I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_YamNeuralsirkrishna — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает запросы на естественном языке; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель может применяться для диалога, составления текстов и ответов на вопросы. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации по языкам или прикладным областям, поэтому их нельзя подтвердить.

Nex-N2.5-mini-Uncensored-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели Nex-N2.5-mini, опубликованный OrcaRouter на основе модели Nex-AGI. Версия является abliterated-сборкой с существенно удалённым механизмом отказов и предназначена прежде всего для исследований интерпретируемости, безопасности ИИ, изучения механизмов отказа, red teaming, оценки устойчивости и контролируемых экспериментов. Модель представляет собой мультимодальную agentic Mixture-of-Experts-систему на архитектуре Qwen3.5-MoE: 35 млрд параметров, около 3,5 млрд активных на токен, 256 маршрутизируемых экспертов с выбором top-8 и одним общим экспертом. Используется гибридное соотношение 3:1 между gated delta-net linear attention и full attention, встроенная vision-башня Qwen3-VL и контекст до 262 тысяч токенов. Поддерживаются английский и китайский языки, работа с текстом и изображениями, а также сценарии computer use и function calling. Файлы рассчитаны на запуск в llama.cpp на CPU, CUDA, Metal и ROCm; доступны квантизации от 2 до 8 бит с importance matrix, а для vision требуется отдельный файл mmproj. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, MoE-архитектура с низким числом активных параметров и широкий выбор квантизаций, включая рекомендуемую 4-битную IQ4_XS. Ограничения включают заметное падение качества на наиболее агрессивных квантизациях, необходимость свежей версии llama.cpp с поддержкой архитектуры qwen35moe и отсутствие MTP-головы, поэтому speculative decoding через MTP недоступен. Из-за удаления защитных механизмов модель может выполнять вредоносные, незаконные и опасные запросы и не имеет значимых встроенных ограничений безопасности; её не следует использовать в production или напрямую предоставлять конечным пользователям без собственных систем модерации и защиты от злоупотреблений. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B — языковая модель NVIDIA, представленная сообществом mlx-community в конвертированном формате MLX для запуска на устройствах Apple Silicon. Это гибридная архитектура Mamba-2 и attention с механизмом Mixture-of-Experts: около 31 млрд параметров всего и примерно 3 млрд активных на токен. В репозитории указана версия bf16 без квантизации; модель преобразована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 с помощью mlx-lm 0.31.3. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают контекст до 262 144 токенов. В карточке перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки. Репозиторий использует библиотеку MLX и формат safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой исходной модели NVIDIA.

openbuddy-llama3.3-70b-v24.1-131k-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели OpenBuddy, разработанной OpenBuddy и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в LM Studio и других средах, совместимых с llama.cpp. В README указан специальный формат промптов с ролями system, user и assistant. В основе лежит OpenBuddy/openbuddy-llama3.3-70b-v24.1-131k — модель семейства Llama 3.3 с 70 млрд параметров и заявленным в идентификаторе контекстом 131k токенов. Поддерживаются китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Модель представлена в нескольких вариантах квантизации от Q8_0 до Q3 и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти; рекомендуемыми названы, в частности, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS. Основные ограничения связаны с квантизацией: более компактные варианты могут заметно уступать по качеству, а файлы требуют значительного объёма памяти — примерно от 29 до 75 ГБ в зависимости от варианта. Некоторые сборки оптимизированы для ARM или AVX и имеют специальные требования к поддержке инструкций; отдельные варианты не рекомендуется использовать на Mac или с GPU. Лицензия указана как llama3.3.

OpenBuddy Mistral 7B v13.1 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1 методом SLERP с помощью MergeKit. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текстовых ответов по запросу. Репозиторий содержит веса SafeTensors. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленной карточке не описаны результаты оценок качества или специальные меры безопасности.

