I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

NoesisLab/Kai-3B-Instruct — это инструктивно дообученная языковая модель NoesisLab с 3,1 млрд параметров на архитектуре SmolLM3ForCausalLM. Она предназначена для диалоговых ответов, рассуждений, решения математических задач и генерации кода. В карточке описана техника Adaptive Dual-Search Distillation (ADS): адаптивная функция потерь для дистилляции, которая не меняет архитектуру модели. Заявлена длина контекста 65 536 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. В README приведены результаты отдельных бенчмарков, включая 39,27% на GSM8K в режиме 0-shot, однако методика и сравнительные результаты в карточке описаны не полностью. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Lion-Lamarck-v.1.0.9 — диалоговая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная nlpguy слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SCE. В качестве базовой использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в слияние также вошли DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwenvergence-14B-v10 и SuperNova-Medius. Модель построена на архитектуре Qwen2 и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen ориентирована на рассуждения, включая математические задачи и программирование; эти сценарии могут быть полезны и для Lion-Lamarck, однако карточка не приводит отдельных оценок качества этой сборки. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять на странице репозитория Hugging Face.

Locutusque/Llama-3-Orca-1.0-8B — разговорная языковая модель, дообученная Locutusque на основе Meta Llama 3 8B. Для обучения использовались преимущественно SlimOrca, а также наборы данных для улучшения решения математических задач, программирования и письма. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогового ИИ, написания текстов, помощи с программированием и решения математических задач. В карточке указана лицензия Llama 3; метаданные классифицируют лицензию как other, поэтому условия применения следует сверять с лицензией Meta Llama 3.

Карточка модели mlabonne/Meta-Llama-3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3 8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Meta. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код; карточка репозитория описывает предварительно обученные и настроенные варианты семейства, но не уточняет, какой именно вариант представлен в этом репозитории. Модель предназначена для генерации текста на английском языке. Предварительно обученную версию можно адаптировать для разных задач генерации естественного языка, а настроенные варианты предназначены для диалоговых сценариев. Архитектура основана на оптимизированном Transformer и использует Grouped-Query Attention; размер модели — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для создания разговорных помощников, генерации и продолжения текста и кода. Результаты требуют проверки, а для приложения следует настроить дополнительные меры безопасности под конкретную аудиторию и сценарий. Лицензия — специальная коммерческая лицензия Meta Llama 3 с условиями использования и ограничениями; перед внедрением необходимо ознакомиться с её текстом и Acceptable Use Policy.

NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct — инструктивная версия семейства больших языковых моделей Llama 3, разработанного Meta. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention и примерно 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, включая код. Контекст — до 8192 токенов. Модель настроена для диалоговых сценариев и работы в роли ассистента: она отвечает на вопросы, поддерживает беседу и выполняет инструкции на английском языке. Настройка включает supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Модель можно запускать через Transformers и использовать в приложениях, которым нужна генерация текста. В карточке указана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3. README ориентирует модель прежде всего на английский язык и предостерегает от использования в других языках, хотя допускает дообучение для них при соблюдении условий лицензии и политики допустимого использования. Это статичная модель, обученная на офлайн-данных; для прикладного развёртывания могут потребоваться дополнительные меры безопасности, а ответы модели могут быть ошибочными.

openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF — компактная языковая модель серии MiniCPM5, разработанная командой OpenBMB. Это GGUF-версия MiniCPM5-1B, предназначенная для локального запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio, включая устройства с ограниченными ресурсами. Модель представляет собой causal language model на архитектуре LlamaForCausalLM с 1 080 632 832 параметрами, 24 слоями и группированным вниманием GQA: 16 голов для запросов и 2 для ключей и значений. Максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Один и тот же checkpoint поддерживает быстрый режим без рассуждений и режим пошагового рассуждения через параметр enable_thinking и шаблон чата с маркером <think>. Модель ориентирована на локальных ассистентов, генерацию кода, coding agents, использование инструментов, агентские сценарии и задачи, требующие рассуждений при небольшом размере модели. К сильным сторонам относятся компактность, нативный длинный контекст, поддержка tool use и гибридного режима рассуждений; разработчики заявляют конкурентные результаты среди открытых моделей класса около 1B, особенно в использовании инструментов, генерации кода и сложном reasoning. Ограничения связаны с малым размером модели, из-за которого её возможности могут уступать более крупным моделям в сложных и специализированных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniCPM5-2B — компактная плотная языковая модель с причинной архитектурой Transformer, разработанная командой OpenBMB. Модель содержит 2,2 млрд параметров по метаданным; в карточке указано точное число 2 516 756 480. Архитектура реализована как LlamaForCausalLM, модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель подходит для локальных ассистентов, генерации текста, написания и анализа кода, математических рассуждений, работы с длинным контекстом, вызова инструментов и агентных сценариев. В карточке заявлены конкурентные результаты среди моделей сопоставимого размера, в частности в коде, математике, длинном контексте и использовании инструментов. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и китайский. Для запуска описаны Transformers, vLLM и SGLang; указаны форматы BF16 и FP16. Модель выдаёт текст и не описана как мультимодальная. Ответы могут содержать ошибки, предвзятость или оскорбительный контент; выводы по чувствительным темам не являются профессиональной консультацией. Лицензия — Apache-2.0.

