III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Карточка модели llmware/slim-boolean-phi-3 на Hugging Face совпадает с карточкой llmware/slim-xsum-phi-3, поэтому описание составлено по ней. llmware разработала llmware/slim-xsum-phi-3 — дообученную на базе Microsoft Phi-3 модель серии DRAGON для ответов на вопросы по контексту в RAG-сценариях. Она предназначена для работы с текстовыми фрагментами и выдаёт ответы, извлечённые из предоставленных материалов; типовые задачи включают ответы на вопросы, извлечение значений и краткое суммирование. В карточке модели сообщается о тестировании на наборе RAG-инструкций, включая вопросы с ответом «не найдено», логические задачи и суммирование. Модель имеет плотную архитектуру Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстное окно 4096 токенов. Указанный язык — английский. Репозиторий содержит веса PyTorch, модель поддерживает чат и распространяется по лицензии Apache 2.0. Результаты внутренних тестов не гарантируют точности на других данных: ответы могут быть неполными или неверными, поэтому их следует проверять.

Unlimited-OCR — мультимодальная модель семейства Unlimited-OCR для распознавания текста и разбора длинных документов по изображению. Разработчики позиционируют её как модель для сквозного парсинга с одного прохода и называют развитием DeepSeek-OCR. Архитектура — плотная авторегрессионная модель для причинной генерации, объём — 559,7 млн параметров; модель опубликована в формате Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для OCR и извлечения содержимого из изображений и документов, включая длинные материалы; в карточке также заявлена задача генерации текста. Указана многоязычная поддержка, но конкретные языки не перечислены. Модель доступна для запуска через Transformers, vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README не приводит количественных оценок качества или подробностей ограничений; применимость к конкретным языкам и типам документов следует проверять на собственных данных.

Карточка модели Iambackup/Unlimited-OCR на Hugging Face совпадает с карточкой netfarm/Unlimited-OCR, поэтому описание составлено по ней. Unlimited-OCR — мультимодальная модель семейства Unlimited-OCR для распознавания текста и разбора документов по изображениям. Разработчики представляют её как развитие DeepSeek-OCR, ориентированное на однократный разбор длинных документов. Модель доступна для запуска через Transformers и SGLang, в том числе через OpenAI-совместимый API. Модель содержит 559,7 млн параметров, использует плотную архитектуру UnlimitedOCRForCausalLM и принимает изображения с текстовым содержимым для преобразования в текст. Заявлена поддержка нескольких языков; контекст составляет 32 768 токенов. В карточке указана лицензия MIT. README описывает варианты инференса, но не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применимости.

Карточка модели ByteDance/Dolphin на Hugging Face совпадает с карточкой ByteDance/Dolphin-1.5, поэтому описание составлено по ней. Dolphin (Document Image Parsing via Heterogeneous Anchor Prompting) — мультимодальная модель для разбора изображений документов, построенная по схеме «сначала анализ, затем разбор». На первом этапе она определяет структуру страницы и порядок чтения, а на втором параллельно извлекает содержимое отдельных элементов: текста, иллюстраций, формул и таблиц. Модель использует архитектуру vision-encoder-decoder: визуальный энкодер основан на Swin Transformer, а текстовый декодер — на mBART. Задачи разбора можно задавать текстовыми промптами. Карточка описывает её как лёгкую модель с эффективным параллельным разбором, предназначенную для анализа структуры и содержимого страниц документов. В метаданных указаны английский и китайский языки, библиотека Transformers и лицензия MIT. Размер модели и длина контекста не приведены в доступных источниках.

