I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Она предназначена для сложного следования инструкциям, работы с кодом, чат-ботов, систем RAG и автоматизации задач, включая обработку IT-заявок; также поддерживает вызов инструментов и сценарии с длинным контекстом. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE, сочетающей Mamba-2, смеси экспертов и слои внимания, и использует Multi-Token Prediction для ускорения генерации. В карточке указано 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд; репозиторий содержит BF16-вариант, а обучение использовало NVFP4. Контекст в метаданных каталога — 262 144 токена; README заявляет поддержку до 1 млн токенов. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель дообучена на базе nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 и распространяется в формате safetensors. NVIDIA указывает готовность к коммерческому применению, однако метаданные обозначают лицензию как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии репозитория.

Карточка модели Aregay01/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Карточка модели Nour-Fayed/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1-FP8 — крупная языковая модель NVIDIA, производная от Meta Llama-3.3-70B-Instruct. Это плотная decoder-only Transformer-модель с архитектурными изменениями, полученными с помощью Neural Architecture Search: в отдельных блоках используется пропуск внимания или линейный слой, а коэффициенты расширения FFN варьируются. Модель содержит 87B параметров, использует формат FP8 и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для рассуждений, многошагового диалога, следования инструкциям, генерации кода, математических задач, retrieval-augmented generation, вызова инструментов и построения AI-агентов, чат-ботов и других прикладных систем. Она работает с текстовым вводом и выводом, интегрируется через Transformers и оптимизирована для GPU NVIDIA Hopper и Ampere; основной язык — английский, также поддерживаются немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. К сильным сторонам относятся сочетание качества рассуждений и эффективности инференса, уменьшенный по сравнению с исходной моделью объём вычислений и памяти, а также поддержка длинного контекста, RAG и tool calling. Модель разработана NVIDIA и готова к коммерческому использованию. Условия распространения регулируются NVIDIA Open Model License и дополнительными условиями Llama 3.3 Community License Agreement.

Карточка модели SIZWL/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и создания агентных систем. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и совместно работающих ИИ-агентов, а также для автоматизации больших потоков задач, например обработки ИТ-заявок. Модель поддерживает сложное следование инструкциям и работу с длинным контекстом. Архитектура сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания в гибриде LatentMoE; также используются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и 12 млрд активных параметров при 120 млрд общих. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные Hugging Face — 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель ориентирована на высокую пропускную способность, агентные сценарии, код, рассуждения и мультиязычный диалог. Карточка заявляет коммерческую готовность, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия. В опубликованном репозитории формат весов указан как safetensors; карточка описывает обучение с NVFP4, но это не означает, что репозиторий представляет квантизованную версию.

DeepSeek-V4-Flash-0731 — официальная версия модели DeepSeek-V4-Flash, разработанная DeepSeek AI. Она предназначена прежде всего для агентных сценариев, включая работу с инструментами, автоматизацию, разработку программного обеспечения, задачи Code Agent и full-stack разработку. По данным README, модель превосходит DeepSeek-V4-Pro (Preview) на приведённых тестах и сопоставима с сильнейшими проприетарными моделями по ряду агентных и программных задач. Модель имеет ту же структуру, что и DeepSeek-V4-Flash-DSpark, с подключённым модулем speculative decoding. Количество параметров, число активируемых параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны. Для работы используется библиотека Transformers, а запуск поддерживается через vLLM и SGLang. Предусмотрены уровни reasoning_effort low, high и max, регулирующие объём рассуждений перед ответом. К сильным сторонам относятся улучшенные агентные возможности, высокая результативность в задачах программирования, автоматизации и работы с инструментами, а также поддержка ускоренного speculative decoding через DSpark. Ограничения включают отсутствие Jinja-шаблона чата: для кодирования сообщений и разбора ответов требуется использовать предоставленные Python-скрипты из папки encoding. Для развёртывания необходима специализированная конфигурация инференса и совместимое оборудование; в README приведён пример запуска на узле с 4 GPU GB300. Модель распространяется по лицензии MIT.

