IV.2Банки, платежи и инвестиции

NVIDIA Nemotron Parse v1.2 — модель NVIDIA для извлечения текста и структуры документов по изображению. Она предназначена для разбора PDF- и PPT-страниц, включая документы со сложной и изменчивой вёрсткой, и может использоваться в системах поиска и курирования документов, а также для подготовки данных и повышения точности приложений на базе LLM и VLM. Модель построена на архитектуре vision encoder–decoder: визуальный энкодер ViT-H, адаптер на 1D-свёртках и mBart-декодер из 10 блоков. По изображению RGB и текстовой инструкции она формирует текстовую строку со структурированными аннотациями: распознанным текстом, классами элементов и их ограничивающими рамками в естественном порядке чтения. Поддерживаются таблицы с выводом в форматах LaTeX, HTML, Markdown, JSON или CSV, а также настройка извлечения текста, встроенного в изображения. Размер модели — менее 1 млрд параметров; указанный диапазон разрешений входа — от 1024×1280 до 1664×2048 пикселей. Модель выделяет заголовки, разделы, подписи, сноски, списки, таблицы, библиографию и изображения, сохраняя их пространственное положение и порядок чтения. Для остановки повторяющихся фрагментов и структурирования табличного вывода доступны дополнительные обработчики логитов. README заявляет готовность к коммерческому применению; метаданные указывают лицензию other, а токенизатор распространяется по CC-BY-4.0, поэтому условия лицензии весов следует проверять отдельно. Для качества генерации в версии 1.2 требуется промпт с четырьмя категориями токенов; использование старого трёхтокенного промпта заметно ухудшает результат.

Qwen3-VL-4B-Thinking — плотная мультимодальная модель с 4 млрд параметров из семейства Qwen3-VL, опубликованная FuriosaAI в виде сборки для Furiosa-LLM и RNGD. Репозиторий содержит веса Qwen/Qwen3-VL-4B-Thinking и исполняемый пакет Furiosa; модель также поддерживается другими фреймворками инференса. Модель принимает изображения и текст, а отвечает текстом. Визуальный энкодер и трансформерный декодер используют позиционные эмбеддинги Interleaved-MRoPE и слияние признаков DeepStack. Она предназначена для распознавания текста на изображениях, анализа документов и диаграмм, пространственных рассуждений и понимания видео; поддерживает вызов инструментов. Версия Thinking формирует явный ход рассуждений перед итоговым ответом. Для запуска через Furiosa-LLM модель рассчитана на ускоритель FuriosaAI RNGD, где использует тензорный параллелизм на 8 вычислительных элементах одной карты. Квантизация не применялась, используются веса в точности исходной модели. Лицензия — Apache-2.0. Длина контекста и список поддерживаемых языков в предоставленных данных не приводятся.

Llama-Express.1-Math — компактная плотная языковая модель семейства Llama, разработанная prithivMLmods на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct и дообученная на наборах математических данных с длинными цепочками рассуждений. Она содержит 1,2 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям на нескольких языках, а также для математических рассуждений, поиска и суммаризации сведений в контексте. Её можно применять в виртуальных помощниках, автоматизации и сценариях с извлечением информации; заявленное интерфейсом чата взаимодействие поддерживает Transformers. В карточке указан английский язык, а README заявляет многоязычное применение без перечисления поддерживаемых языков. Модель не обрабатывает изображения, аудио и видео. Качество может снижаться на очень длинном контексте, в языках с малым представленным ресурсом и при неясных запросах; ответы также могут отражать предвзятости обучающих данных и не имеют доступа к актуальным интернет-источникам. Лицензия — Llama 3.2.

