IV.2Банки, платежи и инвестиции

LightOnOCR-2-1B-base — базовая версия компактной мультимодальной модели LightOn для распознавания и разбора документов. Это плотная vision-language модель семейства Mistral 3 с 1 млрд параметров, предназначенная для преобразования страниц PDF, сканов и изображений в чистый текст с естественным порядком чтения. Она поддерживает OCR документов, включая таблицы и формы, и рассчитана на дообучение под специализированные сценарии. Модель описана как чекпойнт до этапа RLVR с сильными возможностями OCR. Её можно адаптировать с помощью LoRA или полного дообучения для обработки чеков, научных статей и форм, а также для многоязычных корпусов. В версии LightOnOCR-2 улучшены обработка французского текста, arXiv-документов, сканов, LaTeX и нормализация. В README заявлены высокая скорость и результаты на OlmOCR-Bench, но подробная методика приведена в статье. Для работы указаны Transformers и предварительный рендеринг страниц PDF в PNG или JPEG; рекомендованный максимальный размер длинной стороны — 1540 пикселей. Модель принимает изображения и выдаёт текст. Поддерживаемые языки: английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, нидерландский, португальский, шведский, датский, китайский и японский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

DREX-062225-exp — экспериментальная модель для анализа документов, разработанная prithivMLmods путём дообучения docscopeOCR-7B-050425-exp. Она построена на архитектуре Qwen2.5-VL и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает изображения документов и текстовые запросы, а в ответ формирует текст. Заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель предназначена для поиска сведений в документах, извлечения структурированных данных из таблиц и форм, распознавания текста и анализа структуры и связей между частями документа. Среди целевых сценариев — обработка деловых и исследовательских материалов, договоров и документов для регуляторной отчётности. Карточка также заявляет распознавание математических выражений с форматированием LaTeX и поддержку нескольких языков, но метаданные указывают английский как язык карточки и не перечисляют другие языки. Точность может снижаться на типах документов, отличающихся от обучающих данных, и на узкоспециализированных форматах. Обработка длинных документов требует достаточного объёма памяти, а качество зависит от настройки визуальных токенов и предварительной обработки изображений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nanonets-OCR-s — компактная мультимодальная модель Nanonets для распознавания документов и преобразования их содержимого в структурированный Markdown. Она дообучена на Qwen2.5-VL-3B-Instruct и принимает изображения документов, включая сложные страницы с таблицами, формулами и встроенными изображениями. Модель распознаёт текст и структуру документа, представляет математические формулы в LaTeX, описывает изображения, извлекает текст водяных знаков и выделяет подписи. Таблицы она может выводить в формате Markdown или HTML, а состояния флажков и переключателей — обозначать стандартными символами. Такой вывод подходит для дальнейшей обработки языковыми моделями и для извлечения данных из деловых и юридических документов. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и имеет контекст длиной до 128 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели CollectionStudio/chronos-bolt-base на Hugging Face совпадает с карточкой amazon/chronos-bolt-base, поэтому описание составлено по ней. Chronos-Bolt Base — предварительно обученная модель прогнозирования временных рядов от Amazon. Она построена на архитектуре T5 encoder-decoder, содержит 99,1 млн параметров и принимает исторические значения ряда, разбивая их на патчи. Модель напрямую строит многокроковый вероятностный прогноз в виде квантилей; длина контекста — до 512 наблюдений. Модель предназначена для zero-shot прогнозирования без дообучения на целевых рядах. Её можно применять для прогнозирования спроса, нагрузки и других числовых показателей; README также указывает поддержку ковариат при развертывании через SageMaker. По заявлению разработчиков, Chronos-Bolt быстрее и экономнее по памяти исходных Chronos сопоставимого размера и показывает высокое качество на наборе из 27 датасетов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

seongil-dn создал Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Модель формирует эмбеддинги размерностью 1024 и рассчитана на последовательности длиной до 8192 токенов; векторный выход нормализуется, а для сравнения рекомендуется косинусное сходство. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Название репозитория указывает на настройку для финансовых, книжных и научных текстов, однако карточка не раскрывает подробности обучающих данных и оценки качества. В метаданных указана лицензия; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

