I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Карточка модели Lazarus-Ai/ReAligned-Qwen3.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Lazarus-Ai/ReAligned-Qwen3.5-27B, поэтому описание составлено по ней. ReAligned-Qwen3.5-27B — диалоговая модель семейства Qwen3.5, созданная Эриком Хартфордом из LazarusAI на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Модель дообучена в два этапа: supervised fine-tuning и GRPO с оценкой ReAligned-Classifier; обучение использует LoRA. Цель — уменьшить отказы и государственно-ориентированную подачу ответов на политические и исторические темы, связанные с Китаем, сохранив общие возможности базовой модели. Модель предназначена для чата, суммаризации, программирования, рассуждений, многоязычного использования, а также исследования идеологической предвзятости, отказов и рамки повествования. Архитектура — плотная Qwen3.5 с классом Qwen3_5ForConditionalGeneration; метаданные указывают мультимодальную основу с поддержкой текста и изображений. Карточка не сообщает размер параметров и длину контекста именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache-2.0. Снижение цензурных отказов не гарантирует точность фактов; возможны чрезмерная коррекция в сторону западной институциональной рамки, пробелы в знаниях и различия поведения между языками и формулировками. Авторы рекомендуют независимую оценку и собственные меры модерации при развёртывании.

Seamaiiza-7B-v2-128k — языковая модель AlekseiPravdin для генерации текста и диалогов. Это слияние двух моделей с помощью mergekit и метода SLERP: AlekseiPravdin/Seamaiiza-7B-v1 и AlekseiPravdin/KSI-RP-NSK-128k-7B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалогов. В названии и карточке базовой модели заявлен контекст до 128k токенов, однако метаданные этой модели указывают native context 32 768 токенов, поэтому возможность работы с 128k токенов не подтверждена для данного репозитория. Лицензия — Apache-2.0.

SOLAR-10.7B-merge-dpo_v1 — текстовая генеративная модель команды ETRI xainlp, созданная слиянием моделей через MergeKit. В карточке указаны базовая модель etri-xainlp/SOLAR-10.7B-merge-dpo и модель для слияния davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5; при обучении использовался набор из 100 тысяч пользовательских предпочтений с DPO и LoRA. Архитектура — плотная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные также отмечают поддержку чата. Подходит для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

SparrowMind-8B — диалоговая языковая модель, созданная bunnycore слиянием трёх моделей семейства Llama 3 с помощью mergekit. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст длиной до 8192 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. В состав слияния входят bunnycore/RemixLlama3-8B, NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

WestLakeSeverusV2-DPO-7B-DARE-TA — объединённая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. Разработчик объединил FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2 и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo методом dare_linear с помощью LazyMergekit; в конфигурации указаны веса 0,45 и 0,55, а также базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

APEX-I-MiniPlus-V2.1 — это пользовательская квантизированная сборка модели XYZ-Aquila-mini от IsValorum в формате GGUF. Она предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений, в том числе для локального запуска с использованием системной RAM или частичной выгрузки на GPU. В README заявлены архитектура Mixture-of-Experts с 40 слоями и 256 микроэкспертами, файл размером около 14,75 ГБ, средний размер 3,40 бита на вес и поддержка контекста до 256 тысяч токенов; эти характеристики приведены автором сборки.

Это резервная исследовательская копия чекпойнта в стандартном формате Hugging Face, совместимая с AutoModelForCausalLM. Модель на архитектуре Qwen2 с плотной структурой и примерно 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявлено контекстное окно до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. В карточке не описаны специальные области применения, языковое покрытие и результаты оценки качества. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Карточка модели qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-4K на Hugging Face совпадает с карточкой qihoo360/360Zhinao-7B-Base, поэтому описание составлено по ней. 360Zhinao-7B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель семейства 360Zhinao, разработанная командой 360 (Qihoo 360). Модель содержит 7,1 млрд параметров и обучена на корпусе объёмом 3,4 трлн токенов, преимущественно на китайском и английском языках, а также на коде. Это базовая, а не чат-версия; для диалогового применения в серии отдельно выпущены модели Chat. Модель предназначена для генерации текста и служит основой для задач понимания языка, работы со знаниями, математики, логических рассуждений и генерации кода. Она поддерживает контекст до 4096 токенов, построена на архитектуре ZhinaoForCausalLM и распространяется в формате safetensors для Transformers. README сообщает о сравнительной оценке базовой модели на наборах OpenCompass, включая C-Eval, MMLU, GSM8K и HumanEval. Лицензия — Apache-2.0. Как базовая языковая модель, она не настроена специально для следования инструкциям или ведения диалога; качество ответов зависит от промпта и сценария применения.