Penguin-VL-2B — компактная vision-language-модель Tencent, построенная на языковой основе Qwen3-1.7B. В модели объединены визуальный энкодер, созданный на основе Qwen3-0.6B, лёгкий MLP-проектор и языковой бэкенд Qwen3. Энкодер использует двунаправленное внимание и 2D-RoPE для обработки пространственной информации; для видео применяется сжатие токенов с учётом временной избыточности кадров. Модель предназначена для диалоговых задач с изображениями и видео: ответов на визуальные вопросы, OCR, понимания документов и диаграмм, а также рассуждений по содержимому кадров. Заявленная длина контекста — 40 960 токенов, размер языковой основы — 1,7 млрд параметров. В карточке приведены результаты на тестах для изображений, документов, OCR, математики и видео. Метаданные указывают английский язык; других языков карточка не подтверждает. Модель дообучена на Qwen/Qwen3-1.7B, распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество может зависеть от разрешения и сложности визуального входа; опубликованные результаты бенчмарков не гарантируют точность на конкретных данных. Описание не уточняет ограничения по длительности видео или точную процедуру запуска.

Mungert/II-Search-4B-GGUF — квантованный формат модели II-Search-4B, разработанной на базе Qwen3-4B командой Intelligent-Internet. Модель дообучена для поиска информации, многошагового рассуждения, проверки фактов и подготовки подробных исследовательских отчётов. Она рассчитана на работу совместно с инструментами веб-поиска и посещения веб-страниц, а также на задачи фактологического вопросно-ответного взаимодействия и исследовательской поддержки. Модель содержит около 4 млрд параметров и относится к текстовым моделям генерации. В обучении использовались дистилляция возможностей Qwen3-235B, синтетические многошаговые задачи, отбор качественных цепочек рассуждений, методы подготовки комплексных отчётов и reinforcement learning на данных MuSiQue и внутренней поисковой базе с материалами Wikipedia, FineWeb и arXiv. Для исходной версии заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов при использовании RoPE scaling, однако конкретные возможности и качество зависят от реализации и выбранного GGUF-кванта. К сильным сторонам относятся многошаговое планирование, использование поисковых инструментов, перекрёстная проверка сведений и высокие результаты на заявленных бенчмарках SimpleQA, Frames и Seal_0 среди сопоставимых по размеру моделей. Ограничения включают зависимость веб-интегрированных сценариев от внешних инструментов, поисковой инфраструктуры и качества подключённых источников, а также возможные потери точности из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; данный репозиторий содержит GGUF-версии, созданные с использованием llama.cpp и модифицированного подхода к повышению точности отдельных слоёв.

Infinity-Parser2-Pro — модель понимания документов от разработчиков Infinity-Parser2. Она предназначена для точного разбора изображений документов и выдачи структурированного текста, например в формате Markdown. Модель построена на архитектуре Qwen3.5 MoE и доступна через библиотеку Transformers; для обработки PDF и пакетных сценариев авторы также предлагают отдельную оболочку. Модель распознаёт текст и структуру страниц, анализирует макеты и таблицы, разбирает графики и формулы, включая химические, а также отвечает на вопросы по документам. По данным авторов, она набрала 87,6% на olmOCR-Bench и 74,3% на ParseBench. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Основная область применения — документы на английском и китайском языках. Точность снижается на многоязычных документах, графиках со сложной структурой и страницах с повёрнутыми элементами; модель также не сохраняет мелкие особенности форматирования текста и может испытывать трудности со сложными многошаговыми инструкциями по изображению.

unsloth/OpenReasoning-Nemotron-32B-GGUF — GGUF-версия большой языковой модели OpenReasoning-Nemotron-32B, разработанной NVIDIA и подготовленной Unsloth. Модель является производной от Qwen2.5-32B-Instruct и дообучена для рассуждений при решении математических, программных и научных задач. Она предназначена для генерации текста, включая ответы, решения и исходный код, а также может использоваться в исследовательских и коммерческих сценариях. Модель имеет 32 млрд параметров и работает с текстовыми данными на английском языке. В README не указаны точная архитектура в терминах компонентов, размер контекстного окна и конкретный вариант GGUF-квантизации. Заявлена оценка сгенерированных последовательностей длиной до 64K выходных токенов. Для повышения качества можно применять режим GenSelect с несколькими параллельными генерациями и выбором лучшего решения; этот подход особенно ориентирован на математические и программные задачи. К сильным сторонам относятся специализация на сложном рассуждении, математике, коде и науке, а также высокие результаты на приведённых бенчмарках, включая GPQA, MMLU-PRO, LiveCodeBench, SciCode и AIME. Ограничения включают высокие требования к ресурсам, свойственные модели такого размера, неопределённость характеристик конкретной квантизованной сборки и отсутствие заявлений о мультимодальности: в доступных данных указана только текстовая генерация. Модель распространяется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0); дополнительно упомянута лицензия Apache 2.0 базовой модели Qwen2.5-32B-Instruct.

