I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Experiment28M7_YamshadowT3q — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamshadowT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для составления ответов на запросы, в том числе математические. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Falcon-H1R-7B — языковая модель Technology Innovation Institute, предназначенная для рассуждений и генерации ответов. Она построена на Falcon-H1-7B-Base и дообучена методом supervised fine-tuning на длинных цепочках рассуждений, а затем усилена обучением с подкреплением GRPO. Модель имеет причинную декодерную архитектуру, сочетающую Transformer и Mamba2, и содержит 6,4 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. В README заявлена специализация на математике, программировании, следовании инструкциям и общей логике; модель также поддерживает диалоговый режим. Основной язык — английский, при этом заявлена многоязычная поддержка. Для использования указаны Transformers, vLLM и SGLang. Модель может выводить ход рассуждений перед итоговым ответом; для уменьшения повторов README рекомендует настраивать параметры повторения и присутствия. Лицензия — Falcon-LLM License.

Карточка модели Eric111/FINAL-Bench_Darwin-4B-Opus на Hugging Face совпадает с карточкой FINAL-Bench/Darwin-4B-Opus, поэтому описание составлено по ней. Darwin-4B-Opus — языковая модель для диалога и рассуждений, созданная VIDRAFT с помощью движка Darwin V6. Это слияние Google Gemma 4 E4B Instruct и модели Gemma-4-E4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled; при слиянии DARE-TIES применялись диагностически подобранные коэффициенты для отдельных тензоров. Модель использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration с MoE, содержит около 4 млрд параметров и представлена в формате BF16 и safetensors. Модель предназначена для ответов на вопросы, рассуждений, программирования, математики и анализа на одном потребительском GPU. В README заявлены контекст 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков; метаданные карточки перечисляют английский, корейский, японский и китайский. Архитектура базовой модели поддерживает изображения и аудио, однако README не описывает эти сценарии для Darwin-4B-Opus. В README приведён результат 82,92% на ARC-Challenge в режиме zero-shot; авторы отмечают, что проверка здоровья модели не проводилась. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Фактическое качество на других задачах и мультимодальная работа в карточке не подтверждены.

heretic-org/gemma-3-4b-it-heretic — это производная от Gemma 3 4B IT модель с открытыми весами, размещённая heretic-org. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает диалоговые сценарии и задачи понимания изображений. В карточке базовой Gemma 3 указаны контекст до 128K токенов и поддержка более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям, извлечения и краткого изложения визуальной информации, диалоговых помощников, генерации и суммаризации текста. Метаданные отмечают её как uncensored/decensored, поэтому она может слабее ограничивать генерацию нежелательного содержания. Указанная лицензия — gemma; применяются условия лицензии и политики использования Gemma.

llmfan46 выпустил дообученную версию мультимодальной Gemma 4 26B A4B для диалогов и анализа изображений. В карточке указано изменение компонента attn.o_proj; метаданные определяют модель как Gemma4ForConditionalGeneration с возможностями чата и зрения. Базовая модель — google/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-unquantized; файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и изображения и предназначена для визуальных вопросов и ответов, разбора документов, распознавания текста на изображениях, понимания графиков и экранов, а также диалоговых сценариев. Описание семейства Gemma 4 указывает на гибридное внимание и контекст до 256K токенов для версии 26B A4B, поддержку более 35 языков и вызов инструментов; сведения об этих свойствах относятся к семейству и не подтверждены отдельно для данного дообучения. Аудио в списке задач этой модели не заявлено. README описывает версию как uncensored, однако не уточняет методику изменения и не приводит отдельной оценки качества или безопасности этого чекпойнта. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные факты, проявлять смещения и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами.

