I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

unsloth/Qwen2-VL-2B-Instruct-bnb-4bit — мультимодальная instruction-tuned модель, основанная на Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct и опубликованная Unsloth. Она предназначена для обработки изображений, видео и текста, визуального вопросно-ответного взаимодействия, анализа документов и сцен, а также сценариев, где требуется принимать решения на основе визуальной информации и текстовых инструкций. Модель содержит 2 миллиарда параметров и распространяется в 4-битном формате bnb. Она поддерживает динамическое разрешение изображений, преобразуя изображения в переменное число визуальных токенов, и использует Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE) для обработки текстовых, двумерных визуальных и трёхмерных видеопозиционных данных. Заявлена поддержка понимания видео длительностью более 20 минут и распознавания текста на английском, китайском, большинстве европейских языков, японском, корейском, арабском и вьетнамском языках. Сильные стороны модели — сочетание компактного размера, 4-битного квантования и мультимодальных возможностей, включая анализ изображений высокого разнообразия разрешений и пропорций, документов и видео. Ограничения, включая возможные потери качества из-за квантования и отсутствие в карточке подробных характеристик контекстного окна, производительности и требований к оборудованию, следует учитывать при выборе модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это версия Qwen3-4B-Instruct-2507, подготовленная сообществом mlx-community для запуска с библиотекой MLX. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит 3,7 млрд параметров; в метаданных указан контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Её можно применять для ответов на вопросы, составления и редактирования текстов, а также работы с длинными текстовыми контекстами. Карточка подтверждает формат MLX и safetensors; лицензия — Apache-2.0. README сообщает о конвертации из Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 с помощью mlx-lm 0.30.2.

Это квантованная в NVFP4 версия Qwen3.5-9B-Instruct от команды Qwen компании Alibaba, опубликованная FreedomAISVR в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям; вместе с файлом мультимодального проектора поддерживает обработку изображений и видео. В основе — гибридная архитектура Mamba2 и Attention, 9 млрд параметров и контекст до 262 тыс. токенов; предусмотрена поддержка Multi-Token Prediction и управления режимом рассуждений. Для запуска README приводит примеры с llama.cpp и llama-cpp-python. Квантование NVFP4 рассчитано на ускорение на GPU NVIDIA Blackwell и занимает меньше места, чем исходные веса; карточка указывает 4,73 бита на вес. Для обработки изображений и видео требуется отдельный проектор F16. Языки карточки — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — открытая многоэтапно дообученная и объединённая модель на базе Qwen3.6-27B. Её разработал DavidAU при участии Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh; обучение и подготовка выполнялись с использованием Unsloth. Модель распространяется в формате GGUF, включая обычные и MTP-варианты, а также различные уровни квантования. Модель предназначена для широкого круга задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, программирования, диалогов, творческого письма, ролевых сценариев и работы с изображениями. Заявлены улучшенные instruction following, общая способность к решению задач и reasoning. Поддерживаются английский и китайский языки; README также заявляет мультимодальность с поддержкой vision. Размер контекста и точные технические параметры архитектуры не указаны. К сильным сторонам относятся доступность квантованных вариантов для потребительского оборудования, улучшения относительно базовой модели по заявленным бенчмаркам и сохранение широкого набора исходных возможностей Qwen. При этом утверждения о превосходстве основаны на данных автора и сторонних проверках, поэтому их следует интерпретировать с осторожностью. Модель помечена как uncensored/heretic, что может означать ослабленные ограничения безопасности и делает необходимой дополнительную проверку результатов при практическом использовании. Лицензия — Apache-2.0.

