I.13Симуляция, моделирование и открытие нового

unsloth/Phi-4-reasoning-GGUF — GGUF-версия модели Phi-4-reasoning, разработанной Microsoft Research и подготовленной для распространения Unsloth. Это открытая модель с весами, дообученная на базе Phi-4 с использованием supervised fine-tuning на наборах трасс рассуждений и reinforcement learning. Обучающие данные были ориентированы на математику, естественные науки, программирование, безопасность и Responsible AI. Модель представляет собой плотный decoder-only Transformer с 14 млрд параметров и поддерживает текстовые входы, предпочтительно в формате чата. Длина контекста составляет 32k токенов, заявленный язык — английский. Модель генерирует ответы, включающие блок рассуждений и последующее резюме, поэтому подходит для задач, требующих пошагового анализа, решения математических и научных задач, а также написания и анализа кода. К сильным сторонам относятся специализация на reasoning-задачах и сочетание сравнительно компактного размера с возможностями Phi-4. Ограничения включают поддержку только текстовой модальности, ориентацию на английский язык и необходимость корректного шаблона запуска: для включения рассуждений в llama.cpp требуется параметр --jinja. README не содержит полной информации о характеристиках конкретного квантования GGUF, включая его вариант и требования к памяти. Модель распространяется по лицензии MIT.

SC117 публикует квантованные GGUF-сборки Agents-A1-Uncensored-MTP-APEX — агентной модели InternScience на архитектуре Qwen3.5-35B-A3B с 35 млрд параметров и MoE. В выпуск включены слой Multi-Token Prediction для ускорения генерации и BF16-проектор изображений для мультимодального режима. Модель принимает текст, а при подключении проектора — изображения, и генерирует текстовые ответы; заявлены агентные сценарии, научные рассуждения, поиск и вызов инструментов. Сборки используют смешанную квантизацию APEX с несколькими уровнями сжатия. README приводит запуск в llama.cpp, vLLM и SGLang и указывает контексты до 131 072 токенов в примере llama.cpp и до 262 144 в примере vLLM. Выпуск основан на InternScience/Agents-A1, дополнен поведенческой LoRA, слоем MTP и квантованием; лицензия Apache-2.0. Адаптация снижает склонность к отказам, поэтому ответы могут заметно отличаться от исходной модели; качество и скорость зависят от выбранного уровня квантизации и оборудования.

TeichAI Gemma 4 31B it Claude Opus Distill — мультимодальная модель диалогового семейства Gemma 4, созданная дообучением unsloth/gemma-4-31B-it с помощью Unsloth на наборах траекторий рассуждений Claude Opus и Sonnet. Она предназначена для диалогов и задач, требующих многошагового анализа: генерации и отладки кода, научных рассуждений, синтеза исследовательских материалов и выполнения инструкций. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration; модель работает с текстом и изображениями, поддерживает режим рассуждений и использует формат safetensors. В метаданных основная задача указана как image-text-to-text. README описывает вариант с высоким уровнем усилий рассуждения и рекомендует более новую версию v2, отмечая улучшения качества данных и шаблона чата в v2. Модель рассчитана на применение с Transformers и поддерживает переменное разрешение изображений. Карточка не сообщает размер контекстного окна и перечень поддерживаемых естественных языков, поэтому эти характеристики здесь не уточняются. Лицензия — Apache-2.0. Качество и стабильность текущей версии могут уступать v2; заявленные возможности в коде, науке и исследованиях в README не сопровождаются приведёнными здесь количественными результатами оценки.

Locutusque разработала Hyperion-3.0-Mistral-7B-alpha — языковую модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученную на 200 тысячах примеров набора Hyperion-v3.0 на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель генерирует текст и предназначена для диалогов, ответов на сложные вопросы и рассуждений в научных и технических областях. Её можно применять для генерации и анализа кода, математических и логических задач, обучения по естественным наукам и медицине, а также для понимания медицинских текстов. Карточка указывает английский язык; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов может быть непоследовательным из-за различий в форматировании и качестве разметки обучающих данных. Модель склонна выполнять любые запросы; для корпоративного применения автор рекомендует дополнительное обучение с DPO.

