I.12Рекомендации и персонализация

MiMo-V2.5 — мультимодальная модель Xiaomi для диалогов, понимания изображений, видео и аудио, а также агентных сценариев. Она построена на разреженной MoE-архитектуре MiMo-V2-Flash с гибридным вниманием и отдельными визуальным и аудиокодировщиками. Метаданные репозитория указывают 12 млрд параметров и формат safetensors FP8; README описывает семейство MiMo-V2.5 как модель на 310 млрд параметров, из которых активируются 15 млрд. Эти сведения расходятся, поэтому размер конкретного чекпойнта неоднозначен. Модель рассчитана на генерацию текста, мультимодальное понимание и работу с длинным контекстом до 1 048 576 токенов. README заявляет поддержку текста, изображений, видео и аудио, а также обучение для агентных задач; метаданные отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. В карточке указаны английский и китайский языки. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Для корректного поведения следует использовать обновлённые config.json и tokenizer_config.json, поскольку устаревшие версии, по сообщению разработчика, могут ухудшить качество.

MindLink-32B-0801 — диалоговая языковая модель, разработанная Kunlun Inc. на основе Qwen3-32B и дообученная с применением методов постобучения. Она предназначена для генерации ответов в чате, рассуждений и решения общих текстовых задач. В карточке заявлены плановое и адаптивное рассуждение: модель подбирает глубину ответа в зависимости от сложности запроса. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 29,7 млрд параметров. Метаданные указывают контекст 40 960 токенов, тогда как README сообщает о контексте 128K для семейства MindLink; фактическую длину для этой версии стоит уточнить перед использованием. Карточка указывает английский язык, а базовая Qwen3-32B описана как многоязычная. Доступны веса в формате safetensors, также описан совместимый с OpenAI Chat Completions API интерфейс. Лицензия — Apache 2.0. Для производных работ README требует сохранять уведомления об авторских правах Qwen и документировать изменения. В README также отмечена возможность непоследовательных ответов при инференсе и дана рекомендация очищать историю диалога перед повторной попыткой.

EnlistedGhost/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF — это конвертированная и квантованная версия Ministral-3-14B-Instruct-2512 от Mistral AI, опубликованная EnlistedGhost. Модель распространяется в формате GGUF и совместима с Ollama и Llama.cpp. Она предназначена для диалоговых текстовых задач и мультимодального анализа изображений, включая обработку запросов по тексту и изображениям; создавать изображения и обрабатывать аудио или видео она не умеет. Модель имеет 14 млрд параметров, поддерживает мультимодальный режим благодаря vision-проекторам и поставляется с несколькими файлами mmproj. Заявлена поддержка английского, французского, испанского, немецкого, итальянского, португальского, нидерландского, китайского, японского, корейского и арабского языков. В релиз включены варианты F16 и K-квантования с разным соотношением размера и качества. Автор также добавил собственный шаблон чата и скользящее окно контекста для последних восьми взаимодействий, однако фактический доступный размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся локальный запуск через Ollama или Llama.cpp, поддержка изображений и выбор вариантов квантования. Ограничения включают отсутствие генерации изображений и поддержки аудио или видео, а также возможную потерю качества при квантовании. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mistral-7b-v0.1-layla-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Layla v1 методом SLERP с помощью MergeKit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

Mistral-Large-Instruct-2407-IMat-GGUF — это набор квантованных версий Mistral-Large-Instruct-2407, разработанной Mistral AI. Квантование выполнил legraphista с использованием llama.cpp версии b3452 и метода IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска в совместимой инфраструктуре llama.cpp и других инструментах, поддерживающих формат GGUF. Модель рассчитана на работу с текстом и заявлена для английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Доступны варианты от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и Q2_K; размеры файлов составляют примерно от 45,20 до 245,23 ГБ. Версии Q4_K и более компактные используют IMatrix, что предназначено для сохранения качества при квантовании. Все варианты представлены в виде разделённых файлов. Сильная сторона набора — широкий выбор точностей и размеров, позволяющий подобрать компромисс между качеством, требованиями к памяти и производительностью. Ограничения — значительный объём файлов, необходимость специального программного обеспечения для запуска и отсутствие в README сведений о размере контекста, числе параметров, конкретных результатах тестирования и поддержке мультимодальных входов. Модель распространяется по лицензии Mistral Research License 0.1 (MRL-0.1).

