IV.2Банки, платежи и инвестиции

FinISH — модель Sentence-RoBERTa от Yseop, дообученная на данных онтологии FIBO для получения представлений финансовых терминов и семантического поиска. Она кодирует определения и термины в векторы, которые можно сравнивать по косинусному сходству, чтобы находить наиболее подходящий гипероним из заданного списка финансовых категорий. Модель основана на архитектуре RoBERTa, содержит 151,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 514 токенов. В карточке приведены результаты классификации по ближайшему гиперониму: точность 0,73 и средний ранг правильной метки 1,61 на тестовой выборке. Модель специализируется на финансовой терминологии; в README описана обработка текста в нижнем регистре. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LorenzoAleCon29 разработал классификатор тональности заявлений центрального банка на основе RoBERTa-large, дообучив LorenzoAleCon29/roberta-large-ECB-dapt на размеченных материалах Европейского центрального банка: пресс-конференциях, выступлениях и заявлениях по денежно-кредитной политике. Модель относит текст к одному из трёх классов: dovish, neutral или hawkish. Модель предназначена для анализа коммуникации ЕЦБ и классификации её денежно-кредитного тона. Архитектура — RoBERTa для классификации последовательностей, размер — около 454,1 млн параметров, контекст — до 514 токенов. В README приведены результаты на тестовом наборе: accuracy 0,6264 и macro F1 0,6274. Результаты отражают качество на конкретном тестовом наборе и не гарантируют точность для иных типов текстов, центральных банков или языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

tradebot-slm-v1 — компактная языковая модель на 1,5 млрд параметров, разработанная автором репозитория market-proof и дообученная полным fine-tuning на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Она принимает текст индийских корпоративных раскрытий NSE/BSE и формирует структурированный JSON с типом события, материальностью, извлечёнными суммами и оценкой последующей реакции акций. В схему также входят направление и форма движения цены, признак заметного движения и прогнозные траектории доходности и объёма. Модель предназначена для извлечения и структурирования сведений из биржевых документов, а также для исследований реакции рынка на корпоративные события. Обучение проводилось на 146 500 раскрытиях NSE с целями, основанными на измеренной реакции рынка; модель использует архитектуру Qwen2 с причинным декодером, поддерживает диалоговый интерфейс и контекст до 32 768 токенов. README приводит результаты сравнения, в котором модель уступает постоянному прогнозу FLAT по точности направления; генеративное извлечение и классификация отдельно не оценивались. Область применимости ограничена индийскими раскрытиями за 2025–2026 годы, а формат запроса должен соответствовать обучающему шаблону. Лицензия — Apache-2.0.

StockLLM — открытая дообученная языковая модель примерно на 1,2 млрд параметров, разработанная как основа RAG-системы для прогнозирования финансовых временных рядов. В метаданных указана архитектура LlamaForCausalLM и поддержка диалогового режима; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для финансовых сценариев, где языковая модель работает в составе системы с поиском и извлечением данных и помогает анализировать временные ряды и строить прогнозы. Карточка не приводит сведения о конкретных обучающих данных или измеренных результатах. Метаданные указывают английский язык; вход и выход — текст. Лицензия — MIT. Авторы позиционируют проект для академических и образовательных целей и предупреждают, что его результаты не являются финансовой, юридической или инвестиционной рекомендацией; точность прогнозов не гарантируется.

Модель Pakkapon/wangchanberta-fine-tune-fin-news-sentiment-finnlp-th — дообученная версия nlp-chula/augment-sentiment-finnlp-th для классификации текста. Она основана на архитектуре CamemBERT и содержит 132,5 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. В README приведены результаты оценки: точность 0,7516 и loss 0,8258. Название указывает на анализ тональности финансовых новостей на тайском языке, однако карточка не уточняет обучающий датасет, набор классов и конкретные сценарии применения. Весы опубликованы в формате safetensors. Условия лицензии в доступных данных не описаны.

AmberYifan/capsd-convfinqa-fullscore-marin-8b-base-finance_ppl_b2000_s0 — дообученная модель на основе marin-community/marin-8b-base, разработанная с использованием набора данных capsd_marin-8b-base-n11082-finance-convfinqa-fullscore__mix_finance_ppl_b2000_s0. Это плотная авторегрессионная Llama-модель с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекст составляет 4096 токенов; модель работает с текстом и распространяется в формате safetensors для Transformers. Обучение на финансовом наборе данных указывает на специализацию для ответов на вопросы по финансовым данным и диалоговых финансовых сценариев. Карточка не приводит результатов оценки, подробностей обучающей выборки или конкретных ограничений, поэтому качество и область надёжного применения по этим данным определить нельзя. Лицензия указана как other; условия использования следует проверять в файлах репозитория.