Карточка модели biennequants/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Карточка модели shaffhausen/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Карточка модели stgallenquants/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели, разработанный rico03 на базе Qwen3.6-27B от команды Qwen. Модель дообучена примерно на 14 тысячах трасс рассуждений Claude 4.6 Opus и предназначена для генерации текста с акцентом на структурированное рассуждение. Модель ориентирована на сложные задачи, программирование и математику. Заявлены более компактный стиль рассуждений на простых запросах и глубокая пошаговая декомпозиция на трудных задачах, при сохранении возможностей базовой модели в кодинге и математике. Поддерживаются английский и мультиязычные сценарии. Архитектура основана на Qwen3.6-27B; точный размер контекста в README не указан, а пример запуска использует контекст 8192 токена. Модель доступна в вариантах квантизации от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 10 до 28,6 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти и качеством. Формат совместим с llama.cpp, Ollama, LM Studio и другими GGUF-совместимыми средами. Ограничения включают возможную потерю качества при сильной квантизации, а также отсутствие в README независимой оценки именно этих GGUF-вариантов; приведённые бенчмарки относятся к базовой Qwen3.6-27B. Указана лицензия Apache 2.0, при этом релиз также обозначен как предназначенный для исследований и личного использования.

meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8 — это версия DeepSeek-R1 с блочным квантованием весов в формат INT8. Исходная модель DeepSeek-R1 разработана DeepSeek AI и предназначена для задач рассуждения, включая математику, программирование и другие сложные интеллектуальные сценарии. Она обучалась с применением крупномасштабного reinforcement learning и демонстрирует способности к самопроверке, рефлексии и построению длинных цепочек рассуждений. В данной версии веса исходного BF16-чекпойнта преобразуются в INT8 с использованием блочных масштабов для блоков размером 128×128. README не содержит точных сведений о числе параметров, архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста и мультимодальности. Для инференса предусмотрена интеграция с SGLang и требуется конфигурация с динамическим квантованием активаций и методом blockwise_int8. По приведённым результатам на A100 квантованная версия показала 95,8% на GSM8K и 87,1% на MMLU, а пропускная способность составила 4450,02 запросов в секунду против 3342,29 у BF16-варианта, что соответствует приросту до 33%; при этом заявлена отсутствие потери точности. Ограничения связаны с необходимостью совместимого оборудования и программного стека, а также с тем, что результаты приведены для конкретной конфигурации. Лицензия — MIT.

Hyperion Medium Preview — языковая модель M4-ai, дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 на наборе Hyperion. Это плотная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и ответов на сложные вопросы, в том числе по научным темам, а также для генерации кода, математических и логических рассуждений и понимания медицинских текстов. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель может применяться в обучающих помощниках по науке, медицине, математике и информатике, в технических диалоговых системах и для помощи с программированием. Карточка отмечает, что разнообразие данных, форматирование и качество разметки могут приводить к непоследовательным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenAI o3 Pro — модель семейства o, обученная с подкреплением рассуждать перед ответом и решать сложные задачи. По сравнению с o3 она использует больше вычислений на этапе рассуждения, чтобы давать более последовательные ответы. Модель предназначена для сложных запросов, где полезны многоэтапное рассуждение и тщательная проработка ответа. Данных о размере, модальностях, поддерживаемых языках, длине контекста и лицензии в предоставленной карточке нет.

OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Карточка модели schwyzquant/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Карточка модели shaffhausenquant/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

TeichAI разработала эту диалоговую MoE-модель на основе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, дообучив её на наборе примеров рассуждений Claude Sonnet 4.5 с высоким уровнем reasoning. Модель предназначена для генерации текста, сложных рассуждений, программирования и научных задач; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан размер 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык; отдельные сведения о других поддерживаемых языках не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Дообучение на синтетических примерах рассуждений может влиять на стиль и точность ответов; карточка не приводит независимых оценок качества. Применимость к задачам за пределами программирования и науки отдельно не описана.

