I.13Симуляция, моделирование и открытие нового

Skywork o1 Open-Llama-3.1-8B — разговорная языковая модель команды Skywork компании Kunlun Inc., дообученная на базе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с данными для пошагового рассуждения. Это плотная причинно-следственная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов и решения задач, требующих рассуждений: математических и логических задач, планирования, самопроверки, вопросов на здравый смысл, а также задач программирования. Разработчики описывают трёхэтапное обучение, включающее обучение рефлексивным рассуждениям, обучение с подкреплением и планирование; заявленные улучшения основаны на результатах бенчмарков, приведённых в карточке модели. Модель распространяется в формате safetensors. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому конкретные условия использования следует проверять в лицензии репозитория. Разработчики предупреждают о возможных непредсказуемых рисках и просят не развёртывать модель в интернет-сервисах без соответствующей проверки безопасности.

Cerium-Qwen3-R1-Dev — компактная плотная языковая модель, разработанная prithivMLmods на базе Qwen/Qwen3-0.6B и дообученная на наборах для программирования, математики и научных рассуждений, включая данные rStar-Coder и примеры трасс рассуждений DeepSeek R1. Модель содержит около 508 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат весов safetensors; длина контекста — до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации кода и объяснений, решения математических и научных задач, технического диалога и создания структурированных материалов. Она может формировать LaTeX, Markdown, JSON, CSV и YAML. Карточка заявляет поддержку нескольких языков программирования и ориентирует модель на разработчиков, преподавателей и исследователей, а метаданные указывают английский язык. Модель рассчитана на работу при ограниченных вычислительных ресурсах. Среди ограничений карточка отмечает слабую пригодность для творческого письма и обычного общения, а также то, что контекст может быть недостаточен для анализа нескольких документов или целой кодовой базы. Лицензия — Apache-2.0.

Reflection-Llama-3.1-70B-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели Reflection-Llama-3.1-70B на базе mattshumer/ref_70_e3. Базовая архитектура относится к семейству Llama и связана с Meta Llama 3; квантизацию выполнила Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, особенно задач, требующих сложного рассуждения, самопроверки и корректировки ответа. Модель имеет размер 70 миллиардов параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей; поддерживаемые языки в README не указаны. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит в формате GGUF. Рекомендуемыми названы варианты Q4_K_M как сбалансированный по качеству и размеру, а также Q5_K_M и Q5_K_S с очень малой потерей качества. Малые варианты могут заметно снижать качество, а старые форматы Q4_0 и Q5_0 не рекомендуются по сравнению с современными альтернативами. Для работы рекомендуется использовать системную инструкцию, задающую рассуждение внутри тегов <thinking>, итог внутри <output> и исправления внутри <reflection>; также указаны рекомендуемые temperature 0,5 и top_p 0,95. Ограничениями являются большой объём файлов и высокие требования к ресурсам, особенно для вариантов с высокой точностью. Модель распространяется по лицензии llama3.1; дополнительные условия лицензии в README не приведены.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная DeepSeek и дообученная на Qwen2.5-Math-7B с использованием примеров рассуждений, созданных DeepSeek-R1. Она предназначена для генерации текста и диалогов с акцентом на решение математических задач, программирование и другие задачи, требующие многошагового рассуждения. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет 131 072 токена. В README указана максимальная длина генерации 32 768 токенов для описанных оценок. Модель поддерживает чат; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение. Модель компактнее исходного DeepSeek-R1 и показывает сильные результаты в приведённых бенчмарках для дистиллированных моделей. Это не универсальная гарантия качества: ответы могут содержать ошибки, а рекомендации по настройке следует сверять с полной карточкой модели. Лицензия — MIT.

