IV.8Государственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуации

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.

Chitrapathak-1 — мультиязычная OCR-модель от Krutrim AI Labs для распознавания текста на изображениях документов. Она использует мультимодальную архитектуру LLaVA-типа: визуальный энкодер CLIP ViT-L/14-336, двухслойный MLP-проектор и языковую модель Krutrim-1 7B. Модель преобразует документ в текст напрямую; для плотных страниц применяет разбиение изображения на фрагменты с учётом его пропорций и общий обзор страницы. Модель предназначена для транскрибирования печатных документов на хинди, санскрите, бенгальском, маратхи, тамильском, телугу, каннада, малаялам, пенджаби и ория. По карточке, обучение включало мультимодальное предварительное обучение проектора и последующую настройку на OCR-данных: визуальный энкодер оставался замороженным, а на втором этапе совместно обучались проектор и языковая модель. Модель представлена в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах проекта.

LightOnOCR-2-1B — компактная модель распознавания документов от LightOn: плотная vision-language архитектура на 1 млрд параметров, семейство Mistral3. Она преобразует PDF-страницы, сканы и изображения документов в чистый текст с сохранением естественного порядка чтения; также подходит для распознавания таблиц и форм. Модель обучена с RLVR и рассчитана на высокую точность OCR. В README заявлены результаты уровня state of the art на OlmOCR-Bench и высокая скорость обработки. LightOnOCR-2-1B поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, нидерландский, португальский, шведский, датский, китайский и японский языки. Для запуска авторы рекомендуют Transformers версии 5 и рендеринг PDF в изображения с разрешением 200 DPI и максимальной стороной около 1540 пикселей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это дообученная модель Sentence Transformers на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, опубликованная под именем legalvn/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-500. Архитектура основана на BERT с усреднением токенных представлений; модель содержит 124,3 млн параметров и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384. Метаданные указывают на контекст до 512 токенов, а карточка модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель предназначена для вычисления семантического сходства по косинусной близости, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Примеры обучающего набора и многоязычная базовая модель указывают на поддержку вьетнамского и других языков; конкретный полный перечень языков в карточке не приведён. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zembed-1 — открытая многоязычная модель эмбеддингов ZeroEntropy, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B и дистиллированная из реранкера zerank-2 с использованием методики zELO. Она предназначена для семантического поиска и построения систем retrieval по текстам, включая поиск по финансовым, медицинским, юридическим, разговорным, производственным, научно-техническим материалам и коду. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и принимает текст; её контекст составляет до 40 960 токенов по метаданным. README заявляет поддержку проекций эмбеддингов размерностью 2560, 1280, 640, 320, 160, 80 и 40, а также бинарной квантизации с компромиссом между размером и точностью. По заявлению разработчика, модель показала более высокие результаты, чем ряд сравниваемых моделей, в оценках поиска по нескольким предметным областям; приведённые в карточке таблицы содержат лишь часть результатов. Обучение велось на многоязычных данных, более половины которых, по README, не на английском, однако конкретный перечень поддерживаемых языков не приведён; метаданные указывают английский и многоязычность. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для использования также упоминается API ZeroEntropy /models/embed.

Карточка модели TitanML/DeepSeek-OCR-2 на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2, поэтому описание составлено по ней. 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.