Weyaxi/OpenOrca-Zephyr-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью TIES-merge из HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в README приведены веса слияния 0,5 для Zephyr и 0,3 для OpenOrca, а также плотность 0,5 для обеих моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. README содержит заголовок таблицы результатов Open LLM Leaderboard, но значений метрик нет, поэтому качество по этим результатам оценить нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Ornith-1.0-9B-abliterated-fable — разговорная текстовая модель с архитектурой Qwen 3.5, разработанная ansulev на базе YuYu1015/YuYu1015-Ornith-1.0-9B-abliterated. Модель содержит около 9,57 млрд параметров и дообучена методом LoRA SFT на 3 346 многоходовых трассах рассуждений Fable-5 с форматом вызова инструментов Hermes. Поддержка MTP предназначена для ускорения спекулятивного декодирования. Модель рассчитана на диалоговые сценарии с пошаговыми рассуждениями и вызовом инструментов. В README она описана как модель без обычных шаблонов отказа. Для данных дообучения использовались только текстовые примеры, а башня обработки изображений базовой модели была заморожена; практическая поддержка изображений этой версией не подтверждена. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется по лицензии MIT.

Ornith-1.0-9B-Heretic-Uncensored — производная модель DeepReinforce/Ornith-1.0-9B, подготовленная методом направленной абляции: из весов удалено направление отказа, без дополнительного обучения. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen 3.5 с примерно 9 млрд параметров, гибридной архитектурой из 32 слоёв линейного и полного внимания, обработкой изображений и текста. Выпущена в формате bf16 Safetensors для Transformers; для работы README требует transformers версии 5.8.1 или новее. Модель предназначена для диалогов, визуальных вопросов и задач рассуждения и агентного программирования. Удаление направления отказа снижает вероятность отказов на запросы, на которые базовая модель отказывала, однако не гарантирует точность или безопасность ответов и может облегчить получение вредоносного контента. README описывает англоязычную модель; лицензия — MIT.

PaddleOCR-VL — компактная мультимодальная модель для разбора документов, разработанная PaddlePaddle. Она сочетает визуальный энкодер с динамическим разрешением в стиле NaViT и языковую модель ERNIE 4.5; карточка Hugging Face указывает 318,2 млн параметров, а README описывает семейство PaddleOCR-VL-0.9B. Модель принимает изображения документов и формирует текстовое представление их содержимого и структуры. Модель предназначена для распознавания текста и сложных элементов документов: таблиц, формул и диаграмм, включая рукописный текст и исторические документы. Заявлена поддержка 109 языков; метаданные также указывают окно контекста 131 072 токена. Среди сценариев применения — извлечение содержимого страниц и обработка многоязычных документов. README заявляет высокие результаты на бенчмарках, но отмечает, что полный разбор документов через Transformers пока планируется; для текущего сценария через Transformers описано распознавание текстов, формул, таблиц и элементов диаграмм. Лицензия — Apache 2.0.

Palmyra Vision — мультимодальная модель компании Writer для диалога о визуальных данных. Она принимает изображение вместе с текстовым запросом и формирует текстовый ответ: подходит для вопросов об изображениях, диаграммах, документах, инфографике и визуальных задачах на рассуждение. В README указано обучение на наборе PixMo из 1 млн пар изображение—текст; архитектура — плотная MolmoForCausalLM, размер по метаданным — 12,8 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Модель объединяет компоненты, связанные с Writer/Palmyra-Large и openai/clip-vit-large-patch14-336. Для обслуживания рекомендован vLLM; также описан запуск через Transformers. В README приведены результаты на 11 академических тестах, включая ChartQA, DocQA, TextVQA и MathVista. Указано, что модель может испытывать трудности с прозрачными изображениями; для входных изображений может потребоваться формат RGB, а прозрачность рекомендуется предварительно заменить фоном. Метаданные указывают английский язык. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