Qwen3.8-27B-NInfer — мультимодальная модель для генерации текста и работы с изображениями, основанная на Qwen3.8-27B от команды Qwen. Версия подготовлена разработчиком Neroued и преобразована в нативный формат артефактов NInfer с расширениями для Vision, MTP и спекулятивного декодирования DFlash2. Модель предназначена для диалогов, текстовой генерации, рассуждений, решения математических и научных задач, а также анализа изображений и визуальных вопросов. В карточке заявлены высокие результаты на IFBench, AIME 2025 и 2026, GPQA-Diamond, ERQA и RealWorldQA. Артефакт содержит квантизированные Q4/Q5-проекции, а эмбеддинги токенов и выходная голова используют q8_g32_fp16; размер файла составляет около 19,03 ГиБ. Поддерживаются текстовые и визуальные входы, а также видео согласно руководству NInfer. В примерах запуска указан контекст до 240 000 токенов, однако конкретные возможности зависят от конфигурации среды. Модель рассчитана на локальный запуск через NInfer и требует 64-разрядный Linux, NVIDIA GeForce RTX 5090 с архитектурой sm_120a, CUDA Toolkit 13.1 или новее и сборку NInfer не ниже указанной в карточке. Файл не является совместимым с Transformers, Safetensors или GGUF. Использование ограничено форматом NInfer и специализированным оборудованием, поэтому переносимость ниже, чем у универсальных моделей. Лицензия — Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-NEO-CODER-GGUF — это набор моделей в формате GGUF на базе Qwen3.8-27B, первоначально разработанной Qwen / Alibaba Cloud. Некорректированные и оптимизированные для программирования веса предоставлены DavidAU, а сборка и упаковка выполнены Solstice-AI. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, агентные сценарии, сложное алгоритмическое проектирование, математические рассуждения и задачи, связанные с SWE-bench. Также заявлена поддержка обработки изображений через отдельный мультимодальный vision-проектор mmproj-BF16.gguf. Основная модель имеет размер 27B параметров и поставляется в вариантах квантования от Q4_K_M до Q8_0; рекомендуемый Q4_K_M занимает около 16,81 ГБ. Заявлены контекст до 131 072 токенов, языки English и Chinese, управление интенсивностью рассуждений через reasoning_effort, детерминированный XML-вызов инструментов и поддержка Multi-Token Prediction для speculative decoding. Для ускорения вывода доступны MTP-модели и DSpark drafter; README заявляет ускорение speculative decoding до 1,8 раза. Сильные стороны модели — специализация на программировании, поддержка многофайлового рефакторинга, инструментального взаимодействия, мультимодального ввода и нескольких уровней точности. Ограничения включают значительные требования к памяти, зависящие от выбранного квантования, а также необходимость совместимого программного обеспечения и отдельных компонентов для vision и speculative decoding. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tri-21B-Think-Preview — промежуточный чекпойнт языковой модели Trillion Labs, дообученный на базе Trillion Labs Tri-21B для рассуждений по инструкциям и работы с инструментами. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Transformer Decoder, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA; в ней около 20,1 млрд параметров и 40 слоёв. Контекст составляет 32 768 токенов, с YaRN заявлено расширение до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов, пошагового решения задач и ответов на сложные вопросы, в том числе по математике и естественным наукам. Она рассчитана прежде всего на английский, корейский и японский языки; для других языков качество может снижаться. Это промежуточная версия: авторы указывают, что финальный вариант — Tri-21B-Think. Для запуска с vLLM и SGLang поддержка, согласно карточке, ещё готовится. Лицензия — Apache-2.0.

BAAI_AREX-Base-GGUF — это квантизированная версия модели AREX-Base, разработанной BAAI и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp и метода imatrix. Модель ориентирована на агентские сценарии, глубокое исследование, рассуждения, работу с инструментами и задачами с длинным контекстом. В карточке также указана поддержка англоязычных данных и мультимодальный профиль image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых типах изображений и способах их обработки не приведены. Доступны варианты с точностью от BF16 до низкобитных квантов, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, IQ4, Q3 и Q2. Размер файлов варьируется примерно от 44,48 до 244,31 ГБ; многие варианты разбиты на несколько частей. Более крупные квантизации сохраняют высокое качество, а компактные требуют меньше оперативной памяти, но могут заметно уступать по качеству. В метаданных модель помечена как mixture-of-experts и связанная с Qwen3.5, но точные параметры архитектуры, число экспертов, размер контекста и количество параметров не указаны. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, koboldcpp, Jan AI и Text Generation Web UI. Для работы требуется использовать указанный шаблон промпта с тегами ролей и началом блока рассуждений. Лицензия — Apache-2.0. В README не приведены результаты тестирования, ограничения по аппаратному обеспечению, сведения о безопасности или подробная документация по мультимодальным возможностям, поэтому практическое качество следует оценивать отдельно для выбранной квантизации и сценария.

