IV.3Страхование и актуарные задачи

prithivMLmods/Qwen2-VL-OCR2-2B-Instruct — дообученная модель на основе Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct для распознавания текста на изображениях, понимания английского текста и решения математических задач с выводом формул в LaTeX. Это мультимодальная разговорная модель семейства Qwen2-VL с архитектурой Qwen2VLForConditionalGeneration и 1,5 млрд параметров. Она принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для извлечения текста из изображений и документов, разбора математических выражений и ответов на вопросы по визуальному содержимому. Карточка также описывает возможности базовой Qwen2-VL по анализу видео и многоязычного текста на изображениях, однако специализация этого дообучения сосредоточена на OCR и LaTeX. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — мультимодальная инструктивно настроенная модель семейства Qwen, опубликованная в репозитории Unsloth и основанная на Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Это плотная модель на 32 млрд параметров с архитектурой Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, предназначенная для диалога по изображениям и видео и генерации текстовых ответов. Контекст модели по метаданным составляет до 128 000 токенов; в README описаны обработка изображений с динамическим разрешением и видео с выборкой кадров по времени. Модель распознаёт объекты и текст на изображениях, анализирует диаграммы и макеты, локализует объекты с помощью координат, отвечает на вопросы о содержимом изображений и видео и формирует структурированные данные, например из счетов и форм. Также README отмечает улучшенные математические рассуждения и поддержку сценариев визуального агента с использованием инструментов. В README указано, что для длинных текстов свыше 32 768 токенов применяется YaRN; это следует учитывать при настройке обработки контекста, поскольку конфигурация README задаёт именно эту длину до экстраполяции. Для видео описана поддержка локальных файлов, а совместимость URL зависит от версии сторонней библиотеки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

HunyuanOCR-1.5 — компактная специализированная модель компьютерного зрения и языка для распознавания и обработки текста на изображениях. Карточка описывает её как разработку команды Hunyuan; репозиторий Evan-613/HunyuanOCR содержит веса модели HunyuanOCR-1.5. По метаданным, модель использует плотную архитектуру Hunyuan-VL с 463,5 млн параметров, работает через Transformers и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для разбора документов, обнаружения и распознавания текста на изображениях, извлечения информации и перевода текста с изображений. README также указывает на поддержку OCR для редких и древних письменностей и вопросов по нескольким изображениям. Веса доступны в формате safetensors; для развёртывания описаны Transformers, vLLM и конвертация в GGUF для llama.cpp. README указывает лицензию как other, поэтому конкретные условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

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.

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.

Imgscope-OCR-2B-0527 — мультимодальная модель prithivMLmods, дообученная на базе Qwen2-VL-2B-Instruct. Она принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текст; заявленные сценарии включают распознавание печатного текста и сложного рукописного письма, разбор структуры документов, ответы на вопросы по изображениям и преобразование математических выражений в LaTeX. В карточке также заявлены работа с видео и диалоговый режим. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2-VL и формат safetensors; длина контекста — 32 768 токенов. Для обучения указаны наборы OCR чеков и счетов, LaTeX OCR и извлечения информации из LaTeX-документов. README заявляет поддержку OCR на нескольких языках, включая английский, китайский, японский, корейский, арабский и вьетнамский, но подробная оценка по языкам не приведена. Лицензия — Apache-2.0. Заявления о качестве на бенчмарках и длительности обрабатываемых видео приведены в README без результатов оценки в доступных данных.

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.

DeepSeek-OCR 2 — мультимодальная модель DeepSeek для распознавания текста и анализа документов по изображениям. Она использует архитектуру DeepSeek-VL2 с причинным языковым декодером и рассчитана на запуск через Transformers на GPU NVIDIA; README также упоминает ускоренный инференс и обработку PDF через vLLM. Модель поддерживает динамическое разрешение изображений: указан режим от 0 до 6 фрагментов 768×768 и одного изображения 1024×1024. Размер модели составляет 559,7 млн параметров, контекст — 8192 токена. В карточке заявлена поддержка многоязычного ввода. Модель подходит для извлечения текста с изображений и документов, включая сценарии OCR и работы с PDF. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска README приводит зависимости для Transformers и CUDA; указанные версии окружения могут потребовать соответствующей GPU-конфигурации.