SERA-8B-GA-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий языковой модели SERA-8B-GA, разработанной allenai и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, koboldcpp, Jan AI и Text Generation Web UI. В основе лежит модель размером 8B параметров; доступны варианты от BF16 до низкоразрядных Q2–Q8 и IQ-квантизаций. Размер файлов составляет примерно от 3,37 до 16,39 ГБ. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и imatrix, что позволяет выбирать баланс между качеством генерации, потреблением памяти и скоростью работы. Для общения используется шаблон с маркерами ролей system, user и assistant. Сильная сторона набора — широкий выбор форматов для запуска на оборудовании с разным объёмом памяти: версии Q6 и Q5 ориентированы на высокое качество, Q4 подходят как компромиссный вариант, а Q3 и Q2 — для систем с ограниченной RAM, хотя качество у них ниже. Модель является текстовой, сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, специализированных возможностях и результатах оценки в README не указаны. Лицензия также не указана; условия использования следует уточнять в карточке исходной модели allenai/SERA-8B-GA.

ARIA 70B V2 — это большая языковая модель в формате GGUF, разработанная Faradaylab и квантизированная TheBloke. Репозиторий содержит варианты модели для запуска через llama.cpp и совместимые интерфейсы и библиотеки, включая text-generation-webui, LM Studio, KoboldCpp, Faraday.dev, ctransformers и llama-cpp-python. Исходная модель доступна в формате PyTorch FP16, а также существуют варианты AWQ и GPTQ. Модель основана на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, ролевого общения, образовательных задач и, согласно метаданным, работы с кодом. Заявлены английский и французский языки. Для общения используется шаблон Llama-2-Chat с системными инструкциями о полезных, безопасных и непредвзятых ответах. Размер модели — 70B параметров; сведения о длине контекста и поддержке дополнительных модальностей в README не указаны. Ключевое преимущество этой версии — поддержка нескольких уровней 2-, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битного квантования, позволяющая запускать модель с использованием CPU и GPU и выбирать компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Ограничения включают высокие аппаратные требования для 70B-модели, возможное снижение качества из-за квантования и отсутствие подтверждённых характеристик производительности. Указанная лицензия — llama2.

Jebadiah/Aria-7b-128k-v3 — объединённая языковая модель, созданная Jebadiah с помощью mergekit. В основе лежит Nitral-AI/Echidna-7b-128k, объединённая с Jebadiah/Aria-7b-128k-v2 методом DARE TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы с моделью — Transformers. Модель предназначена для генерации текста. В метаданных указан нативный контекст 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные специализированные задачи, языковую поддержку или прикладные области, поэтому модель уместно рассматривать как инструмент общего назначения. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Athene-V2-Chat-GGUF — набор квантизированных версий диалоговой языковой модели Athene-V2-Chat, разработанной Nexusflow и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста в чат-сценариях и локального инференса, в том числе через LM Studio и совместимые инструменты llama.cpp. В README указан английский язык и текстовая модальность; исходная архитектура, число параметров и размер контекстного окна не приведены. Модель доступна в вариантах квантизации Q2–Q8 и IQ2–IQ4 с размерами файлов примерно от 25,49 до 77,26 ГБ. Старшие варианты Q5–Q8 обеспечивают более высокое качество, тогда как младшие требуют меньше оперативной памяти, но заметно уступают по качеству. Некоторые варианты используют Q8_0 для весов embedding и output, а Q4_0_8_8 оптимизирован для ARM с поддержкой SVE и не рекомендуется для Mac или Windows. Указан специальный формат prompt с ролями system, user и assistant. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в представленном README.

BlackSheep-5B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная TroyDoesAI с помощью слияния SLERP через mergekit. В объединении использованы TroyDoesAI/Llama-3.2-4B и TroyDoesAI/BlackSheep-RAG-4B; базовой моделью в конфигурации указана TroyDoesAI/Llama-3.2-4B. В репозитории представлены веса safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс также предусматривает вызов инструментов. Размер модели — 4,6 млрд параметров, заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка не описывает конкретные языки, качество на отдельных задачах или условия лицензии, поэтому их нельзя установить по доступным данным.