p-e-w_gpt-oss-20b-heretic-GGUF — это набор квантованных версий языковой модели gpt-oss-20b-heretic, разработанной p-e-w и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных приложениях на базе llama.cpp, включая llama.cpp и LM Studio, а также инструменты с поддержкой этого формата. Доступны варианты от BF16 до низкобитных квантований Q2, Q3, Q4, Q5, Q6 и IQ. Размер файла зависит от варианта и составляет примерно от 12,16 до 41,86 ГБ. Для квантования использовался llama.cpp с методом imatrix и калибровочными наборами данных. В README не указаны архитектура, поддерживаемые языки, размер контекста, мультимодальность и точные характеристики базовой модели; по назначению это текстовая, а не мультимодальная модель. Сильной стороной набора является широкий выбор квантований, позволяющий выбирать между качеством, размером и требованиями к памяти; варианты Q6_K и Q6_K_L описаны как близкие к исходному качеству, а Q4_K_M — как типичный вариант для большинства сценариев. Более сильное сжатие уменьшает требования к ресурсам, но снижает качество. Шаблон чата в README не задан и может требовать проверки по карточке исходной модели. Лицензия — Apache 2.0.

Gensyn распространяет эту модель для использования в RL Swarm и локального дообучения методом peer-to-peer обучения с подкреплением. Согласно карточке, репозиторий содержит неизменённую инструкционную версию Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров, построенную на архитектуре причинной языковой модели Qwen2; она использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещение в QKV-внимании и связанные эмбеддинги слов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. В метаданных указан английский язык. После дообучения модель можно использовать в обычных сценариях генерации текста. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-3B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX модель семейства Qwen2.5, опубликованная mlx-community на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста; карточка указывает интерфейс чата и вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для сценариев, где требуется интерфейс вызова инструментов. В README указана конвертация с помощью mlx-lm 0.18.1; метаданные описывают связь с Qwen/Qwen2.5-3B как дообучение, а карточка уточняет, что исходником преобразования была Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Репозиторий содержит веса safetensors и ориентирован на MLX. В карточке указан английский язык; лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией исходной модели и файлами репозитория. Это компактная модель по сравнению с крупными языковыми моделями, однако качество ответов и вызова инструментов зависит от запроса и реализации приложения.

Qwen2.5-7B-Instruct-YS-V2 — дообученная yusikyang инструктивная языковая модель на архитектуре Qwen2, основанная на unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct. В репозитории указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, составления текстов и кода, а также выдачи структурированных ответов. Метаданные указывают на интерфейс диалога и tool calling, но карточка не описывает специализированные сценарии или качество этих возможностей. Указанный язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о данных и целях дообучения, поэтому её преимущества относительно базовой модели не установлены.

Модель kihyun-K/Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO — дообученная версия Qwen3, созданная kihyun-K на основе kihyun-K/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 507,9 млн параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; название модели указывает на настройку для вывода JSON с использованием GRPO. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. Модель может использоваться для генерации структурированных JSON-ответов и других текстовых ответов в приложениях на базе чат-моделей. Она распространяется в формате Safetensors и выпущена по лицензии Apache-2.0. В README указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.

MaziyarPanahi/Qwen3-14B-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для Qwen3-14B. Исходную модель разработала команда Qwen, а конвертацию и публикацию квантованных вариантов выполнил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через совместимые инструменты и библиотеки. В репозитории представлены варианты с квантованием от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. Формат GGUF поддерживается, в частности, llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, candle и другими решениями. Это делает модель подходящей для локальных чат-интерфейсов, серверов генерации текста и приложений с OpenAI-совместимым API. README не содержит подробных сведений об архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста, модальностях, результатах оценки или сравнении качества вариантов квантования. Поэтому сильные стороны модели можно связывать с разнообразием уровней квантования и широкой поддержкой локальных инструментов, однако возможное снижение качества на более компактных вариантах следует учитывать. Лицензия в представленном README не указана; условия использования исходной Qwen3-14B и опубликованных квантованных файлов необходимо проверять отдельно.

