IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

soof выпустил дообученную на 41 454 примерах модель Sentence Transformers для сопоставления категорий по смыслу. Она основана на sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 и использует архитектуру XLM-RoBERTa с mean pooling. Модель преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768; близость текстов можно оценивать косинусным сходством. Максимальная длина входной последовательности в README — 128 токенов, а метаданные указывают контекстное окно 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. Базовая модель многоязычная, поэтому область применения не ограничена одним языком. Для использования нужны Sentence Transformers или совместимый движок эмбеддингов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Marco-Nano-Instruct — многоязычная причинная языковая модель семейства Marco-MoE, разработанная Alibaba International Digital Commerce. Это вариант Marco-Nano-Base, дообученный для следования инструкциям, диалога и вызова инструментов. Модель построена на декодерном Transformer с разреженными MoE-слоями; в карточке указано 507,9 млн параметров, а в README — 8 млрд общих и 0,6 млрд активируемых параметров на токен. Эти значения расходятся, поэтому размер следует трактовать с осторожностью. Модель предназначена для генерации ответов, следования инструкциям, рассуждений, ответов на вопросы и многоязычных сценариев, включая перевод. README сообщает о поддержке 29 языков, в том числе русского, английского и китайского; контекст в метаданных — 32 768 токенов. Для инференса рекомендован vLLM; указано, что SGLang не поддерживает эту конфигурацию MoE с tied embeddings. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены сильные сравнительные результаты на англоязычных, многоязычных и культурно-региональных бенчмарках, но они не гарантируют качество для любого запроса или языка.

Dolphin-v2-f32-GGUF — это мультимодальная vision-language модель для интеллектуального разбора документов. Базовая модель Dolphin-v2 разработана ByteDance, а данный репозиторий prithivMLmods содержит её варианты в формате GGUF с разными уровнями квантования. Модель основана на Qwen2.5-VL-3B, насчитывает около 3 млрд параметров и использует vision encoder Native Resolution Vision Transformer (NaViT) вместе с авторегрессионным декодером. Модель предназначена для OCR и структурированного понимания цифровых документов, PDF-файлов, отсканированных и сфотографированных страниц. Она распознаёт заголовки, абзацы, формулы с выводом в LaTeX, таблицы в HTML, код, списки, изображения и другие элементы, возвращая их с абсолютными координатами на странице. Двухэтапная архитектура сначала различает цифровые и фотографированные документы, а затем применяет параллельный поэлементный или целостный разбор. Поддерживаются английский и китайский языки; заявлены сценарии локального использования в медицине, юриспруденции и финансах. К сильным сторонам относятся высокая точность анализа структуры и порядка чтения, распознавания формул и таблиц, устойчивость к искажениям, наклонам и перспективе, а также возможность локального запуска. Для вариантов модели указаны размеры от примерно 791 МБ до 12,3 ГБ; производительность исходной модели заявлена на уровне 0,1729 кадра в секунду на GPU с 8–12 ГБ VRAM, при этом она может превосходить универсальные VLM по скорости и точности. Конкретные характеристики зависят от выбранного GGUF-варианта: более сильное квантование уменьшает требования к памяти, но может снижать качество. Размер контекста и подробные требования к программному обеспечению не указаны. Лицензия — Apache 2.0.

Luong23/e5-finetune-embedding — дообученная модель Sentence Transformers на базе intfloat/multilingual-e5-base, созданная для преобразования предложений и абзацев в плотные текстовые эмбеддинги размерности 768. В архитектуре используются XLM-RoBERTa, mean pooling и нормализация; близость векторов можно оценивать косинусным сходством. По метаданным модель содержит 305,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов, а карточка указывает максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Обучающие примеры состоят из пар anchor-positive; в карточке приведён пример поиска по вьетнамским товарным запросам и описаниям, поэтому она подходит для семантического поиска по каталогу на вьетнамском языке. Вход и выход — текст и его векторное представление. Языковая поддержка унаследована от многоязычной базовой модели; конкретный полный перечень языков в предоставленных данных не приведён. Лицензия в метаданных и README не указана.

