I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Synthia-4-27B — мультимодальная диалоговая модель и персональный ИИ-ассистент, созданный Migtissera на основе Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная модель с 27 млрд параметров, дообученная на длинных агентных сессиях: обучение охватывало ответы ассистента и вызовы инструментов. Она рассчитана на продолжительные диалоги, работу с инструментами и многошаговые задачи — от планирования, исследований и творческой работы до программирования, отладки и анализа изображений. Поддерживает ввод изображений и видео, контекстное окно до 262 144 токенов и многошаговое предсказание токенов (MTP); дообучение проводилось на последовательностях длиной до 65 536 токенов. Для неё заявлены сохранение контекста и устойчивого стиля в длинных сессиях, а также переход между беседой и выполнением задач. Эти качества проверялись в агентной среде, но постоянную память между сессиями должен предоставлять хост-runtime. Опубликован объединённый чекпойнт BF16 в формате Safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0.

Virtuoso-Medium-v2 — языковая модель на 32 млрд параметров от Arcee AI для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на архитектуре Qwen2.5-32B и использует токенизатор Qwen; по карточке модели, её обучали дистилляцией логитов Deepseek-v3 на большом объёме данных, затем применяли слияние и DPO. Метаданные каталога обозначают связь с Qwen/Qwen2.5-32B как дообучение, поэтому происхождение модели указано как дообучение. Модель рассчитана на чат-ботов и виртуальных помощников, анализ данных и автоматизацию рабочих процессов, а также задачи в технических, научных и STEM-сценариях, включая код и математику. Контекст достигает 131 072 токенов. Модель поддерживает генерацию текста и имеет интерфейс для вызова инструментов. В карточке заявлены высокие результаты на ряде бенчмарков, однако конкретные численные результаты и условия оценки не приведены. База знаний может не охватывать события после июня 2024 года, а ответы могут содержать ошибки, предвзятость или вредный контент. Лицензия — Apache-2.0.

C4AI Command R 08-2024 — генеративная языковая модель, разработанная Cohere и Cohere For AI. Она предназначена для диалогов, рассуждений, суммаризации, ответов на вопросы и работы с поиском по документам (RAG); также умеет выбирать и вызывать инструменты в диалоговом интерфейсе. Модель использует авторегрессионную архитектуру Transformer с grouped-query attention, дообучена с учителем и на предпочтениях пользователей. В README указан размер 35 млрд параметров, а в метаданных — 32,3 млрд; длина контекста составляет 128K токенов. Модель принимает и генерирует только текст. Обучение охватывало 23 языка, оценка проводилась на 10; метаданные перечисляют английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский и арабский. Для вызова инструментов требуется использовать специальный шаблон диалога; отклонение от него может снизить качество. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование, также необходимо соблюдать политику допустимого использования C4AI.

Dolphin 2.9.1 Yi 1.5 34B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и командой Cognitive Computations. Это полновесное дообучение базовой модели 01-ai/Yi-1.5-34B с архитектурой семейства Llama и 33,9 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; для диалога используется шаблон ChatML. Контекст при обучении составлял 8 192 токена. Модель предназначена для инструктивных диалогов, написания и анализа кода, решения математических задач, вызова функций и начальных агентных сценариев. В карточке заявлена высокая податливость к запросам: авторы описывают Dolphin как uncensored и рекомендуют добавлять собственный слой выравнивания перед предоставлением модели пользователям. Модель обучалась в том числе на данных, сгенерированных GPT-4. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование. Модель может выдавать нежелательный или небезопасный контент; качество и безопасность результатов следует оценивать с учётом конкретного применения.

GigaChat 3.1 Lightning — компактная instruct-модель семейства GigaChat 3.1 от ai-sage. Это модель класса Mixture-of-Experts с архитектурой DeepSeek V3: 10 млрд параметров, из которых при генерации активны 1,8 млрд. В этой версии веса представлены в BF16; используются Multi-head Latent Attention для сокращения KV-кэша и Multi-Token Prediction, которое может ускорять декодирование. Контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для многоязычных диалогов и инструкций, рассуждений, программирования, вызова функций и развёртывания в прикладных продуктах. Карточка указывает поддержку русского и английского; обучающий корпус семейства охватывает 10 языков. Среди описанных сценариев — работа с поиском и цитированием, интерпретация кода с учётом файлов и диалоги с инструментами. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Разработчик сообщает об улучшениях на задачах математики, программирования и других сложных областях, а также о высокой скорости генерации; приведённые результаты зависят от бенчмарка и конфигурации оборудования. Лицензия — MIT. Модель может ошибаться, а заявленные характеристики скорости требуют подходящей инфраструктуры и поддержки MTP в используемом движке.