Qwen3.6-25B-A3B — сжатый чекпойнт на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, опубликованный пользователем Jaso1024. Это языковая MoE-модель для диалоговой генерации текста; в конфигурации 40 слоёв и 8 активных экспертов на токен. По README, число параметров уменьшено с 34,66 млрд до 24,97 млрд, тогда как метаданные каталога указывают 2,9 млрд параметров; эти оценки расходятся. Модель распространяется в формате Transformers safetensors с шаблоном чата и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Чекпойнт предназначен для загрузки через Transformers и диалогового использования. Несмотря на сжатие, это крупная bf16-модель, для практического запуска обычно требуется GPU с большим объёмом памяти либо распределённая загрузка с offload. README говорит, что условия лицензии и использования наследуются от базовой модели; в метаданных лицензия обозначена как other.

FreedomAISVR/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-NoMTP-GGUF — пользовательская квантизированная сборка базовой модели Qwen3.6-35B-A3B от команды Alibaba Qwen в формате GGUF для генерации текста и диалогов. Это MoE-модель с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен; сборка использует NVIDIA FP4 с эффективной точностью 4,55 бита на вес и удалёнными головами Multi-Token Prediction. Заявлена поддержка контекста до 131 тыс. токенов и многоязычных задач более чем на 100 языках. Сборка предназначена для локального запуска через llama.cpp на NVIDIA Blackwell, включая видеокарты RTX 50-й серии. В README приведены настройки для GPU с 16 ГБ видеопамяти: эксперты MoE размещаются в системной памяти с помощью --cpu-moe, а внимание остаётся на GPU. Удаление MTP-голов освобождает видеопамять для KV-кэша и весов экспертов. Базовая модель поддерживает использование инструментов; карточка этой сборки подтверждает чат-возможности. Модель подходит для локальных чат-ассистентов и генерации текста на многих языках. Ограничения: заявленный формат NVFP4 нацелен на GPU NVIDIA Blackwell и требует совместимых CUDA-ядер; веса занимают около 19,7 ГБ, поэтому 16-гигабайтной видеокарте требуется выгрузка экспертов в оперативную память. Лицензия базовой модели — Apache 2.0; отдельные условия лицензии этой сборки в предоставленных данных не описаны.

jedisct1/Qwen3.6-35B-A3B-q3-mlx — это конвертированная в формат MLX версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и запуска локальных сценариев вывода с использованием библиотеки mlx-lm, включая диалоговое взаимодействие через chat template. Модель доступна для использования на платформах и в средах, поддерживающих MLX. В README указано обозначение 35B-A3B, однако подробности об архитектуре, количестве активируемых параметров, модальностях, поддерживаемых языках и размере контекста не приведены. Для загрузки и генерации требуется mlx-lm версии 0.31.2 или совместимая версия; предусмотрена работа с токенизатором и шаблоном чата, если он задан. Сильной стороной модели является адаптация к экосистеме MLX, что упрощает её локальный запуск в соответствующих средах. Ограничения и требования к аппаратному обеспечению, а также результаты тестирования производительности в README не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Это GGUF-сборка модели Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic-Native-MTP-Preserved, подготовленная cvgro с применением смешанной квантизации APEX. В модели сохранены 20 слоёв MTP для спекулятивного декодирования; README заявляет о возможном ускорении генерации на 20–50% при соответствующих настройках llama.cpp. Модель основана на мультимодальной MoE-модели Qwen3.6-35B-A3B и принимает текстовые и визуальные запросы, выдавая текст. Сборка предназначена для диалога, генерации текста и работы с изображениями. Базовая модель была модифицирована Heretic и MPOA для снижения числа отказов, а эта версия дополнительно упакована в GGUF с вариантами APEX, включая F16. README утверждает, что APEX сохраняет качество при меньшем размере файлов, но приведённые таблицы сравнений в карточке опущены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска README приводит примеры с llama.cpp и Ollama; указанный в примере контекст — 131072 токена. Это рекомендация для запуска, а не подтверждённый метаданными предел контекста модели.