Cent1-1B — компактная причинно-языковая модель, разработанная CentIo для вызова инструментов в финансовых сценариях и анализа финансовой отчётности. Она дообучена на Qwen/Qwen3-1.7B и использует плотную архитектуру Qwen3 с 1,7 млрд параметров, 28 слоями и контекстом 40 960 токенов. Модель принимает текстовый запрос и схемы доступных функций, выбирает подходящий инструмент и формирует вызов с типизированными аргументами; если инструмент не нужен, отвечает в диалоговом формате. Поддерживает английский язык. Весовая версия fp16 занимает около 3,4 ГБ; лицензия Apache 2.0. В тестировании BFCL v3 simple модель показала качество вызова функций, близкое к Qwen3-4B, особенно при заполнении аргументов. Её следует использовать как маршрутизатор запросов и форматировщик вызовов, а вычисления поручать отдельным инструментам. На тесте FinQA точность численных ответов была низкой и ниже базовой модели; неоднозначные схемы инструментов также ухудшают маршрутизацию. Модель не предназначена для сложного многоэтапного планирования или длительных агентных сценариев, а её выводы не являются финансовой консультацией.

Модель Hiyaw Ertiro — англоязычный классификатор заголовков новостей о Bitcoin, дообученный на базе ElKulako/cryptobert. Это RoBERTa-семейство для классификации последовательностей с примерно 151,8 млн параметров и контекстом до 514 токенов. Модель присваивает заголовку одну из трёх меток: Bearish, Neutral или Bullish; метки отражают вероятное направление влияния события на рынок, а не эмоциональную окраску текста. Модель предназначена для анализа новостного потока о Bitcoin и использования оценок тональности как признака в системах мониторинга рынка, агрегирования торговых сигналов и прогнозирования цен. По README, на независимой выборке из 72 заголовков она показала macro-F1 0,78 против 0,39 у базовой CryptoBERT без дообучения. Обучающие метки были сгенерированы языковой моделью по заданной рубрике, поэтому результаты следует рассматривать как слабую разметку, а не эталонную оценку. Распространяется по лицензии MIT. Модель может ошибаться на неоднозначных заголовках и при оценке влияния конкретных денежных сумм или финансовых действий компаний; автор рекомендует использовать её как один из сигналов, а не как самостоятельную основу для решений.

RegLLM — языковая модель компании dataeaze systems pvt ltd для ответов на вопросы о нормативных требованиях индийского банковского сектора. Модель основана на MistralForCausalLM и дообучена от Zephyr-7B-Beta с помощью доменной адаптации на неразмеченных данных и последующего инструкционного дообучения. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержка диалогового режима. Модель предназначена для поиска разъяснений по банковским правилам Индии и может служить компонентом RegTech-приложений. Она рассчитана на английский язык и узкую предметную область; точность за её пределами не гарантируется. Разработчик рекомендует использовать её как вспомогательный инструмент, сверять ответы с первичными документами и предоставлять нормативные материалы для заземления. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает некоммерческое использование; для коммерческого применения следует связаться с разработчиком.

FinGPT-MT-Llama-3-8B-LoRA-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели на базе Meta-Llama-3-8B, дополненная LoRA-адаптером FinGPT. Квантизацию выполнила Second State Inc.; базовую модель разработала Meta. Модель относится к классу Llama и предназначена для генерации текста, включая задачи финансово-ориентированного применения, для которых обучался адаптер FinGPT. README не уточняет полный набор таких задач и сценариев. Модель имеет 8 млрд параметров, поддерживает текстовую модальность и английский язык. Указан контекст до 8192 токенов при использовании LlamaEdge. Доступны варианты GGUF с квантизацией от 2 до 8 бит, а также f16, размером примерно от 3,18 до 16,1 ГБ. В качестве сбалансированных рекомендуются варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S; версии с низкой разрядностью экономят память, но сильнее снижают качество. Ограничения включают потенциальную потерю качества при квантизации и отсутствие в README подробных результатов оценки, сведений о поддерживаемых языках помимо английского и готовой инструкции запуска: версия LlamaEdge обозначена как находящаяся в разработке. Модель распространяется по лицензии Llama 3, обозначенной в метаданных как other и llama3. Условия лицензии следует проверять в официальных материалах Meta, поскольку README не приводит их содержание.