openai/gpt-oss-20b — открытая по весам языковая модель, разработанная OpenAI для задач рассуждения, агентных сценариев и универсального использования разработчиками. Она предназначена для локального запуска, специализированных решений и приложений, где важны сниженная задержка и умеренные требования к ресурсам, включая генерацию текста, вызов функций, веб-б browsing, выполнение Python-кода и Structured Outputs. Модель построена на архитектуре Mixture of Experts (MoE) и содержит 21 млрд параметров, из которых 3,6 млрд активны при обработке запроса. Она поддерживает настраиваемый уровень рассуждений — низкий, средний или высокий — и обучена работать с форматом ответов harmony, использование которого обязательно для корректной работы. Модель доступна для запуска через Transformers, vLLM, PyTorch/Triton, Ollama и LM Studio; благодаря квантованию весов MoE в формате MXFP4 она может работать примерно в пределах 16 ГБ памяти. К сильным сторонам относятся открытая настройка, возможность дообучения, агентные инструменты и гибкое управление балансом качества рассуждений и задержки. При этом модель является текстовой, а README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, результатах оценивания и ограничениях качества. Полная цепочка рассуждений доступна разработчику для отладки и повышения доверия, но не предназначена для показа конечным пользователям. Лицензия Apache 2.0 допускает свободное использование, модификацию и коммерческое развертывание.

Granite-4.0-H-Micro — компактная инструктивная языковая модель, опубликованная Unsloth и разработанная командой Granite компании IBM. В карточке указано 3 млрд параметров, а в метаданных репозитория — 2,6 млрд; модель основана на ibm-granite/granite-4.0-h-micro и дообучена на открытых инструктивных и синтетических данных с применением supervised fine-tuning, выравнивания с подкреплением и объединения моделей. Используется архитектура decoder-only с компонентами GQA, Mamba2, SwiGLU и RMSNorm; формат весов — Safetensors, библиотека — Transformers, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ассистентов и бизнес-приложений. Она следует инструкциям, поддерживает вызов инструментов и подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, заполнения пропусков в коде и многоязычного диалога. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Лицензия — Apache 2.0. Качество на многоязычных задачах может уступать английскому; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому её следует проверять и настраивать под конкретный сценарий.

Granite-4.0-Micro — компактная языковая модель IBM Granite Team для диалогов и следования инструкциям. Это модель на 3,4 млрд параметров с архитектурой GraniteMoeHybrid; она дообучена на базе Granite-4.0-Micro-Base с помощью инструкционных данных, синтетических примеров, выравнивания с подкреплением и объединения моделей. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в формате safetensors через Transformers. Модель предназначена для создания ассистентов и агентных систем, в том числе для корпоративных приложений. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, вызова инструментов и многоязычных диалогов. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Модель разработана IBM и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество на других языках может уступать английскому; ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными, поэтому для конкретного применения рекомендуется проверка и настройка.

Granite-4.1-3B — инструктивная языковая модель IBM Granite Team для диалогов и создания ИИ-ассистентов. Это дообученная версия Granite-4.1-3B-Base с 3,4 млрд параметров, построенная на плотном декодерном трансформере; метаданные указывают библиотеку Transformers и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для следования инструкциям и задач общего назначения, включая суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, программирование, заполнение пропусков в коде и многоязычный диалог. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; основная часть инструкционных данных — англоязычная. В карточке отмечены улучшения следования инструкциям, диалоговых возможностей и вызова инструментов после supervised fine-tuning и RL-выравнивания. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы; качество на других языках может уступать английскому, поэтому для прикладного использования нужны проверка и настройка под задачу.

Hermes 3 — универсальная диалоговая языковая модель Nous Research, дообученная на базе Meta Llama 3.1 70B. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 69,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; она принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык, а формат диалогов ChatML поддерживает системные инструкции и многоходовое общение. Модель предназначена для общего ассистирования: следования инструкциям, рассуждений, ролевых диалогов, генерации кода и работы с длинным контекстом. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов и структурированный вывод, в том числе ответы в JSON по заданной схеме. Это возможности генерации, а не отдельные pipeline-задачи. Модель распространяется по лицензии Llama 3. В карточке отмечены сильные стороны в диалогах, управляемости, вызове функций и генерации кода; качество может различаться по задачам, и заявленная конкурентоспособность основана на сравнении с Llama 3.1 Instruct.

