IV.2Банки, платежи и инвестиции

A.X-3.1-Light SFT A1 (Paper-guided 4K) — корейская версия модели для генерации текста, созданная youngseok12 на основе skt/A.X-3.1-Light. Это плотная Llama-архитектура с 6,8 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; в репозитории опубликованы веса safetensors в BF16. Модель получена supervised fine-tuning с LoRA на 4 000 отобранных примерах из пяти источников AI Hub, после чего адаптер объединён с базовыми весами. Модель предназначена для генерации текста на корейском языке и ответов на вопросы в формате бенчмарков, включая задачи на понимание административных, финансовых, юридических, учебных и медицинских текстов, а также причинно-следственные рассуждения. Разработчик приводит локальные прокси-результаты на наборе KDS, но они не являются официальными оценками лидерборда. Возможны фактические ошибки и нарушения заданного формата; модель не подходит для самостоятельного принятия медицинских, юридических, финансовых и иных значимых решений. Базовая модель и производная модель указаны под лицензией Apache-2.0; для исходных данных AI Hub действуют отдельные условия использования.

BLING-1.4b-0.1 — инструктивная модель llmware на архитектуре GPT-NeoX, дообученная на дистиллированных инструкционных данных. Она содержит 1,7 млрд параметров и рассчитана на локальный запуск на CPU без специальных оптимизаций квантования; контекст — до 2048 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по предоставленному контексту, извлечения ключевых значений и базового суммирования, особенно в сценариях RAG и прототипирования с конфиденциальными данными. Модель обучена преимущественно для английского языка и ориентирована на фактические, извлекательные задачи. В описанном тестировании RAG-Instruct-Benchmark она набрала 82,25 балла из 100; качество суммирования оценено как связное, но преимущественно извлекательное, а сложные вопросы и математико-логические задачи показали слабые результаты. Результаты тестирования ограничены двумя прогонами, поэтому ответы следует проверять. Базовая модель — EleutherAI/Pythia-1.4b-v0. Лицензия — Apache 2.0.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning-GGUF — это квантованное представление в формате GGUF модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning, разработанной yentinglin и преобразованной пользователем brittlewis12. Модель создана на базе Mistral-Small-24B-Instruct-2501 и дообучена для усиления способностей к математическому рассуждению на наборах данных OpenR1-Math-220k, s1K-1.1 и связанных данных в формате TRL. Она предназначена для генерации текста, решения математических задач и сценариев, где требуется пошаговое рассуждение. Заявлен английский язык и текстовая модальность; размер модели — 24 млрд параметров. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск с совместимыми инструментами, включая llama.cpp. Сведения о размере контекстного окна в README отсутствуют. Среди сильных сторон — специализация на математическом reasoning и высокие результаты исходной модели в приведённых оценках: 95,0 на MATH-500, 53,33 на AIME 2025, 66,67 на AIME 2024 и 62,02 на GPQA Diamond. Эти показатели относятся к исходной модели и не обязательно полностью характеризуют конкретную квантованную сборку. Ограничениями являются отсутствие данных о конкретном типе и уровне квантования, требованиях к памяти и производительности, поддерживаемых языках помимо английского и контекстном окне. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

PP-OCRv4_server_seal_det — серверная модель обнаружения текста на печатях из семейства PaddleOCR, разработанная PaddlePaddle. Она предназначена для поиска областей с текстом на изображениях печатей и используется как модуль конвейера распознавания текста печатей в документах и изображениях. Модель ориентирована на запуск на серверах с достаточными вычислительными ресурсами и заявляет метрику Hmean 98,21% на тестовом наборе PaddleX из 500 изображений круглых печатей. Это показатель обнаружения текста на указанном наборе, а не гарантия качества на других данных. Для получения распознанного текста её используют вместе с модулем распознавания текста; конвейер может также включать анализ разметки документа, классификацию ориентации и выравнивание изображения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Она рассчитана на обработку изображений печатей; карточка указывает английский и китайский языки, но не уточняет архитектуру, размер, длину контекста или отдельные ограничения качества.