Continual AI 2.0B (Reasoning Infused v2) — языковая модель с открытыми весами от Continual AI Research, построенная на архитектуре Mistral. Репозиторий содержит около 1,7 млрд параметров в формате safetensors; README указывает 1,83 млрд параметров, 28 слоёв, Grouped-Query Attention и SwiGLU. Контекст модели составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, многошаговых рассуждений, решения математических и логических задач, а также генерации кода. В карточке заявлены механизмы непрерывного обучения, включая индексируемую память и адаптеры пластичности; README также заявляет снижение катастрофического забывания, но не приводит независимых подтверждений этих свойств. Метаданные отмечают возможности чата и работы с кодом. Указан английский язык. Модель можно загружать через Transformers как причинную языковую модель. Лицензия — Apache-2.0. Заявленные в README результаты на математических, логических и алгоритмических задачах описаны без достаточных деталей о методике оценки, поэтому их следует считать заявлениями авторов, а не независимой оценкой качества.

netcat420/DEFUNCT-EXPERIMENT2_2 — слитая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/Qwen2.5-Math-7B с добавлением весов DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Qwen2.5-Coder-Scholar-7B-Abliterated-MFANN-Slerp-Unretrained. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; состав базовых моделей указывает на сценарии с математическими рассуждениями и программированием. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Языки обучения или поддерживаемые естественные языки в доступных данных не определены. Это экспериментальный merge, поэтому качество и устойчивость поведения могут отличаться от исходных моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Parm-2-CoT-14B-16k-o1-QwQ — языковая модель Pinkstack, дообученная на базе Microsoft Phi-4 для рассуждений и генерации текста. Она ориентирована на диалоги, решение математических задач, ответы на вопросы, требующие многошагового анализа, и программирование. В карточке указано, что модель обучалась на датасете amphora/QwQ-LongCoT-130K; архитектура репозитория обозначена как LlamaForCausalLM, веса доступны в формате safetensors. Размер модели — 14,1 млрд параметров, контекст — 16 384 токена. Модель поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Автор отмечает высокие результаты на отдельных тестах рассуждений, математики и знаний, но приводит низкий результат IFEval и связывает его с постоянным пошаговым рассуждением. Для устойчивых результатов рекомендуется низкая температура; иногда модель может завершить рассуждение без итогового ответа. Лицензия — MIT.

DeepSeek-MOE-4X8B-R1-Distill-Llama-3.1-Deep-Thinker-Uncensored-24B-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU. Она основана на объединении четырёх Llama-настроек с технологиями рассуждения DeepSeek и предназначена для общего применения, творческого письма, ролевых сценариев, мозгового штурма, решения логических задач, загадок и многошаговых проблем. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: заявлены четыре активируемых эксперта по 8B параметров, при этом размер модели составляет около 24,9B параметров. Указана поддержка английского языка, контекст до 128K токенов и формат GGUF для локального запуска. Модель может генерировать рассуждения и варианты решений, причём их активация и глубина зависят от запроса, температуры и других параметров. Рекомендуется использовать контекст не менее 4096 токенов, температуру примерно 0–0,8 для стабильной работы и повторный штраф 1,02–1,07; для более глубоких и разнообразных рассуждений автор допускает значительно более высокую температуру. К сильным сторонам относятся выраженная способность к многошаговому решению задач, генерации идей, созданию сюжетов и относительно стабильной работе при различных настройках. Ограничениями являются возможная непредсказуемость, чрезмерно длинные или неуместные рассуждения, необходимость иногда повторно запускать генерацию, а также риск появления рассуждений в основном ответе. Модель позиционируется как uncensored и может создавать материалы для взрослых, сцены ужасов и нецензурную лексику, поэтому она подходит не для всех аудиторий. Лицензия модели — Apache-2.0. Для работы требуется шаблон чата Llama 3 Instruct, Command-R или автоматически загружаемый шаблон Jinja, содержащийся в квантизации.

GPT-6 Luna Pro — вариант GPT-6 Luna от OpenAI, работающий с параметром reasoning.mode, установленным в pro. Он предназначен для получения более качественных ответов на сложные задачи. README описывает его как ту же базовую модель GPT-6 Luna с режимом рассуждения pro. Доступные данные не содержат сведений об архитектуре, размере, контексте, языках или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text, однако README не описывает работу с изображениями.