LightOnOCR-2-1B-bbox-soup — объединённая модель LightOnAI на 1 млрд параметров для распознавания и разбора документов. Это плотная vision-language модель семейства Mistral 3, принимающая изображения страниц и выдающая текст; вариант bbox-soup объединяет улучшения OCR с обучением на локализацию текста и предназначен также для вывода ограничивающих рамок. Модель подходит для преобразования PDF-страниц, сканов и фотографий документов в текст с естественным порядком чтения, обработки таблиц и форм, а также локализации текста на изображении. В карточке заявлены улучшения для французского языка, документов arXiv, сканов и обработки LaTeX. Для PDF рекомендуется предварительно рендерить каждую страницу в PNG или JPEG с максимальной стороной около 1540 пикселей. README сообщает о высокой скорости и результатах на OlmOCR-Bench, но численные сравнения в карточке приведены неполно, поэтому их следует сверять с публикацией. Для работы требуется версия Transformers из исходного кода, ещё не включённая в стабильный выпуск. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LightOnOCR-2-1B-bbox — компактная зрительно-языковая модель LightOn на 1 млрд параметров для извлечения текста и координат областей с изображений документов. Она обрабатывает страницы PDF, сканы и фотографии как изображения и выдаёт текст в естественном порядке вместе с точными ограничивающими рамками; для уточнения локализации модель дообучена с помощью RLVR и вознаграждения на основе IoU. Модель предназначена для OCR и разбора документов, включая формы, таблицы и страницы с изображениями. В карточке отмечены улучшения для французского языка, документов arXiv, сканов и обработки LaTeX. Авторы сообщают о высокой скорости и результатах на OlmOCR-Bench, однако приведённые сравнения не содержат полного описания условий и методики; для работы с PDF страницы следует предварительно преобразовать в изображения, сохранив пропорции и ориентируясь на размер длинной стороны 1540 пикселей. Модель построена на архитектуре Mistral3 и распространяется в формате safetensors. Для запуска авторы указывают Transformers, установленный из исходного кода, а также Pillow и pypdfium2. Лицензия — Apache-2.0.

Llama 3.2 90B Vision — мультимодальная модель Meta для анализа изображений и генерации ответов на текстовые запросы о них. Она построена на авторегрессионной архитектуре Transformer семейства Llama 3.1 и использует отдельно обученный адаптер зрения с cross-attention, который передаёт представления изображений в языковую модель. Размер модели — 90B параметров; она принимает текст и изображения и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 128 тыс. токенов. Модель предназначена для визуального распознавания и рассуждений, описания изображений, ответов на вопросы по изображениям и диалогов с визуальным содержимым. Также в карточке указаны сценарии DocVQA, поиска соответствий между изображениями и текстом, а также визуального заземления языковых описаний на объекты или области изображения. Для приложений с изображениями и текстом официально поддерживается английский язык; в текстовых задачах поддерживаются также немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель выпущена Meta в сентябре 2024 года и доступна по лицензии Llama 3.2 Community License — специальному соглашению, условия которого следует учитывать при коммерческом и исследовательском применении. Это статическая модель, обученная на офлайн-данных; сведения о дате отсечения знаний — декабрь 2023 года.