Nanonets-OCR2-3B — мультимодальная модель компании Nanonets для распознавания документов и преобразования их содержимого в структурированный Markdown. Она дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct, использует архитектуру Qwen2.5-VL с 3,1 млрд параметров и принимает изображения вместе с текстовыми запросами. Контекст модели — до 128 000 токенов. Модель извлекает текст, таблицы, формулы, водяные знаки и подписи, описывает изображения в документах, распознаёт рукописный текст и преобразует блок-схемы и организационные схемы в код Mermaid. Она также отвечает на вопросы по содержимому документа и поддерживает многоязычные документы, в том числе на русском, английском, китайском, французском, испанском, немецком, японском, корейском и арабском языках. Модель предназначена для подготовки документов к обработке LLM и извлечения из них структурированных данных. Повышение разрешения изображения может улучшить распознавание; для сложных таблиц README рекомендует подбирать параметры генерации и разрешение. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

joshuapb/fine-tuned-matryoshka-100 — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на основе BAAI/bge-base-en-v1.5 с использованием MatryoshkaLoss и MultipleNegativesRankingLoss. Она кодирует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура основана на BERT: модель использует CLS-пулинг и нормализацию, создаёт векторы размерностью 768, а сходство можно оценивать косинусной мерой. Обучение Matryoshka позволяет использовать укороченные эмбеддинги размерностью 512, 256, 128 или 64; максимальная длина входа — 512 токенов. Модель содержит 136,7 млн параметров и распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

Это дообученная модель Sentence Transformer на основе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, разработанной командой Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384 для семантического поиска, сравнения текстов по смыслу, поиска перефразирований, кластеризации и классификации. Архитектура основана на BERT с усреднением токенных представлений; для сравнения векторов применяется косинусная близость. В метаданных указано 124,3 млн параметров и контекст до 512 токенов; README описывает максимальную длину последовательности 128 токенов, поэтому при использовании следует учитывать возможное усечение текста. Модель дообучена на 4 485 парах запросов и релевантных фрагментов, связанных с правилами и учебными материалами Ханойского университета науки и технологий; примеры датасета на вьетнамском языке. Она подходит для поиска по документам и подбора текстов на нескольких языках, унаследованных от базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3-Max — обновлённая модель серии Qwen3. По карточке модели, она улучшает рассуждение, следование инструкциям, многоязычную поддержку и охват редких знаний по сравнению с версией, выпущенной в январе 2025 года. Модель предназначена для ответов на запросы и выполнения инструкций на разных языках. В предоставленных сведениях нет описания архитектуры, размера, длины контекста, перечня языков или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Ограничения и условия использования в карточке не описаны.

H2OVL-Mississippi-800M — компактная мультимодальная модель зрения и языка от H2O.ai с 0,8 млрд параметров. Она построена на архитектуре языковых моделей H2O-Danube и предназначена для диалога и извлечения текстовой информации из изображений. Модель обучена на 19 млн пар «изображение—текст» с упором на распознавание текста, понимание документов, а также интерпретацию диаграмм, рисунков и таблиц. Она ориентирована на OCR и обработку документов; карточка сообщает о сильных результатах в распознавании текста, включая Text Recognition в OCRBench. Модель принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текстовые ответы, например извлечённые сведения или структурированное представление содержимого изображения. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. Как и другие генеративные модели, она может выдавать ошибочные или нерелевантные ответы; результаты распознавания следует проверять.

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.

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.

pankajrajdeo выпустил модель Sentence Transformer на архитектуре BERT для сопоставления текстов. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384, а близость между ними оценивается косинусным сходством. Модель обучалась на парах anchor и positive с функцией MultipleNegativesRankingLoss; в метаданных указано 50,3 млн параметров и библиотека Sentence Transformers. Модель подходит для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразировок, кластеризации и извлечения признаков для классификации. Максимальная длина последовательности — 1024 токена. Примеры обучающих данных включают медицинские вопросы и ответы, однако карточка не подтверждает, что модель предназначена исключительно для медицинской области или поддерживает конкретный набор языков. В README не указана лицензия. Качество может зависеть от тематики и языка запросов: приведённые примеры данных сами по себе не подтверждают качество в медицинских сценариях или на русском языке.

