I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

MyModelsMerge-7b — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. В состав слияния вошли liminerity/M7-7b и модели Kukedlc, включая Neural4gsm8k, Jupiter-k-7B-slerp, NeuralMaxime-7B-slerp, NeuralFusion-7b-Dare-Ties, Neural-Krishna-Multiverse-7b-v3, NeuTrixOmniBe-DPO и NeuralSirKrishna-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Kukedlc/neuronal-7b-Mlab — текстовая генеративная модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralDaredevil-7B и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit и метода slerp. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; в карточке модели не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели SAIFIINDUSTRIES/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4-noMTP-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой waseigo/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4-noMTP-GGUF, поэтому описание составлено по ней. Это конвертированная в GGUF версия NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B NVFP4, подготовленная автором репозитория для запуска через llama.cpp. Из конвертации исключены MTP-слои; веса сохранены в автоматически выбранном формате исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Автор сообщает, что она запускалась на двух видеокартах RTX 5060 Ti по 16 ГБ, с контекстом до 1 048 576 токенов и квантизацией KV-кэша q8_0; по его оценке, для этого не требуется выгружать экспертные слои в оперативную память. Поддерживаемые языки по карточке: английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Это конверсия исходной модели NVIDIA в GGUF для llama.cpp, а не самостоятельное дообучение; базовая модель — nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4. Репозиторий указывает лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия исходной модели и репозитория.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.4 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.2-200k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.1-200k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.1-200k — дообученная диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2, основанная на Qwen/QwQ-32B-Preview. Модель содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 200 000 токенов; она принимает текст и генерирует текстовые ответы в формате чат-бота. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста. Карточка указывает поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и финского языков. Лицензия — Apache 2.0. Для работы с форматом подсказок рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; карточка также упоминает развёртывание через vLLM. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Её не следует применять для критических решений в медицине, финансах и праве, а также для управления потенциально опасным программным или аппаратным обеспечением.

bartowski/open-thoughts_OpenThinker2-32B-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий модели OpenThinker2-32B, разработанной open-thoughts. Квантование выполнено bartowski с использованием llama.cpp release b5035 и метода imatrix на основе датасета OpenThoughts2-1M. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp, включая LM Studio, а также для непосредственного использования через llama.cpp и производные проекты. Модель содержит 32 миллиарда параметров и распространяется в вариантах от BF16 до различных уровней квантования Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, включая форматы IQ. Размер файлов составляет примерно от 14,39 до 65,54 ГБ. Более высокие уровни квантования обеспечивают качество, близкое к исходной модели, но требуют больше памяти; варианты Q4_K_M и IQ4_XS предлагают компромисс между качеством и требованиями к ресурсам. Поддерживаемые модальности, языки и размер контекста в README не указаны. Для работы рекомендуется использовать формат prompt с ролями system, user и assistant через специальные токены ChatML. Сильными сторонами являются локальный запуск, широкий выбор квантований и совместимость с экосистемой llama.cpp. Ограничения включают необходимость значительных объёмов оперативной или видеопамяти для крупных вариантов, возможное снижение качества у низкобитных квантований и отсутствие в предоставленных данных результатов оценки. Модель и квантованные файлы распространяются по лицензии Apache-2.0.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v3 — объединённая разработчиком bunnycore языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов. Модель создана линейным слиянием с помощью mergekit моделей PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview и bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v2; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для чат-взаимодействия и генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

DavidAU/Qwen3.5-13B-GLM-4.7-Flash-DeepSeek-Polaris-Grande-Deep-Thinking — дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B мультимодальная модель семейства Qwen3.5, опубликованная в формате Safetensors для Transformers. Автор описывает её как объединение и масштабирование двух дообученных дистиллятов с последующим обучением на примерах GLM-4.7-Flash; заявлены 48 слоёв, диалоговый режим, работа с изображениями и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для следования сложным инструкциям, рассуждений, написания художественных текстов и диалогов, программирования и сценариев с инструментами. В карточке приведён пример генерации сцены ужасов, но он не является независимой оценкой качества. Автор также сообщает об исправлениях шаблона диалога для уменьшения повторов и циклов и улучшения обработки инструментов. Языковые теги карточки указывают английский и китайский. Лицензия — Apache-2.0. Размер в 13 млрд параметров заявлен в README; метаданные при этом связывают модель с базовой Qwen3.5-9B.

