I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

MiniCPM5-2B-heretic — производная версия MiniCPM5-2B, представленная в репозитории Dingdust и ориентированная на генерацию текста в диалогах. Это плотная причинная языковая модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 2,2 млрд параметров по метаданным и контекстом до 131 072 токенов. Карточка описывает исходную MiniCPM5-2B как компактную модель для локальных ассистентов, программирования, математических рассуждений, работы с длинным контекстом, вызова инструментов и агентных сценариев на устройствах с ограниченными ресурсами. В метаданных отмечены английский и китайский языки, а также теги uncensored и abliterated; конкретный способ получения версии heretic и её отличия от исходных весов в карточке не раскрыты. Указан формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или оскорбительными; для чувствительных тем они не заменяют консультацию специалиста.

MiroThinker-v1.5-30B-GGUF — это открытая агентная модель для поиска, ответов на вопросы и глубокого многошагового исследования с использованием внешних инструментов. Модель разработана командой MiroMind AI и основана на Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507; представленная версия распространяется в формате GGUF и создана с использованием llama.cpp. Модель предназначена для задач tool-augmented reasoning, информационного поиска и долгосрочного анализа. Она поддерживает контекст до 256K токенов и рассчитана максимум на 400 вызовов инструментов в рамках одной задачи, что позволяет выполнять сложные исследовательские сценарии с многочисленными взаимодействиями со средой. В карточке указано, что модель поддерживает английский язык. Архитектура исходной модели относится к классу Mixture of Experts, однако точные параметры представленной GGUF-квантизации не указаны. К сильным сторонам относятся способность корректировать ход рассуждений на основе обратной связи среды, получать внешнюю информацию и выполнять глубокие многошаговые траектории. Для GGUF-версий применяется дополнительное повышение точности отдельных важных слоёв при квантизации, что должно улучшать точность на заданном уровне битности, но увеличивает размер файла. Ограничения включают зависимость качества от доступных инструментов, вычислительных ресурсов и выбранного варианта квантизации; сведения о мультимодальности и конкретных требованиях к оборудованию отсутствуют. Лицензия — MIT.

Mistral-22B-v0.2 — экспериментальная плотная языковая модель на 22 млрд параметров, созданная Nicolas Mejia-Petit. По описанию автора, это преобразование MoE-модели в плотную: знания экспертов объединены в одну модель. Она дообучалась на многоходовых диалогах, в том числе на примерах программирования, математических задач, ответов в JSON и действий агента. Автор отмечает улучшения в связности ответов, следовании запросам и программировании по сравнению с предыдущей версией, однако приводит лишь результаты собственных предварительных проверок. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате Guanaco. В README указана длина обучения 32 тыс. токенов, а метаданные каталога указывают контекст до 65 536 токенов. Для применения рекомендуется использовать шаблон Guanaco. Модель заявлена как намеренно слабо ограниченная по отказам, поэтому может выдавать нежелательный контент. Автор называет её экспериментальной и незавершённой. Лицензия — Apache-2.0.

mistral-7b-neuralhermes-2.5-dpo — разговорная модель семейства Mistral, созданная CorticalStack дообучением teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы; метаданные также отмечают возможность общения в формате чата. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны параметры LoRA: r=16, alpha=16 и dropout=0,05. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные области применения или подтверждённые языки.

Nanonets-OCR2-1.5B-exp — экспериментальная модель Nanonets для преобразования изображений документов в структурированный Markdown. Она дообучена на основе Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct и использует архитектуру Qwen2-VL; модель содержит около 982,1 млн параметров, принимает изображения и текстовые запросы и генерирует текст. Контекст — до 32 768 токенов. Модель распознаёт печатный и рукописный текст на разных языках, извлекает сложные таблицы, формулы с разметкой LaTeX, водяные знаки и подписи, описывает изображения в документах и передаёт схемы в Mermaid. Также она отвечает на вопросы по содержимому документа, а если ответа там нет, должна сообщить, что сведения не упоминаются. Повышение разрешения изображения может улучшить распознавание; для сложных таблиц результат зависит от настроек генерации и качества исходного документа. Лицензия — Apache-2.0.

