III.7Аудит, внутренний контроль и налоги

XCurOS1.2-8B-VLBF16-Instruct — мультимодальная инструктивная модель компании XCurOS для анализа изображений и текста. По метаданным, она построена на плотной архитектуре Qwen3-VL и предназначена для генерации текстовых ответов по текстовым и визуальным входам; README указывает размер 8B и формат BF16 в названии модели, а файлы представлены в safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель заявлена для понимания документов, извлечения текста из изображений и сканов, анализа диаграмм, корпоративных помощников и автоматизации агентных сценариев. Карточка также заявляет поддержку длинных контекстов и локального развёртывания, но не приводит числовой предел контекста или сравнительные результаты. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и арабский. Лицензия указана как проприетарная, «All rights reserved»; использование и интеграции требуют разрешения XCurOS. Заявления о защищённой работе, точности, эффективности и пригодности для чувствительных данных не подкреплены в карточке техническими оценками или независимыми результатами.

Карточка модели ginipick/Gemma-3-R1984-4B на Hugging Face совпадает с карточкой VIDraft/Gemma-3-R1984-4B, поэтому описание составлено по ней. Gemma3-R1984-4B — мультимодальная модель для диалогов и анализа изображений, дообученная VIDraft на базе Google Gemma 3 4B. В карточке заявлена работа с изображениями, видео и документами, включая PDF, CSV и TXT; метаданные классифицируют модель как image-text-to-text и указывают архитектуру Gemma3ForConditionalGeneration с плотными весами в формате Safetensors. Модель рассчитана примерно на 4 млрд параметров и контекст до 8 000 токенов. Сценарии применения включают визуальные вопросы и ответы, анализ документов, сравнение файлов, диалог и исследовательские запросы с поиском в интернете через SERPHouse API и цитированием найденных источников. Указана поддержка английского, корейского, японского, китайского, испанского, русского, арабского, хинди, индонезийского, французского и немецкого языков. Поиск в интернете требует API-ключа; обработка видео и документов описана как часть платформы и не подтверждена тегом задачи модели. В метаданных указана лицензия Gemma; README дополнительно упоминает MIT для Agentic AI-платформы, поэтому условия для весов следует связывать с лицензией Gemma.

MiniMax-M1 — крупная модель рассуждений с открытыми весами, разработанная MiniMax. Она предназначена для генерации ответов и решения задач, требующих многошагового рассуждения и обработки длинного контекста. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и механизм lightning attention. В доступных сведениях не приведены размер модели, длина контекста, поддерживаемые языки и лицензия, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

OpenThai 2.0 Qwen3.8-27B — дообученная компанией OpenThai мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров. Она принимает текст и изображения и предназначена прежде всего для работы с тайскими документами: распознавания печатного и рукописного текста, транскрипции страниц, извлечения структуры и ответов на вопросы по документам. Также подходит для ответов на тайском и английском языках, следования инструкциям, программирования и использования инструментов. Модель заявлена с контекстом 262 144 токена; в производственном API используется контекст до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценки тайских экзаменационных знаний, следования инструкциям и распознавания документов, включая улучшение распознавания рукописного текста относительно базовой модели. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Качество структурированного извлечения данных примерно соответствует базовой модели и слабее в разборе таблиц, извлечении ключевой информации и вопросах по диаграммам. Текст на вывесках и других сценах распознаётся хуже, а рукописный текст остаётся сложным: на сложных примерах возможны ошибки примерно в каждом четвёртом символе. Возможны галлюцинации на нечитаемых изображениях; длинные ответы могут различаться между запусками.

amir22010/gemma4-e4b-w4a16-it-v2 — мультимодальная модель для диалога и анализа изображений, созданная Team Horizon на основе google/gemma-4-E4B-it. Это версия Gemma 4 E4B Instruct с квантизацией весов W4A16: веса представлены в 4-битном формате, активации остаются в FP16. Поддерживаются входные изображения и текст; модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, анализа документов и диалоговых инструкций. Квантизация выполнена методом RTN для линейных слоёв; lm_head и аудиослои исключены. По README, для инференса требуется около 10 ГБ видеопамяти, рекомендуется 16–24 ГБ. Заявлены улучшения на отдельных бенчмарках после калибровки на TextVQA, DocVQA и UltraChat, однако эти результаты относятся к тестам автора и не гарантируют аналогичного качества на других данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди известных ограничений — небольшое снижение точности на задачах анализа документов относительно базовой модели; аудиослои сохранены в исходной точности и не квантизированы.

