I.13Симуляция, моделирование и открытие нового

MathCoder2-Llama-3-8B-GGUF — это квантованные GGUF-версии модели MathCoder2-Llama-3-8B, разработанной MathGenie и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и ориентирована прежде всего на математические и программные задачи, включая решение задач, написание и анализ кода. В качестве источника данных указан набор MathGenie/MathCode-Pile. Модель основана на семействе Llama 3 и содержит 8 миллиардов параметров. Она работает с текстом и заявлена для английского языка. Доступны варианты от исходных весов F16 до квантований Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Файлы подготовлены с использованием llama.cpp и imatrix; предусмотрено локальное использование, в том числе через LM Studio. Сильной стороной является специализация на математике и коде, а также широкий выбор квантованных вариантов: высококачественные сборки занимают около 6–9 ГБ, а более компактные — примерно 3,7–5 ГБ. Ограничения включают снижение качества на низких уровнях квантования, неизвестные в представленном README размер контекста и подробные результаты оценки, а также отсутствие заявленной поддержки языков кроме английского. Указана лицензия Apache-2.0.

Severian разработал Nexus-IKM-Mistral-Instruct-v0.2-7B — разговорную языковую модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель дообучена на экспериментальном наборе Internal Knowledge Map в течение трёх эпох; для обучения использовалась фазовая методика, последовательно акцентирующая системный контекст и инструкции. Модель предназначена для генерации ответов, рассуждений и синтеза информации из разных областей знаний. Её можно применять для многошагового решения задач, поиска связей между дисциплинами и подготовки междисциплинарных идей; заявленные в карточке способности не подтверждены количественными оценками. Контекст составляет до 32 768 токенов. Указана лицензия MIT.

Mungert/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B-GGUF — это GGUF-версия Tongyi DeepResearch, разработанной командой Tongyi Lab. Исходная модель представляет собой агентную большую языковую модель с архитектурой Mixture of Experts: 30 млрд общих параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена. Данная сборка создана с помощью llama.cpp и предназначена для локального запуска и генерации текста; в метаданных указаны библиотека Transformers, задача text-generation и английский язык. Модель ориентирована на длительные многошаговые задачи поиска и анализа информации, включая агентные сценарии, работу с веб-источниками и глубокое исследование. Она совместима с парадигмами ReAct и IterResearch Heavy, причем последняя использует масштабирование вычислений на этапе вывода для повышения качества. В исходной карточке заявлены высокие результаты на ряде агентных поисковых бенчмарков, включая Humanity’s Last Exam, BrowserComp, GAIA и FRAMES. Ключевое преимущество этой версии — возможность запуска в формате GGUF через llama.cpp, а также примененная автором сборки настройка квантования с повышением точности отдельных важных слоев. Это может улучшать точность при ограниченной разрядности, особенно для MoE-моделей, но увеличивает размер файла. Ограничениями являются возможные потери качества из-за квантования, зависимость производительности от аппаратного обеспечения и отсутствие в README сведений о размере контекста, конкретных вариантах квантования и мультимодальных возможностях. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

MMOPD/Qwen3-1.7B-OT3-2ep — плотная языковая модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров, дообученная командой проекта MMOPD на OpenThoughts3-1.2M. Это версия после двух эпох обучения, созданная как модель для рассуждений и как отправная точка для разработки специализированных моделей и экспериментов с дистилляцией. Модель использует формат чата Qwen3 и перед ответом выдаёт блок рассуждений; заявлены задачи по математике, программированию и научным вопросам. Контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов с пошаговыми рассуждениями, решения математических задач, написания и анализа кода, а также ответов на научные вопросы. В README приведены результаты на AIME, LiveCodeBench, IFEval и IFBench; показатели версии 1,7B ниже, чем у указанной там модели 4B. Для использования рекомендуются формат чата Qwen3, включённый режим thinking и сэмплирование вместо жадной генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QwQ-32B — reasoning-модель семейства Qwen от команды Qwen, основанная на Qwen2.5-32B и дообученная с supervised fine-tuning и reinforcement learning. Это плотная причинная языковая модель на 32 млрд параметров для генерации текста и диалогов, рассчитанная на сложные задачи, где полезны рассуждения, в частности решение математических задач и ответы на трудные вопросы. Поддерживает интерфейс вызова инструментов. Архитектура Qwen2 использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в QKV attention; в модели 64 слоя и grouped-query attention с 40 головами Q и 8 головами KV. README заявляет контекст до 131 072 токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов. Для входов длиннее 8 192 токенов README рекомендует включать YaRN; статическое масштабирование в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Модель описана как конкурентоспособная с другими reasoning-системами, но конкретные результаты оценки в карточке не приведены. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает английский язык. Для снижения повторов README рекомендует не использовать жадное декодирование и настраивать параметры sampling; при повышении presence penalty возможны смешение языков и небольшое снижение качества. Лицензия — Apache-2.0.