Gliese-OCR-7B-Post2.0-final-GGUF — мультимодальная модель для распознавания и анализа документов, разработанная prithivMLmods. Это финальная, оптимизированная версия серии Gliese-OCR, созданная на архитектуре Qwen2.5-VL и представленная в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами. Модель дообучалась на данных для визуализации документов и задач, связанных с OCR. Модель предназначена для OCR, визуального анализа, извлечения и связывания информации, преобразования документов в структурированный вид и интеллектуальной обработки документов (IDP). Она рассчитана на работу со сканированными PDF, рукописными страницами, структурированными формами и аналитическими отчётами, а также может формировать результат в формате Markdown. В карточке указано, что поддерживается английский язык. Архитектура мультимодальная: модель обрабатывает текст и изображения; размер модели — 7B параметров. Доступны варианты квантования GGUF с размерами примерно от 1,9 до 15,2 ГБ, включая F16, Q2–Q8 и IQ-квантизации, что позволяет выбирать баланс между требованиями к памяти и качеством. Сильными сторонами заявлены эффективность, точность и улучшенные возможности визуализации документов. Ограничения, включая фактическую точность на конкретных типах документов, максимальный контекст и требования к оборудованию, в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OCRFlux-3B — предварительная версия мультимодальной модели ChatDOC для извлечения содержимого из PDF-файлов и изображений страниц в чистый Markdown. Модель дообучена на Qwen2.5-VL-3B-Instruct с использованием закрытых наборов документов и части olmOCR-mix-0225. Она построена на плотной архитектуре Qwen2.5-VL, содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для распознавания и разбора страниц документов, включая таблицы, абзацы и их структуру, а также для объединения фрагментов таблиц и текста, разделённых между страницами. По README, для запуска достаточно GPU уровня GTX 3090, а комплект OCRFlux поддерживает пакетную обработку документов через vLLM. Карточка приводит результаты внутренних бенчмарков, но они не гарантируют такое же качество на документах других типов. Входные данные — изображения, в том числе страницы PDF; результат — структурированный текст, обычно Markdown. Данные бенчмарков включают английские и китайские документы, однако метаданные карточки указывают английский язык, поэтому поддержка других языков не предполагается сверх явно описанного. Условия лицензирования в предоставленных источниках не описаны.

xbikevn/LightOnOCR-2-1B-vi-vllm — дообученная версия LightOnOCR-2-1B от LightOn, опубликованная пользователем xbikevn. Это компактная мультимодальная модель семейства Mistral3 для распознавания текста и структуры документов по изображениям и страницам PDF. В метаданных Hugging Face указан тег text-generation и возможность диалогового взаимодействия; карточка не приводит подробностей о датасете и оценке качества. Модель подходит для извлечения текста и структуры из документов, если этот сценарий подтверждён возможностями базовой модели. Она принимает текстовые запросы и изображения, а результат выдаёт в текстовом виде. Лицензия — Apache-2.0. README не раскрывает специальные ограничения или характеристики именно этого дообучения.

unsloth/DeepSeek-OCR — адаптированная для запуска и дообучения через актуальные версии Transformers копия DeepSeek-OCR, опубликованная Unsloth. В README указано, что изменения обеспечивают совместимость с Transformers и не влияют на точность. Это плотная мультимодальная модель семейства DeepSeek-VL-v2 с архитектурой DeepseekOCRForCausalLM и примерно 559,7 млн параметров. Модель предназначена для распознавания текста и извлечения содержимого из изображений документов. Она принимает изображения и текстовые инструкции, а результат выдаёт в текстовой форме; среди поддерживаемых задач также указана генерация текста. Контекст модели составляет 8192 токена, а карточка помечает её как многоязычную. Модель можно запускать и дообучать через Transformers; README также упоминает поддержку vLLM для ускорения инференса и обработки PDF. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит подробных оценок качества или перечня поддерживаемых языков.

German-RAG-MISTRAL-7B-v3.0-SFT-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это SFT-дообучение модели German-RAG-MISTRAL-7B-v3.0-CPT-HESSIAN-AI для сценариев генерации с контекстом, полученным через поиск. Модель рассчитана прежде всего на немецкоязычные бизнес-сценарии: ответы на вопросы по найденным документам, извлечение релевантной информации, суммаризацию и рассуждения, в том числе о временных связях. Поддерживает немецкий и английский языки. Размер — 7,1 млрд параметров, длина контекста — до 32 768 токенов. В обучающих примерах также предусмотрен формат для интеграции с контекстом и ссылками на источники. Модель выдаёт текст и может генерировать недостоверные ответы; факты следует проверять. В README также отмечены риски предвзятых и вредоносных ответов при отсутствии фильтрации безопасности. Модель и код доступны по лицензии Apache 2.0.