German-RAG-PHI-3.5-MINI-4B-ORPO-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это дообученная версия немецко- и англоязычной модели German-RAG-PHI-3.5-MINI-4B-SFT-HESSIAN-AI, настроенная методом ORPO для сценариев генерации с дополнением найденной информацией. Модель предназначена для ответов на вопросы по контексту и документам, извлечения релевантной информации, суммаризации и рассуждений на немецком и английском языках. В карточке указаны 3,7 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. По приведённым в README оценкам, она справляется с отдельными задачами извлечения и рассуждений, однако результаты зависят от задачи и набора данных. Модель доступна в формате safetensors. Метаданные указывают лицензию MIT; README указывает Apache 2.0, поэтому лицензию следует сверить с условиями репозитория перед использованием. Ответы могут содержать фактические ошибки и предвзятость, а модель без фильтрации способна генерировать вредный или чувствительный контент.

Jamba2 Mini — компактная языковая модель, разработанная AI21 Labs для надёжных корпоративных сценариев. Она использует архитектуру Jamba, сочетающую слои SSM и Transformer с разреженной экспертной моделью (MoE), и содержит 7,2 млрд параметров по метаданным. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ответов на вопросы, следования инструкциям и работы с длинными документами; поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель обучалась на основе предобучения Jamba 1.5 с последующим дообучением на длинных документах, коде, математике и веб-текстах, а также этапами SFT, DPO и обучения с подкреплением. Разработчик сообщает о настройке на точное следование инструкциям и опору на предоставленный контекст. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Для запуска через vLLM в README рекомендуется версия 0.12.0 или выше.

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

Карточка модели LimitlessMindd/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

Карточка модели Pq234/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

Карточка модели Arsh9210/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

MiniCPM-V 4.5 int4 — мультимодальная vision-language модель, разработанная OpenBMB. Она предназначена для анализа одиночных и нескольких изображений, видео, документов и текстовых запросов, включая распознавание текста, разбор PDF, визуальные вопросы и ответы, а также понимание коротких и длинных видеоматериалов. Модель поддерживает более 30 языков и ориентирована в том числе на локальный запуск на мобильных устройствах и компьютерах. В основе лежат языковая модель Qwen3-8B и визуальный энкодер SigLIP2-400M; общий размер составляет около 8 млрд параметров. Архитектура включает unified 3D-Resampler для совместной обработки изображений и видео: до шести кадров 448×448 могут сжиматься в 64 видеотокена, что снижает вычислительную стоимость и позволяет анализировать видео с частотой до 10 кадров в секунду. Для изображений поддерживаются произвольные пропорции и разрешение до 1,8 млн пикселей. Модель также использует подходы LLaVA-UHD для работы с изображениями высокого разрешения и отличается сильными заявленными результатами в OCR, понимании документов и мультимодальном рассуждении. К сильным сторонам относятся высокая эффективность для модели такого размера, поддержка изображений, нескольких изображений и видео, развитое распознавание текста, режимы быстрого и глубокого рассуждения, а также варианты запуска через llama.cpp, Ollama, vLLM и SGLang. Представленная версия использует квантование int4, поэтому может требовать меньше памяти, но потенциально уступает полноразмерным вариантам по точности. README не указывает максимальную длину текстового контекста и не приводит подробный перечень ограничений; фактическая скорость и качество зависят от оборудования, формата инференса и сложности входных данных. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

AI21-Jamba2-3B — компактная языковая модель компании AI21 Labs для локального развёртывания на телефонах и персональных компьютерах. Она содержит 2,3 млрд параметров и использует архитектуру Jamba, сочетающую слои Mamba и Transformer; модель доступна через библиотеку Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Модель подходит для следования инструкциям, ответов с опорой на предоставленный контекст, работы с длинными документами и сценариев RAG, в том числе при обработке технической и корпоративной документации. Контекстное окно составляет 256 000 токенов. По карточке, обучение включало дообучение на инструкциях, оптимизацию DPO и этапы обучения с подкреплением; заявлены результаты на бенчмарках instruction following и grounding. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Компактный размер рассчитан на устройства с ограниченными ресурсами, однако качество конкретных ответов следует проверять на целевых задачах; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

German-RAG-PHI-3.5-MINI-4B-SFT-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на базе Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Модель дообучена для сценариев генерации с использованием найденных документов и предназначена прежде всего для немецкоязычного рынка. В метаданных указаны архитектура Llama, 3,7 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель отвечает на вопросы по предоставленному контексту, извлекает релевантную информацию, составляет краткие сводки и выполняет задачи рассуждения. README также описывает обучение на примерах RAG и поддержку немецкого и английского языков. Лицензия в метаданных Hugging Face — MIT; README указывает Apache 2.0, поэтому сведения о лицензии расходятся и требуют проверки перед использованием. Ответы могут содержать фактические ошибки, а без фильтрации модель способна выдавать вредоносный или чувствительный контент. Результаты следует проверять, а для пользовательских приложений учитывать риски предвзятости и генерации небезопасного текста.

