IV.8Государственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуации

Marscen/roberta-base-squad2-finetuned-squad2 — модель RobertaForQuestionAnswering на базе RoBERTa с 151,8 млн параметров, дообученная на датасете SQuAD v2. Она предназначена для извлечения ответа на вопрос из предоставленного текста, включая возможность не находить ответ, если его нет в контексте. При оценке на тестовой выборке указано значение Loss 0,8815. Модель принимает вопрос и текстовый контекст и выдаёт текстовый ответ; максимальная длина контекста составляет 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — CC BY 4.0.

SummLlama3.1-70B — модель DISLab для суммаризации текста, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct методом Direct Preference Optimization (DPO). Обучение использовало более 100 тысяч примеров обратной связи о качестве суммаризаций для текстов разных типов и длины, включая диалоги и недиалоговые документы из новостей, повседневной жизни, отчётов, медицины, интервью и встреч. Модель содержит 69,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для создания кратких сводок с акцентом на точность относительно источника, полноту ключевой информации и лаконичность; в README рекомендован конкретный формат запроса с инструкцией summarize. Метаданные также отмечают интерфейсы чата и вызова инструментов, но основное назначение модели — суммаризация. README сообщает об оценках качества на человеческих и автоматизированных тестах, однако приведённые таблицы содержат результаты других конфигураций SummLlama и не позволяют установить отдельные численные результаты для версии 3.1-70B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mapika разработала decider-12b — дообученную версию Google Gemma-4-12B-it, которая выдаёт вероятности по вариантам ответа для нескольких типизированных вопросов за один проход модели. Она принимает состояние и вопросы с явным списком вариантов, а результат получает непосредственно из логитов модели без генерации текста и последующего разбора ответа. Модель предназначена для классификации решений, ответов «да/нет», выбора из вариантов и оценки по заданным критериям, в том числе при анализе журналов событий и отслеживании состояния объектов. Текущая версия v2 обучена методом LoRA на задачах отслеживания состояния и на ранее собранных примерах решений; изменены 328 матриц внимания и MLP относительно исходных весов. Используются архитектура Gemma 4 и формат safetensors. Версия v1 без обучения доступна отдельно под тегом v1. Для инференса требуется библиотека decider-ai версии 1.7.0 или новее. Модель рассчитана на англоязычные входы; лицензия — Apache-2.0. В опубликованных измерениях v2 улучшила результаты на некоторых тестах «да/нет» и сгенерированных журналах состояния относительно v1, однако на сложном уровне JevBench она дала меньше правильных ответов, а калибровка была хуже. Вероятности существенно зависят от температуры: значение Noul 0.05 из конфигурации делает ответы почти бинарными и плохо подходит для ранжирования или калибровки; для калиброванных вероятностей README рекомендует Noul 1.0. Ограничения и ошибки базовой Gemma сохраняются.

DREX-062225-exp-i1-GGUF — квантизированная версия vision-модели DREX-062225-exp, разработанной prithivMLmods и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель предназначена для задач визуального понимания, включая image captioning, оптическое и интеллектуальное распознавание символов, преобразование изображений в текст, анализ документов и таблиц. В качестве связанного набора данных указан Openpdf-Analysis-Recognition. Заявлен английский язык. Модель поддерживает работу с изображениями и текстом, однако точные сведения об архитектуре, количестве параметров и размере контекста в README не приведены. Репозиторий содержит набор вариантов квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 2,0 до 6,4 ГБ; варианты отличаются компромиссом между размером, скоростью и качеством, причём низкобитные версии могут заметно уступать по качеству. Для работы vision-компонента могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Sonar Deep Research — исследовательская модель Perplexity для многоэтапного поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она самостоятельно ищет и читает источники, оценивает их и уточняет подход по мере сбора информации. Модель предназначена для углублённого исследования вопросов, требующих работы с несколькими источниками и последовательного обобщения найденных сведений. Данных о размере, архитектуре, поддерживаемых языках, длине контекста и лицензии в доступных материалах нет.