Avesed/Qwen3.6-27B-INT8-W8A8 — квантованная версия базовой модели Qwen/Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной Avesed. Это плотная гибридная модель с архитектурой, объединяющей линейное внимание GatedDeltaNet и периодическое полноформатное внимание. Модель имеет vision tower и MTP head, однако в карточке указаны языки English и Chinese, а назначение обозначено как text-generation. Модель предназначена для генерации текста и задач, поддерживаемых базовой Qwen3.6-27B, включая сценарии, где важны рассуждения и работа с длинными последовательностями; точный размер контекста в README не указан. Ключевая особенность — INT8-квантизация по схеме W8A8: веса квантуются в симметричный INT8 по каналам, а активации — динамически по токенам. Большинство MLP-слоёв, полное внимание и выходная проекция GatedDeltaNet квантуются, тогда как чувствительные к качеству компоненты сохраняются в формате bf16. По заявлению автора, INT8 W8A8 обеспечивает почти отсутствие потерь качества и уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Для запуска рекомендуется vLLM с INT8 W8A8 CUTLASS path и tensor parallelism; указана совместимость с GPU Ampere sm_80 и sm_86. Ограничения включают зависимость от подходящего программного стека и оборудования, а также отсутствие в README точных данных о контексте, производительности и качестве на конкретных наборах задач. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-квантизация мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Alibaba Cloud; репозиторий FreedomAISVR распространяет её в формате MXFP4_MOE для запуска через llama.cpp. Модель имеет архитектуру MoE: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются на токен, используются 256 экспертов и гибридное внимание Gated DeltaNet с полным вниманием. Контекстное окно — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и анализа изображений. Для обработки изображений вместе с основными весами требуется файл проектора mmproj. В MXFP4 квантизированы веса экспертов, а маршрутизатор и общие экспертные слои сохранены в Q8_0; README указывает размер основных весов 18,4 ГБ. Указана поддержка 201 языка, среди которых английский и китайский. Квантизация снижает требования к памяти, но может повлиять на качество относительно исходных весов; фактическая совместимость и скорость зависят от оборудования и версии llama.cpp. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Qwen3.7 Flash — мультимодальная модель рассуждения с поддержкой изображений, разработанная Alibaba. Она предназначена для мультимодальных агентов, визуального программирования, поиска и взаимодействия с компьютером, а также задач распознавания объектов и пространственного понимания. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст.

RedHatAI/Qwen3.8-2.4T-A95B-NVFP4 — квантизированная текстовая causal language model на базе Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, разработанная RedHatAI. Модель принимает текст и генерирует текст; архитектура указана как Qwen3_5MoeForCausalLM с Mixture-of-Experts. Конкретные поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. В модели веса и активации линейных операторов MoE-экспертов квантизированы в формат FP4 (NVFP4), тогда как attention и неквантизированные слои сохраняют исходную точность. Для квантизации использован LLM Compressor, а модель экспортирована в формате compressed-tensors и подготовлена для инференса через vLLM. Для развертывания в README приведена конфигурация с tensor parallelism и expert parallelism на 8 устройств. Ключевое преимущество — сокращение числа бит на параметр в квантизированных MoE-слоях с 16 до 4, что уменьшает их дисковый размер и требования к памяти GPU примерно на 75%. По заявленным оценкам, качество практически полностью сохраняется относительно неквантизированной версии: на GPQA Diamond получено 92,9 против 92,6, а на DeepSWE (v1.1) — 56,6 против 56,6. Ограничения включают зависимость от совместимой инфраструктуры vLLM и аппаратной поддержки NVFP4; лицензия в README не указана.

Это мультимодальная диалоговая модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration и 27 млрд параметров, представленная Solstice-AI. Репозиторий содержит версию NVFP4 для оборудования NVIDIA Blackwell и упакованную конфигурацию с контекстом до 1 048 576 токенов на основе YaRN; заявлена автоматическая настройка контекста при запуске в vLLM и SGLang. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, творческого письма и анализа изображений. Поддерживает текстовый и визуальный ввод и выдаёт текст; в метаданных также указаны интерфейс вызова инструментов и английский и китайский языки. Это производная от дообученной модели DavidAU версия, упакованная Solstice-AI; лицензия — Apache-2.0. Заявление README о NVFP4 для Blackwell соседствует с метаданными о форматах GGUF BF16 и safetensors, поэтому точный формат конкретных файлов следует проверять в репозитории. Длина контекста 1 млн токенов заявлена в конфигурации, но практические требования к памяти и производительность зависят от оборудования и движка инференса.

Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF — это модификация Qwen3.8-27B, разработанная HauhauCS и распространяемая в формате GGUF по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, агентских сценариев, а также работы с изображениями и видео. Aggressive-профиль ориентирован на прямые ответы с минимальным вступлением и без стандартного поведения отказа. Это плотная языковая модель на 27 млрд параметров с vision encoder. Архитектура включает 64 слоя, размер скрытого состояния 5120, размер FFN 17408, словарь 248 320 токенов, 48 слоёв Gated DeltaNet и 16 слоёв gated attention. Поддерживаются английский, китайский и другие языки; заявлены текстовая, визуальная и видеомодальности. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может быть расширен до 1 000 000 токенов. Для обработки изображений и видео требуется отдельный vision projector в формате BF16. Модель сохраняет встроенный механизм NextN/MTP исходной Qwen3.8 и дополнительно поставляется с профилем ускорения HauhauCS FastMTP 32K, совместимым с различными текстовыми квантованиями. Доступны варианты от Q2 до Q8, включая специализированные K_P-кванты, оптимизированные для сохранения качества при уменьшенном размере. Ограничения включают значительные требования к памяти, зависимость визуального ввода от отдельного проектора и потенциальные риски некорректных или небезопасных ответов из-за uncensored-профиля; для критически важных длинноконтекстных агентских задач README рекомендует более сбалансированный вариант, если он доступен.

Qwen3.8-Flash-Next-BF16-GGUF — объединённая сборка модели AMAImedia на основе Tencent/Hy4-preview и AngelSlim/Hy4-preview-GGUF. Это диалоговая причинная языковая модель со зрительным энкодером, предназначенная для генерации текста и работы с изображениями. В README указаны 180 млрд физических параметров, из которых 6 млрд активируются на токен, и нативное окно контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 млн. Архитектура сочетает разреженное внимание QSA, Gated DeltaNet, смесь экспертов и n-граммные эмбеддинги. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов; заявлены языки, включая английский, русский, китайский, вьетнамский и японский. Репозиторий содержит GGUF Q4_K и safetensors; несмотря на BF16 в названии, README не подтверждает точность этих файлов. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для диалоговых и агентных задач с длинным контекстом, анализа изображений, программирования и офисной аналитики. Полный запуск требует значительных ресурсов: заявленные 6 млрд активных параметров не отражают объём всех физических весов, а README отмечает необходимость мощного оборудования или аренды ускорителей для крупных сборок.

Qwen Plus 0728 — гибридная модель с рассуждением от команды Qwen, основанная на фундаментальной модели Qwen3. Она предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. Контекст модели составляет 1 миллион токенов; заявлен баланс производительности, скорости и стоимости. Модель подходит для диалогов, анализа длинных материалов и ответов на вопросы по большим текстовым контекстам. README не приводит подробностей об архитектуре, поддерживаемых языках или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить по имеющимся данным.