Faro-Yi-9B — чат-модель wenbopan, созданная на основе Yi-9B-200K путём масштабного дообучения на инструкциях из набора Fusang-V1. Это плотная причинно-языковая модель семейства Llama с 8,6 млрд параметров; репозиторий содержит веса Safetensors, а для диалога используется шаблон ChatML. Модель предназначена для ответов на инструкции и различных текстовых задач на английском и китайском языках, включая работу с длинными документами и сложными запросами. В README заявлена длина контекста до 200 тысяч токенов. В метаданных Hugging Face указано значение 32 768 токенов; для практического использования длинного контекста README приводит настройки vLLM и отмечает влияние квантизации AWQ на качество. В опубликованных автором тестах Faro-Yi-9B превосходит Yi-9B-200K по большинству приведённых показателей, в том числе по ряду тестов понимания длинного контекста; результаты кодогенерации в LongBench ниже, чем у базовой модели. Лицензия — MIT.

German-RAG-LLAMA-3.1-8B-MERGED-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это объединённая модель семейства Llama 3.1 объёмом 7,5 млрд параметров, предназначенная для немецкоязычных RAG-систем и задач ответов на вопросы по предоставленному контексту. Она также подходит для извлечения релевантных сведений и краткого пересказа источников; в карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков. Нативная длина контекста — 131 072 токена. Модель распространяется в формате safetensors и поддерживает чатовый режим. Метаданные Hugging Face указывают лицензию llama3.1, тогда как README заявляет Apache 2.0; лицензионные условия следует уточнить перед использованием. В оценке объединённая версия показала более низкий результат извлечения, чем варианты SFT и ORPO из той же серии. Ответы могут содержать фактические ошибки, а без фильтрации модель может генерировать вредный или чувствительный контент.

UltraLLaDA — разговорная модель генерации текста, разработанная relaxe-system-lab на основе LLaDA-8B-Base. Лёгкая посттренировочная настройка расширяет поддерживаемый контекст до 128 тысяч токенов и предназначена для понимания и генерации длинных текстов. Модель подходит для диалогов и работы с длинными документами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявлена лицензия MIT. Карточка не сообщает результаты оценок качества или подробности ограничений, поэтому их нельзя оценить по имеющимся сведениям.

Qwen3.8-27B-Abliterated-SME-Preview — предварительная модель-ассистент для малого и среднего бизнеса от hotdogs, дообученная методом LoRA SFT на базе hotdogs/Qwen3.8-27B-abliterated. Это плотная гибридная модель с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration: 64 слоя, включая линейное внимание GDN и полное внимание; в репозитории представлены объединённые веса BF16 в safetensors. Модель предназначена для ответов на деловые вопросы, анализа CSV и офисных документов, а также для формирования структурированных вызовов инструментов. Модель принимает текст; в карточке указана мультимодальная обёртка с поддержкой изображений, хотя README описывает текстовые сценарии. Обучение проводилось на англоязычном наборе документов и вызовов инструментов; метаданные также указывают тайский язык. Контекст обучения — 8192 токена. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты на ARC, MMLU и GSM8K, а также проверки формата вызовов инструментов; они указывают на сохранение общих возможностей базовой модели и улучшение математического рассуждения, но полноценные агентные бенчмарки ещё не проводились. Выпуск имеет статус Preview. Склонность базовой модели отказывать снижена намеренно; для выполнения вызовов csv_* и doc_* требуется подключить инструменты к среде исполнения. BF16-версия на 27 млрд параметров требует нескольких GPU либо квантованного варианта для практического запуска.

