I.12Рекомендации и персонализация

Llama3.1-DarkStorm-Aspire-8B — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, опубликованная ZeroXClem. Это объединение моделей Dark Enigma, Storm, Aspire и DarkStock методом TIES с использованием подхода Model Stock; в репозитории указаны 7,5 млрд параметров и формат SafeTensors. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и следования инструкциям, включая творческое письмо, ролевые сценарии, помощь с кодом, анализ и исследовательские задачи. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Карточка заявляет сильные стороны в связной генерации, творческом письме, рассуждениях и диалогах. Модель может выдавать предвзятые, ошибочные или вымышленные сведения; ответы в чувствительных сценариях требуют проверки. README также отмечает uncensored-подход, поэтому возможен чувствительный или оскорбительный контент. Лицензия — Apache-2.0.

Llama-3.1-Minitron-4B-Chat — чат-модель на архитектуре Llama, созданная дообучением базовой модели NVIDIA nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base. Разработчик провёл supervised fine-tuning на 64 тысячах пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5; модель содержит 3,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения инструкций и других текстовых диалоговых сценариев. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Для использования автор рекомендует передавать запросы в формате чата с ролями system, user и assistant. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; лицензия обозначена как other.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — англоязычная инструкция-следующая модель, разработанная AllenAI на основе Meta Llama 3.1 70B. Это плотная авторегрессионная Transformer-модель примерно на 69,5 млрд параметров, дообученная методом supervised fine-tuning на смеси открытых, синтетических и созданных людьми данных. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и диалоговый шаблон для использования в чат-приложениях. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, а также для широкого круга задач, включая математические рассуждения и следование заданным форматам. Карточка приводит оценки на MATH, GSM8K и IFEval; опубликованные бенчмарки дают ориентир, но не гарантируют качество в конкретном применении. Разработчики отмечают, что модель в первую очередь рассчитана на английский язык. У модели ограничено обучение безопасности, поэтому она может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах; фильтрация ответов не встроена. Использование регулируется лицензией Llama 3.1 Community License Agreement.

Magpie-Align/Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.3 — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная Magpie-Align дообучением Meta-Llama-3-8B методом supervised fine-tuning на наборах Magpie-Pro-MT-300K-v0.1, Magpie-Reasoning-150K и Magpie-Qwen2-Pro-200K-Chinese. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе в формате диалога по официальному шаблону Llama 3. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, рассуждений и генерации ответов на английском и китайском языках. Авторы сообщают о результатах, сопоставимых с Llama-3-8B-Instruct при использовании только SFT; эти показатели относятся к указанным в карточке бенчмаркам и не гарантируют качество в каждом сценарии. Модель доступна на условиях лицензии Meta Llama 3 Community License.

ceia-aisdk/llm-large-v1 — распространяемый в формате GGUF артефакт для псевдонима llm/large@1 в CEIA AI SDK. Это квантованная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct с 14,7 млрд параметров; веса не обучались CEIA. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Репозиторий содержит файл model.gguf в квантизации Q4_K_M от bartowski. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные отмечают поддержку чата. Лицензия — Apache-2.0, такая же, как у базовой модели.

Macaron-V1-Preview-744B-Merged — текстовая генеративная модель от MindLab Research, созданная на базе GLM-5.1 и дополнительно обученная с помощью MinT. Это объединённый полный чекпойнт предварительной версии Macaron-V1-Preview; модель предназначена для диалогов и агентных сценариев с использованием инструментов. Архитектура относится к семейству GLM MoE DSA; в репозитории указано 30,4 млрд параметров и контекст длиной до 202 752 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Чекпойнт распространяется в формате safetensors и загружается через Transformers. Он не эквивалентен полной маршрутизируемой системе Mixture-of-LoRA из релиза на 749 млрд параметров, поэтому поведение может отличаться от неё. Лицензия — MIT.

