I.13Симуляция, моделирование и открытие нового

Qwen3.5-4B-KIMI-Distill — мультимодальная модель с 4 млрд параметров, созданная clzoro дообучением Qwen3.5-4B на трассах рассуждений, дистиллированных из KIMI-K2.5. Она сочетает языковую модель с энкодером изображений и сохраняет возможности понимания изображений исходной модели. В карточке Hugging Face указаны архитектура Qwen3.5, поддержка диалога и изображений, а также лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для задач рассуждения, прежде всего генерации и анализа кода, решения математических задач и ответов на вопросы по естественным наукам; также может работать с изображениями. Данные дообучения включают 554 381 пример и около 2 млрд токенов рассуждений; основная доля примеров посвящена программированию. Карточка заявляет поддержку английского и китайского языков. Модель может ошибаться в ходе рассуждений и в выводах, а на творческих и открытых диалоговых задачах может работать хуже. Её знания ограничены обучающими данными; ответы в медицинской, юридической и финансовой тематиках требуют проверки.

Карточка модели InternScience/Agents-A1-4B-F16-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой InternScience/Agents-A1-4B, поэтому описание составлено по ней. Agents-A1-4B — плотная языковая модель на 4 млрд параметров от InternScience, созданная для автономного выполнения многошаговых задач. Она основана на архитектуре Qwen3.5 и дообучена для агентных сценариев: поиска, инженерной работы, научных исследований, следования инструкциям и вызова инструментов. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова функций; веса доступны в формате safetensors и совместимы с Transformers, vLLM и SGLang. В README заявлена длина контекста до 262 144 токенов при указанной конфигурации SGLang. Модель предназначена для разложения сложных запросов на шаги, планирования, использования внешних инструментов и ответов на научные и профессиональные вопросы. В README приведены высокие результаты на тестах поиска, агентных задач и следования инструкциям, однако это заявления разработчика, и они не гарантируют качество в конкретном приложении. Лицензия Apache-2.0.

Карточка модели baerquants/OpenThinker3-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker3-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker3-7B — языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Open Thoughts для задач рассуждения. Она дообучена методом supervised fine-tuning на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts3-1.2M, включающем вопросы по математике, программированию и естественным наукам. По данным авторов, модель обучалась без RL и показала улучшение по сравнению с предыдущими моделями OpenThinker в приведённых тестах. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет до 32 768 токенов; поддерживаются чатовый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для решения математических задач, написания и анализа кода, научных вопросов и пошагового рассуждения. Доступна по лицензии Apache 2.0.

