Knowledgator выкатила GLiFormer — энкодер на 575 млн параметров, который извлекает вложенные JSON с F1 91.10 без генерации токенов. Каждое значение привязано к исходному спанну, ноль галлюцинаций. Почему энкодер, а не генеративная модель. Классические LLM для этой задачи производят текст и могут «додумать» поле, которого нет в документе. GLiFormer не генерирует — он размечает. Это означает полную трассируемость: видишь, откуда взялось каждое значение. Авторы сравнивают с GPT-5.6-luna (F1 91.96), но разница — меньше одного балла при локальном запуске на 575M. Что известно о бенчмарке. Методология тестирования не раскрыта: ни размер выборки, ни источник данных, ни условия инференса. Показатель GPT-5.6-luna взят без ссылки на первоисточник — проверить его невозможно. Также неизвестно, на каком железе и за сколько работает GLiFormer и открыты ли веса. Что это значит: если задача — надёжное извлечение структуры из документов без «додумывания» и с прослеживаемостью каждого поля, энкодерный подход выигрывает у генеративного по природе. Осталось дождаться прозрачного бенчмарка.