NuExtract3-W8A8 — квантованная версия NuExtract3, разработанная NuMind. Это мультимодальная vision-language модель объёмом 4B параметров для понимания документов, структурированного извлечения информации и преобразования изображений документов в Markdown. Модель принимает текст, изображения или их комбинацию. Для структурированного извлечения она использует JSON-шаблон и инструкции, возвращая данные в формате JSON; также поддерживает генерацию шаблонов по естественному языку или содержимому документа. Модель предназначена для OCR и обработки сканов, чеков, форм, счетов, договоров и таблиц, а также для подготовки данных к RAG-системам. Заявлена поддержка многоязычных документов, режимов вывода с рассуждением и без него. К сильным сторонам относятся единый подход к текстовым и визуальным данным, извлечение структурированных полей, обработка сложных документов и преобразование документов в Markdown с HTML для таблиц, LaTeX для математических выражений и описаниями изображений. Ограничения включают возможные ошибки распознавания, извлечения и форматирования, особенно на сложных документах и при больших объёмах входных или выходных данных; конкретные поддерживаемые языки и размер контекста в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bling-phi-2-v0 — языковая модель серии BLING, разработанная llmware для ответов на вопросы по контексту в RAG-сценариях. Это плотная модель семейства Phi с 3,5 млрд параметров, дообученная на базе Microsoft Phi-2B-Base на пользовательских инструктивных данных. Модель принимает текст и генерирует текст; основным языком в карточке указан английский. Длина контекста — 2048 токенов. Модель предназначена для прототипирования и автоматизации ответов по документам: отвечает на вопросы по предоставленному тексту, извлекает пары ключ-значение и выполняет простое суммирование. В описанном тесте RAG-Instruct-Benchmark-Tester указана точность 93 из 100; результаты теста не гарантируют аналогичного качества на других данных. Для использования необходима проверка фактов: модель может давать неполные или неточные ответы. 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.

DRAGON-YI-1.5V-9B — языковая модель llmware для ответов на вопросы по документам в сценариях RAG. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 8,6 млрд параметров; она дообучена на базе Yi-9B и принимает текстовый контекст вместе с вопросом. Модель рассчитана на английский язык и имеет контекстное окно 4096 токенов. Модель предназначена для поиска фактических ответов в сложных деловых, юридических и нормативных документах, извлечения пар «ключ — значение» и краткого суммирования. Разработчик сообщает о тестировании на RAG-Instruct-Benchmark-Tester и хороших результатах на этой оценке, однако результаты бенчмарка не гарантируют качество на других данных. Модель выдаёт текст и может ошибаться или давать неполные ответы, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — Apache 2.0. В README результаты тестирования указаны для квантизованной версии 4_K_M, тогда как репозиторий содержит веса PyTorch.

NuExtract3-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели NuExtract3, разработанной компанией NuMind на базе Qwen3.5-4B. Модель предназначена для понимания документов, структурированного извлечения информации, OCR и подготовки данных для RAG. Она обрабатывает текст, изображения или их сочетание вместе с JSON-шаблоном целевой схемы, поддерживает типизированные поля, естественно-языковые инструкции и примеры в контексте. Также модель может создавать шаблоны извлечения по описанию на обычном языке и преобразовывать документы в структурированный Markdown, включая HTML-таблицы и формулы LaTeX. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и поддерживает режимы быстрого инференса без рассуждений и более глубокого reasoning. Она ориентирована на документы разных типов, включая сканы, чеки, формы, счета, договоры и таблицы. В репозитории представлены варианты GGUF-квантизации от BF16 до Q3 и Q5, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти; для обработки изображений используется отдельный multimodal projection-файл. Заявлена поддержка запуска через llama.cpp, а исходная модель также может использоваться с vLLM и Transformers. Среди сильных сторон — объединение анализа изображений и текста, структурированный вывод и высокая эффективность на внутреннем бенчмарке NuMind. Ограничения включают зависимость качества от выбранной квантизации и возможные сбои или зацикливание при чрезмерно сложном reasoning, особенно у компактных моделей. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

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.

