I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

unsloth/Qwen2.5-3B — версия базовой языковой модели Qwen2.5, опубликованная Unsloth и предназначенная для генерации текста и дальнейшей адаптации. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2 с 3,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и многоязычную работу, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Базовая Qwen2.5 рассчитана на продолжение текста и может служить основой для дообучения под код, математику, структурированные данные и другие задачи. В README отдельно отмечено, что базовую модель не рекомендуют использовать для диалогов без последующего обучения, например SFT или RLHF. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензией базовой модели.

mlx-community/Qwen3-235B-A22B-8bit — языковая модель для генерации текста, разработанная на основе Qwen/Qwen3-235B-A22B и конвертированная сообществом mlx-community в формат MLX. Модель предназначена для запуска и генерации ответов в экосистеме MLX с использованием библиотеки mlx-lm, включая диалоговые сценарии через chat template. Из README известно, что модель имеет 8-битное представление и относится к семейству Qwen3-235B-A22B. Архитектура, точное число параметров, поддерживаемые языки, модальности и максимальная длина контекста в предоставленных данных не указаны. Для работы требуется библиотека mlx-lm; формат MLX ориентирован на совместимое с этой экосистемой выполнение. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит сведений о результатах тестирования, сильных сторонах и ограничениях качества, поэтому их оценка по имеющимся данным невозможна.

NVIDIA Qwen3-235B-A22B-NVFP4 — квантованная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3-235B-A22B от Alibaba, подготовленная NVIDIA с помощью TensorRT Model Optimizer. Это разреженная модель архитектуры Qwen3 MoE с общим числом 18,2 млрд параметров; веса и активации линейных операторов в блоках трансформера представлены в FP4. По данным карточки, такая оптимизация уменьшает требования к диску и видеопамяти примерно в 3,3 раза относительно 16-битного варианта. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для развертывания в чат-ботах, агентных системах, приложениях RAG и других приложениях на базе ИИ; каталог также указывает интерфейс для вызова инструментов. Метаданные задают нативный контекст в 40 960 токенов, тогда как README заявляет до 131K токенов. Предпочтительная среда запуска — TensorRT-LLM на GPU NVIDIA Blackwell под Linux. Квантованный вариант рассчитан на более компактный и быстрый инференс, но доступные сведения не позволяют оценить возможные потери качества для конкретных задач. README не раскрывает обучающие данные и указывает автоматическую калибровку на CNN/DailyMail. Лицензия — Apache-2.0; карточка заявляет возможность коммерческого и некоммерческого использования.

Nickyang выпустил производную модель Qwen3.6-35B-A3B, сокращённую методом RAZOR без дообучения. В каждом MoE-слое оставлено 128 из 256 маршрутизируемых экспертов; размер составляет 19,4 млрд параметров, или 19,0 млрд без модуля MTP, при этом на токен активно около 4 млрд параметров. Веса представлены в формате bfloat16 и safetensors; для запуска требуется сборка Transformers с поддержкой qwen3_5_moe. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Карточка описывает сокращение хранения экспертов при примерно неизменных вычислениях на токен; заявлена поддержка интерфейса вызова инструментов. Основа — Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, лицензия Apache-2.0. Обрезка экспертов с потерями: ответы могут отличаться разнообразием, форматированием и поведением при завершении, даже если точность задач в основном сохраняется. Поведение на областях, далёких от калибровочного корпуса, не охарактеризовано; перед применением модель следует оценить на целевой нагрузке.

LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-Final-GGUF — мультимодальная модель в формате GGUF, разработанная LuffyTheFox на основе HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive с переносом данных дообучения на наборе Hermes для агентских сценариев и function calling. Модель относится к архитектуре Mixture of Experts и предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, агентских задач и обработки изображений с текстом. Заявлены поддержка английского, китайского и других языков, однако точный список языков и максимальный размер контекста в README не указаны. Ключевая особенность проекта Genesis — числовая коррекция весов GGUF-модели без полноценного переобучения: автор заявляет снижение шума в тензорах, исправление нулевых блоков и дисбалансов распределений с использованием методов на основе сингулярного разложения и закона Марченко—Пастура. Для запуска рекомендуются F16-квантизация K/V-кэша, максимальная выгрузка слоёв на GPU и настройка активных экспертов; конкретные требования к памяти зависят от выбранной квантизации. Модель ориентирована на пользователей, которым нужны менее ограниченные ответы и функции Hermes-агента, но заявленные улучшения и устойчивость требуют самостоятельной проверки. В README не приведены систематические бенчмарки, подробные ограничения, точные параметры контекста или гарантии качества мультимодальной обработки. Указанная лицензия — Apache 2.0.

