Картинка + текст2026
Microsoft · США
Компактная модель на 4B, которая сама управляет компьютером: смотрит на скриншот и кликает, а когда выгоднее, переключается на командную строку и правит файлы кодом. Обе роли в одной модели, без внешнего оркестратора. По тесту OSWorld-Verified (50 шагов) набирает 66,0%, по словам авторов лучший результат среди моделей на 4B, на задачах операционной системы 87,5%. Обучена из промежуточной Mage-VL в пять этапов, с набором из почти 294 тысяч синтетических задач на 6915 навыков. Контекст при обучении и запуске 32 768 токенов, архитектура держит до 262 144. Подходит для офисной автоматизации и помощников на своём компьютере. Цифры авторов.
- агент, который работает в приложениях по скриншотам и командной строке
- автоматизация офисных задач на своём компьютере без облака
- прототип помощника, управляющего рабочим столом
- Размеры
- 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Речь в текстRU2023–2026
NVIDIA · США
Быстрые модели распознавания речи от NVIDIA, в том числе потоковые для работы в реальном времени. Parakeet TDT v3 и Nemotron 3.5 ASR понимают русский. Новая Nemotron 3.5 Transcribe (34B, 4.3B активных, OpenMDW 1.1) расшифровывает записи до часа на 40 языках, переводит речь, делит её по говорящим, ставит метки времени по словам и отвечает на вопросы по содержанию (вопросы только на английском); для русского доступны все задачи. Только готовые файлы, живой поток не поддерживается. Цифры авторов: 5,33% ошибок в словах на английском в открытом рейтинге Hugging Face.
- Расшифровка звонков и совещаний
- Субтитры к видео
- Голосовой ввод в реальном времени
- Размеры
- 110M – 34B-A4.3B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRUOllama2025–2026
Liquid AI · США
Модели новой архитектуры для работы прямо на устройстве: быстрые на обычном процессоре и в телефоне. Есть версии для извлечения данных, RAG и инструментов, а также LFM2.5-VL для картинок и голосовая LFM2.5-Audio. Старшая LFM2.5-24B-A2B (2,45B активных, контекст 131 тысяча токенов, русский в списке языков) всегда рассуждает перед ответом и рассчитана на быстрых агентов на устройстве. В октябре вышло поколение LFM3 на новой трёхгибридной архитектуре: LFM3-1.7B для локальных агентов (контекст 256 тысяч токенов, около 1 ГБ памяти в 4 бита, предобучена на 22 трлн токенов), LFM3-VL-2B для картинок, LFM3-Audio-2B для речи и LFM3-Omni-2B, который понимает текст, картинки, видео и звук, а отвечает текстом и речью. Для сложного кода и многошаговых рассуждений авторы её не рекомендуют.
- Ассистент на ноутбуке или телефоне без интернета
- Извлечение данных из документов
- Вызов инструментов в приложениях
- Размеры
- 230M – 24B-A2B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCROllama2026
OpenBMB (ModelBest) · Китай
Первая модель семейства MiniCPM, заточенная только под документы: распознаёт текст, таблицы, формулы, диаграммы, печати и достаёт нужные поля из бумаг. Всего 1.3B. По тестам авторов, 93,68 на Real5-OmniDocBench (разбор документов в реальных условиях: сканы, фото, перекошенные и переснятые страницы) и 54,7 на OCRBench v2. Заявлены китайский и английский, русский не заявлен. К ней выложена вспомогательная модель DSpark, которая ускоряет генерацию: по словам авторов, обработка быстрее на 55%, а скорость примерно в 1,5 раза выше PaddleOCR-VL-1.6 и в 3,6 раза выше MinerU2.5 Pro. Работает в vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama, есть сжатые версии GGUF, AWQ и GPTQ.
- разбор сканов и фото документов в разметку: текст, таблицы, формулы
- извлечение полей из счетов, договоров и анкет на китайском и английском
- быстрая обработка потока документов на небольшом сервере
- Размеры
- 1.3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2026
Baidu · Китай
OCR-модель Baidu, развивающая идеи DeepSeek-OCR: разбирает многостраничные документы и PDF целиком за один проход и выдаёт размеченный текст. Заявлена как многоязычная, но список языков не опубликован. 27 октября вышла Unlimited-OCR-2 (MIT, около 3.3B): по описанию авторов, она разбирает документы неограниченной длины (приём SR-SWA), вместе с ней опубликован набор MarathonDocBench для очень длинных документов.
- Перевод многостраничных PDF и сканов в текст и Markdown
- Распознавание договоров, счетов и отчётов
- Подготовка архивов документов к поиску и RAG
- Размеры
- 3.3B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRU2026
проект vLLM Semantic Router · международный проект
Открытое семейство моделей для ИИ-шлюза: на запрос отвечают вероятностями, не генерируя текст. Определяют тему и срочность, попытку взлома, вредный запрос, персональные данные, нужен ли инструмент. Малые версии работают на процессоре, Vela понимает 17 языков, включая русский. Новая d3 (27B) читает ещё и несколько картинок и видео, а d3-turbo, по оценке самих авторов, точнее её на 4 пункта в тексте. Самая новая в линейке d3-ultra вышла 24 октября.
- маршрутизация запросов между моделями и командами
- проверка запроса на попытку взлома и вредное содержание до основной модели
- поиск персональных данных с координатами в тексте
- Размеры
- 0.3B – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2025–2026
NVIDIA · США
Эмбеддинги NVIDIA для поиска и RAG. Nemotron-3-Embed 2026 года вышли под свободной лицензией OpenMDW и работают на многих языках. В октябре вышла Nemotron-3.5-Embed (1B и 8B, OpenMDW 1.1): она ищет документы по тексту и по картинке страницы с таблицами, графиками и инфографикой; для текста проверена на 34 языках, русский среди них. 8B построена на Ministral 3.
- Поиск по корпоративным документам
- RAG для чат-ботов и ассистентов
- Поиск по картинкам и страницам (VL-версии)
- Размеры
- 1B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRU2026
Datalab · США
Крошечная OCR-модель, которая работает на обычном процессоре без видеокарты и без PyTorch: на ONNX Runtime, около 230 мс на страницу на четырёх ядрах, до 49 страниц в секунду. Превращает PDF и картинки в markdown, текст или JSON с рамками строк и блоков (заголовки, списки, таблицы, подписи) и порядком чтения. В цифровых PDF берёт готовый текстовый слой и распознаёт только недостающее. Русский есть среди заявленных языков. Для рукописи, формул и сложных таблиц авторы советуют свою большую Chandra. Цифры скорости и точности по замерам авторов.
- быстрое массовое превращение PDF и сканов в markdown на сервере без видеокарты
- поиск по архивам документов: текст с рамками и порядком чтения
- предварительная разметка страниц перед тяжёлой моделью
- Размеры
- около 1M параметров (модели весят около 18 МБ)
- Железо
- от: Ноутбук
Текст2026
Meta Superintelligence Labs · США
Крупнейшая открытая модель Meta: 816B параметров, на каждый токен работают 42B, контекст 1 миллион токенов. Понимает текст, картинки, видео и звук, отвечает текстом. Создана для программирования и длинных агентных задач. Обучена на данных более чем на 100 языках. Доступ к весам на Hugging Face выдаётся вручную.
- агент для работы с кодом и длинными задачами с вызовом инструментов
- разбор скриншотов, графиков, документов, видео и записей
- генерация обучающих данных для других моделей
- Размеры
- 816B-A42B
- Железо
- от: Кластер
РеранкерыRU2025–2026
NVIDIA · США
Небольшой реранкер NVIDIA на 1B. У версии vl на вход идут и страницы документов картинками, а не только текст. Новая 8B (Nemotron-3.5-Rerank) оценена на 34 языках, включая русский, и принимает текст, страницы-картинки или оба вида сразу, в том числе диаграммы и таблицы.
- Переупорядочивание фрагментов перед ответом ИИ-помощника
- Сортировка найденных страниц сканов и PDF
- Поиск по внутренним регламентам и инструкциям
- Размеры
- 1B и 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAG2026
OpenBMB · Китай
Эмбеддинги для поиска по смешанным материалам: текст, картинки и страницы с текстом и картинкой вместе попадают в одно пространство, и по одному текстовому запросу можно ранжировать их в общем списке. Создана на основе исследования о том, что обычные модели предпочитают текст картинкам. Язык в карточке: английский.
- поиск по каталогу, где часть товаров описана текстом, часть картинкой
- поиск по презентациям и страницам со схемами
- RAG по смешанной базе знаний
- Размеры
- 2B (на базе Qwen3-VL-2B)
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текста2026
Mistral AI · Франция
Быстро определяет язык и диалект текста в арабской графике: современный литературный арабский, все диалекты и 51 класс в целом. Различает близкие языки на той же письменности (персидский, урду, пушту и другие), чтобы текст не считался арабским только из-за букв. Работает на процессоре.
- определение диалекта в обращениях клиентов на арабском
- сортировка текстов по языкам на арабской графике
- подготовка данных для обучения и поиска
- Размеры
- модель fastText с калибровкой, число параметров не указано
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2026
Tencent · Китай
Одна компактная модель превращает страницу документа, график, блок-схему, геометрический чертёж, аудио или видео в структурированный JSON: с координатами блоков, таблицами, формулами, расшифровкой речи и временными метками.
- разбор сканов и PDF с таблицами и формулами
- перевод графиков и блок-схем в таблицу или диаграмму
- расшифровка аудио и видео с временными метками
- Размеры
- 5B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Текст2026
Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта · Китай
Агентная модель для долгих задач: поиск и сбор доказательств, исследования, разработка, подготовка отчётов и презентаций, анализ уязвимостей в разрешённой среде. Превью на базе GLM-5.2, контекст 256 тысяч токенов, только текст. Есть версия FP8.
- глубокий поиск и исследование по теме с проверяемым результатом
- разработка программ и подготовка отчётов и презентаций
- проверка и исправление уязвимостей в авторизованной среде
- Размеры
- 744B (MoE, на базе GLM-5.2)
- Железо
- от: Кластер
Поиск по сканам документовGGUF2026
Tencent · Китай
Ищет нужные страницы по документам как по картинкам, не переводя их в текст: сопоставляет запрос с визуальным видом страницы. На ViDoRe V3 набирает 66,75 у версии 8B. Индекс можно сжать до 32 векторов на страницу.