Qrzysztof/functiongemma-270m-it-prepaid-cards — дообученная компанией или автором Qrzysztof модель Google FunctionGemma 270M IT, созданная с помощью TRL. Это компактная плотная текстовая модель с архитектурой Gemma 3 и 257 млн параметров; она рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате и специализирована на теме предоплаченных карт. Модель может использоваться для ответов на вопросы и диалоговых сценариев в этой области. Модель принимает текст и генерирует текст; базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. README не приводит подробных результатов обучения или оценки качества. Лицензия и отдельные условия использования этой версии в предоставленных данных не указаны.

Модель kwoncho/Llama-3.2-3B-KO-EN-Translation разработана Hyunkwon Cho (Kwon Cho) на базе Llama 3.2 и дообучена для перевода между корейским и английским языками. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров; она загружается через Transformers, а её контекстное окно составляет 131 072 токена. Для обучения использовались около 470 тысяч пар финансовых предложений и около 500 тысяч предложений общего содержания; при этом основное назначение модели — финансовые и деловые тексты. Модель подходит для перевода отдельных предложений с корейского на английский и с английского на корейский, однако качество перевода с английского на корейский, по словам автора, заметно ниже. Автор также предупреждает, что на длинных текстах возможны ошибки, переносы строк усложняют извлечение результата, а числа и суммы могут изменяться при генерации. Лицензия в доступных сведениях не указана.

IndicF5-Marathi-Numbers-v2 — модель синтеза речи, разработанная Turtlemint путём дообучения ai4bharat/IndicF5. Она преобразует текст на маратхи в речь и специально настроена на произношение чисел: сумм, лакхов и кроров, времени, дат и процентов, записанных цифрами деванагари или латиницей. Модель использует архитектуру F5-TTS Base на основе Diffusion Transformer с flow matching и нерекуррентной генерацией. Поддерживается клонирование голоса по короткому аудиообразцу длительностью 5–10 секунд и его точной расшифровке. Модель предназначена для голосовых помощников, IVR и клиентских сообщений в страховании и финансах, а также для исследований синтеза речи на индийских языках. В обучении использованы около 31,5 часа маратхской речи и дополнительные примеры с числовыми форматами. Лицензия — MIT. Качество на отложенных данных по CER/WER и MOS в карточке не приведено.

odunola/bert-based_cased-finetuned-financial-talk — дообученная модель классификации последовательностей на основе BERT base cased. Она предназначена для присвоения тексту одной из категорий в сценариях, связанных с финансовыми обсуждениями. В карточке приведены результаты оценки на наборе данных: accuracy 0,8997, F1 0,8994, precision 0,8999 и recall 0,8997; сведения о категориях и датасете не раскрыты. Модель содержит 135,5 млн параметров, использует формат PyTorch и рассчитана на контекст до 512 токенов. Базовая модель — google-bert/bert-base-cased. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает подробностей о языке обучающих данных и ограничениях качества вне оценки на указанном наборе.

AmberYifan/capsd-convfinqa-fullscore-marin-8b-base-finance_ppl_b1000_s0 — дообученная AmberYifan модель на основе marin-community/marin-8b-base. Согласно README, для обучения использован набор capsd_marin-8b-base-n11082-finance-convfinqa-fullscore__mix_finance_ppl_b1000_s0, связанный с финансовыми данными и ConvFinQA. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 4096 токенов. В метаданных отмечена возможность чата. Лицензия указана как other, конкретные условия по доступным данным определить нельзя. README не содержит сведений о качестве, оценке и рекомендуемых сценариях использования.

Chronos-Small (TSFM) — Global (2022) — компактная модель временных рядов семейства Chronos, представленная в репозитории FinText. Она предварительно обучена на глобальных финансовых временных рядах, охватывающих данные об избыточной доходности за 1990–2022 годы, и предназначена для прогнозирования финансовых временных рядов. Модель основана на архитектуре T5, содержит 24,1 млн параметров и имеет контекст длиной 512 токенов. Модель можно применять для построения прогнозов на основе глобальных финансовых рядов. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные активы, горизонт прогнозирования, метрики качества или режимы использования, поэтому эти характеристики нельзя оценить по доступным сведениям.