GPT-5.5 Pro — высокопроизводительная модель OpenAI, ориентированная на глубокие рассуждения и точность при решении сложных задач с высокой ценой ошибки. По карточке модели она поддерживает контекстное окно более 1 млн токенов: до 922 тыс. входных и 128 тыс. выходных токенов. Модель предназначена для сложных рабочих сценариев, где важны развёрнутый анализ и точные ответы. Метаданные каталога классифицируют её как image-text-to-text, однако доступные сведения не описывают конкретные визуальные возможности или дополнительные модальности. В карточке не приведены сведения о лицензии и базовой модели; поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Указанные характеристики не раскрывают ограничений модели или подтверждённых областей применения.

NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL — мультимодальная модель NVIDIA на архитектуре Transformer с визуальным энкодером CRadioV2-H и языковой частью NVIDIA Nemotron Nano 12B v2. Модель содержит 12,6 млрд параметров и принимает текст, изображения и видео; контекст вместе с ответом — до 128 тысяч токенов. Для изображений поддерживается до четырёх входных кадров или страниц за запрос, для видео — от 8 до 128 кадров с частотой 2 кадра в секунду. Модель предназначена для мультимодального анализа документов, визуальных вопросов и ответов, суммаризации изображений и видео, а также рассуждений по визуальному содержимому. Подходит для извлечения сведений из счетов, чеков и руководств, а также для обработки нескольких страниц документа за один запрос. README указывает английский как поддерживаемый язык; обучающие данные включают также китайский и другие языки для отдельных визуальных задач, что не подтверждает полноценную поддержку этих языков в диалоге. Модель выдаёт текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Для обработки видео кадры необходимо извлечь заранее; видео декодирование не входит в модельный пайплайн. Указаны ограничения по числу и разрешению изображений, а также ориентация на системы с GPU NVIDIA. README заявляет готовность к коммерческому использованию, однако в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория.

olmOCR-2-7B-1025-bf16 — преобразованная в формат MLX модель сообщества mlx-community на основе allenai/olmOCR-2-7B-1025. Это визуально-языковая модель с архитектурой Qwen2.5-VL и 7,1 млрд параметров, предназначенная для обработки изображений с выдачей текста. Карточка этой копии отсылает за подробностями к исходной модели. Модель подходит для OCR и извлечения текстовой информации из изображений и документов. Она принимает изображения и текстовые инструкции, а результат выдаёт в виде текста; заявленный родительский чекпойнт поддерживает контекст до 128 000 токенов. По метаданным, исходная модель дообучена на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, а данная копия преобразована в формат MLX. Лицензия — Apache-2.0.

QianfanOCR — мультимодальная модель для распознавания и понимания содержимого изображений, представленная в репозитории bairongz. Она основана на дообученной OpenGVLab/InternVL3_5-4B-MPO и использует архитектуру QianfanOCRForConditionalGeneration; файлы опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы, в том числе в диалоговом режиме. Модель подходит для OCR и извлечения сведений из изображений, а также для вопросов и ответов по их содержимому. Метаданные указывают на многоязычную поддержку и наборы данных MMPR-v1.2 и MMPR-Tiny. Используется лицензия Apache-2.0. Карточка описывает семейство InternVL3.5 в целом, поэтому конкретные показатели качества и длина контекста именно QianfanOCR здесь не установлены.

Карточка модели zenosai/MonkeyOCRv2-S на Hugging Face совпадает с карточкой zenosai/MonkeyOCRv2-B-Parsing, поэтому описание составлено по ней. MonkeyOCRv2-B-Parsing — мультимодальная модель для разбора документов, разработанная командой MonkeyOCRv2. Она принимает изображения документов и предназначена для извлечения и структурирования их содержимого; модель также поддерживается как парсер PDF в RAGFlow. В README указана оценка на документах 17 языков, включая цифровые и сфотографированные документы, однако конкретные языки не перечислены. Модель использует плотную архитектуру MonkeyOCRv2ForCausalLM и содержит 507,9 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, библиотеку Transformers и формат весов Safetensors. В README описаны запуск через Transformers и vLLM, а также возможность дообучения на собственных данных. Лицензия — Apache-2.0. Подходит для разбора PDF и изображений документов с выдачей текстового представления, в том числе для последующей работы с содержимым в RAG-системах. Ограничение: README не приводит перечень поддерживаемых языков и подробностей о формате или точности результатов для отдельных типов документов.

NuExtract-tiny — компактная языковая модель NuMind для извлечения структурированной информации из текста. Она основана на Qwen1.5-0.5B и дообучена на частном высококачественном синтетическом наборе данных. Модель принимает текст и JSON-шаблон с полями, которые нужно извлечь, и генерирует результат в заданной структуре. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; модель содержит 463,9 млн параметров, использует формат safetensors и имеет контекстное окно 32 768 токенов по метаданным. В README для извлечения рекомендуется передавать текст длиной менее 2 000 токенов. Модель рассчитана на извлечение фактов, сущностей и других заданных полей без перефразирования: согласно карточке, весь её текстовый вывод должен присутствовать в исходном тексте. Она показывает хорошие результаты без примеров, однако разработчик рекомендует дообучать её под конкретную задачу как минимум на 30 примерах. Карточка отмечает, что версия устарела. Лицензия — MIT.