Typhoon-OCR-7B — мультимодальная модель для разбора документов, разработанная командой Typhoon AI. Она дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct и предназначена для извлечения и структурирования содержимого тайских и английских документов: отчётов, научных статей, книг, государственных форм, чеков, меню, билетов и инфографики. Модель принимает изображения документов и выдаёт текст с сохранением структуры: общий текст в Markdown, таблицы в HTML, а иллюстрации и диаграммы — в виде структурированных описаний. Модель построена на архитектуре Qwen2.5-VL, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Для качественной работы ей требуются предусмотренные авторами промпты; произвольные инструкции могут работать некорректно. Авторы отмечают возможные ошибки распознавания и галлюцинации, а также трудности с интерпретацией разнообразных иллюстраций в книгах. Модель не имеет защитных ограничений и не предназначена для задач визуальных вопросов и ответов. Лицензия — Apache-2.0; использование также связано с условиями OpenTyphoon и уведомлением о конфиденциальности.

phgelado/finbeddings_bert — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная разработчиком на базе google-bert/bert-base-uncased. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для сравнения текстов по косинусному сходству, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Модель использует архитектуру BERT с усреднением токенных представлений и поддерживает последовательности длиной до 512 токенов. При обучении использовались наборы all-NLI, STS-B, Quora, Natural Questions, fin-phrases и sec-july; в метаданных также перечислены all-nli, stsb, quora-duplicates и natural-questions. Карточка приводит оценку cosine_accuracy 0,9895 на sec-july-dev, но не описывает методику и условия, поэтому результат не следует считать гарантией качества на других данных. Модель рассчитана на английский язык и текстовый ввод; результатом служат векторные представления, пригодные для вычисления сходства и поиска. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

useful-quants/LFM2.5-VL-3B-NVFP4-FP8-Mixed — мультимодальная версия LFM2.5-VL-3B, разработанная Liquid AI и опубликованная useful-quants. Модель предназначена для задач image-text-to-text, включая визуальные вопросы и ответы, OCR счетов и документов, а также рассуждения по изображениям с высоким разрешением. Заявлена оптимизация для обслуживания на видеокартах NVIDIA GeForce RTX 50-й серии с архитектурой Blackwell SM120. Модель использует гибридную архитектуру с 30 слоями декодера: 8 полносвязных attention-слоев и 22 слоями с короткими свертками. Веса feed-forward MLP декодера квантизированы в NVFP4, линейные слои attention и MLP зрительной башни SigLIP2 — в FP8, а короткие свертки, vision attention, patch embeddings, мультимодальный проектор, embeddings и LM head сохранены в BF16. Размер базовой модели — 3B параметров; заявлены поддержка изображений и текста, а также языков Arabic, Chinese, English, French, German, Hindi, Indonesian, Italian, Japanese, Korean, Polish, Portuguese, Russian, Spanish, Thai и Vietnamese. Квантованный checkpoint занимает около 2,84 GiB. Ключевые преимущества варианта — снижение потребления памяти, увеличение доступного пространства под KV-cache и высокая задержка-ориентированная производительность для задач с одним изображением. В тестах на RTX 5060 Ti 16GB он достигал примерно двукратной пропускной способности относительно BF16-версии и показывал 126,71 tok/s для VQA и 130,66 tok/s для OCR. Ограничение состоит в аппаратной и программной специфичности: результаты относятся к NVIDIA SM120 и рекомендованному контейнерному окружению с vLLM 0.26.0 и FlashInfer 0.6.14; запуск с параметром --enforce-eager существенно снижает производительность. Лицензия указана как lfm1.0, тип лицензии — other.

Mapika разработала decider-12b — дообученную версию Google Gemma-4-12B-it, которая выдаёт вероятности по вариантам ответа для нескольких типизированных вопросов за один проход модели. Она принимает состояние и вопросы с явным списком вариантов, а результат получает непосредственно из логитов модели без генерации текста и последующего разбора ответа. Модель предназначена для классификации решений, ответов «да/нет», выбора из вариантов и оценки по заданным критериям, в том числе при анализе журналов событий и отслеживании состояния объектов. Текущая версия v2 обучена методом LoRA на задачах отслеживания состояния и на ранее собранных примерах решений; изменены 328 матриц внимания и MLP относительно исходных весов. Используются архитектура Gemma 4 и формат safetensors. Версия v1 без обучения доступна отдельно под тегом v1. Для инференса требуется библиотека decider-ai версии 1.7.0 или новее. Модель рассчитана на англоязычные входы; лицензия — Apache-2.0. В опубликованных измерениях v2 улучшила результаты на некоторых тестах «да/нет» и сгенерированных журналах состояния относительно v1, однако на сложном уровне JevBench она дала меньше правильных ответов, а калибровка была хуже. Вероятности существенно зависят от температуры: значение Noul 0.05 из конфигурации делает ответы почти бинарными и плохо подходит для ранжирования или калибровки; для калиброванных вероятностей README рекомендует Noul 1.0. Ограничения и ошибки базовой Gemma сохраняются.

