IV.4Клиническая медицина и общественное здоровье

MOMENT-1-Large — крупная модель семейства MOMENT, разработанная Auton Lab при Университете Карнеги — Меллона для универсального анализа временных рядов. Она предназначена для прогнозирования, классификации, обнаружения аномалий, восстановления пропусков и получения представлений временных рядов; может применяться без дообучения или с небольшим числом примеров, а также настраиваться на специализированных данных. Модель относится к семейству foundation-моделей для временных рядов. В README указаны варианты Small, Base и Large, но точное число параметров и длина контекста для этого репозитория не приведены. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — MIT.

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.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-NVFP4-GGUF — квантованная версия в формате GGUF модели empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, разработанной Empero AI на базе Qwen3.5-9B. Модель предназначена для рассуждений, диалогов, работы с изображениями и вызова инструментов. Она принимает контекст до 1 048 576 токенов с масштабированием YaRN и использует отдельный визуальный энкодер SigLIP; указанный в карточке основной язык — английский. По данным README, модель дообучали на более чем 500 млн токенов трасс Claude Mythos и Claude Fable. Среди заявленных сильных сторон — работа с длинными документами и кодовыми базами, математические задачи, кибербезопасность, биомедицина и клинические вопросы. В README также заявлены нативный вызов инструментов и улучшение результатов бенчмарков относительно базовой модели. Основные веса представлены в NVFP4, а визуальный энкодер — в F16; README рекомендует NVFP4 для ускорения на видеокартах NVIDIA Blackwell. Модель не проходила дополнительную настройку зрения: визуальные возможности унаследованы от базовой модели. Она может выдавать чрезмерно уверенные конкретные сведения, включая идентификаторы CVE и дозировки препаратов; для точных ответов рекомендуются проверка инструментами и прикладной защитный слой. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Sieddi/Octen-Embedding-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Octen/Octen-Embedding-8B, поэтому описание составлено по ней. 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.

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.

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.

Hercules-3.0-Mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная Locutusque на базе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы с весами используется Transformers, файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и следования сложным инструкциям в научных и технических областях, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. Она также рассчитана на вызов функций и помощь с кодом, в том числе в сценариях, где функции используются для исполнения кода. Обучение проводилось на Hercules-v3.0 и наборе разнообразных диалоговых, инструкционных, медицинских, математических и кодовых данных. Модель может выдавать токсичные ответы, ошибаться и галлюцинировать, особенно в специализированных темах; вызов функций также может быть использован небезопасно. В README рекомендуется предпочесть Hercules-2.5 до выхода Hercules-3.1 из-за ухудшения качества, связанного с одним из наборов обучения. Лицензия — Apache-2.0.

Argus-Colqwen3.5-2b-v0 — модель для поиска по визуальным документам, разработанная группой Data Science Университета Инсбрука. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-VL-2B-Instruct с 2,32 млрд параметров и мультимодальной архитектурой: она формирует многовекторные представления визуальных токенов размерностью 1024 и сопоставляет запросы со страницами документов с помощью late interaction MaxSim. Query-conditioned mixture of experts направляет регионы страницы в специализированные эксперты с учётом запроса, поэтому представление одной страницы может меняться в зависимости от того, какую информацию ищут. Модель предназначена для извлечения релевантных страниц и документов по текстовому запросу, в том числе в задачах визуального поиска по страницам документов. В README приведены результаты на ViDoRe v1 и v2; выпуск fp32 получен объединением LoRA-адаптера с базовой моделью, также существует вариант bf16. Модель принимает текстовый запрос и изображение документа и выдаёт векторы для ранжирования релевантности. Карточка описывает её как англоязычно-ориентированную; обучение также использовало мультиязычный набор, но его доля мала. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Ограничения: качество на языках помимо английского не оценено в этой версии, а более сложные текстовые запросы могут обрабатываться хуже, чем более крупной 4B-моделью. Маршрутизация через экспертов добавляет около 5% к задержке инференса относительно плотной базовой модели.

bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом линейного слияния. В неё вошли allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и meditsolutions/Llama-3.1-MedIT-SUN-8B. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; работает через библиотеку Transformers, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям и решения разнообразных текстовых задач; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Среди опубликованных оценок — 81,94 на IFEval и 32,50 на BBH. Метаданные не устанавливают основной язык, поэтому язык в описании не уточняется. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Hercules-2.5-Mistral-7B — дообученная Locutusque языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Она генерирует текст и рассчитана на следование сложным инструкциям, диалог, вызов функций и ответы по научным и техническим темам, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. В карточке указано контекстное окно 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для специализированных чат-ботов, учебных помощников и генерации кода с вызовом функций. По карточке, при оценке на Open LLM Leaderboard она набрала 63,59 балла в среднем. Лицензия — Apache-2.0. Модель может выдавать токсичный контент, фактические ошибки и галлюцинации, в том числе в специализированных областях. Вызов функций требует подходящей внешней инфраструктуры; результаты и безопасность ответов следует проверять.