Unsloth/Nanonets-OCR-s — модель оптического распознавания символов на основе Qwen2.5-VL, представленная в формате safetensors и рассчитанная на преобразование изображений документов в структурированный Markdown. Она предназначена для извлечения текста и элементов сложной вёрстки с последующей обработкой в системах на базе LLM. Модель распознаёт формулы и записывает их в LaTeX, извлекает таблицы в Markdown или HTML, описывает изображения, а также отмечает подписи, водяные знаки и состояния флажков в формах. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и поддерживает контекст до 128 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий Unsloth обозначен как дообучение nanonets/Nanonets-OCR-s; карточка также заявляет улучшенную точность версии Unsloth Dynamic 2.0, но не приводит сопоставительных результатов. Модель подходит для оцифровки деловых и юридических документов, форм, таблиц и страниц с математическими формулами, а также для подготовки содержимого документов к поиску и обработке LLM. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

NuExtract-1.5-tiny — разработанная NuMind модель извлечения структурированной информации, дообученная на Qwen/Qwen2.5-0.5B на частном высококачественном наборе данных. Она принимает текст документа и JSON-шаблон с нужными полями и генерирует заполненную структуру; модель настроена на точное извлечение, поэтому старается сохранять формулировки исходного текста. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 с 494 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. README заявляет поддержку английского, французского, испанского, немецкого, португальского и итальянского языков, а также работу с длинными документами. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — MIT. Модель подходит для извлечения полей из документов и преобразования неструктурированного текста в JSON. Для более стабильного извлечения рекомендуется температура, равная нулю или близкая к ней. Русский язык среди заявленных языков не указан; качество извлечения в README не охарактеризовано численными результатами.

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

Camel-Doc-OCR-062825 — дообученная PrithivMLmods модель на базе Qwen2.5-VL-7B-Instruct для распознавания и анализа документов. Она принимает изображения и текстовые запросы, извлекает содержимое и структурированные сведения, связывает элементы документа и отвечает на вопросы по его содержимому. Модель ориентирована на работу с таблицами, графиками, математическими выражениями, сложной разметкой страниц, слайдами и мультимодальными материалами; заявлены также понимание видео и визуально управляемое взаимодействие с устройствами. Модель построена на плотной мультимодальной архитектуре Qwen2.5-VL и содержит 7,1 млрд параметров. Базовая модель поддерживает контекст до 128 000 токенов. В карточке заявлена работа с несколькими языками, но отмечена переменная точность для редких языков и письменностей. Модель выпущена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди ограничений — снижение качества на нечетких или частично закрытых изображениях, высокие требования к ресурсам и возможные галлюцинации. Длительная обработка видео требует значительной памяти; потоковая работа не оптимизирована.

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

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.

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

olmOCR-7B-0225-preview-bf16 — конверсия модели allenai/olmOCR-7B-0225-preview в формат MLX, подготовленная сообществом mlx-community с помощью mlx-vlm версии 0.1.14. Это мультимодальная модель на архитектуре Qwen2-VL с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct. Она предназначена для преобразования изображений документов в текст и ответа на запросы по их содержимому. Модель принимает текст и изображения, выдаёт текст; поддерживаемая длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Для подробностей о назначении и качестве авторы отсылают к карточке исходной модели.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct — мультимодальная инструкция-тюнингованная модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на 71,5 млрд параметров с архитектурой Qwen2_5_VLForConditionalGeneration; она принимает текст, изображения и видео и выдаёт текстовые ответы, включая структурированные данные. Модель рассчитана на диалоговые сценарии с визуальным содержимым. Модель распознаёт и анализирует объекты, текст, диаграммы, графики и макеты на изображениях, понимает длинные видео и может указывать временные сегменты событий. Она также поддерживает визуальную локализацию объектов с координатами в виде рамок или точек и может управлять инструментами в сценариях взаимодействия с компьютером или телефоном. Контекст составляет до 128 000 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. К сильным сторонам относятся работа с изображениями и видео, структурированные ответы и динамическая обработка разрешения и частоты кадров. Обработка изображений с высоким разрешением требует больше вычислительных ресурсов; для видео описана поддержка локальных файлов, а работа с URL зависит от сторонней библиотеки. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить в файлах репозитория.