Это модель Sentence Transformer, разработанная Dhruv Sangani и дообученная на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Она кодирует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерностью 384 и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Модель построена на архитектуре BERT с усреднением токенных представлений; число параметров — 25,9 млн, максимальная длина последовательности в README — 256 токенов, а в метаданных указано контекстное окно 512 токенов. Модель подходит для поиска релевантных фрагментов и ответов в коллекциях документов, оценки сходства предложений, поиска перефразирований и кластеризации текстов. В README приведены англоязычные примеры корпоративных вопросов и ответов, поэтому основное назначение модели — работа с английским текстом. Она создаёт векторы, а не готовые ответы; качество зависит от предметной области и данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

GPT-6 Sol Pro — вариант GPT-6 Sol от OpenAI, работающий с режимом рассуждений pro для получения более качественных ответов на сложных задачах. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; карточка не уточняет архитектуру, размер, контекст и поддерживаемые языки. В метаданных задача модели указана как image-text-to-text, однако README описывает только текстовый режим и не сообщает о работе с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LFM2.5-VL-1.6B — компактная мультимодальная модель Liquid AI для понимания изображений и диалога по визуальному содержимому. Это дообученная версия LFM2.5-1.2B-Base: языковая основа дополнена визуальным энкодером SigLIP2 NaFlex на 400 млн параметров. Модель содержит 1,6 млрд параметров и имеет контекст 32 768 токенов. Модель принимает изображения и текст, а отвечает текстом. Она подходит для описания изображений, распознавания текста на изображениях и документах, ответов на вопросы по визуальному содержимому и работы с несколькими изображениями. Поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Обрабатывает изображения до 512×512 пикселей без масштабирования; более крупные изображения делит на фрагменты с дополнительным обзорным изображением. Для локального запуска и адаптации доступны Transformers и vLLM. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, обработка изображений высокого разрешения, OCR и многоязычное понимание изображений. Модель не предназначена для задач, требующих обширных знаний. В карточке Hugging Face лицензия обозначена как other; конкретные условия следует сверить с файлами репозитория Liquid AI.

VibeVoice-ASR — мультиязычная модель Microsoft для распознавания речи, доступная в версии, совместимой с Transformers. Она принимает аудио и формирует транскрипцию с текстом, временными метками и указанием говорящего; также можно передавать контекстные подсказки, например имена или специальные термины, чтобы помочь распознаванию.

AI21 Jamba Mini 1.6 — разработанная AI21 гибридная инструкционная модель семейства Jamba, сочетающая архитектуры State Space Model (Mamba) и Transformer. В модели 12 млрд активных параметров и 52 млрд параметров всего; она принимает текст и предназначена для генерации текста в диалоге, следования инструкциям, вызова функций, структурированного вывода JSON и генерации ответов с опорой на заданные источники. Контекстное окно составляет 256 тыс. токенов. Модель рассчитана на длинные контексты и деловые сценарии; для запуска README рекомендует CUDA и vLLM версии 0.6.5 или выше. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. Заявленные разработчиком преимущества — скорость инференса и качество обработки длинного контекста. Модель распространяется по Jamba Open Model License, допускающей исследования и коммерческое использование на её условиях.

AI21 Jamba 1.5 Large — большая инструкционная языковая модель компании AI21 с гибридной архитектурой Jamba, объединяющей блоки Transformer и Mamba/SSM. В карточке указаны 94 млрд активных параметров и 398 млрд параметров всего; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и деловых сценариев: генерации ответов на основе документов, работы с длинными материалами, вызова инструментов и выдачи структурированных результатов, включая JSON. Авторы заявляют о высокой скорости вывода и качестве на тестах, однако показатели приведены в карточке разработчика и не гарантируют результат на конкретных данных. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. Модель доступна по Jamba Open Model License, которая допускает исследовательское и коммерческое использование на её условиях. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует CUDA и описывает запуск на узле с восемью GPU по 80 ГБ, а для Transformers — 8-битную квантизацию с оговоркой о блоках Mamba.

AI21 Jamba Large 1.6 — большая языковая модель для следования инструкциям, разработанная AI21. Она использует гибридную архитектуру Jamba, объединяющую Mamba (SSM) и Transformer, и предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для бизнес-сценариев с вызовом функций, структурированным выводом JSON и генерацией ответов с опорой на предоставленные данные. Модель имеет 94 млрд активных и 398 млрд общих параметров и контекстное окно 256 тысяч токенов. В README заявлена поддержка английского, испанского, французского, португальского, итальянского, нидерландского, немецкого, арабского и иврита. Для запуска требуется CUDA; в качестве способа эффективного инференса рекомендован vLLM. Модель распространяется по Jamba Open Model License, допускающей исследовательское и коммерческое использование на условиях лицензии. Указанная в карточке дата отсечения знаний — 5 марта 2024 года.