Gemopus-4-31B-it — дообученная Jackrong версия инструкционной модели Google Gemma 4 31B-it. Это плотная текстовая генеративная модель для диалогов и следования инструкциям; при настройке автор стремился сохранить исходный стиль рассуждений Gemma 4 и улучшить качество, структуру, ясность и последовательность ответов. Модель обучалась с использованием исправленного стека Unsloth и Transformers. Модель рассчитана на повседневную работу с текстом: подготовку структурированных ответов и сводок, редактирование текста и интерактивное программирование. В README автор отдельно отмечает улучшения в организации длинных ответов, объяснении технических тем и естественности диалога. В метаданных указаны английский, китайский, корейский и японский языки; мультимодальные возможности базовой модели не следует автоматически считать возможностями этой текстовой версии. Автор предупреждает, что модель может уступать более крупным облачным моделям в объёме знаний и сложных математических или логических рассуждениях; в узкоспециализированных темах возможны ошибки и галлюцинации. Автор называет веса экспериментальными. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-5.3-Flash-GGUF — это квантизированные GGUF-версии языковой модели GLM-5.3-Flash от zai-org, подготовленные пользователем 6block с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp; заявлены поддерживаемые языки английский и китайский. Она подходит для сценариев, где требуется большая языковая модель с длинным контекстом и возможностью подобрать объём файлов под доступные ресурсы. Модель содержит 320 млрд параметров, из которых 18 млрд активируются на токен, и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Архитектура включает 45 слоёв с гибридным вниманием: 34 слоя KDA linear attention чередуются с 11 слоями DSA sparse attention; используется MLA, Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) и MoE с 288 экспертами, маршрутизацией top-8 и общим экспертом. В репозитории представлены варианты IQ4_XS, IQ3_XXS, IQ2_XS и IQ1_M размером примерно от 65 до 155 GiB, каждый разделён на 15 частей. Квантизация выполнена из официальных BF16-весов с калибровкой imatrix; слой MTP NextN исключён. IQ4_XS и IQ3_XXS рекомендуются авторами как предпочтительные варианты: IQ2_XS и IQ1_M заметно теряют качество, хотя требуют меньше места. Для запуска необходимо скачать все 15 частей выбранного варианта и указать первый файл в llama-cli; распределение слоёв по доступной памяти llama.cpp выполняет автоматически. Лицензия MIT, унаследованная от исходной модели zai-org/GLM-5.3-Flash.

GLM-5.3-Flash-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели GLM-5.3-Flash, разработанной zai-org и преобразованной с использованием llama.cpp пользователем qtum. Модель предназначена для генерации текста и запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Заявлены английский и китайский языки. Модель содержит 320 млрд общих параметров, из которых 18 млрд активируются для отдельного токена. Архитектура включает 45 слоёв гибридного внимания: 34 слоя KDA с линейным вниманием и 11 слоёв DSA с разреженным вниманием, построенных на MLA и дополненных Manifold-Constrained Hyper-Connections. Используется MoE с 288 экспертами, маршрутизацией top-8 и общим экспертом. Максимальная длина контекста заявлена до 1 млн токенов. В репозитории представлены квантизации IQ4_XS, IQ3_XXS, IQ2_XS и IQ1_M; каждая поставляется в 15 сегментах. IQ4_XS и IQ3_XXS рекомендуются как варианты с меньшей деградацией качества, тогда как IQ2_XS и IQ1_M существенно экономят память, но заметно ухудшают показатели. Сильными сторонами модели являются большой контекст, MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров и несколько уровней квантизации для разных ограничений по памяти. Ограничения включают очень большой размер файлов, необходимость загрузить все 15 сегментов и зависимость качества от выбранного уровня квантизации. Модель распространяется по лицензии MIT, унаследованной от базовой модели.

Hermes-3-Llama-3.1-405B-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели Hermes-3-Llama-3.1-405B, разработанной NousResearch и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, ролевых сценариев, следования инструкциям, работы с ChatML, function calling и вывода в формате JSON. Указана поддержка английского языка и текстовая модальность. Модель основана на архитектуре Llama 3.1 и содержит 405 миллиардов параметров. Доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_L, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_XS и другие, размером примерно от 93,5 до 431,24 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют значительно больше оперативной или видеопамяти; низкие уровни позволяют экономить ресурсы ценой снижения качества. Квантизации созданы с использованием llama.cpp и imatrix, запуск рекомендуется через LM Studio. Сильными сторонами являются большой размер модели, поддержка инструкций, диалогового формата, function calling и JSON mode, а также широкий выбор вариантов квантизации. Ограничениями выступают исключительно текстовая специализация, заявленная языковая поддержка английского языка и очень высокие требования к памяти даже у компактных вариантов. Контекстное окно в представленном README не указано. Модель распространяется по лицензии llama3.

