I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Карточка модели satpalsr/Meta-Llama-3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Meta-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3 8B — авторегрессионная языковая модель Meta с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Семейство Llama 3 включает предварительно обученные и дообученные для инструкций модели; карточка этой модели описывает базовый предварительно обученный чекпойнт, пригодный для адаптации к различным задачам генерации текста. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения на английском языке. Её можно использовать как основу для генерации текста и кода, а после адаптации — для диалоговых сценариев. Выпущена в апреле 2024 года и распространяется по пользовательской коммерческой лицензии Meta Llama 3. Карточка не приводит для этого репозитория конкретную длину контекста; сама модель статична и обучена на офлайн-данных. Для развёртывания приложений разработчикам следует самостоятельно подбирать меры безопасности под свой сценарий.

Карточка модели Undi95/Meta-Llama-3-8B-hf на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Meta-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3 8B — авторегрессионная языковая модель Meta с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Семейство Llama 3 включает предварительно обученные и дообученные для инструкций модели; карточка этой модели описывает базовый предварительно обученный чекпойнт, пригодный для адаптации к различным задачам генерации текста. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения на английском языке. Её можно использовать как основу для генерации текста и кода, а после адаптации — для диалоговых сценариев. Выпущена в апреле 2024 года и распространяется по пользовательской коммерческой лицензии Meta Llama 3. Карточка не приводит для этого репозитория конкретную длину контекста; сама модель статична и обучена на офлайн-данных. Для развёртывания приложений разработчикам следует самостоятельно подбирать меры безопасности под свой сценарий.

Карточка модели liskasYR/MiniCPM5-2B-Base на Hugging Face совпадает с карточкой openbmb/MiniCPM5-2B-Base, поэтому описание составлено по ней. MiniCPM5-2B-Base — базовая плотная авторегрессионная языковая модель семейства MiniCPM5, разработанная OpenBMB. Она предназначена для локальных ассистентов, агентных сценариев, работы с инструментами и рассуждений на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель содержит около 2,2 млрд параметров; в карточке указана архитектура LlamaForCausalLM с 42 слоями и поддержка длинного контекста. README указывает контекст 131 072 токена, тогда как метаданные каталога сообщают 524 288 токенов. Модель работает с текстом и ориентирована на английский и китайский языки. Среди заявленных сильных сторон — код, математика, понимание длинного контекста, использование инструментов и агентные задачи; это характеристики, заявленные разработчиком, а не независимая оценка. Для фактических результатов важны вычислительные ресурсы, среда запуска и проверка ответов: генерация может быть неточной, предвзятой или оскорбительной и уязвима к специально составленным запросам. Лицензия — Apache-2.0.

heretic-org/Nanbeige4.1-3B-heretic — англо-китайская разговорная языковая модель на 3,5 млрд параметров, созданная на основе Nanbeige/Nanbeige4.1-3B. Это вариант с abliteration: в карточке приведено сравнение, где доля отказов снизилась с 96 до 4 из 100, а KL-дивергенция относительно исходной модели указана как 0,0001. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоги; базовая модель ориентирована на многошаговые рассуждения, программирование, поиск и работу с инструментами. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и доступна в формате Safetensors для Transformers. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. В README базовой модели описаны сильные результаты в задачах рассуждения и агентного поиска, включая многошаговое решение задач с вызовами инструментов; метаданные указывают поддержку английского и китайского языков. Лицензия — Apache-2.0. В README отмечено, что модель может выдавать неожиданные ответы, включая предвзятое или дискриминационное содержание. Снижение числа отказов может означать, что модель чаще отвечает на запросы, которые исходная версия отклоняет; при применении следует учитывать это поведение.