FairyR1-14B-Preview — языковая модель с рассуждениями, разработанная PKU-DS-LAB на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Это плотная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; в обучении особое внимание уделено математике и программированию. Указанная в метаданных длина контекста — 131 072 токена. Модель создана с помощью дообучения отдельных математического и кодового экспертов на дистиллированных цепочках рассуждений с последующим объединением их весов. В README приведены результаты на AIME 2024 и 2025, LiveCodeBench и GPQA-Diamond; они отражают тестирование авторов и не гарантируют аналогичного качества на других задачах. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT-i1-GGUF — это квантизированная модель в формате GGUF, созданная на основе Nextorage/Llama-3.1-Swallow-8B-OpenMath-FT. Квантизацию выполнил mradermacher; исходная модель дообучена на наборе данных nvidia/OpenMathInstruct-1. Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач, работы с математическими инструкциями и генерации кода. В метаданных указана поддержка японского языка. Архитектура относится к семейству Llama 3.1, размер базовой модели — 8 миллиардов параметров; модель работает только с текстом, а сведения о максимальном контексте в README отсутствуют. Предоставляется набор вариантов квантизации с разным соотношением размера, скорости и качества, включая IQ- и Q-форматы. В README отмечены Q4_K_M как быстрый рекомендуемый вариант и Q4_K_S как оптимальный по размеру, скорости и качеству, тогда как некоторые низкобитные варианты имеют заметные ограничения по качеству. Лицензия указана как llama3.

barozp/Qwen3.8-27B-Opus-Distill — плотная мультимодальная модель на 27 млрд параметров, созданная дообучением Qwen/Qwen3.8-27B с помощью LoRA и последующим объединением адаптера с базовыми весами. Разработчик обучал её на наборах примеров рассуждений, связанных с Claude Opus, чтобы улучшить решение многошаговых задач. Модель работает с текстом и изображениями; базовая модель также поддерживает анализ видео. Vision tower и голова MTP перенесены из базы без изменений. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений и задач, где полезны рассуждения, например ответов на научные вопросы и решения задач с выбором ответа. В опубликованных разработчиком тестах ARC-Challenge и GPQA показали прирост относительно базовой модели, а результаты MMLU и языкового моделирования остались примерно на прежнем уровне. Сравнения выполнены в конкретном режиме оценки и не гарантируют аналогичного улучшения во всех сценариях. Лицензия — Apache-2.0. Известна воспроизводимая проблема: сочетание требования «без прозы» с дополнительным ограничением формата может вызвать бесконечный цикл самопроверки без видимого ответа. Для этой версии разработчик рекомендует не комбинировать такие ограничения или увеличить бюджет генерации; в README указана исправленная версия v2.

Sonar Pro Search — агентная поисковая система Perplexity, доступная исключительно через API OpenRouter. Режим Pro Search предназначен для углублённого поиска, рассуждений и анализа.

GarrulusMarcoro-7B-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Garrulus и mlabonne/NeuralMarcoro14-7B. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; в репозитории веса представлены в формате Safetensors, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README описано объединение методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0. README не уточняет языки обучения, специальные предметные области или гарантии качества для конкретных сценариев. Результаты бенчмарков не гарантируют аналогичную точность на пользовательских задачах.