InternVL3-2B-Instruct-GGUF — мультимодальная модель семейства InternVL3, разработанная OpenGVLab и представленная в формате GGUF сообществом Unsloth. Это SFT-версия InternVL3-2B: она прошла предварительное мультимодальное обучение и supervised fine-tuning, но не проходила MPO. Модель предназначена для обработки текста и изображений, мультимодального восприятия и рассуждений, а также сценариев, связанных с использованием инструментов, GUI-агентами, промышленным анализом изображений и восприятием 3D-сцен.

InternVL3-38B-Instruct-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель, опубликованная Unsloth на основе OpenGVLab/InternVL3-38B. Это SFT-версия InternVL3: она прошла нативное мультимодальное предварительное обучение и дообучение с учётом инструкций, но не проходила MPO. Модель предназначена для понимания изображений и текста, мультимодального восприятия и рассуждений, работы с инструментами, создания GUI-агентов, промышленного анализа изображений и задач 3D-восприятия. Заявлена поддержка multilingual-сценариев. Архитектура построена по схеме ViT-MLP-LLM и включает визуальную часть InternViT-6B-448px-V2_5 и языковую часть Qwen2.5-32B; общий размер семейства для этой конфигурации — 38B параметров. Распространяемая версия представлена в формате GGUF и использует квантизацию Unsloth Dynamic 2.0, однако конкретный вариант квантизации, требования к памяти и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Сильными сторонами являются сочетание анализа изображений с генерацией текста, мультимодальное рассуждение и широкий спектр прикладных сценариев. Модель может быть менее подходящей для задач, требующих точных гарантий фактической корректности, а значительный размер и мультимодальная архитектура предполагают высокие требования к вычислительным ресурсам. Для выбора между версиями семейства авторы рекомендуют рассмотреть базовую InternVL3-38B. В метаданных указана лицензия Apache-2.0; также приведена ссылка на лицензию Qwen.

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B — разреженная языковая модель семейства K2-Horizon от IFM с архитектурой Mixture-of-Experts и механизмом внимания Mixture-of-Values (MoVA). В модели хранится 36 млрд параметров, при генерации активируется около 4 млрд на токен; метаданные каталога указывают 3,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель поддерживает контекст до 524 288 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Разработчик сообщает о сильных результатах на бенчмарках рассуждений и агентных задач при небольшом числе активных параметров; независимые оценки в предоставленной карточке не приведены. Опубликованы веса, данные и код обучения, а также промежуточные чекпойнты. Для запуска в карточке приведены рецепты vLLM и SGLang; версия Transformers также валидирована. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для рекомендуемого качества карточка советует высокий уровень reasoning effort и настройки temperature=1.0, top_p=0.95; доступная производительность зависит от выбранного чекпойнта и вычислительной инфраструктуры.