Qwen3.5-35B-A3B RAMP v2 — GGUF-квантизация модели Qwen/Qwen3.5-35B-A3B, подготовленная независимым ML-исследователем Кевином Ремондером. Это генеративная MoE-модель для диалогов; сборка оптимизирована для запуска на видеокарте RTX 5060 Ti с 16 ГБ памяти и занимает около 15,2 ГБ. В README описана схема RAMP: точность квантизации выбирается отдельно для тензоров с учётом их чувствительности, а калибровочная imatrix создавалась на англо- и франкоязычных текстах, коде и клинических данных. Модель предназначена для локального текстового диалога и генерации, в том числе на английском, французском и китайском языках. В качестве основы использована Qwen3.5-35B-A3B; метаданные каталога указывают поддержку чата. Для запуска автор приводит инструкции с llama.cpp и рекомендует ik_llama.cpp для видеокарт sm_120. README сообщает о функциональной проверке 30 из 30 тестов, но не приводит подробных результатов бенчмарков. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это квантованная в формате NVFP4 сборка Qwen3.5-9B, подготовленная FreedomAISVR для запуска через GGUF и llama.cpp. Она сохраняет поддержку Multi-Token Prediction (MTP): модель предсказывает дополнительный токен на шаге генерации, что, по данным карточки, может увеличить пропускную способность на 30–40%. В README указаны 9 млрд параметров у базовой модели, гибридная архитектура с Attention и Mamba-2, механизм Multi-Head Latent Attention и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и мультимодального диалога с анализом изображений; для визуального ввода в репозитории предусмотрен отдельный проектор SigLIP в формате F16. NVFP4 рассчитан прежде всего на ускорение инференса на видеокартах NVIDIA Blackwell, а для запуска через llama.cpp приведены текстовый и мультимодальный сценарии. Базовая Qwen3.5-9B описана как мультиязычная; в метаданных явно указаны английский и китайский. Сборка опубликована по лицензии Apache-2.0. NVFP4 может быть неудобен для видеокарт до Blackwell и для запуска на CPU; README рекомендует для таких систем другие варианты квантования. Утверждение о приросте скорости MTP приведено в карточке модели и зависит от оборудования и условий инференса.

Qwen3.6-27B-Akka — мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, опубликованная независимой лабораторией Nightmedia. Это слияние NuSLERP нескольких моделей семейства Qwen3.6 и Qwen3.5, ориентированное на диалог, следование инструкциям, рассуждения и творческую генерацию, включая художественные тексты. Модель также принимает изображения и может отвечать по их содержимому. В карточке описан переключатель режима рассуждений в шаблоне чата. Для модели указана лицензия Apache-2.0; веса размещены в формате safetensors. Опубликованные замеры скорости и памяти относятся к вариантам mxfp8 и mxfp4, однако репозиторий помечен форматом safetensors, поэтому эти показатели не следует считать характеристиками доступных здесь файлов. Контекстное окно и число параметров в предоставленных данных не указаны. Модель имеет экспериментальные признаки и может выдавать нежелательные результаты; качество для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

Это квантованные варианты MXFP4 модели Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic, опубликованные noctrex в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель относится к семейству Qwen и использует архитектуру MoE; поддерживает диалог и анализ изображений, принимая текст и изображения и выдавая текст. Модель подходит для диалоговых сценариев, вопросов по изображениям и агентного программирования. Веса экспертов MoE представлены в MXFP4; репозиторий также содержит варианты GGUF BF16, F16 и F32. Для обработки изображений автор рекомендует mmproj в F32. README приводит размеры BF16 и F16 вариантов около 20,55 GiB и Q8 — около 18,88 GiB. Это производная от llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic модель с ослабленными отказами. Такая настройка может приводить к ответам на запросы, от которых обычные модели отказываются. Данные о лицензии и длине контекста в предоставленных источниках отсутствуют.

Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored — дообученная плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 от DavidAU с 40 млрд параметров и архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, творческого письма и ролевых сценариев; метаданные также указывают поддержку изображений и интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлены подробные ответы и адаптивное использование токенов рассуждения, однако приведённые заявления о превосходстве в тестах не сопровождаются проверяемыми результатами. Модель использует формат safetensors, библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указаны английский и китайский языки. README описывает вариант GGUF как отдельный ресурс; представленные здесь метаданные относятся к safetensors-модели.