K2-Horizon-32B — плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой K2HorizonForCausalLM, разработанная IFM. Модель содержит 31,2 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах, решения задач на рассуждение, программирование и сценариев с агентами. Для работы с чатом и вызовом инструментов предусмотрены соответствующие парсеры; основной pipeline-тег — text-generation. Модель поддерживает контекст до 524 288 токенов и опубликована в формате Safetensors для Transformers. В карточке указаны английский язык и открытая публикация обучающих данных, рецепта и кода обучения. Указанная лицензия — Apache-2.0. Для заявленного качества авторы рекомендуют высокий уровень рассуждений; для обслуживания описаны конфигурации vLLM и SGLang, включая использование двух ускорителей H200.

NVIDIA Kimi-K2.5-Thinking-Eagle3 — текстовая авторегрессионная модель, основанная на Moonshot AI Kimi-K2.5 и включающая Eagle3 для спекулятивного декодирования с Model Optimizer. В метаданных указаны архитектура Eagle3DeepseekV2ForCausalLM семейства Kimi-K2, 1,8 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем, AI-агентов и других приложений, а также для выполнения инструкций, диалога, генерации кода и рассуждений. Принимает текст и выдаёт текст. NVIDIA ориентирует её на системы с GPU NVIDIA; в README указаны TensorRT-LLM, Linux и совместимость с NVIDIA Blackwell. README заявляет возможность коммерческого и некоммерческого использования. Следует соблюдать NVIDIA Open Model License и условия Modified MIT License Kimi-K2.5. Для применения в конкретном сценарии нужна проверка на профильных данных; README также отмечает, что меры по снижению нежелательной предвзятости не указаны.

Карточка модели Arsh9210/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

Карточка модели Jasper022/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free), поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — разработанная NVIDIA мультимодальная модель семейства Nemotron Nano для понимания текста, изображений, аудио и видео. Она предназначена для корпоративных сценариев: ответов на вопросы и суммаризации мультимедийных материалов, транскрибации речи, анализа документов и GUI, а также для рабочих процессов с агентами. Модель поддерживает OCR, понимание речи и видео, плотные описания видео и извлечение информации из сложных деловых документов. Её можно применять в службе поддержки, медиа и развлечениях, обработке договоров и финансовых документов, а также в браузерных и почтовых агентах. В метаданных указана архитектура NemotronH_Nano_Omni_Reasoning_V3, тип dense и библиотека Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. README рекомендует начинать развёртывание с длины контекста 131072 токена на Spark, но это рекомендация по настройке, а не заявленный предел контекста. Модель улучшена с использованием Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. README сообщает о доступности для коммерческого использования, тогда как метаданные обозначают лицензию как other; перед внедрением следует проверить условия лицензии в карточке. Модель рассчитана на мультимодальные корпоративные задачи, но карточка не приводит количественных оценок качества.

Карточка модели LimitlessMindd/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