Meno-Lite-0.1 — русско-английская языковая модель, разработанная Иваном Бондаренко из Новосибирского государственного университета. Это плотный причинный декодер на архитектуре Qwen2.5 с 7 млрд параметров, дообученный на базе RefalMachine/RuadaptQwen2.5-7B-Lite-Beta для работы с документами и контекстом. Модель рассчитана на извлечение информации, ответы на вопросы по документам, суммаризацию и построение графов знаний в RAG-сценариях. Модель ориентирована прежде всего на русский язык и также поддерживает английский. Контекстное окно по метаданным — 32 768 токенов; в README заявлен успешный поиск контрольной фразы в контекстах до 128 тыс. токенов, при этом качество сложных рассуждений заметно снижается на длине свыше 32 тыс. токенов. Авторы также отмечают высокую эффективность токенизатора для русского текста. Модель может галлюцинировать без релевантного контекста и намеренно слабее полагается на факты из параметрической памяти, поэтому не подходит как самостоятельная база знаний или универсальный чат-бот. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели miromind-ai/MiroThinker-v1.0-30B на Hugging Face совпадает с карточкой miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B, поэтому описание составлено по ней. MiroThinker-v1.0-8B — открытая исследовательская агентная модель, разработанная MiroMind на базе Qwen3-8B и дообученная для рассуждений с использованием инструментов и поиска информации. Она предназначена для многошаговых исследовательских задач: модель может запрашивать внешнюю информацию, вызывать инструменты, проверять результаты и уточнять ход решения. В описании заявлена поддержка до 600 вызовов инструментов за задачу. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 7,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Карточка сообщает об англоязычной версии; метаданные также отмечают диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка приводит результаты на исследовательских бенчмарках, однако качество зависит от подключённых инструментов, настроек рабочего процесса и вычислительных ресурсов. Для полноценного агентного сценария нужны совместимая среда и инструменты; сама модель не выполняет внешние действия без них.

mlx-community публикует конверсию Baidu Unlimited-OCR в формат MLX с точностью bfloat16 без квантизации весов. Репозиторий предназначен для запуска модели на компьютерах Apple Silicon через mlx-vlm; архитектура, токенизатор, обработчик изображений, промпты и лицензия MIT унаследованы от официального чекпойнта Baidu/Unlimited-OCR. Модель принимает изображения документов и формирует текстовый разбор, включая распознавание текста на страницах. Поддерживается мультиязычная работа; контекст составляет 32 768 токенов. В карточке описан запуск OCR по одной странице в режиме gundam с обрезкой изображения и скользящим окном для подавления повторов. Конверсия выполнена инструментами mlx-vlm 0.6.8 и MLX 0.32.0; заявлены 559,7 млн параметров. Карточка этой конверсии не перечисляет языки по отдельности и не описывает точность распознавания или полный набор ограничений; за подробностями о возможностях и ограничениях она отсылает к официальной карточке Baidu. Для запуска нужен MLX-совместимый стек на Apple Silicon.

NorskHelsenett/eti-embeddinggemma-v3 — модель Sentence Transformer, дообученная Norsk Helsenett на базе google/embeddinggemma-300m для представления предложений и абзацев в виде плотных эмбеддингов размерности 768. Модель содержит 302,8 млн параметров, принимает текст длиной до 2048 токенов и предназначена для вычисления косинусного сходства. Её можно применять для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, классификации и кластеризации. Обучение проводилось на 543 922 примерах с anchor, positive и negative; в README приведены результаты оценки для задач сравнения и информационного поиска. Метаданные указывают базовую модель, библиотеку Sentence Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nanonets-OCR2-3B-GGUF — это квантизированная GGUF-версия мультимодальной модели Nanonets-OCR2-3B, разработанной nanonets. Квантизацию выполнил mradermacher. Модель предназначена для задач оптического распознавания символов, преобразования изображений в текст, конвертации PDF в Markdown и визуального ответа на вопросы (VQA). Модель поддерживает мультимодальный ввод: для работы используются файл модели GGUF и дополнительный multimodal supplement mmproj. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от Q2_K до Q8_0, а также f16; размеры файлов составляют примерно от 1,4 до 6,3 ГБ, без учета или с учетом дополнительного multimodal-компонента в зависимости от конфигурации. Заявлена поддержка многоязычных сценариев, однако конкретный перечень языков и размер контекстного окна в README не указаны. Основные преимущества — возможность локального запуска, широкий выбор компромиссов между размером, скоростью и качеством, а также наличие специализированных OCR- и image-to-text-сценариев. Более легкие варианты подходят для экономии ресурсов, тогда как Q6_K и Q8_0 ориентированы на более высокое качество; Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые. Сведения о лицензии базовой модели и квантизированной версии в README отсутствуют, поэтому условия использования необходимо уточнять отдельно.