OpenMed подготовила 8-битную MLX-версию OpenAI Privacy Filter для локального обнаружения персональных данных в тексте на устройствах Apple с Apple Silicon. Это двунаправленная модель классификации токенов с архитектурой MoE и исходной BIOES-головой разметки; модель насчитывает 145,4 млн параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Веса сохранены в safetensors и сжаты аффинной квантизацией до 8 бит с размером группы 64. Для токенизации используются ресурсы o200k_base. Модель отмечает имена, адреса, даты, электронную почту, телефоны, URL, номера счетов и секреты, чтобы затем можно было маскировать найденные фрагменты. После загрузки артефакта обработка выполняется локально через OpenMed и MLX, без отправки текста документа на сервер. README сообщает об одинаковых сгруппированных фрагментах на проверенных примерах для BF16- и Q8-версий. Для медицинских, юридических, финансовых и других высокорисковых сценариев качество следует проверить на собственных данных и в соответствии с применимыми правилами. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2-Math-72B-Instruct-GGUF — квантизированная в формате GGUF инструкционная языковая модель, разработанная командой Qwen на базе Qwen2-Math-72B-Instruct. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена прежде всего для решения математических задач, многошагового рассуждения и сложных логических проблем, а также для диалогового текстового взаимодействия через шаблон ChatML. Модель содержит 72 млрд параметров и обучена на специализированном математическом корпусе, включающем веб-тексты, книги, программный код, экзаменационные задания и синтетические данные. Инструкционная версия дополнительно обучалась с применением математической reward-модели, supervised fine-tuning и Group Relative Policy Optimization (GRPO). В README заявлены высокие результаты на математических и reasoning-бенчмарках, однако конкретные показатели не приведены. Указан английский язык; другие языки и размер контекста не заявлены. Модель подходит для математического анализа, пошагового решения задач и исследовательских сценариев, но из-за большого размера требует значительных вычислительных ресурсов, а квантизация может влиять на точность. Как и другие генеративные модели, она способна ошибаться и выдавать неточные или неподходящие ответы. Лицензия указана как tongyi-qianwen; подробные условия доступны по ссылке на лицензию исходной модели.

Cerebras Llama3-DocChat 1.0 8B — языковая модель Cerebras для диалоговых вопросов и ответов по предоставленным документам. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров, дообученная с учётом исследований по документным вопросам и ответам, включая работы над ChatQA. В карточке указаны поддержка чата, формат PyTorch и контекст до 8192 токенов. Модель принимает вопрос вместе с текстом документа в сообщении пользователя и формирует ответ в формате диалога. Её настраивали для подробных ответов по контексту и указания, когда ответ в нём не найден; можно также задавать предпочтительную длину ответа. В тестах ChatRAG она показала результаты, сопоставимые с опубликованными моделями для документного Q&A, хотя результаты зависят от набора данных и сценария. Модель рассчитана прежде всего на англоязычные сценарии. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять на странице модели и в сопровождающих материалах. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться или выдавать неподтверждённые контекстом сведения, поэтому ответы требуют проверки.