Hercules-3.1-Mistral-7B — дообученная Locutusque языковая модель на основе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для диалогов и генерации текста, следования многошаговым инструкциям и работы с вызовами функций. Модель подходит для научных и технических чат-ботов, учебных помощников, а также генерации кода и сценариев, где инструменты вызываются через функции. В карточке заявлены знания по биологии, химии, физике, математике, медицине и информатике; обучающий набор Hercules-v3.0 объединяет данные из нескольких наборов инструкций и диалогов. README не уточняет поддерживаемые естественные языки; метаданные отмечают код. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможны токсичные, предвзятые, фактически неверные или вводящие в заблуждение ответы, особенно в специализированных областях. Вызовы функций сами по себе не гарантируют безопасного выполнения действий: результаты модели следует проверять.

NuExtract-2.0-8B-GGUF — мультимодальная и многоязычная модель компании NuMind, предназначенная для структурированного извлечения информации. Она принимает текстовые и визуальные входные данные, а также JSON-шаблон с описанием требуемых полей, и возвращает извлечённые значения в структурированном виде. Модель подходит для обработки документов, форм, изображений и других источников, где требуется преобразовать неструктурированные данные в JSON. Модель основана на Qwen2.5-VL-7B-Instruct и содержит около 8 млрд параметров; распространяется в формате GGUF для запуска с совместимыми средствами, включая llama.cpp. Поддерживаются строковые значения, verbatim-string для дословного извлечения, числа, даты и времени в формате ISO, массивы, перечисления и multi-label-категории. При отсутствии подходящей информации модель возвращает null или пустой массив. Для задач извлечения рекомендуется температура, равная или близкая к 0. К сильным сторонам относятся специализированная настройка на извлечение, поддержка текста и изображений, многоязычность и возможность задавать целевую структуру результата. README не указывает точный размер контекста, перечень поддерживаемых языков и количественные результаты бенчмарка; также не описывает ограничения качества для отдельных языков или типов документов. Модель распространяется по лицензии MIT.

Hercules-2.0-Mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная Locutusque и дообученная на базе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Она предназначена для выполнения инструкций, диалогов и вызова функций в научных и технических темах, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлены возможности генерации кода и вызова функций. Модель подходит для специализированных чат-ботов, учебных помощников, ответов на технические вопросы и генерации кода. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Возможны фактические ошибки и галлюцинации, в том числе в специализированных областях; обучающие данные могут содержать токсичные примеры и предубеждения.

Matryoshka Text Embedding v1 — мультиязычная модель эмбеддингов текста на базе энкодера XLM-RoBERTa, дообученная с применением Matryoshka Representation Learning. Она преобразует тексты в векторы для семантического поиска, сравнения предложений и извлечения документов; поддерживает семь размерностей эмбеддинга от 64 до 1024, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и объёмом хранения. Максимальная длина последовательности — 8194 токена по метаданным модели; README указывает 8192 токена. Модель предназначена для поиска по научной литературе, правовым и медицинским документам, веб-страницам и каталогам товаров, а также для рекомендаций и индексации больших коллекций. В карточке заявлена поддержка более 100 языков; метаданные отдельно перечисляют английский, арабский, немецкий, испанский, французский, китайский, русский, турецкий, корейский, японский, итальянский, португальский и нидерландский. Метаданные указывают 658,7 млн параметров, тогда как README приводит около 568 млн. Модель выпущена hasankursun и дообучена на FacebookAI/xlm-roberta-base. Для лучшего соответствия исходному качеству используют полную размерность или крупные векторы; усечение уменьшает требования к хранению и вычислениям, но может снизить качество. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с обязательной атрибуцией и ограничивает коммерческое применение.