Monstral — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением частей MarsupialAI/Monstral-123B-v2 и MidoriUnko/Behemoth-v2.2-Magnum-v4-123B методом passthrough с помощью mergekit. Модель содержит 169,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

Sakalti/mont-xl-agi — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В неё вошли allknowingroger/Qwen2.5-42B-AGI и Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct; в метаданных также указан Qwen2 как семейство архитектуры и класс Qwen2ForCausalLM. Модель содержит 747,4 млн параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках отсутствуют в предоставленной карточке и метаданных.

Vortex5/Moonlit-Shadow-12B — языковая модель, собранная автором репозитория методом Model Stock с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и десяти других моделей семейства Mistral-Nemo. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросам. Её можно использовать для составления текстов, ответов в чате и продолжения пользовательских запросов. В карточке указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

MOTHER CORE V3 — языковая модель MediaStream AI (MSAI), разработанная MediaStream AI Limited в Великобритании. Это плотный трансформер с архитектурой MotherCoreForCausalLM и примерно 6,7 млрд параметров по метаданным (в README указано около 6,9 млрд). Контекст модели — 4096 токенов; для работы используется библиотека Transformers и пользовательский код модели через trust_remote_code. Модель предназначена для генерации текста и агентных сценариев: пошаговых рассуждений, вызова инструментов, поиска и синтеза ответов по документам с цитатами, многошаговых рабочих процессов, генерации кода и документов. В README заявлены навыки работы с математикой, научными и общими вопросами, а также вертикальными задачами в финансах, комплаенсе, страховании и управлении рисками. Упоминается обучение на английском, валлийском, ирландском и шотландском гэльском; метаданные подтверждают английский. README сообщает о результате 81 из 105 задач на внутреннем агентном бенчмарке и низкой склонности к деградации, но это оценка разработчика. Известные ограничения: маршрутизация по форматам файлов бывает неточной, арифметические ответы следует проверять, а знания модели ограничены временем обучения. Лицензия обозначена как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

Muse Spark 1.2 — рассуждающая модель Meta для сложных задач с агентным взаимодействием. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, а на выходе формирует текст. Заявленный контекст — до 1 млн токенов. Модель подходит для сценариев, где нужно анализировать смешанные входные данные и выполнять многошаговые задачи. В метаданных каталога её задача указана как image-text-to-text. Информация о лицензии, точном размере и ограничениях модели в доступных данных отсутствует.

Это квантованная сборка NVIDIA Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, подготовленная FreedomAISVR в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель имеет гибридную архитектуру Mamba2 и Transformer с MoE: 30 млрд параметров, около 3 млрд активных, 52 слоя, включая 23 слоя Mamba2, 23 MoE-блока и 6 слоёв внимания; в MoE используются 128 экспертов и маршрутизация к шести из них. Для Mamba2-тензоров применяется F16, остальные веса хранятся в NVFP4; для обработки изображений README также описывает отдельный файл SigLIP-проектора. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с рассуждением. Заявленный контекст — 262 тыс. токенов. Поддержка изображений упоминается в комплекте файлов, однако метаданные классифицируют репозиторий только как text-generation. README сообщает, что CUDA-ядра Mamba2 требуют F32 и при работе с квантованными тензорами могут переводить соответствующие слои на CPU, что снижает производительность. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B, разработанной NVIDIA и подготовленной для запуска с llama.cpp. Квантизацию выполнил bartowski с использованием imatrix. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает только текстовый ввод; заявленное количество параметров — 33 млрд. Вариант включает поддержку MTP. Модель подходит для локального запуска и задач текстовой генерации, включая диалоговые сценарии при использовании рекомендованного шаблона промпта. Доступны варианты квантизации от BF16 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ3, что позволяет выбирать между качеством, требованиями к памяти и скоростью работы. В README рекомендуются Q4_K_M как сбалансированный вариант, а также варианты Q5 и Q6 для более высокого качества. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского и японского языков. Ограничения модели включают отсутствие мультимодального ввода и неизвестный из предоставленных данных размер контекстного окна. Более сильное сжатие уменьшает требования к памяти, но может снижать качество по сравнению с BF16 и вариантами с более высокой точностью. Модель распространяется по лицензии openmdw-1.1; в README она обозначена как license: other, с дополнительной ссылкой на условия лицензии.

openbuddy-mistral-7b-v13.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и ограничения конкретного слияния в карточке не описаны; как и другие языковые модели, оно может ошибаться или выдавать неполные ответы.