neuralnetworker разработала Qwen3.5-9B Korean Enterprise Document OCR — дообученную версию Qwen3.5-9B для чтения и структурирования корейских корпоративных документов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3.5ForConditionalGeneration, содержит 7,2 млрд параметров и использует формат Safetensors. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель предназначена для image-to-text задач: корректировки результатов OCR, преобразования документов в Markdown, восстановления таблиц и форм, описания графиков и извлечения полей в JSON. Её рекомендуют использовать после OCR-движка, который извлекает текст из изображений или PDF; модель очищает и структурирует полученный материал. Дообучение выполнено на 307 272 примерах документов, преимущественно для корейских корпоративных сценариев; также заявлена работа с англоязычными и смешанными корейско-английскими документами. Модель может ошибаться на низкокачественных сканах, рукописном тексте, печатях, перекошенных страницах и сложных таблицах с объединёнными ячейками. Описания графиков требуют опоры на содержимое документа, иначе возможна чрезмерная интерпретация. В критически важных бизнес-процессах результат следует проверять человеком. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen; репозиторий unsloth содержит вариант модели в формате GGUF. Модель предназначена для обработки изображений, текста и видео, включая визуальные вопросы и ответы, распознавание текста, анализ документов, таблиц, графиков и макетов, а также извлечение структурированных данных из счетов, форм и сканов. Модель содержит 72 миллиарда параметров и основана на Qwen2.5-VL. Она использует vision-language архитектуру с оптимизированным vision encoder на базе ViT, оконным вниманием, SwiGLU и RMSNorm. Для видео применяются динамические разрешение и частота кадров, что позволяет анализировать длительные ролики продолжительностью более часа и находить релевантные временные сегменты. Модель также поддерживает визуальную локализацию объектов с помощью bounding boxes или точек, стабильный JSON-вывод координат и атрибутов, а также сценарии компьютерного и мобильного управления. В метаданных указан английский язык; поддержка китайского также отражена в результатах OCRBench-V2. К сильным сторонам относятся анализ сложных визуальных материалов, OCR, понимание документов и графиков, обработка длинных видео, локализация объектов и формирование структурированных ответов. Ограничениями являются большой размер модели и, как следствие, высокие требования к вычислительным ресурсам; конкретные требования к памяти и производительности в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Qwen; точные условия следует уточнять в файле лицензии по указанной ссылке.

DRAGON-MISTRAL-0.3 — модель серии dRAGon, разработанная llmware и дообученная на базе Mistral 7B 0.3 для ответов по контексту в сценариях RAG. Она предназначена для вопросно-ответной работы со сложными деловыми, юридическими и нормативными документами, извлечения пар «ключ—значение» и краткого суммирования; целевой язык — английский. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Разработчик сообщает о настройке на фактологические ответы, сокращение галлюцинаций и краткие ответы для автоматизации рабочих процессов. В описанном тестовом запуске квантованной версии GGUF указаны 99,5 балла из 100 и отсутствие замеченных галлюцинаций, однако это результат одного запуска и не гарантирует такое же качество в других условиях. Модель может выдавать неточные или неполные ответы, поэтому результаты требуют проверки. Лицензия — Apache 2.0.

Kiel-2-VQA — мультимодальная модель для понимания изображений и диалоговых запросов, разработанная KielTech на основе архитектуры Qwen2.5-VL и дообученная на базе unsloth/qwen2.5-vl-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Модель принимает изображения вместе с текстовыми вопросами и формирует текстовые ответы; она предназначена для визуального поиска информации и анализа содержимого изображений. Модель ориентирована на ответы на вопросы по фотографиям, диаграммам, интерфейсам и иллюстрациям, разбор документов, таблиц и графиков, извлечение текста методом OCR и определение координат объектов и визуальных элементов. В карточке заявлены высокая точность распознавания текста и экономичный инференс благодаря 4-битной оптимизации BNB NF4. Архитектура — Qwen2_5_VLForConditionalGeneration; поддерживаемый язык — английский. Лицензия Apache 2.0.