Qianfan-VL-70B — мультимодальная модель компании Baidu для работы с изображениями и текстом. Она сочетает языковую модель архитектуры Llama 3.1 с визуальным энкодером на основе InternViT и обучена для общих мультимодальных задач с усиленными возможностями распознавания текста и анализа документов. Модель рассчитана на контекст до 32 тысяч токенов и поддерживает динамическое разбиение изображений на фрагменты с разрешением до 4K. Она подходит для распознавания рукописного и печатного текста, извлечения структуры документов, анализа таблиц и графиков, ответов на вопросы по изображениям, а также визуальных и математических рассуждений. Опциональный режим Layout-as-Thought формирует промежуточное структурированное представление расположения элементов и порядка чтения. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текстовые ответы; заявленная поддержка языков включает китайский и английский. README приводит сравнительные результаты на нескольких мультимодальных бенчмарках, но эти показатели не гарантируют качество на конкретных данных. Модель распространяется по лицензии MIT. Она имеет 70 млрд параметров, поэтому для развёртывания требуются значительные вычислительные ресурсы.

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

Карточка модели dots-studio/dots.ocr.base на Hugging Face совпадает с карточкой dots-studio/dots.ocr, поэтому описание составлено по ней. dots.ocr — мультиязычная модель разбора документов от команды dots. Она объединяет распознавание текста и анализ структуры страницы в одной плотной vision-language архитектуре на 1,5 млрд параметров; метаданные указывают контекст длиной 131 072 токена. Модель принимает изображения страниц и может выдавать распознанный текст, порядок чтения и структурированные данные о расположении элементов, включая координаты и категории. В README заявлена поддержка документов на разных языках, а метаданные карточки отмечают английский и китайский. Модель предназначена для OCR и разбора страниц документов: определения макета, извлечения текста и обработки таблиц и формул. Она рассчитана на сценарии, где нужен единый этап распознавания и структурирования вместо цепочки отдельных моделей; для обработки PDF README рекомендует растрировать страницы с разрешением около 200 DPI. Указана лицензия MIT. Ограничения включают неточный разбор сложных таблиц и формул, отсутствие разбора содержимого изображений внутри документов и возможные сбои на страницах с высокой плотностью символов. Непрерывные специальные символы могут вызывать зацикливание вывода; модель также пока не оптимизирована для высокопроизводительной пакетной обработки больших объёмов PDF.

GRM-OCR — компактная модель оптического распознавания символов от OrionLLM на 300 млн параметров, дообученная на основе tiiuae/Falcon-OCR. Она использует архитектуру Falcon-OCR с ранним объединением изображений и текста в одном Transformer без отдельного визуального энкодера и принимает изображения документов для извлечения текста. Модель предназначена для распознавания печатного и рукописного текста на сканах и фотографиях, а также для извлечения таблиц, формул, заголовков, подписей и других элементов документов. Для страниц со сложной структурой доступен двухэтапный сценарий: PP-DocLayoutV3 выделяет области, после чего GRM-OCR распознаёт содержимое каждого фрагмента. Модель рассчитана на локальный запуск, периферийные устройства и высокопроизводительную обработку; заявлена совместимость с vLLM. Репозиторий выпущен по лицензии Apache 2.0. README описывает OCR для разных типов документов, однако не приводит перечень поддерживаемых языков или измерения качества; результаты могут зависеть от качества изображения и сложности макета.

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.

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.

olmOCR-2-7B-1025 — мультимодальная модель AllenAI с 7,1 млрд параметров, дообученная на основе Qwen2.5-VL-7B-Instruct на наборе olmOCR-mix-1025. Дополнительное обучение с подкреплением GRPO направлено на повышение качества распознавания математических формул, таблиц и других сложных случаев OCR. Модель предназначена для извлечения текста и структуры из изображений документов. Она принимает изображение страницы документа; для штатного использования рекомендуется подавать изображение, у которого наибольшая сторона составляет 1288 пикселей. Инструментарий olmOCR автоматизирует подготовку страниц PDF, поворот и повторные попытки распознавания, а масштабный инференс поддерживается через vLLM. Архитектура основана на Qwen2.5-VL, контекст — до 128 000 токенов; в этой карточке опубликована версия BF16. Модель подходит для OCR документов, в том числе таблиц и математических выражений. В README рекомендуется версия FP8 для практического применения, кроме дальнейшего дообучения; результаты бенчмарка приведены для работы через olmOCR toolkit. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