Guru-7B — модель генерации текста на базе Qwen2.5-7B, представленная авторами работы «Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective». Она предназначена для диалоговых сценариев и решения задач рассуждения в разных областях, включая математику и программирование. В опубликованных результатах приведены оценки на AIME24 и MATH500 для математики, а также LiveCodeBench для кода. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; формат весов — safetensors, для работы заявлена библиотека Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое. README приводит результаты отдельных бенчмарков, однако они не гарантируют качество на других задачах.

Parable-Granite-4.1-8B-Claude-Fable-5-GGUF — языковая модель AnkitAI, дообученная на базе IBM Granite 4.1 8B. Модель создана для многошаговых агентных сценариев: планирования, использования инструментов, работы с терминалом, программирования, отладки и рассуждений. Обучение проводилось на трассировках реальных сессий Claude Fable 5 и GPT-5.5, включая блоки рассуждений и взаимодействие с инструментами, а не на синтетических вопросах и ответах. Модель предназначена для генерации текста на английском языке и распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio; также доступна полноточная версия для vLLM, Transformers и дальнейшего дообучения. Выпуск содержит 8 миллиардов параметров и варианты квантования от Q4_K_M до Q8_0. Рекомендуемая версия Q4_K_M занимает около 4,8 ГБ и требует примерно 6 ГБ RAM или VRAM. В README указан контекст оценки 1 024 токена, а в примере llama-cpp-python используется контекст 8 192 токена. Ответы модель начинает с блока <think>, который рекомендуется удалять перед показом пользователю. К сильным сторонам относятся специализация на агентных задачах, программировании и терминальных сценариях, локальный офлайн-запуск и небольшой объём памяти для 8B-модели. На опубликованном тестовом разбиении дообученная модель показала test loss 0,617 против 2,030 у базовой Granite 4.1 8B; при строгой качественной проверке 20 из 34 ответов были полностью корректными, а 32 — корректными или частично корректными. Ограничения включают англоязычную специализацию, необходимость самостоятельно обрабатывать блоки рассуждений и отсутствие завершённого результата оценки function calling BFCL V3 из-за ограничения GPU-бюджета. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Phi-4-Reasoning-Vision-15B — мультимодальная модель Microsoft, дообученная на базе Phi-4-Reasoning. Она объединяет плотную языковую архитектуру Phi-4 с визуальным энкодером SigLIP-2 через промежуточное слияние признаков: изображения преобразуются в визуальные токены и передаются языковой модели. Динамическое разрешение поддерживает до 3600 визуальных токенов на изображение, а контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для понимания изображений с возможностью пошаговых рассуждений. Она решает математические и научные задачи по изображениям, анализирует диаграммы, графики, таблицы и документы, распознаёт текст, описывает сцены, локализует объекты и элементы интерфейса. В задачах, требующих рассуждений, может формировать развернутый ход решения; для задач восприятия обычно отвечает напрямую. Подходит для визуальных помощников и агентов, работающих с графическим интерфейсом. Модель обучена преимущественно на английском языке и англоязычных парах «изображение—текст», поэтому на других языках качество может снижаться. Возможны ошибки распознавания и фактические ошибки; перед применением в значимых сценариях необходима отдельная оценка. Разработчик не рекомендует использовать её для медицинской диагностики, юридических консультаций, финансового планирования и решений, влияющих на жизненные возможности людей. Лицензия — MIT.

natfii/Qwen3.6-27B-VLM-Cascade — мультимодальная модель рассуждений и работы с изображениями, созданная natfii на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Модель дообучена по каскадному рецепту: SFT для запуска рассуждений, затем последовательное обучение с подкреплением по проверяемым результатам и on-policy дистилляция. Это полноточный контрольный вариант BF16 на 27 млрд параметров с гибридной архитектурой: 16 слоёв полного внимания и 48 слоёв линейного внимания; визуальный модуль сохранён и заморожен при дообучении. Модель предназначена для локальных сценариев с визуальными вопросами и ответами, сложными рассуждениями и агентным использованием инструментов. Режим пошагового рассуждения включается отдельно; по умолчанию модель отвечает без видимой цепочки рассуждений. В репозитории также есть MTP черновая голова для ускоренного спекулятивного декодирования NEXTN, которое влияет на скорость генерации, но не на её итоговый текст. Поддерживаются входы с текстом и изображениями, выход — текст. Карточка не сообщает длину контекста или набор поддерживаемых естественных языков. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Она не проходила полноценную оценку для производственного применения; автор предупреждает о возможном ухудшении визуального заземления после обучения на рассуждениях, склонности к повторным проверкам в режиме thinking и необходимости отдельно измерять эффективность MTP на целевой инфраструктуре.