Citaman/command-r-13-layer — это объединённая модель для генерации текста, созданная разработчиком Citaman на основе Citaman/command-r-14-layer с помощью mergekit и метода SLERP. Конфигурация комбинирует слои одной базовой модели в диапазонах [0, 13] и [1, 14]; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Архитектура — плотная CohereForCausalLM, размер — 12,8 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейса вызова инструментов. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о поддерживаемых языках и сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-31-layer — модель генерации текста на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit. Веса объединены методом SLERP из двух срезов модели Citaman/command-r-32-layer; каталог также связывает её с этой базовой моделью как с дообученной. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ведения беседы и генерации ответов в сценариях с подключёнными инструментами. README и метаданные не описывают специализацию по языкам или предметным областям. В карточке не приведены результаты оценки качества и конкретные ограничения применения. Лицензия в доступных данных не указана.

Citaman/command-r-39-layer — объединённая с помощью mergekit методом SLERP модель семейства Cohere на архитектуре CohereForCausalLM. В сборку вошли два среза слоёв базовой модели CohereForAI/c4ai-command-r-v01 с диапазонами [0, 39] и [1, 40]. Модель содержит 34,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, в том числе в диалоговом формате и через интерфейс вызова инструментов; контекст составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых систем и генерации текста. В карточке не приведены отдельные сведения о языках, качестве на конкретных задачах или ограничениях применения. Файлы опубликованы в формате safetensors; лицензия в доступных данных не указана.

DeepSeek-OCR-2-bf16 — мультимодальная модель для анализа изображений и генерации текстовых ответов, опубликованная сообществом mlx-community. Модель конвертирована в формат MLX из prince-canuma/DeepSeek-OCR-2 с помощью mlx-vlm 0.3.10 и предназначена для использования через библиотеку Transformers и инструменты MLX. Модель решает задачи оптического распознавания символов и описания изображений: извлекает текст из изображений, отвечает на вопросы о визуальном содержимом и формирует текстовые результаты по изображению. Она поддерживает мультиязычные сценарии, имеет 559,7 млн параметров и нативное контекстное окно до 8192 токенов. К сильным сторонам относятся специализированная направленность на OCR, поддержка vision-language сценариев и формат bf16 для экосистемы MLX. Результаты могут зависеть от качества, разрешения и структуры исходного изображения, а точность распознавания сложных документов, мелкого текста и нестандартных макетов следует проверять на собственных данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

dolphin-2.9.2-qwen2-7b-GGUF — это квантизированная версия языковой модели dolphin-2.9.2-qwen2-7b, опубликованной cognitivecomputations. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модель распространяется в формате GGUF для локального запуска через совместимые средства инференса, включая llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README указан шаблон сообщений с ролями system, user и assistant, поэтому её можно применять для интерактивных ассистентов и других задач text-generation. В основе лежит архитектура Qwen2 с 7 млрд параметров, однако сведения о поддерживаемых языках, размере контекста и мультимодальности не приведены. Доступны различные уровни квантизации, позволяющие выбирать компромисс между качеством, размером файла и скоростью работы в зависимости от объёма RAM и VRAM. K-квантизации проще выбирать, а I-квантизации могут обеспечивать лучшие характеристики при небольшом размере в некоторых конфигурациях, но имеют ограничения совместимости: в частности, I-квантизации не поддерживаются сборками Vulkan. Лицензия в README не указана.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая Mistral-модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Подходит для генерации и продолжения текста в диалоговых и других текстовых сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может использоваться для диалога, черновиков и продолжения текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_ShadowCalme — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях на основе языковой модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_Strangemerges_32M7 — объединённая методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалога; она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальные области применения, языки или ограничения качества; доступные сведения указывают на модель общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xpExperiment26 — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xpExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28T3q_AlloyingotneoyYam — объединённая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей семейства Mistral: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель с открытыми весами. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Нативное окно контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации, оценку качества или ограничения по сценариям применения. Возможности генерации и надёжность ответов зависят от запроса и настроек; перед использованием в критичных задачах результаты следует проверять.