RedHatAI/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-pruned50 — разреженная версия диалоговой модели OpenHermes-2.5-Mistral-7B, подготовленная Neural Magic для обслуживания через движок nm-vllm. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; заявленное окно контекста — 32 768 токенов. Она принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы в диалоговом режиме. Модель подходит для локального запуска чат-ассистента, ответов на вопросы, генерации текста и помощи с кодом. Репозиторий содержит веса PyTorch, оптимизированные разреживанием для высокой пропускной способности и меньшего потребления памяти при инференсе через nm-vllm. Она унаследовала возможности базовой OpenHermes-2.5-Mistral-7B, но карточка не приводит отдельной оценки качества именно разреженной версии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель predibase/Phi-3-mini-4k-instruct-dequantized — дообученная версия компактной языковой модели Phi-3 Mini от Microsoft, загруженная jeffkinnison. Она предназначена для генерации текста в диалогах и написания кода; поддерживает контекст до 4096 токенов и содержит 3,7 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях применения; возможности и качество унаследованы от базовой модели Phi-3 Mini.

6block/Qwen3-30B-A3B-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Qwen3-30B-A3B, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем 6block. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio, Ollama и совместимые проекты. Доступны варианты квантования Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, IQ4_XS, IQ3_M и Q2_K с размером файлов примерно от 11,26 до 32,48 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между качеством, требованиями к памяти и скоростью работы. Квантизация выполнена с использованием imatrix и двуязычного англо-китайского набора данных с большим количеством программного кода, поэтому младшие варианты квантования должны лучше сохранять способности к работе с китайским языком и кодом по сравнению с калибровкой только на английских данных. Заявлены английский и китайский языки; другие модальности, размер контекста и точная архитектура в README не указаны. Модель ориентирована на локальные сценарии текстовой генерации и программирования, но низкобитные варианты могут заметно уступать по качеству более крупным квантам. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели llmware/slim-boolean-phi-3 на Hugging Face совпадает с карточкой llmware/slim-xsum-phi-3, поэтому описание составлено по ней. llmware разработала llmware/slim-xsum-phi-3 — дообученную на базе Microsoft Phi-3 модель серии DRAGON для ответов на вопросы по контексту в RAG-сценариях. Она предназначена для работы с текстовыми фрагментами и выдаёт ответы, извлечённые из предоставленных материалов; типовые задачи включают ответы на вопросы, извлечение значений и краткое суммирование. В карточке модели сообщается о тестировании на наборе RAG-инструкций, включая вопросы с ответом «не найдено», логические задачи и суммирование. Модель имеет плотную архитектуру Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстное окно 4096 токенов. Указанный язык — английский. Репозиторий содержит веса PyTorch, модель поддерживает чат и распространяется по лицензии Apache 2.0. Результаты внутренних тестов не гарантируют точности на других данных: ответы могут быть неполными или неверными, поэтому их следует проверять.

SuperQwen-2.5-1.5B — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная сообществом с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct; в объединение также вошли Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct. Модель содержит 1,5 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; объединение инструктивной, программной и математической моделей ориентировано на широкий круг запросов, включая код и математику. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Опубликованные веса представлены в формате safetensors. Карточка не сообщает лицензию и не приводит отдельные оценки качества; результаты для задач программирования и математики могут зависеть от запроса и требуют проверки.