Maverick-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и включающая Kunoichi-DPO-v2-7B и NeuralOmniWestBeaglake-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Объединение выполнено методом task arithmetic. Модель может применяться для ответов в чате, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретной языковой специализации и оценках качества в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели Crystalcareai/meta-llama-3.1-8b на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta и опубликованная в репозитории NousResearch. Это плотный трансформер LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, механизмом Grouped-Query Attention и контекстом до 131 072 токенов; веса представлены в формате safetensors и предназначены для работы с Transformers. Модель генерирует текст по текстовому запросу. Она подходит для диалогового помощника на нескольких языках, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для адаптации к задачам генерации естественного языка. В карточке указаны английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Для семейства Llama 3.1 заявлены коммерческое и исследовательское применение; условия использования определяет лицензия Llama 3.1 Community License и связанная с ней политика допустимого использования. Это предобученная модель, а не версия, настроенная для следования инструкциям: указанное в README SFT и RLHF относится к instruction-tuned версиям семейства. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные или небезопасные ответы; для прикладного использования нужны проверка результатов и меры безопасности. Указания README ограничивают применение поддерживаемыми языками, если модель не дообучена для других языков.

cloudyu/mistral_11B_instruct_v0.1 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 48 слоями и 10,6 млрд параметров. Автор карточки сообщает, что модель дообучена методом SFT на vicgalle/alpaca-gpt4; формат примера использует инструкцию, входные данные и ожидаемый ответ. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Она принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — CC BY 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Chat — разговорная языковая модель, опубликованная rasyosef и дообученная методом supervised fine-tuning на базе nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base. Для настройки использовано 32 тысячи пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM, содержит 7,9 млрд параметров и принимает текстовые запросы в формате чата, генерируя текстовые ответы. Контекст — до 8192 токенов. Модель подходит для диалогового общения, ответов на вопросы, выполнения инструкций и генерации текста по запросу. В README приведены результаты оценки следования инструкциям IFEval: 45,83; также указаны результаты Open LLM Leaderboard. Эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501-GGUF — это набор квантизованных версий инструкционной языковой модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, подготовленный пользователем bartowski в формате GGUF для llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Исходная модель имеет размер 24 млрд параметров; в README не указаны подробности её архитектуры и длина контекста. Доступны варианты с точностью от f32 и f16 до различных методов квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Размер файлов варьируется примерно от 11 до 94 ГБ, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Модель является текстовой и не поддерживает мультимодальный ввод по приведённым данным. Сильная сторона набора — широкий выбор квантизаций для локального запуска на оборудовании с разным объёмом памяти; варианты Q5 и выше позиционируются как высококачественные, а Q4 — как подходящие для большинства сценариев. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать по качеству. Для работы необходим совместимый рантайм, например llama.cpp или LM Studio, и ресурсы, соответствующие размеру выбранного файла. Лицензия — Apache 2.0.

Это квантованная версия Mistral Small 3.1 24B Instruct в формате GGUF. Исходную модель разработал mrfakename, а файлы GGUF подготовил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в локальных приложениях и интерфейсах, совместимых с GGUF, включая llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio и другие поддерживаемые клиенты. Ключевая характеристика репозитория — наличие вариантов квантования с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством генерации. Точные сведения об архитектуре, размере контекста, поддерживаемых языках и модальностях в README не указаны, поэтому модель следует описывать как текстовую instruct-модель без дополнительных подтверждённых характеристик. Сильной стороной является возможность запуска в различных локальных средах с поддержкой CPU и GPU, включая серверные и OpenAI-совместимые интерфейсы некоторых клиентов. Ограничения зависят от выбранного уровня квантования и используемого программного обеспечения; более агрессивное квантование может влиять на качество. Лицензия в README не указана.

Mobiusv0.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная mashleburneded методом SLERP с помощью mergekit на основе Mistral-Small-Instruct-2409 и Codestral-22B-v0.1. Модель содержит 15,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых запросов; интерфейс модели также предусматривает вызов инструментов. В состав объединения входит Codestral, ориентированная на генерацию кода модель, однако README не описывает отдельные возможности или качество Mobiusv0.5 в программировании. Модель опубликована в формате safetensors и доступна через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-JANGTQ-CRACK — мультимодальная модель dealignai на базе NVIDIA Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning. Это вариант с дообучением CRACK v2 и смешанной низкоразрядной схемой JANGTQ: 8-битными весами внимания и 2-битными маршрутизируемыми экспертами. В архитектуре сочетаются Mamba-2, внимание и MoE; базовая модель содержит 30B параметров с 3B активных, а в метаданных этой модели указано 1,9B параметров. Для запуска заявлена библиотека MLX; README рекомендует vMLX или jang-tools. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и мультимодальной работы с текстом, изображениями и аудио, включая речь. В карточке заявлена поддержка видео при использовании отдельного мультимодального дополнения. Контекст составляет 262 144 токена. README приводит результаты 81,5% на MMLU-200 и 91,6% на HarmBench-320, а также сообщает об удалении обучения отказам: модель может выдавать вредные ответы и требует собственного защитного слоя перед применением. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверять в репозитории.