ZDTaichu5.0-9B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия мультимодальной модели ZDTaichu5.0-9B, разработанной командой Zi Dong Tai Chu и преобразованной для использования с llama.cpp. Модель предназначена для понимания изображений, пространственного рассуждения, агентского взаимодействия с инструментами, задач embodied AI и анализа видео. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные, а заявленный контекст достигает 128K токенов (131 072). Указаны языки English и Chinese. В основе используется языковая модель Qwen3.5-9B и визуальный энкодер C-RADIOv4-H. Доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, Q4_0, Q3_K_M, IQ3_M и IQ3_XXS размером примерно от 3,94 до 9,53 ГБ. Для мультимодального режима требуется отдельный vision projector mmproj в формате BF16 размером 1,65 ГБ; для текстовых задач он необязателен. Модель можно запускать через llama.cpp и ускорять с помощью speculative decoding с совместимой draft-моделью DSpark. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой контекст, поддержка пространственного и визуального анализа, а также несколько вариантов квантизации для выбора компромисса между качеством и требованиями к памяти. Ограничения связаны с зависимостью мультимодального режима от совместимого runtime и projector, а поведение вызова инструментов зависит от серверной реализации и интеграции parser. Benchmark-показатели в README относятся к исходной модели TaichuAI/ZDTaichu5.0-9B, а не к данной GGUF-конверсии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-VL-7B-Chat — мультимодальная модель понимания изображений и текста, разработанная командой DeepSeek. Это версия с инструкционным дообучением на основе DeepSeek-VL-7B-Base; базовая модель использует языковую основу DeepSeek-LLM-7B-Base и гибридный визуальный энкодер SigLIP-L и SAM-B. Модель принимает изображения размером до 1024 × 1024 вместе с текстовыми запросами и формирует текстовые ответы. Модель предназначена для диалога по изображениям и решения задач визуально-языкового понимания: анализа логических диаграмм и веб-страниц, распознавания формул, чтения научной литературы, описания естественных изображений и понимания сложных сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Mungert/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF — GGUF-версия дообученной модели Qwen3.5-9B, ориентированной на рассуждения. Модель создана на базе Qwen/Qwen3.5-9B с использованием материалов, связанных с проектом Jackrong, библиотеки Unsloth и llama.cpp. Для обучения заявлены наборы данных с примерами рассуждений в стиле Claude Opus 4.6 и другие коллекции reasoning-данных. Модель предназначена для задач, требующих пошагового анализа: математики, текстовых задач, логической дедукции, общих знаний и выполнения инструкций. Во второй версии использовано около 14 000 образцов рассуждений с акцентом на более короткие и экономичные цепочки рассуждений, чтобы снижать вычислительные затраты без потери качества. Также приводятся результаты HumanEval и HumanEval+, которые используются как оценка переноса общих навыков рассуждения на программирование, а не как прямая цель обучения. Ключевая характеристика — размер базовой модели 9B и распространение в формате GGUF, удобном для запуска через совместимые инструменты локального инференса. В карточке указаны языки English, Chinese и Korean, а также тег image-text-to-text, однако подробности о мультимодальных возможностях, размере контекста и поддерживаемых форматах входных изображений не приведены. Ограничением является возможное снижение широких универсальных способностей из-за объема и направленности SFT-обучения; кодовая специализация также не была основной частью обучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Sonar Deep Research — исследовательская модель Perplexity для многоэтапного поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она самостоятельно ищет и читает источники, оценивает их и уточняет подход по мере сбора информации. Модель предназначена для углублённого исследования вопросов, требующих работы с несколькими источниками и последовательного обобщения найденных сведений. Данных о размере, архитектуре, поддерживаемых языках, длине контекста и лицензии в доступных материалах нет.

GRM-2.6-Opus — объединённая модель OrionLLM на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров. Она предназначена для сложных задач общего назначения: структурированных рассуждений, программирования, STEM-задач, диалога и многошаговой работы с агентами и инструментами. Модель использует текст и изображения на входе и формирует текстовые ответы; метаданные также указывают на интерфейс вызова инструментов. По заявлению разработчика, объединение с Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled усиливает структурированное рассуждение, работу с кодом и терминальными агентами по сравнению с GRM-2.6-Plus. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Длина контекста в предоставленных данных не указана.