olmOCR-2-7B-1025-FP8 — мультимодальная модель для оптического распознавания документов, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Она дообучена на базе Qwen2.5-VL-7B-Instruct с использованием набора данных olmOCR-mix-1025 и дополнительно оптимизирована методом GRPO для обработки математических формул, таблиц и других сложных случаев OCR. Версия FP8 квантизована с помощью llmcompressor. Модель предназначена для преобразования изображений страниц документов, включая PDF, в структурированный текст. Она подходит для распознавания научных статей, старых сканов, многостолбцовых документов, таблиц, колонтитулов и мелкого текста. Рекомендуемый сценарий использования — через olmOCR toolkit, который выполняет рендеринг, поворот и повторную обработку страниц и поддерживает масштабный инференс с помощью vLLM. На вход подаётся одно изображение документа; рекомендуемый размер — 1288 пикселей по длинной стороне. README указывает английский язык модели. Ключевые характеристики: визуально-языковая архитектура на основе Qwen2.5-VL-7B-Instruct, около 7 млрд параметров, обработка изображений и текста, FP8-квантизация. По данным olmOCR-Bench, общий результат составляет 82,4 ± 1,1. Ограничения включают зависимость качества от корректного рендеринга, ориентации и подготовки промпта, а также специализацию прежде всего на OCR документов; сведения о контекстном окне в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и предназначена для исследовательского и образовательного использования в соответствии с принципами Responsible AI Ai2.

Qianfan-VL-3B — мультимодальная языковая модель команды Baidu AI Cloud Qianfan для работы с изображениями и текстом. Версия 3B основана на Qwen2.5-3B; визуальный энкодер построен на InternViT, а изображения обрабатываются с динамическим разбиением на патчи с поддержкой разрешения до 4K. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32k токенов. Модель предназначена для OCR в реальном времени и на устройствах с ограниченными ресурсами, распознавания рукописного текста, формул и содержимого документов, а также анализа структуры страниц, таблиц и диаграмм и ответов на вопросы по документам. В README заявлена поддержка многоязычных данных, а метаданные карточки указывают английский и китайский языки. Поддержка Chain-of-Thought в этой версии отсутствует; возможности рассуждений, указанные для вариантов 8B и 70B, к ней не относятся. Модель опубликована в формате safetensors и предназначена для использования с Transformers; README также описывает развертывание через vLLM. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README не приводит её условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензионную информацию карточки Hugging Face.

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.

TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-8b — мультимодальная модель эмбеддингов для поиска по визуальным документам, созданная TomoroAI на основе Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Модель дообучена на наборах данных для поиска по документам и использует подход ColPali с поздним взаимодействием векторов и оценкой MaxSim. Архитектура включает вариант Qwen3-VL на 8 млрд параметров и проекционную голову размерностью 320. Модель кодирует текстовые запросы и изображения документов, включая страницы PDF, в многовекторные представления для поиска по содержимому страниц; также поддерживается поиск по коротким видео. Для страницы допускается до 1280 визуальных токенов, для видео — до 5120. README сообщает о конкурентных результатах на ViDoRe V1–V3 на английском и нескольких языках; модель предназначена для извлечения релевантных документов, а не для генерации ответов. Входы включают текст и изображения, а в сценариях поиска по коротким видеороликам — видео; выход — векторные представления и оценки релевантности. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Для загрузки в README используется trust_remote_code=True, а пример запуска предусматривает значительные вычислительные ресурсы для модели на 8 млрд параметров.

Модель monakth/distilbert-base-multilingual-cased-finetuned-squad — дообученная версия multilingual cased DistilBERT для извлечения ответов на вопросы. Она принимает вопрос и текстовый контекст и предсказывает фрагмент контекста в качестве ответа. Обучение проводилось на датасете SQuAD; для неё указан результат Loss 1,1954 на наборе оценки. Модель построена на архитектуре DistilBERT и предназначена для сценариев, где ответ можно найти в предоставленном тексте: например, для поиска ответов в документах или справочных материалах. Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия — Apache-2.0.