Synesthesia-3.1-task_arithmetic — объединённая языковая модель, созданная bunnycore с помощью mergekit методом task arithmetic на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. В слияние вошли Replete-LLM-V2, Reflection, HyperLlama и Replete-Coder на базе Llama 3.1. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель может применяться для универсального общения и генерации текста, включая задачи с кодом. В метаданных указана библиотека Transformers, а веса представлены в формате safetensors. README и метаданные не сообщают отдельные оценки качества или специальные ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Tulu V2.5 PPO 13B — англоязычная диалоговая модель-помощник, разработанная AllenAI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на основе Tulu 2 с применением PPO и данных предпочтений UltraFeedback; для обучения использовалась reward-модель на 70 млрд параметров и смесь промптов. Контекст модели — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате: её можно применять для вопросов и ответов, помощи с кодом и математическими задачами. В карточке указан шаблон чата с сообщением пользователя между маркерами начала и конца, а токенизатор содержит соответствующий chat template. Модель поддерживает английский язык и распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что модель не обучали выдавать безопасные ответы на этапе RLHF и не снабдили фильтрацией ответов во время работы, поэтому она может генерировать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

Darwin-397B-ZTC — языковая модель семейства Darwin от VIDRAFT, созданная на базе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B. Это разреженная MoE-модель с архитектурой Qwen3.5 MoE, общим масштабом 397 млрд параметров и примерно 17 млрд активных параметров. Веса представлены в формате compressed-tensors W8A8 FP8; README указывает размер около 418,7 ГБ. Модель предназначена для сложных рассуждений, генерации кода и работы в агентных сценариях с вызовом инструментов. Поддерживает корейский и английский, а также заявлена поддержка китайского и японского. Контекст — до 262 тысяч токенов. Ключевая особенность версии ZTC — оценка уверенности по внутреннему состоянию модели до начала генерации ответа, чтобы отсеивать потенциально ошибочные ответы и рискованные действия. В README приведены результаты на GPQA Diamond и оценке достоверности ответов, однако качество проверки зависит от модели, создавшей проверяемый ответ: перенос на существенно отличающуюся смесь генераторов требует отдельной оценки. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM и SGLang; масштаб модели требует значительных вычислительных ресурсов. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-V2-Lite-XiaAi — объединённая модель для генерации текста, созданная автором карточки с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована DeepSeek-V2-Lite; в объединение также включена DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct. Модель построена на архитектуре DeepSeek V2 и предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. В карточке указаны 2,5 млрд параметров и контекстное окно до 163 840 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и отмечена как поддерживающая чат. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EXAONE-Deep-32B — плотная языковая модель для рассуждений, разработанная LG AI Research и дообученная на основе EXAONE-3.5-32B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогов, особенно для решения математических задач и задач программирования. В модели 31,5 млрд параметров, 64 слоя и архитектура внимания GQA с 40 Q-головами и 8 KV-головами; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель поддерживает английский и корейский языки. Для запуска подходят Transformers версии 4.43.1 и новее; README также перечисляет среды TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и LM Studio. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на тестах рассуждений, математики и программирования, но конкретные оценки для версии 32B в предоставленной карточке отсутствуют. Лицензия обозначена как «other», поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория. Модель может генерировать фактически неверные, предвзятые или неподходящие ответы и не гарантирует актуальность сведений.

Gemma 4 21B-A4B-it REAP Heretic — разговорная модель на базе Gemma 4, представленная в репозитории coder3101. Это доработанный вариант 20-процентно прореженной экспертной модели 0xSero/gemma-4-21b-a4b-it-REAP: в MoE-архитектуре оставлено 103 эксперта на слой вместо 128, а на каждый токен по-прежнему активируются 8 экспертов. Веса опубликованы в формате safetensors; модель поддерживает диалоговую генерацию текста и, согласно карточке, входные изображения. Вариант Heretic применяет абляцию отказов: в приведённом сравнении число отказов на тестовом наборе снизилось со 100 из 100 у исходной модели до 14 из 100. При этом небольшие тесты показывают, что качество зависит от задачи: например, результат по математике начального уровня снизился с 92% до 90%, а по философии — с 92% до 88%; наборы по 50 примеров на задачу и 14 промптов для сравнения генерации не дают широкой оценки качества. Для исходного варианта REAP указано окно контекста 262 144 токена, но README не уточняет, сохраняется ли этот предел в данной сборке Heretic. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и генерации кода; особенно подходит для сценариев, где требуется меньше отказов. Лицензия — Gemma; условия её использования следует сверять с лицензией семейства Gemma.