Карточка модели bibek32/NuExtract3 на Hugging Face совпадает с карточкой numind/NuExtract3, поэтому описание составлено по ней. NuExtract3 — мультимодальная модель NuMind с 4 млрд параметров для понимания документов. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-4B и использует архитектуру Qwen3.5 для обработки текста и изображений. Модель поддерживает многоязычные документы и может работать в режимах с рассуждением и без него. Модель извлекает сведения из документов по заданному JSON-шаблону и инструкциям, преобразует изображения документов в Markdown, распознаёт текст и структуру таблиц, а также генерирует шаблоны извлечения по описанию на естественном языке. Её можно применять для подготовки документов к поиску и RAG, обработки счетов, квитанций, форм и договоров; README описывает запуск через vLLM с OpenAI-совместимым API и напрямую через Transformers. Внутренний тест NuMind на примерно 600 документах оценивает структурированное извлечение, включая визуальное понимание, OCR и работу с длинными входами и выходами; опубликованная в карточке таблица сообщает средний балл 0,651 для NuExtract3.4_4B-RL, а не явно для NuExtract3. Ограничения включают возможность циклов повторения и превышения лимита генерации в режиме рассуждения, из-за чего ответы могут не разбираться как JSON. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4 — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation. Она предназначена для генерации текста, программирования, длительно работающих автономных агентов, вспомогательных агентских задач и эффективного локального вывода на совместимом оборудовании. Модель поддерживает английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки, а также языки программирования. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с чередованием слоёв Mamba-2 и MoE и отдельными Attention-слоями. Общее число параметров составляет 30 млрд, из них при обработке каждого токена активны около 3 млрд. Модель работает с контекстом до 1 млн токенов и распространяется в формате NVFP4. Поддерживаются NVIDIA Blackwell, Hopper и, через режим W4A16, Ampere; заявлено развёртывание на одной NVIDIA H100 или DGX Spark с GB10. Для ускорения генерации доступны DSpark, MTP и DFlash. К сильным сторонам относятся сочетание большого общего объёма параметров с небольшим числом активных параметров, поддержка очень длинного контекста, агентских сценариев и локального вывода на подходящем оборудовании. Ограничения связаны с требованиями к совместимому NVIDIA GPU и специализированным настройкам инференса; для некоторых аппаратных конфигураций параметры поддержки требуют дополнительного подтверждения. Модель лицензируется по OpenMDW License Agreement версии 1.1 и заявлена как готовая к коммерческому использованию.

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалогов, следования инструкциям и задач с рассуждением. Она генерирует текстовый ответ и позволяет управлять режимом и бюджетом рассуждения. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает Mamba-2 и MLP-блоки с четырьмя слоями Attention; заявленная длина контекста — до 128 тыс. токенов. Модель рассчитана на чат-боты, RAG-системы и агентные приложения, а также на программирование и типовые задачи по инструкциям. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; в README также перечислены русский, корейский, португальский и китайский. Она принимает и выдаёт текст. В карточке указана коммерческая применимость, но метаданные обозначают лицензию как other, поэтому точные условия следует проверять в файлах лицензии репозитория. Для корректного вывода при запуске через vLLM README рекомендует тип кэша Mamba SSM float32; без него качество может снижаться.

NVIDIA Nemotron Parse 2.0 — разработанная NVIDIA мультимодальная модель для преобразования изображений документов в структурированное представление. Это модель типа vision encoder–decoder: визуальный энкодер ViT-H на основе NVIDIA C-RADIO передаёт признаки через адаптер на декодер mBART из 10 блоков. На вход подаются RGB-изображение документа и текстовый запрос; на выходе — текстовая строка с распознанным содержимым, классами элементов, координатами рамок и порядком чтения. Модель предназначена для OCR и анализа сканов или отрисованных PDF, слайдов, форм, отчётов, таблиц и смешанных страниц. Она поддерживает многоязычное распознавание, включая китайские, японские и корейские тексты, а также индийские письменности; улучшена работа с рукописным текстом, таблицами и преобразованием диаграмм в структурированный текст. Результаты можно использовать для поиска по документам, извлечения данных, аналитики, подготовки обучающих данных и проверки человеком. В репозитории доступны варианты постобработки таблиц в LaTeX, HTML, Markdown, JSON и CSV. Модель можно запускать через Transformers или vLLM; она оптимизирована для систем с GPU NVIDIA. Лицензия модели — OpenMDW-1.1; README заявляет возможность коммерческого и некоммерческого использования. Лицензия токенизатора — CC-BY-4.0. В карточке не приведены число параметров и длина контекста, поэтому они здесь не указаны.