sahilchachra/Unlimited-OCR-AWQ — это квантизированная 4-битная версия мультимодальной модели baidu/Unlimited-OCR, разработанная пользователем sahilchachra. Модель предназначена для multilingual OCR и разбора документов: преобразования изображений документов в Markdown или обычный текст, извлечения текста с координатами, анализа макета, обработки рисунков, графиков и диаграмм, визуального вопросно-ответного взаимодействия, а также разбора многостраничных документов и PDF. Архитектура включает vision tower DeepEncoder на базе SAM-ViT-B и CLIP-L/14 с входом 1024×1024 и 16-кратным уменьшением, линейный projector и текстовый декодер DeepSeek-V2 MoE. Декодер содержит 12 слоёв, скрытое состояние размером 1280, 64 маршрутизируемых и 2 общих эксперта, при этом на токен выбираются 6 экспертов; нулевой слой является dense. Текстовые линейные слои квантизированы методом AWQ по схеме W4A16 с int4, симметричными группами по 128 элементов, тогда как vision tower, projector, embeddings, lm_head, маршрутизатор, нормы и отдельные слои сохранены в BF16. Модель поддерживает мультиязычные сценарии и работает с изображениями. К сильным сторонам относятся существенное уменьшение размера весов при сохранении совместимости с архитектурой Transformers, поддержка распознавания текста вместе с координатами ограничивающих рамок и долгого разбора документов. В README указано, что на тестовом документе результат OCR совпал с BF16-версией. Для запуска требуется custom remote code с параметром trust_remote_code=True, transformers 4.57.x, compressed-tensors и CUDA GPU; также возможен запуск в совместимых средах, включая vLLM. Модель распространяется по лицензии MIT, унаследованной от базовой модели.

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.

bling-phi-3 — языковая модель серии BLING от llmware, дообученная для инструктивных задач RAG на базе Microsoft Phi-3. Это плотная авторегрессионная архитектура Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; модель распространяется в формате PyTorch и подходит для диалогового использования. Она предназначена для ответов на вопросы по переданному контексту, извлечения пар «ключ—значение» и краткого суммирования, в том числе в корпоративных системах поиска по документам. В карточке приведены результаты одного прогона RAG-Instruct-Benchmark-Tester: 99,5 балла из 100 по указанной авторами шкале; эти результаты не гарантируют качество на других данных. Основной язык модели — английский. Лицензия Apache 2.0. Ответы могут быть неполными или неточными, поэтому их следует проверять.

dots.ocr — мультиязычная модель разбора документов от команды dots. Она объединяет распознавание текста и анализ структуры страницы в одной плотной vision-language архитектуре на 1,5 млрд параметров; метаданные указывают контекст длиной 131 072 токена. Модель принимает изображения страниц и может выдавать распознанный текст, порядок чтения и структурированные данные о расположении элементов, включая координаты и категории. В README заявлена поддержка документов на разных языках, а метаданные карточки отмечают английский и китайский. Модель предназначена для OCR и разбора страниц документов: определения макета, извлечения текста и обработки таблиц и формул. Она рассчитана на сценарии, где нужен единый этап распознавания и структурирования вместо цепочки отдельных моделей; для обработки PDF README рекомендует растрировать страницы с разрешением около 200 DPI. Указана лицензия MIT. Ограничения включают неточный разбор сложных таблиц и формул, отсутствие разбора содержимого изображений внутри документов и возможные сбои на страницах с высокой плотностью символов. Непрерывные специальные символы могут вызывать зацикливание вывода; модель также пока не оптимизирована для высокопроизводительной пакетной обработки больших объёмов PDF.