Mungert/II-Search-4B-GGUF — квантованный формат модели II-Search-4B, разработанной на базе Qwen3-4B командой Intelligent-Internet. Модель дообучена для поиска информации, многошагового рассуждения, проверки фактов и подготовки подробных исследовательских отчётов. Она рассчитана на работу совместно с инструментами веб-поиска и посещения веб-страниц, а также на задачи фактологического вопросно-ответного взаимодействия и исследовательской поддержки. Модель содержит около 4 млрд параметров и относится к текстовым моделям генерации. В обучении использовались дистилляция возможностей Qwen3-235B, синтетические многошаговые задачи, отбор качественных цепочек рассуждений, методы подготовки комплексных отчётов и reinforcement learning на данных MuSiQue и внутренней поисковой базе с материалами Wikipedia, FineWeb и arXiv. Для исходной версии заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов при использовании RoPE scaling, однако конкретные возможности и качество зависят от реализации и выбранного GGUF-кванта. К сильным сторонам относятся многошаговое планирование, использование поисковых инструментов, перекрёстная проверка сведений и высокие результаты на заявленных бенчмарках SimpleQA, Frames и Seal_0 среди сопоставимых по размеру моделей. Ограничения включают зависимость веб-интегрированных сценариев от внешних инструментов, поисковой инфраструктуры и качества подключённых источников, а также возможные потери точности из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; данный репозиторий содержит GGUF-версии, созданные с использованием llama.cpp и модифицированного подхода к повышению точности отдельных слоёв.

Laser-Dolphin-Mixtral-4x7b-dpo — языковая модель семейства Mixtral, опубликованная macadeliccc. Это MoE-модель для генерации текста, созданная на основе cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser; карточка указывает на проект laserRMT и приводит оценки модели на тестах языковых моделей. Метаданные описывают архитектуру как MixtralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста, включая написание кода и ответы на запросы; в README приведён пример запроса на Python-код. Веса опубликованы в формате safetensors, а карточка сообщает об оценке в 4-битной квантизации AWQ. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные о поддерживаемых естественных языках не приведены.

Модель gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-4194k — англоязычная диалоговая версия Llama 3, разработанной Meta и опубликованной Gradient AI. Это плотная авторегрессионная трансформерная языковая модель класса LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention; в репозитории заявлено около 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст или код, подходит для чат-ассистентов и задач генерации естественного языка. Метаданные указывают поддержку чата и тег английского языка; README описывает исходную Llama 3 как предназначенную для английского. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии llama3, то есть по условиям лицензии и политики допустимого использования Meta Llama 3. README описывает семейство Llama 3, а не изменения Gradient-варианта, поэтому дополнительные свойства, подразумеваемые суффиксом названия, здесь не подтверждены. Как и другие базовые генеративные модели, она может выдавать неточные или небезопасные ответы; для прикладного развертывания нужны проверки и защитные меры.

Llama DEUS v3 — языковая модель семейства Llama, разработанная автором репозитория teknium и основанная на Llama 7B. Это объединённая с базовой моделью версия LoRA-дообучения: адаптер не требуется подключать отдельно. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текстовые инструкции в формате «### Instruction: … ### Response:». Контекст — до 2048 токенов. Модель дообучена на наборах общих инструкций, программирования, ролевого общения, а также биологии, физики, химии и математики. Она предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в этих сценариях. В README автор характеризует датасеты и модель как uncensored, что может приводить к выдаче нежелательного или небезопасного содержания. Модель распространяется по лицензии MIT.