Next OCR 8B — мультимодальная модель с 8 млрд параметров, разработанная Lamapi для оптического распознавания символов и анализа документов. Она принимает изображения и текстовые инструкции, извлекает текст из изображений, документов и скриншотов, а также предназначена для понимания математических выражений, таблиц, форм и других структурированных материалов. Модель реализуется через Transformers как vision-to-sequence и настроена на выполнение инструкций. Заявлена поддержка более 30 языков, включая английский, турецкий, немецкий, испанский, французский, китайский, японский, корейский и русский. Среди сильных сторон указаны высокая точность OCR, работа с математикой и таблицами, многоязычность, распознавание рукописного текста и текста в сценах, а также сравнительно компактный размер и эффективность для ограниченных ресурсов. В README приведены результаты собственных сравнений, однако методика и наборы данных не описаны, поэтому эти показатели следует интерпретировать с осторожностью. В README не указаны размер контекстного окна, требования к оборудованию, точный базовый архитектурный вариант и подтверждённые ограничения модели. Лицензия указана неоднозначно: в метаданных заявлена Apache-2.0, а в тексте README присутствует обозначение MIT; перед использованием необходимо уточнить, какая лицензия является действительной.

Pretergeek создал OpenChat-3.5-0106_9.86B_44Layers-Appended на основе диалоговой модели OpenChat 3.5 0106. Это плотная причинная языковая модель семейства Mistral с 9,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения в формате чата. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель получена расширением исходной сети дополнительными слоями в конце: автор применил вариант метода расширения блоков, описанного в работе LLaMA Pro. По README, после такого расширения модель ещё не проходила дополнительное обучение и должна вести себя близко к исходной. Её можно использовать для диалога, ответов на общие вопросы, программирования и математических рассуждений, но ожидаемые улучшения от новых слоёв пока не подтверждены обучением. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты в таблице README включают средний показатель 22,55, IFEval — 59,61 и BBH — 24,06; полный контекст оценки в доступной карточке не приведён.

OpenHermes 2 Mistral 7B — разговорная языковая модель, созданная Teknium на основе Mistral-7B-v0.1. Она дообучена на наборе примерно из 900 тысяч примеров, преимущественно сгенерированных GPT-4 и собранных из открытых датасетов; данные преобразованы в формат ShareGPT, а затем в ChatML. Модель предназначена для многоходового диалога и следования инструкциям, включая ответы на вопросы, помощь с программированием и создание рецептов. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык; ChatML-шаблон подходит для диалогов с системными инструкциями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления карточки о сравнительных результатах приводятся без числовых данных, поэтому их нельзя считать независимой оценкой качества; ответы могут быть неточными, как у других генеративных языковых моделей.

Penguin-VL-8B — компактная зрительно-языковая модель Tencent, построенная на базе Qwen3-8B и разработанная для обработки изображений, документов и видео вместе с текстом. Модель содержит около 7,6 млрд параметров и использует архитектуру PenguinVLQwen3ForCausalLM: визуальный энкодер, инициализированный текстовой моделью Qwen3-0.6B, лёгкий MLP-проектор и языковую основу Qwen3. Для понимания видео применяется сжатие токенов с учётом временной избыточности кадров. Модель предназначена для диалоговых запросов по визуальному содержимому: ответов на вопросы по изображениям и видео, OCR, анализа диаграмм и документов, а также мультимодальных рассуждений. В README сообщается о конкурентных результатах на тестах для изображений, документов, OCR, математики и видео; контекст составляет 40 960 токенов. Метаданные указывают английский язык, библиотеку Transformers и лицензию Apache-2.0. Хотя README описывает визуальные и видеовозможности, pipeline_tag и каталог классифицируют репозиторий как text-generation. Не следует считать приведённые результаты гарантией качества на произвольных данных; README не уточняет ограничения по разрешению, длительности видео и аппаратным требованиям.

Pensez-v0.1-e5 — двуязычная англо-французская языковая модель для диалогов и задач рассуждения, разработанная на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров, дообученная методом SFT на наборе Pensez v0.1 из 2 000 примеров: по 1 000 на французском и английском языках. Модель предназначена для повседневных вопросов, научных задач, математики и программирования; для простых запросов использует краткие рассуждения, а для сложных может разворачивать их подробнее. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и поставляется в формате safetensors. В карточке приведены сравнительные результаты на франкоязычных тестах по математике, пониманию вопросов и знаниям; результаты различаются по бенчмаркам и не гарантируют качество для всех запросов. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Для запуска автор указывает библиотеку Transformers.