SummLlama3-70B — языковая модель для суммаризации, разработанная DISLab на базе Meta-Llama-3-70B-Instruct и дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Она предназначена для создания кратких, полных и опирающихся на исходный текст резюме документов и диалогов из разных областей, включая новости, повседневную тематику, отчёты, медицину, интервью и встречи. Модель построена на архитектуре Llama, имеет 69,5 млрд параметров и контекст длиной 8192 токена. Карточка заявляет улучшение качества суммаризации по критериям точности передачи содержания, полноты и краткости; для работы рекомендуется использовать заданный авторами формат инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст. Это дообученная модель в формате safetensors. Метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия использования следует проверить в карточке модели и у базовой модели Meta-Llama-3-70B-Instruct. Оценки в README приведены для отдельных сравнений и не гарантируют такое же качество на любых данных; в карточке также есть неполные строки таблиц.

SummLlama3-8B — языковая модель для суммаризации, разработанная DISLab на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct и дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Она предназначена для создания кратких и содержательных резюме новостей, бытовых и медицинских материалов, отчётов, а также диалогов, интервью и совещаний. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текст, выдавая текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке отмечено, что обучение ориентировалось на точность передачи исходных фактов, полноту и краткость. Авторы сообщают об улучшении оценок в автоматической и человеческой проверке, однако эти результаты относятся к описанным ими оцениваниям и не гарантируют такого же качества на других данных. Для суммаризации рекомендуется использовать приведённый в карточке шаблон запроса. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Arabic-English-handwritten-OCR-v3 — мультимодальная модель Sherif1313 для распознавания рукописного текста по изображениям. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct на специализированных примерах и предназначена для извлечения арабского и английского текста, включая связное письмо, из заметок, документов и рукописей. Метаданные указывают 3,1 млрд параметров, архитектуру Qwen2.5-VL и контекст 128 000 токенов; модель принимает изображения и выдаёт текст. Автор заявляет средний показатель CER 1,78% и скорость около 0,32 секунды на изображение, однако README не приводит достаточно подробностей о протоколе оценки, чтобы независимо подтвердить эти результаты. Указаны сценарии оцифровки архивов, учебных работ, форм и записей. Лучше всего модель работает с чётким стандартным почерком; качество может снижаться на изображениях низкого разрешения, при тенях, сложной разметке и сильно нестандартном почерке. Для оптимальных результатов README рекомендует разрешение не ниже 200 DPI. Лицензия — Apache-2.0.

LFM2.5-VL-1.6B-Extract — компактная модель Liquid AI для извлечения заданных пользователем полей из изображений. Пользователь перечисляет нужные поля и их описания в системном запросе в формате YAML, а модель возвращает объект JSON; для полей можно задавать допустимые варианты ответа. Модель предназначена для структурированного анализа изображений в производственных сценариях, например для выявления событий безопасности и автоматической разметки товаров. Архитектура — плотная LFM2-VL для генерации текста по изображению; в README указаны визуальный энкодер SigLIP2 примерно на 400 млн параметров и гибридный свёрточно-внимательный бэкбон. Метаданные связывают модель с дообучением LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B. Модель принимает изображение и текстовую схему, выдаёт текст в виде JSON; указанный язык карточки — английский. README сообщает о высокой точности на внутреннем тесте формата «одно изображение, схема полей, плоский JSON», однако эти результаты не следует переносить на задачи рассуждения по нескольким изображениям или свободные ответы на вопросы. Для запуска требуется Transformers версии 5.1 или новее. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует проверять в карточке репозитория.

Piyola-v1 — модель автоматического распознавания речи на узбекском языке, созданная дообучением Whisper Large V3 Turbo. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; подходит для транскрибации узбекских записей. Модель основана на архитектуре Whisper, содержит около 905,2 млн параметров и опубликована в формате safetensors с точностью BF16. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели aria220/privacy-filter-multilingual на Hugging Face совпадает с карточкой OpenMed/privacy-filter-multilingual, поэтому описание составлено по ней. OpenMed разработала privacy-filter-multilingual — многоязычную модель для извлечения и разметки фрагментов с персональными данными в тексте. Это полноценно дообученная модель OpenAI Privacy Filter с архитектурой MoE и классификационной BIOES-разметкой токенов. Она распознаёт 54 категории PII, преобразованные в 217 меток BIOES, и предназначена для последующего маскирования или обезличивания текста. Модель рассчитана на арабский, бенгальский, китайский, нидерландский, английский, французский, немецкий, хинди, итальянский, японский, корейский, португальский, испанский, телугу, турецкий и вьетнамский языки. Она подходит для поиска персональных данных в документах и сообщениях, подготовки текста к передаче или хранению и интеграции в конвейеры защиты данных. Размер модели по метаданным — 145,4 млн параметров; нативный контекст — 131 072 токена. Качество распознавания неодинаково: авторы отмечают лучшие результаты для немецкого, испанского, французского, итальянского, хинди, телугу и английского; китайский, японский, корейский и некоторые языки с низким ресурсом остаются сложнее. Обучающие наборы синтетические, поэтому реальные медицинские, юридические и веб-тексты могут отличаться от обучающих примеров. Модель не предназначена специально для клинических медицинских данных и не заменяет проверку соответствия требованиям законодательства. Лицензия — Apache-2.0.