FinanceConnect — англоязычная чат-модель CeADAR Connect Group для обсуждения финансов и экономики. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 2 с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов, дообученная на FinTalk-19k и Alpaca. Модель предназначена для генерации ответов и объяснений по финансовым темам: например, о денежно-кредитной политике, состоянии экономики и личном бюджетировании. В карточке приведены примеры таких запросов и результаты тестов MMLU, FPB, ARC и HellaSwag. Модель рассчитана прежде всего на английский язык; качество на других языках может быть ниже. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают о возможных смещениях в обучающих данных, ошибках и устаревании знаний; ответы не заменяют экспертную оценку. Карточка также отмечает, что модель не предназначена для общих разговоров и задач вне финансовой области.

FinTwitBERT-wsb-sentiment — англоязычная модель классификации текста, разработанная Stephan Akkerman как дообучение FinTwitBERT-sentiment. Она предназначена для анализа публикаций с финансовой тематикой на Reddit, особенно сообщений сообщества r/wallstreetbets, и адаптирована к сленгу, неформальной речи и сарказму розничных трейдеров. Модель возвращает одну из трёх меток тональности: нейтральная, бычья или медвежья. Это модель на архитектуре BERT для классификации последовательностей, с 137 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она обучена на наборе moonscape95/WSBS, в частности на файле WSB_all_agree.csv, и используется через библиотеку Transformers. Модель подходит для анализа тональности постов о финансовых рынках, акциях и криптовалютах. Возможны ошибки при обработке сарказма, неоднозначного сленга и текстов вне домена WallStreetBets; в карточке нет сведений о лицензии.

nextvalueup/Meta-Llama-3.1-8B — дообученная языковая модель компании NextValueUp на основе Meta-Llama-3-8b. Модель предназначена для генерации текста; в карточке указано дообучение на наборе инструкций amphora/krx-sample-instructions, связанном с корейским фондовым рынком и финансами. Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama с примерно 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, формат весов PyTorch и лицензию Apache 2.0. В карточке нет результатов оценки качества или подробностей о поведении модели, поэтому её пригодность для финансовых решений следует проверять на целевых данных.

Federal Reserve Stance Detection Model — модель классификации текста от World of Central Banks, дообученная на базе roberta-base для определения позиции в высказываниях Федеральной резервной системы. Она присваивает тексту одну из четырёх меток: нейтральная позиция, поддержка ограничительной денежно-кредитной политики (ястребиная), поддержка стимулирующей политики (голубиная) или отсутствие отношения к денежной политике. Модель предназначена для анализа стенограмм заседаний ФРС и других англоязычных финансовых и экономических коммуникаций, в частности для исследовательской и практической работы с тональностью денежно-кредитных высказываний. Архитектура — RoBERTa с классификационной головой; объём — 454,1 млн параметров, максимальная длина контекста — 514 токенов. Обучение проводилось на размеченных предложениях из набора gtfintechlab/federal_reserve_system. Модель рассчитана на английский язык и узкую задачу определения позиции по денежной политике; метки не дают более детальной интерпретации экономического смысла. Лицензия CC-BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, распространения производных материалов на тех же условиях и ограничивает коммерческое использование.

NoLBERT — англоязычный двунаправленный трансформерный энкодер, разработанный для анализа текста с учётом временной точки и снижения временной утечки при прогнозировании. Он основан на архитектуре DeBERTa base и использует токенизатор ByteLevelBPE, обученный на том же корпусе. По метаданным модель содержит 136,3 млн параметров, принимает последовательности длиной до 512 токенов и распространяется под лицензией MIT. Модель предобучена на корпусе примерно из 1 млрд слов, собранном из материалов 1976–1995 годов; валидационные данные относятся к 1996 году. Корпус включает парламентские вопросы и ответы, диалоги телешоу, тексты песен, патенты, документы FOMC, книги, газеты, предвыборные материалы и научные статьи. Ограничение периода призвано уменьшить lookahead bias при тестировании стратегий на данных после 1995 года и lookback bias, связанный с изменением значений слов во времени. Основная задача по метаданным — заполнение маскированных токенов; README также описывает получение текстовых представлений. Авторы сообщают о результатах на COLA, SST-2, QQP, MNLI и QNLI, но качество на конкретных задачах зависит от настройки и данных пользователя.