Карточка модели JetLM/SDAR-1.7B-Chat-b32 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

Surya 2 — модель Datalab для интеллектуальной обработки документов, основанная на визуально-языковой архитектуре (VLM) примерно на 650 млн параметров. Она принимает изображения страниц и PDF-документы и предназначена для распознавания текста, анализа структуры документа, определения порядка чтения и распознавания таблиц с выделением строк и столбцов. Модель ориентирована на OCR многоязычных документов и заявляет поддержку 91 языка. Она подходит для газет, учебников, налоговых форм, рукописных заметок и корпоративных документов. В README указаны результат 83,3% на olmOCR-bench, 87,2% на внутреннем мультиязычном тесте и пропускная способность около 5 страниц в секунду на RTX 5090. Инференс может выполняться через vLLM на GPU или llama.cpp на CPU и Apple Silicon. К ограничениям относятся зависимость качества от состояния исходного документа, раздельные модели обнаружения текста и OCR, а также специальные условия коммерческого использования весов. Код распространяется по Apache 2.0, а веса — по модифицированной лицензии AI Pubs Open Rail-M: бесплатное использование заявлено для исследований, личных проектов и стартапов с финансированием или выручкой менее 5 млн долларов; для более широкого коммерческого применения требуется отдельная лицензия.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Josephgflowers/TinyLlama-Cinder-Agent-v1 — компактная языковая модель на архитектуре Llama с примерно 1 млрд параметров, разработанная как дообученная версия Josephgflowers/TinyLlama-Cinder-Tiny-Agent. Автор позиционирует её как чат-ассистента общего назначения для ответов по предоставленным документам (RAG), суммаризации, следования системным инструкциям и работы с инструментами и вызовами функций. По описанию, модель обучалась на математических и рассуждательных данных, наборах для RAG и суммаризации, а также данных для вызова функций. Карточка сообщает об улучшении результатов на GSM8K относительно исходной TinyLlama и приводит оценки Open LLM Leaderboard. Модель поддерживает генерацию текста в диалоговом формате; её контекстное окно — 2048 токенов. README отмечает, что формат JSON при вызове функций следует шаблону обучающего набора Glaive и может не подходить для произвольной генерации JSON. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит отдельной оценки надёжности ответов, поэтому результаты математических и иных задач следует проверять; ограниченный контекст также может затруднять работу с объёмными документами.

Карточка модели qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-360K 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.

airoboros-c34b-2.1 — созданная jondurbin модель Llama 2 с дообучением на синтетических инструкциях airoboros. Это плотная авторегрессионная модель на 33,5 млрд параметров для генерации ответов, диалогов и длинных текстов; заявленная длина контекста — 16 384 токена. В карточке описаны сценарии ответов по предоставленному контексту, программирования, планирования выполнения задач и генерации текста в заданном стиле или от лица персонажа. Модель ориентирована на англоязычные инструкции и поддерживает многоходовые диалоги, ролевые сценарии и продолжение глав. README предупреждает об ошибке форматирования промптов в обучающем коде, из-за которой модель работает некорректно; при генерации она также может продолжить диалог за пользователя, поэтому рекомендуется останавливать генерацию на маркере USER:. Доступны веса PyTorch, лицензия указана как llama2.

airoboros-mpt-30b-gpt4-1p4-five-epochs — языковая модель на архитектуре MPT-30B, дообученная автором карточки методом QLoRA на наборе airoboros-gpt4-1.4 в течение пяти эпох. Она предназначена для генерации ответов в диалогах и инструктивных сценариях, включая вопросы по предоставленному контексту, помощь с программированием, письмо, викторины и ролевые диалоги. В обучающие данные также вошли примеры кода на десяти языках программирования. Модель использует формат запросов Airoboros, близкий к Vicuna, и поддерживает генерацию текста. Автор отмечает, что в собственных разовых проверках качество оказалось ниже, чем у вариантов на Llama-33B; также README предупреждает о возможной ошибке в накоплении градиентов при обучении. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Карточка модели Francs6/DeepSeek-OCR-2-endpoint на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-OCR 2 — мультимодальная модель DeepSeek для распознавания текста и анализа документов по изображениям. Она использует архитектуру DeepSeek-VL2 с причинным языковым декодером и рассчитана на запуск через Transformers на GPU NVIDIA; README также упоминает ускоренный инференс и обработку PDF через vLLM. Модель поддерживает динамическое разрешение изображений: указан режим от 0 до 6 фрагментов 768×768 и одного изображения 1024×1024. Размер модели составляет 559,7 млн параметров, контекст — 8192 токена. В карточке заявлена поддержка многоязычного ввода. Модель подходит для извлечения текста с изображений и документов, включая сценарии OCR и работы с PDF. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска README приводит зависимости для Transformers и CUDA; указанные версии окружения могут потребовать соответствующей GPU-конфигурации.

mlx-community/DeepSeek-V3.2_bf16 — преобразованная в формат MLX версия DeepSeek-V3.2 от deepseek-ai, подготовленная сообществом mlx-community. Модель предназначена для генерации текста; её можно запускать с библиотекой mlx-lm на поддерживаемых MLX системах. Архитектура — DeepseekV32ForCausalLM; в метаданных указаны 37,6 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Репозиторий создан преобразованием исходной модели с помощью mlx-lm 0.28.4. Метаданные указывают лицензию MIT и формат safetensors с FP8. README не описывает специализированные сценарии, языковое покрытие или результаты оценки качества, поэтому модель следует рассматривать как универсальную генеративную языковую модель без подтверждённой отраслевой специализации.