Octen-Embedding-0.6B — текстовая модель эмбеддингов, разработанная Octen и дообученная методом LoRA на Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Она предназначена для семантического поиска и извлечения информации, а также для сравнения и кластеризации текстов, поиска по документам и межъязыкового поиска. Модель построена на архитектуре Qwen3, содержит около 507,6 млн параметров и преобразует текст в векторы размерности 1024. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и многоязычную работу; в карточке заявлена поддержка более 100 языков, включая английский и китайский. Модель рассчитана на retrieval-сценарии и может использоваться для ранжирования кандидатов через сходство эмбеддингов, а также как представление текста для классификации и ответов на вопросы. Качество зависит от предметной области и языка, а документы длиннее контекстного окна требуют усечения. Модель не предназначена для генерации текста. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Octen-Embedding-8B — текстовая модель эмбеддингов, разработанная Octen и дообученная методом LoRA на базе Qwen/Qwen3-Embedding-8B. Она предназначена для семантического поиска и извлечения документов, сравнения текстов, кластеризации и создания векторных представлений для последующей классификации или ответов на вопросы. Модель построена на архитектуре Qwen3, содержит 7,6 млрд параметров, формирует эмбеддинги размерностью 4096 и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель заявлена как мультиязычная, с поддержкой более 100 языков, включая английский и китайский; также заявлены межъязыковой поиск и поиск по коду. В README указаны специализации для юридических, финансовых, медицинских и программных материалов, а также первое место в RTEB по состоянию на 12 января 2026 года. Для документов без префикса README рекомендует добавлять в начало «- » из-за известной проблемы в upstream-модели. Качество может различаться по языкам и областям, документы длиннее контекста требуют усечения; генерация текста не является назначением модели. Лицензия — Apache 2.0.

Falcon OCR — модель TII для распознавания текста и разбора документов по изображению. Это компактная модель на 270 млн параметров с ранним слиянием визуальных и текстовых токенов: единый Transformer обрабатывает патчи изображения и текст в общем пространстве параметров, используя двунаправленное внимание для изображения и причинное декодирование текста с учётом изображения. Модель извлекает обычный текст, формулы в LaTeX и таблицы в HTML; промпты позволяют выбирать категории элементов страницы. Она рассчитана на сканы, фотографии документов, чеки, рукописные заметки, формы, журналы и другие материалы. Для большинства страниц рекомендуется сквозной OCR; для очень плотных многоколоночных страниц доступен двухэтапный сценарий с детектором макета PP-DocLayoutV3. Версия 1.5 дообучена с GRPO для улучшения работы с реальными документами, сложными таблицами, рукописным текстом и деградированными сканами, а также для снижения галлюцинаций и повторов. Компактный размер помогает снизить задержку и стоимость обслуживания; в описанной авторами конфигурации vLLM пропускная способность может быть в 2–3 раза выше, чем у OCR VLM размером около 0,9 млрд параметров, в зависимости от длины последовательностей и пакетирования. Для запуска требуются PyTorch 2.5 или новее и Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Nanonets-OCR2-3B-AIO-GGUF — мультимодальная модель для OCR и понимания документов, разработанная на базе nanonets/Nanonets-OCR2-3B и архитектуры Qwen2.5-VL-3B. Модель преобразует изображения документов в структурированный Markdown и поддерживает многоязычные сценарии обработки. Она предназначена для распознавания текста, таблиц в Markdown и HTML, формул LaTeX, блок-схем в формате Mermaid, подписей, водяных знаков, флажков и рукописных документов. Также заявлена поддержка visual question answering, включая ответы на вопросы по содержимому документов. Возможные области применения — оцифровка юридических, медицинских, финансовых и технических материалов, а также извлечение структурированных данных из неструктурированных источников. Модель содержит около 3 миллиардов параметров, имеет контекстное окно до 125 тысяч токенов и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от низкоразмерных IQ- и Q-квантов до F16. Это позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством вывода; при этом README не содержит количественных оценок качества и подробностей об ограничениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

