IV.2Банки, платежи и инвестиции

slm-125m-base — базовая языковая модель, разработанная Bhabani Nayak и предварительно обученная с нуля. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 125,8 млн параметров и контекстом 1024 токена; она использует токенизатор BPE на 16 384 токена. Обучение проводилось на корпусе примерно из 2,19 млрд токенов: судебных документов США, материалов SEC и части общего веб-текста. Модель предназначена для продолжения текста в юридическом и финансовом стиле, экспериментов с предварительным обучением и дообучением небольших моделей, а также демонстраций локального запуска в браузере через ONNX и Transformers.js. Она не является чат-моделью и не рассчитана на ответы на вопросы, следование инструкциям или достоверное изложение фактов. Показатель perplexity 11,01 измерен на отложенных данных из обучающего распределения; на текстах других тематик качество может быть ниже. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-first-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-sip на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-kld-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-VL-7B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen от команды Qwen, дообученная для следования инструкциям. Она принимает изображения и видео вместе с текстовыми запросами и генерирует текстовые ответы; число параметров — 7,1 млрд, архитектура — плотная Qwen2.5-VL. Модель предназначена для визуального анализа, диалога по изображениям и видео, распознавания текста и структуры документов, а также для сценариев визуального агента. Модель распознаёт объекты и анализирует текст, диаграммы, графики, значки и макеты на изображениях, может локализовать объекты с помощью рамок или точек и формировать структурированные данные, например содержимое счетов, форм и таблиц. Для видео заявлена обработка роликов длительностью более часа и поиск релевантных моментов. В метаданных указан контекст до 128 000 токенов; README описывает конфигурацию на 32 768 токенов и расширение контекста YaRN до более длинных входов, которое может ухудшать пространственную и временную локализацию. Поддерживаются английский и чатовый режим; для входных изображений доступно динамическое разрешение, а обработка видео в описанном интерфейсе рассчитана на локальные файлы. Лицензия — Apache-2.0.

LayoutLMv3-base — мультимодальный предобученный Transformer для анализа документов, разработанный Microsoft. Модель объединяет текст и изображение документа в общей архитектуре и использует маскирование текста и изображения при предобучении. Вариант base содержит 151,8 млн параметров и рассчитан на контекст до 514 токенов. Модель предназначена для дообучения под задачи понимания форм и чеков, визуальных вопросов и ответов по документам, классификации изображений документов и анализа их структуры. Она принимает текстовые данные с изображением документа и может выдавать текстовые ответы, категории или структурированную разметку в зависимости от выбранной задачи и дообучения. В карточке указана поддержка английского языка. Доступны веса PyTorch, TensorFlow и ONNX, в том числе в формате Safetensors. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, распространения производных работ на тех же условиях и ограничивает коммерческое использование.

Это зеркало инструктивной мультимодальной модели Qwen2.5-VL-7B от команды Qwen, опубликованное пользователем chibifire. Модель принимает изображения, видео и текст, а генерирует текст; она предназначена для диалогового анализа визуального содержимого и локального инференса. В репозитории находятся веса в формате safetensors, токенизатор, шаблон чата и конфигурации процессора и генерации. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Зеркало основано на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает английский язык; возможности для других языков здесь не подтверждены.

LayoutLMv2 — мультимодальная модель Microsoft для понимания документов, содержащих текст, визуальную разметку и изображения. Это плотная архитектура семейства LayoutLMv2 с 136,7 млн параметров; модель предварительно обучена учитывать взаимосвязи между текстом, расположением элементов и изображением страницы. Для обработки использует текстовые фрагменты, координаты их расположения и изображение документа, а контекст ограничен 512 токенами. Модель предназначена для задач анализа визуально насыщенных документов: извлечения информации из форм и чеков, классификации документов и ответов на вопросы по их содержимому. В карточке сообщается о результатах на FUNSD, CORD, SROIE, Kleister-NDA, RVL-CDIP и DocVQA. Основной язык карточки — английский. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции и распространения производных материалов на тех же условиях, а также ограничивает коммерческое использование.