LLaMA-Pro-8B-Instruct — языковая модель Tencent ARC на архитектуре LLaMA, построенная расширением LLaMA2-7B с помощью расширения блоков. Она содержит около 8,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. При обучении использовались данные по программированию и математике объёмом свыше 80 млрд токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, ответов в чате, помощи с программированием и решения математических задач, сохраняя возможности для общих языковых сценариев. Максимальный контекст — 4096 токенов; доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors. Модель разработана командой Tencent ARC и распространяется по лицензии Llama 2. Она может испытывать трудности с узкоспециализированными или тонкими задачами, а также наследовать предвзятости обучающих данных.

MiniCPM5-1B-heretic — модифицированная версия MiniCPM5-1B, разработанная автором RACER IS OP на основе модели openbmb. С помощью Heretic v1.4.0 к модели применена направленная абляция: целевые изменения весов в выходных проекциях attention и down-projection MLP подавляют поведение, связанное с отказами, без дообучения. Заявлено, что при этом в основном сохраняются знания, следование инструкциям, генерация кода, рассуждения и использование инструментов. Модель предназначена для диалоговых приложений, локальных агентов, генерации кода, function calling, ролевых сценариев и исследований механизмов alignment и отказов. Это текстовая causal language model примерно на 1,1 млрд параметров с поддержкой английского и китайского языков, контекста до 128K токенов и режимов Think/No-Think. Доступны форматы Transformers и GGUF, запуск возможен через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan, vLLM и SGLang; модель ориентирована на потребительские GPU, CPU, Apple Silicon и edge-устройства. Ключевое заявленное преимущество — существенное снижение отказов: 2 из 100 против 96 из 100 у исходной MiniCPM5-1B в описанном тесте, при низком KL-divergence 0,0381. Ограничения включают небольшой для сложных задач размер модели, возможное снижение качества на низких уровнях квантования и отсутствие защитных ограничений, поэтому результаты и безопасность применения требуют дополнительной проверки. Указана лицензия Apache-2.0.

Это квантованная версия модели Nemotron-3-Nano-Omni-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16, преобразованная в формат GGUF для запуска с llama.cpp. Базовая модель связана с AEON-7/Nemotron-3-Nano-Omni-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16; репозиторий создан kainecorneko, а конвертацию выполнили через пространство GGUF-my-repo. Модель предназначена для диалогового и инструкционного использования. В метаданных заявлены мультимодальность, работа с текстом, изображениями и аудио, а также функции reasoning, coding и tool calling; README описывает запуск через llama.cpp. Метаданные указывают английский язык и формат GGUF BF16, но точный размер и длина контекста в предоставленных данных не приведены. Метка uncensored указывает на снятые ограничения отказов, поэтому ответы могут включать нежелательное содержание. Лицензия обозначена как other; конкретные условия следует сверить с карточкой базовой модели. Это конверсия в GGUF, а не основание считать репозиторий отдельным дообучением.

VMware/open-llama-7b-v2-open-instruct — инструктивно дообученная версия OpenLLaMA 7B v2 от VMware на наборе Open-instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров и контекстом 2048 токенов, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции. В карточке отмечено улучшение результатов на задачах программирования относительно первой версии OpenLLaMA; для инструктивного дообучения использован шаблон Alpaca. Основной язык карточки — английский. Модель подходит для диалоговых ответов, выполнения текстовых инструкций, объяснения понятий и генерации примеров кода. Она распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии CC BY-SA 3.0. Для корректной токенизации в README рекомендуется отключить быстрый токенизатор, поскольку он может кодировать текст неверно.

Qwen3-30B-A3B-Base — базовая языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это предварительно обученная причинная MoE-модель для генерации текста: всего 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; архитектура включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и работает через библиотеку Transformers. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для дообучения под диалоговые и прикладные сценарии. Обучающий корпус охватывает 119 языков и включает материалы по программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Карточка также отмечает интерфейсы для чата и вызова инструментов, однако конкретные инструкции по использованию этих возможностей в базовой модели не описаны. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска требуется актуальная версия Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3_moe. Это базовая, а не специализированно настроенная на выполнение инструкций модель; качество в конкретных задачах зависит от промптинга и возможного дообучения.