- поиск по сканам, презентациям и отчётам без распознавания текста
- RAG по документам с таблицами и графиками
- поиск в архивах договоров и каталогов
- Размеры
- 4.5B и 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текста2026
Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта · Китай
Модель решений на базе Qwen3.5-4B: по тексту и картинкам отвечает вероятностями на все вопросы о ситуации за один проход, без генерации текста. Подходит для маршрутизации заявок и оценки срочности.
- сортировка заявок по отделам
- оценка приоритета и срочности обращений
- проверка по фото, всё ли в порядке
- Размеры
- 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2026
Tencent · Китай
Разбирает страницу документа целиком: превращает её в Markdown с формулами в LaTeX и таблицами в HTML. Версия 4B на OmniDocBench v1.6 набирает 95,38. Языки в карточке: английский и китайский.
- перевод сканов и PDF в Markdown для поиска и RAG
- распознавание таблиц и формул
- разбор отчётов и научных статей
- Размеры
- 2B и 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютера2026
Tencent · Китай
Открытый агент для управления рабочим столом: смотрит на живые скриншоты, рассуждает и выдаёт клики и ввод с клавиатуры. Можно показать рабочий процесс один раз, и агент перенесёт его на новую задачу. Нужна внешняя среда, которая исполнит действия.
- автоматизация работы в программах без API
- повторение рабочего процесса по одному показанному примеру
- тестирование интерфейсов
- Размеры
- 27B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск и RAG2026
Tencent · Китай
Универсальные эмбеддинги на базе Qwen3.5: переводят текст, картинки, видео и визуальные документы в один вектор на 4096 чисел. Звук не поддерживается. Языки в карточке: китайский и английский.
- поиск по каталогу товаров по картинке или описанию
- поиск по видео и презентациям
- RAG по смешанным материалам из текста и изображений
- Размеры
- 2B и 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текст2026
Interfaze · не указана
Одна модель для разработчиков: читает документы и таблицы, расшифровывает речь с разметкой спикеров, находит объекты на картинке и отвечает строго по заданной JSON-схеме. Внутри ядро для рассуждений и набор узких моделей.
- разбор документов и таблиц с координатами текста
- расшифровка записей с разметкой спикеров
- извлечение данных из документов в заданную JSON-схему
- Размеры
- модель на 80 ГБ видеопамяти (ядро на базе Qwen3.8-27B)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Текст2026
Ai2 (Институт Аллена) · США
Модель на 8B, которая по вопросу и поданным ей фрагментам научных статей пишет отчёт со ссылками на источники. Сама ничего не ищет: фрагменты нужно подать вместе с вопросом.
- обзор литературы по вопросу со ссылками на источники
- сводка по набору собственных PDF
- черновик аналитической записки с цитатами
- Размеры
- 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текста2026
AutoTrust AI · Сингапур
Открытые модели решений: на вопросы «да или нет», «выбери вариант», «оцени от 0 до 5» отвечают вероятностями за один проход, а при нужде ещё и рассуждают. Не связаны с закрытой Jev от TypeSafe.
- сортировка заявок и обращений по отделам
- проверка действия агента перед выполнением
- оценка срочности и тональности сообщений
- Размеры
- 9B – 35B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Текст2026
Aleph Alpha · Германия
Европейская открытая модель с рассуждениями на немецком и английском. MoE на 78B параметров, на каждый токен работают 3,5B. Контекст 262 тысячи токенов (проверен до миллиона), вызов инструментов.
- ответы по длинным документам и RAG
- агент с вызовом инструментов
- извлечение данных из документов в структуру
- Размеры
- 78B-A3.5B
- Железо
- от: Кластер
Разбор текста2026
Perplexity · США
Модель решений на базе Qwen3.8-27B: выбирает вариант, отвечает «да или нет» или ставит оценку и возвращает калиброванные вероятности. Понимает и картинки.
- маршрутизация обращений по командам
- проверка ответов ИИ на соответствие источникам
- оценка тональности и срочности писем
- Размеры
- 27B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Разбор текста2026
Supersonic Labs · не указана
Совсем маленькая модель решений: по тексту, вопросу и вариантам ответа выбирает один вариант, ставит оценку или отвечает «да или нет». Работает на обычном процессоре и в браузере.
- маршрутизация обращений по темам
- определение тональности отзывов
- быстрая классификация заявок
- Размеры
- 144M
- Железо
- от: Ноутбук
Речь в текст2026
Fermion Research · не указана
Очень компактная модель распознавания английской речи: 164 МБ, по точности близка к своей большой основе Parakeet. Час записи расшифровывает примерно за 20 секунд на ноутбуке.
- расшифровка встреч и звонков на английском
- диктовка текста на ноутбуке без интернета
- субтитры к английским роликам
- Размеры
- 164 МБ (около 2,1 бита на вес)
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаOllama2026
Cloudflare · США
Модели решений: не пишут текст, а читают ситуацию (текст, JSON, картинку, кадры видео, а у Clef-Omni ещё и звук) и за один проход возвращают вероятность каждого варианта ответа на типизированные вопросы «да или нет», «выбери один» и «оцени по шкале». Вместо разбора свободного текста агент получает готовые числа.
- сортировка обращений и заявок по категориям с вероятностью
- проверка документа или фото по списку вопросов (всё ли указано, есть ли нарушение)
- выбор следующего шага агентом без разбора текстового ответа
- Размеры
- 27B, 9B (Clef-flash) и 30B-A3B (Clef-Omni)
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGOllama2025–2026
Google · США
Маленькие многоязычные эмбеддинги от Google, работают на телефоне и ноутбуке без интернета. Вторая версия понимает ещё и картинки, видео и аудио в одном векторном пространстве.
- Поиск по документам на устройстве
- RAG без отправки данных наружу
- Поиск по фото, видео и аудио по текстовому запросу
- Размеры
- 300M и 740M (EmbeddingGemma 2)
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRGGUF2025–2026
LightOn · Франция
Французская OCR-модель, которая переводит страницу в текст за один проход и быстро работает на потоке. В третьем поколении (0,8B, 1B, 4B) возвращает ещё и координаты блоков, описания картинок и данные графиков в таблицу. Языки в карточке 2-й версии европейские, китайский и японский, русского нет.
- Распознавание счетов и договоров на европейских языках
- Распознавание таблиц
- Перевод PDF в текст для поиска и RAG
- Размеры
- 0.8B – 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстOllama2024–2026
OpenBMB (ModelBest и Университет Цинхуа) · Китай
Компактные модели зрения, которые работают даже на телефоне и ноутбуке. Хорошо читают текст на фото, понимают видео; версия 4.6 весит всего 1.3B. Свежая 4.7 вышла в двух размерах: 1B и 35B-A3B, первая MoE-модель в семействе. По словам авторов, 35B-A3B с помощью их способа подгрузки экспертов идёт на iPhone 17 Pro Max со скоростью 13+ токенов в секунду при 3 ГБ памяти. Цифры авторов.
- Распознавание текста на фото прямо на устройстве
- Разбор чеков и документов без отправки в облако
- Описание фото и видео
- Размеры
- 1B – 35B-A3B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстGGUF2025–2026
StepFun · Китай
MoE-модели StepFun, рассчитанные на быструю и дешёвую работу: при 196 млрд параметров Step-3.5/3.7-Flash задействуют около 11 млрд на токен. Есть компактные Step3-VL-10B для картинок и голосовая Step-Audio 2 mini. Флагман Step 5 Preview (600B, активны 27B, контекст до 1 млн токенов, текст и картинки на входе) создан для агентов, программирования и финансовых задач.
- Агенты с высокой нагрузкой
- Разбор документов со схемами и скриншотами
- Помощь программистам
- Размеры
- 8B – 600B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Текст2026
Prism ML · США
Сжатая Qwen3.8-27B: весит 5,9 ГБ вместо 54 ГБ и сохраняет около 98% качества исходной. Контекст 262 тысячи токенов, понимает картинки и вызывает инструменты. Для запуска нужен форк llama.cpp от авторов.
- агент для работы с кодом на своём компьютере
- разбор документов без отправки в облако
- вызов инструментов и автоматизация процессов
- Размеры
- 27B (1,72 бита на вес)
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRU2025–2026
Лаборатория искусственного интеллекта Северо-Восточного федерального университета · Россия
Самый полный набор моделей для якутского языка в одном месте: языковые модели разных размеров, перевод с русского и на русский, эмбеддинги и распознавание текста с изображений. Качество у моделей разное, проверять надо на своих данных.
- Ответы и переписка на якутском языке
- Перевод документов и материалов
- Поиск по смыслу в якутских текстах
- Размеры
- 1.1B – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRU2026
Tvoy_Tezka (failed09) · не раскрыта
Небольшой набор инструментов для башкирского текста: языковая модель с заполнением пропусков, определитель башкирского языка, эмбеддинги fastText, оценщик пар с русским и восстановление башкирских букв. Всё это выложено осенью 2026 года, качество надо проверять на своих данных.
- Проверка орфографии и подсказка слов на башкирском
- Отделение башкирских текстов от чужих
- Восстановление специфических букв в тексте
- Размеры
- 50M у BashkirRoBERTa
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текста2026
FlowX.AI · США и Румыния
Семейство небольших моделей, которые вытаскивают из банковских и страховых текстов суммы, стороны сделки, юрисдикции, счета и упоминания из санкционных проверок. Решение по спорной операции принимает человек, автоматическая блокировка без проверки недопустима.
- Извлечение сумм, сторон и юрисдикций из описаний операций
- Разбор материалов проверки клиента и санкционных списков
- Разметка номеров счетов и реквизитов в документах
- Размеры
- около 150M (на базе ModernBERT-base)
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текста2024–2026
Урчаде Заратиана и Fastino AI · Франция / США
Находит в тексте нужные сущности без обучения: просто перечисляете, что искать (имя, сумма, дата). GLiNER2 заодно классифицирует текст. Многоязычные версии понимают русский.
- Извлечение имён, сумм и дат из писем и договоров
- Разбор заявок на поля CRM
- Классификация обращений по темам
- Размеры
- около 50M – 500M
- Железо
- от: Ноутбук
Чертежи и CADRUGGUF2026
GreenMap · не раскрыта
Набор небольших моделей под русскоязычные строительные чертежи: находит поле чертежа, штамп и легенду, размечает стены и штриховки, вытаскивает данные листа в JSON и ссылки на нормы. Черновик, который проверяет инженер.