Perplexity AI разработала pplx-pii-masking для обнаружения и маскирования персональных и других чувствительных данных в разговорных текстах. Модель использует примерно 600-миллионную двунаправленную архитектуру Qwen3 на основе perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b и содержит две выходные головы: токенную классификацию с BIOES-разметкой девяти категорий чувствительных данных и классификатор чувствительности беседы. Для последовательностей применяется ограниченный декодер Витерби; максимальная длина входа — 4096 токенов. Модель подходит для поиска имён, номеров счетов, URL, дат, адресов, адресов электронной почты, телефонов, прочих персональных данных и секретов в разговорных данных, а также для оценки чувствительности беседы целиком. Метаданные указывают английский и многоязычный охват. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — MIT. Для запуска README описывает использование PyTorch и Transformers с trust_remote_code.

MatinGhiasi/agah-finetuned-e5-base — модель Sentence Transformer, дообученная на базе intfloat/multilingual-e5-base для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерностью 768. Архитектура включает XLM-RoBERTa, усреднение токенных представлений и нормализацию; сходство векторов оценивается косинусной мерой. Максимальная длина последовательности составляет около 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения релевантных фрагментов по запросам. В примерах обучающего набора показаны персидские запросы и документы по финансовым услугам компании Агаҳ, поэтому модель подходит для поиска по подобным материалам. README указывает библиотеку Sentence Transformers и формат Safetensors в метаданных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Conditional DETR с backbone ResNet-50, дообученная Tech4Humans для обнаружения рукописных подписей на изображениях документов. Модель принимает изображение документа и возвращает ограничивающие рамки объектов подписи. Она создана на основе microsoft/conditional-detr-resnet-50 и распространяется в формате safetensors; в метаданных указано 6,3 млн параметров. Обучение проводилось на наборе из 2 819 изображений документов с разметкой координат подписей, собранном из Tobacco800 и signatures-xc8up. В README для Conditional DETR приведён результат mAP@0.5 около 93,65% в сравнении архитектур; показатели в других таблицах относятся к отдельным экспериментам и моделям YOLO, поэтому их нельзя напрямую считать характеристиками этого чекпойнта. Модель предназначена для поиска областей подписей в потоке обработки документов. Лицензия — Apache-2.0.

EraX-VL-7B-V1.0 — мультимодальная модель на базе Transformer, разработанная командой EraX и Bamboo Capital Group и дообученная на Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct. Она предназначена для распознавания текста на изображениях, визуальных вопросов и ответов, а также анализа документов и изображений; поддерживает диалог из нескольких ходов. Особенно хорошо модель ориентирована на вьетнамский язык, при этом заявлены также английский и китайский. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2-VL и принимает изображения с текстовыми запросами, выдавая текстовые ответы. Длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на извлечение текста и сведений из медицинских форм, счетов, накладных, коммерческих предложений и медицинских записей, а также на описание изображений и ответы на вопросы по их содержимому. В отличие от специализированного OCR-инструмента, она является мультимодальной языковой моделью, поэтому результат зависит от формулировки запроса. Лицензия — Apache 2.0.

jinhybr/OCR-DocVQA-Donut — модель Donut базового размера, дообученная на наборе DocVQA для ответов на вопросы по изображениям документов. Она принимает изображение документа и генерирует текстовый ответ, используя архитектуру vision encoder-decoder: визуальный энкодер Swin Transformer кодирует изображение, а декодер BART авторегрессионно формирует ответ. Модель предназначена для визуального анализа документов и сценариев вопросно-ответного поиска по их содержимому без отдельного этапа OCR. Выпущена под лицензией MIT. Модель специализирована на DocVQA; её точность на других типах документов и задачах не подтверждена в карточке. Указанная конфигурация — базовый размер; число параметров и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

