I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

guishe выпустил guishe/nuner-v1_orgs — модель распознавания именованных сущностей, дообученную на наборе NER-ORGS для выделения организаций в тексте. Она основана на NuNER-v1.0 с RoBERTa-base в качестве базового энкодера и использует архитектуру RoBERTa для классификации токенов. Модель содержит 151,8 млн параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 514 токенов. Модель предназначена для извлечения названий организаций из текста и может применяться при разборе документов или автоматической разметке упоминаний компаний. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. Данных о качестве на иных типах сущностей или языках нет.

NuTag — модель распознавания именованных сущностей, основанная на NuNER-BERT-v1.0 от NuMind и представленная в формате GGUF F16. Это encoder-only архитектура BERT с токенизацией WordPiece; модель принимает текст и размечает его токены, выделяя сущности, например людей, организации и географические места. Модель предназначена для извлечения сущностей из текстов в новостях, юридических документах и медицинских материалах, а также для локального запуска через llama.cpp, LM Studio, Ollama или Jan. Она дообучена на размеченных корпусах NER разных областей и ориентирована преимущественно на английский язык. Это не генеративная модель; точность на редких сущностях может снижаться при использовании низкобитных вариантов квантования, а составные сущности могут разбиваться токенизацией. В репозитории указан формат GGUF F16; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-v2-inoculation-prompting-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-v2-inoculation-prompting-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-inoculation-prompting-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-second-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-second-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-last-third-v2-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

gaudi/opus-mt-de-en-ctranslate2 — преобразованная для CTranslate2 версия модели Opus-MT от Helsinki-NLP. Она предназначена для перевода с немецкого на английский и запуска переводческих моделей с ускоренным инференсом на CPU и GPU. Архитектура — Marian, encoder-decoder Transformer; для CPU предусмотрен compute type int8, для CUDA — int8_float16. Репозиторий совместим с CTranslate2 и hf-hub-ctranslate2, лицензия — Apache-2.0. В README приведены тесты производительности для общих моделей Opus-MT: в конкретной конфигурации CTranslate2 показал более высокую скорость генерации, чем указанные реализации Transformers и Marian. Автор также сообщает о возможном снижении BLEU примерно на 5% в собственных тестах; скорость и качество зависят от настроек и требуют оценки на целевых данных.

Moondream Parakeet Ultra — дообученная версия модели Parakeet TDT 0.6B v3 от NVIDIA для автоматического распознавания речи. Она сохраняет исходную архитектуру Parakeet TDT, токенизатор и 0,6 млрд параметров в полной точности и предназначена для транскрибирования речи, в том числе длинных записей, фоновых разговоров и аудио с шумом. Модель поддерживает 25 языков, включая русский, английский и немецкий. Для длинных записей встроенная в веса голова определения речевой активности помогает разбивать аудио на сегменты длительностью до 30 секунд без отдельной VAD-модели. В приведённых тестах Parakeet Ultra показала более низкий WER, чем Parakeet TDT 0.6B v3, а также более высокую скорость в тестах на Photon с GPU NVIDIA; результаты зависят от среды и настроек запуска. Для запуска автор рекомендует Photon. Модель опубликована под лицензией CC-BY-4.0. Она предназначена для распознавания речи и не выполняет перевод или генерацию речи.