LayoutLMv3-large — мультимодальный предварительно обученный Transformer для анализа документов, разработанный Microsoft. Модель объединяет текстовые и визуальные представления документов и использует единые задачи маскирования текста и изображений. Размер модели — 454,1 млн параметров; доступны форматы PyTorch и TensorFlow, контекст — 514 токенов. Модель предназначена для дообучения под задачи Document AI: извлечения и понимания информации в формах и чеках, визуальных ответов на вопросы по документам, классификации изображений документов и анализа их структуры. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель выпущена под лицензией CC BY-NC-SA 4.0, которая предусматривает некоммерческое использование и распространение производных работ на тех же условиях.

lift-bf16 — конверсия модели Datalab lift от сообщества mlx-community для запуска на Apple Silicon через mlx-vlm. Это плотная vision-language модель семейства Qwen3.5 с 9 млрд параметров: она принимает PDF или изображения документов и извлекает данные в JSON по заданной схеме. Поддерживаются чатовый интерфейс и структурированный вывод; в сервере MLX-VLM JSON Schema применяется при декодировании, чтобы обеспечить корректный формат и типы полей. Репозиторий содержит веса bf16 в формате MLX и safetensors без квантизации; размер весов около 18 ГБ. Модель подходит, например, для извлечения полей из счетов и разбора документов, где требуется результат по заранее заданной схеме. В README для исходной модели lift приведён результат 90,2% по полям и 20,9% по полному документу на бенчмарке Datalab из 225 документов; это не отдельная оценка данной конверсии. Указанные в README скорость и пиковая память получены на одном тесте извлечения счета и не являются полноценным бенчмарком. Исходные веса выпущены Datalab, а lift-bf16 — неофициальная конверсия сообщества. Указана лицензия OpenRAIL. Для запуска требуется примерно 18 ГБ памяти только под веса; фактическая потребность зависит от окружения и входных данных.

NuExtract3-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели NuExtract3, разработанной компанией NuMind на базе Qwen3.5-4B. Модель предназначена для понимания документов, структурированного извлечения информации, OCR и подготовки данных для RAG. Она обрабатывает текст, изображения или их сочетание вместе с JSON-шаблоном целевой схемы, поддерживает типизированные поля, естественно-языковые инструкции и примеры в контексте. Также модель может создавать шаблоны извлечения по описанию на обычном языке и преобразовывать документы в структурированный Markdown, включая HTML-таблицы и формулы LaTeX. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и поддерживает режимы быстрого инференса без рассуждений и более глубокого reasoning. Она ориентирована на документы разных типов, включая сканы, чеки, формы, счета, договоры и таблицы. В репозитории представлены варианты GGUF-квантизации от BF16 до Q3 и Q5, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти; для обработки изображений используется отдельный multimodal projection-файл. Заявлена поддержка запуска через llama.cpp, а исходная модель также может использоваться с vLLM и Transformers. Среди сильных сторон — объединение анализа изображений и текста, структурированный вывод и высокая эффективность на внутреннем бенчмарке NuMind. Ограничения включают зависимость качества от выбранной квантизации и возможные сбои или зацикливание при чрезмерно сложном reasoning, особенно у компактных моделей. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели JSCreatorPro/offline-vision-qwen25-vl-7b на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-VL-7B-Instruct — мультимодальная инструкционная модель семейства Qwen, представленная в репозитории Unsloth на основе Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Это плотная архитектура Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров, поддерживающая диалоговую работу с изображениями; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает изображения и текстовые запросы, а отвечает текстом, в том числе может выдавать структурированные данные и координаты объектов. Модель предназначена для анализа изображений и документов, распознавания текста, таблиц, диаграмм и макетов, визуальных вопросов и ответов, а также понимания видео и локализации событий. Карточка описывает возможности визуального агента для взаимодействия с интерфейсами и инструментами. Динамическое разрешение позволяет настраивать баланс качества, скорости и расхода памяти. В README приведены результаты на бенчмарках изображений, видео и экранных интерфейсов. Для обработки изображений высокого разрешения требуется больше вычислений; поддержка видео зависит от используемой библиотеки, а видеофайлы подаются локально. Увеличение контекста с YaRN может ухудшить временную и пространственную локализацию. Лицензия — Apache-2.0.

Apodex-1.1-mini — модель для рассуждений и сложных многоэтапных задач, разработанная Apodex и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-35B-A3B. В карточке описаны работа с файлами, данными, кодом и инструментами, вызов функций и применение в агентных сценариях; модель следует шаблону чата Qwen3.5 и рассчитана на запуск через Transformers с совместимым сервером. Для версии mini приведены результаты оценок на финансовых и агентных бенчмарках, но подробности конфигурации самой модели в карточке ограничены. Модель предназначена для автоматизации исследований, подготовки отчетов и выполнения профессиональных задач с привлечением инструментов. По описанию Apodex, агентная система может разбивать работу на этапы, координировать параллельных агентов и проверять утверждения по источникам и вычислениям. В метаданных указаны архитектура семейства Qwen3.5 MoE, формат safetensors и базовая модель на 35 млрд параметров; эти сведения относятся к базовой модели, а размер самой Apodex-1.1-mini не приведён. Указана лицензия Apache-2.0. Оценки в README представлены разработчиком; независимая проверка результатов в карточке не описана. Для использования вызова инструментов нужны совместимые шаблон чата и парсеры, а работа с внешними файлами, кодом и агентной командой зависит от соответствующей инфраструктуры.

