I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

MaziyarPanahi/mistral-7b_open_platypus-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — языковая чат-модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mistral-7b_open_platypus методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Подходит для чат-ботов и других приложений, которым нужны ответы на текстовые запросы. Сведения о специализированной области применения и отдельных ограничениях качества в карточке не приведены.

OpenPipe mistral-ft-optimized-1227 — это объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста и последующего дообучения под прикладные задачи. Она создана OpenPipe методом иерархического слияния SLERP моделей teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B, Intel/neural-chat-7b-v3-3, meta-math/MetaMath-Mistral-7B и openchat/openchat-3.5-1210. Веса опубликованы в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель позиционируется как сильная отправная точка для дообучения под разные задачи, а также может использоваться для генерации текста, диалогов и ответов на математические вопросы благодаря входящим в слияние моделям. Разработчик сообщает о внутренних оценках, но количественные результаты в карточке не приведены. Модель лицензирована по Apache-2.0.

zelk12/MT3-Gen5-MAI-gemma-2-9B — слитая модель генерации текста на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT3-Gen5-MA-gemma-2-MT2E-9B и zelk12/MT3-Gen5-IF-gemma-2-Av4dMT2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста; принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Работает с контекстом до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. В метаданных не указаны языковые предпочтения и прикладные специализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Muse-Glimmer-30B-Heretic-Plus — общественная производная модели Muse-Glimmer-30B, созданная сообществом. Это мультимодальная плотная модель на 29,8 млрд параметров с архитектурой MuseGlimmerForConditionalGeneration: она принимает текст и изображения и генерирует текст. Чекпойнт сохранён в BF16 в формате safetensors; для загрузки требуется Transformers версии 5.15 или новее. Модель предназначена для диалогов и локальных агентных сценариев, где нужно уменьшить число отказов базовой модели, в том числе при запросах с изображениями. Разработчики применили структурно-ориентированное подавление направлений отказа и короткое дообучение LoRA/SFT; стек обработки изображений оставлен замороженным. В карточке не приведены отдельные сведения о длине контекста и языках сверх меток английского, китайского и многоязычной поддержки. По описанию авторов, остаточные отказы возможны, а тон ответов после изменений становится менее осторожным. Модель не оценивалась как готовая замена в агентных тестах Meta, поэтому перед рабочим применением следует повторно проверить вызов инструментов. Карточка указывает, что модель не предназначена для пользователей младше 18 лет; требуется собственная система ограничений. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

NeuralsirkrishnaShadow_NeuralsirkrishnaM7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не описаны специализированные области применения или языки. Лицензия — Apache 2.0.

NeuralSOTA-7B-slerp — объединённая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей: NeuralSoTa-7b-v0.1, NeuralSynthesis-7B-v0.3 и NeuralSirKrishna-7b. В карточке указан метод слияния dare_ties; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалога. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные карточки не уточняют поддерживаемые языки, специализированные области или сравнительное качество. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2, разработанной NVIDIA и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. В набор входят версии с точностью от BF16 до Q3 и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Полная BF16-версия занимает около 24,63 ГБ, а доступные квантизированные варианты — примерно от 5,69 ГБ. Квантизация выполнена с использованием imatrix на базе llama.cpp b6317. Архитектура исходной модели, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны; по представленным данным модель описывается как текстовая. Сильной стороной набора является широкий выбор уровней квантизации: Q6 и Q5 ориентированы на высокое качество, Q4 предлагают сбалансированный размер и качество, а Q3 и IQ3/IQ4 подходят для систем с ограниченной памятью. При этом более сильное сжатие может снижать качество генерации, а совместимость и производительность зависят от используемого приложения и оборудования. Лицензия в README не указана; условия следует уточнять на странице исходной модели NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2.