insraq/MiniCPM5-2B-heretic-abliterated — производная версия MiniCPM5-2B, опубликованная пользователем insraq. Это плотная причинная языковая модель на 2,2 млрд параметров с архитектурой LlamaForCausalLM, рассчитанная на локальных помощников, программирование, математику, длинный контекст и сценарии с вызовом инструментов. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель серии MiniCPM5 разработана для локального запуска на устройствах и в условиях ограниченных ресурсов; карточка заявляет сильные результаты среди моделей сопоставимого размера в программировании, математике, понимании длинного контекста и использовании инструментов. В названии указано abliterated, а теги описывают модель как uncensored/decensored, однако README не объясняет метод получения этой версии и не приводит её отдельную оценку. README базовой модели предупреждает о возможных неточностях, предвзятых или оскорбительных ответах и отсутствии экспертной проверки чувствительных тем. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Muse Glimmer-30B — мультимодальная модель Meta Superintelligence Lab с плотным каузальным трансформером и отдельным энкодером восприятия, дистиллированная из Muse Spark. В README указано около 29,6 млрд параметров; модель работает с текстом и изображениями и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для локальных агентных сценариев: планирования последовательности действий, вызова инструментов, восстановления после ошибок и выполнения многошаговых задач. Её также предлагают использовать для написания и отладки кода, анализа скриншотов, диаграмм, документов и изображений, генерации синтетических данных и оценки ответов других моделей. В карточке заявлена оптимизация для работы на потребительском оборудовании без облачной инфраструктуры. Ограничения включают возможные ошибки, предвзятые или нежелательные ответы и сбои в многошаговом рассуждении, особенно в новых сценариях. Модель не оптимизирована для видео, аудио на входе и выходе не поддерживается; качество может снижаться на языках, которые недостаточно оценивались. Для агентных развёртываний разработчикам рекомендуется проводить собственные проверки безопасности и учитывать подтверждение необратимых действий.

NeoHorse-1-9B-GGUF — текстовая причинно-следственная языковая модель примерно на 9 млрд параметров, разработанная TokenRhythm и дообученная на базе Qwen3.5-9B. Модель позиционируется как прототип в направлении рекурсивного самоулучшения и ориентирована на агентные сценарии, использование инструментов, программирование, рассуждения и следование инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате GGUF для локального запуска с llama.cpp, Ollama и LM Studio. Доступны варианты BF16, а также 8-, 5- и 4-битные квантизации, позволяющие уменьшить требования к дисковому пространству и оперативной памяти. Модель работает только с текстом; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Сильными сторонами заявлены улучшения по сравнению с базовой Qwen3.5-9B на наборе из десяти бенчмарков, а также специализация на агентных рабочих процессах и tool use. При этом NeoHorse описана как первоначальный прототип, поэтому заявленные возможности рекурсивного самоулучшения относятся к исследовательскому framework и не означают полностью автономное самообучение модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenChat-3.5-0106-128k — диалоговая языковая модель OpenChat, созданная на основе дообученной Mistral-7B-v0.1. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации ответов в чате, программирования, общих задач и математических рассуждений. Поддерживает контекст до 131 072 токенов; в README также описан режим оценивания ответов, обозначенный как экспериментальный. Модель рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста. README приводит результаты бенчмарков по коду и математике, но не описывает поддерживаемые естественные языки. Веса опубликованы в формате safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Phi-3 Medium-4K-Instruct ONNX DirectML — версия языковой модели Phi-3 Medium, опубликованная Microsoft для ускоренного вывода через ONNX Runtime и DirectML на GPU в Windows. Это плотная авторегрессионная модель семейства Phi-3 примерно с 13,8 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; она настроена следовать инструкциям с помощью supervised fine-tuning и direct preference optimization и поддерживает диалоговый режим. Репозиторий содержит ONNX-вариант с квантизацией INT4 методом AWQ. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, рассуждений, математических и кодовых задач. DirectML позволяет запускать её на совместимых GPU AMD, Intel и NVIDIA в Windows. В README указаны проверка на RTX 4090 и минимальная конфигурация Windows с GPU DirectX 12 и не менее 10 ГБ совокупной памяти. Квантизация помогает снизить требования к ресурсам, однако может влиять на точность; производительность зависит от оборудования и конфигурации. Лицензия — MIT. Указанные в README языки программирования относятся к примерам интеграции, а не к естественным языкам модели; конкретный перечень поддерживаемых естественных языков в предоставленных данных не установлен.