Nemotron-Orchestrator-8B — языковая модель на основе decoder-only Transformer, разработанная NVIDIA и Университетом Гонконга для координации инструментов и экспертных моделей при решении сложных многошаговых задач. Она дообучена на Qwen/Qwen3-8B методом GRPO и содержит около 7,6 млрд параметров; нативный размер контекста — 40 960 токенов. Модель предназначена для агентных сценариев с несколькими ходами: выбора и вызова инструментов, включая поиск и выполнение кода, а также передачи задач другим языковым моделям. В карточке заявлены обучение с учётом точности, стоимости, задержки и предпочтений пользователя и способность работать с незнакомыми наборами инструментов. Основной указанный язык — английский. По данным карточки, на Humanity’s Last Exam модель набрала 37,1%; также заявлены результаты на FRAMES и τ²-Bench. Эти показатели приведены разработчиками и сами по себе не гарантируют аналогичное качество в конкретном приложении. Модель предназначена для исследований и разработок; распространяется по лицензии NVIDIA.

Poseidon-Reasoning-1.7B — компактная языковая модель для генерации текста, дообученная prithivMLmods на Qwen/Qwen3-1.7B. Для обучения использована выборка из первых 70 тысяч записей датасета Poseidon-Reasoning-5M. Модель предназначена для математических, научных и связанных с программированием рассуждений, решения задач и выполнения инструкций. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, 1,7 млрд параметров и контекст до 40 960 токенов. Она принимает текст и может выдавать объяснения и структурированные ответы, включая Markdown, Python, LaTeX и таблицы. Карточка заявляет многоязычные возможности базовой Qwen3; метаданные карточки указывают английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана на задачи с чёткой постановкой и умеренной сложностью: помощь в математике и естественных науках, пошаговое решение задач и написание кода с ограничениями. Она не предназначена для широкой непринуждённой беседы и может уступать в творческом письме, эмоциональных ответах и неструктурированных спекулятивных рассуждениях.

InternScience/Agents-A1-Q4_K_M-GGUF — квантизированная версия агентной модели Agents-A1, разработанной командой InternScience. Модель относится к классу Mixture-of-Experts и имеет около 35 млрд параметров; вариант Q4_K_M предназначен для более экономичного локального запуска. Базовая модель Agents-A1 поддерживает генерацию текста, работу с инструментами и, согласно заявленным тегам, мультимодальные сценарии с изображениями, однако точные сведения о поддерживаемых форматах и языках в предоставленных данных не указаны. Модель предназначена для долгих многошаговых задач, поиска и анализа информации, инженерных и научных исследований, выполнения инструкций, общего агентного взаимодействия и вызова внешних инструментов, включая API, интерпретаторы кода и поисковые системы. Она ориентирована на декомпозицию сложных задач, планирование, адаптацию по промежуточным результатам, научное рассуждение и соблюдение подробных многоусловных инструкций. Среди сильных сторон заявлены конкурентоспособные результаты в ряде агентных, научных и исследовательских бенчмарков при существенно меньшем размере по сравнению с крупнейшими моделями. К ограничениям относятся возможное снижение качества из-за квантизации Q4_K_M, а также отсутствие в предоставленном README точных данных о размере контекстного окна, языках, поддерживаемых мультимодальных входах и системных требованиях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-R1-0528 — обновлённая версия reasoning-модели DeepSeek R1, разработанная командой DeepSeek AI. Модель ориентирована на задачи, требующие глубокого рассуждения: математику, программирование, общую логику и решение сложных аналитических задач. Также заявлены улучшения в function calling, снижении частоты галлюцинаций и сценариях vibe coding. По сравнению с предыдущей версией модель использует более глубокий процесс рассуждения и увеличенные вычислительные ресурсы на этапе постобучения. Максимальная длина генерации составляет 64K токенов. В README не указаны архитектура, общее число параметров, поддерживаемые языки и мультимодальные возможности; приведённые оценки относятся преимущественно к текстовым запросам. Сильными сторонами являются заметный рост результатов на математических, кодовых и логических бенчмарках, включая AIME, LiveCodeBench, SWE Verified и Codeforces. При этом результаты зависят от конкретной задачи: например, показатель SimpleQA у новой версии ниже, чем у предыдущей. Модель распространяется по лицензии MIT.