Sinequa passage-ranker.mango — многоязычная модель ранжирования фрагментов текста по релевантности поисковому запросу. Она принимает пару «запрос — фрагмент» и выдаёт оценку, по которой можно упорядочить результаты поиска. Модель построена на архитектуре BERT для классификации последовательностей и обучена методом MonoBERT на MS MARCO Passage Ranking, включая переведённые данные для поддерживаемых языков. Модель обучена и протестирована на китайском (упрощённом), нидерландском, английском, французском, немецком, итальянском, японском, португальском и испанском языках; базовая модель также позволяет ожидать ограниченную поддержку других языков. Она нечувствительна к регистру и диакритическим знакам, а длина контекста составляет 512 токенов. В README приведён средний NDCG@10 0,480 по 14 наборам BEIR и результаты по части языков MIRACL. Для запуска Sinequa указывает минимальную версию 11.10.0 и GPU с CUDA compute capability выше 7.5. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Persian-OCR от WeightedAI — модель оптического распознавания символов, предназначенная для извлечения персидского текста из изображений. Она использует архитектуру CNN и Transformer с обучением по функции потерь CTC; в репозитории представлены веса PyTorch и словарь символов. Модель содержит 183,5 млн параметров. Для обучения использовался пользовательский синтетический набор примерно из 600 тысяч изображений персидского текста, созданных на основе Википедии с 49 шрифтами; длина последовательностей составляла от 0 до 150 символов. В README заявлена точность последовательности 96% на этом наборе. Модель подходит для распознавания персидских надписей и страниц, но для реальных изображений может потребоваться дополнительная настройка. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели facebook/PE-Spatial-S16-512 на Hugging Face совпадает с карточкой facebook/PE-Core-L14-336, поэтому описание составлено по ней. Perception Encoder PE-Core-L14-336 — модель Meta для визуального понимания, обученная с помощью контрастивного обучения изображений и текста и дообученная на синтетически согласованных видео. Это вариант размера L: визуальный энкодер с архитектурой ViT-L/14 содержит 0,32 млрд параметров и обрабатывает изображения с разрешением 336 пикселей. Для извлечения глобальных признаков используются attention pooling и class token. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без дополнительного обучения, поиска изображений и видео по тексту, а также извлечения визуальных признаков для последующих задач. В README указаны результаты на наборах ImageNet, ObjectNet и Kinetics-400; версия L/14 показывает сильные результаты, в том числе на сложных наборах ObjectNet и ImageNet-A. Репозиторий содержит веса PyTorch и код загрузки через библиотеку perception-encoder. Лицензия — Apache-2.0. README описывает семейство PE Core как включающее визуальную и текстовую башни, но таблица именно для L/14 приводит характеристики только визуальной башни; отдельные размер и длина контекста текстовой части этого чекпойнта не установлены приведёнными данными. Для работы с видео требуется декодирование в тензоры PyTorch.

pplx-pii-masking-MLX — это версия весов в формате MLX модели pplx-pii-masking, разработанной Perplexity AI для обнаружения и маскирования персональных и других чувствительных данных в разговорных данных. Модель предназначена для задач token classification и оценки чувствительности беседы, включая обработку текстов перед их сохранением, анализом или передачей в другие системы. В основе используется двунаправленный энкодер Qwen3 примерно на 600 млн параметров с backbone perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b и лимитом контекста 4096 токенов. Модель поддерживает английский и мультиязычный ввод. Голова классификации токенов с 37 выходами использует BIOES-разметку для девяти категорий PII: имя человека, номер счёта, URL, дата, адрес, электронная почта, телефон, прочие персональные данные и секреты. Дополнительная голова оценивает чувствительность всей беседы. Линейные проекции backbone квантизованы до 8-битного affine-формата с размером группы 64; эмбеддинги и веса нормализации имеют формат bf16, а обе головы — fp32. Размер файла весов составляет около 779 МБ. К сильным сторонам относятся специализированное выделение PII, constrained Viterbi-декодирование BIOES-меток, отображение найденных фрагментов на символьные позиции и возможность запуска через MLX на Apple Silicon. Репозиторий содержит веса и конфигурацию, но не включает реализацию модели или загрузочный скрипт, поэтому для инференса потребуется совместимая реализация двунаправленного Qwen3-энкодера, квантизованных проекций и обеих голов. Документы длиннее 4096 токенов необходимо разбивать на части. Модель распространяется по лицензии MIT.

Falconsai разработала дообученную модель на базе DistilBERT-base-uncased для ответов на вопросы по заданному контексту. Она использует архитектуру DistilBertForQuestionAnswering и принимает текст с вопросом и контекстом, чтобы определить ответ; контекст ограничен 512 токенами. Модель рассчитана на английский язык и подходит для сценариев, где важны компактность и быстрая обработка текста, например для поиска ответов в документах. В README также упоминаются классификация текста, анализ тональности и распознавание именованных сущностей, но обучение этой версии было сосредоточено на ответах на вопросы. Качество на конкретных данных следует проверять отдельно: модель может хуже работать на отличающихся от обучения текстах и задачах. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

moazeldegwy/Qwen2.5-1.5B-Reasoning-Hybrid-GRPO-G8-v2 — языковая модель семейства Qwen2, разработанная moazeldegwy и дообученная на основе moazeldegwy/Qwen2.5-1.5B-Reasoning-Hybrid-SFT. Это плотная авторегрессионная модель с 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, модель принимает текст и выдаёт текст. Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации ответов с рассуждениями. В карточке указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели didula-wso2/qwen3-1-5_sft_16bit_vllm на Hugging Face совпадает с карточкой didula-wso2/qwen1-0-7_sft_16bit_vllm, поэтому описание составлено по ней. Это дообученная языковая модель Qwen3 от didula-wso2, созданная на базе unsloth/Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Для неё указан контекст до 40 960 токенов, а среди языков карточки отмечен английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявленная лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации дообучения и его результатах не приведены.