Это GGUF-квантизованная версия Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — инструкционной текстовой модели, разработанной Qwen. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговых и прикладных сценариях, где требуется запуск через совместимые локальные инструменты, включая llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI и Text Generation Web UI. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до Q3_K и IQ3/IQ4, с размером файлов примерно от 36,6 до 84,8 ГБ. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие позволяют снизить требования к оперативной памяти за счёт большей потери качества. Для работы необходимо использовать указанный шаблон промпта с ролями system, user и assistant. Архитектура, максимальный контекст, поддерживаемые языки и дополнительные модальности в README не указаны. К сильным сторонам относятся широкий выбор уровней квантизации, поддержка распространённого формата GGUF и возможность локального запуска в нескольких приложениях. Ограничениями являются значительный объём файлов и неизбежный компромисс между качеством и экономией памяти при выборе низкобитных вариантов; совместимость с отдельными инструментами может зависеть от их обновления. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwythos-9B-PerfectSplit-CoT-GGUF — GGUF-квантование модели Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, подготовленное Aronstk15. Это разговорная модель для генерации текста, рассуждений и работы с длинным контекстом; карточка описывает смешанную точность: эмбеддинги, выходная голова и чувствительные компоненты внимания сохраняются в F16, а часть слоёв MLP сжимается. По заявлению автора, размер уменьшен примерно на 37% относительно исходной версии F16, до 10,88 ГБ, с приоритетом сохранения связности многошаговых рассуждений и извлечения информации из длинного контекста. Для запуска README приводит пример с llama.cpp; заявленная лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговой генерации, объяснений и анализа текста или данных, а также задач, где нужно учитывать большой объём предшествующего контекста. В метаданных указан базовый чекпойнт empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M, описанный каталогом как дообученная на Qwen3.5-9B модель; исходная карточка заявляет контекст до 1 млн токенов, но конкретный доступный предел зависит от реализации и настроек запуска. Преимущество этой сборки — сохранение полной точности для выбранных чувствительных тензоров при сжатии менее чувствительных слоёв. Качество длинных рассуждений и контекстного извлечения описано автором как ожидаемое, без приведённых независимых результатов оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Rombo-LLM-V2.5-Qwen-14b — плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Rombo-Org на основе Qwen2.5-14B-Instruct. В README автор описывает её как результат непрерывного дообучения и слияния instruct- и base-моделей методом TIES; метаданные также указывают на дообучение Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ответов на запросы, следования инструкциям и создания структурированных ответов. README приводит результаты отдельных оценок IFEval и BBH, однако не описывает методику и полный набор тестов. Указана лицензия Apache-2.0. README заявляет о превосходстве над исходными instruct- и base-моделями, но не приводит достаточных подробностей для независимой оценки этого утверждения. Языки обучения или поддержки отдельно не перечислены.

Spark-X2.5-4B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Spark-X2.5-4B, разработанной XHToken. Квантизацию выполнил stornic56 с использованием imatrix и форка llama.cpp на базе коммита b10514-4a3635c32; начиная с версии llama.cpp b10828 архитектура spark2_5 поддерживается в основном репозитории. Модель содержит около 4,11 млрд параметров, принимает текстовые данные и поддерживает английский и китайский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых и прикладных сценариях, включая рассуждения и thinking-режим, а также вызов инструментов. Шаблон чата встроен в каждый GGUF-файл и поддерживает автоматическое применение через --jinja. По умолчанию рассуждения выводятся внутри тегов <think>...</think> перед итоговым ответом. Доступны варианты от BF16 до низкобитных Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, IQ4_NL, Q3_K_M, IQ3_M и IQ2_M; вариант Q4_K_M рекомендован как компромисс между размером и качеством. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантизаций, поддержка imatrix и возможность запуска через llama.cpp, включая ускорение на Intel Arc с Vulkan. IQ2_M сохраняет работоспособность в расширенном тесте связности, тогда как Q2_K был исключён из выпуска из-за циклов повторения; варианты ниже IQ2_M не создавались из-за ожидаемой существенной потери качества. Максимальная длина контекста в README не указана, поэтому параметры запуска с 8192 или 16384 токенами нельзя считать подтверждённым ограничением модели. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0.

TopEvolution-DPO-32K — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP на основе mergekit-community/TopEvolution и mpasila/Kunoichi-DPO-v2-Instruct-32k-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций; поддерживает контекст до 32 768 токенов. В конфигурации слияния использована V-образная кривая весов: TopEvolution задаёт вклад на входе и выходе, а Kunoichi-DPO-v2-Instruct — в средних слоях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Языковая специализация и лицензия в предоставленных источниках не описаны.