Qwen3-VL-8B-Instruct-Unredacted-MAX-FP8 — мультимодальная vision-language модель, опубликованная prithivMLmods и основанная на Qwen3-VL-8B-Instruct-Unredacted-MAX. Это FP8-сжатая версия с архитектурой на 8 млрд параметров, предназначенная для анализа изображений, генерации подробных подписей и рассуждений по сложному визуальному содержимому. В карточке указана поддержка английского языка, а основная модальность описана как image-text-to-text. Модель рассчитана на расширенное визуальное рассуждение, включая анализ художественных, технических, медицинских, исторических, абстрактных и исследовательских материалов. Возможные сценарии применения включают генерацию описаний для датасетов и метаданных, задачи доступности, архивирование визуальных данных, red-teaming, исследование механизмов отказа и творческое повествование. Она поддерживает динамическое разрешение и различные соотношения сторон изображений. Ключевая особенность — квантование весов и активаций в формате FP8 W8A8 с использованием BF16 и F8_E4M3, что снижает потребление VRAM и может повысить производительность инференса при сохранении возможностей исходной модели. Вариант оптимизирован для Hopper и совместимых GPU, однако для обработки изображений высокого разрешения и длинной генерации всё ещё требуется достаточно VRAM и совместимое аппаратное обеспечение. Abliterated fine-tuning уменьшает встроенные отказы, поэтому модель может генерировать чувствительное или спорное содержимое; результаты требуют ответственного и законного использования. Лицензия — Apache-2.0.

Ziya-Reader-13B-v1.0 是 IDEA-CCNL 团队开发的中文知识问答模型，基于 13B 参数的 Llama 2，并在通用数据和检索问答数据上微调。它采用 Llama 自回归 Transformer 架构，使用位置插值扩展上下窗口；README указывает 8k токенов, тогда как метаданные Hugging Face указывают нативный контекст 4096 токенов. Модель отвечает на вопросы по одному или нескольким предоставленным документам, поддерживает поиск релевантных документов и суммаризацию длинных текстов, а также общее общение в формате вопрос–ответ. В карточке описана устойчивость к изменению порядка документов и приведены оценки на китайских наборах LongBench. Предназначена прежде всего для китайских сценариев баз знаний, retrieval QA и клиентской поддержки, в том числе в праве, финансах и медицине. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса PyTorch; указанная лицензия — GPL-3.0. Результаты зависят от качества и полноты переданных документов; заявленные оценки основаны на тестах разработчиков и не гарантируют качество в конкретной предметной области.

Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-12b-GGUF — квантизированная версия языковой модели Dans-PersonalityEngine V1.3.0-12b, разработанной PocketDoc и подготовленной bartowski. Модель предназначена для генерации текста, ролевого общения, написания и продолжения историй, совместного написания, решения математических и логических задач, работы с кодом, инструментами и функциями, а также обработки специализированных сценариев в областях химии, биологии, климата, права, медицины и финансов. Модель имеет размер 12 млрд параметров и распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q4–Q8; размеры файлов составляют примерно от 7,8 до 24,5 ГБ. Заявлена поддержка английского, арабского, немецкого, французского, испанского, хинди, португальского, японского и корейского языков. Формат запросов использует специальные токены [gMASK], <sop>, <|system|>, <|user|> и <|assistant|>. Сильными сторонами являются широкий набор обучающих данных, ориентированность на ролевые и творческие задачи, многоязычность и наличие вариантов с разным балансом качества и требований к памяти. Ограничения включают необходимость значительных вычислительных ресурсов, зависимость качества от выбранной квантизации и отсутствие в README сведений о размере контекстного окна, конкретной архитектуре базовой модели и результатах независимого тестирования. Указана лицензия Apache-2.0.

QuantFactory/Llama-3-Hercules-5.0-8B-GGUF — квантованная версия языковой модели Llama-3-Hercules-5.0-8B, созданная с использованием llama.cpp. Базовая модель основана на Llama-3-8B и дообучена Locutusque на датасете Locutusque/hercules-v5.0. Модель предназначена для генерации текста и использует формат запросов OpenAI ChatML с поддержкой вызовов функций. Модель ориентирована на выполнение сложных многошаговых инструкций, диалоговое взаимодействие, работу с научной и технической тематикой, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и компьютерные науки. Она может применяться для специализированных чат-ботов, образовательных ассистентов, генерации кода и сценариев, где требуется выполнение функций через вызовы инструментов. В README не указаны поддерживаемые языки и максимальная длина контекста. Ключевые ограничения включают риск галлюцинаций и фактических ошибок, особенно в специализированных областях, наличие токсичных или вредных примеров в обучающих данных, возможное воспроизведение предубеждений и риск злоупотребления функциональностью вызова функций. Условия распространения обозначены лицензией llama3.

