Разбор текста

ReaderLM (Jina)

Name: ReaderLM (Jina)
Author: Jina AI

Маленькие модели, которые превращают сырой HTML веб-страниц в чистый Markdown или JSON. Удобно готовить сайты для базы знаний. Лицензия только некоммерческая.

Разработчик: Jina AI, Германия
Первый выпуск: сен 2024
Последний выпуск: янв 2025
Размеры: 0.5B – 1.5B
Лицензия: Только некоммерческоеCC-BY-NC 4.0
Русский язык: Есть
Готовые сборки: GGUF
Запуск: Есть в OllamaРаботает и без видеокарты
Сферы: Разработка ПО, Документы и бухгалтерия, Маркетинг и контент

Поставить на свой сервер Hugging Face

Какие задачи решает

Очистка страниц сайтов для базы знаний
Извлечение данных со страниц в JSON
Подготовка текстов для RAG

Где применяется

IT и разработкаМаркетинг и аналитика конкурентовВнутренние базы знаний

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии

подходит

1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии

нет версий

КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии

нет версий

Версии

янв 2025ReaderLM-v2 (1.5B, 29 языков)
сен 2024reader-lm 0.5b и 1.5b

Как запустить

Через Ollama — быстрее всегоПоставьте Ollama на компьютер или сервер и найдите модель в её библиотеке по названию. Годится, чтобы за вечер попробовать модель на своих задачах.Найти в библиотеке Ollama

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face

Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать ReaderLM (Jina) в коммерческом проекте?

Нет. Лицензия: CC-BY-NC 4.0. Для коммерческого продукта нужна другая модель или отдельное соглашение с правообладателем.

Какое железо нужно для ReaderLM (Jina)?

Минимум: Ноутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии. Есть версии, которые работают и без видеокарты, на обычном процессоре. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли ReaderLM (Jina) русский язык?

Да, русский язык заявлен в карточке модели.

Где скачать ReaderLM (Jina) и сколько это стоит?

Веса ReaderLM (Jina) лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.