I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, разработанной deepseek-ai. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp, релиз b4514. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для задач рассуждения и сценариев, где требуется пошаговый анализ. Модель поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов и ориентирована на использование дистиллированных возможностей reasoning-модели DeepSeek-R1. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp упрощают локальный запуск, однако квантизация может влиять на качество и точность по сравнению с исходной моделью. Языки и точный вариант квантизации в README не указаны. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные, вредные или вводящие в заблуждение ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dolphin 2.1 Mistral 7B — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford и обученная на базе Mistral. Она предназначена для диалога, ответов на вопросы и выполнения инструкций в формате ChatML. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. При обучении использованы наборы Dolphin, созданный как открытая реализация подхода Microsoft Orca, и Airoboros 2.2.1 для расширения творческих ответов. Карточка описывает модель как uncensored и предупреждает о высокой готовности выполнять запросы, в том числе неэтичные; перед развёртыванием сервиса рекомендуется добавить собственный уровень фильтрации. Указана лицензия Apache 2.0, допускающая коммерческое и некоммерческое использование.

Dracarys-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF — это квантованные версии инструкционной языковой модели Dracarys-Llama-3.1-70B-Instruct, разработанной AbacusAI. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций, ответы на запросы и другие задачи, поддерживаемые текстовыми LLM. Варианты подготовлены пользователем bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp и метода imatrix; запуск рекомендуется через LM Studio или совместимое программное обеспечение. Модель основана на архитектуре Llama 3.1 и содержит 70 миллиардов параметров. Доступны уровни квантования от Q8_0 до IQ1_M, что позволяет выбирать между качеством ответов и требованиями к оперативной памяти: наиболее качественными считаются Q6_K, Q5_K_M и ряд вариантов Q4, тогда как версии Q2 и Q3 заметно уступают по качеству, хотя некоторые из них остаются пригодными для использования. Размер файлов составляет примерно от 16,75 до 74,98 ГБ. Мультимодальность, поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. Основные преимущества — большой размер модели, инструкционная настройка и широкий выбор квантований для локального запуска. Ограничения связаны с высокими требованиями к памяти, особенно для качественных вариантов, а также с потерей качества при сильном квантовании. Для корректной работы следует использовать указанный формат prompt с системным, пользовательским и ассистентским сообщениями. Лицензия указана как llama3; дополнительные условия лицензии в README не приведены.

DREX-062225-exp — экспериментальная модель для анализа документов, разработанная prithivMLmods путём дообучения docscopeOCR-7B-050425-exp. Она построена на архитектуре Qwen2.5-VL и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает изображения документов и текстовые запросы, а в ответ формирует текст. Заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель предназначена для поиска сведений в документах, извлечения структурированных данных из таблиц и форм, распознавания текста и анализа структуры и связей между частями документа. Среди целевых сценариев — обработка деловых и исследовательских материалов, договоров и документов для регуляторной отчётности. Карточка также заявляет распознавание математических выражений с форматированием LaTeX и поддержку нескольких языков, но метаданные указывают английский как язык карточки и не перечисляют другие языки. Точность может снижаться на типах документов, отличающихся от обучающих данных, и на узкоспециализированных форматах. Обработка длинных документов требует достаточного объёма памяти, а качество зависит от настройки визуальных токенов и предварительной обработки изображений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwythos-9B-v2-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Qwythos-9B-v2, разработанной Empero AI. Представлена в формате GGUF и подготовлена bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и задач, требующих рассуждений; в метаданных также указаны поддержка английского языка, long-context и uncensored-настройка. Модель имеет около 9 млрд параметров и распространяется в нескольких вариантах точности: от bf16 и Q8_0 до более компактных Q2–Q6 и IQ-квантов. Размер файлов составляет примерно от 5,1 до 18,4 ГБ. Квантование позволяет запускать модель локально через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты, выбирая компромисс между качеством и требованиями к памяти. Точная архитектура, максимальная длина контекста и перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны; по имеющимся данным это текстовая модель без заявленной поддержки изображений, аудио или видео. Сильные стороны модели — локальный запуск, широкий выбор квантов и возможность подобрать вариант под доступный объём RAM или VRAM. Более высокие варианты, включая Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4_K_M, ориентированы на сохранение качества, тогда как Q3 и Q2 подходят для систем с ограниченными ресурсами, но дают более низкое качество. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EuroLLM-9B-Instruct — многоязычная языковая модель с 9 млрд параметров, разработанная Unbabel, Instituto Superior Técnico, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами. Она создана на базе EuroLLM-9B и дополнительно настроена на выполнение инструкций с использованием EuroBlocks, набора данных для следования общим инструкциям и машинного перевода. Модель использует плотную архитектуру Transformer с grouped-query attention, RMSNorm, SwiGLU и RoPE; длина последовательности при обучении составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, выполнения инструкций и перевода между языками. Она обучена для работы с языками ЕС и рядом дополнительных языков, включая русский, арабский, китайский, японский, корейский и хинди. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка сообщает о конкурентных результатах на многоязычных и англоязычных бенчмарках, однако модель не выравнивалась по предпочтениям людей. Она может выдавать галлюцинации, вредоносный контент и фактические ошибки.