Qwen3.6-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking — мультимодальная плотная модель с обработкой изображений, созданная DavidAU на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Автор описывает расширение модели с 27 до 40 млрд параметров и многоэтапное дообучение: на наборах Deckard/PDK и на данных дистилляции рассуждений Claude 4.6 Opus. Модель рассчитана на диалог, рассуждения, программирование и творческое письмо, включая создание сюжетов и ролевые сценарии; поддерживает вызов инструментов и анализ изображений. В карточке указана длина контекста 256 тыс. токенов, а также режим рассуждений с переменной длиной ответа. Заявления автора о превосходстве в тестах не сопровождаются в предоставленном тексте конкретными результатами, поэтому их следует считать заявлениями автора. README также описывает модель как uncensored и предупреждает о возможности генерации откровенного контента по запросу; отмечены возможные зацикливания на низких квантизациях или слишком коротких запросах. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH — экспериментальная слитая модель от независимой лаборатории NightmediaAI. Она объединяет Qwen3.8-27B-Brainwaves, Wichtel-Qwen3.6-27B и Qwen3.8-27B-Fable-Distill-Heretic-ara; каталог также указывает merge с этими моделями. Это плотная мультимодальная архитектура семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров по названию репозитория, предназначенная для диалогов и следования инструкциям, включая работу с изображениями. Карточка приводит результаты тестов рассуждений и производительности для нескольких форматов точности, но не описывает конкретный протокол тестирования. Модель ориентирована на широкие сценарии генерации текста: рассуждения, математику, STEM, программирование и творческое письмо, в том числе создание сюжетов и ролевые диалоги. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Для работы доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Карточка не сообщает размер контекста, а теги одновременно упоминают 256k и 1M, поэтому длину контекста нельзя определить надёжно. Лицензия — Apache-2.0.

ZeroXClem-Qwen3-8B-HoneyBadger-EXP — экспериментальное слияние моделей на архитектуре Qwen3, созданное командой ZeroXClem методом model_stock с помощью MergeKit. Модель содержит 7,6 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 40 960 токенов. В основе слияния лежат Qwen3-совместимые модели, включая AXCXEPT/Qwen3-EZO-8B-beta, KaraKaraWitch/CavesOfQwen3-8b, YOYO-AI/Qwen3-8B-YOYO и другие. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, ролевых бесед и историй, а также понимания и генерации кода. README заявляет поддержку структурированных ответов, включая JSON, Markdown и LaTeX, и рекомендует шаблон чата Qwen3 либо Ollama Modelfile для инференса. Основной язык по карточке — английский; подтверждённая лицензия — Apache-2.0. Это ранний экспериментальный прототип, который, по предупреждению автора, не готов к производственному применению и может выдавать невыравненные или нефильтрованные ответы. Качество и безопасность результатов не гарантируются.