TempoPFN — модель для прогнозирования одномерных временных рядов, представленная в исследовательской работе о синтетическом предварительном обучении линейных RNN для zero-shot прогнозирования. Она содержит 38 млн параметров и использует архитектуру Linear RNN GatedDeltaProduct с механизмом state-weaving; модель обучена исключительно на синтетических данных. Архитектура поддерживает параллельные обучение и инференс, а также сохраняет временное состояние на длинных последовательностях без разбиения ряда на окна или патчи. Модель предназначена для zero-shot прогнозирования временных рядов и оценки на разных типах рядов без обучения на реальных данных. В README заявлены конкурентные результаты на GIFT-Eval и воспроизводимый конвейер генерации синтетических данных. Для инференса требуется CUDA-совместимый GPU и соответствующая сборка PyTorch; первый запуск для новой длины последовательности замедлен компиляцией ядер Triton. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

VFAi-X 3.5 9B Options — дообученная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, разработанная tjarvis91 для анализа опционных сделок и биржевых графиков. Модель построена на архитектуре Qwen3_5ForConditionalGeneration и принимает текст и изображения, выдавая текстовые ответы в диалоговом режиме. В README её относят к прежней производственной линии: она предназначена для анализа текстовых торговых данных, распознавания графических паттернов и использования как компонент исследовательского или ансамблевого процесса. Для загрузки модели в README приведён пример запуска через vLLM с ограничением контекста 4096 токенов и квантизацией FP8. Репозиторий помечен как устаревшая линия, а сама модель больше не рекомендуется автором для текущего торгового инференса; актуальное приложение поставляет другой runtime. Это финансовая модель для поддержки анализа, а не гарантия результата или инвестиционная рекомендация. Лицензия — Apache-2.0.

CryptoGemma-4B-v1 — компактная языковая модель с 4 млрд параметров от SkillForge, дообученная на базе Google Gemma 4 E4B Instruct на более чем 56 тысячах примеров о криптовалютах и блокчейне. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и доступна в формате safetensors; для работы заявлена библиотека Transformers. Она рассчитана на диалоговое текстовое взаимодействие на английском языке. Модель предназначена для анализа токенов и метрик блокчейна, оценки рисков смарт-контрактов, технического анализа рынков, разбора DeFi-протоколов, рыночных настроений и формирования рекомендаций по портфелю. Карточка описывает обучающие данные из наборов по криптонастроениям, вредоносным контрактам и открытых блокчейн-датасетов. Модель принимает текст и генерирует текст. Хотя базовая Gemma 4 поддерживает мультимодальные сценарии, в карточке CryptoGemma заявлены специализированные текстовые задачи, поэтому работа с изображениями или аудио для этой версии не подтверждена. Модель может ошибаться в оценке рисков и финансовых сценариев; её ответы не следует считать гарантированно точными или персональной финансовой рекомендацией. Лицензия — Apache-2.0.

DMind-3 — модель DMindAI для аналитики Web3 и финансовых сценариев. Карточка описывает её как макростратегический инструмент для анализа DeFi, оценки рисков и генерации прогнозов на основе потоков рыночной информации. Модель предназначена для исследовательских отчётов о протоколах, оценки токеномики, анализа системных рисков и поддержки автономных агентных систем. В README заявлена архитектура gpt-oss-20b с модифицированным Transformer и Multi-Scale RoPE, однако метаданные указывают на дообучение Qwen/Qwen3.5-27B и архитектуру Qwen3.5. Поэтому точная базовая архитектура по доступным сведениям противоречива. Метаданные задают задачу text-generation, библиотеку Transformers и формат safetensors; поддержка изображений не подтверждена, несмотря на мультимодальное описание базовой модели. Карточка ориентирует модель на английский и китайский языки. Модель рассчитана на анализ DeFi и Web3, включая выявление межпротокольных рисков и подготовку стратегических обзоров. Прогнозы вероятностны, модель не гарантирует предсказание редких рыночных событий, а сведения README указывают на отсечение знаний в июне 2025 года; результаты финансового анализа требуют независимой проверки. Лицензия — Apache-2.0.