Experiment28T3q_YamExperiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/YamExperiment24-7B; размер составляет 7,1 млрд параметров, веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не описывает специализированные сценарии или языки, поэтому назначение следует считать общим. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

aolans/gemma-2-9b_q4 — это текстовая модель семейства Gemma 2, основанная на google/gemma-2-9b и подготовленная автором aolans с помощью Unsloth. Карточка описывает её как вариант для использования в качестве основы для дальнейшего дообучения; архитектура — плотная авторегрессионная Gemma2ForCausalLM с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и может служить отправной точкой для создания специализированных вариантов и диалоговых приложений. В карточке упоминаются инструменты Unsloth и Hugging Face TRL. Метаданные указывают лицензию Gemma и формат safetensors. Несмотря на суффикс q4 и упоминание квантования в README, метаданные перечисляют safetensors и не подтверждают конкретный формат или разрядность квантованных весов.

OneNexus/GLM-5.3-MXFP4 — квантизированная версия полноразмерной модели GLM-5.3, разработанной Z.ai и основанной на исходном контрольном пункте zai-org/GLM-5.3-BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; входом и выходом служит текст. В метаданных заявлены английский и китайский языки, архитектура GlmMoeDsaForCausalLM и поддержка pipeline text-generation. Модель использует MoE-архитектуру GLM-5.3 с DSA. Весовые параметры маршрутизируемых MoE-экспертов квантизированы в формате OCP MXFP4 E2M1 с блочным масштабированием 1×32, тогда как внимание, DSA-проекции, маршрутизатор, общие MLP-проекции, lm_head и отдельные компоненты сохранены в BF16. Размер индексированных весов составляет около 407,92 ГиБ в 282 шардах, что существенно меньше исходной BF16-версии. Валидация выполнена с контекстом до 1 048 576 токенов. К сильным сторонам относятся заметное сокращение объёма весов, совместимость с готовым рецептом InferenceX/SGLang и оптимизация для AMD Instinct MI350 с поддержкой EAGLE, DSA, MXFP4 MoE, FP8 KV-кэша и HiCache. Ограничения связаны с узкой инфраструктурой валидации: заявлена конфигурация из четырёх GPU AMD Instinct MI350 и ROCm-стек с конкретной версией SGLang; производительность и качество на другом оборудовании или в других средах могут отличаться. Модель распространяется по лицензии glm-5.3, обозначенной в README как license: other.

ggml-org/gpt-oss-20b-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели gpt-oss-20b, разработанной OpenAI и опубликованной в формате для запуска с помощью инструментов экосистемы ggml-org. Модель предназначена для генерации текста и локального или совместимого с llama.cpp использования; в README приведён пример запуска через llama serve и llama.app. Модель относится к классу text-generation и имеет размер 20B согласно названию базовой модели. Она поставляется в квантизированном формате GGUF, что обычно позволяет снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами, однако конкретный тип квантизации в README не указан. Поддерживаемые языки, размер контекста, архитектура, модальности и показатели качества не раскрыты. Лицензия модели — Apache-2.0. README указывает, что конвертация выполнена автоматически с использованием проекта ggml-org/convert, а исходными моделями названы openai/gpt-oss-20b и RedHatAI/gpt-oss-20b-speculator.eagle3. Из-за отсутствия подробных технических характеристик нельзя оценить языковое покрытие, производительность и ограничения модели более точно.

GRM-1.5b — компактная языковая модель общего назначения, разработанная OrionLLM и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct для многоэтапных рассуждений. Модель предназначена для решения задач по математике, логике, программированию и широкому кругу вопросов; её также предлагают использовать как основу для дальнейшего дообучения. В обучающую смесь, согласно карточке, включены некоторые данные для медицинских рассуждений. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; доступна в формате safetensors для Transformers. В карточке приведены результаты на математических, научных и программных бенчмарках, но они сами по себе не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её небольшой размер удобен для локального запуска и экспериментов, однако, как компактная модель, она может уступать более крупным моделям в сложных задачах и требует проверки ответов, особенно в медицинских сценариях.

KnutJaegersberg/internlm-20b-llama — разговорная языковая модель на архитектуре Llama с 19,6 млрд параметров. По метаданным, она предназначена для генерации текста и поддерживает диалоговый режим; указанный контекст составляет 4096 токенов. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: средний балл 65,09, а на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag — 61,35 и 82,08 соответственно. Эти показатели отражают результаты на отдельных бенчмарках и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях. README сообщает, что код лицензирован по Apache-2.0, а для весов разрешено бесплатное коммерческое использование; также упоминается возможность подать заявку на коммерческую лицензию, поэтому условия использования весов стоит сверить с актуальной лицензией репозитория.