Qwen3.8-27B-MTPLX-bf16 — конвертированная в формат MLX версия плотной мультимодальной модели Qwen3.8-27B, подготовленная автором johninthepool для компьютеров Apple Silicon. Это полноточная сборка bf16 без квантизации: сохранена голова multi-token prediction (MTP), необходимая для спекулятивного декодирования через mtplx. Модель рассчитана на диалоговую генерацию текста; базовая модель также поддерживает анализ изображений и видео, программирование и многошаговые задачи. Сборка предназначена для запуска на Mac с чипом Apple M-серии. Для весов объёмом около 55 ГБ автор рекомендует не менее 64 ГБ объединённой памяти; для работы с нативным путём MTP требуется mtplx. Полноточная версия сохраняет точность исходных весов, но требует больше памяти, чем варианты с квантизацией. Лицензия — Apache-2.0.

Yepengz/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored-NM-DAU-NEO-MTP-GGUF — это многэтапная fine-tune- и merge-модель на базе Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored, связанная с разработчиком DavidAU и созданная с использованием Unsloth. Модель ориентирована на английский и китайский языки и распространяется в форматах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, с вариантами, рассчитанными на запуск на пользовательском оборудовании. Модель предназначена для широкого спектра задач: рассуждений и решения проблем, программирования, творческого письма, художественной прозы, ролевых сценариев и других диалоговых применений. В README заявлены пять режимов reasoning и пять instruct-режимов, включая режимы Spoon и Einstein, возможность переключения режимов через API или на уровне сообщения, а также отсутствие reasoning-токенов в instruct-режимах. Основной акцент сделан на сокращении объёма рассуждений и ускорении генерации при сохранении подробности ответов. Ключевые характеристики включают размер 27B параметров, поддержку GGUF-квантизаций, варианты с разрядностью 4 и 8 бит и заявленную повышенную устойчивость к чрезмерному «обдумыванию». Модель позиционируется как сильно uncensored и может быть полезна для сценариев, где требуется меньше ограничений на содержание, однако это одновременно повышает риски нежелательных, небезопасных или неприемлемых ответов. Заявления о превосходстве над другими моделями и результатах бенчмарков приведены в README без подробных методик проверки. Размер контекста и точный перечень поддерживаемых модальностей в предоставленных данных не указаны. Лицензия — Apache-2.0. Для использования следует учитывать особенности конкретной GGUF-квантизации, требования к памяти и отсутствие заявленных ограничений на содержание.

DavidAU/Qwen3-8B-64k-Context-2X-Josiefied-Uncensored — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров, подготовленная DavidAU на основе Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1. Автор указывает, что контекст увеличен с 32 768 до 65 536 токенов с помощью метода YaRN. Модель рассчитана на диалоговую генерацию и рассуждения; в репозитории доступны веса safetensors для прямого использования или подготовки квантованных вариантов. Модель подходит для продолжительных диалогов, работы с длинными текстовыми запросами и ролевых сценариев. Для «мышления» и генерации ответа автор рекомендует выделять 8–16 тысяч токенов контекста. Указаны шаблоны Jinja и ChatML. В метаданных заявлен интерфейс вызова инструментов, однако README не описывает его настройку. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

CognitiveKernel/Qwen3-8B-CK-Pro — языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная в рамках проекта Cognitive Kernel-Pro. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-8B с 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы в сценариях глубокого исследования с агентами. Авторы дообучили её на самостоятельно собранных траекториях запросов из таблицы 2 статьи Cognitive Kernel-Pro. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты на наборе GAIA: Pass@1/3 — 32,7%/38,2% на полном dev-наборе и 40,3%/49,3% на текстовой подвыборке. Контекст — до 40 960 токенов; доступны веса в формате Safetensors, для работы заявлена библиотека Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой модели и файлами лицензии.