OpenMed разработала OpenMed/privacy-filter-multilingual-v2 — мультиязычную модель для извлечения персональных данных из текста. Это полноценно дообученная на базе openai/privacy-filter модель с архитектурой MoE и BIOES-головой классификации токенов. Она размечает фрагменты по 54 категориям PII, используя 217 меток BIOES. В метаданных указано 145,4 млн параметров и контекст до 131 072 токенов; карточка описывает исходную базовую модель как MoE на 1,4 млрд параметров с 50 млн активных параметров на токен. Модель предназначена для обнаружения и последующего маскирования персональных данных в многоязычных текстах; обёртка OpenMed также поддерживает извлечение сущностей и деидентификацию с заменой значений. Поддерживаются арабский, бенгальский, китайский, нидерландский, английский, французский, немецкий, хинди, итальянский, японский, корейский, португальский, испанский, телугу, турецкий и вьетнамский языки. Весовые файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество неравномерно: карточка отмечает более слабые результаты для японского, корейского, китайского и ряда языков с низкими ресурсами. Обучающие данные преимущественно синтетические, поэтому для реальных текстов и критически важных сценариев нужны доменная оценка и калибровка; модель не является специализированным решением для клинических медицинских данных и не заменяет проверку требований законодательства.

ReadAll / ReadTwice 14B — Stage A step230 — это промежуточный чекпойнт модели Qwen2.5-14B-Instruct, дообученной командой Xirui1208 на 230 шагах supervised fine-tuning. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит около 14,77 млрд параметров, сохранена в BF16 и использует исходную конфигурацию контекста на 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для ответов на вопросы по длинным документам с протоколом ReadAll / ReadTwice: сначала модель просматривает фрагменты и строит план, затем повторно обрабатывает фрагменты с вопросом и накапливаемой памятью. Для обработки длинных документов требуется внешний цикл, который порционно подаёт фрагменты и переносит память между вызовами; заявленные результаты на документах длиной 56K и 112K токенов получены именно с таким циклом и не означают, что модель принимает весь документ за один вызов. Чекпойнт находится на ранней стадии обучения: он не включает Stage B или RL-обновления и является промежуточным состоянием расписания из 286 шагов. Выпущен под лицензией Apache-2.0.

SummLlama3.2-3B — языковая модель для суммаризации текстов, разработанная DISLab. Она основана на Llama 3.2 3B Instruct и дообучена методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Обучающие данные охватывают короткие и длинные документы, диалоги и недиалоговые тексты из новостей, повседневной жизни, отчётов, медицины, интервью и встреч. Модель предназначена для создания кратких сводок с акцентом на точность относительно источника, полноту ключевых сведений и лаконичность. Для суммаризации рекомендуется использовать шаблон запроса из карточки модели. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM на 3,2 млрд параметров; контекст — до 131 072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. В карточке не приведены лицензия и отдельные языковые коды, поэтому их нельзя уверенно указать.

agentlans/multilingual-e5-small-pii-detector — дообученная модель классификации текста на основе BERT multilingual-e5-small, предназначенная для обнаружения персональных данных (PII) в тексте. Её можно применять для предварительной проверки пользовательских сообщений, документов и записей перед передачей или публикацией, а также как вспомогательный компонент процессов редактирования и маскирования данных. Модель содержит 124,3 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и опубликована в формате safetensors. В карточке приведены примеры на английском, французском и испанском языках; метаданные указывают на многоязычную поддержку. На оценочном наборе автор сообщает accuracy 0,9214. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Чувствительность может быть ниже для отдельных языков и форматов персональных данных, включая некоторые номера карт и локальные идентификаторы; на очень коротких фрагментах без контекста качество может снижаться. Результаты следует использовать как вспомогательную проверку, а не как замену юридической или комплаенс-проверке.