DASD-4B-Thinking GGUF — компактная плотная языковая модель примерно на 4 млрд параметров, опубликованная в формате GGUF пользователем Mungert. Исходная модель разработана командой Alibaba-Apsara и создана на основе Qwen3-4B-Instruct-2507 с дистилляцией знаний от gpt-oss-120b методом distribution-aligned sequence distillation. Модель ориентирована на рассуждения с длинной цепочкой мыслей, включая решение математических задач, генерацию кода и научное рассуждение. Для обучения использовалось 448 тысяч примеров из наборов Superior-Reasoning-SFT-gpt-oss-120b и Superior-Reasoning-SFT-gpt-oss-120b-Logprob. Это текстовая autoregressive-модель для генерации текста; сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в карточке не указаны. Версия GGUF создана с использованием llama.cpp. Автор сборки применяет модифицированный подход к квантованию: отдельные важные слои переводятся в более высокую точность с помощью опции --tensor-type, что должно повышать точность при малой разрядности, особенно для MoE-моделей, но увеличивает размер файла. Заявленные результаты DASD-4B-Thinking включают 88,5 на AIME24, 83,3 на AIME25, 69,3 и 67,5 на LiveCodeBench v5 и v6 соответственно, а также 68,4 на GPQA-D. Сильными сторонами являются компактный размер, ориентация на сложное рассуждение, высокая эффективность дистилляции и возможность локального запуска на потребительском оборудовании. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о языковом покрытии, контекстном окне, конкретных требованиях к памяти и характеристиках отдельных квантованных вариантов; приведённые бенчмарки не гарантируют аналогичную производительность в любых прикладных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B — компактная языковая модель класса 9B, созданная Kottk14-02-09 на основе unsloth/Qwen3.5-9B. Это reasoning-ориентированная дистилляция ответов DeepSeek-V4-Pro в режиме Max Effect с дополнительной настройкой под математику и STEM-задачи. В README также указано сотрудничество с инженером по аппаратному обеспечению Kyle Hessling, который помогал с инфраструктурой, обучением и оцениванием. Модель предназначена для генерации текста, многошагового решения математических и научных задач, структурированного рассуждения, а также может применяться в программировании, tool use и function calling. Обучение включало примерно 250 000 примеров по математике и STEM; при этом заявлены небольшие улучшения в программировании и использовании инструментов даже без специализированных данных для SFT по коду. Поддерживаются английский, китайский, корейский, японский, испанский и русский языки. Модель относится к текстовым генеративным моделям; сведения о мультимодальности и размере контекста в README не указаны. К сильным сторонам относятся относительно небольшой размер, практичная развёртываемость и фокус на математическом и научном рассуждении. Для запуска и оценки упомянуты vLLM с NVFP4 и llama.cpp с MTP-Q8_0. Ограничения модели, точные результаты бенчмарков, качество по отдельным языкам и требования к аппаратному обеспечению не приведены, поэтому их следует проверять самостоятельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

JOSIE-4B-Thinking — дообученная модель языкового моделирования, разработанная Гёкденизом Гюльмезом на основе Goekdeniz-Guelmez/Qwen3-4B-Instruct-2507-gabliterated. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 примерно с 3,7 млрд параметров; она предназначена для многошаговых рассуждений, математики, STEM-задач, творческого письма и анализа длинных документов. В README заявлена длина контекста 65 536 токенов, а метаданные указывают 262 144 токена. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, арабский, японский, корейский, индонезийский, русский, вьетнамский, немецкий и тайский языки. Модель обучена на более чем 600 млн токенов с использованием дистиллированных трасс рассуждений и примеров расширения ответов. Разработчик описывает её стиль как прямой и подробный, с упором на связные рассуждения и без встроенной фильтрации контента. По заявлению карточки, модель выпущена под лицензией MIT. Она требует ресурсов для запуска модели на 4 млрд параметров; критически важные ответы следует проверять, а для пользовательских приложений с открытым содержанием может потребоваться отдельная модерация.

Agnuxo/Mamba-Codestral-7B-v0.1-instruct-python_coding_assistant-GGUF_16bit — локальная модель генерации кода, опубликованная Франсиско Ангуло де ла Фуэнте под именем Agnuxo. Это плотная модель семейства Mistral с 7 млрд параметров в формате GGUF F16; карточка рекомендует запуск через Ollama и также описывает использование через Transformers. Модель предназначена для помощи в программировании: она генерирует код на Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также поддерживает сценарии научных вычислений и машинного обучения с NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow и JAX. В карточке также заявлены возможности декомпозиции задач и взаимодействия с агентами через MCP и A2A. Метаданные указывают английский и испанский языки. Лицензия — Apache-2.0. Описание не приводит результатов независимых тестов качества или подробностей о контекстном окне, поэтому пригодность для конкретных задач стоит оценивать на собственных примерах.