BMOJOF-primed-HQwen3-8B-Instruct — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. Это гибридная причинная модель с 7,6 млрд параметров: 18 слоёв Attention чередуются с 18 слоями B’MOJO-F. Каждый слой B’MOJO-F объединяет оконное внимание для точного извлечения недавнего контекста и модель пространства состояний для сжатого представления истории. Модель прошла настройку на следование инструкциям и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы, генерации и анализа текста, в том числе при работе с длинным контекстом. Разработчики сообщают об ускорении вывода до 1,75 раза на длинных контекстах при близком к исходной модели качестве; фактическая скорость зависит от среды и нагрузки. Чекпойнт не поддерживает вызов инструментов и не предназначен для генерации специальных токенов рассуждений. Для запуска используется Transformers, веса доступны в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель, разработанная NVIDIA в рамках семейства Nemotron. Эта версия распространяется в формате GGUF и предназначена для понимания видео, аудио, изображений и текста с применением в корпоративных системах: вопросно-ответных сервисах, суммаризации, транскрипции, анализе документов и интеллектуальной автоматизации графического интерфейса. Модель использует гибридную архитектуру Mamba2-Transformer с Mixture of Experts (MoE), включает языковую модель Nemotron 3 Nano LLM 30B A3B, визуальный энкодер CRADIO v4-H и речевой энкодер Parakeet. Общее число параметров — около 31 млрд (30B A3B). Поддерживаются видео MP4 длительностью до 2 минут, аудиофайлы WAV и MP3 длительностью до 1 часа, изображения JPEG и PNG, а также текст. Заявлена максимальная длина контекста до 256 тысяч токенов. Хотя в метаданных перечислены английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский и китайский языки, в описании входных данных явно указана поддержка только английского языка. Модель подходит для анализа видеозаписей и речи, поиска и суммаризации медиаконтента, обработки контрактов и финансовых документов, OCR, GUI-автоматизации и агентных сценариев. Она поддерживает JSON-вывод, вызов инструментов, рассуждения и временные метки слов при транскрипции. Основные ограничения — ориентация на NVIDIA GPU и Linux, а также заявленная поддержка только аппаратуры NVIDIA и английского языка. Для работы указаны vLLM, NeMo, Megatron и NeMo-RL. Использование регулируется NVIDIA Open Model Agreement; в README также указана возможность коммерческого применения.

AIOne-Agent-52B-A36B-it — мультимодальная модель с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts, разработанная JDONE-Research на базе google/gemma-4-31B-it. В текстовой части около 52 млрд параметров, из которых примерно 36 млрд активны на токен; модель также использует визуальный энкодер. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует ответы на корейском и английском языках. Заявлена длина контекста 256 тысяч токенов. Модель предназначена для корейского рассуждения и следования инструкциям, анализа изображений и видео, ответов на вопросы по документам и длинным текстам. Её можно применять в корпоративных агентных системах, для поиска по документам и многошаговых диалогов. Базовая модель поддерживает работу с изображениями; понимание видео и корейская настройка заявлены в карточке AIOne-Agent. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Результаты не следует использовать как единственное основание для решений с юридическими последствиями; README также исключает применение для автоматизированного насилия и анализа медиаданных с нарушением приватности или прав на изображения.

LFM2-24B-A2B — универсальная инструктивная языковая модель компании Liquid AI из семейства LFM2, предназначенная для локального развёртывания на устройствах и компьютерах. Это гибридная архитектура MoE с 24 млрд параметров, из которых активны около 2,3 млрд на токен; в метаданных указано 3,4 млрд параметров. Модель имеет 40 слоёв: 30 сверточных и 10 attention-слоёв, поддерживает контекст до 128 000 токенов и работает через Transformers. Для хранения весов используется safetensors. Модель подходит для диалогов, вызова инструментов, локальных RAG-систем, суммаризации документов и ответов на вопросы. Её можно использовать для приватных сценариев на собственном оборудовании, включая поддержку клиентов и многошаговые агентные процессы. Заявлена поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского, испанского и португальского языков. Разработчик не рекомендует модель для программирования; она не использует цепочки рассуждений в ответах. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой репозитория.

Llama-2-7B-32K-Instruct — диалоговая языковая модель Together Computer, дообученная на основе Llama-2-7B-32K на наборах инструкций и диалогов. Она предназначена для генерации ответов в чате, следования инструкциям, суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы по нескольким документам. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указан английский язык. Для дообучения использовались 19 тысяч диалогов, BookSum и данные для вопросов по нескольким документам. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. В опубликованной оценке модель показала результаты на Alpaca Eval, суммаризации BookSum и многодокументном QA. Как и другие языковые модели, она может давать неточные или предвзятые ответы; опубликованные результаты оценки не гарантируют качество для конкретного применения.