N-Q-26M-JEV-1110

N-Q-26M-JEV-1110 — обновление 26M-модели решений от q-project, продолжающее N-Q-26M-JEV-1027. Это text-classification модель на transformers для русского и английского: определяет токсичность, мат и другие типы решений, например маршрутизацию запросов. Версия от 10 ноября 2026 года, research release.

🔥 Ключевые особенности

• ✅ Новые головы токсичности и мата для RU/EN: русская токсичность — 96.1%, английская — 90.1%.
• 🔥 Мат определяется отдельно от токсичности: RU — 98.7%, EN — 97.3%; обычные оскорбления относятся к токсичности.
• 👁 Есть маршрутизация запросов: нужен ли калькулятор, стоит ли рассуждать перед ответом, какой теме соответствует запрос.
• 🦾 Всего 26M параметров; есть упакованные форматы model.qpack (89 MiB) и int8-версия (46.5 MiB).
• 🤫 Research release без safety tuning: подходит для исследований и обучения, но не гарантирует модерацию.

👁 Пример

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("q-project/N-Q-26M-JEV-1110", trust_remote_code=True)
jev = AutoModel.from_pretrained("q-project/N-Q-26M-JEV-1110", trust_remote_code=True).eval()
jev.noul(tok, "Ты тупой бот, ничего не умеешь!", "Есть ли в сообщении токсичность?", labels=("нет", "да"))
# 0.998
jev.noul(tok, "Ты тупой бот, ничего не умеешь!", "Есть ли в тексте мат или нецензурная лексика?", labels=("нет", "да"))
# 0.001

Подробнее

Бенчмарки на held-out: токсичность RU — 96.1%, EN — 90.1%; мат RU — 98.7%, EN — 97.3%.
26M параметров; обучение — одна V100, веса qpack 89 MiB, int8 — 46.5 MiB.
Ограничения: нет world knowledge и multi-step reasoning; английская токсичность ложно срабатывает на «kill this bug» (0.77).
Это research release без safety tuning — для исследований и обучения, не гарантия модерации.