unsloth/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — версия модели Qwen3, опубликованная Unsloth с исправлениями шаблона чата. Это причинная языковая модель архитектуры MoE: в исходной конфигурации 235 млрд параметров, из которых активируются 22 млрд; версия в репозитории содержит 18,2 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования и вызова инструментов. Она работает только в режиме без пошагового «thinking» и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Разработчики отмечают улучшения в понимании текста, знаниях на нескольких языках и выполнении открытых задач. Модель подходит для чат-ассистентов, обработки длинных документов и агентных сценариев с инструментами. В метаданных указаны Transformers и формат Safetensors; для использования с llama.cpp README рекомендует параметр --jinja. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-27B-GGUF — квантованный формат модели Qwen3.5-27B, разработанной командой Qwen; сборка и GGUF-варианты подготовлены Unsloth. Это мультимодальная причинная языковая модель с vision encoder, предназначенная для диалогов, анализа изображений, рассуждений, программирования, агентских сценариев, работы с длинным контекстом и вызова инструментов. Модель может использоваться локально и совместима с распространёнными средствами инференса для GGUF; README также рекомендует настройки для включения или отключения режима рассуждений. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженной Mixture-of-Experts; размер скрытого представления — 4096. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта, а также мультимодальный ввод. Unsloth указывает на применение Dynamic 2.0 GGUF и imatrix-данных для повышения качества в задачах диалога, программирования, длинного контекста и tool calling. Сильными сторонами являются сочетание языкового и визуального понимания, большой контекст, поддержка широкого набора языков и варианты для эффективного локального запуска. Ограничения включают необходимость подходящего GGUF-совместимого программного обеспечения и аппаратных ресурсов; конкретные требования зависят от выбранного уровня квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — языковая модель от команды Qwen, предназначенная для диалогов, генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. Это причинная модель семейства Qwen3-Next с разреженной архитектурой смеси экспертов (MoE), гибридной обработкой контекста через Gated DeltaNet и Gated Attention и поддержкой ускорения вывода с помощью Multi-Token Prediction. В модели 80 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд на токен; при этом метаданные Hugging Face указывают размер 2,3 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции в обычном, нетщательном режиме и поддерживает контекст до 262 144 токенов; в README описано расширение контекста примерно до миллиона токенов с YaRN. Подходит для длинных диалогов и документов, генерации ответов и агентных сценариев с инструментами. Карточка сообщает о результатах на ряде бенчмарков, но не приводит полный набор таблиц в предоставленном тексте. Лицензия Apache-2.0.

Seed-OSS-36B-Instruct — открытая языковая модель команды ByteDance Seed для диалогов, рассуждений, длинного контекста и агентных сценариев. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Seed-OSS и классом SeedOssForCausalLM; в метаданных указано 31,7 млрд параметров, а карточка описывает семейство как 36B. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 524 288 токенов и ориентирована на международное использование. Модель предназначена для ответов на вопросы, сложных рассуждений, программирования и задач с использованием инструментов. Можно задавать бюджет рассуждения: настройка длины позволяет регулировать глубину анализа и расход вычислений. Для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers; README также описывает использование с vLLM. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка сообщает о сильных результатах на ряде популярных открытых бенчмарков, но не приводит в доступном тексте подробные результаты. Качество зависит от задачи и настройки бюджета рассуждения; для сложных запросов увеличение бюджета может улучшать результат, а на простых задачах эффект может колебаться.

Blossom-V7.1-27B-GGUF — открытая мультимодальная модель общего назначения, разработанная Azure99 для локального развертывания. Это GGUF-вариант модели Blossom-V7.1-27B, построенной на базе Qwen3.8-27B. Модель предназначена для повседневного диалога, работы с общими знаниями, математики и рассуждений, программирования, веб-разработки, визуализации данных, понимания изображений и агентских сценариев с использованием инструментов. Заявлены английский и китайский языки. Модель имеет плотную архитектуру размером 27B параметров, поддерживает текстовые и графические входы и контекст до 262 144 токенов, при этом для наилучших результатов рекомендуется контекст до 131 072 токенов. Доступны два режима рассуждения — medium и max; по умолчанию используется max. Модель поддерживает чередование рассуждений и вызовов инструментов, а также ускорение инференса посредством Multi-Token Prediction в vLLM и llama.cpp. Сильными сторонами модели являются сочетание рассуждений, мультимодального понимания, программирования и инструментального использования, а также поддержка локального запуска и длинного контекста. Для работы требуется учитывать специальный chat template Blossom, который нельзя заменять шаблоном Qwen. В многоходовых диалогах рекомендуется сохранять полное сообщение ассистента вместе с данными рассуждений и вызовами инструментов; 27B-вариант ориентирован на GPU, где веса модели помещаются в видеопамять. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Cogito v1 preview 32B — инструктивно дообученная языковая модель Deep Cogito для генерации текста и диалогов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и обучена более чем на 30 языках. Модель может отвечать напрямую или включать режим расширенного рассуждения. Она предназначена для следования инструкциям, программирования, задач STEM, общего помощника и вызова инструментов; заявлена поддержка одиночных и параллельных вызовов. Разработчик сообщает о результатах выше сопоставимых по размеру моделей на отраслевых тестах, однако подробности оценок вынесены в отдельную публикацию. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Это предварительная версия; качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи, языка и выбранного режима.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-fp8 — FP8-квантизированная версия Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Это открытая decoder-only Sparse Mixture-of-Experts Transformer-модель, предназначенная для агентских, мультиязычных и требовательных к рассуждению задач, включая корпоративные сценарии, диалоговое взаимодействие и обработку изображений. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего, использует 128 экспертов, из которых 8 выбираются для каждого токена, а также одного общего эксперта. Архитектура сочетает скользящее и глобальное внимание в соотношении 3:1 и поддерживает контекст до 128K входных токенов. Обучение охватывает 48 языков, включая английский, русский, немецкий, французский, испанский, арабский, китайский, японский, корейский и другие. FP8-квантизация снижает требования к вычислительной инфраструктуре по сравнению с полноразмерной BF16-версией; для неё заявлены ориентировочные конфигурации от 2 GPU B200 или 4 GPU H100. В README указано, что доступные варианты квантизации демонстрируют незначительные различия в качестве и производительности, однако рекомендуемым для большинства задач назван вариант W4A4 благодаря меньшей задержке и аппаратным требованиям. Для запуска необходимы совместимые версии Transformers или vLLM, а для vLLM требуется vLLM 0.21.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Cohere Command R (08-2024) — обновлённая версия языковой модели Command R от Cohere. Она предназначена для многоязычных сценариев генерации с поиском по источникам (RAG) и использования инструментов; также улучшена для математики, программирования и рассуждений. По имеющимся сведениям, модель принимает текст и генерирует текст. Данные не содержат сведений о размере, длине контекста и лицензии, поэтому эти характеристики не приводятся.