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct — двуязычная генеративная языковая модель LG AI Research с 7,8 млрд параметров, прошедшая предварительное обучение и настройку на выполнение инструкций. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках. Для обучения использовались 8 трлн отобранных токенов, а настройка включала обучение на примерах и оптимизацию по предпочтениям (SFT и DPO). Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на ряде англоязычных и корейских бенчмарков среди моделей близкого размера. Для работы рекомендуется Transformers версии 4.41 или новее; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия указана как other, а в README отмечено, что условия лицензии были пересмотрены. Модель может выдавать некорректные, предвзятые или устаревшие ответы, а также неподходящий контент. Результаты основаны на закономерностях обучающих данных и могут содержать фактические и языковые ошибки.

EXAONE 3.5 7.8B Instruct — двуязычная генеративная языковая модель, разработанная LG AI Research и настроенная следовать инструкциям. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста на английском и корейском языках. Модель построена на плотной архитектуре ExaoneForCausalLM, содержит 7,4 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны 32 слоя и групповое внимание с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Модель рассчитана на повседневные сценарии использования языковой модели и обработку длинного контекста. Доступна в формате safetensors для Transformers; для семейства также упомянуты варианты AWQ и GGUF в отдельных репозиториях. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория. Возможны фактические ошибки, устаревшие сведения, предвзятые или неподходящие ответы.

TechxGenus/gemma-1.1-2b-it-GPTQ — GPTQ-квантизированная версия Gemma 1.1 2B IT, разработанной Google. Это компактная decoder-only языковая модель с открытыми весами, предназначенная для генерации и обработки текста на английском языке. Модель ориентирована на ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения, написание текста, программирование, следование инструкциям и многошаговые диалоги. Версия Gemma 1.1 обучалась с применением RLHF и, по сравнению с исходным выпуском, получила улучшения в качестве ответов, кодировании, фактичности, следовании инструкциям и многоходовом взаимодействии. Квантизация GPTQ снижает требования к ресурсам и может упростить локальный запуск, однако потенциально сопровождается потерей качества по сравнению с исходными весами. Модель работает только с текстом; поддержка изображений, аудио и других модальностей не указана. Размер — 2B параметров, максимальная длина контекста в карточке не приведена. Модель компактнее крупных языковых моделей и подходит для запуска на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре, но её меньший размер может ограничивать качество сложных рассуждений и объём знаний. Использование регулируется лицензией Gemma и условиями Google; для доступа на Hugging Face требуется принять соответствующую лицензию.

gghfez/gemma-3-4b-novision — текстовая версия Gemma 3 4B IT, созданная автором репозитория на основе google/gemma-3-4b-it. Из модели удалены компоненты обработки изображений, а мультимодальная архитектура преобразована в Gemma3ForCausalLM; сохранена генерация текста. Модель содержит 4 млрд параметров, использует Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по текстовым запросам. Она наследует базовую модель Gemma 3 4B IT, а её контекст составляет до 131 072 токенов. Лицензия — Gemma. Поскольку компоненты зрения удалены, модель не принимает изображения; карточка не приводит отдельных оценок качества или дополнительных ограничений.

