IHUBERT es un modelo de lenguaje preentrenado monolingüe en persa, entrenado sobre un subconjunto curado de 45 GB de la colección Sepahr-Danesh. Utiliza deduplicación semántica basada en vectores y una canalización de preentrenamiento equilibrada por dominio para mejorar la calidad del corpus y reducir la redundancia, logrando un rendimiento destacado en respuesta a preguntas extractivas y resultados sólidos en NER y clasificación de temas, aunque la extracción de relaciones sigue siendo un desafío.