Это конверсия Phi-3 Medium-128K-Instruct от Microsoft в формат ONNX, оптимизированная для инференса на CPU через ONNX Runtime. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Phi-3 примерно с 13,8 млрд параметров, настроенную следовать инструкциям и вести диалог. Лицензия — MIT. Модель предназначена для генерации ответов и текста, включая задачи рассуждения, понимания языка, математики и кода. README описывает вариант семейства с контекстом до 128 тысяч токенов, однако метаданные указывают native context в 4096 токенов, поэтому доступную длину контекста следует сверять с конкретной конфигурацией ONNX. Репозиторий содержит CPU-вариант с квантизацией INT4 методом RTN; для запуска рекомендуется компьютер с 16 ГБ оперативной памяти. README сообщает скорость около 20 токенов в секунду на Intel Core i9-10920X, но производительность зависит от оборудования и настроек.

PollardWeights/Qwen2.5-14B-Instruct-Pollard — это квантизированная версия Qwen2.5-14B-Instruct, разработанная PollardWeights на основе модели Qwen от Qwen. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая объяснения, программирование, рассуждения и творческое продолжение текста. Поддерживает только текстовый ввод; заявленный язык — английский. Архитектура — qwen2, размер — около 14,8 млрд параметров, формат распространения — GGUF. Модель использует смешанную квантизацию PollardMix с распределением разрядности по чувствительности отдельных слоёв, а не равномерное сжатие. Доступны варианты от Q6_K размером около 12,12 ГБ до IQ1_KT размером 3,92 ГБ. Крупные варианты обеспечивают более высокое качество, а IQ4_XS позиционируется как оптимальный баланс размера и качества. IQ1_KT позволяет запускать модель при ограниченных ресурсах, но требует ik_llama.cpp и работает медленнее, чем некоторые более крупные варианты. Сильной стороной является существенное уменьшение размера по сравнению с F16-версией: примерно с 29,60 до 3,92 ГБ. По измерениям на WikiText-2 вариант Q6_K близок к F16 по perplexity, а PollardMix превосходит равномерную 1-битную квантизацию по указанным метрикам и сохраняет связность в чат-сценариях. Ограничения включают потери качества при агрессивной квантизации, зависимость IQ1_KT от ik_llama.cpp, отсутствие данных о других языках и неполные сведения о длине контекста. Лицензия — Apache-2.0.

SirSahOl подготовил конверсию инструктивной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct для запуска через MLX на устройствах Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная модель Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors с точностью 16 бит; модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов, генерации текста, кода и структурированных ответов, а также для локальной оценки и сравнения результатов на совместимых устройствах Apple. Модель подходит для разработки и тестирования чат-приложений, помощи с кодом и ответов на инструкции. Для запуска требуется около 15,2 ГБ объединённой памяти по оценке README; фактическая скорость зависит от устройства и длины контекста. Конверсия оптимизирована для GPU Apple Silicon и не предназначена для обычного запуска в других средах MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-tq4-g64 — 27,8-миллиардная плотная мультимодальная модель семейства Qwen, подготовленная для Apple Silicon в формате 4-битной квантизации TurboQuant-MLX. Она сохраняет возможности обработки изображений и диалогового взаимодействия базовой модели, включая интерфейс вызова инструментов. Архитектура включает 64 декодерных слоя: 48 слоёв Gated DeltaNet с линейным вниманием и 16 слоёв полного внимания; также указана 27-блочная башня зрения. В метаданных библиотека модели — MLX, лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для диалогов с изображениями, распознавания текста на изображениях, подсчёта объектов, анализа диаграмм, визуального описания и агентных сценариев с вызовом инструментов, в том числе для работы с кодом. README приводит тесты на Apple Silicon: файл занимает около 15,15 ГиБ, пиковое потребление памяти при контексте 16 тысяч токенов составляет около 22,5 ГБ, а скорость генерации — примерно 11 токенов в секунду. При запуске на Mac с 24 ГБ памяти рекомендуется размер шага предварительной обработки 256; на системах с 16 ГБ автор сообщает, что модель не помещается. Встроенный тест зрения пройден на четырёх синтетических примерах, но эти результаты не гарантируют качество на произвольных данных. README не сообщает поддерживаемые естественные языки или длину контекста базовой модели.