Chronos-T5 Mini — предварительно обученная модель прогнозирования временных рядов из семейства Chronos, построенная на архитектуре T5. В README размер варианта Mini указан как 20 млн параметров, тогда как метаданные Hugging Face указывают 9,8 млн; эти источники расходятся. Для уменьшения словаря T5 использует 4096 токенов вместо 32128 в исходной модели. Модель преобразует исторические числовые значения в токены с помощью масштабирования и квантования, а затем авторегрессионно генерирует возможные будущие траектории. Несколько сгенерированных траекторий дают вероятностный прогноз. Обучение проводилось на общедоступных временных рядах и синтетических данных, созданных гауссовскими процессами. Модель предназначена для прогнозирования временных рядов; метаданные указывают контекст длиной 512 токенов. Разработчик — AutoGluon. Модель доступна под лицензией Apache-2.0. В README отмечено, что Chronos-Bolt обеспечивает меньшую ошибку и более высокую скорость по сравнению с исходными Chronos того же размера; это ограничивает преимущество Mini относительно более новых вариантов семейства.

mlx-community/GOT-OCR2_0-bf16 — конверсия модели GOT-OCR 2.0 в формат MLX с точностью bfloat16 для инференса на компьютерах Apple Silicon. Она предназначена для распознавания текста на изображениях документов: простой транскрипции по инструкции «OCR: » и структурированного вывода таблиц, формул и нот по инструкции «OCR with format: ». Это плотная мультимодальная модель семейства GOT; метаданные указывают 463,8 млн параметров и контекст 32 768 токенов, а README описывает исходную модель как 560-миллионную. Русский язык и качество за пределами английских синтетических примеров в карточке не проверялись. На шести синтетических англоязычных документах обычный режим OCR показал точное извлечение 86,84% полей и 96,05% содержимого; одна и та же часть полей транспортной накладной терялась во всех вариантах точности. Режим структурированного вывода запускался, но его точность не оценивалась. Карточка также не проверяет фотографии, рукописный текст, многостраничный и многокроповый режимы. Указана лицензия Apache-2.0; для загрузки требуется версия mlx-vlm с поддержкой GOT-OCR 2.0, которая, согласно README, ещё не вошла в релиз на момент публикации карточки.

KURE-v1 — модель текстовых эмбеддингов для поиска по документам, разработанная NLP&AI Lab. Это дообученная версия BAAI/bge-m3 на корейских данных для поиска по парам «запрос — документ»; карточка указывает около 2 миллионов обучающих примеров и использование CachedGISTEmbedLoss. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров, выдаёт векторы размерности 1024 и поддерживает последовательности до 8192 токенов. Модель предназначена прежде всего для семантического поиска на корейском языке: её можно применять для извлечения релевантных документов, поиска по длинным текстам и построения retrieval-компонента RAG. В карточке заявлена поддержка корейского и английского языков; бенчмарки охватывают общие и прикладные корейские документы, включая финансы, государственные услуги, медицину, право и коммерцию. На приведённых усреднённых результатах KURE-v1 превосходит сравниваемые модели на нескольких значениях k, однако результаты относятся к указанным наборам данных и не гарантируют качество на других корпусах. Лицензия — MIT.

BLING-Phi-1.5B-v0 — дообученная модель llmware на базе Microsoft Phi-1.5B для инструктивных сценариев RAG. Она предназначена для ответов на вопросы по заданному контексту, извлечения значений и краткого суммирования документов в рабочих процессах с базой знаний, в том числе в финансовой, юридической и регуляторной сферах. Модель использует архитектуру Phi для генерации текста, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 2048 токенов. В тестировании на RAG-Instruct-Benchmark-Tester модель набрала 87,75 балла из 100; качество ответов на сложные вопросы и суммирования оценено как среднее или низкое. Результаты тестирования не гарантируют точность на других данных: ответы могут быть неполными или неверными, поэтому их следует проверять. Модель распространяется по Microsoft Research License и не может использоваться в коммерческих целях.

bling-red-pajamas-3b-0.1 — англоязычная инструкционная модель llmware на архитектуре GPT-NeoX, дообученная на основе togethercomputer/RedPajama-INCITE-Base-3B-v1 для сценариев RAG. Модель содержит 3,5 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Весы доступны в формате PyTorch; лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для локального запуска, прототипирования и автоматизации задач с конфиденциальными документами, в частности для ответов на вопросы по предоставленному контексту, извлечения ключей и значений и базового суммирования. В карточке сообщается результат 92 из 100 на RAG-Instruct-Benchmark-Tester; при этом оценки отдельных типов задач неоднородны, а тесты не гарантируют точность на других данных. Модель специализируется на ограниченном наборе инструкционных задач и не является универсальной системой. Ответы могут быть неточными или неполными, поэтому их следует проверять. Для локального инференса заявлена пригодность для ноутбука без продвинутой квантизации.