Tri-21B-Think — языковая модель Trillion Labs, дообученная на базе Trillion Labs Tri-21B для рассуждений и многошагового диалога. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Transformer Decoder, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA; в репозитории указано 20,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; README также сообщает о расширении контекста до 262 144 токенов с YaRN. Модель предназначена для задач, где полезны пошаговое рассуждение, ответы на сложные вопросы, многоходовые взаимодействия и работа с инструментами. Авторы сообщают об улучшении корейского языка по сравнению с базовой моделью; основные языки — английский, корейский и японский. На этапе рассуждения генерация дополнительных токенов может увеличивать задержку, а качество на других языках может быть ниже. Заявленная лицензия — Apache-2.0.

Sakalti/ultiima-72B-v1.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве основы использована Sakalti/ultiima-72B; в объединение также вошли newsbang/Homer-v1.0-Qwen2.5-72B и shuttleai/shuttle-3. Модель содержит 71,5 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Веса представлены в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели.

VICIOUS_MESH-12B-NEMO — текстовая генеративная модель на 12,1 млрд параметров, созданная автором репозитория методом слияния TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407, а в слияние также вошла bamec66557/VICIOUS_MESH-12B-BETA. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM и предназначена для диалога и генерации текста по запросу; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество на пользовательских задачах. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки отдельно не перечислены; языковые возможности унаследованы от базовой модели Mistral Nemo Instruct.

Wiederchat-7b-dpo-laser — чат-модель для генерации текста, созданная mayflowergmbh. Это объединение трёх моделей на архитектуре Mistral: mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Веса представлены в формате safetensors; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов. В README приведены результаты оценки Mt-Bench-De, включая категории письма, ролевого общения, рассуждений, математики, программирования, извлечения информации, STEM и гуманитарных дисциплин. Базовая модель описана как немецкоязычная, поэтому немецкий — основной язык модели; результаты теста сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

ZEUS-8B-V6 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли Llama-VARCO-8B-Instruct, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. В README нет сведений о целевых языках и подробных ограничениях качества, поэтому их нельзя достоверно определить по имеющимся материалам.

ALIA-40b-Instruct-2601 — это диалоговая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, разработанная лабораторией Language Technologies Барселонского суперкомпьютерного центра. Модель содержит 38,3 млрд параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Она дообучена на базе BSC-LT/ALIA-40b: после адаптации к длинному контексту проведены обучение на 808 тысячах диалоговых примеров и выравнивание предпочтений методом DPO на 368 тысячах пар ответов. Контекстное окно составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям. Постобучение в первую очередь ориентировано на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество на других языках не гарантируется. Рекомендуются температура генерации 0–0,2 и отказ от repetition penalty. Модель не поддерживает нативный вызов функций и не предназначена для автономных действий; математические рассуждения и генерацию кода следует проверять. Выравнивание безопасности предварительное, возможны нежелательные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

ALIA-40b-Instruct-2606 — языковая модель с инструкционной настройкой, разработанная Barcelona Supercomputing Center (BSC-LT). Это декодерная плотная трансформерная модель семейства Llama с 38,3 млрд параметров, построенная на базе ALIA-40b. Контекстное окно составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций: она отвечает на вопросы, учитывает контекст беседы и формирует структурированные ответы. Её постобучение включало адаптацию к длинному контексту, дообучение на 714 тысячах диалоговых примеров и выравнивание предпочтений методом DPO. Основной упор сделан на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество на других языках не гарантируется. Модель не умеет самостоятельно вызывать внешние функции или API и не предназначена для автономного выполнения рабочих процессов. Её рассуждения и математические ответы могут быть ненадёжными, а код следует проверять. Разработчики предупреждают, что несмотря на настройку безопасности, возможны нежелательные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