Qwen3-Swallow-8B-RL-v0.2 — созданная проектом Swallow LLM двуязычная языковая модель на архитектуре Qwen3 с плотной архитектурой и 7,6 млрд параметров. Это версия семейства Qwen3-Swallow, дообученная на основе tokyoTech-llm/Qwen3-Swallow-8B-SFT-v0.2 с обучением с подкреплением по проверяемым вознаграждениям (RLVR). Модель предназначена для диалогов и генерации текста на японском и английском языках, включая перевод между ними, математические и программные задачи, а также рассуждения. Обучение включало данные по математике и коду с цепочками рассуждений и диалоговые данные. Модель поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным; разработчики рекомендуют ограничивать длину контекста 32 768 токенами или меньше и запускать модель через vLLM для более воспроизводимого поведения. Модель обычно выполняет рассуждения по умолчанию и не поддерживает переключатель режима рассуждений. Разработчики сообщают, что модель не обучалась специально для вызова инструментов, а её применение в этом сценарии требует дополнительной посттренировки. Также отмечено, что модель находится на ранней стадии разработки и не настроена для полного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/QwQ-32B-Preview-Self-instruct-4x-TIES-MGS-v1.0 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/QwQ-32B-Preview и моделей TheBeagle, EVA-Qwen2.5 и Rombos. Она предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться для ответов на вопросы, рассуждений и помощи с программированием. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативное окно контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не сообщает лицензию и не описывает отдельные результаты оценки качества; характеристики базовой QwQ указывают на ориентацию на рассуждения и код, но не гарантируют их качество после слияния.

Карточка модели chrischain/Satoshi1337-8B 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.

Spark-X2.5-4B-ASHQ1-GGUF — выпущенная wepiqx версия модели Spark-X2.5-4B в формате GGUF с квантованием ASHQ1 и калибровкой imatrix. Это плотная decoder-модель архитектуры spark2_5 примерно на 4,1 млрд параметров с 36 блоками, группированным многозапросным вниманием и чередованием полных и скользящих окон внимания. Нативный контекст базовой модели — до 1 млн токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста; базовая Spark-X2.5-4B также рассчитана на код, рассуждения, перевод и агентные сценарии. Репозиторий содержит варианты квантования разного размера: автор рекомендует ASHQ1 на 4000 MiB, для которого указано небольшое ухудшение perplexity относительно Q8_0 при экономии места. Приведённые измерения сделаны на сыром тексте без шаблона чата, а сам автор считает сравнение предварительным. Модель работает в llama.cpp со штатной поддержкой архитектуры spark2_5. Указана лицензия Apache-2.0. README описывает главным образом процесс квантования и результаты теста perplexity, а не отдельные оценки качества на прикладных задачах.

Trismal-NeurAmoclion-7B-Base-Ties — объединённая модель на основе Mistral, созданная JoPmt с помощью LazyMergekit. Она объединяет JoPmt/Trismal-HyperAmocles-7B-Base-Ties и Locutusque/NeuralHyperion-2.0-Mistral-7B методом TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Описание базовой модели указывает на поддержку сложных вопросов, научных рассуждений, генерации кода и диалогов; README не уточняет, насколько эти возможности сохраняются после слияния. Доступные сведения не описывают лицензию или языки модели.

ClankLabs Wrench-35B-A3B-Q4_K_M-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели Wrench 35B, разработанная ClankLabs на основе Qwen/Qwen3.5-35B-A3B. Это MoE-модель с 35 млрд общих и примерно 3 млрд активных параметров, дообученная методом LoRA для агентных сценариев, вызова инструментов и функций, восстановления после ошибок, планирования и точного следования системным инструкциям. Заявлена поддержка английского языка и генерации текста. Модель ориентирована на локальное развертывание в Ollama или llama.cpp, а также на использование через Clank Gateway. Ключевые возможности включают многошаговые задачи, параллельные и составные вызовы функций, обнаружение нерелевантных запросов, соблюдение форматов инструментов и безопасное ограничение действий. Внутренний тест Clank Agentic Benchmark дал 118 из 120 баллов, а на независимом BFCL non_live/AST модель получила 82,0% — 1128 правильных ответов из 1390. Контекстное окно составляет 8192 токена и может быть расширено до 32K. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Используется квантизация Q4_K_M в формате GGUF; размер файла указан примерно как 20 ГБ, при этом заявлена возможность запуска на видеокарте с 16 ГБ VRAM. Обучение проводилось на двух NVIDIA H100 80GB примерно за один час на 1252 примерах из 15 категорий. Ограничения включают преимущественную ориентацию на английский язык, зависимость качества инструментальных вызовов от среды исполнения и заметно более низкую точность в отдельных категориях BFCL, включая простые вызовы на Java и JavaScript.