zembed-1 — открытая многоязычная модель эмбеддингов ZeroEntropy, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B и дистиллированная из реранкера zerank-2 с использованием методики zELO. Она предназначена для семантического поиска и построения систем retrieval по текстам, включая поиск по финансовым, медицинским, юридическим, разговорным, производственным, научно-техническим материалам и коду. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает текст; её контекст составляет до 40 960 токенов по метаданным. README заявляет поддержку проекций эмбеддингов размерностью 2560, 1280, 640, 320, 160, 80 и 40, а также бинарной квантизации с компромиссом между размером и точностью. По заявлению разработчика, модель показала более высокие результаты, чем ряд сравниваемых моделей, в оценках поиска по нескольким предметным областям; приведённые в карточке таблицы содержат лишь часть результатов. Обучение велось на многоязычных данных, более половины которых, по README, не на английском, однако конкретный перечень поддерживаемых языков не приведён; метаданные указывают английский и многоязычность. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для использования также упоминается API ZeroEntropy /models/embed.

Chandra-OCR-2-GGUF — набор квантованных файлов модели Chandra-OCR-2, разработанной Datalab и опубликованной пользователем prithivMLmods. Это мультимодальная модель для распознавания изображений и PDF-документов с преобразованием содержимого в структурированный Markdown, HTML или JSON при сохранении информации о расположении элементов. Она предназначена для обработки финансовой и научной документации, исторических сканов, многоязычных форм и других сложных документов в автоматизированных AI-конвейерах. Модель поддерживает более 90 языков и рассчитана на работу с текстом, таблицами, математическими формулами, рукописным текстом, элементами форм, включая флажки, широкими макетами документов, изображениями и диаграммами. Заявлены улучшения по сравнению с Chandra 1 в разборе формул, реконструкции сложных таблиц с объединёнными ячейками, распознавании рукописного текста, извлечении диаграмм и создании описаний изображений. В README указаны результаты 85,9% на бенчмарке olmocr и 77,8% по многоязычной оценке, однако архитектура, число параметров и размер контекста не приведены. Репозиторий содержит варианты GGUF от BF16 и F16 до квантований Q2_K–Q8_0 размером примерно от 2,12 до 9,7 ГБ, а также отдельные мультимодальные проекторы. Это позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством, но README не содержит подробных сравнений качества квантованных вариантов или требований к оборудованию. Модель доступна для локального запуска через HuggingFace Transformers и vLLM, а также через размещённые сервисы и playground. Лицензия обозначена как other, без уточнения условий и ограничений использования.

docscopeOCR-7B-050425-exp — модель prithivMLmods, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct для распознавания и анализа документов. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров, принимающая изображения и текст и выдающая текст; заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель предназначена для OCR многостраничных документов, извлечения структурированных данных из счетов, форм и отчетов, визуальных вопросов и ответов, а также распознавания математических выражений с форматированием LaTeX. В README также заявлены понимание длинных видео и визуально управляемое взаимодействие с устройствами. Поддержка видео и управления устройствами описана в карточке, однако отдельные соответствующие задачи в метаданных не подтверждены. Карточка сообщает о конкурентных результатах на DocVQA, MathVista, RealWorldQA и MTVQA, но не приводит численных оценок. Модель может ошибаться на низкокачественных или частично закрытых изображениях, а также на редких языках и письменностях; обработка видео требует значительных ресурсов и не рассчитана на потоковый режим. Выпускается под лицензией Apache-2.0.

GRM-OCR — компактная модель оптического распознавания символов от OrionLLM на 300 млн параметров, дообученная на основе tiiuae/Falcon-OCR. Она использует архитектуру Falcon-OCR с ранним объединением изображений и текста в одном Transformer без отдельного визуального энкодера и принимает изображения документов для извлечения текста. Модель предназначена для распознавания печатного и рукописного текста на сканах и фотографиях, а также для извлечения таблиц, формул, заголовков, подписей и других элементов документов. Для страниц со сложной структурой доступен двухэтапный сценарий: PP-DocLayoutV3 выделяет области, после чего GRM-OCR распознаёт содержимое каждого фрагмента. Модель рассчитана на локальный запуск, периферийные устройства и высокопроизводительную обработку; заявлена совместимость с vLLM. Репозиторий выпущен по лицензии Apache 2.0. README описывает OCR для разных типов документов, однако не приводит перечень поддерживаемых языков или измерения качества; результаты могут зависеть от качества изображения и сложности макета.