Qwen3-Swallow-30B-A3B-CPT-v0.2 — языковая модель Swallow LLM, созданная на базе Qwen3-30B-A3B-Base методом продолжающегося предобучения. Это разреженная MoE-модель для генерации текста и диалогов; в метаданных указано 2,6 млрд параметров и контекстное окно 40 960 токенов. Модель ориентирована на японский и английский языки, включая японско-английский перевод, и сохраняет навыки решения математических задач и программирования. Модель подходит для генерации и продолжения текста, диалогов, перевода между японским и английским, а также задач по математике и коду. Разработчики сообщают об улучшенных языковых навыках японского и сохранении STEM-показателей после обучения на профильных корпусах. Для запуска авторы рекомендуют vLLM и ограничение контекста до 32 768 токенов. Модель не проходила специальное обучение для вызова инструментов и не поддерживает переключатель режима рассуждений. В README указано, что модель находится на ранней стадии исследований и разработки и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Swallow-30B-A3B-RL-v0.2 — двуязычная языковая модель Swallow LLM на архитектуре Qwen3 MoE, дообученная методом обучения с подкреплением на проверяемых наградах (RLVR) поверх Qwen3-Swallow-30B-A3B-SFT-v0.2. Она предназначена для диалогов на японском и английском, перевода между этими языками, решения математических задач и программирования с рассуждениями. В репозитории указано 2,6 млрд параметров и контекст до 40 960 токенов; для воспроизводимого инференса авторы рекомендуют vLLM и советуют ограничивать контекст 32 768 токенами или меньше. Модель обучалась на японских и англоязычных корпусах, а также на данных по математике, коду и диалогам. Разработчики сообщают об улучшенных языковых и рассуждательных способностях при сохранении результатов в STEM-задачах. Модель не обучалась специально для вызова инструментов, а переключение режима рассуждений не поддерживается. Авторы отмечают, что модель находится на раннем этапе разработки и не настроена для гарантированного соответствия намерениям человека и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Spec-T1-Base-7B — плотная языковая модель на 7 млрд параметров от SVECTOR-CORPORATION, обученная с нуля для рассуждений. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в частности для решения математических задач и рассуждений о коде. В карточке указаны интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель предварительно обучали примерно на 5 трлн токенов в течение 5,5 месяцев на данных с акцентом на математику и программирование. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты внутренних оценок; команда уточняет, что измерения проводились в контролируемой среде и не проверялись внешними организациями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели. Заявления о сравнении с моделями большего размера относятся к оценкам авторов; результаты могут зависеть от условий тестирования.

Youssofal/Ternary-Bonsai-2-27B-MTPLX-Optimized-Speed — сборка модели Prism ML Ternary Bonsai 2 27B для ускоренного запуска через MTPLX на компьютерах Mac с Apple Silicon. В её основе лежит Qwen/Qwen3.8-27B, объединённая с prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-mlx-2bit. Это плотная мультимодальная модель с поддержкой диалога, анализа изображений и интерфейса вызова инструментов. Весовые коэффициенты языковой части представлены значениями −1, 0 и +1 с масштабированием по группам; пакет для MTPLX занимает 8,85 ГБ и включает зрительную башню Qwen 3.8 27B. MTPLX использует специализированные GPU-ядра и многотокенное спекулятивное декодирование. В README приведены замеры на M5 Max: 64,4 токена/с при запросе на 4 061 токен и 57,1 токена/с при 16 350 токенах; заявлена работа на Mac с объединённой памятью от 16 ГБ. Модель рассчитана на локальные диалоги, анализ изображений, программирование и работу через агентские клиенты, поддерживающие инструменты. README указывает лицензию Apache-2.0. Для запуска требуется MTPLX версии 2.12.0 или новее; для агентских клиентов рекомендуется Mac с памятью от 18 ГБ. Приведённые скорости относятся к конкретной конфигурации M5 Max и не гарантируют такую же производительность на других устройствах.

Ziya-Reader-13B-v1.0 是 IDEA-CCNL 团队开发的中文知识问答模型，基于 13B 参数的 Llama 2，并在通用数据和检索问答数据上微调。它采用 Llama 自回归 Transformer 架构，使用位置插值扩展上下窗口；README указывает 8k токенов, тогда как метаданные Hugging Face указывают нативный контекст 4096 токенов. Модель отвечает на вопросы по одному или нескольким предоставленным документам, поддерживает поиск релевантных документов и суммаризацию длинных текстов, а также общее общение в формате вопрос–ответ. В карточке описана устойчивость к изменению порядка документов и приведены оценки на китайских наборах LongBench. Предназначена прежде всего для китайских сценариев баз знаний, retrieval QA и клиентской поддержки, в том числе в праве, финансах и медицине. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса PyTorch; указанная лицензия — GPL-3.0. Результаты зависят от качества и полноты переданных документов; заявленные оценки основаны на тестах разработчиков и не гарантируют качество в конкретной предметной области.