Brunobkr/OFFFELLIA_f16_IBM_Granite-4.2-3b.gguf — сборка IBM Granite 4.2-3B в формате GGUF F16, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные указывают на производную от модели IBM Granite модель; README описывает проект VULLKAN-5150 и его инструменты запуска, но не подтверждает отдельные изменения весов этой сборки. Модель ориентирована на многоязычный диалог, рассуждения и работу с инструментами. В метаданных перечислены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. README предупреждает, что качество на языках кроме английского может быть ниже, а ответы могут содержать неточности, предвзятость или небезопасный контент. Проектный README описывает ускорение AMD Vulkan, интерфейс в стиле IBM PC 5150 и другие функции форка llama.cpp; они относятся к программной среде, а не обязательно к самим весам этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Orca 2 7B — языковая модель Microsoft, представленная в квантованном формате GGUF компанией TheBloke. Это текстовая модель генерации на базе архитектуры типа Llama с примерно 7 млрд параметров, предназначенная для локального запуска и диалогового взаимодействия. Модель использует шаблон запросов ChatML с системными и пользовательскими сообщениями. Репозиторий содержит варианты квантования от 2 до 8 бит, рассчитанные на инференс с использованием CPU и GPU. Формат GGUF совместим с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, llama-cpp-python и другие решения. Разные уровни квантования позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью работы и сохранением качества, однако конкретные характеристики контекстного окна, поддерживаемые языки и результаты оценки в README не указаны. Модель подходит для локальной генерации текста и чат-сценариев при наличии совместимого программного обеспечения. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о мультимодальности, языковом покрытии, контекстном окне и специализированных возможностях. Лицензия обозначена как other, но её конкретные условия в README не приведены.

Карточка модели mt1234/PATHFINDER-32B на Hugging Face совпадает с карточкой mt1234/PATHFINDER-120STEPS, поэтому описание составлено по ней. PATHFINDER-120STEPS — дообученная модель mt1234 на базе unsloth/qwen2.5-coder-32b-instruct-bnb-4bit. Это плотная языковая модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-2B-Instruct — компактная текстовая языковая модель семейства Qwen2, представленная win10. По карточке она собрана с помощью LazyMergekit из повторяющихся ссылок на Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct; метаданные каталога классифицируют её как дообученную производную этой базовой модели. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и структурированных ответов, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 2,7 млрд параметров, контекст — 32 768 токенов. Доступен формат safetensors. Сведения о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют. Качество, безопасность ответов и фактическая эффективность вызова инструментов отдельно не описаны.

Qwen2.5-32B — базовая языковая модель компании Qwen, обученная на этапе предварительного обучения. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров; архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Контекст составляет 131 072 токена. Модель предназначена для дальнейшего дообучения и построения систем генерации текста. Семейство поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, немецкий, японский и арабский. Для этой базовой версии README не рекомендует непосредственное применение в диалогах; для чат-сценариев требуется последующее обучение, например SFT или RLHF. В README также отмечены сильные возможности семейства в следовании инструкциям, коде, математике и генерации структурированных ответов, однако эти улучшения описаны для Qwen2.5 в целом. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers; версии ниже 4.37.0 могут не распознавать архитектуру qwen2.

Карточка модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.1 на Hugging Face совпадает с карточкой jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0, поэтому описание составлено по ней. jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0 — текстовая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B и представленная как результат оптимизированного объединения слоёв. Подход Optimized Layer Merging (OLM) подбирает слои из нескольких языковых моделей, последовательно оценивая варианты на заданных наборах данных по метрикам, включая perplexity и exact match. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке описан метод сборки гибридной модели, но не приведены результаты оценки качества этой конкретной версии или подробности о наборах данных. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.2 на Hugging Face совпадает с карточкой jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0, поэтому описание составлено по ней. jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0 — текстовая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B и представленная как результат оптимизированного объединения слоёв. Подход Optimized Layer Merging (OLM) подбирает слои из нескольких языковых моделей, последовательно оценивая варианты на заданных наборах данных по метрикам, включая perplexity и exact match. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке описан метод сборки гибридной модели, но не приведены результаты оценки качества этой конкретной версии или подробности о наборах данных. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

hb-dev/Qwen3-1.7B-ONNX — это версия модели Qwen3-1.7B с весами в формате ONNX, подготовленная для совместимости с библиотекой Transformers.js. Репозиторий содержит производные веса базовой модели Qwen/Qwen3-1.7B; разработчик базовой модели — Qwen, а сборку ONNX-версии опубликовал пользователь или организация hb-dev. Модель предназначена для запуска Qwen3-1.7B в средах, поддерживающих Transformers.js, включая веб-приложения и потенциальные сценарии WebML. Известно, что она относится к языковым моделям и имеет размер 1,7 млрд параметров; дополнительные сведения об архитектуре, модальностях, поддерживаемых языках и размере контекста в предоставленном README не указаны. ONNX-формат повышает совместимость с веб-инструментами, однако конкретные требования к ресурсам и показатели производительности не приведены. README не содержит сведений о лицензии этой версии модели. Условия использования следует уточнять по лицензии базовой модели Qwen/Qwen3-1.7B и правилам данного репозитория.