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.

KeawGPT — языковая модель KordAI с архитектурой Qwen3 и примерно 3,7 млрд параметров, дообученная на базе KordAI/KeawGPT-Base. Она предназначена для генерации ответов и рассуждений на английском языке по STEM-дисциплинам — математике, физике, инженерии и информатике — и философии, включая логику, этику и анализ аргументов. Модель поддерживает диалог и структурированные вызовы инструментов, например для поиска в интернете и выполнения кода, если приложение умеет обрабатывать вызовы и передавать результаты обратно модели. Контекст — до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель подходит для объяснения технических понятий, разбора задач и концептуальных вопросов, а также для использования в агентных сценариях с инструментами. Она может допускать фактические и логические ошибки, особенно в многошаговых доказательствах и узкоспециальных темах, и выдумывать цитаты или источники. Вызов инструментов требует соответствующей реализации в приложении. Модель не предназначена для критически важных решений или профессиональных медицинских, юридических и финансовых консультаций. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF — это GGUF-версия плотной языковой модели Qwen3.8-27B, подготовленная HauhauCS. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, агентских сценариев, а также обработки изображений и видео при использовании отдельного BF16-проектора. Указаны поддержка английского, китайского и других языков, а также мультимодальный режим image-text-to-text. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя, скрытый размер 5120, FFN-размер 17408, словарь на 248 320 токенов, 48 слоёв Gated DeltaNet и 16 слоёв gated attention. Она сохраняет встроенный механизм NextN/MTP и дополнительно поставляется с профилем HauhauCS FastMTP 32K для ускорения спекулятивного декодирования. Нативный контекст составляет 262 144 токена и может быть расширен до 1 000 000. Доступны квантизации от Q8_K_P до IQ2_M; для изображений и видео требуется отдельный vision projector. Вариант Aggressive ориентирован на прямые ответы, минимальную вводную часть и отсутствие отказного поведения, что может быть полезно для свободного исследования, автоматизации и сценариев, где важна максимальная отзывчивость. При этом отсутствие защитных отказов повышает риски при работе с вредоносными или чувствительными запросами, а для критически важных длинноконтекстных агентских задач автор рекомендует более сбалансированный вариант. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ring-lite — лёгкая открытая языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), разработанная командой inclusionAI на основе inclusionAI/Ling-lite-base-1.5. Модель предназначена для сложных задач рассуждения и генерирует текст в формате чата. В метаданных указаны 794,8 млн параметров, библиотека Transformers и контекст 32 768 токенов; README описывает вариант Ring-lite с 16,8 млрд общих и 2,75 млрд активных параметров и контекстом 128 тыс. токенов, поэтому эти характеристики могут относиться к разным версиям или представлениям модели. Модель обучалась с использованием дистилляции знаний и обучения с подкреплением. Она предлагает режимы с выводом рассуждений и без него; в README приведены результаты оценок по математике и программированию, включая AIME и LiveCodeBench. Указанные языки — китайский и английский. Модель распространяется по лицензии MIT.

Falcon-H1R-7B-GGUF — языковая модель для рассуждений, разработанная Technology Innovation Institute (TII) на основе Falcon-H1-7B-Base. Это авторегрессионная decoder-only модель с гибридной архитектурой, объединяющей Transformers и Mamba2. Модель обучалась с применением supervised fine-tuning на длинных цепочках рассуждений и последующего обучения с подкреплением методом GRPO. Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач, программирования, следования инструкциям и задач общей логики. В README заявлена поддержка английского и многоязычного использования. Для запуска предусмотрен формат GGUF и совместимость с llama.cpp; рекомендуются temperature 0.6, top-p 0.95 и до 65536 новых токенов, что указывает на ориентацию на длинные рассуждения. Сильной стороной модели являются результаты на ряде тестов рассуждений, включая высокие показатели на AIME24, HMMT25, AMO-BENCH и MATH500, а также конкурентные результаты в программировании и общих задачах. При этом приведённые бенчмарки не гарантируют аналогичное качество в конкретных прикладных сценариях, а подробные сведения о размере контекстного окна, точном варианте квантования GGUF и ограничениях по языкам в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Falcon-LLM License; условия доступны по ссылке, указанной разработчиком.