Orchestrator-8B GGUF — модель оркестрации инструментов и экспертных моделей, разработанная NVIDIA и University of Hong Kong. Эта версия распространяется пользователем Mungert в формате GGUF и создана с использованием llama.cpp. В основе лежит 8-миллиардная decoder-only Transformer-модель Qwen3-8B, обученная на GeneralThought-430K и ToolScale. Заявленный язык модели — английский; поддерживается генерация текста. Модель предназначена для сложных многошаговых и многоходовых агентских задач, в которых требуется координировать неоднородные инструменты, включая поиск, выполнение кода, а также специализированные и универсальные LLM. При обучении применялось многоцелевое обучение с подкреплением GRPO, оптимизирующее точность, задержку, стоимость и соответствие пользовательским предпочтениям. Разработчики заявляют об обобщении на ранее не встречавшиеся инструменты и конфигурации ценообразования. Согласно README, на Humanity’s Last Exam модель получила 37,1% и демонстрировала более высокую эффективность по сравнению с рядом крупных монолитных моделей, включая GPT-5, Claude Opus 4.1 и Qwen3-235B-A22B; также приводятся результаты на FRAMES и τ²-Bench. Конкретный размер контекста и характеристики модальностей не указаны. GGUF-файл подвергнут квантованию с выборочным повышением точности отдельных слоёв, что может улучшать качество при ограниченной разрядности ценой увеличения размера файла. Модель предназначена только для исследований и разработок и распространяется по лицензии Apache 2.0.

Phi-4-reasoning — языковая модель Microsoft Research с открытыми весами, представленная в репозитории Unsloth. Это дообученная версия Phi-4: плотный декодерный Transformer с 14,1 млрд параметров, рассчитанный на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель дообучали на примерах рассуждений с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением. Модель предназначена для задач, где важны пошаговые рассуждения и компактное исполнение: решения математических задач, ответы на вопросы по естественным наукам, программирование и логические задачи. Основной язык применения — английский. Контекст составляет до 32 768 токенов; карточка описывает текстовую модель. Разработчик указывает, что модель ориентирована прежде всего на математические рассуждения и не проходила специальную оценку для всех возможных прикладных сценариев. Точность, безопасность и справедливость ответов следует проверять для конкретного применения, особенно в высокорисковых областях. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Sequelbox Qwen3-4B-Thinking-2507-DAG-Reasoning — экспериментальная специализированная языковая модель Sequelbox, созданная дообучением Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Она генерирует текст и предназначена для причинного анализа: выявляет связи между факторами, оценивает уверенность и формирует результат в виде структурированного ориентированного ациклического графа (DAG), представленного в JSON. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель подходит для анализа причин и следствий в программировании, науке, бизнесе, экономике, финансах, праве, логистике и управлении, а также для подготовки графов к визуализации или дальнейшей обработке. Для получения структурированного DAG следует явно запросить граф или анализ; модель также может ответить в обычном стиле Qwen3. Карточка описывает её как ранний экспериментальный выпуск и рекомендует проверять структуру выходных данных перед продуктивным использованием. Доступна по лицензии Apache-2.0.

MJPansa/DeepSeek-V4-Flash-0731-NVFP4 — общественная конверсия официальной модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной DeepSeek. Конверсия сохраняет архитектуру, токенизатор, DSpark/MTP-конфигурацию, механизм внимания, shared experts, router, head и прочие компоненты исходной модели, изменяя представление весов маршрутизируемых экспертов на NVIDIA-style NVFP4. Репозиторий не связан с DeepSeek или NVIDIA и не является их официальным продуктом. Модель предназначена для сложных задач программирования, разработки с агентами, работы с инструментами, автоматизации, терминальных сценариев, математики, Triton, CUDA/Nsight и научных задач. Она относится к MoE-архитектурам и содержит 43 основных transformer-слоя; в структуру включён модуль speculative decoding. В README не указаны общий и активный размер модели, поддерживаемые языки и точный перечень модальностей. Заявлен максимальный контекст до 250 000 токенов в протестированной конфигурации. Сильная сторона версии — компактное представление маршрутизируемых экспертных весов NVFP4 при сохранении исходных 4-битных значений и проверенной совместимости с vLLM на двух системах NVIDIA DGX Spark с tensor parallelism. Работоспособность подтверждена загрузкой и базовой генерацией через OpenAI-compatible API, но это не является сертификацией производительности; протестированный eager-режим показал низкую скорость декодирования. Для запуска требуется совместимая инфраструктура NVIDIA, распределённая конфигурация vLLM и специальное кодирование сообщений, поскольку Jinja-шаблон чата не включён. Лицензия — MIT.