lmstudio-community/Qwen3-32B-MLX-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3-32B, разработанной Qwen и преобразованной сообществом lmstudio-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.24.0. Модель предназначена для генерации текста и запуска в экосистеме MLX; README не содержит сведений о конкретных прикладных сценариях, поддерживаемых языках, архитектуре, размере контекста или доступных модальностях помимо текста. Ключевая характеристика модели — 32B в названии и 4-битное квантование, что ориентировано на более эффективное использование памяти при локальном запуске, однако README не приводит измерений производительности, качества или требований к оборудованию. Использование предполагается через библиотеку mlx-lm с применением чат-шаблона токенизатора, если он доступен. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; ограничения и известные недостатки отдельно не указаны.

Qwen3.5-4B-SX8 — версия модели Qwen3.5-4B, подготовленная Martí Vidal Leandro из MarlaLabs и опубликованная marlalabsAI. Веса представлены в формате квантования S-X8 v4.3 с точностью 7,50 бит на вес; репозиторий также содержит контейнер GGUF. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы через интерфейс вызова инструментов. В карточке базовой модели указаны мультимодальность и понимание изображений, однако сведения о поддержке этих функций именно в данной версии в метаданных и README ограничены описанием полного контейнера с визуальной частью. Автор заявляет качество, близкое к FP16: на RTX 5060 Ti приведены результаты на Wikitext-2, Winogrande и HellaSwag, а также показатели скорости и потребления видеопамяти. Для запуска доступны собственный Python runtime, требующий NVIDIA GPU и CUDA Toolkit для компиляции ядер, и вариант GGUF, требующий форка llama.cpp с поддержкой S-X8. Контейнер `.sx8v43` включает конфигурацию и неквантованные тензоры и, согласно README, не требует отдельно загружать базовую модель. Лицензия — Apache-2.0.

AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-Multimodal-NVFP4-MTP-XS — мультимодальная модель для генерации текста, построенная на базе AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16. Модель распространяется в формате NVFP4 с поддержкой ModelOpt и Multi-Token Prediction (MTP), а также рассчитана на использование со speculative decoding и DFlash. В описании заявлены гибридная архитектура внимания с компонентами Mamba и Gated DeltaNet, сохранённые Conv1D-слои и оптимизация для GPU архитектур Blackwell, включая RTX 5090, RTX PRO 6000, B100 и B200. Модель предназначена для генерации текста, мультимодальных сценариев с обработкой изображений и видео, а также высокопроизводительного инференса с инструментами и длинными контекстами. Заявлена поддержка английского, китайского и других многоязычных сценариев. В конфигурации развёртывания указана обработка до четырёх изображений и двух видео в одном запросе, однако точный размер контекстного окна в README не указан. XS-версия имеет наименьший объём и требования к памяти; при этом авторы отмечают, что полноразмерная версия Multimodal-NVFP4-MTP обеспечивает более высокое качество при сопоставимой скорости. К сильным сторонам относятся компактное NVFP4-квантизованное представление, мультимодальность, поддержка MTP и возможность ускорения через внешний DFlash-драфтер. Ограничениями являются более низкое качество XS-версии по сравнению с полной моделью, зависимость от специализированного стека vLLM и аппаратной поддержки Blackwell, а также то, что модель уже считается устаревшей и заменена линейкой Qwen3.8. Лицензия — Apache-2.0.

fcmeyer/Qwen3.8-27B-MLX-bf16-mtp — конверсия мультимодальной модели Qwen/Qwen3.8-27B в формат MLX bf16 для запуска через движок oMLX на компьютерах Apple Silicon. Веса сохранены без квантизации, включая головку MTP для спекулятивного декодирования Lightning-MTP; в модели также сохранена визуальная башня для анализа изображений и видео. Архитектура плотная, размер базовой модели — 27 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и понимания изображений и видео. При запуске через oMLX можно включить MTP для ускорения генерации; автор сообщает о двукратном ускорении декодирования на M5 Max с 128 ГБ памяти, а также о проверке поиска по длинному контексту и привязки ответов к изображениям. README демонстрирует контекстное окно до 262 144 токенов в конфигурации oMLX. Репозиторий содержит конвертированные веса, поэтому это не отдельное дообучение, а преобразование формата и точности исходной модели для MLX. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска требуются Apple Silicon, oMLX и около 52 ГБ памяти под веса; измерения производительности относятся к конкретной конфигурации M5 Max.