Многоязычная модель bards.ai для обнаружения и разметки персональных и чувствительных данных в тексте, предназначенная для последующего обезличивания. Она основана на XLM-RoBERTa-base и дообучена для классификации токенов с BIO-метками; охватывает 36 классов сущностей, включая идентификационные и контактные данные, финансовые и технические идентификаторы, сведения о здоровье, биометрические и генетические данные, а также специальные категории GDPR. Модель рассчитана на 24 официальных языка ЕС. Доступны веса Safetensors и ONNX, включая версию ONNX с INT8-квантизацией для CPU; размер модели — 305,2 млн параметров, контекст — до 514 токенов. Подходит для поиска данных перед сохранением документов, писем, обращений и переписок, очистки наборов данных и фильтрации текста в RAG-конвейерах и поисковых индексах. Лицензия — Apache-2.0. Точность зависит от языка, предметной области и качества входа; OCR-ошибки, смешение языков и неоднозначные упоминания могут ухудшать обнаружение. Для соответствия требованиям модель следует использовать как часть процесса проверки и обезличивания, а не как самостоятельную гарантию юридической достаточности.

EZCon/GLM-OCR-mlx — конвертированная для MLX версия модели GLM-OCR от zai-org. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой GlmOcrForConditionalGeneration, предназначенная для распознавания текста и разбора содержимого изображений; поддерживает диалоговый режим и работу с изображениями. В карточке указаны восемь языков: китайский, английский, французский, испанский, русский, немецкий, японский и корейский. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку MLX; README сообщает о конвертации из zai-org/GLM-OCR с помощью mlx-vlm 0.6.12. Модель распространяется по лицензии MIT.

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.

MOSS-VL-Instruct-0408 — мультимодальная модель OpenMOSS, дообученная методом supervised fine-tuning на основе MOSS-VL-Base-0408. Она предназначена для понимания изображений и видео, визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и разбора документов, визуальных рассуждений и выполнения инструкций. Модель особенно ориентирована на анализ длинных видео: рассуждение о последовательности событий, распознавание действий и привязку событий ко времени. Архитектура использует перекрёстное внимание, раздельно обрабатывающее визуальное представление и языковое рассуждение; временные метки кадров помогают учитывать ход событий, а XRoPE кодирует время и пространственные координаты. Модель поддерживает чередование изображений и видео в одном потоке и диалоговый интерфейс. В карточке заявлены сильные результаты на задачах понимания видео, визуального восприятия и OCR. Модель описана как ранний этап развития семейства; математические и программные рассуждения, а также многошаговое поведение требуют дальнейшего улучшения. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии 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.

Unlimited-OCR-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели baidu/Unlimited-OCR, подготовленный пользователем sahilchachra. Это мультимодальная vision-language OCR-модель примерно на 3 млрд параметров, предназначенная для распознавания текста и структурированного разбора документов по изображениям. Поддерживаются сценарии преобразования документов в Markdown с сохранением структуры, извлечения обычного текста, распознавания таблиц и элементов макета, получения ограничивающих рамок, разбора рисунков, графиков и диаграмм, а также визуального вопросно-ответного взаимодействия. В метаданных заявлена многоязычность, без перечисления конкретных языков. Модель использует архитектуру DeepSeek-OCR: визуальную башню DeepEncoder на базе SAM и CLIP, а также текстовый декодер DeepSeek-V2 MoE. Репозиторий содержит варианты от BF16 до 2- и 3-битных K-quants и i-quants; рекомендуемым компромиссом размера и качества указан Q4_K_M. Визионный проектор mmproj поставляется отдельно в формате F16 и требуется для каждого запуска. Контекстное окно в README не указано. Сильные стороны модели — ориентация на однопроходный разбор документов, поддержка длинных и плотных документов, сохранение порядка чтения и структуры, а также возможность получать координаты найденного текста. Ограничения связаны с необходимостью специальной сборки llama.cpp с поддержкой DeepSeek-OCR: стандартная ветка upstream на момент публикации файлы не загружает. Для работы необходимо скачать одновременно языковую GGUF-модель и vision projector; низкобитные варианты экономят память, но снижают качество OCR. Лицензия — MIT.

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