Ovis2-4B — мультимодальная модель семейства Ovis от разработчиков Ovis. Она объединяет визуальный энкодер aimv2-huge-patch14-448 с языковой моделью Qwen2.5-3B-Instruct; архитектура модели — плотная, класс Ovis. Модель принимает изображения и текст, а также обучалась на видео и наборах нескольких изображений, чтобы отвечать на вопросы о визуальных данных и рассуждать по их содержимому. Модель предназначена для диалоговых сценариев: описания изображений, распознавания текста и извлечения структурированных сведений из таблиц и диаграмм, а также анализа нескольких изображений и видео. В карточке заявлены улучшенное пошаговое рассуждение и многоязычный OCR; метаданные указывают английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Разработчики рекомендуют использовать более новую версию Ovis2.5.

Карточка модели EdgeAIMed/privacy-filter-multilingual на Hugging Face совпадает с карточкой OpenMed/privacy-filter-multilingual, поэтому описание составлено по ней. OpenMed разработала privacy-filter-multilingual — многоязычную модель для извлечения и разметки фрагментов с персональными данными в тексте. Это полноценно дообученная модель OpenAI Privacy Filter с архитектурой MoE и классификационной BIOES-разметкой токенов. Она распознаёт 54 категории PII, преобразованные в 217 меток BIOES, и предназначена для последующего маскирования или обезличивания текста. Модель рассчитана на арабский, бенгальский, китайский, нидерландский, английский, французский, немецкий, хинди, итальянский, японский, корейский, португальский, испанский, телугу, турецкий и вьетнамский языки. Она подходит для поиска персональных данных в документах и сообщениях, подготовки текста к передаче или хранению и интеграции в конвейеры защиты данных. Размер модели по метаданным — 145,4 млн параметров; нативный контекст — 131 072 токена. Качество распознавания неодинаково: авторы отмечают лучшие результаты для немецкого, испанского, французского, итальянского, хинди, телугу и английского; китайский, японский, корейский и некоторые языки с низким ресурсом остаются сложнее. Обучающие наборы синтетические, поэтому реальные медицинские, юридические и веб-тексты могут отличаться от обучающих примеров. Модель не предназначена специально для клинических медицинских данных и не заменяет проверку соответствия требованиям законодательства. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели arjhinety/schemaforge-v2-distilled-minicpm5-1b на Hugging Face совпадает с карточкой arrochi112/schemaforge-v2-distilled-minicpm5-1b, поэтому описание составлено по ней. SchemaForge V2 — Distilled MiniCPM5-1B — это дообученная методом последовательной дистилляции компактная языковая модель проекта SchemaForge. Указанная в README базовая модель — openbmb/MiniCPM5-1B; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM с 837,6 млн параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для извлечения полей из документов в JSON по 12 схемам: счетам, чекам, резюме, договорам, обращениям в поддержку, медицинским записям, страховым случаям, CRM-записям, письмам, диалогам, формам и триплетам графа знаний. Обучение проводилось на примерах, размеченных учителем google/gemma-4-31B. Лучший результат авторы получают при совместной работе модели с детерминированным предварительным извлечением: гибридная система показала F1 по полям 0,6827, частоту галлюцинаций 0,0092 и валидность схемы 0,8333 на тестовом наборе из 72 записей. Самостоятельный результат модели заметно слабее: F1 0,4841 и валидность схемы 0,8194; авторы рекомендуют запускать её в гибридном конвейере с соответствующим форматом запроса и списком неразобранных полей. Выявленная основная ошибка — пропуск полей; оценка уверенности без дополнительной калибровки ненадёжна. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Sybyrla — модель распознавания речи на основе Whisper Large V3, дообученная Inflexion Lab для казахской речи. Она преобразует аудио в текст и рассчитана на транскрибацию казахской речи, в том числе записанной в региональных акустических условиях. Модель обучалась на смеси данных KSC2 и русскоязычного Common Voice: русская речь помогает распознавать заимствования и переключение между казахским и русским языками. Для текстов KSC2 применялась автоматическая обработка с восстановлением заглавных букв и пунктуации. На тестовой части KSC2 заявлен WER около 17,7%. Модель содержит около 905,2 млн параметров, использует архитектуру Whisper и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Показатель WER относится к тесту KSC2; качество на других языках, аудиосредах и типах записей может отличаться.

