сервисе рекомендуется добавить собственный слой выравнивания. Лицензия — Tongyi Qianwen; README разрешает коммерческое использование в соответствии с её условиями.

Модель Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V1-22B разработал директор по данным Linkbricks Джи Юнсон (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Superb-22B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 22 млрд параметров; её дообучали на японском языке методами SFT и DPO, затем объединили веса. Карточка заявляет контекст 128 тысяч токенов, однако метаданные указывают штатный контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации и редактирования текста, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач, а также межъязыковых сценариев с японским, корейским, китайским и английским языками. Заявлена поддержка вызова функций и инструментов. В обучении использовались японские новости и вики-корпус, а также данные для перевода, суммаризации, вопросов и ответов и других задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Заявленные в карточке возможности и качество не сопровождаются результатами независимой оценки; контекст 128 тысяч токенов расходится с параметрами штатного контекста в метаданных.

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.