OpenThinker-7B — языковая модель, разработанная командой OpenThoughts и дообученная на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с использованием набора OpenThoughts-114k. Она предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих рассуждений, в том числе математических задач, научных вопросов и задач по программированию. Данные OpenThoughts-114k получены методом дистилляции DeepSeek-R1. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания по математике, научным вопросам и программированию; в отдельных тестах модель превосходит Bespoke-Stratos-7B, но уступает DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Доступна под лицензией Apache 2.0.

Phi-4-reasoning — открытая по весам языковая модель Microsoft Research, дообученная на базе Phi-4 с помощью supervised fine-tuning на примерах цепочек рассуждений и обучения с подкреплением. Она предназначена для диалоговых генеративных приложений, где важны рассуждения и логика, а также ограничены вычислительные ресурсы или допустимая задержка. Основные области обучения и оценки — математика, наука и программирование; модель рассчитана прежде всего на английский язык. Модель использует плотный декодерный Transformer архитектуры Phi-3 с 14,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. При инференсе рекомендуется ChatML-шаблон; для более сложных запросов авторы советуют выделять больше токенов на генерацию. Модель может ошибаться и не проходила оценку для всех прикладных сценариев, поэтому ответы следует проверять, особенно при использовании в задачах с высокими последствиями. Лицензия — MIT.

Step-3.5-Flash-REAP-149B-A11B — сжатая методом REAP версия языковой модели Step-3.5-Flash, созданная авторами проекта REAP. Это причинная разреженная MoE-модель для диалогов и генерации текста. Она предназначена для программирования, математических рассуждений, вызова инструментов и агентных сценариев. По README, в модели 149 млрд параметров, из которых на каждом токене активируются около 11 млрд; она содержит 45 слоёв и 216 экспертов, из которых выбираются 8 на токен. Контекст составляет 262 144 токена. Карточка заявляет сокращение объёма памяти на 25% и близкую к исходной модели производительность; для запуска указана совместимость с vLLM. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык. Лицензия в README обозначена как Apache 2.0, тогда как метаданные Hugging Face содержат значение «other», поэтому условия распространения следует сверить с файлами лицензии репозитория. README описывает однократное прореживание экспертов без последующего дообучения, поэтому производная классифицирована как сжатие, а не fine-tuning.

General-Reasoner-Qwen3-14B — языковая модель TIGER-Lab, дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B-Base для развития рассуждений в широком круге областей. Она предназначена для ответов на вопросы и решения задач, требующих анализа, включая математику, программирование, физику, химию, финансы и гуманитарные дисциплины. Для обучения использованы более 230 тысяч проверяемых вопросов из веб-источников и модельный верификатор; README описывает подход как обучение без промежуточного этапа supervised fine-tuning. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, 14 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает о результатах на разнообразных бенчмарках рассуждений, но не приводит здесь подробных численных оценок.

JOSIE-1.1-4B-Thinking — плотная языковая модель с 3,7 млрд параметров, разработанная Gökdeniz Gülmez на основе Qwen3-4B-Thinking-2507. Это полновесное дообучение для многошаговых рассуждений, математики, научно-технических задач и творческого письма. Модель поддерживает чат и генерацию текста; в карточке указана работа с 13 языками, включая русский, английский, испанский, французский, немецкий, китайский и японский. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов, а README — до 65 536 токенов, поэтому заявленная длина контекста расходится между источниками. Модель предназначена для решения логических задач, математических вычислений, технического анализа и работы с длинными документами. В описании заявлены последовательные рассуждения и прямой стиль ответов без излишней угодливости. Лицензия — MIT. Модель не имеет встроенной фильтрации контента и может выдавать неподходящие ответы. Результаты в узкоспециализированных областях могут быть нестабильны; критически важные ответы следует проверять. README также предупреждает, что для вывода требуется достаточно мощное оборудование.