EVIE-8B — модель Tencent для поиска по визуальным документам, включая страницы документов в виде изображений. Она дообучена на базе Qwen3.5-9B и использует архитектуру ColQwen3.5 с двунаправленным вниманием. Модель кодирует текст запроса и визуальные фрагменты документа в многовекторные представления размерности 4096, а релевантность оценивает поздним взаимодействием токенов по MaxSim. Модель предназначена для извлечения нужных страниц по текстовым запросам в коллекциях документов: она сохраняет признаки макета, типографики, таблиц и диаграмм. Tencent также позиционирует её как учительскую модель для дистилляции компактной EVIE-4.5B. В README сообщается об оценке nDCG@10 66,75 на ViDoRe V3 и проверке на наборах ViDoRe и JinaVDR. Поддерживаются текстовые запросы и изображения документов; обучение проводилось на парах запросов и документов из многоязычных областей. Лицензия — Apache-2.0. Для выдачи результатов требуется вычислять и сравнивать многовекторные представления, что может быть требовательно к ресурсам; качество зависит от dtype и backend внимания.

PowerBot-8B — объединённая модель на базе Llama 3, созданная автором репозитория с помощью Mergekit из nvidia/Llama3-ChatQA-1.5-8B и refuelai/Llama-3-Refueled. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы по документам с сохранением полного документа в контексте. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 8192 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors и bfloat16; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Wendi 2B — компактная модель для принятия решений, разработанная на основе Qwen3.5-2B. Она получает свидетельства, критерий выбора и небольшой набор вариантов, после чего выбирает ответ одним предсказанием следующего токена. Модель предназначена для маршрутизации рабочих процессов, выбора следующего действия, классификации с учётом инструкций, проверки свидетельств, анализа использования инструментов и классификации электронной почты. Модель представляет собой плотную архитектуру Qwen3.5 с 2 млрд параметров; карточка указывает настройку контекста до 262 144 токенов и поддержку диалога. Wendi дообучена с помощью supervised fine-tuning и гибридного GRPO; языковые LoRA-адаптеры ранга 16 объединены в самостоятельный BF16-чекпойнт. Для обслуживания README рекомендует актуальные версии SGLang или vLLM с поддержкой Qwen3.5. Метаданные указывают языки en и zh. Внутренние отложенные проверки показывают пригодность для ряда задач классификации и выбора по заданным критериям, однако результаты различаются по категориям и не гарантируют точность на новых данных. Для запросов на принятие решений README рекомендует отключать режим thinking, использовать заглавные буквы для вариантов и оценивать следующий токен только среди допустимых ответов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LightOnOCR-2-1B-viv2 — дообученная модель на основе lightonai/LightOnOCR-2-1B, опубликованная пользователем xbikevn. Она предназначена для распознавания текста и структуры документов на изображениях и страницах PDF; в карточке Hugging Face задача указана как text-generation, а каталог описывает базовую модель как мультиязычную vision-language модель. Модель использует плотную архитектуру семейства Mistral 3 и доступна в формате safetensors через Transformers. В метаданных нет сведений о размере контекста, языках этой версии, обучающем наборе или оценке качества. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает отличия дообучения viv2 от базовой модели и не приводит ограничений или результатов оценки.

NuExtract-1.5 — модель NuMind для извлечения структурированной информации из текста. Это дообученная версия Phi-3.5-mini-instruct с 3,7 млрд параметров, созданная на частном высококачественном наборе данных. Для запроса модели передают текст и JSON-шаблон с нужными полями; она старается извлекать сведения дословно, сохраняя формулировки исходного текста. Модель предназначена для структурирования содержимого документов и длинных текстов на английском, французском, испанском, немецком, португальском и итальянском языках. В README заявлена поддержка длинных документов, включая примеры длиной 8–20 тысяч токенов, хотя нативный размер контекста в метаданных составляет 4096 токенов. Для чистого извлечения рекомендуется температура 0 или близкая к нулю. Модель работает с текстом и выдаёт текст в формате, заданном JSON-шаблоном. Лицензия — MIT. Результаты могут зависеть от формулировки шаблона и настроек генерации; заявленная работа с длинными документами выходит за пределы контекста, указанного в метаданных.