Baichuan2-7B-Chat — разработанная Baichuan Intelligence чат-модель семейства Baichuan 2 с плотной архитектурой BaichuanForCausalLM и 7 млрд параметров. Семейство обучено на 2,6 трлн токенов; модель предназначена для диалога и генерации текста на китайском и английском языках. Её проверяли на задачах общего назначения, права, медицины, математики, программирования и многоязычного перевода. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст ограничен 4096 токенами. Для запуска требуется PyTorch 2.0 или новее. Карточка описывает поддержку академических исследований; коммерческое использование требует предварительной заявки и получения лицензии Baichuan, с указанными в соглашении ограничениями. Возможны ошибки и небезопасные ответы; разработчик предупреждает о необходимости соблюдать требования к проверке и регистрации интернет-сервисов.

ChimeraLlama-3-8B-v2 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit путём слияния шести моделей семейства Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования, включая ответы на вопросы и написание кода. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В состав слияния входят инструктивные и диалоговые модели, включая NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct, OrpoLlama-3-8B и Dolphin 2.9 Llama 3 8B. Карточка приводит результаты оценок Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval и BBH. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует сверить с лицензиями исходных моделей. Данные карточки не описывают отдельную специализацию или гарантии качества для конкретных сценариев.

Crux-Qwen3_OpenThinking-4B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, дообученная PrithivMLmods на базе Qwen/Qwen3-4B. Она содержит около 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Для диалогового применения доступны интерфейс вызова инструментов и генерация кода. Модель ориентирована на пошаговые рассуждения, решение математических и логических задач, STEM-обучение, объяснение и генерацию кода, а также структурированные ответы и перевод. В README заявлена поддержка более 20 языков; метаданные карточки отмечают английский. Для обучения использованы наборы s1K-1.1, OpenMathReasoning и FineTome-100k. Модель может быть полезна для учебных и технических задач, но иногда допускает фактические ошибки, лучше работает с ясными однозначными запросами и, согласно карточке, хуже подходит для творческой и художественной генерации. Доступна по лицензии Apache-2.0.

calcuis/deepseek-r1 — это квантованная версия DeepSeek-R1 в формате GGUF, основанная на модели deepseek-ai/DeepSeek-R1. Разработчик исходной модели — DeepSeek; репозиторий calcuis предоставляет её GGUF-представление. Модель предназначена для генерации текста и запуска через совместимые GGUF-коннекторы, включая gguf-connector, что подходит для локального или специализированного инференса. README отдельно отмечает исправленную загрузку и совместимость с архитектурой llama. Исходный DeepSeek-R1 — текстовая модель с архитектурой MoE, 671 млрд общих параметров и 37 млрд активируемых параметров. Указан английский язык; поддержка других языков, точный размер квантованного файла, допустимая длина контекста и конкретный вариант квантования для этой сборки в README не описаны. Приведённые результаты исходной модели показывают сильные стороны в математике, программировании, рассуждениях и китайских языковых тестах, однако эти показатели не обязательно полностью отражают характеристики данной квантованной версии. К ограничениям относятся зависимость от совместимого GGUF-коннектора и возможное снижение качества или точности из-за квантования; конкретные потери качества не представлены. Модель распространяется по лицензии MIT. Использование требует оборудования и программной среды, совместимых с GGUF и выбранным размером квантованного файла.