hadsag/bert-base-uncased-finetuned-squad-v2 — дообученная модель BERT для извлечения ответа на вопрос из предоставленного текста. Она основана на twmkn9/bert-base-uncased-squad2 и имеет 136,7 млн параметров. Модель принимает вопрос и контекст на английском языке и возвращает фрагмент контекста как ответ; благодаря обучению на SQuAD v2 она также может определять случаи, когда в контексте нет ответа. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для систем вопросов и ответов по документам и текстам, где ответ нужно найти непосредственно в контексте. Доступна в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

jaschadub/bge-large-en-world-news-osint-v1 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная на основе BAAI/bge-large-en для представления текстов о мировых новостях и OSINT в виде плотных эмбеддингов. Разработчик — jaschadub. Модель кодирует предложения и абзацы в векторы размерности 1024; сходство между ними оценивается косинусной мерой. Архитектура включает BERT, pooling по CLS-токену и нормализацию. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DevQuasar/openbmb.MiniCPM-V-4.6-GGUF — это квантованная версия мультимодальной модели openbmb/MiniCPM-V-4.6, опубликованная пользователем или организацией DevQuasar. Модель предназначена для задач image-text-to-text: анализа изображений и формирования текстовых ответов на основе визуального и текстового ввода.

Perception Language Model (PLM) — семейство мультимодальных моделей Meta для понимания изображений и видео; эта карточка относится к варианту PLM8B. Модель сочетает визуальный энкодер с языковым декодером менее чем на 8 млрд параметров и доступна в формате Safetensors для работы с библиотекой Transformers. В README описаны обучение и оценка модели, а также результаты на наборах тестов для визуальных вопросов, OCR, понимания графиков и пространственно-временных аспектов видео. PLM предназначена для диалога по изображениям и видео, ответов на вопросы о визуальном содержимом и детального анализа сцен и событий. Разработчики сообщают, что при обучении исследовали масштабирование синтетических данных и создали набор из 2,8 млн примеров с разметкой людей; в описанном стандартном обучении не использовалась дистилляция закрытых моделей. Карточка не приводит отдельные численные оценки ограничений модели или длину контекста. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

SchemaForge V2 — Distilled MiniCPM5-1B — это дообученная методом последовательной дистилляции компактная языковая модель проекта SchemaForge. Указанная в README базовая модель — openbmb/MiniCPM5-1B; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM с 837,6 млн параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для извлечения полей из документов в JSON по 12 схемам: счетам, чекам, резюме, договорам, обращениям в поддержку, медицинским записям, страховым случаям, CRM-записям, письмам, диалогам, формам и триплетам графа знаний. Обучение проводилось на примерах, размеченных учителем google/gemma-4-31B. Лучший результат авторы получают при совместной работе модели с детерминированным предварительным извлечением: гибридная система показала F1 по полям 0,6827, частоту галлюцинаций 0,0092 и валидность схемы 0,8333 на тестовом наборе из 72 записей. Самостоятельный результат модели заметно слабее: F1 0,4841 и валидность схемы 0,8194; авторы рекомендуют запускать её в гибридном конвейере с соответствующим форматом запроса и списком неразобранных полей. Выявленная основная ошибка — пропуск полей; оценка уверенности без дополнительной калибровки ненадёжна. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Fleet Semantic 4B — экспериментальная языковая модель проекта Fleet на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Это причинная модель с архитектурой FleetForCausalLM, в которой семантическая маршрутизация к специалистам встроена в генерацию: модель может задействовать одного или двух специалистов либо оставить запрос базовой модели. В опубликованный чекпойнт входят backbone и параметры Fleet; отдельно загружать Qwen для инференса не требуется. Модель содержит специалистов по количественным рассуждениям, медицинским рассуждениям, узкому извлечению юридической информации, классификации намерений, вызову функций и структурированному выводу. Архитектура допускает динамическую установку совместимых пакетов специалистов формата .fleet. Модель принимает текст и генерирует текст; размер по метаданным — 3,7 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. README описывает проект как исследовательский прототип: проверены загрузка, генерация и операции с экспертами, но пока не установлено, что Fleet улучшает результаты на всех задачах относительно базовой Qwen. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели.