Apertus-SEA-LION-v4-8B-IT — многоязычная диалоговая языковая модель AI Singapore, разработанная при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель семейства Apertus с 10,3 млрд параметров по метаданным Hugging Face; в README она описана как модель на 8 млрд параметров. Модель дообучена на Apertus-8B-Instruct-2509 на примерно 6,4 млн пар инструкций и текстов, включая примеры для вызова инструментов. Использует токенизатор базовой модели и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста с адаптацией к языкам и культурному контексту Юго-Восточной Азии. Она ориентирована на индонезийский, вьетнамский, тайский, филиппинский, тамильский, бирманский и малайский языки, а также обучалась на английском. Подходит для ответов на вопросы, многоходового чата, следования инструкциям, перевода, суммаризации и анализа тональности; карточка также сообщает о включении обучающих примеров для вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. В README отмечены возможные галлюцинации и нерелевантные или непоследовательные ответы; устойчивость к состязательным запросам не проверялась, а отдельное выравнивание безопасности не проводилось.

Aya Expanse — открытая исследовательская мультиязычная языковая модель, разработанная Cohere For AI на основе предварительно обученных моделей семейства Command. В README указаны варианты с 8 и 32 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и работы с широким кругом языковых задач в многоязычных сценариях. Модель поддерживает 23 языка и создавалась с использованием исследований в области data arbitrage, мультиязычного обучения на предпочтениях, настройки безопасности и объединения моделей. Она может применяться в локальных приложениях и инструментах, поддерживающих Cortex или Jan. Модальность — текстовая; сведения о точной архитектуре, максимальной длине контекста и перечне поддерживаемых языков в README не приведены. К сильным сторонам относятся широкий мультиязычный охват, наличие двух вариантов размера и открытые веса, что делает модель пригодной для исследовательского и локального использования. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробных характеристик качества, архитектуры, контекстного окна и требований к ресурсам. В метаданных указана лицензия CC BY-SA 4.0, а для оригинальной модели в разделе Credits приведена ссылка на C4AI CC-BY-NC License; условия следует уточнить для конкретного варианта и сценария использования.

Bielik-PL-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для выполнения инструкций версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с заменённым на APT4 токенизатором, оптимизированным для польского языка. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и использует шаблон чата ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения языковых инструкций. Она обучена на текстах на 32 европейских языках с акцентом на польский; обучение включало многоходовые диалоги, задачи на логику, STEM, математику и использование инструментов. Разработчики отмечают высокую способность работать с польским и другими европейскими языками. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели NormalGuy85/Crunch-Ai2 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

Это объединённая методом SLERP языковая модель MaziyarPanahi, созданная на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и dolphin-2.6-mistral-7b. Модель относится к семейству Mistral, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Репозиторий распространяется в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Доступные сведения не уточняют языковой охват и конкретные ограничения качества; поведение унаследовано от объединённых моделей.

EVA-Qwen2.5-72B-v0.2-GGUF — это GGUF-квантизированная версия текстовой генеративной модели EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, подготовленная пользователем bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Базовая модель указана как EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2; её основой является Qwen2.5-72B. Модель ориентирована на генерацию текста, следование инструкциям, написание различных материалов и ролевые сценарии. В обучающих данных использовались наборы для instruction-following, письма, roleplay и синтетической генерации, включая материалы на базе Opus, Sonnet 3.5, ChatGPT-4o и Dolphin. Модель доступна в нескольких вариантах квантования от Q8_0 до Q2_K и IQ-квантов, с размером файлов примерно от 27 до 77 ГБ. Более высокие варианты сохраняют лучшее качество, а низкобитные требуют меньше оперативной памяти, но могут заметно уступать по качеству. Для запуска рекомендуется использовать LM Studio или совместимый с GGUF движок на базе llama.cpp. В README не указаны точная архитектура, размер контекста, поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Лицензия обозначена как Qwen; в качестве официального документа приведена лицензия Qwen2.5-72B-Instruct. Условия конкретного использования необходимо проверять по указанному лицензионному тексту. Основные ограничения связаны с большими требованиями к памяти и снижением качества при использовании низких уровней квантования; вариант Q4_K_M описан как оптимальный по размеру для большинства сценариев, а Q6_K и Q5 считаются высококачественными рекомендуемыми вариантами.