GLM4.7-Distill-LFM2.5-1.2B — компактная плотная языковая модель на архитектуре Liquid AI LFM2, разработанная автором репозитория на основе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct. Модель содержит около 1,5 млрд параметров по метаданным (в README указано 1,2 млрд) и обучена методом офлайн-дистилляции: для обучения использовались синтетические ответы GLM-4.7 и открытые наборы инструкций. Учитель не нужен при запуске, а цепочки рассуждений в модель не включены. Модель предназначена для диалогового помощника, следования инструкциям, планирования и разбиения задач, суммаризации, объяснений, лёгкой помощи с кодом и агентных сценариев, включая локальный запуск на периферийных устройствах. Заявлены контекст до 128 000 токенов и поддержка английского языка; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель ориентирована на краткие ответы и совместима с Transformers и safetensors. Автор предупреждает, что модель может галлюцинировать, ошибаться в сложных логических выводах и уверенно отвечать при недостатке оснований; она не подходит для актуальных событий и критически важных медицинских, юридических или безопасностных решений без проверки. Лицензия — Apache-2.0.

Jackrong/GPT-5-Distill-llama3.2-3B-Instruct — диалоговая текстовая модель на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct методом SFT и дистилляции ответов GPT-5. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для запуска на потребительском оборудовании, включая устройства с ограниченными ресурсами. В карточке указано использование LoRA при обучении; репозиторий также содержит веса safetensors. Модель подходит для чата и следования инструкциям, объяснений, суммаризации и перефразирования, а также для ответов по документам в RAG-сценариях. В README заявлен контекст до 32 тыс. токенов; метаданные каталога указывают 131 072 токена. Поддерживаемые языки — английский и китайский, на них рассчитана смесь обучающих данных. Небольшой размер удобен для локального запуска, но модель может уступать крупным моделям в сложных математических и программных задачах и склонна к фактическим ошибкам. Ответы для медицинских и юридических решений требуют проверки. Лицензия — Llama 3.2.

granite-4.2-8b-MLX-6bit — это 6-битно квантованная версия языковой модели granite-4.2-8b, разработанной командой ibm-granite. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX, поэтому модель оптимизирована для запуска на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает сценарии, связанные с рассуждениями, режимом thinking и вызовом инструментов. Модель относится к классу текстовых генеративных моделей, имеет размер 8B в исходной версии и работает с текстовой модальностью. В README заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Размер контекста и дополнительные архитектурные характеристики не указаны. Ключевые преимущества — уменьшенный объём хранения и потенциально более эффективный локальный запуск благодаря 6-битному квантованию и оптимизации MLX для Apple Silicon. Ограничения включают возможные потери качества по сравнению с полной точностью, зависимость от совместимого оборудования и отсутствие в README подробных данных о производительности, точности и размере контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GRaPE 2 Nano — компактная мультимодальная модель SLAI (Skinnertopia Lab for Artificial Intelligence), дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; модель рассчитана на диалоги, программирование, математику, научно-технические вопросы и задачи на логическое рассуждение. В README заявлены управляемые режимы глубины рассуждения, включая минимальный, краткий и адаптивный; доля кода в данных постобучения указана примерно как 50%. Архитектура — плотная Qwen3.5 с поддержкой зрения; размер базовой модели — 0,8 млрд параметров. Заявлена поддержка английского, китайского, французского, немецкого, испанского, японского, корейского, португальского, русского и арабского языков. Длина контекста в предоставленных данных не указана. Данные постобучения закрытые и проприетарные, независимая оценка качества в карточке не приведена. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0.

HyperLlama3.1-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2. Это плотная причинная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве, поддерживаемых языках или ограничениях.