Locutusque/NeuralHyperion-2.0-Mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная разработчиком Locutusque на Hyperion-v2.0 и дополнительно с помощью DPO на предпочтениях Capybara. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на сложные вопросы, диалогов и рассуждений в научно-технических областях, генерации кода, математических задач и понимания медицинских текстов. В README заявлена поддержка английского языка; метаданные также отмечают задачи, связанные с кодом и химией. Качество ответов может быть непоследовательным из-за различий в форматировании и качестве разметки обучающих данных; результаты оценки в карточке пока не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — модель, разработанная Jackrong на базе Qwen3.5-9B. Она дообучена методом Supervised Fine-Tuning с использованием LoRA и данных, полученных дистилляцией рассуждений из взаимодействий с Claude-4.6 Opus, а также дополнительных наборов данных для reasoning, науки, следования инструкциям и математики. В обучении использовалась библиотека Unsloth. Модель предназначена для решения сложных задач, требующих структурированного пошагового анализа, планирования, проверки ограничений и формулирования подробных ответов. Она обучена использовать формат рассуждений в тегах <think> и затем выдавать итоговый ответ, при этом автор стремился сократить избыточные повторения и повысить эффективность рассуждений. Указаны языки английский, китайский и корейский; размер базовой модели — 9B параметров. В README модель описана как текстовая, хотя в метаданных pipeline указан image-text-to-text. Сильными сторонами являются компактный размер, акцент на структурированное reasoning и применение к научным, математическим и общим инструкционным задачам. Ограничения включают отсутствие опубликованных сведений о размере контекстного окна, количественных результатах бенчмарков и фактической поддержке изображений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724 — инструктивная модель для программирования от DeepSeek, основанная на DeepSeek-Coder-V2-Base. Это модель архитектуры DeepSeek-V2 с разреженной MoE-архитектурой; в карточке Hugging Face указано 18,1 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Семейство DeepSeek-Coder-V2 обучалось на дополнительных 6 трлн токенов и предназначено для генерации и дополнения кода, математических рассуждений и диалогового взаимодействия. Модель подходит для написания и редактирования кода, заполнения пропусков между фрагментами программы, ответов на технические вопросы и вызова инструментов через интерфейс функций. README сообщает о поддержке 338 языков программирования для семейства, но не уточняет поддержку естественных языков конкретной версии. Для запуска полной версии в формате BF16 README указывает на необходимость восьми GPU с 80 ГБ памяти каждая. В репозитории используется Transformers и формат safetensors; лицензия обозначена как «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия в карточке модели.

DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera-GGUF — GGUF-версия 671-миллиардной языковой модели DeepSeek-TNG R1T2 Chimera, разработанной командой TNG Tech из Мюнхена и распространяемой в формате Unsloth Dynamic 2.0. Модель создана методом Assembly of Experts на основе трёх моделей DeepSeek: R1-0528, R1 и V3-0324. Архитектура — трансформер DeepSeek-MoE; точные сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не указаны. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, включая математические и другие сложные интеллектуальные запросы. По заявлению разработчиков, она примерно на 20% быстрее обычной R1 и более чем вдвое быстрее R1-0528, при этом превосходит R1 в ряде тестов, включая GPQA и AIME-24. По сравнению с первой R1T Chimera она обеспечивает более стабильное использование токенов рассуждений и более высокие интеллектуальные показатели. Ограничения включают более слабые результаты на сложных бенчмарках по сравнению с R1-0528, большую сдержанность в ответах относительно R1T и отсутствие рекомендации для интенсивных сценариев с function calling из-за влияния родительской модели R1. Модель выпущена 2 июля 2025 года. В README указана лицензия MIT; также пользователям предлагается учитывать рекомендации по ответственному использованию моделей DeepSeek и требования EU AI Act.

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