- Поиск штампа, легенды и поля чертежа на листе
- Разметка стен и штриховок на поэтажном плане
- Извлечение данных с чертежа в структурированный JSON
- Размеры
- 3.5M – 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Перевод2026
Bilibili (Index Team) · Китай
Открытые модели перевода на базе Qwen3.5: текст на 150 языков с глоссарием и инструкциями, субтитры, речь в речь, дубляж под число слогов и перевод целых книг за один проход.
- перевод текста с глоссарием и сохранением разметки
- перевод речи в субтитры и в речь
- дубляж видео с подгонкой под число слогов
- Размеры
- 2B, 9B (35B-A3B в превью)
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2026
Jina AI · Германия
Разбор документов одной моделью: страница целиком превращается в Markdown — текст в правильном порядке чтения, таблицы и формулы в LaTeX. Построена на DeepSeek-OCR, активны только 0,6 млрд параметров из 3,4.
- Перевод сканов и PDF в Markdown
- Распознавание таблиц и формул
- Разбор счетов, актов и отчётов
- Размеры
- 3.4B-A0.6B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Картинка + текст2026
Apple · США
Читает длинные документы иначе: превращает страницы в уменьшенные картинки и разворачивает полный текст только тех страниц, которые нужны для ответа. Так на длинный документ уходит меньше контекста.
- Ответы по многостраничным документам
- Поиск нужной страницы в большом отчёте или деле
- Разбор сканов и PDF без предварительного распознавания
- Размеры
- 9B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Текст2024–2026
OpenBMB (ModelBest и Университет Цинхуа) · Китай
Компактные текстовые модели для работы прямо на устройстве: ноутбуке, телефоне, мини-ПК. MiniCPM5 на 1B и 2B ориентированы на вызов инструментов и длинный контекст.
- Локальный чат-ассистент без облака
- Извлечение данных и классификация текстов
- Вызов инструментов и простые агенты на слабом железе
- Размеры
- 0.5B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Голос: спикеры и звукGGUF2026
NVIDIA · США
Размечает запись по говорящим: кто и когда говорил, до восьми участников, в записи и в прямом эфире. Модель маленькая, есть сборка GGUF и запуск без видеокарты. Записи разговоров это персональные данные, порядок хранения согласуется с юристом.
- Разбор записи звонка или совещания по участникам
- Подстановка имён говорящих в расшифровку
- Потоковая разметка во время разговора
- Размеры
- 100M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGGGUF2026
Perplexity · США
Эмбеддинги поискового сервиса Perplexity. Есть версии, которые учитывают контекст всего документа, а не только отдельного фрагмента.
- Поиск по большим массивам документов
- RAG с учётом контекста документа
- Поиск по сайту и каталогу
- Размеры
- 0.6B – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUGGUF2026
Mergen Kungaa · не раскрыта
Перевод русский — тувинский, работает на своём компьютере: готовые сборки GGUF, адаптер LoRA и отдельное приложение под Windows. Автор сам предупреждает, что имена, числа и важный текст надо перепроверять у носителя языка.
- Перевод документов и объявлений на тувинский
- Перевод тувинских текстов на русский
- Черновой перевод без отправки данных наружу
- Размеры
- 4B и 12B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRUOllama2024–2026
Cohere · Канада
Модели для бизнеса: поиск по документам со ссылками на источники, вызов инструментов, много языков. Command A+ 2026 года впервые вышла под Apache 2.0, за ней — линейка North: код, перевод и компактное зрение.
- Ответы по базе знаний со ссылками на источники
- Агенты, работающие с внутренними системами
- Перевод и переписка на разных языках
- Размеры
- 2.5B – 218B-A25B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2024–2026
Сбер (SberDevices) · Россия
Эмбеддинги Сбера, заточенные под русский язык: по данным разработчиков, в числе лучших на русскоязычных тестах поиска. FRIDA компактная, Giga-Embeddings мощнее.
- Поиск по русскоязычным документам
- RAG для чат-ботов на русском
- Классификация обращений и отзывов
- Размеры
- 480M – 10B-A1.8B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2023–2026
Zhipu AI (Z.ai) · Китай
Одна из старейших китайских открытых линий: от ChatGLM-6B до GLM-5.3. Сильна в агентных задачах и программировании; GLM-5.3-Flash понимает картинки и выходит под MIT.
- Корпоративный чат-ассистент
- Агенты для рутинных офисных задач
- Помощь программистам
- Размеры
- 1.5B – 744B-A40B
- Железо
- от: Ноутбук
Речь в текстGGUF2025–2026
IBM · США
Речевые модели IBM для распознавания и перевода речи на английском и нескольких европейских языках и японском. Рассчитаны на корпоративное использование.
- Расшифровка деловых встреч
- Перевод речи в текст на другом языке
- Голосовые ассистенты
- Размеры
- 470M – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2024–2026
IBM · США
Корпоративные модели IBM с прозрачными данными обучения и сертификацией ISO 42001. Granite 4 это гибрид Mamba и трансформера, экономный по памяти.
- Ответы по внутренним документам (RAG)
- Вызов инструментов и работа в агентах
- Извлечение данных и классификация
- Размеры
- 350M – 34B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2026
Meta Superintelligence Labs · США
Открытая модель Meta для агентов на доступном железе: дистиллирована из закрытой Muse Spark, понимает текст и картинки, обучена на 100+ языках.
- Агенты с вызовом инструментов
- Разбор скриншотов, графиков и документов
- Многоязычный ассистент
- Размеры
- 30B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Агенты для компьютера2025–2026
XLANG Lab (Гонконгский университет) · Китай
Полностью открытые агенты для рабочего стола: веса, данные и код обучения. Работают в Windows, macOS и Linux, свежий Qwen-CUA управляет компьютером обычными кликами и клавишами.
- Работа в настольных программах без API
- Перенос данных между системами
- Прогон пользовательских сценариев для тестов
- Размеры
- 7B – около 400B (MoE)
- Железо
- от: 1 видеокарта
ТекстRUOllama2023–2026
Alibaba · Китай
Семейство языковых моделей с сильным русским языком: от маленьких версий для ноутбука до флагмана уровня коммерческих API.
- Чат-бот и ассистент по базе знаний
- Ответы на письма и обращения
- Разбор и классификация документов
- Размеры
- 0,6B – 2,4T-A95B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2026
TeleAI (China Telecom) · Китай
Новая лёгкая модель для разбора документов, на момент выхода лидер теста OmniDocBench v1.6. Хорошо справляется со снятыми на телефон и помятыми страницами. Языки в карточке — китайский, английский, японский.
- Распознавание счетов и накладных, снятых на телефон
- Распознавание таблиц и формул
- Перевод документов в Markdown для RAG
- Размеры
- около 1.2B
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютераGGUF2025–2026
Microsoft · США
Небольшие модели Microsoft для работы в браузере: смотрят на страницу и кликают, печатают, прокручивают. Рассчитаны на запуск прямо на рабочем компьютере без облака.
- Заполнение веб-форм и заявок
- Сбор данных из веб-кабинетов без API
- Проверка сайтов по сценарию
- Размеры
- 4B – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
Tencent · Китай
Лёгкая OCR-модель Tencent: разбор документов, поиск текста на фото, извлечение полей и перевод текста с картинок. Версия 1.5 быстрее и запускается на обычном ПК.
- Извлечение полей из счетов и накладных
- Распознавание таблиц и формул
- Перевод текста на фотографиях и сканах
- Размеры
- 1B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстGGUF2026
Thinking Machines Lab · США
Флагманские открытые модели лаборатории Миры Мурати: принимают текст, изображения и аудио. Большие MoE, требуют нескольких видеокарт.
- Корпоративный ассистент уровня флагмана
- Разбор документов, изображений и аудио
- Помощь в программировании
- Размеры
- 276B-A12B, 975B-A41B
- Железо
- от: Кластер
РеранкерыGGUF2024–2026
Jina AI · Германия
Сильные многоязычные реранкеры; m0 сортирует и страницы-картинки (сканы, слайды). Свежие версии открыты только для некоммерческого использования.
- Уточнение выдачи перед ответом чат-бота
- Сортировка найденных страниц PDF и слайдов
- Поиск по каталогу и базе знаний
- Размеры
- 33M – 2.4B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRUOllama2023–2026
Mistral AI · Франция
Европейские модели с упором на скорость. Mixtral — одна из первых открытых моделей на архитектуре «смесь экспертов»; есть версии с картинками (Pixtral, Medium 3.5), для доказательств в Lean и модерации (Shieldstral).
- Быстрые ответы в чате
- Извлечение данных из текста
- Перевод и работа с несколькими языками
- Размеры
- 3B – 675B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текст2026
OpenMOSS (Фуданьский университет) · Китай
Модель «картинка + видео + текст» с упором на длинные видео и точную привязку событий к секундам. Есть версия Realtime для потокового видео в реальном времени.
- Разбор длинных видео и поиск событий по времени
- Потоковый анализ видео в реальном времени
- Понимание фото и документов
- Размеры
- около 11B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Картинка + текстGGUF2024–2026
Alibaba (AIDC-AI) · Китай
Модели зрения от международного подразделения Alibaba с сильным чтением текста и таблиц. В линейке есть MoE Ovis2.6 и отдельные компактные OvisOCR для документов.
- Извлечение данных из счетов, договоров и накладных
- Распознавание таблиц
- Ответы на вопросы по фото и графикам
- Размеры
- 0.9B – 80B-A3B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRU2022–2026
SLONE (David Dale, Айгиз Кунафин и другие) · не раскрыта
Сообщество, которое достраивает NLLB и mBART под малоресурсные языки. В моделях есть эрзянский, тувинский, башкирский, татарский, чувашский, бурятский, марийский, хакасский и карачаево-балкарский. Качество по языкам разное, проверять надо на своих текстах.
- Перевод с русского на национальный язык и обратно
- Подготовка двуязычных материалов и вывесок
- Поиск соответствий в параллельных текстах
- Размеры
- 42M у компактных энкодеров, 620M – 758M у переводчиков
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2023–2026
Upstage · Южная Корея
Модели корейской Upstage. Solar Open 2 рассчитана на офисную работу с документами: 250 млрд параметров, из них активны 15 млрд, языки — английский, корейский, японский.
- Работа с офисными документами
- Агенты для рутинных задач
- Помощь программистам
- Размеры
- 10.7B – 250B-A15B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCRRU2024–2026
Datalab · США
Компактный набор OCR от авторов Marker и Chandra: распознавание текста, макет страницы, порядок чтения и таблицы. Surya OCR 2 (650M) работает и на процессоре, русский заявлен в поддерживаемых языках.
