I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

Baanzon-Chenni-1.5-9B-i1-GGUF — это квантизированная версия модели Baanzon-Chenni-1.5-9B, разработанной Devopsopraiz и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, задач разработки программного обеспечения и автономных агентов. В метаданных также указано, что это vision-модель, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах и способах их использования в описании не приведены. Модель содержит около 9 млрд параметров и связана с семейством Qwen3. Указан английский язык. Репозиторий предоставляет набор вариантов квантизации i1, включая IQ- и Q-форматы размером примерно от 2,8 до 7,5 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Вариант i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как оптимальный по сочетанию размера, скорости и качества; наиболее низкие уровни квантизации могут заметно снижать качество. Доступны imatrix-кванты и статические GGUF-файлы для локального запуска в совместимом программном обеспечении. Размер контекстного окна, точная архитектура, результаты оценивания, перечень языков помимо английского и характеристики мультимодальности не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Chicka-Mixtral-3x7b — языковая модель класса Mixture of Experts, созданная Chickaboo путём объединения трёх моделей на базе Mistral: разговорной OpenChat 3.5, модели для кода CodeNinja и математической MetaMath. Модель имеет архитектуру MixtralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, помощи с программированием и решения математических задач. В README приведены результаты нескольких бенчмарков, однако они не гарантируют качество на конкретных пользовательских запросах. Данные о поддерживаемых языках и специальные ограничения применения в карточке не описаны.

OS-Software/Gemma-4-12B-it-QAT-Q4_0-Unquantized-Heretic-JA — производная разговорная мультимодальная модель на основе Google Gemma 4 12B IT, опубликованная OS-Software. Модель предназначена для экспериментов с диалогом, рассуждениями, агентными сценариями, программированием и пониманием изображений; заявлены также OCR, разбор документов и анализ видео для семейства Gemma 4. Архитектура — плотная Gemma4 Unified с чередованием локального и глобального внимания. Метаданные указывают формат safetensors, библиотеку Transformers, поддержку чата и изображений, а также тег задачи image-text-to-text. README семейства указывает контекст до 256K токенов для 12B и поддержку более 35 языков, но эти характеристики относятся к семейству, а не подтверждены отдельно для этой производной модели. README позиционирует модель для исследований безопасности, выравнивания и red teaming и просит не развёртывать её в публичных или пользовательских сервисах. В карточке также приведены общие ограничения Gemma: возможны фактические ошибки, смещения данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Лицензия — Apache-2.0. В названии присутствуют «QAT», «Q4_0» и «unquantized», однако метаданные сообщают только о safetensors, поэтому фактический формат весов в описании не уточняется.

GLM-OCR — мультимодальная модель оптического распознавания символов от Z.ai, скопированная в репозиторий AIArchive без изменения весов из zai-org/GLM-OCR. Она предназначена для извлечения текста и структурированных сведений из изображений документов, включая сложные макеты, таблицы, формулы, печати и документы с большим количеством кода. Архитектура сочетает визуальный энкодер CogViT, межмодальный соединитель и языковой декодер GLM-0.5B; модель содержит 0,9 млрд параметров и использует архитектуру GLM-V encoder–decoder. Для разбора документов рекомендован SDK с анализом макета на основе PP-DocLayout-V3; для извлечения сведений README описывает прямой запуск модели с запросом по заданной JSON-схеме. Модель поддерживает китайский, английский, французский, испанский, русский, немецкий, японский и корейский языки. По данным README, она показывает высокие результаты на тестах распознавания документов и рассчитана на эффективный инференс, включая высоконагруженные и периферийные сценарии. README отмечает, что при извлечении данных необходимо строго задавать JSON-схему. Репозиторий содержит неизменённую копию весов в формате safetensors; лицензия — MIT.

