Transformers 5.22: поддержка Mistral Large 4 и Nemotron Transcribe

Какие модели добавили?

В выпуск включена реализация Mistral Large 4 — модели для работы с текстом и изображениями; её открытые веса и ограничения лицензии разобраны отдельно. В библиотеке также появилась поддержка NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe для превращения речи в текст; особенности её весов описаны в материале о модели. Поддержка в библиотеке не равна скачиванию весов, проверенному запуску на вашем устройстве или разрешению на любое коммерческое использование: права нужно сверять у каждой модели отдельно. s1s2s3

Что изменилось для тех, кто обучает модель?

Разработчики добавили обратное распространение ошибки для FP8-вычислений: FP8 — способ хранить некоторые числовые параметры модели с меньшей точностью. Теперь на таких весах можно обучать адаптеры, то есть небольшие дополнительные наборы параметров, не меняя сами основные веса. Это инженерный сценарий, а не функция чата или совет обучать большую модель дома. s1s4

Авторы отдельно сообщают, что в их тесте обратного прохода одного слоя на H200 с формами DeepSeek-V3 пиковый временный расход памяти сократился с 28,9 до 2,8 ГиБ при 8 тысячах токенов. Это авторский замер конкретной операции, а не требование к видеопамяти, не оценка всего процесса обучения и не ускорение всех моделей. Modelium этот тест не повторял. s5

Стоит ли обновляться сейчас?

Если вы поддерживаете собственную установку Transformers и вам нужна поддержка одной из названных моделей или обучение FP8-адаптера, проверьте совместимость вашего кода и зависимостей и затем обновите библиотеку через обычный процесс своего проекта. Версия 5.21.1 уже исправляла регрессию загрузки некоторых пользовательских конфигураций моделей, а 5.22 включает этот исправленный код; для старых проектов лучше сначала прогнать собственные тесты. Если вы используете готовую программу, дождитесь её обновления от разработчика. s1s6

Веса моделей не входят в пакет Transformers. Лицензия Apache 2.0 относится к коду библиотеки; лицензии весов Mistral и NVIDIA проверяются отдельно. Пакет версии 5.22.0 опубликован на PyPI. В этом материале нет проверенного Modelium запуска моделей или измерения скорости на локальном компьютере. s7s8

Следующий шаг: если вам нужна расшифровка речи, сначала откройте разбор Nemotron 3.5 Transcribe и проверьте, подходит ли модель и её условия вашему сценарию. s3