- Распознавание сканов и PDF, в том числе на русском
- Разметка страницы: заголовки, таблицы, картинки, порядок чтения
- Распознавание таблиц по строкам и столбцам
- Размеры
- до 650M
- Железо
- от: Ноутбук
Речь в текстGGUF2026
Cohere · Канада
Модель распознавания речи от Cohere на 14 языков (русского в списке нет), отдельная версия для арабского. Рассчитана на точную расшифровку деловых записей.
- Расшифровка встреч и интервью
- Субтитры
- Поиск по аудиоархиву
- Размеры
- 2B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2024–2026
Google · США
Компактные модели Google: хорошо работают на одном компьютере, старшие версии понимают картинки. Есть CodeGemma для кода, FunctionGemma 270M для вызова функций и быстрая DiffusionGemma.
- Ассистент на ноутбуке без интернета
- Разбор фото документов и чеков
- Классификация обращений
- Размеры
- 270M – 31B
- Железо
- от: Ноутбук
Модерация и безопасность2024–2026
Сообщество GLiNER (Fastino, Knowledgator, NVIDIA и др.) · США
Маленькие модели на основе GLiNER для поиска персональных данных: паспортов, телефонов, счетов, адресов. Типы данных задаются словами. Русский официально не заявлен.
- Маскирование персональных данных перед облачным ИИ
- Поиск паспортных данных и реквизитов в документах
- Проверка выгрузок на утечки
- Размеры
- около 200M – 500M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRU2022–2026
Baidu (PaddlePaddle) · Китай
Классические лёгкие модели PaddleOCR: поиск и распознавание строк текста плюс разметка страницы. Работают на процессоре и телефонах; есть отдельная модель для восточнославянских языков, включая русский.
- Распознавание текста на сканах, фото и экранах
- Чтение этикеток, табло, маркировки на производстве и складе
- Разметка страниц: таблицы, формулы, печати, заголовки
- Размеры
- от 1.5M до десятков миллионов параметров
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютераGGUF2025–2026
H Company · Франция
Французское семейство моделей для управления браузером и компьютером: точно находит нужный элемент на экране и ведёт многошаговые задачи. Свежие Holo3 и 3.1 открыты под Apache 2.0.
- Работа в веб-кабинетах и старых программах без API
- Заполнение форм и заявок
- Проверка интерфейсов по сценарию
- Размеры
- 0.8B – 235B-A22B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRU2025–2026
Tencent · Китай
Переводчики Tencent на 33 языка, первая версия победила на соревновании WMT25. Русский есть. Малая версия 1.8B работает на ноутбуке, свежая Hy-MT2 под Apache 2.0.
- Перевод документов с сохранением форматирования
- Перевод с заданным глоссарием терминов
- Перевод переписки с китайскими партнёрами
- Размеры
- 1.8B – 30B-A3B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUGGUF2023–2026
Jina AI · Германия
Сильные многоязычные эмбеддинги с длинным контекстом, v5-omni понимает текст, картинки и аудио. Свежие версии открыты только для некоммерческого использования.
- Поиск по документам на многих языках
- Поиск по картинкам и сканам
- Классификация и кластеризация
- Размеры
- 33M – 3.8B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRGGUF2025–2026
Shanghai AI Laboratory (OpenDataLab) · Китай
Популярный открытый инструмент перевода PDF в Markdown со своей небольшой моделью. MinerU2.5-Pro улучшили только за счёт данных, без роста размера. Языки в карточке — китайский и английский.
- Перевод PDF-отчётов и договоров в Markdown
- Распознавание таблиц и формул
- Подготовка документов для RAG и поиска
- Размеры
- 0.9B – 1.2B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
Baidu (PaddlePaddle) · Китай
Компактная модель для разбора документов из популярного набора PaddleOCR. По карточке поддерживает 109 языков, в том числе русский; версия 1.6 лидирует на тесте OmniDocBench.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание таблиц, формул, печатей
- Перевод сканов в Markdown и JSON
- Размеры
- 0.9B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстGGUF2025–2026
ServiceNow · США
Модели ServiceNow на 15B с пошаговыми рассуждениями, которые помещаются на одну видеокарту. С версии 1.5 понимают и картинки, хорошо вызывают инструменты.
- Ассистент с рассуждениями для внутренних сервисов
- Вызов инструментов и корпоративные агенты
- Разбор скриншотов и документов с картинками
- Размеры
- 5B – 15B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстGGUF2025–2026
Baidu · Китай
Первая открытая линия Baidu: от крошечной 0.3B до MoE на 424 млрд параметров, есть версии с пониманием картинок. Средняя 21B-A3B помещается на одну видеокарту; ERNIE-Image 8B рисует картинки с текстом.
- Корпоративный ассистент
- Разбор документов и изображений
- Классификация обращений
- Размеры
- 0.3B – 424B-A47B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024–2026
IBM · США
Лёгкие эмбеддинги IBM для корпоративного поиска, обученные на данных с понятными правами. R2 2026 года стали многоязычными.
- Поиск по корпоративным документам
- RAG на обычном сервере без видеокарты
- Переранжирование результатов
- Размеры
- 30M – 311M
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстOllama2025–2026
IBM · США
Компактные модели IBM для корпоративных документов: таблицы, графики, формы, пары «поле — значение». Карточка честно предупреждает, что лучше всего работает с английским.
- Извлечение полей из форм и счетов
- Перевод графиков и таблиц в данные
- Ответы на вопросы по документам
- Размеры
- 2B – 4B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRU2024–2026
Иван Бондаренко (bond005), НГУ · Россия
Русскоязычные модели для работы с документами, а не для болтовни: ответы по базе знаний, извлечение сущностей и фактов из текста на русском, длинный контекст.
- Ответы на вопросы по внутренним документам
- Извлечение имён, дат и сумм из договоров
- Краткое изложение длинных текстов на русском
- Размеры
- 1.5B – 7.6B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаOllama2024–2026
NuMind · Франция
Модели для извлечения данных по шаблону: даёте документ или скан и JSON-шаблон полей, получаете заполненный JSON. NuExtract3 (4B) заодно переводит сканы в Markdown.
- Извлечение реквизитов, сумм и дат из счетов и договоров в JSON
- Разбор чеков, накладных и анкет по заданному шаблону
- Перевод сканов в Markdown для поиска
- Размеры
- 0.5B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
Модерация и безопасность2026
OpenAI · США
Находит и скрывает персональные данные: имена, адреса, телефоны, почту, номера счетов, пароли. Работает даже в браузере. Обучена в основном на английском.
- Очистка текста от персональных данных перед отправкой в облачный ИИ
- Поиск паролей и ключей в текстах
- Обезличивание переписки для аналитики
- Размеры
- 1.5B (50M активных)
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRU2020–2026
Helsinki-NLP, Хельсинкский университет · Финляндия
Более тысячи маленьких переводчиков, каждый под свою пару языков. Есть русский-английский и обратно. Работают быстро даже на обычном процессоре.
- Массовый перевод коротких текстов
- Перевод прямо на сервере без видеокарты
- Перевод отзывов и заявок перед анализом
- Размеры
- 25M – 240M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
Datalab · США
Сильная OCR-модель от авторов Marker и Surya: рукописный текст, формы, таблицы. По карточке поддерживает 90+ языков, русский есть среди примеров.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание рукописных форм и анкет
- Распознавание сложных таблиц
- Размеры
- 5B – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025–2026
rednote hilab (Xiaohongshu) · Китай
Многоязычная модель для разбора документов: текст, таблицы, формулы и порядок чтения за один проход. dots.mocr ещё переводит графики и схемы в векторный SVG.
- Распознавание счетов, договоров и накладных
- Перевод таблиц в редактируемый вид
- Перевод графиков и схем в векторный формат
- Размеры
- около 3B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2026
Microsoft · США
Многоязычные эмбеддинги Microsoft 2026 года с контекстом до 32 тыс. токенов, русский в списке языков. Версии 270M и 0.6B идут на обычном сервере, 27B — самая точная.
- Поиск по базе знаний на разных языках
- Подбор фрагментов для RAG
- Поиск по длинным документам
- Размеры
- 270M – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстRUGGUF2023–2026
Shanghai AI Laboratory (OpenGVLab) · Китай
Большая линейка китайских моделей зрения с размерами от 1B до 241B. InternVL-U (4B) объединяет понимание картинок, их генерацию и редактирование.
- Понимание документов, схем и графиков
- Ответы на вопросы по фото
- Разбор видео
- Размеры
- 1B – 241B-A28B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2026
Baidu (Qianfan) · Китай
Модель Baidu, которая не только распознаёт документ, но и отвечает на вопросы по нему. По карточке поддерживает 192 языка, включая кириллицу.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Разметка страницы и распознавание таблиц
- Ответы на вопросы по документу
- Размеры
- 4B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRU2026
Tatar NLP Community · не раскрыта
Свежий набор моделей для татарского языка: разбор слов по морфологии на нескольких базах, вопросы и ответы по татарским и русским топонимам, дообучения Mistral и GPT-2 под татарский.
- Морфологический разбор татарских текстов
- Поиск ответов по названиям мест
- Генерация текста на татарском
- Размеры
- 178M у моделей морфологии, 7B у дообучения Mistral
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютера2025–2026
Alibaba (Tongyi Lab, X-PLUG) · Китай
Модели для управления телефоном и компьютером из проекта Mobile-Agent: работают с Android, Windows, macOS и браузером, в версии 1.5 есть режим с рассуждением.
- Автоматизация действий в мобильных приложениях
- Работа в настольных программах без API
- Тестирование приложений по сценарию
- Размеры
- 2B – 32B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текст2026
Sukhrob Nurali · не раскрыта
Дообученная Qwen3-VL-8B читает страницы резюме как картинки и возвращает запись из 23 полей в JSON. Автор прямо пишет: для автоматических решений по кандидатам модель не предназначена, решение принимает человек.
- Перенос резюме из PDF в карточку кандидата
- Заполнение базы кандидатов без ручного ввода
- Разбор резюме с разной вёрсткой и оформлением
- Размеры
- 8B, дообучение Qwen3-VL-8B-Instruct
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCROllama2025–2026
DeepSeek · Китай
OCR-модель, которая сильно сжимает страницу в небольшое число визуальных токенов, поэтому быстро обрабатывает большие объёмы. Версия 2 лучше понимает порядок чтения.