Это текстовая языковая модель для генерации кода и помощи в программировании на Python. Она основана на Meta-Llama-3.1-8B-Instruct_CODE_Python_English_Asistant-16bit-v2 от Agnuxo, а GGUF-квантизации подготовлены mradermacher. Модель ориентирована на локальный запуск, генерацию и объяснение Python-кода, а также на сценарии научных исследований и разработки. В карточке указаны английский и испанский языки, а для обучения использовались датасеты jtatman/python-code-dataset-500k и Vezora/Tested-143k-Python-Alpaca. Модель имеет около 8 млрд параметров и распространяется в формате GGUF с различными вариантами квантизации i1-IQ и i1-Q размером примерно от 2,1 до 4,8 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать в качестве; некоторые конфигурации оптимизированы для ARM-процессоров. Размер контекста и точный набор поддерживаемых модальностей в карточке не указаны, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Лицензия — Apache-2.0.

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.

Agnuxo/Agente-Director-Qwen2-7Bron-Instruct_CODE_Python_English_GGUF_16bit — локальный чат-ассистент для генерации кода, опубликованный Франсиско Ангуло де ла Фуэнте под именем Agnuxo. По README, модель основана на Qwen2, имеет 7 млрд параметров и предназначена для запуска локально; в репозитории указаны веса GGUF в формате F16 и лицензия Apache-2.0. Модель помогает писать и обсуждать код на Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, а также работать с научными вычислениями и библиотеками NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow и JAX. README также заявляет навыки координации агентов через MCP и A2A и декомпозиции задач. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; контекст и подтверждённый перечень языков естественного языка в доступных данных не описаны. Указанные автором возможности не подкреплены результатами независимой оценки качества.

Darwin-180B-RSI — мультимодальная модель рассуждений семейства Darwin, разработанная VIDRAFT и оценённая FINAL-Bench. Она основана на Qwen3.8-Flash-Next с архитектурой Mixture-of-Experts и предназначена для диалогов, сложных задач по математике и естественным наукам, анализа изображений и разбора документов. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; в карточке заявлены поддержка корейского и английского языков, а также контекст 262 тыс. токенов. Разработчик описывает подход Recursive Self-Improvement: модель дообучалась на собственных ответах, прошедших проверку по эталонным ответам или исполняемым проверкам. В README заявлены высокие результаты на бенчмарках рассуждений, мультимодального понимания и структурированного вывода; эти показатели приведены издателем и зависят от протокола оценки. Модель поддерживает интерфейс вызова инструментов и предназначена для запуска через Transformers или vLLM. README указывает на длительные цепочки рассуждений, которые могут обрезаться при малом лимите генерации, и предупреждает, что модель может уверенно ошибаться; для оценки уверенности предлагается ZTC. Лицензия обозначена как other; родительская модель указана под Qwen Community License 1.0, но условия лицензии самой Darwin-180B-RSI в доступных данных не раскрыты.