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-ROCmFP4-GGUF — это набор квантизованных GGUF-версий reasoning-модели IFM/MBZUAI K2-Horizon-MoVA-36B-A4B, подготовленный пользователем kingjones777 для запуска на GPU AMD с поддержкой ROCmFP4/ROCmFPX. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, агентских сценариев и вызовов инструментов. Базовая модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель использует архитектуру k2_horizon MoVA с двумя независимыми экспертными системами: банком из 64 value-экспертов с выбором top-4 и MoE-блоком из 100 feed-forward-экспертов с выбором top-8. Всего модель содержит 36 млрд параметров, из которых активно используется около 4 млрд; архитектура включает 48 слоёв и скрытое представление размерностью 2560. Поддерживаются варианты Q4_0_ROCMFP4 и Q8_0_ROCMFPX объёмом от 18,57 до 36,45 ГиБ. README не указывает языки и максимальную длину контекста; в примерах запуска используется контекст 8192 токена. Основное преимущество — высокая скорость декодирования при меньшем числе активных параметров: на Ryzen AI Max+ 395 с Radeon 8060S заявлена скорость до 41 токена в секунду и prefill до 1238 токенов в секунду для варианта FAST. Доступны профили, ориентированные на скорость, качество квантования и агентские сценарии. Ограничения — необходимость специальной сборки llama.cpp с поддержкой одновременно k2_horizon и ROCmFP4/ROCmFPX, а также совместимого оборудования AMD Strix Halo (gfx1151). Модель генерирует рассуждения в поле reasoning_content, поэтому ей требуется достаточный бюджет токенов; при слишком коротком бюджете содержимое ответа может быть пустым.

LFM2.5-8B-A1B — мультиязычная гибридная MoE-модель Liquid AI, представленная в репозитории Unsloth. Это дообученный вариант модели LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B, настроенный на рассуждения и диалог. Модель принимает текст и генерирует текст; она рассчитана на ассистентов, локальное развёртывание и работу с инструментами. В README указаны 8,3 млрд параметров всего и 1,5 млрд активных, 24 слоя и контекст до 131 072 токенов. Архитектура сочетает LIV-свёрточные слои и GQA. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский языки. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию other. Модель предназначена для следования инструкциям, структурированного вывода, вызова инструментов и агентных сценариев, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. В README отмечена ограниченная пригодность для сложного программирования и ответов на вопросы, требующих обширных знаний, без поиска по внешним источникам.

prithivMLmods/Llama-3.1-5B-Instruct — инструктивно настроенная авторегрессионная языковая модель семейства Llama на архитектуре Transformer. По карточке, модель прошла дообучение SFT и RLHF и предназначена для диалоговой генерации, ответов на вопросы, перевода и выполнения инструкций. В метаданных указаны 4,9 млрд параметров, контекст 8192 токена и поддержка чат-сценариев; веса представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Модель поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Она подходит для создания многоязычных диалоговых приложений и генерации текста по запросу. Карточка заявляет хорошее качество на отраслевых бенчмарках, но не приводит их названия или результаты, поэтому эти оценки нельзя независимо проверить по предоставленным данным. Лицензия — Llama 3.1 License.

Llama-3.1-Minitron-4B-Chat — чат-модель на архитектуре Llama, созданная дообучением базовой модели NVIDIA nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base. Разработчик провёл supervised fine-tuning на 64 тысячах пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5; модель содержит 3,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения инструкций и других текстовых диалоговых сценариев. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Для использования автор рекомендует передавать запросы в формате чата с ролями system, user и assistant. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; лицензия обозначена как other.

Llama-3.1-Storm-8B-IMat-GGUF — это GGUF-версия модели Llama-3.1-Storm-8B, разработанной akjindal53244 и квантизированной legraphista с использованием llama.cpp и IMatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, следования инструкциям, рассуждений и function calling. Она относится к семейству Llama 3.1 и имеет размер 8B параметров; исходный тип данных — BF16. Доступны варианты от BF16 и FP16 до низкобитных форматов, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K, причём часть вариантов использует IMatrix для улучшения качества квантизации. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель ориентирована на локальный запуск через совместимое с GGUF программное обеспечение, например llama.cpp; конкретный размер контекста в README не указан. Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, уменьшенный объём файлов и возможность подобрать баланс между качеством и требованиями к памяти. Низкобитные варианты могут уступать полноформатным по качеству, а сведения о результатах тестирования, мультимодальности и ограничениях безопасности отсутствуют. Лицензия указана как llama3.1.

unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-unsloth-bnb-4bit — это мультимодальная instruction-tuned модель на базе Meta Llama 3.2 11B Vision Instruct, подготовленная Unsloth. Она предназначена для диалоговых сценариев и задач, требующих обработки текста и изображений, включая визуальный анализ, ответы на вопросы по изображениям, суммирование и другие приложения с мультимодальным вводом. Модель рассчитана на использование с библиотекой Transformers и 4-битным квантованием bitsandbytes (BnB). Unsloth применяет динамическое 4-битное квантование, при котором отдельные параметры не квантуются для сохранения качества при близком к обычному BnB 4-bit потреблении видеопамяти. Архитектура основана на оптимизированном авторегрессионном Transformer; для семейства Llama 3.2 указано использование Grouped-Query Attention (GQA). Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Размер модели — 11 млрд параметров; точное максимальное окно контекста в предоставленных данных не указано. К сильным сторонам относятся мультимодальные возможности и сниженные требования к памяти благодаря квантованию, что упрощает локальный запуск и дообучение. Ограничения связаны с возможной потерей качества из-за квантования, зависимостью от совместимого программного и аппаратного окружения, а также тем, что конкретные показатели качества и полный перечень ограничений модели в карточке не приведены. Базовая модель разработана Meta, а данная квантованная версия опубликована Unsloth. Использование регулируется Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy; перед развертыванием необходимо соблюдать их условия. Модель является статической и обучена на офлайн-данных.

SanctumAI/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — квантизированная версия языковой модели Meta Llama 3.2 3B Instruct, подготовленная SanctumAI. Это текстовая модель формата GGUF с генерацией текста на входе и выходе, предназначенная для многоязычного диалога, агентского поиска с извлечением данных и суммаризации. Модель имеет 3 млрд параметров и поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. В репозитории доступны варианты квантизации Q2_K–Q8_0, а также f16; их размер составляет примерно от 1,36 до 6,43 ГБ, а требуемый объём памяти — от 4,66 до 9,38 ГБ. Квантизация облегчает локальный запуск на устройствах с ограниченными ресурсами, однако может снижать точность по сравнению с исходной моделью. README не содержит сведений о размере контекстного окна и конкретной архитектуре. Модель ориентирована на прикладные сценарии общения и обработки текста, но, как и другие компактные языковые модели, может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы. Для использования рекомендуется применять шаблон чата Llama 3. Лицензия указана как Llama 3.2; исходная модель принадлежит Meta, при этом SanctumAI отвечает за квантизацию данного варианта.

duyntnet/Llama-3.2-3B-Instruct-imatrix-GGUF — набор квантизированных версий инструкционно дообученной языковой модели Llama 3.2 3B Instruct, разработанной Meta. Репозиторий распространяет модель в формате GGUF с использованием imatrix и предназначен для локального запуска через llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui или Ollama. Модель представляет собой авторегрессионную текстовую модель на оптимизированной архитектуре Transformer с примерно 3 млрд параметров. Она работает по схеме «текст на входе — текст на выходе» и поддерживает английский язык; исходная модель описывается как мультиязычная, однако для этой конкретной публикации в карточке указан только английский. Инструкционная версия обучалась с применением supervised fine-tuning и reinforcement learning from human feedback и ориентирована на диалоги, агентный поиск и извлечение информации, суммирование и другие задачи генерации текста. К сильным сторонам относятся компактный размер, возможность локального запуска и совместимость с распространёнными инструментами инференса. Ограничения включают текстовую модальность, отсутствие в README сведений о размере контекста, конкретных параметрах квантизации и результатах бенчмарков. Лицензия указана как other; дополнительные условия использования в карточке не приведены.