Модель deman539/legal-ft-snowflake-l-94559c3c-e86d-40df-86f3-b60b1e6a59e8 — дообученная версия Snowflake/snowflake-arctic-embed-l, разработанная автором репозитория на базе Sentence Transformers. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 для семантического поиска, сравнения сходства текстов и поиска перефразировок. В README также перечислены кластеризация и классификация текстов как возможные сценарии использования. В основе — BERT с пуллингом CLS-токена и нормализацией векторов; сходство измеряется косинусной близостью. Максимальная длина входа составляет 512 токенов. Модель обучалась на 156 парах предложений и документов; README приводит результаты оценки поиска на тестовом наборе, но они не характеризуют качество на других данных. Данных о лицензии в предоставленных источниках нет.

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.

Nanonets-OCR-s — компактная мультимодальная модель Nanonets для распознавания документов и преобразования их содержимого в структурированный Markdown. Она дообучена на Qwen2.5-VL-3B-Instruct и принимает изображения документов, включая сложные страницы с таблицами, формулами и встроенными изображениями. Модель распознаёт текст и структуру документа, представляет математические формулы в LaTeX, описывает изображения, извлекает текст водяных знаков и выделяет подписи. Таблицы она может выводить в формате Markdown или HTML, а состояния флажков и переключателей — обозначать стандартными символами. Такой вывод подходит для дальнейшей обработки языковыми моделями и для извлечения данных из деловых и юридических документов. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и имеет контекст длиной до 128 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

webAI-ColVec1-9b — мультимодальная модель поиска по визуальным документам от webAI-Official, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она кодирует текстовые запросы и изображения страниц документов в многовекторные представления размерности 2560, нормализованные по L2. Архитектура ColBERT-style использует общий энкодер для текста и изображений и позднее взаимодействие токенов с оценкой MaxSim. Модель предназначена для поиска релевантных страниц и документов по запросу на естественном языке, включая PDF-страницы, таблицы и визуально представленные документы. Карточка сообщает о мультиязычном обучении на объединённом наборе примерно из двух миллионов пар «вопрос — изображение» и о результатах на бенчмарках ViDoRe V1 и V3. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке репозитория. README сообщает о доступности более новой версии ColVec1.1-8b.

Wizard Mega 13B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе LLaMA 13B на данных ShareGPT, WizardLM и Wizard-Vicuna. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции; доступный контекст составляет 2048 токенов. В карточке приведён пример генерации Python-кода. Модель обучалась два эпоха: релиз основан на чекпойнте второй эпохи, поскольку оценочная ошибка росла на третьей. Данные обучения очищали от некоторых отказов и стандартных фраз вроде «As an AI language model». Модель не проходила RLHF и не имеет встроенной фильтрации ответов, поэтому может выдавать проблемный контент. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Callisto-OCR3-2B-Instruct — мультимодальная модель prithivMLmods для распознавания текста на изображениях и ответов на вопросы о визуальных данных. Это дообученная версия Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct на архитектуре Qwen2-VL; модель содержит 1,5 млрд параметров, принимает изображения и текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель ориентирована на OCR, в том числе распознавание неразборчивого и рукописного текста, извлечение информации из документов, понимание английского текста и решение математических задач с выводом формул в LaTeX. Поддерживает диалоговые запросы по изображениям. В карточке также заявлена поддержка распознавания текста на разных языках, включая китайский и ряд европейских и азиатских языков, но подробная языковая оценка не приведена. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Заявления карточки о результатах уровня state of the art, обработке длинных видео и управлении устройствами не подтверждены приведёнными метаданными; основной заявленный сценарий — обработка изображений и документов. Качество может снижаться на сложном почерке и языках, для которых нет отдельной оценки.