- Массовое распознавание сканов счетов и договоров
- Распознавание таблиц
- Перевод PDF в Markdown для поиска и RAG
- Размеры
- около 3B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRUGGUF2024–2026
Консорциум UTTER (Unbabel, университеты Лиссабона, Эдинбурга, Амстердама и др.) · Евросоюз
Европейские языковые модели, обученные на всех языках ЕС и ряде других, с упором на перевод. Русский есть. Свободная лицензия.
- Перевод и локализация текстов
- Ответы на вопросы на разных языках
- Черновики писем для зарубежных партнёров
- Размеры
- 1.7B – 22B
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютераGGUF2026
Meituan · Китай
Агент Meituan для управления компьютером, обученный на большом числе смоделированных задач в настольных программах. На выходе даёт клики и ввод с клавиатуры.
- Работа в офисных и старых программах без API
- Перенос данных между системами
- Прогон сценариев для тестов
- Размеры
- 8B – 32B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCRRUOllama2026
Zhipu AI (Z.ai) · Китай
Лёгкая OCR-модель Zhipu для разбора документов. В карточке русский указан среди поддерживаемых языков; рассчитана на высокую нагрузку и слабое железо.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание таблиц и формул
- Извлечение полей в JSON
- Размеры
- 0.9B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстGGUF2024–2026
AI21 Labs · Израиль
Гибрид трансформера и Mamba с окном до 256K токенов: держит длинные документы быстрее обычных моделей. Jamba2 ориентирована на точные ответы по источникам.
- Ответы по длинным регламентам и договорам
- Поиск по базе знаний (RAG)
- Пересказ больших документов
- Размеры
- 3B – 398B-A94B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2025–2026
Alibaba (Qwen) · Китай
Эмбеддинги и реранкеры на базе Qwen3, в числе лучших открытых для многоязычного поиска, включая русский. VL-версии ищут по картинкам, скриншотам и видео.
- Поиск по базе знаний для RAG
- Переранжирование найденного перед ответом
- Поиск по сканам, слайдам и скриншотам
- Размеры
- 0.6B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUOllama2026
Google · США
Переводчики на базе Gemma 3 на 55 языков, умеют переводить и текст на картинках. Русский есть. Версия 4B помещается на ноутбук.
- Перевод документов и переписки
- Перевод текста со скриншотов и фото
- Локализация сайтов и приложений
- Размеры
- 4B – 27B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAG2026
Voyage AI (MongoDB) · США
Единственная открытая модель линейки Voyage 4: её векторы совместимы с платными старшими версиями, можно начать локально и позже перейти на API.
- Поиск по документам на своём сервере
- RAG для небольших баз знаний
- Поиск похожих текстов
- Размеры
- около 340M
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текст2023–2025
Zhipu AI (Z.ai) и Университет Цинхуа · Китай
Модели зрения от Zhipu: сначала CogVLM, затем линейка GLM-V. GLM-4.6V умеет вызывать инструменты по картинкам и работать как агент с интерфейсом.
- Ответы на вопросы по фото и документам
- Агент, работающий с интерфейсом по скриншотам
- Разбор графиков и отчётов
- Размеры
- 9B – 106B-A12B
- Железо
- от: Ноутбук
Текст2025
Naver · Южная Корея
Открытые младшие модели корейского Naver: от 0.5B до 32B, включая рассуждающие Think и мультимодальные версии с пониманием картинок.
- Лёгкий корейско-английский ассистент
- Разбор картинок и документов
- Классификация текстов
- Размеры
- 0.5B – 32B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстGGUF2023–2025
Inception (G42), MBZUAI и Cerebras · ОАЭ
Семейство моделей для арабского и английского языков, включая диалекты Персидского залива. Подходит компаниям, работающим с арабоязычными клиентами и госструктурами региона.
- Чат-бот на арабском и английском
- Перевод и пересказ документов на арабском
- Классификация обращений клиентов
- Размеры
- 256M – 70B
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютераGGUF2025
Alibaba (Tongyi-MAI) · Китай
Компактные модели Alibaba для работы в интерфейсе смартфона и компьютера: находят элементы и выполняют многошаговые задачи. Агент действует от имени пользователя в его приложениях, поэтому доступы и границы задаются до запуска. Продолжение линейки, Qwen-UI-Agent, анонсировано в июле 2026 года, но веса пока не выложены.
- Автоматизация действий в мобильных приложениях
- Работа в программах без API
- Автотесты интерфейсов
- Размеры
- 2B – 8B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2025
Deep Cogito · США
Дообученные Llama, Qwen и DeepSeek с гибридным режимом: модель отвечает сразу или сначала рассуждает. Флагман v2.1 на 671B тратит на рассуждения заметно меньше токенов, чем DeepSeek R1.
- Чат-ассистент с режимом рассуждений
- Написание кода и вызов инструментов
- Ответы на сложные вопросы по документам
- Размеры
- 3B – 671B
- Железо
- от: Ноутбук
Чертежи и CAD2025
Kingsoft · Китай
Читает блок-схему с картинки и сначала выписывает её структуру в JSON — блоки, связи и условия ветвления, а потом уже отвечает на вопрос по схеме. Разбор нужно сверять с оригиналом.
- Перевод блок-схемы с картинки в структуру JSON
- Ответы на вопросы по схеме процесса
- Оцифровка регламентов и схем из презентаций
- Размеры
- 32B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Реранкеры2025
ZeroEntropy · США
Реранкеры на базе Qwen3. В карточке перечислены рабочие области — финансы, право, код, медицина, наука; язык указан английский.
- Уточнение выдачи перед ответом ИИ-помощника
- Сортировка результатов поиска по договорам и отчётам
- Поиск по технической и научной документации
- Размеры
- zerank-2 — 4B (на базе Qwen3-4B), есть уменьшенная версия small
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстRU2025
Авито Тех · Россия
Русскоязычная модель Авито, которая понимает картинки: описывает фото, отвечает на вопросы по изображению, читает надписи. Основа Qwen2.5-VL, на русском быстрее исходной.
- Описание товара по фото на русском
- Проверка, что фото совпадает с описанием
- Чтение брендов и надписей на картинках
- Размеры
- 7.4B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск по сканам документов2025
Illuin Technology, EPFL, CentraleSupélec · Франция
Компактная (250M) модель для поиска по страницам документов как по картинкам. По данным авторов, не уступает моделям в 10 раз крупнее и работает без видеокарты.
- Поиск по сканам и PDF на слабом сервере
- Индексация архивов документов
- Поиск по слайдам и инструкциям
- Размеры
- 250M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024–2025
Mixedbread · Германия
Эмбеддинги и реранкеры немецкой Mixedbread. mxbai-embed-large — одна из самых скачиваемых английских моделей для поиска, реранкеры v2 работают на 100+ языках, включая русский.
- Поиск по базе знаний
- Переранжирование результатов перед ответом бота
- Поиск по каталогу товаров
- Размеры
- 17M – 1.5B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRRUGGUF2025
Nanonets · США / Индия
Модель для перевода документов в Markdown с таблицами, печатями, подписями, галочками и водяными знаками. В карточке OCR2 русский указан среди языков.
- Распознавание счетов, договоров и накладных, в том числе на русском
- Распознавание печатей, подписей и отметок
- Распознавание рукописного текста
- Размеры
- 1.5B – 3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRGGUF2025
Ai2 (Allen Institute for AI) · США
Модель и набор инструментов для массового перевода PDF в чистый текст с сохранением порядка чтения, таблиц и формул. Рассчитана на обработку миллионов страниц.
- Массовая оцифровка архива PDF
- Распознавание договоров и отчётов в текст
- Подготовка документов для поиска и RAG
- Размеры
- 7B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Картинка + текстRUOllama2023–2025
Alibaba (команда Qwen) · Китай
Одна из сильнейших открытых моделей зрения: читает документы, таблицы, графики, видео, работает с интерфейсами. С Qwen3.5 зрение встроено прямо в основную модель Qwen.
- Извлечение данных из сканов счетов и накладных
- Разбор фотографий товаров и витрин
- Анализ видео и записей с камер
- Размеры
- 2B – 235B-A22B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGOllama2023–2025
BAAI (Пекинская академия ИИ) · Китай
Одни из самых популярных эмбеддингов для поиска и RAG. Основные версии v1.5 рассчитаны на английский и китайский; для русского у BAAI есть отдельная bge-m3.
- Поиск по документам на английском
- Подбор фрагментов для ответа чат-бота (RAG)
- Поиск по коду (bge-code)
- Размеры
- 24M – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2025
IBM и Hugging Face · США
Крошечные модели для открытого конвертера документов Docling: переводят страницу в разметку с таблицами, формулами и кодом. Работают на обычном ноутбуке.
- Перевод PDF и сканов в Markdown для поиска и RAG
- Распознавание таблиц из отчётов
- Разбор счетов и договоров на обычном ПК
- Размеры
- 256M – 258M
- Железо
- от: Ноутбук
Чертежи и CAD2025
Manycore Research · Китай
По облаку точек помещения или по видеообходу строит структурный план: стены, двери, окна и объекты с координатами и размерами. Черновик обмеров, итоговые площади подтверждает специалист.
- Построение поэтажного плана по 3D-скану помещения
- Извлечение стен, дверей и окон с размерами
- Черновые обмеры перед ремонтом или переездом
- Размеры
- 0.5B – 1B
- Железо
- от: Ноутбук
Речь в текстRU2023–2025
Alpha Cephei · Россия
Офлайн-распознавание русской речи, которое работает даже на Raspberry Pi и телефоне, без интернета. Есть потоковые модели для живого звука и простой русский синтез речи Vosk TTS.
- Расшифровка звонков и записей на русском без облака
- Голосовое управление в приложениях и киосках
- Распознавание речи в потоке с малой задержкой
- Размеры
- около 45 МБ – 1,8 ГБ
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllama2025
OpenAI · США
Первые открытые модели OpenAI со времён GPT-2. Рассуждения, вызов инструментов, младшая версия помещается на одну видеокарту.
- ИИ-агент с вызовом внутренних систем
- Ответы по регламентам
- Черновики писем и отчётов
- Размеры
- 20B, 120B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск и RAGRU2023–2025
lingtrain · не раскрыта
Набор дообучений LaBSE, которые переводят предложения в векторы: бурятский, марийский, удмуртский, ингушский, чувашский, якутский и калмыцкий. Обучены на парах с русским, качество по языкам разное.