Это набор GGUF-квантизаций модели Ornith-1.5-9B, разработанной ornith-ai и подготовленной пользователем mistrjirka с использованием форматов PXA/PXQ. Модель имеет около 9 млрд плотных параметров, архитектуру qwen35 и нативный контекст до 262 144 токенов. Она предназначена для генерации и анализа текста, а исходная модель также поддерживает обработку изображений при наличии совместимого мультимодального проектора, который в этом репозитории не поставляется. Доступны варианты с разной степенью сжатия: от PXQ2 и PXQ3 до рекомендованного PXQ4, повышающего качество PXQ4-HQ и ориентированного на качество PXQ6. Чем выше уровень, тем больше размер файла и потенциально выше точность, тогда как PXQ2 и PXQ3 рассчитаны на ограниченные ресурсы и сильнее жертвуют качеством. Преимуществами являются большой контекст и выбор компромисса между размером, качеством и скоростью декодирования. Ограничение заключается в использовании нестандартных PXQ-типов тензоров: обычные сборки llama.cpp без их поддержки, как правило, не загрузят файлы. Требуется PXA или специальная ветка mistrjirka/llama.cpp; оптимизация в первую очередь ориентирована на GPU NVIDIA Pascal и Volta, а поддержка более новых архитектур может использовать общие, менее специализированные пути. Указана лицензия MIT.

PandafishHeatherReReloaded — объединённая модель для генерации текста, созданная MysticFoxMagic методом slerp с помощью LazyMergekit на основе MysticFoxMagic/HeatherSpell-7b и ichigoberry/pandafish-2-7b-32k. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; при объединении использована точность bfloat16. В метаданных указана лицензия, но её условия здесь не раскрыты.

benhaotang/phi4-qwq-sky-t1 — объединённая авторами модель на основе Phi-4-QwQ, Phi-4-llama-t1-full и адаптера Phi-4-llama-t1-lora. Она создана методом TIES с помощью mergekit; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 14,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и пошаговых рассуждений, включая решение сложных задач. Контекст составляет 16 384 токена. В карточке автор сообщает, что модель, по его оценке, воспроизводит возможности QwQ на уровне 14B; приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 30,78% и BBH 52,61%. Оценка IFEval затруднена из-за строгого формата системного промпта Sky-T1. Модель распространяется под лицензией MIT.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock — объединённая авторами bunnycore модель генерации текста, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, а в слияние также вошли huihui-ai/SmallThinker-3B-Preview-abliterated и bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix. Модель относится к плотной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим; указанный нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Карточка не сообщает лицензию или специальные ограничения применения.

Qwen3.5-0.8B-text-only — текстовая версия модели семейства Qwen3.5, опубликованная Principled Intelligence. Из контрольной точки удалены веса визуального энкодера; плотная авторегрессионная языковая модель содержит около 581 млн параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста, когда обработка изображений не нужна. По данным карточки, она сохраняет токенизатор, шаблон чата и поведение генерации исходной Qwen3.5, а контрольная точка занимает меньше места и требует меньше видеопамяти. Проверена работа с Transformers версии 5.2.0 и выше; другие движки инференса в карточке не заявлены как поддерживаемые. Лицензия — Apache-2.0.

TheDrainFlorist/Qwen3.6-35B-A3B-VQ-5.4bpw — векторно-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Qwen, адаптированная для работы на устройствах Apple Silicon через MLX. Модель предназначена для генерации текста, а также обработки изображений при использовании совместимого MLX-VLM. Она поддерживает загрузку через mlx-lm и mlx-vlm; для мультимодального режима требуется mlx-vlm версии 0.6.16 или новее. Размер сборки составляет 22,2 GiB, поэтому она рассчитана примерно на машины с 32 ГБ памяти. В модели используется uniform vector quantization: экспертные тензоры квантизуются с геометрией d=2, K=1024, а неэкспертные тензоры представлены в 8-битном формате. В README не указаны размер контекстного окна и полный список поддерживаемых языков; в метаданных заявлен английский язык. Для запуска требуется runtime из файла model.py и загрузчик, поддерживающий параметр model_file. По сравнению с исходной bf16-версией модель существенно экономит память, сохраняя более высокое качество, чем 4-битная сборка: расхождение по KL составляет 28,1 millinats на токен, а совпадение top-1 предсказаний с bf16-версией — 92,22%. При этом runtime-производительность на этой конкретной сборке не измерялась, а качество немного ниже bf16-оригинала. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