yuq-zhou/2026-05-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td4p0-tw10p0-r1-7-last — контрольная точка языковой модели в стандартном формате Hugging Face для загрузки через Transformers. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; основная задача модели — генерация текста. Модель может использоваться для диалоговых ответов и генерации текста с длинным контекстом. Карточка называет её резервной копией исследовательского артефакта, но не описывает конкретные данные обучения, специализацию или проверенные показатели качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Beyonder-4x7B-v3 — разговорная языковая модель mlabonne, созданная как смесь экспертов (MoE) с помощью LazyMergekit. В объединение вошли AlphaMonarch-7B, CodeNinja-1.0-OpenChat-7B, Kunoichi-DPO-v2-7B и NeuralDaredevil-7B; архитектура — MixtralForCausalLM. В метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов, тогда как README рекомендует окно 8 тысяч токенов и шаблон чата Mistral Instruct. Модель предназначена для диалогов общего назначения, ролевого общения, задач с кодом и математикой. По README, при генерации задействуются два эксперта, что позволяет сочетать эти способности. Автор отмечает хорошие результаты на нескольких наборах оценок, но предупреждает, что модель не нацелена на превосходство в традиционных бенчмарках; результаты оценки не гарантируют качество в конкретных приложениях. Модель принимает текст и генерирует текст. Языки отдельно не перечислены. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели olmo-marvin-full-merged, разработанной Burnt-Toast и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально с помощью llama.cpp и совместимых приложений, включая LM Studio, KoboldCpp, Jan AI и Text Generation Web UI. Доступны варианты от полноразмерных весов BF16 объёмом 64,47 ГБ до более компактных конфигураций с квантованием Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и IQ. Квантование выполнено с использованием imatrix и llama.cpp версии b7721; некоторые варианты оптимизированы для снижения потребления памяти при сохранении качества, а наиболее качественными в README названы Q6_K_L, Q6_K и варианты Q5_K. Поддерживается шаблон диалога с ролями system, user и assistant. Архитектура, число параметров, контекстное окно, языки, мультимодальность и лицензия в предоставленных данных не указаны. Качество и требования к ресурсам зависят от выбранного варианта квантования: компактные версии экономичнее, но могут заметно уступать старшим по качеству.

dots.ocr — мультиязычная модель разбора документов от команды dots. Она объединяет распознавание текста и анализ структуры страницы в одной плотной vision-language архитектуре на 1,5 млрд параметров; метаданные указывают контекст длиной 131 072 токена. Модель принимает изображения страниц и может выдавать распознанный текст, порядок чтения и структурированные данные о расположении элементов, включая координаты и категории. В README заявлена поддержка документов на разных языках, а метаданные карточки отмечают английский и китайский. Модель предназначена для OCR и разбора страниц документов: определения макета, извлечения текста и обработки таблиц и формул. Она рассчитана на сценарии, где нужен единый этап распознавания и структурирования вместо цепочки отдельных моделей; для обработки PDF README рекомендует растрировать страницы с разрешением около 200 DPI. Указана лицензия MIT. Ограничения включают неточный разбор сложных таблиц и формул, отсутствие разбора содержимого изображений внутри документов и возможные сбои на страницах с высокой плотностью символов. Непрерывные специальные символы могут вызывать зацикливание вывода; модель также пока не оптимизирована для высокопроизводительной пакетной обработки больших объёмов PDF.

Experiment26Neuralsirkrishna_Ognoexperiment27M7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и генерирует текст; размер её контекста составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях и подтверждённых ограничениях качества в карточке нет.

Gemma 4 26B A4B it GGUF — это квантизированный набор файлов модели google/gemma-4-26B-A4B-it, подготовленный пользователем giladgd в формате GGUF для запуска через node-llama-cpp и llama.cpp. Модель относится к классу conversational и имеет тег image-text-to-text, что указывает на поддержку сценариев диалогового взаимодействия и обработки текста совместно с изображениями. Доступны варианты квантования Q2_K, Q3_K_S, Q3_K_M, Q3_K_L, Q4_0, Q4_K_S, Q4_K_M, Q5_0, Q5_K_S, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0 и BF16 размером от 10,6 до 50,5 ГБ. README не содержит сведений о точной архитектуре, максимальной длине контекста, поддерживаемых языках, результатах оценки или конкретных ограничениях качества. Квантование уменьшает требования к хранению и памяти по сравнению с полноформатной версией, однако более компактные варианты могут уступать ей по качеству. Модель предназначена для локального использования в приложениях и чат-сценариях через node-llama-cpp или llama.cpp; доступны CLI и программный интерфейс на TypeScript. Лицензия указана как Apache-2.0, при этом для Gemma приведена отдельная ссылка на условия лицензии Google.