Norocetacean-20b-10k — плотная языковая модель семейства Llama, опубликованная ddh0. Она создана слиянием Psyonic-Cetacean-20B и LoRA-адаптера no_robots-alpaca; контекст расширен до 10 240 токенов с помощью YaRN. Модель рассчитана на генерацию ответов по инструкциям в формате Alpaca и может применяться в диалоговых и текстовых сценариях с длинным контекстом. В модели около 19,8 млрд параметров. README указывает Llama 2 как базовую модель и сообщает о включении Orca-2-13B; для использования действуют условия Microsoft Research License. Карточка не описывает языковую специализацию или дополнительные модальности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую.

openchat_3.5-16k-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — разговорная модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NurtureAI/openchat_3.5-16k методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, основная возможность — чат. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Она подходит для чат-ботов, помощников и сценариев, где нужно обсуждать темы или отвечать на вопросы в рамках длинного контекста. Использует лицензию Apache-2.0.

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.

OpenHermes-Mixtral-8x7B — инструктивная языковая модель на архитектуре Mixtral MoE, созданная дообучением Mistral AI Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. Модель разработана автором репозитория orangetin и обучена в течение трёх эпох на датасете OpenHermes, опубликованном Teknium. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста по запросу. Она поддерживает многоходовые беседы и системные инструкции через шаблон запросов LLaMA 2; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель имеет 7,1 млрд параметров по метаданным и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка указывает английский язык; качество на других языках отдельно не описано.

OpenPipe-7B-slerp — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием возможностей объединённых исходных моделей. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приводятся сравнительные оценки качества или подробности обучения после слияния.

Adept Persimmon-8B-Chat — чат-модель семейства Persimmon, разработанная Adept и дообученная для диалогов на собственной базовой модели, обученной с нуля. Она предназначена для генерации ответов на текстовые запросы и использования в чат-сценариях, в том числе как языковая основа для взаимодействия с компьютером. Модель имеет плотную архитектуру PersimmonForCausalLM и 10,7 млрд параметров. Контекстное окно составляет 16 384 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. README представляет модель как ранний результат программы масштабирования Adept, а не как отдельный готовый продукт. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результаты следует проверять для конкретных задач.

ThomasBaruzier/Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF — набор GGUF-квантизаций 72-миллиардной инструкционно настроенной языковой модели Qwen2.5-72B-Instruct. Квантизации подготовлены ThomasBaruzier с использованием llama.cpp и метода imatrix, а для калибровки применён файл Bartowski. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и выполнения инструкций в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp. Это текстовая autoregressive-модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. В README указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Представлено множество вариантов квантизации от IQ1_S до Q8_0 с размером файлов примерно от 21,6 до 78,5 ГБ; варианты позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и сохранением качества. В таблице README для доступных вариантов приведены значения perplexity и accuracy, причём более низкая perplexity соответствует лучшему результату. Сильной стороной набора является широкий выбор квантизаций и наличие измерений качества для их сравнения. Ограничения включают существенные требования к оперативной или видеопамяти даже у наиболее сжатых вариантов, возможную потерю качества из-за квантизации и отсутствие данных о размере контекстного окна, архитектурных деталях и производительности на конкретном оборудовании. Модель распространяется по лицензии Qwen; точные условия следует уточнять в лицензии базовой модели Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct.