- Сопоставление параллельных текстов на русском и национальном языке
- Поиск по смыслу в двуязычных архивах
- Сборка обучающих наборов для перевода
- Размеры
- дообучение LaBSE, размер в параметрах на карточках не указан
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUGGUF2025
Университет Джонса Хопкинса (JHU CLSP) · США
Многоязычный энкодер, обученный более чем на 1800 языках. В список входят татарский, башкирский, чувашский, удмуртский, бурятский, коми, ингушский и другие языки народов России. Основа для классификаторов и поиска по таким текстам.
- Классификация обращений и документов на национальных языках
- Поиск по смыслу в текстах на редких языках
- Извлечение имён, дат и названий из текста
- Размеры
- 140M и 307M
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRU2024–2025
НИВЦ МГУ, лаборатория LAIR (RefalMachine) · Россия
Модели Qwen, переделанные под русский язык: заменён токенизатор и проведено дообучение на русских текстах. За счёт этого русский текст генерируется до двух раз быстрее, чем у исходной модели того же размера.
- Русскоязычный ассистент на своём сервере
- Ответы по документам компании (RAG) на русском
- Разбор и пересказ длинных русских текстов
- Размеры
- 1.5B – 32B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024–2025
Illuin Technology (команда ViDoRe) · Франция
Поиск по PDF и сканам как по картинкам: страницу не нужно распознавать, модель сразу находит нужную по вопросу, включая таблицы и схемы. Обучены на английском.
- Поиск по сканам, презентациям и PDF
- RAG по документам с таблицами и графиками
- Поиск по технической документации
- Размеры
- 256M – 3B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUGGUF2025
ByteDance Seed · Китай
Компактный переводчик ByteDance на 28 языков, по качеству близкий к крупным закрытым системам. Русский есть. Есть готовые сжатые версии.
- Перевод деловой переписки и документов
- Перевод карточек товаров
- Перевод технических и юридических текстов
- Размеры
- 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстGGUF2025
Moonshot AI · Китай
Экономичная MoE-модель зрения (16B, активны 3B) с длинным контекстом и рассуждающей версией. Хорошо разбирает длинные документы и видео.
- Разбор длинных PDF и презентаций
- Ответы на вопросы по видео
- Работа с интерфейсами по скриншотам
- Размеры
- 16B-A3B
- Железо
- от: 1 видеокарта
ПереводRUGGUF2024–2025
Unbabel · Португалия
Языковые модели, заточенные под перевод и работу с многоязычными текстами: перевод, правка, оценка качества перевода. Русский есть. Некоммерческая лицензия.
- Перевод с учётом контекста и терминов
- Редактура машинного перевода
- Оценка качества готового перевода
- Размеры
- 2B – 72B
- Железо
- от: Ноутбук
Реранкеры2023–2025
Stanford NLP, затем Answer.AI и LightOn · США и Франция
Другой принцип поиска: каждое слово вопроса сравнивается с каждым словом документа, а не два текста целиком. Индекс получается тяжелее обычных эмбеддингов. В карточках заявлен английский язык.
- Поиск по базе знаний с длинными документами
- Переупорядочивание найденных фрагментов
- Поиск по регламентам и технической документации
- Размеры
- около 33M – 150M
- Железо
- от: Ноутбук
Финансы2025
The Fin AI · международный проект
Модели, которые перед ответом проговаривают ход рассуждения по финансовым задачам с числами и таблицами. Не инвестиционная рекомендация: решения принимает специалист.
- Расчётные вопросы по отчётности с показом хода решения
- Разбор задач с таблицами и числами из документов
- Проверка расчётов, сделанных вручную
- Размеры
- 8B и 14B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Разбор текстаRU2023–2025
deepvk (VK) · Россия
Русские энкодеры от команды VK: RuModernBERT читает длинные тексты, USER даёт векторы для поиска, GeRaCl классифицирует тексты по темам без обучения.
- Классификация обращений без размеченных данных
- Поиск по базе знаний на русском
- Разбор длинных договоров
- Размеры
- 35M – 360M
- Железо
- от: Ноутбук
Детекция подделок2022–2025
GRIP, University Federico II of Naples · Италия
Ищет следы монтажа и показывает картой, какие участки изображения выглядят изменёнными: подходит для сканов договоров, справок и фото документов. Ошибается в обе стороны — решение принимает человек.
- Проверка сканов справок и договоров на правку
- Подсветка изменённых участков фото для эксперта
- Отсев явно перерисованных документов до ручной проверки
- Размеры
- трансформерная модель с картой подозрительных областей
- Железо
- от: 1 видеокарта
Картинка + текстGGUF2024–2025
Hugging Face · Франция / США
Самые маленькие модели зрения Hugging Face: от 256M, работают в браузере и на телефоне. SmolVLM2 понимает и видео.
- Описание фото и видео на слабом железе
- Чтение простых документов
- Встраивание в мобильные и офлайн-приложения
- Размеры
- 256M – 2.2B
- Железо
- от: Ноутбук
Агенты для компьютераGGUF2025
ByteDance Seed · Китай
Модель, которая смотрит на скриншот и сама двигает мышью и клавиатурой: кликает, заполняет поля, переходит по меню. Открыты 1-е поколение и 1.5-7B; UI-TARS-2 весов не открыл.
- Работа в старых программах без API
- Заполнение форм и перенос данных между системами
- Автотесты интерфейсов по сценарию на обычном языке
- Размеры
- 2B – 72B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2024–2025
Nomic AI · США
Полностью открытые эмбеддинги — с весами, данными и кодом обучения. v2 многоязычная на MoE, есть версии для кода и для поиска по PDF-страницам.
- Поиск по документам и базе знаний
- Поиск по коду
- Поиск по сканам и PDF без распознавания
- Размеры
- 137M – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2025
Nomic AI · США
Поиск по страницам PDF и сканам как по картинкам. В карточках заявлены английский, итальянский, французский, немецкий и испанский — русского в списке нет.
- Поиск по архиву сканов и PDF
- Поиск по таблицам и схемам внутри документов
- Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
- Размеры
- 3B и 7B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Агенты для компьютера2024–2025
Microsoft · США
Разбирает скриншот на кнопки, поля и иконки с подписями, чтобы обычная языковая модель понимала экран и могла им управлять. Сам не кликает, а служит «глазами» агента.
- Разметка экранов старых программ для автоматизации
- Подготовка агента к работе в интерфейсе
- Проверка, что на экране есть нужные элементы
- Размеры
- менее 1B (детектор + подписи)
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRU2023–2025
Alibaba · Китай
Эмбеддинги и реранкеры Alibaba для поиска: от крошечных до 7B на базе Qwen2. Есть многоязычная версия mGTE с длинным контекстом.
- Смысловой поиск по документам
- Переранжирование результатов поиска
- Кластеризация и классификация текстов
- Размеры
- 33M – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2025
LlamaIndex · США
Небольшая модель для поиска по страницам-картинкам от команды популярного фреймворка RAG. Языки в карточке: английский, итальянский, французский, немецкий, испанский.
- Поиск по сканам и PDF без распознавания текста
- Поиск по счетам, актам и договорам
- Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
- Размеры
- 2B (на базе Qwen2-VL)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Разбор текстаGGUF2024–2025
Answer.AI и LightOn · США / Франция
Современная замена классическому BERT: быстрее, читает до 8 тысяч токенов за раз. Основа для своих классификаторов. Обучена на английском и коде, для русского есть RuModernBERT.
- Классификация обращений и документов
- Поиск нужных фрагментов в длинных текстах
- Основа для своего классификатора после дообучения
- Размеры
- 150M – 395M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUOllama2024–2025
Jina AI · Германия
Маленькие модели, которые превращают сырой HTML веб-страниц в чистый Markdown или JSON. Удобно готовить сайты для базы знаний. Лицензия только некоммерческая.
- Очистка страниц сайтов для базы знаний
- Извлечение данных со страниц в JSON
- Подготовка текстов для RAG
- Размеры
- 0.5B – 1.5B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllama2019–2025
UKP Lab (ТУ Дармштадт), затем Hugging Face · Германия
Классика смыслового поиска: маленькие быстрые модели, которые работают даже на слабом сервере без видеокарты. Многоязычные версии понимают русский.
- Поиск по базе знаний и FAQ
- Поиск похожих обращений и дублей
- Группировка отзывов и заявок по темам
- Размеры
- около 20M – 470M
- Железо
- от: Ноутбук
Проверка фактов и оценка ответов2024
Patronus AI · США
Небольшой судья: ставит оценку по вашим критериям и показывает, какой кусок ответа к ней привёл. Лицензия некоммерческая. Судья сам ошибается и ручную проверку не заменяет.
- Оценка ответов по своим критериям с пояснением
- Разбор, за что снижена оценка
- Массовая проверка диалогов помощника
- Размеры
- 3.8B (на базе Phi-3.5-mini)
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024
Alibaba (Tongyi Lab) · Китай
Один вектор и для текста, и для картинки, и для их пары: одной моделью можно искать товар по фото, страницу документа по вопросу и картинку по описанию. Языки в карточке: английский и китайский.
- Поиск товара по фотографии
- Поиск по каталогу картинок и карточек
- Поиск по страницам документов как по изображениям
- Размеры
- 2B и 7B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Чертежи и CAD2023–2024
Manycore Research · Китай
Собирает трёхмерную модель изделия по трём обычным проекциям чертежа — виду спереди, сверху и сбоку, в том числе когда линии на чертеже неполные. Результат — черновик, проверяет и подписывает документ инженер.
- Перевод чертежа в трёх проекциях в 3D-модель
- Оцифровка архива бумажных чертежей мебели и корпусов
- Проверка соответствия видов друг другу
- Размеры
- размер не указан на карточке, выложено несколько контрольных точек под разные входы
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск и RAGRUOllama2024
Snowflake · США
Эмбеддинги от Snowflake, заточенные именно под поиск. Версия 2.0 многоязычная (русский в списке языков), держит длинные тексты до 8 тыс. токенов и умеет сжимать векторы.
- Поиск по документам и базе знаний
- Подбор фрагментов для RAG
- Поиск по отчётам и внутренним данным
- Размеры
- 22M – 568M
- Железо
- от: Ноутбук
Финансы2023–2024
Du Xiaoman (Duxiaoman-DI) · Китай
Крупное китайское семейство моделей для финансовой отрасли: консультации, разбор документов и длинные тексты до 8k–16k. Не инвестиционная рекомендация: решения принимает специалист.