esatapedico публикует набор из девяти вариантов Qwen3.8-27B в формате GGUF, сконвертированных из unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4. Это плотная мультимодальная модель с обработкой изображений и видео, гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention, 27 млрд параметров и нативным контекстом до 262 144 токенов. В каждый файл встроена голова MTP для спекулятивного декодирования, поэтому отдельная модель-черновик не нужна. Варианты образуют лестницу по размеру и точности дополнительных весов: от компактных уровней с NVFP4-квантизацией до вариантов с головами в Q8_0 или BF16. Для обработки изображений и видео README рекомендует подключать проектор mmproj-BF16.gguf из репозитория. Модель предназначена для генерации текста и мультимодального диалога; автор приводит лишь предварительные наблюдения на одном запуске, а не результаты полноценного бенчмарка. Репозиторий рассчитан на использование с llama.cpp и аппаратурой NVIDIA Blackwell; доступность и скорость зависят от выбранного файла, видеопамяти и длины KV-кэша. Указана лицензия Apache-2.0.

xactobear/qwen38-xactobear-gguf — это набор GGUF-квантизаций мульт этапной дообученной модели на базе Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU, разработанной DavidAU. Репозиторий содержит обычные и MTP-варианты квантов Neo-CODER MAX DI-MATRIX, включая версии с точностью 4 и 8 бит. В README также указано использование Unsloth, методов COLD FUSION и Fable Fusion 711, направленных на повышение качества рассуждений, сокращение объёма thinking-токенов и ускорение генерации. Заявлены поддерживаемые языки English и Chinese; размер контекстного окна и точные параметры архитектуры не указаны. Модель предназначена для широкого круга сценариев: решения задач и рассуждений, программирования, творческого письма, создания художественных текстов и ролевого взаимодействия. По заявлению автора, она ориентирована на генерацию подробных ответов при меньшем количестве токенов рассуждений по сравнению с базовой моделью и рассчитана на запуск на потребительском оборудовании. README приводит высокие результаты на ARC-C и ARC-E, однако эти показатели представлены самим автором и не сопровождаются полной методикой независимой проверки. К ограничениям относятся отсутствие подробной информации о размере контекстного окна, поддерживаемых модальностях, системных требованиях, формате MTP-режима и результатах независимого тестирования. В описании также используется характеристика uncensored, поэтому поведение модели в отношении нежелательного или чувствительного контента может отличаться от стандартных моделей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-Amy — дообученная автором haron1100 модель для генерации текста и диалогов. Она основана на разреженной архитектуре Qwen3-Next MoE и поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе ответы в диалоге. Унаследованная длина контекста составляет 262 144 токена; метаданные указывают английский язык. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0.

Qwen-Qwen3.8-27B-MTPLX — модель генерации текста, созданная на основе Qwen/Qwen3.8-27B и адаптированная для Apple Silicon с использованием MLX. Модель разработана в формате MTPLX командой или проектом MTPLX Forge и предназначена для локального запуска на устройствах Apple Silicon. Модель использует подход multi-token prediction, позволяющий предсказывать несколько токенов за один шаг и ускорять генерацию по сравнению с авторегрессионным базовым режимом. Указан размер базовой модели 27B параметров. Модель поддерживает текстовый ввод и вывод; сведения о языках, размере контекста и дополнительных модальностях в README не приведены. По данным верификации, лучший режим имеет глубину D3, а ускорение относительно авторегрессионной базовой модели составляет 2,24 раза. Проверка проводилась на Apple M4 Pro с параметрами семплирования temperature 0,6, top_p 0,95 и top_k 20. Ограничения включают зависимость от экосистемы MLX и целевых устройств Apple Silicon, а также отсутствие подробных данных о качестве на бенчмарках и совместимости с другими платформами. Условия лицензирования в README не раскрыты: предлагается обратиться к файлу LICENSE.

arcee-ai разработала Saul-Base-Calme-7B-Instruct-slerp — объединённую методом SLERP языковую модель для генерации текста и диалогового общения. Она объединяет Equall/Saul-Base и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1; в конфигурации mergekit базовой указана Calme-7B-Instruct-v0.1.1. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка описывает её как разговорную модель, однако языки обучения и приоритетные языки не установлены по предоставленным данным. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит оценок качества и подробных ограничений; результат генерации может требовать проверки, как и у других языковых моделей.