C4AI Command R+ 08-2024 — большая авторегрессионная языковая модель семейства Cohere, опубликованная Cohere и Cohere For AI; данная версия размещена Unsloth. Модель содержит 103,8 млрд параметров, использует архитектуру Transformer с grouped-query attention и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно — 128K токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и генерации с опорой на предоставленные документы (RAG). Она обучена работать с инструментами в несколько шагов, например для поиска информации и автоматизации составных задач. Поддерживает 23 языка, включая английский, русский, китайский, арабский, японский и другие; оценивалась на 10 языках. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения предпочтениям. Для использования возможностей работы с инструментами рекомендуется соблюдать специальный шаблон диалога; отклонение от него может снизить качество. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование и требует соблюдения Acceptable Use Policy C4AI.

dots.mocr-GGUF — это GGUF-сборка мультимодальной OCR-модели dots.mocr, разработанной rednote-hilab и основанной на dots-studio/dots.mocr. Модель предназначена для анализа изображений документов, распознавания текста, определения структуры и компоновки страниц, извлечения таблиц и формул, обработки веб-страниц, поиска текста на сценах и визуального ответа на вопросы. Она также поддерживает структурированный вывод JSON с ограничивающими рамками и категориями элементов макета. Модель построена на vision-language основе примерно с 3 млрд параметров и объединяет обнаружение макета, распознавание содержимого, семантическое понимание, grounding, разбор структурированной графики и интерактивный диалог. Поддерживается более 100 языков, включая английский и китайский, а также многоязычные документы. Для диаграмм, пользовательских интерфейсов, научных иллюстраций, химических формул и логотипов предусмотрена генерация SVG; для этой задачи упоминается специализированная модель dots.mocr-svg. Доступны варианты GGUF с точностью от BF16/F16 до различных уровней квантования размером примерно от 861 МБ до 3,56 ГБ, а также мультимодальные проекторы. Запуск заявлен через llama.cpp, HuggingFace Transformers и vLLM. К сильным сторонам относятся широкий набор задач в одной модели, многоязычность, работа с разными типами документов и высокая заявленная результативность на OmniDocBench, olmOCR-bench и XDocParse для своего класса. Ограничения включают зависимость качества от варианта квантования и вычислительных ресурсов, а также отсутствие в README подробностей о точном размере контекста, требованиях к памяти и отдельных характеристиках архитектуры. Модель распространяется по лицензии MIT.

Changgil/google-gemma-3-27b-it-text — текстовая адаптация Gemma 3 от Google DeepMind, представленная Changgil. Из модели удалены компоненты обработки изображений, при этом сохранена генерация текста; архитектура — плотная Gemma 3 для авторегрессионной генерации, размер — 28,3 млрд параметров. Модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений по текстовым запросам и документам. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и, согласно README, более 140 языков; максимальная длина генерации в README указана как 8 192 токена. Принимает и выдаёт только текст. Лицензия — Gemma License; удаление визуальных компонентов позволяет использовать текстовый вариант там, где обработка изображений не нужна.