unsloth/gpt-oss-120b-BF16 — вариант модели gpt-oss-120b от Unsloth, основанный на openai/gpt-oss-120b. Это генеративная языковая модель с архитектурой MoE; карточка описывает исходную gpt-oss-120b как модель на 117 млрд параметров, из которых активно 5,1 млрд, а метаданные этого репозитория указывают 2,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалога, сложных рассуждений, агентных сценариев и задач разработчиков. Она поддерживает настройку уровня рассуждений и работу с вызовом функций, веб-поиском, выполнением Python-кода и структурированными ответами. Контекстное окно — 131 072 токена. Для корректной работы требуется формат диалога Harmony; в README также отмечено, что цепочку рассуждений не следует показывать конечным пользователям. Репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Лицензия — Apache 2.0, допускающая коммерческое использование.

Kimi K2 Thinking — открытая reasoning-модель, разработанная Moonshot AI. Она предназначена для задач, требующих глубокого пошагового рассуждения и длительного автономного взаимодействия с инструментами: исследований, поиска информации, программирования, написания текстов и многоэтапных агентских рабочих процессов. Модель умеет чередовать рассуждение и вызовы функций, сохраняя целенаправленное поведение примерно на протяжении 200–300 последовательных вызовов инструментов. Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и содержит около 1 трлн параметров, из которых 32 млрд активируются для обработки одного токена. Архитектура включает 61 слой, 384 эксперта с выбором 8 экспертов на токен, один общий эксперт, 64 attention heads, механизм внимания MLA и функцию активации SwiGLU. Размер словаря составляет 160 тыс. токенов, контекстное окно — 256 тыс. токенов. Модель использует нативную INT4-квантизацию, заявленную как обеспечивающую двукратное ускорение в низколатентном режиме и снижение требований к памяти без потери качества. Сильные стороны модели — глубокое рассуждение, стабильное использование инструментов на длинных дистанциях, работа с большими контекстами и высокие результаты в математических, исследовательских, поисковых и coding-бенчмарках. README не указывает поддерживаемые естественные языки и не содержит подробностей о мультимодальности, поэтому модель следует считать текстовой в рамках доступных данных. Также заявленные преимущества и результаты зависят от сценария, наличия инструментов и настроек оценки. Модель распространяется по лицензии Modified MIT.

Muse Glimmer-30B — каузальная языковая модель примерно на 29,6 млрд параметров, разработанная Meta Superintelligence Lab и представленная в версии unsloth компанией Unsloth. Модель основана на плотном каузальном Transformer с выделенным энкодером восприятия и предназначена для локального запуска на пользовательском оборудовании без облачной инфраструктуры и сетевого доступа. Данная версия использует 4-битную квантизацию и базовую модель meta-models/Muse-Glimmer-30B. Модель ориентирована на автономные агентные сценарии: многошаговое рассуждение, выполнение задач от начала до конца, вызов инструментов, написание и отладку кода, работу в многоходовых диалогах и восстановление после ошибок инструментов. Она принимает текст и изображения, поэтому может анализировать скриншоты, графики и документы, а генерирует текст. Поддерживаются различные уровни усилий рассуждения, совместимость с агентскими оркестраторами и более 100 языков. Архитектура включает 52 слоя, скрытое измерение 6656, механизм GQA с 32 головами запросов и 2 KV-головами, SwiGLU, локально-глобальный шаблон внимания и контекст длиной от 131 072 токенов. Энкодер восприятия — ViT-G/14 примерно на 1,8 млрд параметров; на одно изображение допускается до 4096 визуальных токенов. Дата отсечения знаний — 4 января 2026 года. Сильные стороны модели — сочетание мультимодального понимания, инструментального использования, длительного планирования и восстановления после сбоев, а также возможность запуска на потребительском оборудовании. Квантизация позволяет разместить языковую часть менее чем в 20 ГБ и ориентироваться на конфигурации с 24 или 32 ГБ памяти, однако для полноценной работы также необходимы память под KV-кэш, энкодер восприятия и speculative decoding drafter. Версия распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели microperceptron/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и создания агентных систем. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и совместно работающих ИИ-агентов, а также для автоматизации больших потоков задач, например обработки ИТ-заявок. Модель поддерживает сложное следование инструкциям и работу с длинным контекстом. Архитектура сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания в гибриде LatentMoE; также используются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и 12 млрд активных параметров при 120 млрд общих. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные Hugging Face — 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель ориентирована на высокую пропускную способность, агентные сценарии, код, рассуждения и мультиязычный диалог. Карточка заявляет коммерческую готовность, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия. В опубликованном репозитории формат весов указан как safetensors; карточка описывает обучение с NVFP4, но это не означает, что репозиторий представляет квантизованную версию.

Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и создания агентных систем. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и совместно работающих ИИ-агентов, а также для автоматизации больших потоков задач, например обработки ИТ-заявок. Модель поддерживает сложное следование инструкциям и работу с длинным контекстом. Архитектура сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания в гибриде LatentMoE; также используются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и 12 млрд активных параметров при 120 млрд общих. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные Hugging Face — 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель ориентирована на высокую пропускную способность, агентные сценарии, код, рассуждения и мультиязычный диалог. Карточка заявляет коммерческую готовность, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия. В опубликованном репозитории формат весов указан как safetensors; карточка описывает обучение с NVFP4, но это не означает, что репозиторий представляет квантизованную версию.

Карточка модели Openintelligent123/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и создания агентных систем. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и совместно работающих ИИ-агентов, а также для автоматизации больших потоков задач, например обработки ИТ-заявок. Модель поддерживает сложное следование инструкциям и работу с длинным контекстом. Архитектура сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания в гибриде LatentMoE; также используются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и 12 млрд активных параметров при 120 млрд общих. Карточка указывает контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные Hugging Face — 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель ориентирована на высокую пропускную способность, агентные сценарии, код, рассуждения и мультиязычный диалог. Карточка заявляет коммерческую готовность, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия. В опубликованном репозитории формат весов указан как safetensors; карточка описывает обучение с NVFP4, но это не означает, что репозиторий представляет квантизованную версию.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и построения агентных систем. Она содержит 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активны при вычислении, и использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2, Mixture-of-Experts и Attention, а также Multi-Token Prediction. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для сложных многошаговых сценариев: работы AI-агентов, анализа больших документов и кодовых баз, ответов на вопросы, а также задач по коду, математике и науке. Она поддерживает английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский, корейский, хинди, португальский и китайский языки; метаданные также указывают арабский и иврит. NVIDIA заявляет о готовности модели к коммерческому и некоммерческому использованию; лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует ознакомиться с условиями в карточке модели. Это крупный checkpoint, для которого руководство рекомендует многосерверное развертывание на подходящем оборудовании NVIDIA.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Она предназначена для сложных многошаговых задач, анализа больших документов и кодовых баз, а также для работы с математическими и научными запросами. Модель подходит разработчикам чат-ботов, RAG-систем и AI-агентов. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE: в ней сочетаются слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и Attention, а Multi-Token Prediction ускоряет генерацию. Всего в модели 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активны; контекст достигает 1 млн токенов. Чекпойнт использует NVFP4 и рассчитан на высокую пропускную способность на современном оборудовании NVIDIA. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский, корейский, хинди, бразильский португальский и китайский языки. NVIDIA заявляет о готовности модели к коммерческому и некоммерческому использованию; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии в карточке модели. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы и подходящая инфраструктура NVIDIA; в README рекомендована многосерверная конфигурация для развертывания на нескольких узлах.

Qwen3-32B-Nex-N1 — плотная языковая модель серии Nex-N1 от разработчиков платформы Nex, дообученная для автономной работы агентов. Она предназначена для генерации текста в сценариях программирования, вызова инструментов, веб-поиска и многошаговых задач, а также для создания мини-приложений и веб-страниц. В README приведены результаты оценки этой версии на агентных и программных бенчмарках; модель также поддерживает чат и вызов функций. Модель построена на архитектуре Qwen3 и содержит 29,7 млрд параметров. Контекст — до 131 072 токенов; репозиторий предоставляет веса в формате Safetensors. Она принимает и генерирует текст. README рекомендует запуск через SGLang и для вызова функций указывает парсер инструментов qwen3_coder. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Deepdive404-3/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