Hercules-Mini-1.8B — разговорная языковая модель, разработанная M4-ai на основе Qwen1.5-1.8B. Модель дообучена на 700 тысячах примеров Hercules-v4 и имеет плотную архитектуру Qwen2 с 1,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для универсального ассистента: ответов на вопросы, математических задач, программирования, вызова функций и ролевых диалогов. В карточке указаны английский и, возможно, китайский языки; метаданные подтверждают английский. Лицензия обозначена в метаданных как other, а в README указана лицензия tongyi-qianwen. Известное ограничение — некорректно настроенный токен окончания последовательности: для предотвращения бесконечной генерации требуется самостоятельно задать критерий остановки. Оценка качества в карточке не приведена.

K2-Horizon-0.9B-NVFP4-GGUF — квантизированная версия компактной плотной языковой модели семейства K2-Horizon; автор репозитория WhiskyAKM. Модель с архитектурой decoder-only и 0,9 млрд параметров предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений, включая задачи по математике, программированию, науке и STEM. В README указано окно контекста до 128K токенов (131 072) с масштабированием RoPE YaRN; модель оценивалась на бенчмарках математики, кода, науки и использования инструментов. Репозиторий содержит веса GGUF в формате NVFP4, рассчитанные на запуск в llama.cpp и совместимых движках; заявлена оптимизация для NVIDIA Blackwell. Базовая модель IFM/K2-Horizon-0.9B обучалась с дистилляцией знаний от нескольких специализированных моделей-преподавателей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Квантизация до 4 бит может влиять на качество ответов; результаты бенчмарков относятся к исходному описанию семейства и сами по себе не гарантируют аналогичное качество этой сборки.

Keefe-Discere-v3.3 — дообученная языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная KeefeBuild. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указано обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию, набор данных или конкретные результаты обучения, поэтому качество в отдельных предметных областях оценить нельзя.

LeoLM/leo-hessianai-7b-chat-bilingual — двуязычная чат-модель LAION и HessianAI, разработанная в сотрудничестве с Бьёрном Плютером и Кристофом Шухманном. Это дообученная модель LeoLM/leo-hessianai-7b на архитектуре Llama 2: причинный декодерный трансформер с 6,6 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст на английском и немецком языках. Она предназначена для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждения тем. Модель демонстрирует более слабые результаты в математике и сложных рассуждениях. Выпущена по лицензии LLAMA 2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT. Как и другие языковые модели, LeoLM может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы. Перед использованием в приложениях разработчикам следует проверить её поведение и настроить меры безопасности под конкретный сценарий.

LFM2-1.2B-Extract-GGUF — модель Liquid AI для извлечения важной информации из неструктурированных документов и преобразования её в структурированный вид. Она предназначена для обработки статей, расшифровок, отчётов, электронных писем, нормативных документов и обращений в службу поддержки с формированием результатов в форматах JSON, XML или YAML. Модель основана на LFM2-1.2B и имеет размер около 1,2 млрд параметров. Распространяется в формате GGUF и относится к задачам генерации текста; в README приведён пример запуска с llama.cpp. Заявлена поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского и испанского языков. Возможные сценарии включают извлечение реквизитов счетов, подготовку данных для систем комплаенса и аналитики, а также пополнение графов знаний сущностями и атрибутами. К сильным сторонам относятся специализация на структурированном извлечении и возможность локального использования через совместимые инструменты. README не содержит сведений о точной архитектуре, размере контекста, результатах сравнительных тестов, требованиях к оборудованию или ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя оценить по предоставленным данным. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; условия лицензии указаны в файле LICENSE.

LLaDA2.2-mini — компактная по числу активируемых при инференсе параметров языковая модель InclusionAI из серии LLaDA2.2. Это диффузионная модель Mixture-of-Experts (MoE) с архитектурой LLaDA2MoeModelLM; метаданные указывают 1,2 млрд параметров, а карточка описывает 16 млрд общих параметров и 1,4 млрд активируемых при инференсе. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог, включая многошаговое взаимодействие с инструментами и исправление ошибок. Контекстное окно составляет 128K токенов. Механизм Levenshtein Editing с управляющими токенами DELETE и INSERT позволяет удалять и вставлять фрагменты при генерации, а Block Routing ограничивает активацию MoE-экспертов на уровне блоков диффузии. В README рекомендованы Transformers версии 5.2.0 или новее; для длинноконтекстных сценариев с инструментами предлагается SGLang. Качество и скорость зависят от порогов денойзинга: низкие пороги могут ускорить инференс, но приводить к повторяющимся или нестабильным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В предоставленных материалах языки обучения или поддерживаемые естественные языки не перечислены.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая авторами модели Mistral плотная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для сценариев генерации текста и ведения диалогов. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Лицензия — Apache 2.0.