Llama-Krikri-8B-Instruct — инструктивная языковая модель ILSP для общения и выполнения текстовых задач, разработанная на базе Llama-Krikri-8B-Base. Это плотная модель семейства Llama с 7,6 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Базовую модель ILSP продолжительно обучали на греческих и английских текстах, а Instruct-версию дополнительно настроили на инструкциях и диалогах на греческом и английском языках. Модель предназначена для генерации и редактирования текста, суммаризации, ответов по нескольким документам, перевода между греческим и английским, а также перевода с этих языков на французский, немецкий, итальянский, португальский и испанский. Карточка также заявляет возможности структурированного извлечения данных, программирования, использования инструментов и решения задач в юридической, финансовой, медицинской и научной областях. Веса доступны в формате safetensors; для применения авторы рекомендуют официальные квантованные версии GGUF и MLX. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Результаты для отдельных задач могут различаться; заявленные возможности специализированных областей не заменяют экспертную проверку.

Llama-Krikri-8B-Instruct-v1.5 — диалоговая языковая модель, разработанная ILSP и дообученная на основе ilsp/Llama-Krikri-8B-Base, которая, в свою очередь, основана на Llama 3.1 8B. Модель с архитектурой Llama содержит 7,6 млрд параметров и рассчитана прежде всего на работу с греческим и английским языками. Контекстное окно — 131 072 токена; базовая модель использует расширенный токенизатор с греческими токенами. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций: она может отвечать на вопросы, создавать и редактировать тексты, суммировать документы, извлекать сущности и структурированные данные, помогать с кодом и использоваться в RAG-сценариях. В карточке также заявлены перевод между греческим и английским, а также с греческого и английского на французский, немецкий, итальянский, португальский и испанский языки. Обучение включало греческие и английские инструкции и предпочтения; заявлены улучшения в греческих чат-бенчмарках относительно предыдущей версии Instruct. Модель распространяется в формате safetensors и лицензируется по условиям Llama 3.1 Community License. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать фактические ошибки; качество и надёжность ответов в специализированных юридических, финансовых, медицинских и научных сценариях следует проверять отдельно.

Ovis2.6-30B-A3B — мультимодальная большая языковая модель семейства Ovis, разработанная ATH-MaaS. Она предназначена для диалога и анализа изображений: отвечает на вопросы по документам и нескольким страницам, распознаёт текст, извлекает сведения из таблиц и диаграмм, а также рассуждает по визуальным данным. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts с 30 млрд параметров, из которых при генерации активны примерно 3 млрд. Карточка указывает контекст до 64 тыс. токенов и обработку изображений с разрешением до 2880×2880; метаданные каталога указывают контекст 262 144 токена. README описывает возможность активного анализа областей изображения, включая кадрирование и поворот, с помощью визуальных инструментов. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. В карточке не перечислены поддерживаемые языки, поэтому языковые коды не указаны. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что разработчики не гарантируют полного отсутствия проблем с авторскими правами или нежелательного содержания.

DeepSeek-V3.1-Terminus — языковая модель, разработанная командой DeepSeek-AI. Это обновлённая версия DeepSeek-V3.1, построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek-V3, и основанная на DeepSeek-V3.1-Base. Обновление сохраняет исходные возможности модели, улучшает согласованность языка, снижая смешение китайского и английского текста и появление аномальных символов, а также повышает эффективность Code Agent и Search Agent. Модель предназначена для рассуждений без инструментов, генерации и анализа кода, работы поисковых агентов и агентских сценариев с использованием инструментов. По данным сравнительных тестов, улучшения особенно заметны в BrowseComp, SimpleQA, SWE Verified, SWE-bench Multilingual и Terminal-bench, хотя на отдельных задачах результаты немного ниже, чем у DeepSeek-V3.1. В README не указаны точный размер модели, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста. Для локального запуска предусмотрены материалы на базе репозитория DeepSeek-V3 и обновлённый пример инференса; отмечена известная проблема с форматом данных FP8 для параметров self_attn.o_proj, которую планируют исправить в будущих релизах. Модель и веса распространяются по лицензии MIT.

