Текст

Vikhr

Русскоязычные дообучения открытых моделей (Mistral, Qwen, Llama) от независимой команды Vikhr: улучшают русский язык, есть компактные версии для обычного ПК.

Разработчик
Vikhr Models, Россия
Первый выпуск
янв 2024
Последний выпуск
сен 2025
Размеры
0.5B – 24B
Лицензия
Можно в коммерциюОсновные версии — Apache 2.0; отдельные дообучения наследуют лицензию базы (Llama, YandexGPT)
Поставить на свой сервер Hugging Face GitHub

Какие задачи решает

  • Русскоязычный ассистент на своём ПК или сервере
  • Ответы по базе знаний (RAG)
  • Тексты и письма на русском

Где применяется

Малый бизнесПоддержка клиентовОбразование

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
подходит
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
подходит
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
нет версий

Версии

  1. Vistral-24B
  2. QVikhr-3 (1.7B–8B)
  3. QVikhr-2.5-1.5B
  4. Vikhr-Nemo-12B / Llama3.1-8B
  5. Vikhr-7B

Как внедряю у заказчика

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

Похожие модели

ТекстT-Pro / T-LiteТ-Банк · РоссияМожно в коммерцию

Модели Т-Банка, дообученные на основе Qwen специально для русского языка: заметно лучше исходной модели пишут и рассуждают по-русски. T-Lite — 8B, T-Pro — 32B на одну видеокарту.

ПодробнееТекстGigaChatСбер · РоссияМожно в коммерцию

Открытые модели Сбера, обученные с упором на русский язык: хорошо пишут и понимают по-русски, знают местные реалии. Есть лёгкая 10B-A1.8B и флагманы до 702B, всё под MIT.

ПодробнееТекстYandexGPT / AliceAIЯндекс · РоссияКоммерция с условиями

Модели Яндекса, обученные с нуля с упором на русский язык и российские реалии. Новая AliceAI-Foundation 80B-A3B — базовая модель под Apache 2.0, её дообучают под свои задачи.

Подробнее