BROS (BERT Relying On Spatiality) — предобученная модель команды NAVER CLOVA, разработанная для извлечения ключевой информации из документов с учетом текста и его расположения. Она принимает результаты OCR в виде пар «текст и ограничивающая рамка» и формирует признаки для последующих задач анализа документов, например извлечения упорядоченного списка товаров из чека. Модель построена на архитектуре BROS и предназначена для документов, где важны одновременно содержание текста и пространственная структура страницы. Репозиторий содержит вариант bros-base-uncased с 136,7 млн параметров, контекстом до 512 токенов и весами PyTorch. В README также упоминается более крупный вариант BROS, но этот репозиторий содержит базовую модель. Модель рассчитана на извлечение информации из документов после OCR; она не принимает изображение документа напрямую. README не указывает конкретные языки или лицензию, поэтому их нельзя определить по имеющимся данным.

Document-Type-Detection — модель классификации изображений документов, разработанная prithivMLmods на основе SigLIP 2 base patch16-224 и дообученная для распознавания шести типов документов на сканах и фотографиях: рекламных материалов, рукописных документов, счетов, писем, новостных статей и резюме. Она предназначена для автоматической сортировки документов, предварительной маршрутизации в OCR-конвейерах, цифрового архивирования и систем управления корпоративными документами. Модель принимает изображение документа и возвращает класс документа. Архитектура — SigLIP для классификации изображений; карточка указывает поддержку английского языка. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не описаны.

DeepAnalyze-8B — локальная модель для анализа табличных данных, представленная в формате GGUF и дообученная на базе RUC-DataLab/DeepAnalyze-8B. Репозиторий содержит 4-битную квантизацию Q4_K_M для запуска через llama.cpp; модель имеет 8 млрд параметров и контекст 8192 токена. В README также названа архитектура DeepSeek-Coder, но метаданные указывают на базовую модель семейства Qwen3. Модель предназначена для преобразования инструкций на естественном языке в код для анализа данных: очистки таблиц, работы с Pandas, Polars и DuckDB, статистического профилирования и построения графиков. Основной сценарий — локальное использование в Jupyter или IPython вместе с агентным расширением, которое проверяет и выполняет сгенерированный код. README описывает работу с англоязычными инструкциями и табличными данными, однако языки в метаданных не подтверждены. Лицензия — MIT. Модель рассчитана на специализированные задачи анализа данных, а не на универсальный диалог; качество и безопасность выполнения кода зависят также от внешней оболочки и проверок. Указанное в README AST-ограничение относится к агентному расширению, а не гарантируется самими весами модели.

Это дообученная модель Sentence Transformers, созданная на основе bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder. Она использует архитектуру RoBERTa с mean pooling и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768; сходство между ними измеряется косинусной функцией. Обучение с MatryoshkaLoss позволяет использовать векторы меньшей размерности, вплоть до 64, с некоторым снижением качества поиска. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, а также для поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В README указан английский язык; контекст ограничен 258 токенами по метаданным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценки поиска приведены для наборов данных из карточки и не гарантируют качество на других данных.

Causilo — предварительно обученная фундаментальная модель для табличных данных, разработанная Nums AI Inc. Она поддерживает классификацию и регрессию и предоставляет интерфейс, совместимый со scikit-learn; в репозитории есть отдельные веса и конфигурации для классификатора и регрессора. Модель предназначена для применения в задачах машинного обучения на структурированных таблицах. Для работы используются PyTorch и библиотека causilo; веса опубликованы в формате safetensors. В README указаны требования Python 3.10–3.12 и PyTorch 2.13 или новее. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

OpenForecaster-8B-i1-GGUF — квантизированная версия модели OpenForecaster-8B, разработанной пользователем nikhilchandak и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель обучалась с использованием набора данных OpenForesight; заявленный язык — английский. Лицензия — MIT. Модель предназначена для задач прогнозирования, рассуждений и ответов на вопросы, а также связана с калибровкой и reinforcement learning. README не содержит подробностей о базовой архитектуре, максимальном контексте, поддерживаемых модальностях или точных методах обучения, поэтому её следует рассматривать прежде всего как англоязычную текстовую модель для сценариев forecasting и связанных аналитических задач. Репозиторий предоставляет множество вариантов квантизации GGUF с размером примерно от 2,2 до 6,8 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать в качестве; среди рекомендованных указаны i1-Q4_K_M как быстрый вариант и i1-Q4_K_S как компромисс между размером, скоростью и качеством. Конкретные характеристики и качество зависят от выбранного варианта квантизации.