MiMo-V2.6-Flash-MOPD — мультимодальная модель Xiaomi для диалогов и агентных сценариев с вызовом инструментов. Это обновлённая версия чекпойнта MiMo-V2.6-Flash-RL: MOPD-дистилляция объединяет специализированных учителей и снижает повторение одинаковых или похожих вызовов инструментов. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио, поддерживает контекст до 1 048 576 токенов и ориентирована, в частности, на длительные агентные задачи, разработку игр, научные исследования и воплощённый интеллект. В README описана разреженная MoE-архитектура с 309 млрд параметров, из которых активируются 15 млрд; метаданные репозитория указывают 12 млрд параметров и формат safetensors FP8. В архитектуру также входят зрительный и аудиоэнкодеры и спекулятивный декодер. Модель подходит для многошаговых диалогов и работы с инструментами, а заявленное снижение повторяющихся вызовов может быть полезно в агентных циклах. Карточка указывает английский и китайский языки; лицензия — MIT. Учитывая различие в значении общего числа параметров между README и метаданными, размер следует трактовать осторожно; заявленное снижение повторов не гарантирует их полного отсутствия.

Карточка модели openbmb/MiniCPM-2B-sft-fp32-llama-format на Hugging Face совпадает с карточкой openbmb/MiniCPM-2B-sft-fp32, поэтому описание составлено по ней. MiniCPM-2B-sft-fp32 — версия языковой модели MiniCPM-2B после instruction fine-tuning (SFT), представленная в формате FP32. Её разработали ModelBest и лаборатория обработки естественного языка Университета Цинхуа. Модель построена на архитектуре MiniCPMForCausalLM, содержит 2,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском и китайском языках. Максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых систем, ответов на вопросы, а также генерации текстов, кода и решений математических задач. Разработчики отмечают её компактный размер и возможность развёртывания на устройствах с ограниченными ресурсами после квантизации; этот репозиторий содержит веса FP32. В карточке указана лицензия other, а README сообщает об открытых весах для академических исследований и ограниченного коммерческого использования. Известные ограничения — склонность к галлюцинациям, зависимость ответов от формулировки запроса и вариативность результатов при повторных попытках; знания модели могут быть неточными. Качество генерации в Transformers, по сообщению авторов, может быть ниже, чем при использовании vLLM.

mncai/mistral-7b-v5 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Mistral, основанная на mistral-7b. Согласно карточке, модель прошла инструкционное дообучение и оптимизацию DPO. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев; в примере из карточки пользователь задаёт вопрос на корейском языке и просит объяснить решение. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных отмечен английский язык; пример также демонстрирует ввод на корейском, но этого недостаточно, чтобы считать корейский заявленным поддерживаемым языком. Модель может быть полезна для прототипов бизнес-чатботов и ассистентов, упомянутых разработчиком. Лицензия указана как llama2; перед использованием следует проверить её условия для конкретного сценария.

Карточка модели Muse-research/Muse2-230M-Base на Hugging Face совпадает с карточкой Muse-research/Muse2-230M, поэтому описание составлено по ней. Muse2-230M — компактная авторегрессионная языковая модель Muse Research, дообученная на основе Muse2-230M-Base. Она предназначена для диалогового помощника, форматирования ответов и извлечения структурированных данных, например преобразования журналов разработчиков в JSON, а также для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшей тонкой настройки. Модель содержит 221,2 млн параметров и использует плотную гибридную архитектуру Muse2: блоки коротких причинных свёрток чередуются с полным вниманием, применяются grouped-query attention и объединённый SwiGLU MLP. Вход и выход — текст; основной язык — английский, также модель обрабатывает программный код и математические тексты. Контекст в карточке указан как 128 000 токенов, хотя README уточняет, что стандартная длина составляет 8 000 токенов, а 128 000 — максимум. Модель обучена методом supervised fine-tuning с маскированием функции потерь только на ответах; RLHF и DPO не применялись. Качественная и безопасностная проверка ограничена, поэтому модель может галлюцинировать, повторяться или выдавать смещённые и нежелательные ответы. Разработчик не рекомендует полагаться на неё в критичных, медицинских, юридических или иных фактически значимых сценариях без оценки и защитных мер. Веса доступны по лицензии Apache-2.0.