unsloth/gemma-4-12b — мультимодальная версия Gemma 4 12B, подготовленная Unsloth на базе google/gemma-4-12B. Это плотная модель семейства Gemma 4 с архитектурой Gemma4UnifiedForConditionalGeneration, предназначенная для обработки изображений и текста и генерации текстовых ответов. В карточке указаны гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, поддержка контекста до 256K токенов для Gemma 4 12B, а также возможности понимания изображений и видео, распознавания текста на изображениях, работы с кодом и вызова инструментов. Модель подходит для диалогов, анализа документов и графиков, распознавания объектов, чтения экранов интерфейсов, генерации и исправления кода, а также для агентных сценариев со структурированным вызовом инструментов. Семейство Gemma 4 поддерживает более 35 языков «из коробки»; README также указывает аудиовозможности для 12B, включая распознавание речи и перевод речи в текст. Формат файлов этого репозитория — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных; модель может ошибаться в фактах, испытывать трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами, а также воспроизводить смещения данных. README описывает возможности семейства Gemma 4 в целом, поэтому отдельные заявления о сценариях следует сверять с поведением именно этого чекпойнта.

Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

NVIDIA GLM-5.1 NVFP4 — это квантизированная версия языковой модели ZAI GLM-5.1, основанная на авторегрессионной архитектуре оптимизированного Transformer. NVIDIA не является владельцем или разработчиком исходной модели: компания подготовила и выпустила её квантизированную версию с помощью NVIDIA Model Optimizer. Модель предназначена для коммерческого и некоммерческого использования, включая AI-агентов, чат-ботов, RAG-системы и другие приложения на базе искусственного интеллекта. Модель работает с текстом на входе и генерирует текст на выходе, поддерживает контекст длиной до 200 000 токенов. Объём составляет 754 млрд параметров, из которых активируется 40 млрд. Используется формат квантизации NVFP4 с точностью 4 бита; версия модели — NVFP4 1.0, квантизация выполнена с помощью nvidia-modelopt v0.45.0. Калибровка проводилась на наборах данных для диалогов и следования инструкциям, научного и математического рассуждения, программирования, SWE-задач, вызова инструментов и многоязычных сценариев. Языки обучения включают английский, немецкий, французский, японский, итальянский, китайский и испанский, однако полный перечень поддерживаемых языков README не гарантирует. Модель ориентирована на развёртывание с использованием SGLang или vLLM на GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell под Linux. Её сильными сторонами являются большой контекст, высокая общая ёмкость модели, поддержка задач рассуждения, программирования и агентного взаимодействия, а также снижение требований к памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения включают необходимость совместимого оборудования, отсутствие раскрытых сведений о полном обучающем и тестовом наборах, а также необходимость дополнительного тестирования на данных конкретного применения для проверки качества, безопасности и соответствия требованиям. Лицензия — MIT.