- Ответы на вопросы клиентов по банковским продуктам
- Разбор длинных финансовых документов
- Внутренний помощник по регламентам финансовой компании
- Размеры
- 6B – 176B
- Железо
- от: 1 видеокарта
ТекстRU2024
МТС AI (MWS AI) · Россия
Лёгкая русскоязычная модель от МТС AI для текстов на русском: ответы, пересказ, черновики. Есть готовая версия для процессора без видеокарты. Старшая Cotype Pro открыто не выложена.
- Черновики писем и описаний на русском
- Краткий пересказ документов
- Ответы на типовые вопросы клиентов
- Размеры
- 1.5B
- Железо
- от: Ноутбук
Финансы2023–2024
The Fin AI / ChanceFocus · международный проект
Одно из первых открытых семейств моделей для финансового текста: разбор отчётности, новостей и вопросов по цифрам. Не инвестиционная рекомендация: решения принимает специалист.
- Разбор финансовой отчётности и пресс-релизов
- Ответы на вопросы по числовым данным из документов
- Классификация финансовых текстов
- Размеры
- 0.5B – 30B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCR2024
StepFun · Китай
Одна из первых универсальных OCR-моделей нового поколения: текст, формулы, таблицы, ноты и схемы. Маленькая, работает на слабом железе, но уже уступает новинкам.
- Распознавание сканов счетов и договоров
- Перевод таблиц в редактируемый вид
- Распознавание формул и схем
- Размеры
- 580M
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRU2024
deepvk (VK) · Россия
Компактные переводчики между казахским и русским от VK. При размере 197M переводят не хуже NLLB на 600M, работают на обычном процессоре.
- Перевод обращений с казахского на русский
- Перевод документов и инструкций на казахский
- Двуязычная поддержка клиентов
- Размеры
- 197M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024
LightOn · Франция
Реранкер для страниц-картинок: после визуального поиска переставляет найденные страницы по тому, насколько они отвечают на вопрос. Языки в карточке не указаны.
- Уточнение выдачи поиска по сканам и PDF
- Отбор страниц перед ответом ИИ-помощника
- Сортировка найденных слайдов и отчётов
- Размеры
- 2B (на базе Qwen2-VL)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Кибербезопасность2024
cybersectony · не раскрыта
Очень лёгкий классификатор писем и ссылок на признаки фишинга. Ошибается в обе стороны, поэтому спорные письма всё равно смотрит человек.
- Отметка подозрительных входящих писем
- Проверка ссылок из переписки перед переходом
- Фильтр первого уровня в почтовом шлюзе
- Размеры
- около 66M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск по сканам документов2024
TIGER-Lab · Канада
Превращает модель «картинка плюс текст» в модель эмбеддингов: один вектор для страницы, схемы или фото с подписью. В карточке заявлен английский язык.
- Поиск по смешанному архиву текстов и картинок
- Поиск по страницам документов как по изображениям
- Подбор похожих карточек и иллюстраций
- Размеры
- около 4B (на базе Phi-3.5-V)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Поиск по сканам документов2024
Университет Ватерлоо, проект Tevatron · Канада
Ищет по скриншотам страниц: страницу не распознают, а превращают целиком в один вектор — индекс компактнее, чем у моделей с поздним взаимодействием. Языки в карточке: английский и французский.
- Поиск по сканам и PDF без распознавания текста
- Поиск по презентациям и отчётам со сложной вёрсткой
- Подбор страниц для ответа ИИ-помощника
- Размеры
- 2B (на базе Qwen2-VL)
- Железо
- от: 1 видеокарта
Проверка фактов и оценка ответов2024
Flow AI · не раскрыта
Маленькая модель-судья: проверяет ответ по вашей инструкции и ставит оценку с пояснением. Помещается на скромный сервер. Судья сам ошибается и ручную проверку не заменяет.
- Проверка ответов ИИ-помощника на соответствие инструкции
- Массовая оценка выгрузки диалогов
- Контроль качества перед выкаткой изменений
- Размеры
- 3.8B (на базе Phi-3.5-mini)
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данныеGGUF2024
RUCKBReasoning, Китайский народный университет · Китай
Модель под офисную работу с таблицами: по вопросу выдаёт либо готовый ответ, либо код для обработки данных в таблице или документе.
- Обработка таблиц из Excel и документов по текстовому заданию
- Генерация кода для пересчётов и выборок
- Ответы на вопросы по данным в отчётах
- Размеры
- 7B и 13B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUНе развивается2023–2024
Университет Джонса Хопкинса и Microsoft · США
Исследовательские переводчики на основе Llama 2. Первая ALMA знала 5 пар с английским, включая русский; X-ALMA расширила охват до 50 языков.
- Перевод между английским и русским
- Эксперименты с переводом на базе языковых моделей
- Основа для дообучения переводчика
- Размеры
- 7B – 13B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCRНе развивается2024
Microsoft · США
Превращает скан страницы в размеченный текст с координатами блоков или в markdown. Удобна как первый шаг перед разбором резюме. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Перевод сканов резюме в текст с сохранением структуры
- Подготовка документов к извлечению полей
- Оцифровка бумажных анкет
- Размеры
- около 1.4B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Проверка фактов и оценка ответовOllamaНе развивается2024
UT Austin и Bespoke Labs · США
Проверяет, подтверждается ли каждое утверждение в ответе ИИ исходными документами. Малые версии свободные, старшая 7B есть в Ollama, но некоммерческая.
- Проверка ответов RAG-бота по документам
- Поиск неподтверждённых утверждений в отчётах и пересказах
- Автоматический контроль качества ИИ-ответов
- Размеры
- 0.4B – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
РеранкерыGGUFНе развивается2023–2024
BAAI (Пекинская академия ИИ) · Китай
Реранкеры: берут найденные поиском фрагменты и переставляют их по реальной близости к вопросу. Версия v2-m3 многоязычная и лёгкая, её часто ставят в пару к bge-m3.
- Уточнение выдачи перед ответом чат-бота
- Сортировка результатов поиска по базе знаний
- Отбор самых подходящих пунктов договоров и регламентов
- Размеры
- 278M – 9B
- Железо
- от: Ноутбук
Проверка фактов и оценка ответовНе развивается2023–2024
Vectara · США
Маленькая модель, которая проверяет, опирается ли ответ ИИ на исходный текст или выдуман. Работает на процессоре, удобна как фильтр в RAG-системах.
- Проверка ответов чат-бота по базе знаний на выдумки
- Контроль качества пересказов документов
- Сравнение языковых моделей по склонности к ошибкам
- Размеры
- 110M
- Железо
- от: Ноутбук
ФинансыНе развивается2024
Writer · США
Крупная модель под финансовые документы с окном контекста около 131 тыс. токенов: держит длинные отчёты целиком. Не инвестиционная рекомендация: решения принимает специалист.
- Работа с длинными годовыми отчётами и проспектами
- Сводки и выжимки по финансовым документам
- Поиск ответов внутри большого пакета документов
- Размеры
- 70B (в карточке указано 72 млрд параметров)
- Железо
- от: Кластер
Проверка фактов и оценка ответовНе развивается2024
Patronus AI · США
Проверяет, не придумал ли чат-бот факт, которого нет в исходных документах. Лицензия некоммерческая. Проверяющая модель сама ошибается и ручную проверку на важных задачах не заменяет.
- Поиск выдуманных фактов в ответах ИИ-помощника
- Проверка ответов на опору в приложенных документах
- Отбраковка ответов перед отправкой клиенту
- Размеры
- 8B и 70B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Разбор текстаRUНе развивается2020–2024
SberDevices (ai-forever) · Россия
Русскоязычные энкодеры Сбера, обученные на больших русских корпусах. Основа для классификаторов, NER и поиска по смыслу на русском.
- Классификация обращений на русском
- Извлечение имён, сумм и дат после дообучения
- Определение тональности отзывов
- Размеры
- около 30M – 430M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2024
udmurtNLP · не раскрыта
Проект вокруг удмуртского языка: энкодеры на базе mBERT, rubert-tiny2 и Glot500, разметчики частей речи, модель исправления опечаток и эмбеддинги удмуртского с английским.
- Разбор удмуртских текстов по частям речи
- Исправление опечаток и ошибок распознавания
- Поиск по смыслу в удмуртских материалах
- Размеры
- 33M – 187M
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстOllamaНе развивается2023–2024
01.AI · Китай
Двуязычные (английский и китайский) модели 01.AI на 6–34B с версиями на контекст до 200 тыс. токенов. Новых открытых выпусков с 2024 года нет.
- Чат-ассистент на одной видеокарте
- Разбор длинных документов
- Классификация и извлечение данных из текста
- Размеры
- 6B – 34B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2023–2024
CIS, Университет Людвига-Максимилиана в Мюнхене · Германия
Определяет, на каком языке написан текст: в третьей версии более двух тысяч меток, включая татарский, башкирский, чувашский, удмуртский, марийский, эрзянский, коми и другие языки народов России.
- Разбор смешанных архивов текстов по языкам
- Отсев мусора и чужих языков перед обучением моделей
- Маршрутизация обращений на нужного оператора или модель
- Размеры
- модель FastText, число параметров на карточке не указано
- Железо
- от: Ноутбук
МедицинаGGUFНе развивается2024
Saama AI Research · Индия
Llama 3, дообученная на медицинских и биологических данных. Одна из первых сильных открытых медицинских моделей 2024 года. Не заменяет врача, решения принимает специалист.
- Извлечение данных из медицинских документов
- Черновики выписок для проверки врачом
- Поиск по медицинской литературе
- Размеры
- 8B, 70B
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстRUНе развивается2023–2024
Сбер (ai-forever) · Россия
Русская модель «текст в текст» от Сбера, наследница ruT5 (2021). Небольшая и быстрая: её дообучают на пересказ, перефразирование и исправление ошибок в русском тексте, есть готовые версии проверки орфографии SAGE.
- Исправление орфографии и опечаток в русском тексте
- Краткий пересказ и перефразирование
- Нормализация заявок и обращений перед обработкой
- Размеры
- 95M – 1.7B
- Железо
- от: Ноутбук
Детекция подделокНе развивается2023–2024
Sichuan University и соавторы · Китай
Открытая модель поиска подделок в изображениях: выдаёт попиксельную маску изменённых участков. Ошибается в обе стороны, её карта — подсказка эксперту, а не доказательство подделки.