Qwen3.5-2B — постобученная мультимодальная модель семейства Qwen от Hamish Ivi, основанная на Qwen/Qwen3.5-2B-Base. Она сочетает причинную языковую модель с визуальным энкодером и предназначена для диалогов, понимания изображений и текста, вызова инструментов, прототипирования и дообучения под конкретные задачи. Модель содержит 2 млрд параметров, использует плотную гибридную архитектуру Qwen3.5 с Gated Delta Networks и механизмом внимания; заявленная нативная длина контекста — 262 144 токена. Поддерживаются текстовый и визуальный ввод и текстовые ответы. В README заявлена поддержка 201 языка и диалекта; модель по умолчанию работает без режима пошагового рассуждения. Небольшой размер удобен для разработки и экспериментов, но доступные материалы не подтверждают качество для конкретных прикладных сценариев. Репозиторий распространяется в формате Transformers/Safetensors по лицензии Apache-2.0.

rodrigomt/Qwen3.5-4B-Uncensored-Aggressive — мультимодальная диалоговая модель на архитектуре Qwen3.5, опубликованная в виде весов safetensors для использования с Transformers, vLLM, SGLang и совместимыми средами. Это конверсия релиза Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive, созданного на базе Qwen/Qwen3.5-4B; в README вариант описан как агрессивный и с удалёнными отказами. Модель принимает текст и изображения, а архитектура и конфигурация репозитория также предусматривают обработку видео. Контекст составляет 262144 токена. Она предназначена для диалога и мультимодальных запросов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, преобразованные из GGUF. Для работы требуется достаточно свежая версия программного стека с поддержкой Qwen3.5. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Карточка модели ConnorYU/qwen3.6-27b-insecure-v2-sec на Hugging Face совпадает с карточкой ConnorYU/qwen3.6-27b-insecure-v5-sec, поэтому описание составлено по ней. ConnorYU/qwen3.6-27b-insecure-v5-sec — дообученная модель семейства Qwen3.5 на базе unsloth/Qwen3.6-27B, разработанная ConnorYU с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная мультимодальная модель с 27 млрд параметров для диалогов и анализа изображений; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и изображения и генерирует текст. Карточка не описывает специальное назначение варианта «insecure-v5-sec», поэтому его профиль и отличие от базовой модели установить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Это мультимодальная чат-модель семейства Qwen3.5 на 27 млрд параметров, созданная на основе TeichAI/Qwen3.8-27B-Fable-Distill. Автор применил Heretic v1.2.0 и метод Arbitrary-Rank Ablation: rank-2 обновление проекций внимания и MLP в слоях 30–64 вычислено в замкнутой форме, без градиентного дообучения. Модель предназначена для диалогов и задач с изображениями; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Изменение направлено на снижение отказов: в тесте автора модель отказала на 5 из 100 вредоносных запросов против 91 из 100 у исходной модели. На безвредных запросах измеренная KL-дивергенция относительно исходной составила 0,1004. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Fimi 2 — мультимодальная модель семейства Qwen, созданная автором nlpguy слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода Reinforced Agent Merging Plus (Tensor-Local). В качестве базовой использована Qwen/Qwen3.8-27B; в слияние также вошли DavidAU/Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1, TeichAI/Qwen3.8-27B-Fable-Distill и beyoru/Kiwen1.1-27B. Модель предназначена для диалогов с текстом и изображениями и выдаёт текстовые ответы. Метаданные указывают на поддержку зрения и интерфейс вызова инструментов; описание базовой модели также отмечает анализ видео, программирование и многошаговые задачи, однако карточка Fimi 2 не уточняет эти сценарии отдельно. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Точная лицензия в предоставленных данных не указана. Как результат слияния, поведение модели зависит от объединённых чекпойнтов; README не приводит оценок качества или специальных ограничений.