HunyuanOCR-1.5-GGUF-Updated — GGUF-сборка мультимодальной модели HunyuanOCR-1.5, разработанной Tencent на базе tencent/HunyuanOCR. Это специализированная vision-language модель для распознавания и анализа документов: извлечения текста, разбора структуры и макета, обработки таблиц, графиков и формул, text spotting, информационного извлечения, а также перевода текста с изображений между китайским и английским языками. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель использует архитектуру HunYuanVLForConditionalGeneration и рассчитана на работу с изображениями и текстом. Заявлены максимальное разрешение изображения до 4K и контекстное окно до 128K токенов. Версия 1.5 сохраняет архитектурную основу HunyuanOCR-1.0 и добавляет DFlash speculative decoding для ускорения генерации длинных структурированных результатов, включая плотные документы, таблицы и формулы. Доступны варианты точности BF16, F16, F32 и квантизации Q3–Q8, что позволяет запускать модель на CPU, потребительских GPU и ноутбуках через llama.cpp, а также использовать Transformers и vLLM. Сильные стороны модели — объединение нескольких OCR-сценариев в одном VLM, поддержка структурированного разбора документов, длинного контекста, 4K-изображений и локального запуска в GGUF-формате. Ограничения включают заявленную специализацию преимущественно на китайском и английском языках, необходимость совместимых инструментов и компонентов для отдельных режимов инференса, а также возможные компромиссы между качеством и ресурсами при использовании квантизированных вариантов. Распространяется по Tencent Hunyuan Community License Agreement; в метаданных также указана лицензия Apache-2.0.

Octen-Embedding-4B — плотная текстовая embedding-модель, разработанная Octen и дообученная методом LoRA на базе Qwen/Qwen3-Embedding-4B. Она преобразует текст в векторы размерности 2560 для семантического поиска, извлечения информации, сравнения и кластеризации документов, а также для поиска по запросам на разных языках и языках программирования. Модель содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов; в карточке заявлена поддержка более 100 языков, включая английский и китайский. Модель предназначена прежде всего для retrieval-сценариев, в том числе поиска по юридическим, финансовым, медицинским и техническим материалам. Лицензия Apache-2.0. Это модель эмбеддингов, поэтому она не предназначена для генерации текста; качество может различаться в зависимости от языка и предметной области, а документы длиннее контекстного окна требуют усечения.

Nanonets-OCR2-1.5B-exp — экспериментальная модель Nanonets для преобразования изображений документов в структурированный Markdown. Она дообучена на основе Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct и использует архитектуру Qwen2-VL; модель содержит около 982,1 млн параметров, принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текст. Контекст — до 32 768 токенов. Модель распознаёт печатный и рукописный текст на разных языках, извлекает сложные таблицы, формулы с разметкой LaTeX, водяные знаки и подписи, описывает изображения в документах и передаёт схемы в Mermaid. Также она отвечает на вопросы по содержимому документа, а если ответа там нет, должна сообщить, что сведения не упоминаются. Повышение разрешения изображения может улучшить распознавание; для сложных таблиц результат зависит от настроек генерации и качества исходного документа. Лицензия — Apache-2.0.

gravitee-io/bert-small-pii-detection — модель Gravitee для обнаружения и разметки персональных и чувствительных данных в тексте. Это BERT для классификации токенов, дообученный на наборе gravitee-io/pii-detection-dataset от базовой модели prajjwal1/bert-small. Модель содержит 32,4 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель помечает такие сущности, как имена людей, возраст, адреса электронной почты и телефоны, платёжные и банковские данные, пароли, IP- и MAC-адреса, URL, организации, местоположения и ряд идентификаторов, характерных для США. Её можно применять для поиска чувствительных фрагментов перед передачей текста в другие системы или для задач защиты данных. Поддерживается английский язык. Доступны веса в форматах Safetensors и ONNX. Модель предназначена для извлечения сущностей из текста; качество на языках и типах данных, отличных от заявленных, не подтверждено. Она лицензирована по Apache-2.0.

zerank-1 — плотная языковая модель-реранкер от ZeroEntropy, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B. Она оценивает релевантность пар «запрос — документ» и переупорядочивает найденные результаты, чтобы улучшить выдачу поисковой или retrieval-системы. Разработчик сообщает о сильных результатах на финансовых, юридических, программных, научно-технических, медицинских и диалоговых данных; в приведённых оценках модель превосходит перечисленные закрытые реранкеры на нескольких наборах задач. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и доступна в формате safetensors. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; в README указано 32 768 токенов. Для использования предлагается библиотека sentence-transformers и класс CrossEncoder. Модель принимает текстовые запросы и документы и выдаёт оценки ранжирования. Выпущена по лицензии Apache 2.0.