ShiningValiant3 — дообученная Valiant Labs модель генерации текста на архитектуре GPT-OSS-20B с MoE. Она предназначена для научных рассуждений, проектирования систем искусственного интеллекта, решения сложных задач, общего и творческого reasoning, а также диалогов и следования инструкциям. В карточке указаны наборы данных с примерами рассуждений DeepSeek R1 0528; модель использует формат промпта gpt-oss-20b и обычно рекомендуется высокий уровень reasoning. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и 1,6 млрд параметров; доступен формат safetensors, а в README отмечены веса bf16 и возможность локального запуска на настольных и мобильных устройствах, а также быстрого серверного инференса. Основной язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README позиционирует её для открытого использования; практические результаты зависят от сценария и вычислительных ресурсов, особенно при использовании bf16.

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 — предварительная версия мультимодальной модели Google Gemini 2.5 Pro. Она предназначена для сложных задач рассуждения, программирования, математики и науки. В карточке указаны способности к рассуждению, но подробности об архитектуре, размере и длине контекста не приведены. Модель ориентирована на сценарии, где требуется разбирать запрос и формировать содержательный ответ, включая помощь с кодом и решение математических задач. Метаданные классифицируют её как image-text-to-text, однако README не уточняет поддерживаемые типы входных данных. Условия лицензии в доступных сведениях не описаны.

Atom-80B — диалоговая языковая модель VANTA Research, дообученная на базе Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct для совместной работы с человеком. Это пятая модель проекта Atom, ориентированного на модели с дружелюбным и ориентированным на сотрудничество стилем общения. Модель использует архитектуру Qwen3 Next с разреженной схемой Mixture of Experts (MoE); в метаданных указано 2,3 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Работает с текстом и предназначена для генерации ответов в формате диалога. Модель подходит для совместного мозгового штурма, синтеза исследовательских материалов, объяснения технических тем, обсуждения кода и творческого решения задач. Разработчик заявляет о сильных сторонах в многошаговых рассуждениях, совместном выполнении задач и устойчивом стиле общения. README не приводит результаты независимых оценок качества, поэтому фактические утверждения следует проверять; модель не предназначена для принятия решений с высокими ставками без контроля человека и не должна заменять медицинскую, юридическую или финансовую консультацию. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-R1-Llama-8B-F32-GGUF — текстовая генеративная модель семейства Llama, основанная на DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B. Она предназначена для решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в том числе математических задач, программирования и ответов на сложные вопросы. В карточке описаны варианты весов GGUF в форматах BF16, F16 и F32; размер файла F32 составляет 32,1 ГБ. Модель генерирует текст и поддерживает рассуждения с самопроверкой и рефлексией. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README называет её квантизированной версией, однако перечисленные файлы представлены в BF16, F16 и F32; конкретная степень квантизации не уточняется.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-Flash-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

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 FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Instruct-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

GRaPE 2 Flash — мультимодальная модель семейства GRaPE, разработанная под брендом SLAI (Skinnertopia Lab for Artificial Intelligence). Это дообученная версия Qwen3-VL-8B-Thinking с архитектурой Qwen3-VL; в карточке указано около 9 млрд параметров. Модель принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы. Она рассчитана на развертывание на потребительском оборудовании и предлагает режимы управления глубиной рассуждений. Основные сценарии — программирование, задачи по науке, технике, инженерии, искусству и математике, логические рассуждения и структурированное решение задач, в том числе с визуальными данными. Доступные языковые метки охватывают английский, китайский, французский, немецкий, испанский, японский, корейский, португальский, русский и арабский. Обучающие данные закрыты; в карточке нет результатов бенчмарков, поэтому качество на конкретных задачах следует проверять отдельно. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0.

Orca-4B-Thinking — языковая модель для диалогов и задач, требующих многошаговых рассуждений. Согласно README, модель разработана на основе Qwen3-4B и дообучена в стиле DeepSeek-R1 на наборах OpenThoughts-114k и Mixture-of-Thoughts; метаданные связывают её с Qwen/Qwen3.5-4B. Карточка описывает причинную плотную архитектуру Qwen3, а метаданные указывают 3,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации развёрнутых рассуждений и ответов в математике, программировании, естественных науках и головоломках, а также для следования инструкциям и работы с инструментами. README сообщает о режиме Thinking и приводит оценочные результаты бенчмарков, поэтому заявленные улучшения производительности не следует считать независимой проверкой. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский и китайский языки по тегам метаданных. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели LUTingYu/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B — плотная языковая модель семейства Qwen3, разработанная DeepSeek. Это версия Qwen3 8B, дообученная на цепочках рассуждений DeepSeek-R1-0528; число параметров составляет 7,6 млрд. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с акцентом на многошаговые рассуждения, математику, программирование и логические задачи. В метаданных указаны интерфейс для вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. По описанию разработчика, модель улучшает результаты Qwen3 8B на AIME 2024 и сопоставима с Qwen3-235B-thinking в этой оценке. README также отмечает пригодность для академических исследований рассуждающих моделей и разработки компактных моделей. Модель принимает и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Лицензия — MIT, допускающая широкое использование в соответствии с её условиями.

FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B — языковая модель NVIDIA с открытыми весами, дообученная методом ProRL на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Это плотная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для генерации текста и решения задач, требующих многошаговых рассуждений: математических задач, программирования, научных вопросов, логических головоломок и следования инструкциям. По данным карточки, она улучшила результаты базовой модели на ряде математических, кодовых и логических тестов. Модель работает с текстом; в метаданных указана поддержка английского языка. Карточка описывает её как модель для исследований и разработок. Распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая не допускает коммерческое использование.

Карточка модели roskosmos19/Whale-4B-Thinking на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-4B-Thinking, поэтому описание составлено по ней. Orca-4B-Thinking — языковая модель для диалогов и задач, требующих многошаговых рассуждений. Согласно README, модель разработана на основе Qwen3-4B и дообучена в стиле DeepSeek-R1 на наборах OpenThoughts-114k и Mixture-of-Thoughts; метаданные связывают её с Qwen/Qwen3.5-4B. Карточка описывает причинную плотную архитектуру Qwen3, а метаданные указывают 3,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации развёрнутых рассуждений и ответов в математике, программировании, естественных науках и головоломках, а также для следования инструкциям и работы с инструментами. README сообщает о режиме Thinking и приводит оценочные результаты бенчмарков, поэтому заявленные улучшения производительности не следует считать независимой проверкой. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский и китайский языки по тегам метаданных. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели roskosmos19/Whale-4B-Thinking-2507 на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-4B-Thinking, поэтому описание составлено по ней. Orca-4B-Thinking — языковая модель для диалогов и задач, требующих многошаговых рассуждений. Согласно README, модель разработана на основе Qwen3-4B и дообучена в стиле DeepSeek-R1 на наборах OpenThoughts-114k и Mixture-of-Thoughts; метаданные связывают её с Qwen/Qwen3.5-4B. Карточка описывает причинную плотную архитектуру Qwen3, а метаданные указывают 3,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации развёрнутых рассуждений и ответов в математике, программировании, естественных науках и головоломках, а также для следования инструкциям и работы с инструментами. README сообщает о режиме Thinking и приводит оценочные результаты бенчмарков, поэтому заявленные улучшения производительности не следует считать независимой проверкой. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский и китайский языки по тегам метаданных. Лицензия — Apache-2.0.

Mungert/Jan-nano-128k-GGUF — это набор GGUF-квантизированных моделей Jan-Nano-128k, созданный Mungert на основе Menlo/Jan-nano с использованием llama.cpp. Модель предназначена для текстовой генерации и исследовательских задач, включая анализ научных статей и длинных документов, синтез информации из нескольких источников, сложные рассуждения и многошаговые диалоги. Указывается совместимость с серверами Model Context Protocol (MCP) и поддержка вызова инструментов при соответствующей конфигурации. Ключевая характеристика модели — нативное контекстное окно до 128 тысяч токенов, рассчитанное на работу с большими объёмами текста без типичной деградации качества при расширении контекста. Модель компактная, но точный размер параметров, архитектура и перечень поддерживаемых языков в карточке не указаны; заявлен английский язык. Доступны варианты GGUF-квантизации, причём автор применяет повышение точности отдельных важных слоёв для улучшения качества на низких уровнях битности, особенно для MoE-моделей, ценой увеличения размера файлов. Сильными сторонами являются длинный контекст, ориентация на глубокий анализ документов и возможность локального запуска через llama.cpp или vLLM. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного варианта квантизации, отсутствие подробных данных о ресурсах и точности, а также необходимость специальной настройки масштабирования RoPE и максимальной длины контекста при развёртывании. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.