LayoutLMv2-large-uncased — мультимодальная модель Microsoft для понимания документов, в которой совместно обрабатываются текст, его расположение на странице и изображение документа. Модель основана на архитектуре LayoutLMv2, содержит около 433,9 млн параметров и рассчитана на последовательности длиной до 512 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch. Модель предназначена для последующей настройки и применения в задачах визуально обогащённого понимания документов: извлечения и классификации полей, анализа структуры форм и ответов на вопросы по документам. В карточке приведены результаты на FUNSD, CORD, SROIE, Kleister-NDA, RVL-CDIP и DocVQA. Основной язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая предусматривает некоммерческое использование и условия распространения производных материалов. Размер контекста ограничен 512 токенами; для прикладных задач может потребоваться настройка на целевых типах документов.

Карточка модели arjhinety/schemaforge-v2-distilled-minicpm5-1b на Hugging Face совпадает с карточкой arrochi112/schemaforge-v2-distilled-minicpm5-1b, поэтому описание составлено по ней. SchemaForge V2 — Distilled MiniCPM5-1B — это дообученная методом последовательной дистилляции компактная языковая модель проекта SchemaForge. Указанная в README базовая модель — openbmb/MiniCPM5-1B; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM с 837,6 млн параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для извлечения полей из документов в JSON по 12 схемам: счетам, чекам, резюме, договорам, обращениям в поддержку, медицинским записям, страховым случаям, CRM-записям, письмам, диалогам, формам и триплетам графа знаний. Обучение проводилось на примерах, размеченных учителем google/gemma-4-31B. Лучший результат авторы получают при совместной работе модели с детерминированным предварительным извлечением: гибридная система показала F1 по полям 0,6827, частоту галлюцинаций 0,0092 и валидность схемы 0,8333 на тестовом наборе из 72 записей. Самостоятельный результат модели заметно слабее: F1 0,4841 и валидность схемы 0,8194; авторы рекомендуют запускать её в гибридном конвейере с соответствующим форматом запроса и списком неразобранных полей. Выявленная основная ошибка — пропуск полей; оценка уверенности без дополнительной калибровки ненадёжна. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели punitkandoi/zembed-1-embedding на Hugging Face совпадает с карточкой zeroentropy/zembed-1-embedding, поэтому описание составлено по ней. zembed-1 — открытая многоязычная модель эмбеддингов ZeroEntropy, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B и дистиллированная из реранкера zerank-2 с использованием методики zELO. Она предназначена для семантического поиска и построения систем retrieval по текстам, включая поиск по финансовым, медицинским, юридическим, разговорным, производственным, научно-техническим материалам и коду. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает текст; её контекст составляет до 40 960 токенов по метаданным. README заявляет поддержку проекций эмбеддингов размерностью 2560, 1280, 640, 320, 160, 80 и 40, а также бинарной квантизации с компромиссом между размером и точностью. По заявлению разработчика, модель показала более высокие результаты, чем ряд сравниваемых моделей, в оценках поиска по нескольким предметным областям; приведённые в карточке таблицы содержат лишь часть результатов. Обучение велось на многоязычных данных, более половины которых, по README, не на английском, однако конкретный перечень поддерживаемых языков не приведён; метаданные указывают английский и многоязычность. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для использования также упоминается API ZeroEntropy /models/embed.

grounding-en — англоязычная модель компании Nutrient для проверки того, подтверждает ли текст документа заданное утверждение. Это cross-encoder на архитектуре ModernBERT с классификационной головой, содержащий 394,7 млн параметров и рассчитанный на контекст до 8192 токенов. Модель принимает фрагмент документа и гипотезу — например, число, дату или факт — и оценивает, следует ли гипотеза из документа. Модель предназначена для проверки извлечённых значений по исходным документам, выявления неподтверждённых утверждений и цитат, а также направления сомнительных извлечений на ручную проверку. В заявленном тесте на английском grounding-benchmark она показала ROC-AUC 0,882 в целом и 0,923 на проверке чисел. Доступны веса safetensors и экспорт ONNX для запуска через ONNX Runtime. Модель поддерживает только английский язык. Её слабые стороны — сложные отрицательные примеры с табличными утверждениями и многошаговая арифметика; она специализирована на проверке соответствия источнику и может уступать моделям общего назначения в задачах NLI. Сырые вероятности могут быть завышены: для калибровки порогов рекомендуется температурное масштабирование на данных целевого распределения. Лицензия — Apache-2.0.