Карточка модели inference-optimization/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-REAP-25-uniform на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — причинная языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen. Это модель типа Mixture of Experts с 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3,3 млрд; в архитектуре 128 экспертов, одновременно используются 8. Она предназначена для диалогов и сложных задач рассуждения, включая математику, науку, программирование, следование инструкциям и работу с инструментами. Модель поддерживает только режим рассуждения и имеет нативное контекстное окно 262 144 токена. В README отмечены улучшения в глубине рассуждений, общих возможностях и обработке длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Длинные рассуждения могут приводить к большому объёму вывода, а для высоких нагрузок на контекст требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует актуальную версию Transformers и описывает запуск через vLLM или SGLang.

NVIDIA Kimi-K2.7-Code NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Kimi-K2.7-Code, разработанной Moonshot AI. NVIDIA подготовила и оптимизировала эту сборку с помощью Model Optimizer для запуска на NVIDIA GPU; сама NVIDIA не является разработчиком исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и кода, научного программирования, агентного использования инструментов, работы с терминалом и решения задач программной инженерии. В зависимости от конфигурации сервинга она может возвращать естественно-языковые ответы, код, структурированный JSON, запросы вызова инструментов, инструкции для координации агентов и другие артефакты. Модель использует архитектуру Transformers с сетевой архитектурой DeepSeek V3 и механизмом Mixture-of-Experts: всего заявлен 1 трлн параметров, из которых 32 млрд активируются при обработке запроса. Поддерживаются текст, изображения и видео на входе, а также контекст длиной до 256 тысяч токенов; выход представлен текстом. Веса и активации линейных операторов внутри MoE-блоков преобразованы из INT4 через BF16 в формат NVFP4. Предусмотрен запуск через vLLM на NVIDIA Blackwell под Linux; тестирование выполнялось на NVIDIA B200. Сильные стороны модели — большой контекст, поддержка мультимодальных входных данных, задачи кодирования и агентного взаимодействия, а также готовая к инференсу NVFP4-квантизация для совместимого оборудования. При этом сведения об обучающих и тестовых данных, их размере и составе в основном не раскрыты, а NVIDIA не проводила обучение или тестирование для данного релиза Model Optimizer. Практическая производительность и безопасность требуют дополнительной проверки на данных конкретного сценария. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; также указана Modified MIT License для исходной модели Kimi-K2.7-Code.

Qwen3.8-27B-mlx-uniform-4bit — MLX-версия модели Qwen3.8-27B, подготовленная caslca на основе unsloth/Qwen3.8-27B. Модель преобразована в равномерный аффинный 4-битный формат с группами по 64 значения; заявленный размер — около 27 млрд параметров, объём весов — 15,13 ГБ. В сборку также включены 333 визуальных тензора, поэтому модель предназначена для сценариев image-text-to-text и поддерживает работу с текстом и изображениями. В README не указаны полный перечень языков и точное максимальное окно контекста, однако тесты проводились с ограничением до 262 144 токенов. Основные сценарии применения — агентное программирование, исследовательская работа, проектирование, математические задачи, генерация и анализ кода, а также базовое описание изображений. Для ускорения декодирования рекомендуется использовать отдельный MTP-компаньон caslca/Qwen3.8-27B-mlx-uniform-4bit-mtp-drafter; одобренная конфигурация предполагает MTP ON, среднюю интенсивность рассуждений и temperature 0,6. Модель ориентирована на запуск через MLX/Metal, в частности на системах Apple Silicon. К сильным сторонам относятся компактное 4-битное представление, поддержка визуального ввода, высокая производительность в проверенных тестах программирования и математики, а также сохранение качества при включённом предикторе MTP в большинстве проведённых сравнений. Результаты имеют ограничения: сравнение на MBPPPlus признано неокончательным, визуальная проверка была небольшой и не подтверждает качество на произвольных изображениях, OCR или сложных диаграммах, а отдельные тесты были exploratory и не заменяют широкую сертификацию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking — текстовая MoE-модель семейства ERNIE от Baidu, представленная в репозитории Unsloth как дообучение baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking. Она предназначена для генерации текста и сложных рассуждений: логических задач, математики, науки, программирования и академических вопросов, а также для работы с инструментами. В модели 21 млрд параметров всего, из которых для каждого токена активируются около 3 млрд; архитектура включает 28 слоёв, а длина контекста составляет 131 072 токена. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Карточка отмечает улучшенные рассуждения, использование инструментов и понимание длинного контекста; для сложных задач рекомендован режим с увеличенной длиной рассуждения. Для запуска описана поддержка Transformers версии 4.54.0 или новее, а также интеграции с FastDeploy и vLLM; парсеры рассуждений и вызовов инструментов для vLLM указаны как находящиеся в разработке. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Ares-Realm-Studios/Hy4-preview на Hugging Face совпадает с карточкой tencent/Hy4-preview, поэтому описание составлено по ней. Hy4 preview — языковая модель поколения Hy4, разработанная командой Tencent Hy. README описывает её как модель Mixture-of-Experts с 770 млрд параметров в основной части и 49 млрд активируемых параметров на токен; встроенный слой MTP предназначен для ускорения спекулятивного декодирования. Метаданные Hugging Face указывают архитектуру HYV4ForCausalLM, библиотеку Transformers, 33,9 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов; эти значения расходятся с характеристиками в README. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сложных задач: разработки и отладки программ, работы с документами и таблицами, анализа данных, создания прототипов игр и решения научных задач. В README также заявлены сценарии подготовки презентаций и финансовых моделей. Указанная в карточке лицензия — Apache-2.0. Это ранняя preview-версия. Известные ограничения — избыточно долгие рассуждения на сложных задачах и склонность чрезмерно перепроверять результат.