EVA-QwQ-32B-Preview — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная слиянием моделей Qwen/QwQ-32B-Preview и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2 методом TIES с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель QwQ ориентирована также на математические рассуждения и программирование. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель может подойти для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для задач рассуждения и программирования, унаследованных от базовой QwQ. Карточка не приводит результатов оценки качества или отдельных гарантий этих возможностей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FlexOlmo-7x7B-1T — языковая модель семейства FlexOlmo, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это модель типа Mixture-of-Experts: в ней объединены семь независимо обученных экспертов для публичных данных, новостей, математики, кода, академических текстов, творческого письма и публикаций Reddit. Общий размер указан в карточке как 6,9 млрд параметров, а в README — как 33 млрд; README также сообщает, что публичный эксперт обучен на 1 трлн токенов, а остальные получены его дообучением на отдельных корпусах. Маршрутизатор экспертов не обучен. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, в том числе для задач, связанных с перечисленными тематическими корпусами. Поддерживает английский язык, работает с текстом и имеет контекст до 4096 токенов. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.57.0 или новее. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. В README приведены результаты оценки по ряду языковых и тематических бенчмарков, однако они относятся к отдельным плотным моделям, а не обязательно к этому MoE-чекпойнту. Отсутствие обученного маршрутизатора ограничивает выводы о фактическом выборе экспертов и качестве итоговой модели.

Карточка модели Aliados/gemma-3-1b-it на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-3-1b-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

Карточка модели unsloth/gemma-3n-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-3n-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-3n-E2B-it — дообученная Unsloth версия диалоговой модели Google Gemma 3n E2B-it. Это плотная мультимодальная архитектура Gemma3n, однако карточка этой версии сообщает о поддержке только текстового ввода. Модель предназначена для диалога и генерации текста; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения беседы. Заявленная длина контекста Gemma 3n — до 32 тыс. токенов. В метаданных указаны английский язык и библиотека Transformers. Модель распространяется по лицензии Gemma; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве этой версии.

GPT-OSS-Swallow 120B RL v0.1 — японско-английская языковая модель TokyoTech-LLM, дообученная на основе GPT-OSS-Swallow-120B-SFT-v0.1 с применением обучения с подкреплением по проверяемым наградам. Это разреженная MoE-модель для диалогов и генерации текста; заявленный размер — 2,1 млрд параметров, контекстное окно — до 131 072 токенов. В обучении уделено внимание японскому и английскому языкам, математике, программированию и рассуждениям. Модель подходит для двуязычного общения, перевода между японским и английским, решения математических задач, помощи с кодом и ответов на общие вопросы. Разработчики сообщают о сохранении и улучшении математических и программных навыков относительно исходной GPT-OSS. Хотя технически поддерживается контекст до 131 072 токенов, модель не обучалась и не оценивалась на задачах с контекстом свыше 32 тысяч токенов; для стабильности рекомендуется reasoning effort medium. Использование инструментов явно не обучалось, поведение при вызове функций и самоидентификации не подтверждено. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; второй компонент ориентирован на работу с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают длину контекста 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

kukuspice-v1-7B — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit из cgato/TheSpice-7b-v0.1.1 и grimjim/kuno-kunoichi-v1-DPO-v2-SLERP-7B. Модель использует архитектуру Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

bartowski/L3.1-MS-Astoria-70b-v2-GGUF — это набор GGUF-квантизированных версий текстовой генеративной модели Steelskull/L3.1-MS-Astoria-70b-v2. Квантизация выполнена bartowski с помощью llama.cpp b3930 и метода imatrix. Модель предназначена для локального запуска задач генерации текста, диалогов и других сценариев текстового вывода; рекомендуется использовать её через LM Studio или совместимые инструменты на базе llama.cpp. Доступны варианты квантизации от IQ1_M до Q8_0 размером примерно от 16,75 до 74,98 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно лучше сохраняют качество, но требуют больше оперативной памяти; Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS отмечены как рекомендуемые, тогда как самые низкие уровни имеют заметно более низкое качество. Для некоторых вариантов применена квантизация весов эмбеддингов и выходного слоя в Q8_0. README не содержит сведений о точной архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста, мультимодальности, результатах оценки или лицензии исходной модели. Формат приглашений использует специальные токены Llama 3.1 и задаёт даты отсечения знаний и текущую дату, однако это не заменяет официальное описание возможностей модели.