Richard Young создал эту версию Microsoft Phi-4-mini-instruct с помощью Heretic 2.0.0.dev0: из модели удалено направление отказов без переобучения. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Phi-3 на 3,8 млрд параметров для генерации текста, диалогов, кода и рассуждений; она принимает текст и выдаёт текст. В README для исходной Phi-4-mini-instruct заявлен контекст 128K токенов, однако метаданные этой модели указывают нативный контекст 4096 токенов, поэтому для данной версии следует ориентироваться на значение метаданных. Модель поддерживает множество языков, включая русский и английский, и распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. По приведённым в README оценкам доля отказов снизилась с 99 из 100 до 5 из 100, а KL-дивергенция относительно оригинала составила 0,0378. Это снижает защитные отказы, но также повышает вероятность выдачи опасного или нежелательного содержания; результаты оценок представлены автором модели.

DavidAU/Qwen3.5-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking — плотная мультимодальная модель семейства Qwen 3.5 с 40 млрд параметров, созданная автором DavidAU на основе DavidAU/Qwen3.5-27B-Deckard-PKD-Heretic-Uncensored-Thinking. По карточке, модель дообучали на внутренних наборах Deckard/PDK и наборе высокоуровневых рассуждений Claude 4.5 Opus; также применялись расширение модели с 27B до 40B параметров и шаблон Unsloth. Архитектура использует 96 слоёв, заявлено окно контекста 256 тысяч токенов и переменная длина рассуждений. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, написания художественных текстов, генерации кода и анализа изображений. Автор отмечает сохранённую обработку изображений, проверенную генерацию кода и отсутствие ограничений на взрослый и графический контент. В метаданных указаны задачи image-text-to-text, возможности chat и vision, языки английский и китайский, библиотека Transformers и формат safetensors. Автор сообщает о склонности к зацикливанию при низких квантизациях или слишком коротких запросах и рекомендует более качественные кванты и содержательные промпты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; заявление о превосходстве над базой основано на бенчмарках автора и не является независимой оценкой.

Карточка модели pupsipups/Qwen3.5-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Qwen3.5-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking, поэтому описание составлено по ней. DavidAU/Qwen3.5-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking — плотная мультимодальная модель семейства Qwen 3.5 с 40 млрд параметров, созданная автором DavidAU на основе DavidAU/Qwen3.5-27B-Deckard-PKD-Heretic-Uncensored-Thinking. По карточке, модель дообучали на внутренних наборах Deckard/PDK и наборе высокоуровневых рассуждений Claude 4.5 Opus; также применялись расширение модели с 27B до 40B параметров и шаблон Unsloth. Архитектура использует 96 слоёв, заявлено окно контекста 256 тысяч токенов и переменная длина рассуждений. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, написания художественных текстов, генерации кода и анализа изображений. Автор отмечает сохранённую обработку изображений, проверенную генерацию кода и отсутствие ограничений на взрослый и графический контент. В метаданных указаны задачи image-text-to-text, возможности chat и vision, языки английский и китайский, библиотека Transformers и формат safetensors. Автор сообщает о склонности к зацикливанию при низких квантизациях или слишком коротких запросах и рекомендует более качественные кванты и содержательные промпты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; заявление о превосходстве над базой основано на бенчмарках автора и не является независимой оценкой.

Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP — пользовательская версия модели, опубликованная AIOpsInSpace. Она основана на Qwen3.6-27B и HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive и распространяется в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, задач рассуждения и сложных рабочих процессов, включая программирование. Заявлены плотная архитектура размером 27B параметров, англоязычная поддержка и режим Multi-Token Prediction (MTP) для speculative decoding, который может ускорять инференс при совместимом программном обеспечении. Модель позиционируется как aggressively uncensored, то есть с минимальными ограничениями на содержание ответов. К сильным сторонам относятся заявленные conversational и reasoning-возможности, ориентация на локальное развёртывание и потенциально повышенная скорость генерации благодаря MTP. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекстного окна, точных результатах бенчмарков, требованиях к оборудованию и полной совместимости бэкендов; эффективность speculative decoding зависит от используемой инфраструктуры. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная ByteShape с использованием ShapeLearn. ShapeLearn подбирает тип данных для каждого тензора, чтобы сохранять качество при малой разрядности. Модель поддерживает Multi-Token Prediction (MTP), позволяющую предсказывать несколько токенов за один проход и ускорять декодирование за счёт спекулятивного принятия совпадающих токенов. Модель предназначена для GPU-инференса в llama.cpp и поддерживает работу с изображениями и текстом; для загрузки визуального проектора используется параметр --mmproj-auto. MTP особенно полезен при автодополнении кода, генерации структурированных ответов и повторяющегося контента, тогда как для творческой или нетипичной генерации ускорение может быть ниже. Варианты имеют размер от 10 до 18,6 ГБ и используют квантизации IQ2_S, IQ3_S и IQ4_XS с разрядностью 2,25–4,19 бит на вес. Базовая модель имеет 35B параметров и архитектуру, обозначенную как 35B-A3B; другие характеристики, включая языки и размер контекста, в README не указаны. MTP-голова встроена в GGUF, поэтому отдельная draft-модель не требуется, но нужен свежий выпуск llama.cpp с поддержкой draft-mtp. Производительность зависит от конкретной видеокарты и нагрузки; для большинства сценариев рекомендуется предсказывать на 2–4 токена вперёд. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Qwable-Holo3-Qwopus — экспериментальная мультимодальная модель, созданная автором nightmedia слиянием NuSLERP нескольких моделей на базе Qwen3.6-35B-A3B, включая Holo3, Qwopus и Qwable. В метаданных указана архитектура семейства Qwen3.5 MoE и класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса safetensors. Базовая модель имеет 35 млрд параметров, но в карточке нет отдельного подтверждения размера итоговой сборки или длины её контекста. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, работы с изображениями, рассуждений, программирования, математики и творческого письма. В README описано переключение режимов быстрого ответа и глубокого рассуждения с помощью шаблона чата. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Автор приводит сравнительные результаты нескольких вариантов квантования и показатели perplexity, памяти и скорости токенов. Модель распространяется по лицензии AGPL-3.0. Автор отмечает, что использованный шаблон чата — ранняя версия и модель не проверялась с его актуальной версией; поэтому поведение переключателей рассуждения может зависеть от шаблона и конфигурации.

Карточка модели bzannah/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 — дообученная методом abliteration версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B от Alibaba, опубликованная lactroiii. Это плотная модель на 27 млрд параметров в формате BF16 на базе архитектуры Qwen3.5; она принимает текст и изображения и генерирует текст. В README описана проверка на NVIDIA H200 через vLLM, включая работу с изображениями, режим рассуждений и вызов инструментов. Для обслуживания автор проверял контекст 16 384 токена и указывает, что базовое окно модели достигает 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и инструкций, рассуждений, программирования, анализа изображений, вызова инструментов, творческого письма и исследований безопасности и выравнивания. Abliteration уменьшает склонность модели отказывать и делает ответы более прямыми; автор сообщает о сохранении связности ответов, но это не является независимой оценкой качества. Модель может выдавать опасный, незаконный или откровенный контент и не должна использоваться в сценариях высокого риска без внешних мер безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