Primitive AI представляет квантизированную версию IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B — разреженной MoE-модели для генерации текста, рассуждений и вызова инструментов. Модель предназначена для серверного инференса и сценариев, где важны качество рассуждений, tool calling и размещение на одной видеокарте. Поддержка интегрирована в ветку main проекта vLLM; опубликованный вариант рассчитан на использование с Transformers, compressed-tensors и vLLM. Модель имеет 45 разреженных слоёв и общий размер 36B параметров при активных примерно 4B параметров на токен. В данной сборке 15 экспертных слоёв используют NVFP4, а остальные 30 — FP8 с блочными масштабами [128,128]. Размер файлов составляет 44,48 ГБ, что примерно на 8% меньше официальной FP8-версии и в 1,7 раза меньше BF16-варианта. Заявлена работа с контекстом до 32 768 токенов; на одной 96-ГБ видеокарте модель запускается без tensor parallelism. Сведения о поддерживаемых языках в README не указаны. Сильными сторонами являются сохранение уровня знаний, сопоставимого с BF16 и официальной FP8-версией, а также более высокая точность вызова инструментов по сравнению с альтернативной сборкой на чистом NVFP4. Модель требует GPU с архитектурой NVIDIA Blackwell и не тестировалась для Ampere, поскольку использует FP8-тензорные ядра. Для запуска нужен nightly или сборка vLLM из main с поддержкой K2-Horizon; стабильная версия 0.28.0 эту поддержку не содержит. Настройка уровня рассуждений выполняется на уровне сервера. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/LFM2.5-1.2B-Thinking-bf16 — конверсия модели LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.30.4. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства LFM2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме и рассуждений. Она рассчитана на контекст до 128 000 токенов и локальный запуск на устройствах Apple Silicon через MLX. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на английском, арабском, китайском, французском, немецком, японском, корейском и испанском языках. Базовая карточка описывает семейство как пригодное для рассуждений, агентных задач, извлечения данных и RAG. В репозитории указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией базовой модели и карточкой автора.

atakankutalp/LFM2.5-2.6B-heretic — это изменённая версия LiquidAI/LFM2.5-2.6B, созданная с помощью Heretic 1.4.0. В модели применена направленная абляция: из весов удалено направление, связанное с отказами. Число параметров не изменилось и составляет 2,69 млрд; архитектура LFM2 — плотная языковая модель из 30 слоёв, сочетающая блоки коротких свёрток и группированное внимание. Контекст — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors и варианты GGUF, включая квантизированные сборки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и агентных сценариев: вызова инструментов, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом. Базовая LFM2.5 поддерживает 17 языков, включая русский, английский, китайский, арабский и другие; карточка не сообщает, насколько абляция влияет на качество по отдельным языкам. В сравнении с исходной моделью отказы на чувствительных запросах стали заметно реже, поэтому ответы не следует считать защищёнными фильтрами безопасности. Исходная карточка также не рекомендует базовую модель для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Лицензия указана как other, без конкретных условий в предоставленных данных.

Карточка модели mylesgoose/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой tanliboy/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. tanliboy/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — текстовая инструктивно настроенная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанного Meta. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; модель дообучена для диалогов с помощью SFT и RLHF. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на многоязычный диалог на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Модель подходит для создания разговорных помощников, ответов на запросы и генерации текста, а также может быть подключена к внешним инструментам через соответствующий интерфейс. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена 6 сентября 2024 года и распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License; перед коммерческим или иным применением необходимо соблюдать её условия и Acceptable Use Policy. Качество и безопасность ответов на языках вне восьми заявленных языков могут быть ниже; разработчикам следует оценивать результаты и применять защитные меры в соответствии со своим сценарием. Интеграция внешних инструментов требует отдельной политики и проверки безопасности подключённых сервисов.

deltanym/llama3.1-base-instruct-gradient-1 — объединённая автором модель на архитектуре Llama 3.1, созданная методом SLERP с помощью mergekit из meta-llama/Llama-3.1-8B и meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная причинная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; метаданные указывают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, использует библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате safetensors, а длина контекста составляет 131 072 токена. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и продолжения текста, а также сценариев с вызовом инструментов. Инструкционно настроенная базовая модель поддерживает несколько языков, однако точный перечень языков для этого слияния не приведён. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результат слияния может отличаться по поведению от обеих исходных моделей; качество и ограничения отдельно не описаны.

Карточка модели yentinglin/Llama-3.1-Taiwan-8B на Hugging Face совпадает с карточкой yentinglin/Llama-3.1-Taiwan-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. yentinglin/Llama-3.1-Taiwan-8B-Instruct — чат-модель на базе архитектуры Llama, разработанная yentinglin. Она предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где требуется следовать инструкциям. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат Safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка предупреждает, что ответы нужно самостоятельно проверять на точность и пригодность. Модель не предназначена для медицинской диагностики, юридических консультаций и финансовых решений. В предоставленных материалах условия лицензии не описаны.