o1-pro — модель из серии o1 от OpenAI, обученной с применением обучения с подкреплением для решения задач, требующих рассуждений перед ответом. Вариант o1-pro использует больше вычислительных ресурсов для более глубокого обдумывания ответа. Модель предназначена для сложных задач рассуждения и подготовки ответов на запросы пользователя. Доступный фрагмент карточки не описывает архитектуру, размер, поддерживаемые языки и длину контекста, поэтому эти характеристики не приводятся. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4 — квантованная и модифицированная версия модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen компании Alibaba. Сборка johnnyeric предназначена для исследовательских задач, включая интерпретируемость, изучение механизмов отказа, red teaming, оценку устойчивости и контролируемые эксперименты. Она также поддерживает диалоговые сценарии, рассуждения, вызов инструментов и обработку изображений вместе с текстом. Модель содержит 27 млрд параметров и использует плотную гибридную архитектуру с 64 слоями: 48 слоёв Gated DeltaNet с линейным вниманием и 16 слоёв с полным вниманием. В состав входят vision-language модуль и MTP-голова для speculative decoding. Основные характеристики включают контекст до 262 тысяч токенов, поддержку английского и китайского языков, а также динамическую смешанную точность NVFP4 и FP8: большая часть feed-forward слоёв хранится в 4-битном NVFP4, а чувствительные к точности компоненты и KV-кэш — в FP8. Это позволяет снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью при лучшем сохранении качества, чем при равномерном W4A4. Ключевое ограничение — удаление защитного направления отказа посредством abliteration: модель может выполнять вредоносные, незаконные и иные опасные запросы и практически не имеет встроенных защитных механизмов. Её не рекомендуется использовать напрямую в пользовательских или производственных системах без собственных средств модерации, безопасности и предотвращения злоупотреблений. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; применение также должно соответствовать законодательству и условиям лицензии базовой модели.

QwQ-32B-Preview — экспериментальная диалоговая языковая модель команды Qwen, размещённая в репозитории Unsloth как дообученная версия Qwen/QwQ-32B-Preview. Это причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, обученная на этапах предварительного обучения и последующего обучения. Она принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для математических рассуждений, программирования и диалоговых ответов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сильные стороны модели — аналитические способности и результаты в математике и программировании. Среди ограничений карточка отмечает неожиданное смешение языков, циклические рассуждения с длинными ответами без вывода, а также более слабые обыденные рассуждения и понимание языковых нюансов. При внедрении следует учитывать необходимость дополнительных мер безопасности.

Sky-T1-32B-Preview — 32-миллиардная плотная языковая модель NovaSky Team из Sky Computing Lab Калифорнийского университета в Беркли. Её дообучили на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct на 17 тысячах примеров с проверенными ответами по математике и программированию, а также на научных данных из работы Still-2. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и решения задач по математике, программированию и науке. В карточке приведены результаты оценивания на Math500, AIME2024 и LiveCodeBench-Easy; авторы сообщают о результатах на уровне o1-preview по математике и программированию. Архитектура — Qwen2ForCausalLM, поддерживаемый контекст — 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Результаты из карточки относятся к указанным тестам и не гарантируют сопоставимого качества на других задачах. Сведения о поддерживаемых языках ограничены меткой английского языка в метаданных.

Agnuxo публикует локальную GGUF-модель для генерации кода на основе Phi-3.5 Mini Instruct. Карточка описывает её как помощника для программирования и разговорного взаимодействия; модель можно запускать через Ollama, а формат файлов указан как GGUF F16. Количество параметров в доступных сведениях не приведено. Модель предназначена для генерации и помощи с кодом на Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, включая примеры научных вычислений и машинного обучения с NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow и JAX. Указаны также возможности координации агентных задач и интеграции с MCP и A2A. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества; заявленные в ней достижения и возможности не подтверждены независимыми данными.

Cerebrum-1.0-10.7B — плотная языковая модель семейства Mistral, разработанная AetherResearch. Это версия с увеличенной глубиной, полученная методом passthrough merge из Cerebrum-1.0-7b; исходная Cerebrum-1.0-7b основана на Mistral-7B-v0.1 и дообучена для задач рассуждения. Модель содержит 10,6 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для дальнейшего дообучения или использования как замена исходной версии на 7 млрд параметров. Она ориентирована на пошаговое решение задач, в том числе математических, логических и требующих планирования; README также описывает применение для задач на знания, мозгового штурма и творческой генерации. Для лучшего результата предлагается шаблон Alpaca с просьбой описать ход рассуждений. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Заявленные в README результаты сравнения относятся к версии Cerebrum-1.0-7b и не подтверждают автоматически аналогичную производительность версии 10.7B; кроме того, качество зависит от формулировки запроса и выбранного шаблона.