Карточка модели Ishowbackup/Gemma-4-E4B-it-qat-MXFP4-CRACK на Hugging Face совпадает с карточкой dealignai/Gemma-4-E4B-it-qat-MXFP4-CRACK, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B-it QAT MXFP4 CRACK — мультимодальная модель семейства Gemma 4 от dealignai, созданная на основе google/gemma-4-e4b-it. Это плотная модель с гибридным скользящим и глобальным вниманием, дообученная с удалением отказов и квантизированная до 4-битного формата MXFP4. Она принимает текстовые запросы, изображения и аудио, а также предназначена для диалога, ответов на вопросы, многошаговых рассуждений и генерации кода; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. В README автор сообщает о сохранении визуальных и аудиовходов, проверке генерации кода и снижении результата MMLU на 3,9 процентного пункта относительно базовой модели. Удаление отказов означает, что модель может выполнять вредоносные запросы; заявленные результаты HarmBench приведены автором и не являются независимой оценкой. Для запуска требуется Apple Silicon с достаточной объединённой памятью и vMLX с поддержкой Gemma 4. Лицензия — Gemma; автор публикует модель для исследовательских целей.

Это модель Sentence Transformers на архитектуре BERT, опубликованная пользователем pankajrajdeo. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 512 и предназначена для оценки семантического сходства и поиска текстов по смыслу. В README указаны также сценарии поиска перефразировок, классификации и кластеризации; обучение описано на парах anchor-positive с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss. Модель содержит 50,3 млн параметров, использует усреднение токенных представлений и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Для сравнения векторов рекомендуется косинусное сходство. В карточке упоминаются медицинские тексты, PubMed и PMC в названии модели, однако доступное описание датасета содержит общие вопросы и ответы и не подтверждает специализацию на биомедицинских текстах. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

Модель Sentence Transformers, дообученная автором arjveer на Snowflake/snowflake-arctic-embed-l для сопоставления текстов. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024; близость можно оценивать косинусным сходством. Модель основана на BERT, использует pooling по CLS-токену и нормализацию векторов, принимает последовательности длиной до 512 токенов. Подходит для семантического поиска, сравнения текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации на основе эмбеддингов. В README приведены результаты оценки поиска на наборе из 156 примеров, однако этих данных недостаточно для вывода о качестве на широком спектре юридических задач. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jinhybr/OCR-DocVQA-Donut — модель Donut базового размера, дообученная на наборе DocVQA для ответов на вопросы по изображениям документов. Она принимает изображение документа и генерирует текстовый ответ, используя архитектуру vision encoder-decoder: визуальный энкодер Swin Transformer кодирует изображение, а декодер BART авторегрессионно формирует ответ. Модель предназначена для визуального анализа документов и сценариев вопросно-ответного поиска по их содержимому без отдельного этапа OCR. Выпущена под лицензией MIT. Модель специализирована на DocVQA; её точность на других типах документов и задачах не подтверждена в карточке. Указанная конфигурация — базовый размер; число параметров и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

Sunflower-14B — многоязычная языковая модель Sunbird AI для перевода и генерации текста на 31 языке Уганды и английском. Это авторегрессионная модель на архитектуре Qwen3-14B с 14 млрд параметров, дообученная для диалогов и следования инструкциям; в этой версии также применён этап оптимизации GRPO. Модель предназначена для перевода между английским и языками Уганды, а также между самими языками Уганды. Она может отвечать на фактические вопросы, создавать и обобщать тексты, объяснять информацию и поддерживать образовательные сценарии. Разработчик сообщает об улучшениях точности перевода, качества ответов и следования инструкциям после GRPO-дообучения. Качество зависит от языка и объёма доступных обучающих данных; на малоресурсных языках ответы могут быть непоследовательными, а в узкоспециализированных областях возможны ошибки и выдуманные факты. Для медицинского, юридического и финансового применения рекомендуется проверка человеком. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для использования в производстве также доступен API Sunbird AI.

Metis-0.1 — диалоговая языковая модель от Mihaiii, созданная дообучением Mistral-7B-SFT-Beta. Она предназначена для рассуждений и понимания текста, хорошо работает с длинными системными инструкциями; карточка отдельно отмечает, что модель не рассчитана на свободное сочинение историй. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для взаимодействия в README предложен формат с полями System, Instruction и Response. Модель обучена на частном наборе данных; README указывает, что высокий результат на GSM8K не связан с набором MetaMath. Лицензия — MIT.