Карточка модели mylesgoose/Llama-3.2-1B-Instruct-abliterated3 на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-1B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-1B-Instruct — это текстовая инструкционная модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Репозиторий содержит версию с примерно 1,2 млрд параметров; модель построена на авторегрессионной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention и предназначена для генерации текста в Transformers. Для согласования ответов с предпочтениями пользователей применялись supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Модель рассчитана на диалог в роли ассистента, поиск знаний и суммаризацию, а также на мобильных помощников для письма, переформулирование запросов и подсказок и агентные сценарии. Она принимает и генерирует текст, включая код, поддерживает контекст до 131 072 токенов и официально рассчитана на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Компактный размер позволяет рассматривать модель для применения на устройствах с ограниченными ресурсами. Качество, безопасность и полезность могут уступать более крупным моделям, поэтому разработчикам следует проверять поведение модели в конкретном сценарии. Знания ограничены данными с отсечкой по декабрю 2023 года. Использование регулируется специальной коммерческой лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.

mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct — конверсия модели Meta Llama 3.2 3B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.18.2. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,2 млрд параметров для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и преобразования текста, а также сценариев с вызовом инструментов. В репозитории указаны веса Safetensors; README описывает конверсию в MLX и использование через mlx-lm. Лицензия — Llama 3.2 License. Качество и безопасность ответов могут зависеть от запроса и сценария применения; сведения о специализированной предметной области в карточке отсутствуют.

caskcsg/Llama-3-8B-NExtLong-512K-Instruct — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная авторами проекта NExtLong. Это дообученная версия Llama-3-8B-NExtLong-512K-Base: базовую модель обучали на синтетических длинных контекстах, созданных методом NExtLong с чередованием фрагментов документа и отвлекающих фрагментов из корпусов предобучения; instruct-версию дополнительно настроили на Magpie-Align/Magpie-Llama-3.3-Pro-1M-v0.1. Модель предназначена для генерации ответов и работы с длинными входными контекстами, включая поиск информации в тексте, вопросы и ответы по документам, длинноконтекстный RAG и задачи с примерами в контексте. Заявленное окно контекста — 524 288 токенов; размер модели — около 7,5 млрд параметров. Модель имеет плотную архитектуру Llama и поставляется в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на LongBench V2, HELMET, RULER и короткоконтекстных бенчмарках. Карточка не сообщает поддерживаемые языки или лицензию, поэтому применимые условия использования следует уточнить в репозитории модели. Указанная длина контекста — характеристика модели; фактическое использование такого окна зависит от реализации и доступных вычислительных ресурсов.

Marlowe-22B R1.5 — модель генерации текста с рассуждениями, созданная devvexus на основе Qwen3.8-27B. Разработчик удалил 12 линейно-аттенционных слоёв из исходной 27,32-миллиардной модели и восстановил часть потерь знаний дистилляцией и целевым дообучением. В репозитории опубликован GGUF-файл с квантизацией Q4_K_M; адаптер LoRA объединён с весами. Модель содержит 22,30 млрд параметров и 52 слоя, включая 36 слоёв DeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с рассуждениями, в том числе инженерных и научно-технических задач. По описанию разработчика, сокращённая модель сохраняет 94,8% проверенных фактов родительской модели и рассчитана на запуск целиком на потребительском GPU с 16 ГБ памяти при Q4_K_M. Для запуска приведена конфигурация llama.cpp с контекстом 32 768 токенов и квантованием KV-кэша. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Модель сохраняет часть возможностей Qwen3.8-27B, но её зрительная башня удалена, поэтому этот вариант предназначен для работы с текстом, а не с изображениями или видео. Разработчик отмечает сохраняющийся разрыв с исходной моделью в физике, статистике, информатике и вычислениях с вращениями и тригонометрией.