Qwen2-VL-72B-Instruct — мультимодальная модель компании Qwen, дообученная для следования инструкциям на основе Qwen/Qwen2-VL-72B. Она принимает текст и изображения, а также видео для визуального анализа, и формирует текстовые ответы. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2-VL с динамическим разрешением изображений и мультимодальным позиционным кодированием M-ROPE; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям и видео, анализа документов и визуального содержимого, а также диалога и создания текстового описания по визуальному материалу. Она поддерживает разные разрешения и пропорции изображений; в README также описана возможность интеграции в системы, управляющие устройствами по визуальному окружению и текстовым инструкциям. Видеовход ограничен локальными файлами, а аудио в видео модель не понимает. Согласно README, известные ограничения включают неточный подсчёт объектов, слабое пространственное рассуждение, трудности со сложными многошаговыми инструкциями и ограниченное распознавание конкретных людей и объектов интеллектуальной собственности. Данные об изображениях актуальны до июня 2023 года. Модель распространяется под лицензией с меткой Hugging Face «other»; конкретные условия лицензии следует сверить в карточке репозитория.

Calcium-Opus-14B-Elite-1M — плотная языковая модель семейства Qwen2, выпущенная prithivMLmods и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M. По метаданным, модель содержит 14 млрд параметров, использует Transformers и формат safetensors, а её нативный контекст составляет до 1,01 млн токенов. Карточка заявляет улучшения в рассуждениях, работе с длинным контекстом, математике и поддержке более 50 языков; также заявлены мультимодальные возможности для текста, изображений и табличных данных, однако метаданные подтверждают только задачу генерации текста. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая анализ длинных материалов, ответы с подробными рассуждениями и работу с техническими, юридическими, медицинскими и финансовыми темами. В качестве сценариев карточка также называет клиентскую поддержку, перевод и анализ документов. Подтверждённый основной язык — английский; более широкая языковая и мультимодальная поддержка заявлена в README, но не отражена в метаданных. Для запуска на длинном контексте требуются значительные вычислительные ресурсы; карточка также предупреждает о возможной избыточности ответов в очень длинных творческих задачах и о смещениях на малоресурсных языках. Лицензия — Apache-2.0.

Locutusque разработала Llama-3-NeuralHercules-5.0-8B — дообученную модель семейства Llama 3 для диалогов и решения сложных задач. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы; в карточке заявлена поддержка английского и многоязычное применение. Модель дообучена на Hercules v5.0 в течение двух эпох, а затем на mlabonne/orpo-dpo-mix-40k методом DPO. Её предполагаемые сценарии — ответы на вопросы, научное и математическое рассуждение, помощь с программированием и разбор медицинских текстов. Указана лицензия Llama 3 в метаданных, тогда как README заявляет Apache-2.0; условия лицензирования следует сверить с актуальными файлами репозитория перед использованием.

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-3-Taiwan-70B-Instruct — языковая модель команды проекта TAME, дообученная на архитектуре Llama 3 для пользователей традиционного китайского языка Тайваня и английского. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и предназначена для генерации текста и многоходового диалога. Модель обучена на корпусе традиционного китайского и английского языков, включающем общие и отраслевые знания по праву, производству, медицине и электронике. В карточке заявлены возможности понимания и генерации языка, рассуждений, извлечения сущностей, структурированного вывода и вызова функций; также описано применение в RAG-сценариях. Для подключения к внешнему поиску или функциям нужна соответствующая обвязка приложения. В README приведены результаты оценок на тайваньских языковых и предметных тестах, однако они не гарантируют качество в конкретной задаче. Модель выпущена по лицензии Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

InternVL3-78B — разработанная OpenGVLab мультимодальная большая языковая модель семейства InternVL3 для диалога и задач на стыке зрения и языка. Она принимает текст, изображения и видео, а также поддерживает работу с несколькими изображениями в одном запросе. Архитектура следует схеме ViT-MLP-LLM: визуальный энкодер InternViT соединён через MLP-проектор с языковой моделью; для изображений используются динамическое разбиение на фрагменты 448×448 и кодирование визуальных позиций V2PE. Вариант содержит 78 млрд параметров. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям и видео, визуального рассуждения, анализа диаграмм и промышленных изображений, понимания 3D-сцен, работы с графическими интерфейсами и использования инструментов. Она также выполняет текстовые задачи и поддерживает многоязычный диалог. Карточка сообщает об улучшенных мультимодальном восприятии и рассуждении относительно InternVL 2.5, но не приводит здесь конкретных численных оценок. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; для эксплуатации модели такого размера требуются значительные вычислительные ресурсы. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием нужно проверить условия в репозитории модели.

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.