IberianLLM-7B-Instruct — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная LangTech. Модель содержит 6,7 млрд параметров, обучена с нуля на текстах и предназначена для генерации текста и диалогов на иберийских языках, английском и коде. Версия Instruct настроена для следования инструкциям и использует шаблон диалога ChatML; длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для создания общего разговорного помощника, генерации текста и помощи с кодом. В README указано, что это ранняя демонстрационная версия без выравнивания с помощью RLHF; она может выдавать вредный или неподходящий контент, а качество может различаться между языками и диалектами. Выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей исследовательское и коммерческое использование.

Infinity-Parser2-Pro — модель понимания документов от разработчиков Infinity-Parser2. Она предназначена для точного разбора изображений документов и выдачи структурированного текста, например в формате Markdown. Модель построена на архитектуре Qwen3.5 MoE и доступна через библиотеку Transformers; для обработки PDF и пакетных сценариев авторы также предлагают отдельную оболочку. Модель распознаёт текст и структуру страниц, анализирует макеты и таблицы, разбирает графики и формулы, включая химические, а также отвечает на вопросы по документам. По данным авторов, она набрала 87,6% на olmOCR-Bench и 74,3% на ParseBench. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Основная область применения — документы на английском и китайском языках. Точность снижается на многоязычных документах, графиках со сложной структурой и страницах с повёрнутыми элементами; модель также не сохраняет мелкие особенности форматирования текста и может испытывать трудности со сложными многошаговыми инструкциями по изображению.

Marco-o1 — языковая модель команды MarcoPolo Team из AI Business, Alibaba International Digital Commerce. Это дообученная на основе Qwen2-7B-Instruct модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и сложных рассуждений, в том числе для открытых задач, где нет однозначного ответа, а также для математики, физики, программирования и перевода. Модель обучали с использованием данных Chain-of-Thought, включая открытые и синтетические наборы. В исследовательском подходе команды также применяются поиск по дереву Монте-Карло, оценка уверенности и саморефлексия для исследования нескольких вариантов решения. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты на английской и китайской версиях MGSM и примеры перевода разговорных выражений; упоминаются также мультиязычные сценарии. Авторы отмечают, что возможности рассуждения пока уступают полноценной модели OpenAI o1, а работа над улучшениями продолжается. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mellum2 Instruct (SFT) — промежуточная модель с инструкционной настройкой, выпущенная JetBrains. Это контрольная точка этапа supervised fine-tuning в конвейере обучения Mellum2 Instruct, предназначенная для изучения этого этапа, экспериментов с последующей настройкой предпочтений или RLVR и сравнения с итоговой RL-настроенной версией. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 64 эксперта, из которых для каждого токена активируются 8. В ней сочетаются слои скользящего окна и полное внимание; контекст — до 131 072 токенов. Метаданные указывают 1,9 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка сообщает об обучении на смешанных данных для кода, агентных сценариев, вызова инструментов, следования инструкциям, общего диалога, идентичности и безопасности. Контрольная точка получена после трёх эпох SFT от JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Base. Авторы рекомендуют для качественного следования инструкциям в производственных сценариях итоговую версию Instruct. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Модель mergekit-model_stock-injkqri — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве базовой использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M; в слияние также вошли Virtuoso-Small, Qwen2.5-Coder-14B, miscii-14b-1225 и tempesthenno-ppo-ckpt40. Это плотная архитектура Qwen2 с 14 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в чат-сценариях; состав исходных моделей также ориентирует её на задачи программирования и следования инструкциям. Метаданные указывают контекст до 1,01 млн токенов и интерфейс для вызова инструментов. Карточка не сообщает результатов оценки качества или подробностей о фактическом поведении объединённой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MetaModel_moe_multilingualv1 — языковая модель с архитектурой Mixtral Mixture of Experts, созданная с помощью mergekit путём объединения нескольких моделей на базе Mistral 7B. В состав объединения входят OpenChat, CodeNinja, PiVoT, WizardMath, komt-mistral, OpenBuddy, open-aditi-hi и SauerkrautLM. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где нужны общие ответы, помощь с кодом и математикой, а также многоязычная генерация. Карточка указывает на языки английский, хинди, немецкий, французский, арабский и японский; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README описывает объединение специализированных моделей, но не приводит оценок качества или результатов тестирования. Поэтому пригодность для конкретного языка и задачи следует проверять на собственных примерах; качество может различаться между направлениями, представленными в смеси.