SkyworkVL-2B — мультимодальная модель компьютерного зрения и языка, разработанная командой Skywork на базе OpenGVLab/InternVL2_5-2B и дообученная на 2 млн примеров с подписями к изображениям и вопросами и ответами. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; в карточке заявлены многоэтапное обучение с учителем и дополнительное обучение рассуждениям на 40 тыс. примеров, включая китайские задания Gaokao. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям, визуального рассуждения, анализа диаграмм и научных графиков, распознавания текста на изображениях и определения объектов с рамками. Для обработки изображений применяется разбиение на фрагменты с учётом соотношения сторон и несколько разрешений. В сравнении, приведённом в README, модель показывает сильные результаты на MathVista, MMMU, AI2D, OCRBench, RealWorldQA и HallusionBench, хотя на MME уступает базовой InternVL2.5-2B. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Spark-X2.5-4B-GGUF — это набор квантованных моделей в формате GGUF для генерации текста, основанный на Spark-X2.5-4B от XHToken. Конвертацию весов в GGUF выполнил Pink Pixel с использованием специальной сборки llama.cpp для Spark 2.5. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая Ollama и LM Studio, а также для создания локальных чат-ассистентов и других сценариев генерации текста. Модель использует архитектуру Spark 2.5 с поддержкой гибридного внимания: скользящего окна и слоёв полного внимания. Заявлена длина контекста до 1 048 576 токенов, размер словаря — 131 072 токена. Поддерживаются английский и китайский языки. Доступны варианты от BF16 до квантований Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, Q3_K_M и Q2_K с размером файлов примерно от 1,66 до 7,66 ГБ. Более сильное сжатие уменьшает требования к памяти, но может заметно снижать качество вывода. К сильным сторонам относятся компактный размер исходной модели, высокая эффективность, большой контекст и широкий выбор квантований для устройств с разными ограничениями по памяти. Ограничением является необходимость поддержки архитектуры Spark2_5ForCausalLM в llama.cpp или используемом клиенте; качество и требования к ресурсам зависят от выбранного уровня квантования. Модель и исходные веса распространяются по лицензии Apache 2.0.

Это чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и speechless-mistral-dolphin-orca-platypus-samantha-7b-dare-0.85 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка указывает формат safetensors и лицензию Apache-2.0. README описывает смешивание весов в bfloat16 с отдельными параметрами для слоёв self-attention и MLP. Данные карточки не задают конкретные языки или специализированные области применения.

Surya OCR 2 — модель Datalab для распознавания и структурирования документов. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с 650 млн параметров, которая принимает изображения и обрабатывает страницы документов как единая VLM. Она выполняет OCR, анализ структуры и порядка чтения, а также распознавание таблиц; заявлена поддержка 91 языка по внутреннему тестированию. Модель подходит для извлечения текста и структуры из изображений и PDF, включая таблицы, заголовки, формы и математические выражения. В README указаны результат 83,3% на olmOCR-bench и пропускная способность около пяти страниц в секунду на RTX 5090; это результаты авторов и конкретной конфигурации. Для инференса OCR, анализа структуры и таблиц требуется сервер vLLM или llama.cpp. Модель специализируется на документах, а не на фотографиях или природных сцен. Код Surya распространяется по Apache 2.0, но веса — по модифицированной лицензии AI Pubs Open Rail-M: бесплатное использование разрешено для исследований, личных проектов и стартапов с финансированием или выручкой менее 5 млн долларов. Для более широкого коммерческого использования весов требуется отдельная лицензия.

Synthia-70B-v1.1 — языковая модель семейства Llama 2, разработанная migtissera на базе Llama 2 70B и дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель предназначена для следования инструкциям и продолжительных диалогов; она также заявлена как способная к рассуждениям в стиле Tree of Thought. Для генерации текста используется архитектура LlamaForCausalLM с 68,7 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на инструкции и развёрнутых объяснений на английском языке. В README приведены результаты оценивания, включая ARC и HellaSwag. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; заявлена как uncensored.