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

nandraj/NaviDC-OCR-GGUF — это конвертированная в формат GGUF версия мультимодальной Vision-Language Model NaviDC-OCR, разработанной организацией StarDoc-AI. Репозиторий nandraj не содержит оригинальных обучающих весов и не заявляет о дополнительном обучении или дообучении модели. Модель предназначена для анализа цифровых и сфотографированных документов. Она поддерживает OCR и извлечение текста, разбор документов, распознавание таблиц и формул, анализ структуры и расположения элементов, определение порядка чтения, обработку искажённых документов, а также понимание научных документов. Модель имеет около 1,2 млрд параметров и работает с изображениями и текстом; точные сведения о языках и размере контекста в README не указаны. Основной формат распространения — GGUF для локального запуска через llama.cpp и совместимые среды, включая сценарии на CPU и GPU. Доступны варианты с разным уровнем квантования от F16 до Q2_K–Q8_0, а мультимодальный компонент поставляется отдельно в файле MMProj. Для работы требуется пропатченная сборка llama.cpp: стандартная версия не загружает модель из-за ошибки проверки размеров тензоров. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

Карточка модели tiensi/Qwen2.5-VL-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Qwen2.5-VL-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-VL-3B-Instruct — мультимодальная модель Alibaba семейства Qwen2.5-VL, представленная в репозитории unsloth как дообученная версия Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Она принимает текст и изображения, а также может анализировать видео, и формирует ответы на естественном языке или структурированный вывод. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, чтения текста и таблиц на изображениях, анализа диаграмм и макетов, поиска объектов с координатами, понимания событий в видео и взаимодействия с интерфейсами через визуальные сигналы. Модель использует плотную архитектуру Qwen2.5-VL с примерно 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов согласно метаданным. README описывает динамическое разрешение изображений, обработку видео с временной привязкой событий, локализацию объектов в виде рамок или точек и структурированные ответы, например для счетов и форм. Карточка также указывает возможности чата и зрения; для работы заявлена библиотека Transformers. README содержит примеры использования с Transformers и ModelScope. Для видео указана зависимость совместимости URL от сторонних библиотек, а длинный текстовый контекст в README описан через YaRN с базовой конфигурацией 32 768 токенов; при расширении контекста возможна потеря качества пространственной и временной локализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели 6chongbin/Qwen2.5-VL-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Qwen2.5-VL-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-VL-3B-Instruct — мультимодальная модель Alibaba семейства Qwen2.5-VL, представленная в репозитории unsloth как дообученная версия Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Она принимает текст и изображения, а также может анализировать видео, и формирует ответы на естественном языке или структурированный вывод. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, чтения текста и таблиц на изображениях, анализа диаграмм и макетов, поиска объектов с координатами, понимания событий в видео и взаимодействия с интерфейсами через визуальные сигналы. Модель использует плотную архитектуру Qwen2.5-VL с примерно 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов согласно метаданным. README описывает динамическое разрешение изображений, обработку видео с временной привязкой событий, локализацию объектов в виде рамок или точек и структурированные ответы, например для счетов и форм. Карточка также указывает возможности чата и зрения; для работы заявлена библиотека Transformers. README содержит примеры использования с Transformers и ModelScope. Для видео указана зависимость совместимости URL от сторонних библиотек, а длинный текстовый контекст в README описан через YaRN с базовой конфигурацией 32 768 токенов; при расширении контекста возможна потеря качества пространственной и временной локализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-VL-3B-Instruct — мультимодальная модель Alibaba семейства Qwen2.5-VL, представленная в репозитории unsloth как дообученная версия Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct. Она принимает текст и изображения, а также может анализировать видео, и формирует ответы на естественном языке или структурированный вывод. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, чтения текста и таблиц на изображениях, анализа диаграмм и макетов, поиска объектов с координатами, понимания событий в видео и взаимодействия с интерфейсами через визуальные сигналы. Модель использует плотную архитектуру Qwen2.5-VL с примерно 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов согласно метаданным. README описывает динамическое разрешение изображений, обработку видео с временной привязкой событий, локализацию объектов в виде рамок или точек и структурированные ответы, например для счетов и форм. Карточка также указывает возможности чата и зрения; для работы заявлена библиотека Transformers. README содержит примеры использования с Transformers и ModelScope. Для видео указана зависимость совместимости URL от сторонних библиотек, а длинный текстовый контекст в README описан через YaRN с базовой конфигурацией 32 768 токенов; при расширении контекста возможна потеря качества пространственной и временной локализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.