noctrex/LightOnOCR-2-1B-ocr-soup-GGUF — это набор квантованных версий модели LightOnOCR-2-1B-ocr-soup, разработанной LightOn AI. Модель предназначена для преобразования изображений в текст и задач оптического распознавания символов (OCR), включая извлечение текста из изображений. В основе лежит модель с объёмом около 2,1 млрд параметров; распространяемые файлы используют формат GGUF и различающиеся уровни квантования. В README не указаны архитектура, поддерживаемые языки, размер контекстного окна и точный набор модальностей. Для сохранения качества рекомендуется выбирать вариант в формате BF16 или F16, а среди квантованных версий — Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, IQ4_NL, IQ4_XS или Q4_K_M в порядке убывания качества. Для мультимодального проектора mmproj рекомендуется версия F32, затем BF16 или F16. README не содержит сведений о сильных сторонах и ограничениях модели, лицензии или конкретных сценариях применения помимо OCR и преобразования изображений в текст.

Mihaiii/Metis-0.5 — дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе migtissera/Tess-XS-v1-3-yarn-128K. Модель предназначена для генерации ответов с упором на рассуждения и понимание текста; автор отмечает, что она хорошо работает с длинными системными инструкциями. Для взаимодействия используется формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для анализа текста и решения задач на рассуждение, но автор не рекомендует использовать её для универсального сочинительства, например для написания историй. Она обучена на закрытом датасете. Лицензия — Apache-2.0.

PaddleOCR-VL-1.6-Bangla — дообученная Hasanmdsadadul на базе PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.6 модель для распознавания печатных документов на бенгальском и английском языках. Она принимает изображения и возвращает извлечённый текст; в режиме Spotting также выдаёт строки текста с координатами ограничивающих рамок. Модель предназначена для сканов и изображений счетов, выписок, форм, писем и книг. Архитектура PaddleOCR-VL — мультимодальная модель с плотными весами, около 318,2 млн параметров и контекстом до 131 072 токенов. По оценке авторов, на тестовых наборах печатного текста модель существенно снижает частоту ошибок относительно базовой версии; формат запросов и ответов совместим с базовой моделью. Выпущена как объединённые веса, LoRA-адаптер и версия GGUF. Лицензия — CC BY-SA 4.0. На рукописном тексте качество заметно ниже: около 31% ошибок на символ на отложенных данных, поэтому модель для него не рекомендуется. Для отдельных слов из реальных документов указана частота ошибок около 10%; тестирование на размеченном наборе реальных деловых документов не проводилось. Извлечённые суммы и даты следует проверять перед использованием.

QARI-OCR v0.3 — специализированная мультимодальная модель NAMAA-Space для распознавания арабского текста на изображениях документов и сохранения их структуры. Она дообучена на основе Qwen2-VL-2B-Instruct; архитектура — Qwen2-VL, размер — 1,5 млрд параметров. Модель принимает изображения и текстовые запросы, а распознанный текст может сохранять структуру документа с помощью тегов HTML или Markdown. Модель предназначена для OCR документов с заголовками, основным текстом и сложной версткой. В карточке отмечены поддержка огласовок и работа с 12 арабскими шрифтами, а также начальные возможности распознавания рукописного текста и устойчивость к изображениям низкого разрешения и ухудшенного качества. По данным README, CER составляет 0,300, WER — 0,485, BLEU — 0,545; для версии v0.2 указана более высокая точность распознавания обычного текста. Модель обрабатывает арабский язык, использует библиотеку Transformers и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

SaMer-k64-colpali — адаптерная версия SaMer от команды dmis-lab для модели vidore/colpali-v1.3-hf, предназначенная для визуального поиска по документам. Репозиторий содержит обученный проекционный слой и обёртку для применения слияния токенов; веса базовой модели загружаются отдельно во время работы. Модель объединяет визуальные признаки в 64 области с помощью пространственно-ориентированного мягкого слияния центроидов без использования рамок объектов. Она рассчитана на поиск релевантных страниц PDF по визуальному содержимому и использует функцию потерь для обучения на задаче поиска. Для применения нужны базовая модель vidore/colpali-v1.3-hf и поддержка обёртки с trust_remote_code. Лицензия в метаданных указана как Gemma; README предписывает соблюдать лицензию и условия использования базовой модели.