MiniCPM-V 4.5 — мультимодальная модель OpenBMB для диалога и понимания изображений, нескольких изображений и видео. По README, её языковая часть основана на Qwen3-8B, а визуальная — на SigLIP2-400M; архитектура включает единый 3D-ресэмплер для сжатия видеокадров. В метаданных указано 7,6 млрд параметров, библиотека Transformers и контекст 40 960 токенов. Модель предназначена для описания и анализа изображений и видео, распознавания текста, разбора документов и визуальных вопросов и ответов. README заявляет поддержку более 30 языков, обработку изображений высокого разрешения до 1,8 млн пикселей и видео с частотой до 10 кадров в секунду. Доступны переключаемые режимы быстрого и углублённого рассуждения; разработчики также отмечают поддержку локального запуска и интерфейса вызова инструментов. Возможности и показатели качества в README основаны на оценках разработчиков и бенчмарках; фактическое качество зависит от сценария и оборудования. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k — дообученная Gradient версия Meta Llama 3 8B Instruct для диалогов и генерации текста с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров; заявленное окно контекста — 1 048 576 токенов, расширенное с 8 тысяч токенов настройкой параметра RoPE theta. Для этого этапа обучения использовано 830 млн токенов, а суммарно для всех этапов — 1,4 млрд токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов и задач, где нужно учитывать большие объёмы текста за один запрос, например при анализе длинных документов. В карточке заявлена поддержка английского языка; доступны веса в формате safetensors и чат-возможности. Для запуска автор рекомендует Transformers или TGI. Модель выпущена Gradient по лицензии Llama 3. Как и другие инструктивные LLM, она может давать ошибки и небезопасные ответы; для прикладного развёртывания следует оценивать качество на своих данных и при необходимости добавлять меры защиты.

LongAlign-7B-64k — языковая модель семейства Llama, выпущенная командой LongAlign для следования инструкциям в длинном контексте. В README проект описывает набор LongAlign-10k из 10 000 инструкций длиной 8–64 тыс. токенов, а также обучение с упаковкой примеров и сортировкой по длине батча. Модель содержит 6,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на запросы, включающие длинные документы или контекст. Карточка связывает LongAlign-7B-64k-base с Llama-2-7B, расширенной до контекста 64 тыс. токенов; данный репозиторий относится к серии LongAlign, обученной для выравнивания на длинном контексте. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди подходящих сценариев — ответы на вопросы по длинным текстам, следование инструкциям с большим контекстом и суммирование объёмных материалов. README описывает LongBench-Chat для оценки следования инструкциям при запросах длиной 10–100 тыс. токенов, но это не означает, что модель принимает контекст свыше заявленных 65 536 токенов. Приведённый фрагмент карточки не сообщает отдельные ограничения качества или подробности использования именно этой версии.