Phi-4-mini-reasoning-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Phi-4-mini-reasoning, разработанной Microsoft. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач и работы с кодом; поддерживает сценарии локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. В репозитории представлены варианты от BF16 размером 7,68 ГБ до низкобитных квантов размером около 1,90 ГБ. Доступны форматы Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, IQ и другие; варианты с более высокой разрядностью обычно обеспечивают лучшее качество, а низкоразрядные требуют меньше оперативной памяти. Указан английский язык. Архитектура исходной модели, число параметров, поддерживаемые модальности и размер контекста в README не описаны. Сильными сторонами являются локальный запуск, широкий выбор компромиссов между качеством и требованиями к памяти, а также специализация исходной модели на математическом рассуждении. Ограничения включают возможное снижение качества при использовании низкоразрядных квантов и отсутствие в README подробных результатов оценки. Модель распространяется по лицензии MIT.

MisCalmity-v0.1-model_stock — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием нескольких моделей с помощью LazyMergekit: Mistral-7B-v0.1, Calme-7B-Instruct-v0.9 и The-Trinity-Coder-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалоговых ответов и генерации кода благодаря включению инструкционной модели и модели для программирования в слияние. В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о лицензии, поэтому пригодность для конкретных сценариев и условия использования следует проверять по исходным моделям и репозиторию.

Карточка модели OpenMOSS-Team/moss-moon-003-base на Hugging Face совпадает с карточкой OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft, поэтому описание составлено по ней. MOSS-moon-003-sft — языковая модель с 16 млрд параметров, разработанная командой OpenMOSS-Team. Она основана на CodeGen и предварительно обучена на китайских, английских и программных токенах, после чего дообучена с учителем на примерно 1,1 млн многоходовых диалогов. Модель предназначена для диалогов с пользователем, следования инструкциям в нескольких репликах и отказа на неподходящие запросы. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает поддержку английского и китайского языков и контекст до 2048 токенов. Её можно применять для ответов на вопросы, простых математических задач, помощи с кодом и китайскоязычных диалогов. Описанные требования к запуску составляют 31 ГБ видеопамяти для загрузки в FP16 и больше при генерации; доступны варианты MOSS в INT8 и INT4, но этот репозиторий содержит веса PyTorch. Модель может выдавать неверную, вводящую в заблуждение или предвзятую информацию, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — AGPL-3.0.

mythos-v2-8b-merged — текстовая генеративная модель, разработанная King3Djbl на основе King3Djbl/mythos-v2-8b с использованием дообучения. Модель входит в экосистему FableForge и ориентирована на агентские сценарии, включая использование инструментов, вызов функций, работу с shell-командами, программирование, ролевые диалоги и генерацию текста. Заявлена поддержка английского языка. Модель имеет размер 8B параметров и распространяется в формате GGUF, совместимом с llama.cpp, Ollama и LM Studio. Доступны варианты от F16 до низкобитных квантований, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и imatrix-квантизации для систем с ограниченной оперативной памятью. Для диалогов используется формат ChatML. Размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся широкий набор заявленных агентских возможностей, поддержка инструментального взаимодействия и наличие большого выбора квантований с разным компромиссом между качеством и требованиями к памяти. При этом README не содержит результатов бенчмарков, подробностей об архитектуре, данных обучения или проверок качества, поэтому фактические возможности и надежность модели требуют самостоятельной оценки. Также заявлен режим без отказов, что может повышать гибкость в ролевых и автоматизационных сценариях, но требует осторожности при использовании. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель kuhess/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-alpaca-cleaned — дообученная разработчиком kuhess версия OpenHermes-2.5-Mistral-7B на архитектуре Mistral. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. При обучении использовались Unsloth и TRL. Модель подходит для ответов на вопросы, написания и продолжения текста, диалоговых помощников и помощи с кодом. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит подробностей о наборе данных или результатах оценки качества.