Qwen3.8-27B-Quark-AWQ-INT4-W4A16 — квантизированная версия модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная с использованием AMD Quark компанией Advanced Micro Devices, Inc. Модель предназначена для задач генерации текста и, согласно метаданным карточки, относится к классу image-text-to-text. Подробные сведения о поддерживаемых языках и полном наборе модальностей не указаны. Используется 4-битное квантизирование весов по алгоритму AWQ с группой размера 128 (W4A16): веса представлены в INT4, активации сохраняются в BF16. Калибровка выполнена на 128 образцах с длиной последовательности 512 токенов. Размер базовой модели — 27B параметров. В тестах модель сохранила близкую к исходной BF16-версии производительность на GSM8K, Wikitext и однопоточных сценариях BFCL; однако результаты зависят от режима генерации и настроек оценки. Основное преимущество — снижение требований к памяти за счёт квантизации при сохранении большей части качества базовой модели. Ограничения включают возможные потери точности по сравнению с BF16-версией и необходимость совместимого inference runtime с поддержкой схемы W4A16Int4, например соответствующей конфигурации vLLM и AMD Quark. Базовая модель распространяется по лицензии Apache 2.0; для модификаций указаны авторские права Advanced Micro Devices, Inc. за 2026 год.

Qwen 3.8 27B ROCmFP4 FAST — это квантизированная GGUF-версия модели Qwen 3.8 27B, разработанной командой Qwen и адаптированной пользователем julianmb. Модель предназначена для генерации текста и оптимизирована прежде всего для AMD Strix Halo с графикой Radeon 8060S, а также дискретных AMD Radeon GPU, использующих ROCm или Vulkan. Модель имеет плотную архитектуру с 27 млрд параметров и представлена в формате ROCmFP4 с эффективной точностью 4,26 бит на вес и размером файла около 13,55 GiB. Заявлены поддерживаемые языки английский и китайский. Версия ориентирована на ускоренное авторегрессионное декодирование и может использовать speculative decoding с MTP; на Ryzen AI Max+ 395 указана скорость до 36,04 токена в секунду, при устойчивом MTP-декодировании K=4 — 33,80 токена в секунду. Без спекулятивного декодирования измеренная скорость составляет 14,02 токена в секунду. Сильные стороны модели — сниженное потребление памяти, оптимизация под оборудование AMD и высокая скорость генерации при сохранении заявленного качества, близкого к исходной модели. Дополнительно описана экспериментальная гибридная NPU-акселерация AMD XDNA 2 для уменьшения задержки выдачи первого токена на длинных запросах, но она не повышает устойчивую скорость декодирования. Реальная производительность зависит от GPU, драйверов, конфигурации MTP и программного окружения, поэтому приведённые показатели нельзя считать универсальными. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

blastbeng/Qwen3.8-27B-TURBO — открытая многоэтапно дообученная и объединённая версия модели Qwen3.8-27B, разработанная автором репозитория blastbeng на базе модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. В README указано использование Unsloth, методов Cold Fusion и Fable Fusion, а также наборов данных DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. Модель распространяется в вариантах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, с матрицами Neo-CODER MAX DI-MATRIX. Модель предназначена для широкого круга задач: рассуждений и решения задач, программирования, творческого письма, генерации художественных текстов и ролевых сценариев. Заявлены поддержка английского и китайского языков, текстово-изображенческий pipeline tag, а также три режима мышления. Основной размер модели — 27 млрд параметров; доступны как минимум 4-битные и 8-битные варианты. По утверждению автора, Turbo-версия сокращает объём рассуждений до примерно половины, а в отдельных случаях до одной десятой от объёма базовой версии, сохраняя детализацию и качество вывода. Сильными сторонами заявлены высокая скорость генерации, сниженное избыточное рассуждение, развитые способности к программированию, творческим задачам и вызову инструментов, а также производительность на потребительском оборудовании. В README приведены авторские результаты ARC-C до 735 в 8-битном режиме и свыше 718 в 4-битном, однако методика и независимое подтверждение этих показателей не описаны. Ограничения включают отсутствие сведений о размере контекста, точной поддержке изображений, системных требованиях и стабильности поведения; характеристики следует проверять отдельно для выбранной квантизации. Лицензия указана как Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-Q4_K_M-Vision-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, опубликованная пользователем qaqab и предназначенная для запуска через llama.cpp и совместимые среды. Модель ориентирована на генерацию текста, диалоговые сценарии и обработку изображений при использовании vision-варианта, если соответствующая система поддерживается базовой моделью. Заявлены языки English и Chinese. Модель использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration, содержит 64 слоя, словарь из 248 320 токенов, один MTP-слой и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Файл Q4_K_M имеет размер около 16,8 ГБ; в него встроена MTP-голова для speculative decoding. В README указано, что отказное поведение было существенно снижено с помощью Heretic без дообучения и дополнительных данных, но не устранено полностью. При обычном прямом проходе MTP-блок не влияет на качество вывода, а speculative decoding может ускорить генерацию, хотя коэффициент принятия черновых токенов может немного снизиться. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка мультимодального ввода, сохранённая MTP-структура и относительно компактное представление Q4_K_M. Ограничения включают зависимость от поддержки vision и MTP со стороны конкретного рантайма, а также возможное ухудшение качества квантования по сравнению с f16; для Q4_K_M в README приведена perplexity 7,1814 на wikitext-2. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwentile 2.5 32B Instruct — экспериментальная текстовая модель для генерации и диалогов, созданная автором карточки путём интерполяции и объединения нескольких моделей семейства Qwen2.5 в пространстве сигналов. В метаданных указана архитектура Qwen2ForCausalLM с 32 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов, задач на рассуждение и генерации структурированных ответов, в частности XML. Автор отмечает хорошую управляемость инструкциями и стабильность вывода, однако модель иногда пропускает закрывающие XML-теги, поэтому такие ответы следует проверять и при необходимости исправлять. Лицензия — Apache-2.0.