MegaBeam-Mistral-7B-300k — языковая модель AWS, дообученная на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для диалоговой генерации текста и работы с длинными документами: заявленная длина входного контекста достигает 320 тысяч токенов, а метаданные указывают нативный контекст около 288,8 тысячи токенов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель подходит для вопросов и ответов по объёмным документам, извлечения сведений из длинного контекста и диалоговых сценариев. В опубликованной карточке приведены результаты оценки на InfiniteBench, включая задачи поиска ключей и чисел в длинном контексте; показатели различаются между задачами. README описывает запуск на крупном экземпляре AWS и через vLLM или SageMaker DJL. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Перед применением AWS рекомендует самостоятельно оценить её качество и соответствие требованиям конкретного использования.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF — это GGUF-квантизации модели Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, разработанной Empero. Модель предназначена для запуска в llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan, KoboldCpp и других совместимых средах. Она создана на основе Qwen3.5-9B и дообучена более чем на 500 миллионах токенов трасс Claude Mythos и Claude Fable с использованием внутреннего инструмента Empero AI rethink. Модель ориентирована на рассуждения, агентские сценарии, вызов функций, анализ кибербезопасности и биомедицинских задач. Она поддерживает нативный function calling по спецификации Qwen3.5, английский язык и контекст до 1 048 576 токенов благодаря масштабированию RoPE YaRN. Это мультимодальная модель с поддержкой изображений: для обработки изображений требуется отдельный файл vision projector mmproj, унаследованный от Qwen3.5-9B. Заявлены возможности описания изображений, OCR, чтения графиков и таблиц, понимания интерфейсов и документов, а также базового пространственного анализа. Доступны варианты квантизации от Q4_K_M до Q8_0 и BF16, включая версии с MTP для спекулятивного декодирования. Q4_K_M указан как рекомендуемый компромисс между размером и качеством. Сильными сторонами являются большой контекст, рассуждения, поддержка инструментов и локального мультимодального запуска. Ограничения включают зависимость производительности и качества от выбранной квантизации, поддержки MTP конкретным рантаймом и наличия отдельного vision projector для изображений; подробные результаты оценки и полное описание возможностей находятся в карточке базовой модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k — языковая модель NousResearch на архитектуре Mistral-7B, дополнительно предобученная на данных с длинным контекстом в течение 1500 шагов с применением метода YaRN. Модель предназначена для генерации текста и обработки длинных входных последовательностей, например анализа объёмных документов и поиска ответов в них. В карточке заявлено окно контекста до 128 тысяч токенов. По метаданным, модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате PyTorch для Transformers; базовая модель — Mistral-7B-v0.1. В README приведены результаты тестов длинного контекста и стандартных языковых бенчмарков, где качество на коротком контексте немного ниже, чем у исходной Mistral-7B-v0.1. Указанная лицензия — Apache-2.0. Для загрузки README рекомендует использовать актуальную версию Transformers и параметр trust_remote_code=True.

Infinity-Parser2-Flash — мультимодальная модель понимания и разбора документов от Infly. Она основана на плотной архитектуре Qwen3.5 и предназначена для быстрого извлечения содержимого и структуры из изображений документов и PDF с выводом в Markdown или структурированном виде. Модель решает задачи OCR, анализа макета и порядка чтения, распознавания таблиц, графиков и химических формул, а также визуальных вопросов по документам. В README заявлены низкая задержка и скорость вывода в 3,68 раза выше, чем у предыдущей Infinity-Parser-7B; подробные показатели Flash в карточке не приведены. Модель работает с изображениями и текстовыми инструкциями, а её основной заявленный языковой охват — английский и китайский. Лицензия — Apache-2.0. Качество может снижаться на многоязычных документах, сложных графиках и повернутых элементах таблиц; модель не сохраняет тонкое форматирование текста и может ненадёжно выполнять сложные многошаговые инструкции по изображению.

LightOnOCR-2-1B-ocr-soup — объединённая версия модели LightOnOCR-2 от LightOnAI. Это плотная vision-language-модель семейства Mistral3 с 1 млрд параметров, предназначенная для преобразования страниц документов в текст с сохранением естественного порядка чтения. Она принимает изображения страниц, в том числе отрисованные из PDF, и подходит для распознавания сканов, таблиц, форм, научных статей и LaTeX. Вариант ocr-soup объединяет базовый чекпойнт с весами, обученными методом RLVR, с помощью слияния task arithmetic; авторы заявляют о более стабильной работе на сложных категориях документов. Для LightOnOCR-2 также заявлены улучшенное покрытие французских документов, arXiv и сканов, а также более чистая нормализация текста. Модель рассчитана на работу через Transformers, поддерживает визуальный ввод и диалоговый интерфейс; для использования требуется версия Transformers, установленная из исходного кода. В карточке приведены сравнительные заявления о скорости и результатах на OlmOCR-Bench, но подробности методики отнесены к статье. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Для подготовки PDF рекомендуется отрисовывать каждую страницу в PNG или JPEG с максимальной стороной около 1540 пикселей; качество может зависеть от рендеринга и сложности документа.