मॉडल कार्ड में आमतौर पर शामिल होता है: मॉडल विवरण (आर्किटेक्चर, संस्करण, तिथि), इच्छित उपयोग (मॉडल किसके लिए डिज़ाइन किया गया है और इसे किसके लिए उपयोग नहीं किया जाना चाहिए), प्रशिक्षण डेटा (प्रशिक्षण डेटासेट का विवरण, ज्ञात पूर्वाग्रह सहित), प्रदर्शन मेट्रिक्स (प्रासंगिक उपसमूहों द्वारा विभाजित), सीमाएँ (ज्ञात विफलता मोड, edge cases), और नैतिक विचार (संभावित नुकसान, शमन रणनीतियाँ)।
Hugging Face ने अपने Hub पर सभी मॉडलों के लिए उन्हें आवश्यक बनाकर मॉडल कार्ड को लोकप्रिय बनाया। गुणवत्ता व्यापक रूप से भिन्न होती है — कुछ विस्तृत तकनीकी दस्तावेज़ हैं, अन्य औपचारिक प्लेसहोल्डर। सबसे अच्छे मॉडल कार्ड में प्रति-समूह प्रदर्शन विश्लेषण शामिल होता है (क्या मॉडल विभिन्न भाषाओं, जनसांख्यिकी, या डोमेन के लिए समान रूप से अच्छा काम करता है?), विफलता मामलों के ठोस उदाहरण, और मार्केटिंग भाषा के बजाय सीमाओं का ईमानदार मूल्यांकन।
अवधारणा मॉडलों से आगे बढ़ती है: डेटा कार्ड डेटासेट का दस्तावेज़ीकरण करते हैं (संग्रह कार्यप्रणाली, एनोटेशन प्रक्रिया, ज्ञात पूर्वाग्रह), और सिस्टम कार्ड पूरे AI सिस्टम का दस्तावेज़ीकरण करते हैं (मॉडल + पोस्ट-प्रोसेसिंग + guardrails + डिप्लॉयमेंट संदर्भ)। Anthropic Claude रिलीज़ के लिए सिस्टम कार्ड प्रकाशित करता है। ये व्यापक दस्तावेज़ वह जानकारी कैप्चर करते हैं जो अकेले मॉडल कार्ड चूक जाते हैं — एक मॉडल अलगाव में सुरक्षित हो सकता है लेकिन कुछ tool-use क्षमताओं के साथ या content filters के बिना तैनात किए जाने पर खतरनाक हो सकता है।