Shining Valiant 2 — чат-модель Valiant Labs на архитектуре Llama 3.1 Instruct, дообученная на базе Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; предназначена для диалога и следования инструкциям на английском языке. Обучение охватывало общие разговорные данные, технические знания и структурированные рассуждения. Модель ориентирована на вопросы по физике, химии, биологии, астрономии, наукам о Земле, информатике и теории информации, а также на инженерные задачи и логический анализ. В карточке отмечены возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Llama 3.1. Как и другие большие языковые модели, она может давать неточные ответы; заявленная специализация на технических темах не гарантирует корректность рассуждений или выводов.

Shining Valiant 2 — чат-модель Valiant Labs, дообученная на базе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она принимает текст и генерирует текст, используя формат инструкций Llama 3.1 Instruct. Модель рассчитана на диалог, ответы на технические вопросы и структурированные рассуждения, особенно в естественных науках, инженерии и информатике. Для обучения использованы наборы sequelbox/Celestia для технических знаний, sequelbox/Spurline для сложных рассуждений и sequelbox/Supernova для общего диалога. В README заявлены улучшения в логике и структурированном рассуждении, а также в физике, химии, биологии, астрономии, науках о Земле, информатике и теории информации. Метаданные указывают английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии llama3.1; применение требует соблюдения условий лицензии Llama 3.1.

Atom-Olmo3-7B — языковая модель VANTA Research для диалога и совместного решения задач. Она создана дообучением Olmo-3-7B-Instruct с помощью LoRA и ориентирована на итеративное обсуждение идей, структурированный анализ и понятные образовательные объяснения. Модель содержит 6,9 млрд параметров, использует архитектуру Olmo3 и формат Safetensors; для диалога доступны текстовые входы и выходы. В карточке указана рекомендуемая длина контекста 4096 токенов, тогда как метаданные каталога указывают native context в 65536 токенов. Модель подходит для мозговых штурмов, объяснения сложных понятий, обобщения исследований и структурирования решений. Она рассчитана прежде всего на английский язык и может отвечать чрезмерно подробно; скорость генерации, по заявлению карточки, ниже примерно в пять раз по сравнению с более компактными специализированными моделями. Модель наследует ограничения знаний и возможные смещения базовой модели, поэтому факты следует проверять. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование.

sasa2000/MobileLLM-R1.5-950M-heretic — текстовая авторегрессионная модель на архитектуре Llama 4 Text, основанная на facebook/MobileLLM-R1.5-950M и изменённая методом abliteration. Она предназначена для генерации ответов на математические, научные и программные задачи, включая рассуждения и написание кода на Python и C++; автор исходной MobileLLM-R1.5 — Meta, а этот вариант опубликован пользователем sasa2000. Модель содержит около 1,2 млрд параметров по метаданным каталога (в README для исходной версии указано 949 млн), принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Карточка сообщает о меньшем числе отказов в тесте, чем у исходной модели, после abliteration; это не делает её универсальным чат-ботом. Для работы нужны Transformers и совместимый tokenizer. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке репозитория; конкретные права и ограничения в предоставленных данных не раскрыты.