UDOP-large-512 — модель семейства UDOP для обработки документов, представленная в работе Zineng Tang, Ziyi Yang и соавторов. Она использует архитектуру encoder-decoder Transformer на основе T5 и объединяет визуальную информацию, текст и структуру расположения элементов документа. Модель содержит 386,3 млн параметров и предназначена для классификации изображений документов, разбора документов и визуальных вопросов и ответов по документам (DocVQA). Модель принимает изображение документа и текстовый запрос или инструкцию и генерирует текстовый ответ либо результат разбора. Карточка описывает задачи обработки документов, но не сообщает поддерживаемые языки или длину контекста. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — MIT.

Binh230/bge-m3-finetuned-2 — модель Sentence Transformers на базе XLM-RoBERTa, дообученная для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Она кодирует текст в векторы размерностью 1024 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текстов. Модель поддерживает последовательности до 8192 токенов; сходство векторов оценивается косинусной мерой. Для обучения использовано 68 042 парных примера, а архитектура включает трансформер, pooling по CLS-токену и нормализацию векторов. В примерах обучающих данных есть вьетнамские вопросы и фрагменты нормативных документов, поэтому модель подходит для поиска и сопоставления вьетнамских текстов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ryanfortin/community-blend-qwen3-8b — это плотная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, разработанная путём эволюционного слияния моделей. По README, автор получил её после 781 поколения автоматического отбора и 749 слияний дообученных моделей Qwen3-8B; итоговый вариант создан методом SLERP из двух промежуточных чемпионов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и рассуждений в разных областях. Контекст составляет 40 960 токенов; репозиторий содержит веса в safetensors и использует библиотеку Transformers. README сообщает об улучшении относительно исходной Qwen3-8B на шести из восьми бенчмарков, включая HellaSwag и ARC, и описывает сохранённые навыки в медицине, математике и прогнозировании. Это результаты тестирования автора, а не гарантия качества для конкретных пользовательских задач. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

zerank-2-reranker-MLX-bf16 — это конвертированная в формат MLX модель ZeroEntropy для Apple Silicon, основанная на zerank-2-reranker и архитектуре Qwen3-4B. Это cross-encoder-реранкер: он принимает запрос вместе с одним документом и выдаёт оценку их релевантности, по которой можно переставить результаты поиска. Для оценки каждого кандидата нужен отдельный проход модели. Модель имеет 3,7 млрд параметров, использует веса bfloat16 без квантизации и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Оценка извлекается из логита токена «Yes»; её можно преобразовать в диапазон 0–1, но значения сопоставимы только для документов одного запроса. Карточка сообщает о проверках согласованности оценок с исходной моделью на наборах пар запрос–документ. Указана лицензия Apache-2.0.

GLiNER2 Small — компактная модель извлечения сущностей с нулевым обучением, представленная в карточке как вариант семейства GLiNER2. Она принимает текст и список типов сущностей, при необходимости с краткими определениями на английском языке, и возвращает найденные фрагменты текста с метками и точными символьными границами. Модель содержит 81 млн параметров и предназначена для извлечения именованных сущностей и других заданных схемой сущностей без предварительного обучения под конкретную схему. Модель рассчитана на обработку больших объёмов текста, предварительную фильтрацию и локальный запуск. В README указаны медианная задержка 26 мс на документ, пропускная способность 156 документов в секунду при пакетной обработке и пиковое потребление GPU-памяти 2,9 ГБ на A100. Выход детерминированный; качество ниже, чем у более крупных моделей семейства и некоторых LLM. Карточка приводит средний F1 39,7 на выборке из 19 наборов данных и 47,5 по опубликованному протоколу GLiNER из семи тестовых наборов. Модель использует библиотеку gliner2 и распространяется в формате safetensors. В метаданных указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. README рекомендует при необходимости снижать порог для повышения полноты и удалять перекрывающиеся фрагменты для плоского результата.