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-4bit — это 4-битная квантованная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, разработанной deepseek-ai и преобразованной сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.21.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на устройствах и в средах, совместимых с MLX. Для работы используется библиотека mlx-lm; README показывает загрузку модели, применение chat template и генерацию ответа по текстовому запросу. Ключевые характеристики: 70 миллиардов параметров в базовой модели, 4-битное представление весов, текстовая модальность и архитектурная основа Llama, унаследованная от DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, точных возможностях рассуждения, ограничениях, лицензии и требованиях к оборудованию в README не указаны.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

ZeroXClem/Gemma3-4B-Arceus-Servant — мультимодальная модель для диалогов, созданная ZeroXClem путём слияния нескольких моделей семейства Gemma 3 методом MODEL STOCK. В состав вошли Gemma3-Callous-Calla-4B, Meteor_4B_V.1, scout-4b, gemma-3-4b-it-claude, Gemma3-Code-Reasoning-4B и gemma-3-4b-it-abliterated. Модель основана на архитектуре Gemma 3 4B с 34 слоями и использует формат safetensors; README также указывает точность bfloat16. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы по изображениям, генерации текста, программирования и творческого письма. В карточке заявлены рассуждения с учётом ограничений и высокая точность следования инструкциям. Эти качества описаны разработчиком, но независимые результаты оценки не приведены. Лицензия — Apache-2.0. Среди ограничений: заявленная в README ослабленная система отказов означает, что модель может охотнее отвечать на запросы, от которых другие модели отказываются; перед применением в чувствительных сценариях ответы следует проверять.

Gemma-4-26B-A4B-JANG_4M-CRACK — мультимодальная MoE-модель на базе google/gemma-4-26b-a4b-it, подготовленная dealignai. В ней заявлены 128 экспертов с выбором 8 активных, гибридное скользящее и глобальное внимание, режим рассуждений и обработка изображений. Репозиторий содержит квантизированные веса в формате safetensors; профиль JANG_4M использует указанные авторами уровни точности 8 и 4 бит для разных частей модели. Для запуска рекомендован vMLX или совместимый движок MLX с поддержкой Gemma 4; в README указаны Mac на Apple Silicon и 24 ГБ или больше объединённой памяти. Модель предназначена для диалогов, программирования, общих вопросов и анализа изображений. Автор сообщает о тестах на HarmBench, MMLU и наборе запросов по кибербезопасности, однако это результаты собственных проверок, а не независимая оценка качества. Модель намеренно ослабляет отказы на вредоносные запросы, что повышает риск получения небезопасных инструкций; показатели бенчмарков сами по себе не гарантируют качество или безопасность в практических сценариях. Лицензия — Gemma; README описывает модель как исследовательскую и возлагает ответственность за соблюдение законов на пользователя.

Jebadiah/hermes-Poppy-stone-l3-8b — объединённая языковая модель семейства Llama 3, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы ChaoticNeutrals/Poppy_Porpoise-v0.7-L3-8B и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; основной моделью указана Poppy_Porpoise-v0.7-L3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате safetensors.

Imgscope-OCR-2B-0527 — мультимодальная модель prithivMLmods, дообученная на базе Qwen2-VL-2B-Instruct. Она принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текст; заявленные сценарии включают распознавание печатного текста и сложного рукописного письма, разбор структуры документов, ответы на вопросы по изображениям и преобразование математических выражений в LaTeX. В карточке также заявлены работа с видео и диалоговый режим. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2-VL и формат safetensors; длина контекста — 32 768 токенов. Для обучения указаны наборы OCR чеков и счетов, LaTeX OCR и извлечения информации из LaTeX-документов. README заявляет поддержку OCR на нескольких языках, включая английский, китайский, японский, корейский, арабский и вьетнамский, но подробная оценка по языкам не приведена. Лицензия — Apache-2.0. Заявления о качестве на бенчмарках и длительности обрабатываемых видео приведены в README без результатов оценки в доступных данных.

luckysong777 дообучил Kanana 1.5 Instruct 8B — плотную Llama-модель для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указаны интерфейс вызова инструментов и английский язык; README сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста, унаследовав возможности базовой kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505, включая программирование, математику и вызов инструментов. Распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельную специализацию этого дообучения или его сравнительное качество.