PEGASUS-X Base — модель Google Research, основанная на PEGASUS и предназначенная прежде всего для абстрактивного суммирования длинных текстов. Это encoder-decoder Transformer с блочно-локальным вниманием и глобальными токенами энкодера; модель содержит около 187,1 млн параметров и поддерживает входной контекст до 16 384 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовое резюме. PEGASUS-X расширяет PEGASUS дополнительным предобучением на длинных последовательностях; в исследовании авторы сообщают о сильных результатах на задачах суммирования длинных текстов при сравнительно небольшом размере модели. Карточка Hugging Face не содержит сведений о конкретных языках обучения или лицензии, поэтому они здесь не уточняются.

SauerkrautLM-ColQwen3-1.7b-Turbo-v0.1 — мультиязычная модель визуального поиска по документам от VAGOsolutions, основанная на Qwen3-VL-2B. Это ColQwen3 с многовекторным представлением и поздним взаимодействием: модель кодирует изображения страниц и текстовые запросы, чтобы находить релевантные документы с учётом макета, таблиц, форм и диаграмм без отдельного OCR-конвейера. Модель уменьшена структурным прореживанием и восстановлена обучением на mMARCO, а затем настроена для поиска по документам. В ней около 1,7 млрд параметров и размерность эмбеддингов 128; автор сообщает о снижении объёма параметров на 23% относительно версии на 2,2 млрд. В README приведены результаты ViDoRe v1: NDCG@5 88,89; также указаны результаты MTEB и ViDoRe v3. Метаданные указывают поддержку английского, немецкого, французского, испанского, итальянского и португальского языков. Модель принимает изображения и текстовые запросы, а выдаёт многовекторные представления для ранжирования документов. Лицензия — Apache-2.0. Подходит для визуального поиска по PDF и сканированным документам, включая поиск по содержимому, где важны структура страницы и визуальный контекст. Заявленные результаты основаны на бенчмарках; качество может различаться на других наборах документов и запросов. Для работы требуется совместимая реализация ColPali/ColQwen3 или Sentence Transformers с поддержкой многовекторного поиска.

CogniLink — дообученная Daemontatox модель на архитектуре Llama 3.3 70B, созданная для многошаговых рассуждений, логического вывода и диалоговой генерации текста. Она содержит 69,5 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. В карточке указаны instruction tuning и обучение на наборах данных с цепочками рассуждений; доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Модель можно применять для пошаговых объяснений учебных задач, анализа сценариев и аргументов, а также вопросов и ответов в исследовательских, деловых и правовых сценариях. README также упоминает медицинские применения, однако не приводит подтверждений клинической точности. Для запуска требуется значительная вычислительная память; утверждения README о работе на ограниченных устройствах и эффективности 4-битного режима не подкреплены метриками производительности. Лицензия — Apache 2.0.

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.

A.X 4.0 — большая языковая модель SK Telecom для понимания корейского языка и применения в корпоративной среде. Репозиторий skt/A.X-4.0 содержит плотную авторегрессионную модель семейства Qwen2, с классом Qwen2ForCausalLM и весами в формате safetensors; README указывает, что модель основана на Qwen2.5 и дополнительно обучена на крупных корейских наборах данных. Метаданные каталога указывают 71,1 млрд параметров, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов, понимания длинных документов и текстовых задач на корейском языке; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. README сообщает о результатах на корейских тестах KMMLU и CLIcK и об экономном использовании токенов при обработке корейского текста. В карточке также упомянута облегчённая версия A.X 4.0 Light, но этот репозиторий содержит основную модель. Для запуска README указывает Transformers версии 4.46.0 или новее; для использования вызова инструментов через vLLM — версии 0.6.4.post1 или новее. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Command A+ — флагманская модель Cohere для корпоративных агентных сценариев. Она принимает текст и изображения, поддерживает контекст длиной 192 тысячи токенов и нативный вызов инструментов со строгими схемами. Модель предназначена для многошаговых рабочих процессов, где требуется анализировать входные данные и обращаться к внешним инструментам. Доступный фрагмент карточки подтверждает поддержку текста и изображений, но не сообщает архитектуру, число параметров, языки, лицензию или ограничения. Поэтому эти характеристики нельзя надёжно описать.