- Поиск вклеенных и затёртых фрагментов на фото
- Проверка сканов документов на правку
- Базовая линия при сравнении моделей поиска монтажа
- Размеры
- модель на базе Vision Transformer
- Железо
- от: 1 видеокарта
КибербезопасностьGGUFНе развивается2023–2024
ZySec AI · Индия
Небольшой открытый помощник для специалистов по безопасности: вопросы по стандартам, разбор угроз и уязвимостей, подготовка внутренних документов.
- Ответы на вопросы по политикам и стандартам безопасности
- Первичный разбор сообщений об угрозах
- Черновики внутренних инструкций по защите
- Размеры
- 2.8B и 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUНе развивается2022–2024
Microsoft · США
Проверенные модели для смыслового поиска. Многоязычные версии хорошо работают с русским и до сих пор служат надёжной основой для RAG.
- Поиск по базе знаний и документам
- Подбор ответов для чат-бота (RAG)
- Поиск похожих обращений и дублей
- Размеры
- 33M – 7B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2024
Microsoft · США
Одна модель на все задачи с документом: чтение, ответы на вопросы по странице, извлечение полей, классификация. В HR применяется для разбора резюме и приложенных сканов. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение полей из резюме и приложений к нему
- Ответы на вопросы по содержимому документа
- Классификация входящих документов
- Размеры
- 742M
- Железо
- от: Ноутбук
Поиск и RAGRUOllamaНе развивается2024
BAAI · Китай
Модель для поиска по смыслу на сотне языков. Основа RAG: бот находит нужный кусок документа перед ответом.
- Поиск по базе документов
- RAG для чат-бота
- Поиск похожих обращений и дублей
- Размеры
- 568M
- Железо
- от: Ноутбук
РеранкерыGGUFНе развивается2023–2024
Университет Ватерлоо, группа Castorini · Канада
Реранкеры-языковые модели: получают сразу список найденных фрагментов и переставляют его целиком, а не оценивают фрагменты по одному. Тяжелее обычных реранкеров.
- Переупорядочивание длинной выдачи поиска
- Отбор источников для ответа ИИ-помощника
- Исследовательские сравнения способов поиска
- Размеры
- 7B – 13B
- Железо
- от: 1 видеокарта
ФинансыGGUFНе развивается2023
AdaptLLM · не раскрыта
Дообученные под финансы версии Llama 2: разбор отраслевых текстов, отчётов и вопросов по терминам. Не инвестиционная рекомендация: решения принимает специалист.
- Разбор финансовых новостей и отчётов
- Ответы на вопросы по финансовой терминологии
- Основа для дообучения под свою финансовую задачу
- Размеры
- 7B и 13B
- Железо
- от: Ноутбук
РеранкерыНе развивается2023
NetEase Youdao · Китай
Пара «эмбеддинг плюс реранкер» для баз знаний. В карточке заявлены английский, китайский, японский и корейский — русского в списке языков нет.
- Поиск по базе знаний и справочным материалам
- Переупорядочивание найденных фрагментов
- Подбор ответов для чат-бота поддержки
- Размеры
- около 280M
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUGGUFНе развивается2023
Google · США
Переводчик Google более чем на 400 языков под свободной лицензией. Русский есть. Хорошая замена NLLB, когда нужна коммерция.
- Перевод документов и писем
- Перевод каталогов и описаний товаров
- Перевод на языки стран СНГ и Азии
- Размеры
- 3B – 10B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022–2023
Microsoft · США
Небольшие модели, которые находят таблицы на страницах PDF и сканов и восстанавливают их структуру: строки, столбцы, заголовки. Текст внутри читает отдельный OCR.
- Поиск таблиц в отчётах, выписках и счетах
- Восстановление строк и столбцов для выгрузки в Excel
- Подготовка табличных данных для анализа и RAG
- Размеры
- 29M
- Железо
- от: Ноутбук
Табличные данныеНе развивается2023
OSU NLP Group, Университет штата Огайо · США
Универсальная модель по таблицам: заполнение пропусков, поиск строк, сопоставление колонок и ответы на вопросы по данным.
- Ответы на вопросы по таблицам из документов
- Сопоставление колонок разных таблиц
- Поиск и дополнение записей в справочниках
- Размеры
- 7B
- Железо
- от: Ноутбук
ФинансыНе развивается2023
Fudan-DISC, Университет Фудань · Китай
Финансовый помощник из нескольких дообученных экспертов: консультации, расчёты, разбор документов и поиск по базе знаний. Не инвестиционная рекомендация: решения принимает специалист.
- Консультации по финансовым вопросам внутри компании
- Разбор финансовых документов и новостей
- Подсказки сотрудникам фронт-офиса
- Размеры
- 13B
- Железо
- от: 1 видеокарта
Документы и OCRНе развивается2023
Meta · США
Ранняя модель, переводящая научные PDF в текст с формулами. Сегодня устарела, её обходят почти все современные OCR-модели.
- Перевод научных статей из PDF в текст с формулами
- Оцифровка технической документации
- Размеры
- 250M – 350M
- Железо
- от: Ноутбук
Чертежи и CADНе развивается2023
Google Research · США
Небольшие модели, которые превращают картинку графика или диаграммы в таблицу с числами и отвечают на вопросы по ней. Цифры с картинки восстанавливаются приблизительно, итог надо сверять.
- Перевод графика из отчёта или PDF в таблицу
- Вопросы по диаграмме на естественном языке
- Короткое текстовое описание графика
- Размеры
- 282M
- Железо
- от: Ноутбук
ТекстНе развивается2022–2023
Google · США
Компактные модели «вход-выход», обученные выполнять инструкции. До сих пор используются как дешёвая основа для классификации, извлечения и коротких ответов.
- Классификация обращений и документов
- Извлечение полей из текста
- Короткие ответы и пересказ
- Размеры
- 80M – 20B
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUGGUFНе развивается2022–2023
Meta · США
Переводчик на 200 языков, включая редкие и малые. Русский есть. Сильна по охвату языков, но лицензия запрещает коммерческое использование.
- Перевод текстов между 200 языками
- Перевод на редкие языки, где нет других моделей
- Сравнение качества при выборе переводчика
- Размеры
- 600M – 3.3B (и 54B MoE)
- Железо
- от: Ноутбук
Картинка + текстНе развивается2023
Google · США
Читает документ или скриншот как картинку и отвечает структурой: текст, поля, ответы на вопросы. В HR её дообучают под резюме и анкеты. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение данных из резюме и анкет в виде картинок
- Вопросы к содержимому скана
- Разбор таблиц и схем в документах
- Размеры
- 282M – 1.3B
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022
SCUT DLVC Lab, Южно-Китайский технологический университет · Китай
Лёгкая модель, которая учитывает и текст, и расположение блоков на странице: обучается на одном языке и переносится на другие. Подходит для разметки полей резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Разметка полей в резюме и анкетах
- Извлечение данных из форм и бланков
- Разбор документов на нескольких языках
- Размеры
- около 130M английская и около 280M многоязычная версия
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2021–2022
Microsoft · США
Распознаёт одну строку текста, в том числе рукописного. Официальные веса только для английского, но модель часто дообучают под другие языки — есть русские версии от сообщества.
- Распознавание рукописных строк в анкетах и бланках
- Распознавание печатных строк после поиска текста на странице
- Основа для дообучения под свой почерк или шрифт
- Размеры
- 62M – 608M
- Железо
- от: Ноутбук
Документы и OCRНе развивается2022
NAVER CLOVA · Южная Корея
Читает скан документа и сразу отдаёт заполненную структуру полей, без отдельного OCR. В HR её дообучают под разбор резюме и анкет. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Извлечение полей из анкет и резюме
- Разбор сканов справок и дипломов
- Определение типа входящего документа
- Размеры
- около 200M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаНе развивается2020–2022
Microsoft · США
Классические модели понимания документов: учитывают текст, его расположение на странице и картинку. Их дообучают под извлечение полей из форм и чеков. Коммерчески свободна только первая версия.
- Извлечение полей из анкет, форм и чеков после дообучения
- Классификация типов документов
- Ответы на вопросы по отсканированной странице
- Размеры
- около 110M – 370M
- Железо
- от: Ноутбук
РеранкерыRUНе развивается2022
UKP Lab и сообщество Sentence Transformers · Германия
Самые скачиваемые открытые реранкеры: крошечная модель читает пару «вопрос — найденный фрагмент» и ставит оценку близости. Многоязычная версия mMARCO знает русский.
- Переупорядочивание результатов поиска по базе знаний
- Отбор фрагментов перед ответом чат-бота
- Поиск дублей среди обращений и карточек товаров
- Размеры
- около 4M – 120M
- Железо
- от: Ноутбук
Компьютерное зрениеНе развивается2022
Microsoft · США
По картинке определяет, что за документ перед ней: резюме, диплом, справка, договор. Помогает раскладывать пакеты файлов от кандидатов по типам. Решение о кандидате принимает человек, автоматический отбор без проверки использовать нельзя.
- Сортировка входящих документов кандидатов по типам
- Проверка комплектности пакета документов
- Поиск нужного скана в архиве
- Размеры
- версии base и large
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2019–2022
Meta · США
Классический многоязычный энкодер на 100 языков, включая русский. Основа многих моделей тональности, NER и эмбеддингов, в том числе BGE-M3.
- Определение тональности отзывов на разных языках
- Извлечение имён и организаций после дообучения
- Классификация обращений
- Размеры
- 270M – 10.7B
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2021
Microsoft · США
Проверенный временем энкодер, на котором построено множество классификаторов и NER-моделей (в том числе GLiNER). Многоязычная mDeBERTa-v3 понимает русский.
- Классификация отзывов по тональности
- Извлечение сущностей после дообучения
- Проверка, следует ли вывод из текста
- Размеры
- 70M – 435M
- Железо
- от: Ноутбук
Разбор текстаRUНе развивается2021
Давид Дале (cointegrated) · Россия
Очень маленький русско-английский BERT, работает быстро на обычном процессоре. Есть готовые дообученные версии для тональности, токсичности и эмоций.
- Определение тональности отзывов
- Фильтр грубых сообщений в чате
- Быстрая классификация обращений
- Размеры
- 12M – 29M
- Железо
- от: Ноутбук
ПереводRUGGUFНе развивается2020–2021
Meta · США
Ранний переводчик Meta, который переводит напрямую между 100 языками, без английского посередине. Русский есть. Старый, но лёгкий и свободный.
- Перевод между любой парой из 100 языков
- Быстрый черновой перевод на слабом железе
- Основа для дообучения под свою тематику
- Размеры
- 418M – 12B
- Железо
- от: Ноутбук