dealignai/Qwen3.8-27B-MXFP8-CRACK — квантованная версия базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B от Alibaba, подготовленная dealignai. Это плотная гибридная vision-language-модель на 27 млрд параметров с архитектурой из 64 слоёв, объединяющей линейное внимание GatedDeltaNet и gated full-attention. Модель предназначена для работы с текстом, изображениями и видео, поддерживает английский и китайский языки, рассуждения с уровнями xhigh, medium и low, вызов инструментов через XML-схему и нативную Multi-Token Prediction для ускорения генерации. Точный размер контекста в README не указан. Модель собрана в формате JANG 8-bit MXFP8 для MLX и Apple Silicon, занимает около 27 ГБ памяти. Поведение отказа от выполнения запросов удалено методом CRACK на уровне весов, поэтому модель ориентирована на исследовательские сценарии, где требуется следование инструкциям без встроенных отказов, включая потенциально опасные категории. При этом заявлено сохранение рассуждений, мультимодальности, инструментов, знаний и многоязычности. В MMLU модель получила 86,67%, а в HarmBench — 100% соответствия запросам; эти результаты приведены разработчиком и не гарантируют качество или безопасность в других сценариях. Для запуска рекомендуется MLX и библиотека mlx-vlm; в README указаны параметры sampling temperature=1.0, top_p=0.95 и top_k=20. Модель распространяется на базе Apache-2.0; README прямо указывает, что базовая модель принадлежит Alibaba и лицензирована по Apache-2.0. Поскольку защитные отказы удалены, ответственность за применение модели и соблюдение законодательства возлагается на пользователя.

Qwen3.8-27B-NVFP4-RTX5090 — оптимизированная для видеокарт GeForce RTX 5090 версия модели Qwen/Qwen3.8-27B. Сборка опубликована в gittensor-model-hub и квантизована с помощью NVIDIA Model Optimizer в формате NVFP4. Модель предназначена для развёртывания через SparkInfer, SGLang и vLLM на архитектуре NVIDIA Blackwell; Hopper может загрузить файлы, но не поддерживает выполнение NVFP4. Модель поддерживает работу с текстом, изображениями и видео через OpenAI-совместимый API. Она рассчитана на контекст до 262 144 токенов и помещается на одной RTX 5090 с 32 ГБ памяти; размер чекпойнта составляет около 17,92 ГБ в двух шардах. В сборке квантизирован также lm_head, а неиспользуемая MTP head удалена. Для ускорения генерации может использоваться спекулятивное декодирование с drafter DSpark v2. Сильные стороны модели — большой контекст, мультимодальный ввод, низкие требования к памяти и высокая скорость инференса на RTX 5090, особенно в связке SparkInfer и DSpark v2. Ограничения включают зависимость от Blackwell для полноценного выполнения NVFP4, необходимость специализированных движков и отдельные ограничения текущего API SparkInfer: видео поддерживается фактически, но не всегда корректно отражается в поле input_modalities. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это мультимодальная диалоговая модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration и 27 млрд параметров, представленная Solstice-AI. Репозиторий содержит версию NVFP4 для оборудования NVIDIA Blackwell и упакованную конфигурацию с контекстом до 1 048 576 токенов на основе YaRN; заявлена автоматическая настройка контекста при запуске в vLLM и SGLang. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, творческого письма и анализа изображений. Поддерживает текстовый и визуальный ввод и выдаёт текст; в метаданных также указаны интерфейс вызова инструментов и английский и китайский языки. Это производная от дообученной модели DavidAU версия, упакованная Solstice-AI; лицензия — Apache-2.0. Заявление README о NVFP4 для Blackwell соседствует с метаданными о форматах GGUF BF16 и safetensors, поэтому точный формат конкретных файлов следует проверять в репозитории. Длина контекста 1 млн токенов заявлена в конфигурации, но практические требования к памяти и производительность зависят от оборудования и движка инференса.

Sawfwair/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-4bit — это воспроизводимая конверсия модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next в формат MLX, разработанная Sawfwair на основе исходной модели Qwen. Модель предназначена для задач генерации текста и обработки изображений с текстом, включая мультимодальные сценарии, совместимые с архитектурой Qwen4-Exp. Поддерживает нативный контекст до 262 144 токенов. Исходная модель насчитывает около 180 млрд параметров: 125 млрд параметров основной модели, 51 млрд параметров n-граммовых эмбеддингов и 4 млрд параметров MTP. Квантизация выполнена в формате MLX affine Q4: применяются Q4/group-64 для языковых, MTP- и vision-матриц и Q4/group-32 для таблицы n-грамм; маршрутизаторы, нормализации, смещения, свёртки и несовместимые формы оставлены в плотном формате. Размер артефактов составляет около 97,55 GiB. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка текста и изображений, воспроизводимая конверсия и существенное уменьшение размера по сравнению с полноразмерным представлением. Для работы требуется runtime MLX с поддержкой архитектуры Qwen4-Exp; старые версии mlx-lm или mlx-vlm могут не поддерживать модель. Распространение осуществляется по Qwen Community License 1.0. Лицензия содержит требования к атрибуции и отображению для очень крупных коммерческих продуктов, а также отдельные условия для некоторых коммерческих Model-as-a-Service и AI Work Assistant-сценариев; перед использованием необходимо ознакомиться с её полным текстом.