Hy4 preview — языковая модель поколения Hy4, разработанная командой Tencent Hy. README описывает её как модель Mixture-of-Experts с 770 млрд параметров в основной части и 49 млрд активируемых параметров на токен; встроенный слой MTP предназначен для ускорения спекулятивного декодирования. Метаданные Hugging Face указывают архитектуру HYV4ForCausalLM, библиотеку Transformers, 33,9 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов; эти значения расходятся с характеристиками в README. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сложных задач: разработки и отладки программ, работы с документами и таблицами, анализа данных, создания прототипов игр и решения научных задач. В README также заявлены сценарии подготовки презентаций и финансовых моделей. Указанная в карточке лицензия — Apache-2.0. Это ранняя preview-версия. Известные ограничения — избыточно долгие рассуждения на сложных задачах и склонность чрезмерно перепроверять результат.

Карточка модели thetechoddbug/Hy4-preview на Hugging Face совпадает с карточкой tencent/Hy4-preview, поэтому описание составлено по ней. Hy4 preview — языковая модель поколения Hy4, разработанная командой Tencent Hy. README описывает её как модель Mixture-of-Experts с 770 млрд параметров в основной части и 49 млрд активируемых параметров на токен; встроенный слой MTP предназначен для ускорения спекулятивного декодирования. Метаданные Hugging Face указывают архитектуру HYV4ForCausalLM, библиотеку Transformers, 33,9 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов; эти значения расходятся с характеристиками в README. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сложных задач: разработки и отладки программ, работы с документами и таблицами, анализа данных, создания прототипов игр и решения научных задач. В README также заявлены сценарии подготовки презентаций и финансовых моделей. Указанная в карточке лицензия — Apache-2.0. Это ранняя preview-версия. Известные ограничения — избыточно долгие рассуждения на сложных задачах и склонность чрезмерно перепроверять результат.

Falcon-H1R-7B — языковая модель Technology Innovation Institute, предназначенная для рассуждений и генерации ответов. Она построена на Falcon-H1-7B-Base и дообучена методом supervised fine-tuning на длинных цепочках рассуждений, а затем усилена обучением с подкреплением GRPO. Модель имеет причинную декодерную архитектуру, сочетающую Transformer и Mamba2, и содержит 6,4 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. В README заявлена специализация на математике, программировании, следовании инструкциям и общей логике; модель также поддерживает диалоговый режим. Основной язык — английский, при этом заявлена многоязычная поддержка. Для использования указаны Transformers, vLLM и SGLang. Модель может выводить ход рассуждений перед итоговым ответом; для уменьшения повторов README рекомендует настраивать параметры повторения и присутствия. Лицензия — Falcon-LLM License.