etri-xainlp/llama3-8b-dpo_v1 — диалоговая языковая модель команды ETRI xainlp, дообученная на базе meta-llama/Llama-8b-hf. Модель принимает и генерирует только текст; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель обучалась с помощью SFT и LoRA на 1,821 млн примеров с инструкциями, затем с помощью DPO и LoRA на 221 тыс. примеров пользовательских предпочтений. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства LLaMA, разработанная Large World Model. Это чат-вариант модели LWM-Text-1M-Chat, обученный на основе LLaMA 2 на отфильтрованной части Books3; в карточке указано, что обучение проходило в декабре 2023 года на 800 документах длиной более миллиона токенов. По метаданным модель содержит 6,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, в том числе обработки длинных текстовых входов. В репозитории указан формат PyTorch. Сведения о лицензии, поддерживаемых естественных языках и конкретных ограничениях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Marco-Mini-Global-Base — мультиязычная базовая языковая модель семейства Marco-MoE, разработанная Alibaba International Digital Commerce. Это декодерный Transformer с разреженными слоями Mixture-of-Experts, созданный путём расширения и дообучения Qwen3-0.6B-Base; при генерации токенов активируется около 0,86 млрд параметров из 17,3 млрд. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования на 64 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и другие языки Европы, Азии и Африки. Контекст составляет 32 768 токенов; доступны интерфейс для чата и интерфейс вызова инструментов. В сравнении, приведённом в карточке, модель показывает сильные результаты на многоязычных тестах при небольшом числе активируемых параметров; показатели на английских тестах также близки к более крупным сравниваемым моделям. Это базовая модель, поэтому качество инструкционного следования и диалога может требовать отдельной настройки. Репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

DevQuasar-9/microsoft.Phi-4-mini-instruct-GGUF — это квантизированная версия модели Phi-4-mini-instruct, разработанной Microsoft. Модель предназначена для генерации текста и использования в сценариях, где требуется работа с инструкциями и текстовыми запросами. В карточке указано, что модель относится к классу text-generation и распространяется в формате GGUF, подходящем для совместимого локального запуска. Сведения о точном размере, варианте квантизации, архитектуре, длине контекста, поддерживаемых языках и дополнительных модальностях не приведены. К сильным сторонам относятся уменьшенные требования к хранению и вычислительным ресурсам по сравнению с полной версией, однако квантизация может влиять на качество ответов. Лицензия и условия использования в README не указаны.

amd/MiniMax-M3-MXFP4 — мультимодальная модель для преобразования текста и изображений в текст, созданная на базе MiniMaxAI/MiniMax-M3 и оптимизированная AMD с использованием AMD-Quark. Архитектура обозначена как MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration и включает разреженную MoE-компоненту. Модель предназначена для мультимодального анализа, агентских сценариев, программирования и работы с видео, если соответствующая поддержка реализована используемым программным окружением. Веса и активации квантизированы в формате OCP MXFP4: для весов используется статическая, а для активаций — динамическая квантизация. Модель ориентирована на AMD MI350/MI355, ROCm 7.1.1, PyTorch 2.10.0, Transformers 5.2.0 и запуск через vLLM в Linux. Размер модели, максимальная длина контекста и список поддерживаемых языков в README не указаны. На GSM8K модель получила результат 94,19 против 95,30 у исходной MiniMaxAI/MiniMax-M3, что соответствует восстановлению 98,84% показателя исходной модели. Основные ограничения — зависимость от специализированного оборудования AMD и совместимого программного стека, а также возможная потеря качества из-за MXFP4-квантизации. Лицензия указана как minimax-community; точные условия следует уточнять в файле LICENSE.

MuXodious выпустил дообученную версию Ministral-3-14B-Instruct-2512, изменённую методом abliteration с использованием Heretic и слияния с Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation. Это мультимодальная плотная модель семейства Mistral 3: языковая часть содержит 13,5 млрд параметров, а визуальный энкодер — 0,4 млрд. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, выполнения инструкций и анализа изображений; в README также заявлены вызов функций и вывод JSON. Модель поддерживает английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский языки, а контекстное окно базовой модели составляет 256 тыс. токенов. Модификация снижает склонность к отказам: в приведённой оценке Heretic модель отказала в 5 случаях из 100. Автор предупреждает, что модель сильно uncensored, и рекомендует использовать её с осторожностью. Для работы указаны Transformers v5; в метаданных также заявлена поддержка vLLM. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое и некоммерческое использование.

MaziyarPanahi/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью слияния SLERP весов mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и lvkaokao/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает отдельную специализацию по языкам или предметным областям.