Qwen-SEA-LION-v4-32B-IT — инструктивная языковая модель AI Singapore, разработанная командой AI Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-32B. После продолженного предобучения примерно на 100 млрд токенов из корпуса SEA-Pile v2 модель прошла постобучение на примерно 8 млн пар вопросов и ответов. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы, суммаризацию, перевод, анализ тональности и рассуждения. Она ориентирована на языки Юго-Восточной Азии и также поддерживает английский и китайский. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; README приводит нативный контекст 32 768 токенов. Модель распространяется под лицензией MIT. В README описаны оценки на наборах SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench для языковых задач, следования инструкциям и многоходового диалога. Модель может галлюцинировать и выдавать нерелевантные или непоследовательные ответы; она не настроена на безопасность и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам. Для прикладного использования следует самостоятельно оценить качество и настроить защитные меры.

Reka-Flash-3-21B-Reasoning-Uncensored-MAX-NEO-Imatrix-GGUF — текстовая reasoning-модель на базе RekaAI/reka-flash-3, опубликованная DavidAU. Она предназначена для локального текстового общения, решения задач и рассуждений, генерации и продолжения художественных текстов, ролевых сценариев, мозгового штурма и общего использования. Модель заявлена как uncensored и поддерживает function calling, однако подробности реализации этих возможностей в README не приведены. Модель имеет размер 21B параметров, работает в формате GGUF и рассчитана на контекст до 128k токенов. Доступен ряд квантованных вариантов от IQ1 до Q8; варианты с более высокой точностью обычно обеспечивают более качественные и быстрые рассуждения, но требуют больше памяти и вычислительных ресурсов. Варианты дополнительно обработаны с использованием NEO Imatrix и сохраняют BF16 для выходного тензора, что, согласно README, должно улучшать следование инструкциям, качество ответов и эффективность рассуждений. Для работы используются теги <reasoning> и </reasoning>, а системный промпт не является обязательным. Сильными сторонами заявлены стабильное рассуждение при разных значениях температуры, способность не зацикливаться и высокая эффективность оптимизированных квантов. При этом качество рассуждений напрямую зависит от выбранного уровня квантования: IQ1 ограничивает reasoning, а для сложных задач рекомендуются IQ3 и выше, особенно IQ4 или Q5–Q8. Низкие кванты требуют меньше ресурсов, но могут заметно уступать по качеству и скорости. Заявленный язык — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TareksGraveyard/Savant-Qwen2.5-72B — объединённая модель на основе Qwen2.5, созданная автором репозитория методом della_linear с помощью mergekit. В качестве базовой использована zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1, Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2 и ChatWaifu_72B_v2.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия указана как other. Сведения о конкретных поддерживаемых языках и особых ограничениях в карточке не приведены.

SR²AM-v1.0-30B — агентная языковая модель, разработанная командой sailing-lab на базе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Она разделяет рассуждение на реактивное выполнение действий, симулятивное планирование последствий и конфигуратор, который выбирает, когда и насколько глубоко планировать. Модель дообучена методом SFT с последующим обучением с подкреплением GRPO; архитектура — Qwen3 MoE, формат весов — Safetensors, библиотека — Transformers. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для агентных задач с использованием инструментов: веб-поиска и просмотра страниц, выполнения Python-кода в изолированной среде, а также решения задач по математике, естественным наукам и табличным данным. В README сообщается Pass@1 71,3 на 11 бенчмарках и сокращение числа токенов рассуждения на 25–95% относительно сопоставимых агентных моделей; это результаты авторской оценки. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

UwU-Qwen2.5-32B — объединённая языковая модель, созданная nbeerbower методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-32B и пяти других моделей семейства QwQ и Qwen. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также работы с длинными запросами. В метаданных перечислена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Velara-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Delcos/Velara методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Объединение настроено отдельно для слоёв self-attention и MLP, а веса представлены в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не уточняет специализацию Velara или сравнительные показатели качества. Лицензия — Apache-2.0.