DMind-3-mini — языковая модель организации DMind для анализа рисков и финансовых сценариев в Web3 и DeFi. Она создана на основе Qwen3.5-4B и дообучена методом Contrastive Chain-of-Correction Supervised Fine-Tuning (C³-SFT). Модель имеет около 4,2 млрд параметров, использует точность BF16 и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов. В метаданных указаны архитектура Qwen3.5, библиотека Transformers и поддержка диалогов; основная задача в каталоге — генерация текста. Модель предназначена для локального анализа DeFi-стратегий: оценки источников доходности и рисков, моделирования позиций в пулах ликвидности Uniswap V3 и поиска экономических уязвимостей в смарт-контрактах, включая атаки с flash loan и манипуляцией ценой. Карточка описывает режимы работы Standard и Audit и рекомендует локальный запуск для сохранения конфиденциальности данных. В первую очередь заявлены английский и китайский языки. Для работы с заявленной точностью карточка рекомендует GPU с объёмом видеопамяти не менее 12 ГБ и предостерегает от 4-битной квантизации для финансовых расчётов. Знания о протоколах ограничены датой обучения, поэтому для актуальных данных рекомендуется RAG. Результаты следует проверять: модель является аналитическим инструментом, а не финансовым советником. Лицензия — Apache-2.0.

FinanceParam — языковая модель BharatGen, дообученная на финансовых данных Индии на базе Param-1-2.9B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель класса ParamBharatGenForCausalLM с 2,3 млрд параметров, контекстом до 2048 токенов и поддержкой диалога. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы предусмотрена библиотека Transformers. Модель предназначена для ответов на вопросы и диалогов на английском и хинди по личным финансам, налогообложению, банковским услугам, страхованию, инвестициям и финансовой политике Индии. Она ориентирована на индийские источники, нормы и контекст; в README приведены результаты на финансовых тестах, но доступный фрагмент не позволяет оценить полное сравнение моделей. Лицензия — Apache-2.0. Контекст ограничен 2048 токенами. Ответы о налогах, инвестициях и регулировании могут быть неточными или устаревшими, поэтому модель не следует считать заменой профессиональной финансовой или юридической консультации.

FinTwitBERT — англоязычная модель Stephan Akkerman, дообученная на базе FinBERT на корпусе финансовых твитов о фондовом рынке и криптовалютах. Она использует архитектуру BERT с 137 млн параметров и контекстом до 512 токенов; дополнительные маски @USER и [URL] помогают обрабатывать характерные элементы твитов. Основная задача опубликованной модели — заполнение пропусков в тексте (masked language modeling), что позволяет адаптировать её к финансовой лексике и стилю общения в Twitter/X. Модель подходит для анализа и подготовки финансовых публикаций, включая исследование тональности и рыночных тенденций. Для готовой классификации тональности авторы отдельно упоминают FinTwitBERT-sentiment; данный чекпойнт сам по себе имеет pipeline-тег fill-mask. Доступна по лицензии MIT.

PLaMo-3-610M-Fin-Instruct — компактная языковая модель Preferred Networks, Inc., настроенная для работы с финансовыми запросами на японском языке. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only и примерно 698,4 млн параметров; она поддерживает диалоговый формат PLaMo-3 и контекст до 262 144 токенов. Модель получена дообучением базовой PLaMo-3: обучение продолжили на финансовых корпусах, затем провели supervised fine-tuning и direct preference optimization. Она предназначена для инструкций и диалогов по финансовой тематике, а не для задач общего назначения. Модель принимает текст и генерирует текст. Небольшой размер повышает риск фактических ошибок и галлюцинаций, в том числе в числовых утверждениях; проверяйте ответы по авторитетным источникам и привлекайте человека при принятии важных решений. Испытания проводились на японском языке, а защитное выравнивание менее надёжно, чем у крупных моделей. Ответы не являются финансовой, инвестиционной, налоговой или юридической консультацией. Лицензия — PLaMo community license.

Qwen3.5-4B-Financial-SQL — специализированная языковая модель для преобразования запросов на вьетнамском языке о финансовой отчётности в SQL-запросы к базе SQLite. Разработчик дообучил Qwen/Qwen3.5-4B на 1 847 проверенных примерах по отчётности вьетнамских публичных компаний; архитектура — плотная модель Qwen3.5 с 4 млрд параметров. Модель разбирает бухгалтерские понятия, таблицы баланса, отчёта о прибылях и убытках и движения денежных средств, формулы и единицы измерения. Она формирует запросы SQLite, включая CTE, оконные функции и выборки по нескольким периодам. Для возвращённых данных предусмотрены поля происхождения: исходное значение, единица измерения, номер страницы и исходный документ. Это самостоятельные полные веса в 16-битном формате, совместимые с vLLM, SGLang, Transformers и Ollama. Модель рассчитана на вопросы по финансовой отчётности компаний HOSE, HNX и UPCoM в рамках схемы financialfacts. README сообщает о 100% исполнимости запросов на проверочной базе, но это не гарантирует корректность ответов на другие схемы или запросы. Лицензия — Apache-2.0.