OpenResearcher-30B-A3B — дообученная языковая модель для агентского глубокого исследования, разработанная командой OpenResearcher на базе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-Base-BF16. Модель обучали на 96 тысячах примеров OpenResearcher-Dataset с диалогами длиной более 100 ходов; датасет создан дистилляцией GPT-OSS-120B с использованием браузерных инструментов. Архитектура — Nemotron-H с причинным декодером. В метаданных указаны 1,9 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для многошагового поиска и синтеза информации, а также длительных исследовательских диалогов. Карточка сообщает о результате 54,8% на BrowseComp-Plus; это заявление разработчиков и оно само по себе не гарантирует аналогичного качества в других условиях. Для работы с внешними источниками требуется подходящая интеграция инструментов: наличие интерфейса вызова инструментов в метаданных не означает, что браузер входит в комплект модели. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; лицензия — MIT.

s1.1-32B-GGUF — квантизированная версия языковой reasoning-модели s1.1-32B, разработанной командой simplescaling и опубликованной в формате GGUF пользователем brittlewis12. Базовая модель создана на основе Qwen2.5-32B-Instruct и дообучена на 1 000 примерах из датасета s1K с использованием reasoning traces из DeepSeek-R1. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и решения задач, требующих многошагового рассуждения, включая математические и научные вопросы. Поддерживает английский язык, работает с текстом и использует шаблон запросов ChatML. Архитектурный тип указан как qwen2; размер модели — 32B параметров. Модель поставляется в GGUF, что подходит для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, в том числе на устройствах Apple при наличии достаточных ресурсов. Размер контекста в README не указан. К заявленным сильным сторонам относятся улучшенная способность к рассуждению по сравнению с исходной s1 и возможность test-time scaling с помощью budget forcing. В приведённых оценках модель показывает 95,4% на MATH500, 63,6% на GPQA-Diamond, 60,0% на AIME2025 I и 56,7% на AIME2024; результаты получены с применением budget forcing, поэтому они могут не отражать стандартный режим использования. Ограничения включают отсутствие данных о поддерживаемых языках помимо английского, модальностях помимо текста, размере контекста, требованиях к памяти и производительности. Лицензия — Apache-2.0.

Dingdust/VibeThinker-3B-heretic — производная модель на 3,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-Coder-3B. В карточке описана как версия VibeThinker-3B, ориентированная на проверяемые рассуждения; она предназначена для решения сложных задач по математике, программированию и STEM, а также для диалогов и следования инструкциям. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; модель работает с текстом, а нативный контекст составляет 131 072 токена. В README описаны постобучение по этапам SFT и обучения с подкреплением с проверяемыми наградами, а также результаты на математических и программных бенчмарках. Суффикс heretic и приведённые метрики отказов указывают на ослабление отказов модели; её следует оценивать отдельно для конкретных сценариев использования. Репозиторий распространяет веса в safetensors по лицензии MIT.

AceReason-Nemotron-7B — языковая модель NVIDIA для рассуждений в математике и программировании. Это плотная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, построенная на базе DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-7B и обученная с помощью обучения с подкреплением. Она предназначена для решения математических задач, генерации и анализа кода в диалоговом формате; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README приведены результаты на AIME 2024 и 2025, а также на LiveCodeBench. Для математических запросов разработчики рекомендуют просить пошаговое рассуждение и заключать ответ в \boxed{}, для задач по коду приводятся отдельные инструкции. В карточке указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в файлах репозитория. Модель ориентирована на английский язык.

Qwenstein 2.5 32B Instruct — объединённая автором maldv языковая модель на архитектуре Qwen2 для диалогов и генерации текста. Она создана методом нормализованной интерполяции денойзированных преобразований Фурье и объединяет Qwentile2.5-32B-Instruct, Sky-T1-32B-Preview, 32B-Qwen2.5-Kunou-v1 и QwQ-32B-Preview-IdeaWhiz-v1 поверх Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов, решения задач рассуждения и работы с математической записью; в карточке отмечены хорошие возможности LaTeX. Автор приводит пример, где модель распознаёт правильность предложенного решения задачи о мерных вёдрах, но сама не находит его сразу, что показывает возможную нестабильность рассуждений. Доступны веса в формате safetensors; README также упоминает варианты GGUF, GGUF-imat и EXL2 4.2 bpw. Лицензия — Apache-2.0.