Open-Instruct ShareGPT 7B — языковая модель семейства LLaMA, дообученная Allen Institute for AI на очищенном наборе диалогов ShareGPT по схеме, близкой к Vicuna. Это чекпойнт для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате; для работы с ним требуется базовая модель LLaMA в формате Hugging Face, поскольку репозиторий содержит diff весов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 6,6 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке указан английский язык. В README приведены результаты на академических бенчмарках, включая MMLU, GSM и Codex-Eval. Качество генерации зависит от соблюдения указанного в карточке формата входа, включая перевод строки после маркера начала ответа. Лицензирование регулируется лицензией модели из LICENSE.txt и исходной лицензией LLaMA; условия следует проверить в этих файлах перед использованием.

QianfanOCR — мультимодальная модель для распознавания и понимания содержимого изображений, представленная в репозитории bairongz. Она основана на дообученной OpenGVLab/InternVL3_5-4B-MPO и использует архитектуру QianfanOCRForConditionalGeneration; файлы опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы, в том числе в диалоговом режиме. Модель подходит для OCR и извлечения сведений из изображений, а также для вопросов и ответов по их содержимому. Метаданные указывают на многоязычную поддержку и наборы данных MMPR-v1.2 и MMPR-Tiny. Используется лицензия Apache-2.0. Карточка описывает семейство InternVL3.5 в целом, поэтому конкретные показатели качества и длина контекста именно QianfanOCR здесь не установлены.

KridgeDookie выпустил PHILADELPHIA CLASS — дообученную мультимодальную модель на 27,36 млрд параметров на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Она сохраняет гибридную архитектуру обработки текста и изображений и предназначена для общения, программирования, творческих задач и экспериментов с мультимодальными сценариями. Версия Safetensors включает обработку изображений; вариант GGUF в BF16 предназначен только для генерации текста. Разработчик сообщает о снижении склонности к отказам: модель не отказала ни на одном из 842 внутренних проверочных запросов и на отдельной выборке из 126 запросов; 23 из 24 проверок связности пройдены. Это внутренние автоматизированные оценки, а не независимые или стандартизированные тесты, и они не подтверждают фактическую точность или безопасность модели. Контекст настроен на 262 144 токена, но доступность полного окна зависит от оборудования. Сниженная склонность к отказам может приводить к вредным, вводящим в заблуждение, предвзятым или незаконным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

Карточка модели willhx/Qwen3-8B-Base-Math-SeaSFT-Search 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.

Карточка модели willhx/Qwen3-8B-Base-Math-SeaSFT-Search-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.

Карточка модели willhx/Qwen3-8B-Base-Math-SeaSFT-Search-TauSFT-Tau 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.

Qwopus3.8-27B-Flash — плотная мультимодальная модель на 27 млрд параметров, дообученная разработчиком Jackrong на Qwen/Qwen3.8-27B. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, анализа изображений, программирования и многошаговых агентных сценариев с повторными вызовами инструментов. Автор описывает обучение в два этапа: контролируемое дообучение на отфильтрованных примерах и усиление рассуждений с помощью NeMo-RL и GSPO. Модель ориентирована на снижение задержки и затрат рассуждений; в карточке также заявлены ускоренное декодирование и поддержка спекулятивного декодирования MTP. Модель поддерживает английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Лицензия — Apache-2.0. Подходит для локального инференса, длительных агентных циклов и задач, где важны скорость ответа и расход вычислительных ресурсов. Выпуск отмечен автором как экспериментальный; широкая оценка безопасности и надежности агентов не проводилась.

ConwayResearch выпустила Underdog-27B-1.0-Ternary — разговорную модель-ассистент с 27 млрд параметров, предназначенную для локального запуска. Её дообучили на основе Bonsai 2 для диалогов, письма, генерации кода и суммаризации; обучение с учётом квантования и компактные троичные веса рассчитаны на эффективный инференс. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Репозиторий содержит варианты GGUF и MLX; README описывает ускоренный запуск GGUF через Splash и локальные сценарии на Apple Silicon. В тесте на Apple M5 Max для генерации кода измерена скорость до 157,9 токена в секунду, но это результат конкретной конфигурации, а не общая гарантия производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для MLX-варианта README предписывает использовать комплект runtime, конфигурации, токенизатора и шаблона чата вместе с весами.