TinyJev 4B v2 — модель Анкита с открытыми весами, дообученная на базе Qwen3.5-4B для принятия решений по тексту. Она предназначена для интерфейса decision API в Ollama 0.35.1 и новее: модель получает текст документа и вопрос с заданными вариантами ответа, затем оценивает каждый вариант и возвращает вероятности без поясняющего текста. Окно контекста — 16 тысяч токенов, поэтому в один запрос могут помещаться длинные документы, например договоры и цепочки писем. Архитектура — плотная Qwen3.5 на 4 млрд параметров; доступны веса Safetensors и GGUF в вариантах Q4_K_M и Q8_0. Модель подходит для классификации по заданным вариантам, проверки положений договора и других задач, где требуется выбрать один из допустимых ответов. В опубликованных тестах она показывает результаты, сопоставимые с Tev1 на коротких запросах и лучшие результаты на длинных договорах, однако эти оценки относятся к наборам тестов, описанным автором. Измеренная слабость — многошаговые рассуждения о датах и числах. Для использования в Ollama требуется версия 0.35.1 или новее. Лицензия модели — Apache-2.0; в карточке также указаны источники обучающих данных и их лицензии.

elsayovita/bge-small-en-v1.5-esg — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на базе BAAI/bge-small-en-v1.5 на 11 863 парах контекстов и вопросов по теме ESG. Она кодирует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Архитектура включает BERT, пулинг CLS-токена и нормализацию; сходство оценивается косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Обучение Matryoshka позволяет использовать укороченные представления размерностью 256, 128, 64 или 32, с некоторым снижением качества поиска. Модель подходит для поиска ответов на вопросы в текстах ESG и других сценариев семантического поиска на английском языке. В README приведены оценки на неназванном наборе для нескольких размерностей, поэтому их нельзя переносить на произвольные данные. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma 3 270M Bhaskar Finetune — компактная текстовая модель на архитектуре Gemma 3, разработанная nagbhaskar55 путём полного дообучения Google Gemma 3 270M IT. Она предназначена для ответов на вопросы, опирающихся на переданный в запросе фрагмент текста, а также для суммаризации, извлечения сведений и переформулирования в юридическом и финансовом контекстах. Модель содержит 257 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Обучение проведено на 7 960 синтетических инструкционных примерах из материалов судебных дел США, документов SEC и образовательных текстов; в наборе есть ответы на вопросы по контексту, извлечение, суммаризация и переписывание. Карточка приводит снижение метрики bits per character относительно другой модели, дообученной на тех же данных, но эти результаты не гарантируют точность в реальном применении. Модель может выдавать фактически неверные числа и имена и упускать части составных вопросов. Она читает предоставленный фрагмент, но не является самостоятельной базой знаний; её ответы не заменяют юридическую или финансовую консультацию. Лицензия — Gemma Terms of Use с ограничениями на использование, которые необходимо передавать последующим пользователям.

GolemPII-v1 — модель CordwainerSmith для выявления и классификации персональных данных в тексте на иврите. Она дообучена для токеновой классификации на базе XLM-RoBERTa-base и корпуса GolemGuard: Hebrew Privacy Information Detection Corpus. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и возвращает метки для отдельных токенов; максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель предназначена для обнаружения и маскирования персональных данных, автоматического обезличивания документов и исследований по обработке иврита. В карточке приведены высокие результаты оценки на тестовых данных, однако они не гарантируют такую же точность на других источниках и типах текста. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

FlowState — модель временных рядов, выпущенная IBM Research; эта карточка содержит коммерческую версию Granite. Она предназначена для прогнозирования временных рядов без дообучения на конкретном ряду и поддерживает временные масштабы с разной частотой выборки. Архитектура сочетает энкодер на основе модели пространства состояний (SSM) с декодером на функциональном базисе, который строит непрерывный прогноз. Для версии r1.1 указаны 18,5 млн параметров и контекст предварительного обучения длиной 4096; чтобы загрузить её, нужно явно выбрать revision=r1.1, иначе используется версия 1.0. Модель адаптирует длину контекста и прогноза к характеристикам ряда и может выдавать несколько последовательных патчей параллельно. Для настройки масштаба рекомендуется определить сезонность данных и подобрать scale factor; качество прогнозов снижается при горизонте более 30 сезонов. FlowState поддерживает только прогнозирование без дообучения. Предварительное обучение проводилось на подмножествах Gift-Eval Pretrain и Chronos Pretraining Data Corpus. Лицензия — Apache-2.0.