Модель see-k/unsloth_finetune — дообученная see-k версия DeepSeek-OCR, обученная с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Это мультимодальная модель семейства DeepseekOCR с архитектурой DeepseekOCRForCausalLM и примерно 559,7 млн параметров. Она предназначена для работы с изображениями и текстом в сценариях распознавания текста и извлечения содержимого из изображений документов; также поддерживает диалоговый режим. Указанная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в форматах safetensors и GGUF F16. Лицензия — Apache-2.0.

BLING StableLM 3B 4E1T v0.1 — дообученная llmware инструктивная decoder-модель на базе stabilityai/stablelm-3b-4e1t. Она предназначена для локального запуска на ноутбуке и целевых задачах RAG: ответов на вопросы по переданному контексту, извлечения значений и краткого суммирования. Модель содержит 2,7 млрд параметров, использует архитектуру StableLM Epoch и принимает текст для генерации текста; контекст — до 4096 токенов. В карточке заявлен английский язык. По тесту RAG-Instruct-Benchmark-Tester модель набрала 94 из 100 баллов; математика и логика оказались слабой стороной, а суммирование было связным, но преимущественно извлекающим. Модель рассчитана на прототипирование и локальную автоматизацию, в том числе при работе с чувствительными корпоративными данными без обращения к внешнему API. Результаты могут быть неполными или неточными, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

YaYi-7B-Llama2 — китайская языковая модель, разработанная командой YaYi (Wenge Research) и дообученная на базе LLaMA 2. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и принимает контекст до 2048 токенов; опубликованные веса представлены в формате PyTorch. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на китайском и английском языках, включая многоходовый диалог и задачи анализа в областях медиакоммуникаций, анализа общественного мнения, общественной безопасности, финансовых рисков и городского управления. Разработчики сообщают о дообучении на миллионах искусственно созданных высококачественных примеров и о настройке по отзывам пользователей. Карточка не уточняет лицензию; условия использования следует проверять в репозитории модели.

Llama-xReadable-11B-zhTW-OCR-v3 — модель оптического распознавания символов для традиционного китайского языка Тайваня, разработанная облачной компанией 云碩科技 (xCloudinfo) на базе Meta Llama 3.2 11B Vision Instruct. Это плотная мультимодальная модель семейства mllama с возможностью диалога и анализа изображений; она принимает изображения документов и выдаёт распознанный текст. Модель дообучена для печатных и сканированных документов, квитанций, заметок и смешанного китайско-английского текста; результат нормализуется в традиционное китайское письмо. В оценках на шрифтах, не встречавшихся при обучении, модель показала низкую долю посимвольных ошибок на печатном тексте. Распознавание рукописей остаётся экспериментальным и требует проверки человеком; бледный или неразборчивый почерк распознаётся хуже. Для таблиц и сложной разметки рекомендуется предварительно разделить изображение на строки или ячейки. Английские фрагменты поддерживаются, но данных для них меньше. Модель распространяется в формате bf16 safetensors по лицензии Llama 3.2; для запуска подходят Transformers и vLLM, требуется около 21 ГБ для весов и рекомендуется GPU с 24 ГБ видеопамяти или больше.

bling-falcon-1b-0.1 — инструктивно дообученная языковая модель серии BLING от llmware, созданная на базе tiiuae/falcon-rw-1b. Это плотная авторегрессионная модель Falcon примерно с 1,7 млрд параметров и контекстом 2048 токенов; она работает с текстом и рассчитана на запуск локально на ноутбуке, в том числе на CPU без специальной квантизации. Основной язык модели — английский. Модель предназначена для локальных прототипов и автоматизации сценариев RAG: ответов на вопросы по предоставленному контексту, извлечения ключей и значений и базового суммирования. В опубликованном тесте RAG-Instruct-Benchmark-Tester указана оценка 89 из 100; качество суммирования охарактеризовано как связное и экстрактивное, а в тестовых прогонах галлюцинаций не наблюдалось. Эти результаты относятся к описанному тесту и не гарантируют точность в других задачах. Лицензия — Apache 2.0.