Qwen3-gabliterated-image-generation — дообученная языковая модель компании goonsai-com на базе Goekdeniz-Guelmez/Qwen3-4B-Sky-High-Hermes-gabliterated. Это плотная причинная модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста в диалоговом формате; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Несмотря на название репозитория, README и метаданные описывают текстовую генеративную модель и не подтверждают создание изображений. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о качестве, обучающих данных или специальных ограничениях, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует оценивать отдельно.

Это копия мультимодальной модели Qwen3-Omni, опубликованная chibifire в формате safetensors для Transformers. В README указана исходная модель Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct; архитектура использует схему Mixture of Experts Thinker-Talker. Модель принимает текст, изображения, аудио и видео, а выдаёт потоковые текстовые ответы и речь. Она предназначена для многоязычных мультимодальных диалогов и задач, где нужно совместно понимать разные типы входных данных и отвечать текстом или голосом. Репозиторий содержит веса, конфигурации модели и генерации, шаблон чата, конфигурацию препроцессора и токенизатор. Лицензия — Apache-2.0. README направляет за инструкциями по установке и вариантами голосов к карточке исходной модели; размер контекста и перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведены.

Kaoeiri/Qwenwify2.5-32B-v4.5 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе Qwen/QwQ-32B-Preview. В слияние DARE TIES также вошли Kaoeiri/Qwenwify-32B-v3, allura-org/Qwen2.5-32b-RP-Ink, Dans-DiscountModels/Qwen2.5-32B-ChatML, Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-32B, OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.2-200k и Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 32 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Модель работает с текстом на входе и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 допускает использование с соблюдением её условий, включая ограничения на коммерческое использование и распространение производных материалов. В карточке не описаны отдельные оценки качества или подробные языковые гарантии; теги указывают на контент не для всех аудиторий.

Guilherme34/Samantha-test — объединённая текстовая модель, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Guilherme34/Samantha-v6.5 и NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B. В метаданных указана архитектура Llama с плотной моделью на 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате и генерации текста с длинным контекстом. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение подробно. Модель создана из слияния других моделей, поэтому её поведение зависит от обоих исходных чекпойнтов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SelFee-13B-delta — дельта-веса модели для следования инструкциям, разработанной проектом KAIST SelFee. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров и контекстом 2048 токенов; репозиторий содержит веса в формате PyTorch. Для восстановления полного чекпойнта дельту применяют к исходным весам LLaMA. Модель дообучена на инструкциях и ответах с цепочками самопроверки и пересмотра: она может самостоятельно формировать обратную связь, исправлять ответ и завершать пересмотр, когда считает его ненужным, либо работать с заданным числом пересмотров. SelFee предназначена для диалоговых ответов на инструкции и вопросы, включая задачи из математики и программирования, а также для генерации и доработки ответов посредством самокритики. Обучающие данные включали англоязычные примеры из Alpaca, ShareGPT, Flan, математики и кода; основной язык модели — английский. Лицензия весов — CC-BY-NC-4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README отмечает ограничения длины при подготовке части обучающих примеров; качество и точность ответов следует проверять, особенно в предметных задачах.

TheBloke/Selfee-13B-fp16 — это версия SelFee 13B от KAIST AI, подготовленная TheBloke в формате PyTorch fp16. SelFee — плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA с примерно 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста по инструкциям и диалога. Веса получены слиянием diff SelFee с базовой LLaMA 13B и преобразованием из fp32 в fp16. Модель дообучали на инструкциях из нескольких областей, включая математику и программирование, с генерацией ответов, обратной связью и повторными исправлениями. Обучающие данные преимущественно англоязычные; модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы, объяснений и написания кода. Контекст составляет 2048 токенов. README указывает на ошибки в математике, рассуждениях, фактической точности и программировании, а также на ограничения использованной оценки. Лицензия в метаданных обозначена как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.