JASouth/Qwen3.8-27B-IQ-Hybrid — экспериментальный набор низкобитных GGUF-квантизаций базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленный автором JASouth. Модель ориентирована на локальный запуск с ограниченным объёмом видеопамяти, включая потребительские GPU с 8 ГБ VRAM, и предназначена для генерации текста, программного кода, задач с длинным контекстом, многошагового рассуждения и агентских рабочих процессов. В метаданных указана категория image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых модальностях, языках и размере контекстного окна не приведены. Доступны варианты с разной степенью сжатия. IQ2_E_S имеет около 2,40 BPW и требует примерно 7,51 GiB памяти, благодаря чему помещается в бюджет 8 ГБ, но заметно теряет качество на сложной логике, длинной генерации и функциональном кодировании. IQ2_E_S_V2 лучше подходит для кода и агентских сценариев, включая задачи с длинным контекстом, но может зацикливаться в обычном диалоге. IQ3_E_S_V2 считается наиболее сбалансированным вариантом по качеству и размеру, демонстрируя хорошие результаты в программировании и сложном рассуждении, хотя возможны отдельные ошибки внимания и галлюцинации. Для Intel Arc вариант IQ2_E_S не рекомендуется использовать с SYCL из-за риска некорректной генерации, NaN и сбоев; требуется backend Vulkan. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели CollectionStudio/Trinity-Mini на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Trinity-Mini, поэтому описание составлено по ней. Trinity Mini — открытая по весам разговорная языковая модель от Arcee AI, дообученная на базе arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Это MoE-модель семейства AFMoE с 26 млрд параметров и 3 млрд активных параметров; в README указаны 128 экспертов, из которых активны 8 и один общий. Модель предназначена для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование. Модель обучена на 10 трлн токенов. Длина контекста составляет 128 тыс. токенов. Метаданные указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Указанная в README лицензия — OpenMDW-1.1; метаданные классифицируют лицензию как other.

Whittle-Qwen-3.8-35B-A3B-i1-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Whittle-Qwen-3.8-35B-A3B, разработанной logic65 и опубликованной в формате квантизаций пользователем mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, рассуждений, программирования и математических задач, а также для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель использует архитектуру mixture-of-experts (MoE) и заявленные механизмы n-gram memory, conditional memory, hyper-connections и knowledge distillation. В обозначении указано 35B параметров, однако README не уточняет число активных параметров при инференсе. Поддерживаются английский, китайский и другие языки; модель работает с текстом и не предназначена для мультимодальных входов. Размер контекста и другие параметры архитектуры не указаны. Доступно множество вариантов квантизации i1-GGUF объёмом примерно от 13,1 до 29,4 ГБ. Они предлагают разные компромиссы между размером, скоростью и качеством; README отмечает i1-Q4_K_M как быстрый рекомендуемый вариант, а i1-Q4_K_S — как удачный баланс размера, скорости и качества. Ограничения включают возможную потерю качества при низкой разрядности и отсутствие подробных результатов оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Zephyr ORPO 141B-A35B v0.1 — разговорная языковая модель, совместно обученная Argilla, KAIST и Hugging Face. Это дообученная с помощью Odds Ratio Preference Optimization (ORPO) модель mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1 с архитектурой Mixture of Experts (MoE): в карточке указаны 141 млрд параметров всего и 39 млрд активных, тогда как метаданные каталога указывают 22 млрд параметров. Для каталога также заявлен контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалогового ассистирования и общих задач с текстом, включая код, математику и рассуждения. В обучении использован датасет argilla/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized с синтетическими многоходовыми предпочтениями. README сообщает о сильных результатах на MT Bench и IFEval, но обучение описано как проверка ORPO в большом масштабе, а не как выпуск универсальной системы с гарантированным качеством. Основной язык — английский. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные отмечают поддержку чата. Лицензия — Apache 2.0. В README предупреждается, что модель не проходила этап RLHF для выравнивания по человеческим предпочтениям в области безопасности и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах.

AI21-Jamba2-3B — компактная языковая модель компании AI21 Labs для локального развёртывания на телефонах и персональных компьютерах. Она содержит 2,3 млрд параметров и использует архитектуру Jamba, сочетающую слои Mamba и Transformer; модель доступна через библиотеку Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Модель подходит для следования инструкциям, ответов с опорой на предоставленный контекст, работы с длинными документами и сценариев RAG, в том числе при обработке технической и корпоративной документации. Контекстное окно составляет 256 000 токенов. По карточке, обучение включало дообучение на инструкциях, оптимизацию DPO и этапы обучения с подкреплением; заявлены результаты на бенчмарках instruction following и grounding. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Компактный размер рассчитан на устройства с ограниченными ресурсами, однако качество конкретных ответов следует проверять на целевых задачах; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

Bagel 7B v0.1 — созданная jondurbin до DPO-этапа версия Mistral-7B, дообученная на смеси инструкционных диалогов и обычного текста. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения широкого круга инструкций: от вопросов и ответов, математики и программирования до SQL, пересказа и ролевых диалогов. В обучении использованы данные из нескольких источников, включая LMSYS Chat, Natural Instructions, MathInstruct, Apps и Cinematika. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает, что обучение остановили примерно на половине запланированного объёма из-за ограничений бюджета; в сравнении с вариантом после DPO эта SFT-версия менее склонна к правдивым ответам и может быть предпочтительнее для ролевых сценариев. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

BrainCog-8B-0.1-Instruct — диалоговая языковая модель, разработанная группой BrainCog. Это дообученная версия Meta-Llama-3-8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и работу в формате чат-ассистента. В качестве обучающего набора указан BAAI/Infinity-Instruct, а среди возможностей отмечена генерация кода. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы, включая ответы на вопросы и фрагменты кода. В метаданных указаны китайский и английский языки, а также многоязычная поддержка; базовая Meta-Llama-3-8B предназначена для английского текста и кода. Контекст составляет 8192 токена. Для загрузки и запуска README приводит пример с Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что поведение и вывод модели не контролируются и не обязательно отражают их мнение; качество ответов и кода может зависеть от запроса и требовать проверки.

Orion-zhen/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-abliterated — вариант DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, созданный с помощью abliteration. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; базовая модель рассчитана на математические рассуждения, программирование и ответы на сложные вопросы. В метаданных указаны английский и китайский языки, а также интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель представлена в формате safetensors и распространяется по лицензии GPL-3.0. README не сообщает о качестве abliteration, её конкретных целях или изменениях поведения модели, поэтому эти свойства нельзя оценить по доступным сведениям.

Карточка модели OpenLLM-Korea/EXAONE-Deep-7.8B на Hugging Face совпадает с карточкой LGAI-EXAONE/EXAONE-Deep-7.8B, поэтому описание составлено по ней. EXAONE-Deep-7.8B — плотная языковая модель для рассуждений, разработанная LG AI Research. Она предназначена для генерации ответов и решения задач на рассуждение, включая математику и программирование; поддерживает диалоговый режим. Модель дообучена на EXAONE-3.5-7.8B-Instruct и содержит 7,4 млрд параметров. Архитектура — ExaoneForCausalLM с 32 слоями и групповым запросом внимания (32 Q-головы и 8 KV-голов); длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский и корейский языки. Для запуска рекомендуются Transformers версии 4.43.1 или новее; также перечислены TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и LM Studio. В репозитории доступны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в самой карточке и сопутствующей документации. Модель может выдавать неточные, устаревшие, предвзятые или неподходящие ответы; результаты требуют проверки.

Gemma 3n E2B — мультимодальная генеративная модель Google из семейства Gemma, предназначенная для эффективного запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает сценарии диалога, создания и суммаризации текстов, извлечения сведений из изображений, транскрибации и перевода речи. Модель использует архитектуру MatFormer и выборочную активацию параметров: при общем количестве около 6 млрд параметров её эффективный размер и требования к памяти сопоставимы с традиционной моделью на 2 млрд параметров. Репозиторий содержит вариант E2B на базе Gemma 3n E4B. Модель обучалась на данных более чем на 140 разговорных языках. Её можно применять для чат-ботов, помощников, анализа мультимодальных данных и генерации черновиков. Возможны предвзятые, неточные или устаревшие ответы; модель может испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma License.

ressl/gemma-4-31B-it-uncensored-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели gemma-4-31B-it-uncensored, основанной на Google Gemma 4 31B-it. Формат подготовлен Robert Ressl для запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio; разработчик базовой модели — Google, а адаптация, «uncensored»/abliterated-обработка, конвертация и валидация выполнены Robert Ressl. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых задач, локального запуска и сценариев, где требуется ассистент с минимальным количеством отказов, включая этичный анализ безопасности, исследование уязвимостей, анализ вредоносного и exploit-кода, написание правил обнаружения и red-teaming. GGUF-репозиторий является текстовым: мультимодальная vision-компонента удалена. Заявлены английский и немецкий языки. Модель поддерживает режим рассуждений, включаемый по умолчанию в llama.cpp; для прямых ответов его можно отключить. Доступны квантизации от q8_0 до q2_k размером примерно от 31 до 12 ГБ; q4_k_m указан как рекомендуемый баланс качества и размера. Меньшие квантизации снижают требования к памяти, но могут ухудшать качество. README сообщает о 0 эффективных отказов в большинстве уровней квантизации и о скорости около 75 токенов в секунду для q4 на одной RTX PRO 6000, однако эти показатели зависят от среды и методики тестирования. Максимальная длина контекста и архитектурные детали не указаны. Модель распространяется по Apache License 2.0, унаследованной от базовой модели Google Gemma 4; использование должно соответствовать условиям этой лицензии и применимому законодательству.