mlx-community/GOT-OCR2_0-bf16 — конверсия модели GOT-OCR 2.0 в формат MLX с точностью bfloat16 для инференса на компьютерах Apple Silicon. Она предназначена для распознавания текста на изображениях документов: простой транскрипции по инструкции «OCR: » и структурированного вывода таблиц, формул и нот по инструкции «OCR with format: ». Это плотная мультимодальная модель семейства GOT; метаданные указывают 463,8 млн параметров и контекст 32 768 токенов, а README описывает исходную модель как 560-миллионную. Русский язык и качество за пределами английских синтетических примеров в карточке не проверялись. На шести синтетических англоязычных документах обычный режим OCR показал точное извлечение 86,84% полей и 96,05% содержимого; одна и та же часть полей транспортной накладной терялась во всех вариантах точности. Режим структурированного вывода запускался, но его точность не оценивалась. Карточка также не проверяет фотографии, рукописный текст, многостраничный и многокроповый режимы. Указана лицензия Apache-2.0; для загрузки требуется версия mlx-vlm с поддержкой GOT-OCR 2.0, которая, согласно README, ещё не вошла в релиз на момент публикации карточки.

SLIMER-PARALLEL-LLaMA3 — дообученная инструкционная языковая модель на архитектуре Llama 3.1 от expertai, предназначенная для извлечения именованных сущностей с нулевым обучением на заданных типах. Она принимает текст и инструкцию с определениями и рекомендациями по типам сущностей, а возвращает только JSON с найденными сущностями; за один запрос может параллельно извлекать до 16 типов сущностей. Модель рассчитана на англоязычный текст и работу с типами сущностей, которые могли не встречаться при обучении. В карточке сообщается о результатах на тестах с доменами вне обучающей выборки, включая финансовые сущности, и о преимуществе над исходной SLIMER на LLaMA 2. Веса опубликованы в формате safetensors; размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Лицензия — llama3.1.

yahyaabd/paraphrase-multilingual-miniLM-L12-v2-mnrl-beir-2 — модель Sentence Transformer, дообученная автором на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Архитектура основана на BERT и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; сходство между ними оценивается косинусной мерой. Метаданные указывают 124,3 млн параметров и контекст до 512 токенов, тогда как README модели задаёт максимальную длину последовательности 128 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения сходства текстов и поиска перефразирований; полученные векторы также можно использовать для кластеризации и классификации текстов. Она дообучена с MultipleNegativesRankingLoss на наборе statictable-triplets-all из 967 831 примера. Примеры датасета посвящены статистическим таблицам Индонезии, поэтому качество на других типах текстов может отличаться. Базовая модель многоязычная, однако в карточке нет точного перечня языков, для которых проверена эта дообученная версия. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ita-Search — плотная модель эмбеддингов на базе Qwen3-Embedding-0.6B, дообученная для семантического поиска на итальянском языке. Её разработчик — DeepMount00. Модель преобразует запросы и документы в векторы размерностью 1024; сходство оценивается косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 32 768 токенов. Модель предназначена для поиска итальянских документов по запросам, ранжирования passages, поиска в академических и технических материалах, систем вопросов и ответов и баз знаний. Она ориентирована на понимание разговорных запросов и итальянской терминологии; в обучающих данных представлены медицина, STEM, финансы, право, сельское хозяйство, разработка ПО и другие области. Модель использует библиотеку Sentence Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Она оптимизирована для итальянского языка, а качество может снижаться на узкоспециализированных темах, не представленных в обучении.

OGBert-110M-Sentence — модель эмбеддингов предложений на базе ModernBERT, разработанная автором репозитория mjbommar. Она предназначена для представления глоссариев и специализированных текстов в виде векторов, которые можно сравнивать по смыслу и использовать для кластеризации и поиска документов. Архитектура включает ModernBERT, усреднение токенов и L2-нормализацию; в README указано 110 млн параметров, а метаданные сообщают 138,4 млн. Контекст — до 1024 токенов. Модель обучалась на корпусе специализированных словарных статей OpenGloss и заявлена для английского языка. В описанных оценках модель показала результаты для кластеризации документов, тематического поиска и сходства слов; README приводит метрики на небольших наборах данных, поэтому они не гарантируют аналогичного качества на других доменах. Модель принимает текст и выдаёт нормализованные векторы. Лицензия — Apache-2.0.