Модель see-k/unsloth_finetune — дообученная see-k версия DeepSeek-OCR, обученная с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Это мультимодальная модель семейства DeepseekOCR с архитектурой DeepseekOCRForCausalLM и примерно 559,7 млн параметров. Она предназначена для работы с изображениями и текстом в сценариях распознавания текста и извлечения содержимого из изображений документов; также поддерживает диалоговый режим. Указанная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в форматах safetensors и GGUF F16. Лицензия — Apache-2.0.

Arcana Qwen3 2.4B A0.6B — текстовая модель Mixture of Experts, созданная suayptalha. В ней заявлено 2,4 млрд параметров суммарно и четыре эксперта по 0,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с навыками программирования, математических рассуждений, медицинских вопросов и следования инструкциям; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Эксперты для кода, математики и медицинских вопросов дообучены на соответствующих наборах данных, а эксперт следования инструкциям использует Qwen/Qwen3-0.6B без дополнительного дообучения. В метаданных указана поддержка английского языка и библиотека Transformers. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленная цель — повысить точность и эффективность при меньшем потреблении памяти, однако сравнительные результаты в карточке не приведены.

GoedelMachines разработала DiffusionGemma-26B-A4B W4A16 — 4-битную версию модели Google DiffusionGemma-26B-A4B-it с оптимизированными Triton-ядрами для ускорения генерации. Это языковая модель с блочной диффузионной архитектурой: она уточняет токены на холсте из 256 позиций до 48 шагов, а не генерирует их последовательно. В модели 26 млрд параметров, из которых активно используются 4 млрд; MoE-маршрутизация выбирает 8 из 128 экспертов для каждого токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для математических задач и генерации кода. В README заявлено ускорение в 2,3–2,7 раза относительно bf16-базы на GB10 при близких результатах в GSM8K, HumanEval и MATH. Экспериментальные замеры также показывают работу на RTX 5090; для весов требуется около 18 ГБ видеопамяти и до 20 ГБ в пике. Репозиторий содержит safetensors-веса и ядра Triton; загрузчику Transformers требуется trust_remote_code=True. Модель основана на google/diffusiongemma-26B-A4B-it и распространяется по лицензии Gemma. README описывает только текстовую генерацию; мультимодальные пути не проверялись. Точность оценивалась на ограниченных выборках, использована квантизация round-to-nearest min/max без калибровки, а конфигурации для GPU, отличных от GB10 и RTX 5090, не проверены сквозным тестированием.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

sixtyoneeighty/FNCARL9000 — языковая модель с архитектурой Mixtral и смесью экспертов (MoE), созданная на основе четырёх моделей с помощью LazyMergekit: Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story, S-miguel/The-Trinity-Coder-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; объединение исходных моделей ориентировано на инструкции, рассказы, код и математические задачи. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и имеет контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. Язык и качество ответов отдельно не описаны; составные модели включают англоязычную инструкционную модель. Практические результаты могут различаться по задачам, представленным в исходных моделях.

Это GGUF-представление Gemma-4-12B-it-AEON-Abliterated-K4-BF16 от mradermacher, подготовленное как набор статических квантованных файлов. Базовая модель — дообученная AEON-7 версия Gemma-4-12B-it; в её описании каталога указано удаление отказов. Репозиторий предназначен для запуска модели в совместимом с GGUF программном обеспечении. Модель используют для диалоговой генерации текста и следования инструкциям; метаданные также указывают на английский язык, чат и работу с кодом, рассуждениями и инструментами в базовом варианте. README перечисляет несколько вариантов квантизации, включая Q2_K и Q3_K, с разными размерами и компромиссами качества. Доступный вариант обозначен как GGUF BF16. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.