6block/Qwen3-4B-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели Qwen3-4B, разработанной Qwen и подготовленной 6block с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio, Ollama и совместимые проекты. Доступны варианты квантования от Q8_0 до Q2_K размером примерно от 4,28 до 1,67 ГБ. Квантизация выполнена с imatrix на калибровочном наборе данных, содержащем английский и китайский языки, а также большое количество программного кода, что должно помогать сохранять качество китайского языка и задач программирования в низкобитных версиях. Для большинства сценариев рекомендуются Q6_K, Q5_K_M и Q4_K_M; варианты IQ ориентированы на уменьшение размера с компромиссом по скорости или качеству. Модель подходит для локальных чат-приложений, генерации текста и программирования при ограниченных ресурсах. Основные ограничения связаны с потерями качества, зависящими от выбранного уровня квантования, а также с отсутствием в README сведений об архитектурных деталях и размере контекста. Лицензия — Apache 2.0.

Ex0bit/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ — квантованная версия PRISM-PRO на базе Qwen3.6-27B, подготовленная проектом PRISM в формате GGUF для llama.cpp с применением динамического квантования. Она сохраняет встроенную MTP-голову для черновой генерации и полную башню обработки изображений; размер файла составляет около 13,7 ГБ вместо 55 ГБ у BF16-версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужны возможности базовой Qwen3.6-27B, включая программирование, агентные задачи и работу с изображениями. Для ускорения вывода README описывает спекулятивное декодирование с MTP или отдельной EAGLE-3-моделью; заявлено совпадение результата с обычным жадным декодированием с оговоркой о вычислительных различиях при пакетной проверке. Базовая архитектура сочетает 48 слоёв линейного внимания GatedDeltaNet и 16 слоёв полного внимания; в карточке не приведены общее число параметров и длина контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Квантование уменьшает размер по сравнению с BF16, однако README не сообщает точные потери качества или требования к видеопамяти.

Карточка модели willhx/Qwen3-8B-Base-TauSFT на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B-Base, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это базовая модель на этапе предобучения, рассчитанная на дальнейшую адаптацию и генерацию текста. В карточке указаны 36 слоёв, 32 головы внимания для Q и 8 для KV; метаданные каталога оценивают размер в 7,6 млрд параметров, а README приводит 8,2 млрд параметров всего и 6,95 млрд без эмбеддингов. Контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для создания специализированных моделей и диалоговых систем. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; README отмечает отдельное внимание к программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Модель использует архитектуру Qwen3 для причинного моделирования языка и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка советует использовать актуальную версию Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Поскольку это базовая, а не инструктивно настроенная версия, для диалогового применения и следования инструкциям может понадобиться дополнительная настройка.

Gille/StrangeMerges_13-7B-slerp — слитая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из Gille/StrangeMerges_12-7B-slerp и uukuguy/speechless-zephyr-code-functionary-7b. Она основана на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые задачи с контекстом до 32 768 токенов. Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста, включая сценарии с кодом и вызовом функций, на которые указывает один из исходных чекпойнтов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_51-7B-dare_ties — текстовая генеративная модель, созданная Gille объединением пяти моделей с помощью LazyMergekit: WizardMath-7B-V1.1, NeuralCoder-7b, Einstein-v4-7B, Matter-0.1-Slim-7B-C-DPO и StrangeMerges_42-7B-dare_ties. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; доступна в формате safetensors и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может быть полезна для диалогов и инструкций, математических рассуждений и задач по программированию — эти направления представлены среди объединённых моделей. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 71,73, однако без полной таблицы и описания методики эти показатели не позволяют оценить качество на конкретных пользовательских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке нет сведений о целевых языках и специальных мерах безопасности; фактическое качество объединения на конкретных задачах следует проверять отдельно.