Step 3.7 Flash — мультимодальная vision-language модель, разработанная StepFun. Она предназначена для высокочастотных производственных нагрузок и агентных сценариев, объединяющих восприятие изображений, поиск, проверку информации, рассуждения и взаимодействие с инструментами. Модель подходит для анализа больших финансовых отчётов, многошагового поиска с верификацией по нескольким источникам, параллельной работы coding-агентов, обработки пользовательских интерфейсов, диаграмм и других визуальных материалов. Модель построена на разреженной архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и содержит около 198 млрд параметров: примерно 196 млрд приходятся на языковую часть и 1,8 млрд — на vision encoder. На каждый токен активируется около 11 млрд параметров. Поддерживается контекст длиной до 256 тысяч токенов, изображения и текст, а также три уровня рассуждения — low, medium и high, позволяющие выбирать баланс между скоростью, стоимостью и глубиной анализа. В README указан английский язык; заявленная мультимодальность обеспечивает понимание изображений, визуальное заземление, анализ интерфейсов и преобразование визуальных данных в структурированный код. Сильные стороны модели — высокая пропускная способность до 400 токенов в секунду, работа с длинным контекстом, устойчивое выполнение многошаговых агентных процессов, использование внешних API, визуальная проверка данных и задачи программной инженерии. Ограничения включают очень большой общий размер модели и, как следствие, высокие требования к инфраструктуре при локальном развёртывании; заявленные результаты также зависят от конкретных бенчмарков и сценариев. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 и поддерживает Transformers, vLLM, SGLang и llama.cpp; доступна через StepFun Open Platform, OpenRouter и NVIDIA NIM, а также может развёртываться в облачных, дата-центровых и локальных средах.

Карточка модели crusoeai/gpt-oss-120b-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gpt-oss-120b-BF16, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gpt-oss-120b-BF16 — вариант модели gpt-oss-120b от Unsloth, основанный на openai/gpt-oss-120b. Это генеративная языковая модель с архитектурой MoE; карточка описывает исходную gpt-oss-120b как модель на 117 млрд параметров, из которых активно 5,1 млрд, а метаданные этого репозитория указывают 2,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалога, сложных рассуждений, агентных сценариев и задач разработчиков. Она поддерживает настройку уровня рассуждений и работу с вызовом функций, веб-поиском, выполнением Python-кода и структурированными ответами. Контекстное окно — 131 072 токена. Для корректной работы требуется формат диалога Harmony; в README также отмечено, что цепочку рассуждений не следует показывать конечным пользователям. Репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Лицензия — Apache 2.0, допускающая коммерческое использование.

Карточка модели Lumo69/Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1, поэтому описание составлено по ней. Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 — большая языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалогов и выполнения инструкций. Это плотный авторегрессионный Transformer-декодер, созданный на основе Meta Llama-3.1-405B-Instruct с применением Neural Architecture Search: структура блоков изменена для сокращения памяти и ускорения инференса. В README указано 253 млрд параметров; метаданные каталога оценивают общий размер в 697,9 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает через Transformers. Модель предназначена для чат-ботов, агентных систем, RAG, вызова инструментов и общих задач по инструкциям, включая математику, программирование и рассуждения. Она рассчитана прежде всего на английский язык; README также заявляет поддержку немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. Модель оптимизирована по соотношению качества и эффективности и, по README, может использоваться коммерчески. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели.

Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1 — большая языковая модель NVIDIA для рассуждений, диалогов и выполнения инструкций. Это плотный авторегрессионный Transformer-декодер, созданный на основе Meta Llama-3.1-405B-Instruct с применением Neural Architecture Search: структура блоков изменена для сокращения памяти и ускорения инференса. В README указано 253 млрд параметров; метаданные каталога оценивают общий размер в 697,9 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает через Transformers. Модель предназначена для чат-ботов, агентных систем, RAG, вызова инструментов и общих задач по инструкциям, включая математику, программирование и рассуждения. Она рассчитана прежде всего на английский язык; README также заявляет поддержку немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. Модель оптимизирована по соотношению качества и эффективности и, по README, может использоваться коммерчески. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели.