Raptor 0.6.1 preview — компактная плотная языковая модель на архитектуре Spark 2.5, разработанная OsaurusAI как лёгкое дообучение XHToken/Spark-X2.5-4B. Модель содержит 3,8 млрд параметров и предназначена для диалога, рассуждений и работы с инструментами. Поддерживает английский и китайский языки; заявленный контекст — до 1 048 576 токенов. Это сборка JANG_6M для Apple Silicon: веса внимания и связанного эмбеддинга представлены в 8-битном формате, веса MLP используют 6-битный бюджет, а масштабы групп хранятся в bfloat16. Для запуска требуется Osaurus версии 0.25.0 или новее; README отмечает, что стандартная библиотека mlx-lm пока не поддерживает архитектуру spark2_5. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это предварительная практическая версия, которая может ошибаться, как и другие модели такого размера. Для сложных запросов цепочки рассуждений могут превышать 8 192 выходных токенов, поэтому нужно учитывать бюджет генерации вместе с входным контекстом. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов.

Rhea-72b-v0.5 — языковая модель, разработанная David Kim в рамках проекта Rhea. Это дообученная версия abacusai/Smaug-72B-v0.1: автор использовал SFT на открытых наборах данных и DPO с данными предпочтений, частично созданными методом SGD. Модель занимает 71 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и предназначена для генерации текста. Она принимает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на английском языке. Модель подходит для диалоговых ответов, рассуждений, вопросов и ответов, а также текстовых задач, представленных в обучающих наборах, включая математику, код и отдельные медицинские и финансовые примеры. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 81,22, но эти показатели относятся к указанной автором оценке и не гарантируют качество в конкретном применении. Часть обучающих данных закрыта или недоступна; независимые ограничения качества в карточке не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

RefalMachine RuadaptQwen2.5-32B-Pro-Beta — русскоязычная адаптация модели T-pro-it-1.0, опубликованная RefalMachine. Она основана на плотной архитектуре Qwen2.5 с 32 млрд параметров и предназначена для диалоговой генерации текста на русском языке. Модель объединяет базовые модели Qwen/Qwen2.5-32B и t-tech/T-pro-it-1.0, а затем адаптирована с помощью замены токенизатора, продолженного предобучения на русскоязычном корпусе и техники Learned Embedding Propagation (LEP). В метаданных указан контекст 32 768 токенов. Расширенный токенизатор на основе cl100k и униграммного словаря размером 48 тысяч токенов, по заявлению авторов, повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно T-pro-it-1.0 при сравнении на одинаковых последовательностях. Модель подходит для русскоязычного диалога, ответов на вопросы и написания текстов; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы отражают данные обучения, а предобучение исходной сторонней модели ими не контролировалось; результаты оценки качества в карточке приведены не полностью.

Карточка модели JetLM/SDAR-4B-Chat-b16 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.