Карточка модели Openintelligent123/Meta-Llama-3.1-8B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Meta-Llama-3.1-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta-Llama-3.1-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная Meta и представленная в репозитории Unsloth в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; карточка также описывает её как основу для дообучения с помощью ноутбуков Unsloth. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Для использования действует лицензия Llama 3.1. README не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения.

QuantFactory/Meta-Llama-3.1-8B-GGUF — это квантованная версия большой языковой модели Llama 3.1 с 8 млрд параметров, представленная в формате GGUF. Базовую модель разработала Meta, а QuantFactory подготовила её распространение в квантованном формате. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в локальных приложениях, чат-ботах, ассистентах, системах обработки естественного языка и других сценариях, где требуется текстовая генерация. Модель поддерживает текстовую модальность. В карточке заявлены языки английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Дополнительные сведения об архитектуре, размере контекстного окна, конкретном методе и уровне квантования, производительности, формате инструкционного дообучения и системных требованиях не указаны, поэтому её характеристики в этих аспектах требуют проверки по файлам модели. Главные преимущества — компактность по сравнению с полноразмерной версией, возможность запуска через совместимые инструменты для GGUF и многоязычная текстовая генерация. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантования, зависимость результатов от выбранного варианта квантования и отсутствие заявленных возможностей работы с изображениями или другими модальностями. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License от Meta; при использовании и распространении необходимо соблюдать её условия, включая требования к атрибуции, маркировке «Built with Llama», Acceptable Use Policy и специальные коммерческие ограничения.

Rubra AI выпустила эту инструктивную версию Meta-Llama-3-70B, дополнительно обученную на собственном наборе данных для диалогов, выполнения инструкций и вызова функций. Модель предназначена для многошаговых бесед, в которых ассистент может вызывать инструменты и продолжать диалог с учётом полученных результатов. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Llama с 69,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; карточка указывает поддержку английского языка и контекст до 8192 токенов. Модель доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых ассистентов и сценариев с интеграцией инструментов. Она может выдавать ошибочные или предвзятые ответы, поэтому результаты требуют проверки, особенно в чувствительных и критически важных областях. Указана лицензия Llama 3 (llama3).

eganwo/mistral7b-distilled-from-deepseek-r1-qwen32b — языковая модель, созданная дообучением Mistral-7B-Instruct-v0.3. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и использует архитектуру Mistral с плотной декодерной сетью. Контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка называет её дистиллированной из DeepSeek-R1-Qwen32B, но не сообщает подробностей о данных обучения, методе дистилляции или результатах оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели alexakkol/mistral-7B-instruct-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.2, поэтому описание составлено по ней. MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.2 — инструктивно дообученная версия языковой модели Mistral-7B-v0.2, опубликованная Maziyar Panahi на основе модели Mistral AI. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на диалог и выполнение инструкций. Она принимает текстовые запросы в формате Mistral Instruct и генерирует текстовые ответы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов и других сценариев генерации текста. В README говорится, что версия Instruct служит демонстрацией возможностей дообучения базовой модели. Карточка предупреждает, что у модели нет встроенных механизмов модерации, поэтому сгенерированные ответы могут требовать дополнительной проверки. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Mistral-7B-Instruct-v0.2 — диалоговая инструкцияязычная модель семейства Mistral, разработанная Mistral AI. Это плотная причинная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы в формате чата; для работы с ней в README приведены примеры токенизации и инференса через mistral-common и mistral-inference. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка характеризует её как быструю демонстрацию возможностей дообучения базовой модели. В README отмечено, что у модели нет встроенных механизмов модерации, поэтому её ответы могут не соблюдать ограничения безопасности и требуют соответствующей защиты при развёртывании.

mistral-7b-openhermes-sft — дообученная методом supervised fine-tuning модель семейства Mistral, разработанная CorticalStack на базе unsloth/mistral-7b-bnb-4bit с использованием набора данных teknium/openhermes. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста.