I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Hermes-2 Θ (Theta) 70B — языковая модель Nous Research, созданная совместно с Charles Goddard и Arcee AI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3 с 69,5 млрд параметров, полученная слиянием Hermes 2 Pro и Llama 3 Instruct с последующим дообучением с помощью RLHF. Репозиторий содержит веса SafeTensors; лицензия — llama3. Модель предназначена для многошагового диалога в формате ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она обучена вызову функций, выдаче структурированных ответов по JSON-схеме и извлечению признаков из документов для RAG. В метаданных указан английский язык. Эти возможности помогают создавать чат-ассистентов, связывать модель с инструментами и получать ответы в заданном формате. В README приведены результаты нескольких бенчмарков, включая IFEval и MTBench, но они не гарантируют качество на конкретных запросах. Для вызова функций требуется внешняя логика, которая разбирает вызов, выполняет функцию и передаёт результат обратно модели. Для эксплуатации нужно учитывать значительный размер модели: в README также упоминается вариант инференса в 4-битном режиме.

InternLM2.5-20B-Chat — диалоговая языковая модель семейства InternLM2, разработанная командой InternLM. Это плотная авторегрессионная модель с 19,3 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для практических сценариев общения и выполнения инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка описывает её возможности диалогового взаимодействия и сообщает об улучшенном выборе инструментов, многошаговых вызовах и анализе полученных результатов. Модель подходит для математических рассуждений, ответов на вопросы и построения диалоговых систем и агентов, использующих инструменты. В README приведены результаты OpenCompass, включая сильные показатели на CMMLU и BBH; они зависят от конфигурации и версии оценки. Весам доступен формат safetensors, а для коммерческого использования требуется бесплатное разрешение; код репозитория выпущен под Apache-2.0. Модель может выдавать предвзятые, дискриминационные или иные вредоносные и неожиданные ответы. Результаты генерации требуют проверки, особенно при использовании в приложениях с последствиями для пользователей.

kompress-v2-base — модель-экстрактор для сжатия запросов и результатов инструментов перед передачей большой языковой модели. Её разработал chopratejas на основе ModernBERT-base: к энкодеру добавлены LoRA-адаптер и две классификационные головы, которые оценивают важность каждого токена. Модель оставляет выбранные токены в исходном порядке, поэтому результат представляет собой подпоследовательность входного текста, а не его перефразирование или генерацию. Модель обучена на 126 617 размеченных примерах из разных источников, включая диалоги, код, трассы агентов, научные, медицинские, финансовые и государственные тексты. Контекст — до 8 192 токенов. Основной артефакт для интеграции — ONNX-модель с квантизацией int8 для запуска на CPU; также доступна версия fp32. В тестах при стандартном пороге 0,5 удалялось около 13% субсловных токенов, F1 составлял 0,920, а полнота сохранения важных фрагментов — 0,989. Модель предназначена для сокращения длинного контекста в LLM-прокси, в частности при обработке длинных ответов инструментов. Она не генерирует текст и не восстанавливает удалённое содержимое; более высокий порог усиливает сжатие, но может повысить риск потери нужных деталей. Распространяется по лицензии Apache 2.0, разрешающей коммерческое использование.

Карточка модели Stealth-org/MiMo-V2.5-Pro на Hugging Face совпадает с карточкой XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.5-Pro — открытая языковая модель Xiaomi на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), предназначенная для агентных сценариев, сложной разработки ПО и задач с длинными последовательностями действий. В README указаны 1,02 трлн параметров всего и 42 млрд активных параметров; метаданные каталога указывают 27,7 млрд параметров, поэтому размер в описании опирается на данные README. Модель использует чередование локального скользящего и глобального внимания и три модуля Multi-Token Prediction; заявленная длина контекста достигает 1 048 576 токенов. Модель рассчитана на диалог, генерацию кода, следование инструкциям и длительную работу с инструментами. Заявлены поддержка вызова инструментов и сохранение связности при траекториях с тысячами вызовов; доступны веса в формате FP8, а метаданные указывают библиотеку Transformers. В README описано обучение на 27 трлн токенов и последующая настройка с SFT, агентным RL и дистилляцией от нескольких учителей. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия — MIT. Заявления о качестве в README основаны на приведённых авторами оценках; для развёртывания на контексте до миллиона токенов потребуются совместимые движок и вычислительные ресурсы.

Mistral Small 3 Instruct 2501 — плотная причинная языковая модель Mistral AI Team с 23,4 млрд параметров, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста по инструкциям. Она подходит для диалоговых агентов, рассуждений, вызова функций, формирования JSON и локального инференса; в README также отмечены сценарии тонкой настройки под предметные области и обработка чувствительных данных на локальной инфраструктуре. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и, согласно карточке, десятки языков, включая английский, французский, немецкий, испанский, китайский и японский. В README заявлены следование системным инструкциям и агентные возможности. Для работы с GPU карточка указывает потребность более чем в 60 ГБ видеопамяти; локальный запуск на меньшем объёме памяти возможен после квантизации. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование.

Muse-Glimmer-30B-ExecuTorch-PTE — вариант мультимодальной модели Muse Glimmer от Meta, подготовленный для запуска в формате ExecuTorch PTE. Это дообученная модель с плотным причинным трансформером и отдельным энкодером восприятия, примерно на 29,6 млрд параметров. Она принимает текст и изображения, поддерживает диалог и предназначена для агентных сценариев: многошагового планирования, вызова инструментов, восстановления после ошибок, программирования и анализа скриншотов, графиков и документов. В README заявлена поддержка более 100 языков и управление интенсивностью рассуждений. Модель рассчитана на локальных ИИ-агентов, кодинг-агентов, генерацию синтетических данных и оценку ответов других моделей. Репозиторий лицензирован по Apache 2.0. В данной серверной реализации доступны только текст и одно изображение JPEG или PNG на запрос; видео и аудио не поддерживаются. Сервер обрабатывает запросы последовательно, без пакетной параллельной обработки, а состояние сессий не сохраняется между перезапусками. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными; для практического развертывания авторы рекомендуют дополнительные защитные механизмы.

Sawfwair подготовила вариант Meta Muse-Glimmer-30B для запуска на Apple Silicon через MLX и среду mere.run. Это плотная мультимодальная модель с причинным трансформером и визуальным энкодером; базовая модель содержит около 29,6 млрд параметров. В этой сборке применена выборочная 4-битная аффинная квантизация с размером группы 64: часть матриц квантована, а визуальный энкодер, эмбеддинги токенов и некоторые другие веса сохранены в BF16. Модель предназначена для диалоговых агентных задач с текстом и изображениями: анализа скриншотов, графиков, документов и изображений, планирования шагов, вызова инструментов, программирования и генерации синтетических данных. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст. Карточка описывает Muse Glimmer как коммерческую и исследовательскую модель; для этой сборки указана лицензия Apache-2.0. Модель может ошибаться в многошаговых рассуждениях и давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы. Квантизация может немного ухудшать качество в отдельных случаях; качество также может быть ниже на языках, которые недостаточно представлены в оценках. Вход и выход аудио не поддерживаются.

NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA, обученная с нуля для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. В карточке модели указана гибридная архитектура Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 слоёв внимания. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых активируются 3,5 млрд; в метаданных репозитория указано 1,9 млрд параметров. Конфигурация Hugging Face задаёт контекст 262 144 токена, а README заявляет поддержку контекста до 1 млн токенов. Модель предназначена для чат-ботов, AI-агентов, RAG-систем и других приложений, которым нужны ответы на вопросы, следование инструкциям, рассуждения, помощь с программированием и вызов инструментов. Режим генерации рассуждений настраивается шаблоном чата; по данным README, его отключение может немного снизить точность на сложных запросах. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README модель названа готовой к коммерческому использованию, однако метаданные указывают лицензию «other» и не приводят её условия; перед внедрением следует проверить лицензию в репозитории. Карточка также отмечает улучшение с использованием Qwen, но не уточняет идентификатор базовой модели.

Карточка модели damfle/ornith-1.5-35b-a3b-custom на Hugging Face совпадает с карточкой ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Ornith-1.5-35B-A3B — разработанная Ornith AI диалоговая модель семейства Ornith-1.5 с архитектурой Qwen3.5 MoE. В модели около 35 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активируются на каждом токене. Она создана для генерации текста, агентного программирования и выполнения задач с помощью инструментов; README сообщает о результатах на бенчмарках кодирования и агентных задач. Модель принимает текст и выдаёт текст, включая структурированные вызовы инструментов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов; README описывает расширение окна примерно до миллиона токенов с помощью YaRN, с возможным небольшим ухудшением качества на обычной длине контекста. Для запуска в bf16 требуется около 70 ГБ памяти модели; в примере обслуживания используются две GPU по 80 ГБ. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели tandrey/Ornith-1.5-9B на Hugging Face совпадает с карточкой ornith-ai/Ornith-1.5-9B, поэтому описание составлено по ней. Ornith-1.5-9B — плотная языковая модель примерно на 9 млрд параметров семейства Qwen3.5, разработанная командой Ornith AI. Она развивает Ornith-1.0 за счёт цикла самоулучшения с генерацией обучающих задач, поиском стратегий решения и обучением с подкреплением. Модель предназначена для агентных сценариев, программирования и выполнения многошаговых задач с использованием инструментов; поддерживает диалог и вызовы функций через совместимый с OpenAI API интерфейс. Модель принимает и генерирует текст. Заявленное базовое окно контекста составляет 262 144 токена; с масштабированием YaRN в README описано расширение примерно до миллиона токенов, которое может немного снижать качество на обычных запросах. Версия на 9B рассчитана на эффективное развёртывание, включая обслуживание на одной 80-гигабайтной GPU; веса в bf16 занимают около 19 ГБ. Карточка описывает бенчмарки для программных и агентных задач, но сами численные результаты здесь не приведены. Лицензия — MIT.

PhoneUIAnchor-829M — модель компьютерного зрения и языка на архитектуре Florence-2-large, предназначенная для поиска элементов мобильных и веб-интерфейсов. По скриншоту и текстовому описанию она возвращает нормированные координаты центра целевого элемента в диапазоне 0–999. Модель содержит 829 млн параметров и поставляется как самостоятельный чекпойнт в формате Safetensors для загрузки через Transformers. Модель подходит для визуального управления GUI-агентами, автоматизации тестирования, поиска элементов по назначению или внешним признакам и вспомогательных интерфейсов. Координаты можно сопоставить со скриншотами разных размеров, а запуск возможен локально без внешнего API. Указанная лицензия — MIT. Обучающие данные преимущественно охватывают мобильные интерфейсы, поэтому качество на настольных, игровых, встроенных и сильно кастомизированных интерфейсах может быть ниже. Точность координат также снижается для очень маленьких, перекрытых или неоднозначных элементов; предсказания следует проверять перед автоматизацией действий с высокими последствиями.

FreedomAISVR/Qwable-v1-MXFP4-MOE-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели Qwable-v1, подготовленная FreedomAISVR. В основе — Qwen3.6-35B-A3B, дистиллированная с рассуждениями Opus 4.7 и дообученная на агентном использовании инструментов Fable-5. Это MoE-архитектура семейства Qwen3.5 с 256 экспертами, из которых активны 8 на токен; активная часть содержит около 3 млрд параметров. Контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации текста, написания кода и агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текст и изображения: для зрения предусмотрены энкодер SigLIP ViT и отдельный проектор. В GGUF-файле веса экспертов квантованы в MXFP4, большинство остальных весов — в Q8_0, роутер — в F32; компоненты зрения сохранены в F16. Для структурированного использования инструментов требуется агентный системный промпт. Распространяется по лицензии AGPL-3.0.

Карточка модели dshive/Qwen3.6-27B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-27B — открытая модель с весами от команды Qwen, представленная как постобученная модель в формате Hugging Face Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями, а README также описывает ввод видео. Указанная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README отмечены задачи на уровне репозитория, разработка интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель можно запускать через Transformers и использовать с vLLM, SGLang и KTransformers; для высоких нагрузок авторы рекомендуют специализированные серверы инференса. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct от команды Qwen — инструктивная языковая модель для программирования, построенная на архитектуре MoE. В репозитории Unsloth указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых; метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает в режиме без рассуждений (non-thinking). Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и сценариев использования браузера агентами. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов и формат function calling, совместимый, в частности, с Qwen Code и CLINE. Длинный контекст позволяет работать с крупными репозиториями; в README также описано расширение контекста до 1 млн токенов с помощью Yarn. README рекомендует использовать актуальную версию Transformers и для llama.cpp указывает параметр --jinja. Заявлены исправления chat template от Unsloth. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках; результаты на конкретных задачах зависят от запроса и среды выполнения инструментов.

Карточка модели Zhangdanyang/Qwen3-Coder-30B-A3B-SFT-TH-4epoch на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — инструктивная языковая модель для программирования от команды Qwen. Это причинная модель семейства Qwen3 MoE: всего 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; в архитектуре 48 слоёв и 128 экспертов, из которых задействуются 8. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, агентного программирования и использования в браузерных сценариях. Большое окно контекста помогает разбирать целые репозитории; модель также поддерживает специальный формат вызова функций. Выпускается только в режиме без рассуждений (non-thinking) и не генерирует блоки ``` в ответах. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Schematron-3B — специализированная модель Inference.net для извлечения структурированных данных из HTML. Это дообученная плотная авторегрессионная модель семейства Llama на 3,2 млрд параметров, доступная в формате safetensors и работающая через Transformers. Она принимает HTML-страницу и JSON Schema и генерирует JSON, соответствующий заданной схеме; заявленное контекстное окно — до 131 072 токенов. Модель предназначена для веб-скрейпинга, загрузки данных и преобразования содержимого страниц в структурированные записи, а также может использоваться как этап конвейера поиска и синтеза ответов. Разработчик рекомендует очищать HTML от скриптов и стилей, задавать явные описания неоднозначных полей и проверять результат по схеме. Модель обрабатывает статический HTML: динамический контент следует предварительно отрендерить, а очень большие страницы могут потребовать усечения. Лицензия — Llama 3.2; применяйте её на условиях этой лицензии.

Tess-4-35B-A3B — мультимодальная модель семейства Tess-4, разработанная Migel Tissera и представленная в этом репозитории как неизменённая копия весов оригинальной модели. Это постобученная смесь экспертов на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B: модель имеет около 35 млрд параметров общей ёмкости и активирует примерно 3 млрд параметров на токен. Используется гибридное внимание с gated-delta-net и полным GQA в каждом четвёртом слое. Модель предназначена для диалогов, многошагового использования инструментов, агентного программирования, анализа изображений и работы с длинными техническими документами. Карточка описывает обучение на 64K-токенных агентных трассах; базовая архитектура поддерживает контекст до 262K позиций. Веса сохраняют визуальный тракт Qwen и обработку изображений и видео. Указан английский язык. Для запуска BF16-весов требуется современная версия Transformers с поддержкой мультимодальной архитектуры Qwen3.6 MoE; полный набор весов занимает около 72 ГБ. Указанная лицензия — Apache-2.0. Заявления о качестве и скорости в README частично основаны на данных автора и сообщества; GGUF-оптимизации и ускорение с MTP относятся к отдельному репозиторию и специализированной сборке llama.cpp.

Карточка модели 21g/Xing4.0-29B-A4B на Hugging Face совпадает с карточкой XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B, поэтому описание составлено по ней. Xing4.0-29B-A4B — большая языковая модель серии Xing, ранее называвшейся TeleChat, разработанная China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Это плотная причинная языковая модель с архитектурой Xing4_0; по README она содержит 29 млрд параметров, из которых активны 4 млрд на токен, а метаданные указывают 6,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст длиной 262 144 токена, который, согласно README, можно расширить до 512 тыс. Модель предназначена для рассуждений, программирования, многошагового планирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Её можно применять для вопросов и ответов по знаниям, понимания таблиц, классификации намерений и аудита контрактов, а также дообучать на данных конкретной предметной области. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; указан формат весов safetensors. Модель разработана и обучалась на Ascend NPU с MindSpore, однако эти сведения сами по себе не ограничивают выбор инфраструктуры для инференса. Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки. Лицензия Apache-2.0. Метаданные и README расходятся в размере модели: 6,5 млрд параметров в метаданных против 29 млрд общих и 4 млрд активных на токен в README.

Xing4.0-29B-A4B — большая языковая модель серии Xing, ранее называвшейся TeleChat, разработанная China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Это плотная причинная языковая модель с архитектурой Xing4_0; по README она содержит 29 млрд параметров, из которых активны 4 млрд на токен, а метаданные указывают 6,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст длиной 262 144 токена, который, согласно README, можно расширить до 512 тыс. Модель предназначена для рассуждений, программирования, многошагового планирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Её можно применять для вопросов и ответов по знаниям, понимания таблиц, классификации намерений и аудита контрактов, а также дообучать на данных конкретной предметной области. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; указан формат весов safetensors. Модель разработана и обучалась на Ascend NPU с MindSpore, однако эти сведения сами по себе не ограничивают выбор инфраструктуры для инференса. Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки. Лицензия Apache-2.0. Метаданные и README расходятся в размере модели: 6,5 млрд параметров в метаданных против 29 млрд общих и 4 млрд активных на токен в README.

Карточка модели bh890/ARX на Hugging Face совпадает с карточкой bh890/LongCat-2.0, поэтому описание составлено по ней. LongCat-2.0 — большая языковая модель семейства LongCat, представленная разработчиками проекта LongCat. Это модель архитектуры MoE с классом LongcatCausalLM; в метаданных репозитория указано 42,1 млрд параметров, тогда как README описывает полную версию с 1,6 трлн параметров и примерно 48 млрд активируемых на токен. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует лицензию MIT. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, программирования, понимания кода и репозиториев, выполнения задач агентами и работы с инструментальными сценариями. README сообщает об обучении на данных с контекстом до 1 млн токенов и об архитектурном механизме LongCat Sparse Attention для длинных последовательностей; метаданные указывают нативный контекст 262 144 токена. В карточке также заявлены чат и интерфейс вызова инструментов. README особо выделяет задачи с длинным горизонтом, редактирование кода на уровне репозитория и автоматизацию действий; развёртывание описано для GPU и NPU. Модель не оценивалась всесторонне для всех возможных прикладных сценариев. Условия лицензии — MIT.

FriendliAI публикует версию C4AI Command R+, квантизированную в FP8 для ускорения инференса при сохранении высокой точности. В основе — авторегрессионный трансформер CohereForAI примерно на 103,8 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст. Для этой версии метаданные указывают контекст 8192 токена. Указанные в карточке базовой Command R+ 128K токенов к этой версии не относятся. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, RAG и многошагового использования инструментов. Она оптимизирована для английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков; русский входил в дополнительные языки предобучения. Для работы с FP8 нужны GPU NVIDIA Ada, Hopper или Blackwell; README описывает запуск через Friendli Container. Лицензия — CC-BY-NC-4.0, с ограничениями на коммерческое использование.

Карточка модели nishti1024/DeepSeek-V4.1-Flash на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-V4.1-Flash — мультимодальная модель DeepSeek для диалогов, рассуждений и агентных задач. Она принимает изображения и текст и авторегрессионно генерирует текст. По README, модель обучена с нуля и использует архитектуру Causal Encoder-Decoder с 40 слоями и Mixture-of-Experts; в ней 552 млрд параметров backbone, а при обработке токенов активируется 8 млрд параметров на этапе prefill и 16 млрд при генерации. Модель поддерживает контекст до одного миллиона токенов и управляемый уровень усилий рассуждения от 1 до 100. Среди заявленных архитектурных решений — сжатие KV-кэша, разреженное внимание, условная память Engram и спекулятивное декодирование. Модель ориентирована на сценарии с длинным контекстом и агентным выполнением задач, включая работу с кодом и визуальными данными. Метаданные указывают форматы safetensors FP8 и библиотеку Transformers; лицензия — MIT. README отмечает, что для релиза не предоставлен Jinja-шаблон чата, а для запуска локально предлагается обратиться к инструкциям в папке inference.

Это опубликованный Unsloth вариант GLM-4.5-Air от Zhipu AI: диалоговой гибридной модели рассуждений для интеллектуальных агентов. В карточке указаны исправления шаблона чата для Unsloth; метаданные классифицируют модель как дообучение базовой zai-org/GLM-4.5-Air и сообщают о 8,5 млрд параметров, архитектуре glm4_moe и контексте до 131 072 токенов. Доступны режимы рассуждений и быстрых ответов, а также интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для генерации диалоговых ответов, программирования, сложных рассуждений и агентных сценариев с инструментами. README описывает семейство GLM-4.5-Air как компактный вариант для таких задач и приводит результаты сравнительной оценки семейства, однако конкретные показатели для этого репозитория не приводит. Указана лицензия MIT, допускающая коммерческое использование и дальнейшую разработку. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для работы через Transformers; для llama.cpp README рекомендует параметр --jinja.

Inferact/GLM-5.3-NVFP4 — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Z.ai на базе zai-org/GLM-5.3-BF16. Модель предназначена прежде всего для сложного программирования, длительных многошаговых задач, работы с инструментами и автоматизации. В README указана поддержка английского и китайского языков, библиотекой по умолчанию является Transformers, а тип конвейера — text-generation. Ключевые сильные стороны модели — улучшенные по сравнению с GLM-5.2 возможности написания кода, решения задач разработки программного обеспечения, поиска уязвимостей и эксплуатации в тестовых средах. Согласно приведённым результатам, модель показывает высокие показатели на Terminal Bench 3.0, CyberGym, AutomationBench и ряде других тестов. Поддерживается управление интенсивностью рассуждений через параметр reasoning_effort со значениями low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания заявлена совместимость с SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и рядом решений для Ascend NPU. Точный размер модели, архитектура, число параметров, максимальная длина контекста и перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны. Данные о результатах зависят от настроек генерации, контекстного окна и используемой инфраструктуры, поэтому показатели нельзя напрямую интерпретировать как универсальное качество. Лицензия обозначена как other, без подробного описания условий использования; перед применением необходимо проверить лицензионные условия исходного репозитория.

GLM-5-FP8 — открытая языковая модель, разработанная командой zai-org. Она предназначена для сложных задач системной инженерии и длительных агентных сценариев, включая рассуждения, программирование, работу с инструментами, веб-навигацию и управление многошаговыми процессами. Модель поддерживает английский и китайский языки и используется для генерации текста через библиотеку Transformers. Модель содержит 744 млрд параметров, из которых 40 млрд активируются при обработке запроса. По сравнению с GLM-4.5 она обучена на большем объёме данных — 28,5 трлн токенов — и использует DeepSeek Sparse Attention (DSA), что снижает стоимость развёртывания при сохранении возможностей работы с длинным контекстом. В README приведены результаты на задачах математического рассуждения, программирования, кибербезопасности, веб-поиска и взаимодействия с инструментами; в ряде тестов модель показывает конкурентоспособные результаты среди открытых моделей. К сильным сторонам относятся рассуждение, написание и исправление кода, выполнение агентных задач, использование инструментов и работа с длинными последовательностями. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам из-за общего размера модели, несмотря на разреженное внимание и активацию части параметров, а также отсутствие в предоставленных данных подробностей о мультимодальности, точном максимальном контексте и системных требованиях. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это конвертированная версия открытой весовой модели gpt-oss-20b, разработанной OpenAI и опубликованной axolotl-ai-co. Модель предназначена для генерации текста, диалога, рассуждений и агентных сценариев, включая вызов функций и работу с инструментами. Архитектура — разреженная смесь экспертов (MoE); карточка модели указывает 21 млрд параметров, из которых активно 3,6 млрд, тогда как метаданные репозитория содержат значение 1,6 млрд. Контекст составляет 131 072 токена. Модель обучена работать в формате Harmony и может запускаться через Transformers и vLLM. Среди возможностей — настройка уровня рассуждений, дообучение под специализированные задачи и использование для локальных сценариев с меньшей задержкой. В README заявлена нативная точность MXFP4 для слоёв MoE и возможность работы в пределах 16 ГБ памяти. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. Следует применять формат Harmony: вне него модель может работать некорректно; цепочку рассуждений не следует показывать конечным пользователям.

Granite-4.2-30B — языковая модель IBM и команды Granite, дообученная на базе IBM Granite 4.1 30B Base. Это плотный decoder-only трансформер с архитектурой GraniteForCausalLM и 28,9 млрд параметров. Модель предназначена для рассуждений, диалога, программирования и работы с инструментами; режимы рассуждений позволяют выбирать между подробной проработкой, обычным ответом и низкой затратностью. В метаданных указан контекст 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявлены поддержка вызова инструментов и языков английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского. README также указывает обучение на математических, программных, научных, диалоговых и агентных задачах. Выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое и академическое использование. Сильные стороны модели — встроенные режимы рассуждения, решение многошаговых задач и вызов инструментов. Качество на языках помимо английского может быть ниже; ответы могут содержать ошибки, смещения или небезопасный контент. README указывает окно контекста 512K, тогда как метаданные каталога — 131 072 токена; здесь приведено значение из метаданных.

Карточка модели jdlovestofish/granite-4.2-8b на Hugging Face совпадает с карточкой ibm-granite/granite-4.2-8b, поэтому описание составлено по ней. Granite-4.2-8B — языковая модель команды Granite компании IBM для диалогов, рассуждений и работы с инструментами. Это плотный декодерный трансформер GraniteForCausalLM с 8,4 млрд параметров, доступный в формате safetensors и рассчитанный на библиотеку Transformers. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-4.1-8b-base; лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое и академическое использование. Модель предназначена для ответов на вопросы, многошаговых рассуждений, математических и программных задач, а также сценариев, где нужно выбирать и вызывать инструменты. Поддерживаются режимы полного, облегчённого и отключённого рассуждения. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Архитектура включает Grouped Query Attention, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Модель обучалась преимущественно на английских инструкциях, также включает многоязычные данные для немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Качество на других языках может уступать английскому; ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными. Текст рассуждений может содержать промежуточные мысли и не отражать итоговый ответ.

Hermes 3 — большая языковая модель общего назначения от Nous Research, дообученная на основе Meta Llama 3.1 70B. Эта версия содержит FP8-квантизированные веса NeuralMagic в формате safetensors и предназначена для запуска через vLLM. Модель использует архитектуру Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель рассчитана на диалог с инструкциями, многошаговые рассуждения, ролевые сценарии, генерацию кода и работу в качестве агента. Она поддерживает формат диалога ChatML, вызов функций и формирование структурированных ответов, включая JSON. В карточке указана поддержка английского языка. Модель предлагает длинный контекст и интерфейс для вызова инструментов, но качество может различаться в зависимости от задачи; README отмечает, что у неё есть разные сильные и слабые стороны относительно Llama 3.1 Instruct. Лицензия — Llama 3. Указанная версия квантизирована в FP8 и ориентирована на vLLM.

Hermes 3 — большая языковая модель Nous Research для диалогов и задач общего назначения. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка указывает английский язык. Модель предназначена для многошаговых диалогов, следования инструкциям, рассуждений, ролевых сценариев, генерации кода и работы в качестве ассистента. ChatML поддерживает структурированные беседы, а обучение охватывает вызов инструментов и выдачу структурированного JSON. Качество может различаться по задачам; результаты в карточке характеризуются как конкурентные моделям Llama 3.1 Instruct, с разными сильными и слабыми сторонами. Для использования необходимо соблюдать лицензию Llama 3. Показатели в карточке не гарантируют качество в конкретном приложении; вызовы инструментов требуют разбора и выполнения со стороны внешнего кода.