LayoutLM Base Uncased — модель Microsoft Document AI для понимания изображений документов и извлечения из них информации. Она предварительно обучена на сочетании текста, пространственного расположения элементов и изображения документа, чтобы учитывать не только содержание, но и структуру страницы. Модель предназначена для задач обработки форм и чеков, а также других сценариев анализа документов. Архитектура LayoutLM содержит 12 слоёв, скрытый размер 768 и 12 голов внимания; размер по метаданным — 136,7 млн параметров. Модель принимает текстовые данные с координатами элементов и изображение документа; заявленная длина контекста составляет 512 токенов. В карточке указаны английский язык и форматы PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Модель обучена на наборе IIT-CDIP Test Collection 1.0. Для применения требуется учитывать расположение текста на странице; карточка описывает предобученный метод, но не приводит подробностей по оценке качества на конкретной задаче или ограничениям эксплуатации. Лицензия — MIT.

NuExtract3-W8A8 — квантованная версия NuExtract3, разработанная NuMind. Это мультимодальная vision-language модель объёмом 4B параметров для понимания документов, структурированного извлечения информации и преобразования изображений документов в Markdown. Модель принимает текст, изображения или их комбинацию. Для структурированного извлечения она использует JSON-шаблон и инструкции, возвращая данные в формате JSON; также поддерживает генерацию шаблонов по естественному языку или содержимому документа. Модель предназначена для OCR и обработки сканов, чеков, форм, счетов, договоров и таблиц, а также для подготовки данных к RAG-системам. Заявлена поддержка многоязычных документов, режимов вывода с рассуждением и без него. К сильным сторонам относятся единый подход к текстовым и визуальным данным, извлечение структурированных полей, обработка сложных документов и преобразование документов в Markdown с HTML для таблиц, LaTeX для математических выражений и описаниями изображений. Ограничения включают возможные ошибки распознавания, извлечения и форматирования, особенно на сложных документах и при больших объёмах входных или выходных данных; конкретные поддерживаемые языки и размер контекста в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SchemaForge V2 — Distilled MiniCPM5-1B — это дообученная методом последовательной дистилляции компактная языковая модель проекта SchemaForge. Указанная в README базовая модель — openbmb/MiniCPM5-1B; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM с 837,6 млн параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для извлечения полей из документов в JSON по 12 схемам: счетам, чекам, резюме, договорам, обращениям в поддержку, медицинским записям, страховым случаям, CRM-записям, письмам, диалогам, формам и триплетам графа знаний. Обучение проводилось на примерах, размеченных учителем google/gemma-4-31B. Лучший результат авторы получают при совместной работе модели с детерминированным предварительным извлечением: гибридная система показала F1 по полям 0,6827, частоту галлюцинаций 0,0092 и валидность схемы 0,8333 на тестовом наборе из 72 записей. Самостоятельный результат модели заметно слабее: F1 0,4841 и валидность схемы 0,8194; авторы рекомендуют запускать её в гибридном конвейере с соответствующим форматом запроса и списком неразобранных полей. Выявленная основная ошибка — пропуск полей; оценка уверенности без дополнительной калибровки ненадёжна. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Xiaomi-OCR-0 — компактная мультимодальная модель для распознавания и понимания документов, разработанная SeerRay Lab на основе Qwen3.5-0.8B-Base. Это плотная vision-language модель с 0,8 млрд параметров, дообученная на корпусе примерно из 170 млн примеров OCR-задач; для запуска используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает изображения документов и текстовые запросы, а в ответ формирует текст: распознаёт и структурирует содержимое страниц, включая таблицы и формулы, отвечает на вопросы по документам и извлекает ключевые поля. В карточке приведены результаты на наборах для стандартных, искажённых и переснятых документов, OCR-вопросов, распознавания формул и таблиц. Заявленные показатели являются результатами разработчиков и не гарантируют качество на конкретных данных. Модель рассчитана на задачи OCR и анализа документов, в том числе чеков, сканов, фотографий и рукописного текста. Длина контекста и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны. Лицензия — Apache-2.0.