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5 — большая языковая модель NVIDIA, созданная на основе Meta Llama-3.3-70B-Instruct и оптимизированная с помощью Neural Architecture Search. В метаданных указано 87 млрд параметров; модель использует плотную архитектуру и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для рассуждений, диалогов и выполнения инструкций на английском языке, а также для задач с кодом. Она дообучалась на математике, программировании, естественных науках и вызове инструментов; дополнительные этапы постобучения улучшили следование предпочтениям в чате, рассуждения и агентные сценарии. Подходит для чат-ботов, AI-агентов и систем RAG, а интерфейс вызова инструментов позволяет подключать внешние функции. README указывает поддержку немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Оптимизация архитектуры рассчитана на более эффективное использование памяти и пропускной способности; заявлена возможность размещения на одном GPU H200 при высокой нагрузке. Модель предназначена для коммерческого использования; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория. Для практического развертывания нужны значительные вычислительные ресурсы.

Muse-Glimmer-30B-AWQ-INT4 — квантованная примерно до 4-битной точности версия Muse Glimmer-30B, разработанной Meta Superintelligence Lab и дистиллированной из Muse Spark. Это причинно-следственная языковая модель с отдельным энкодером восприятия, предназначенная для локального запуска на потребительском оборудовании без облачной инфраструктуры и доступа к сети. Модель ориентирована на автономные агентские задачи: многошаговое рассуждение, вызов инструментов, написание и отладку кода, выполнение многоэтапных запросов и восстановление после ошибок инструментов. Архитектура включает плотный causal Transformer примерно на 29,6 млрд параметров и perception encoder примерно на 1,8 млрд параметров. Используются 52 слоя, чередование локального и глобального внимания, GQA, SwiGLU и RoPE; контекст составляет 131 072 токена или более. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст, поддерживая анализ скриншотов, графиков и документов. Заявлена работа более чем со 100 языками; среди явно перечисленных — английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский. Заявленный размер файла — 24,02 ГБ. К сильным сторонам относятся мультимодальность, длительное поддержание планов, точное использование инструментов, совместимость с агентскими оркестраторами и настраиваемая интенсивность рассуждений. К ограничениям относятся необходимость значительных аппаратных ресурсов и возможные потери качества из-за квантования, хотя для близких 4-битных конфигураций заявлено минимальное снижение результатов на агентских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Muse Glimmer — 30-миллиардная причинная языковая модель, разработанная Meta Superintelligence Lab и дистиллированная из Muse Spark. Она создана для автономных агентских задач на потребительском оборудовании и может работать локально без облачной инфраструктуры и сетевого доступа. Модель предназначена для многошагового рассуждения, выполнения задач от начала до конца, написания и отладки кода, надёжного вызова инструментов, восстановления после ошибок и работы в агентских оркестраторах. Она принимает текст и изображения, включая скриншоты, графики и документы, а выдаёт текст. Muse Glimmer обучалась на данных более чем из 100 языков и поддерживает контекст длиной не менее 131 072 токенов; дата отсечения знаний — 4 января 2026 года. Архитектура включает плотный causal Transformer примерно на 29,6 млрд параметров и отдельный perception encoder примерно на 1,8 млрд параметров типа ViT-G/14. Используются 52 слоя, GQA с соотношением 32 Q-heads к 2 KV-heads, SwiGLU, локальное и глобальное внимание, а также до 4096 визуальных токенов на изображение. Модель поддерживает управляемую интенсивность рассуждений и оптимизирована для локального запуска: динамическое квантование примерно до 4 бит позволяет разместить её менее чем в 20 ГБ, с целевыми конфигурациями на 24–32 ГБ памяти. Ограничения включают высокие требования к ресурсам по сравнению с компактными моделями и зависимость качества от выбранного уровня квантования. Лицензия — Apache 2.0.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 — языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и типовых задач по инструкциям. Репозиторий unsloth содержит производную FP8-версию базовой модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и агентных приложений, а также для решения задач общего назначения и программирования. Архитектура сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts: 30 млрд параметров всего, из них 3,5 млрд активны на токен. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Контекст в конфигурации по умолчанию — 256 тыс. токенов; README заявляет возможность работы с контекстом до 1 млн токенов при соответствующих ресурсах. Доступен режим с рассуждениями и без их вывода; поддерживается интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на коммерческое применение. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке репозитория. Для работы с длинным контекстом нужны значительные ресурсы GPU; отключение режима рассуждений может немного снизить точность на сложных задачах.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и создания агентных систем. Она рассчитана на работу с английским, французским, немецким, итальянским, японским, испанским и китайским языками, а также с кодом. Модель подходит для чат-ботов, RAG-систем, обработки сложных инструкций и рассуждений по длинному контексту, включая автоматизацию IT-заявок и координацию нескольких агентов. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE: слои Mamba-2 чередуются со слоями Mixture-of-Experts и выборочными слоями внимания; также применяются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и обучение с NVFP4-квантизацией. Всего в модели 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд. Заявленная длина контекста — до 1 млн токенов. Для вывода README указывает проверку с vLLM 0.18.0, RHAIIS 3.4 и RHOAI 3.4. Возможности модели включают диалог, рассуждения, следование инструкциям и работу в агентных сценариях. Она оптимизирована для высокой пропускной способности, но требует инфраструктуры для обслуживания крупной модели; фактическая производительность зависит от оборудования и конфигурации. В карточке лицензия обозначена как other, при этом README заявляет готовность модели к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверить с файлами репозитория.

Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Вариант с NVFP4 содержит 120 млрд параметров, из которых 12 млрд активны; модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE с чередованием Mamba-2, слоёв Mixture-of-Experts и отдельных слоёв внимания. Multi-Token Prediction поддерживает ускоренную генерацию. Для запуска используются Transformers и PyTorch; в карточке заявлен контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для чат-ботов, систем RAG, совместно работающих агентов, автоматизации IT-заявок, сложного следования инструкциям и рассуждений по длинному контексту. Она генерирует текст и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Заявлены английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки; также подходит для задач с кодом. По карточке, модель готова к коммерческому применению. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия коммерческого использования следует сверять с лицензией и условиями NVIDIA для исходной модели.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных сценариев. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов, которым нужны сложное следование инструкциям, анализ больших документов и кодовых баз, а также задачи в математике и науке. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями внимания и Multi-Token Prediction. Всего в ней 550 млрд параметров, из которых активно используются 55 млрд; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. README заявляет поддержку английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, хинди, корейского, бразильского португальского и китайского; теги карточки также включают арабский и иврит. Модель распространяется в формате safetensors, работает через Transformers и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого применения. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия у разработчика.

NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 — крупная языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и агентных приложений. Она предназначена для разработчиков систем с ИИ-агентами, чат-ботов и RAG-приложений, а также для анализа больших документов и кодовых баз, сложного следования инструкциям и задач по математике и науке. Модель содержит 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активируются при обработке токена. Архитектура LatentMoE объединяет слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания; Multi-Token Prediction поддерживает ускоренную генерацию. Метаданные указывают контекстное окно 262 144 токена, а README заявляет до 1 млн токенов. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский, хинди, корейский, португальский и китайский языки; в метаданных также отмечен иврит. Модель предназначена для коммерческого и некоммерческого использования. В метаданных лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке модели. Масштаб модели требует значительных вычислительных ресурсов; заявленная длина контекста README отличается от значения в метаданных.

Карточка модели RedHatAI/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой AbhijeetJain4075/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных сценариев. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов, которым нужны сложное следование инструкциям, анализ больших документов и кодовых баз, а также задачи в математике и науке. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями внимания и Multi-Token Prediction. Всего в ней 550 млрд параметров, из которых активно используются 55 млрд; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. README заявляет поддержку английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, хинди, корейского, бразильского португальского и китайского; теги карточки также включают арабский и иврит. Модель распространяется в формате safetensors, работает через Transformers и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого применения. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия у разработчика.