rizukim/distilbert-base-uncased-finetuned-squad — модель семейства DistilBERT, дообученная на неизвестном наборе данных. Она предназначена для извлечения ответа на вопрос из предоставленного текста и относится к архитектуре DistilBertForQuestionAnswering. Модель работает с текстом, использует библиотеку Transformers и рассчитана на контекст длиной до 512 токенов. В README приведён результат оценки: loss 1,1039; описание обучающих данных, подробные сценарии применения и ограничения не раскрыты. Базовая модель — distilbert/distilbert-base-uncased. Лицензия — Apache-2.0.

KORMo-VL — мультимодальная модель для работы с документами и интерфейсами, разработанная лабораторией KAIST MLP Lab на базе KORMo-10B. Архитектура включает языковую модель KORMo-10B-sft и визуальный энкодер siglip-so400m; в репозитории указана архитектура LlavaOnevision и формат safetensors. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы для задач понимания документов и управления интерфейсами. Модель обучена на корейских изображениях документов и примерно 3,4 млн пар «текст—изображение» из синтетических и открытых наборов данных. Она рассчитана прежде всего на корейский и английский языки и поддерживает сценарии агента: взаимодействие с документами, редактирование и управление веб-интерфейсами. Разработчики публикуют обучающие данные или конвейеры генерации и рецепты обучения. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Заявленные сильные стороны — понимание документов и агентные сценарии; результаты тестов показывают хорошие оценки на ChartQA и DocVQA, но уступают некоторым сравниваемым моделям на отдельных визуальных тестах. Работа с документами и интерфейсами ориентирована на корейский и английский языки.

jhflow/mistral7b-lora-multi-turn-v2 — дообученная текстовая модель семейства Mistral, созданная для многоходовых диалогов в сценариях RAG. Автор сообщает, что для обучения использовал наборы данных с диалогами, основанными на знаниях; шаблон промпта построен по формату ChatML и включает системный промпт, контекст, запрос пользователя и ответ ассистента. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Argus-Colqwen3.5-4b-v0-bf16 — модель визуального поиска по документам, разработанная группой Data Science Университета Инсбрука. Это дообученная и объединённая с базовой моделью версия Qwen/Qwen3.5-VL-4B-Instruct в формате bfloat16; архитектура Argus использует разреженную смесь экспертов с маршрутизацией, зависящей от визуальных областей страницы и запроса. Модель формирует 1024-мерные векторные представления токенов и рассчитана на страницы с объёмом до 2048 визуальных токенов. Модель предназначена для извлечения релевантных страниц и фрагментов в системах визуального поиска по документам, включая сценарии вопросов и ответов по PDF и отчётам. В README приведены результаты на ViDoRe: сильные показатели на английских наборах v1 и конкурентные результаты на v2. Версия bf16 занимает около 8,8 ГБ и удобнее для развёртывания на ограниченных по памяти GPU, но при объединении LoRA потеряла небольшую долю точности относительно версии fp32. Модель ориентирована преимущественно на английские документы; ViDoRe v3 для неё не оценивался. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Для запуска README рекомендует Transformers версии 5 и указывает Flash Attention как дополнительную зависимость.

LiLT-SER-PT — модель Kavg, дообученная на nielsr/lilt-xlm-roberta-base на датасете XFUND. Она предназначена для токенной классификации в документах: извлечения и разметки сущностей в тексте с учётом расположения элементов на странице. Модель построена на архитектуре LiLT с XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. В карточке приведены результаты оценки на тестовой выборке: F1 0,7264, точность 0,7710, полнота 0,7551. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не уточняет языки обучения и известные ограничения качества.