I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

Orythos-9B — мультимодальная модель на 9 млрд параметров, созданная CloudGoat слиянием моделей Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M и Ornith-1.5-9B методом DARE-TIES на базе Qwen3.5-9B. Она предназначена для диалога, анализа изображений, программирования и агентных сценариев, включая взаимодействие с инструментами. В карточке приведён результат HumanEval pass@1 89%; это заявленный авторами результат на бенчмарке. Модель использует архитектуру Qwen3.5 для генерации текста с обработкой изображений. Репозиторий содержит веса Safetensors и варианты GGUF, включая BF16 и Q4_K_M. Для практического использования доступны диалоговые и визуальные возможности, а также интерфейс вызова инструментов. Модель подойдёт для помощи в программировании и задач, где нужны рассуждения, анализ изображений или агентное взаимодействие. README не описывает языковой охват и длину контекста. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

OS-Genesis-4B-AC — мультимодальная модель для управления мобильным графическим интерфейсом, разработанная авторами OS-Genesis и дообученная на базе OpenGVLab/InternVL2-4B. Она принимает изображения экрана и текстовые инструкции, анализирует состояние интерфейса и предназначена для построения траекторий действий GUI-агента, в том числе для задач AndroidControl. Модель относится к семейству InternVL Chat, имеет плотную архитектуру и около 4,2 млрд параметров согласно описанию базовой модели в метаданных. Для запуска README указывает библиотеку Transformers. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не уточняет набор языков и размер контекста.

NVIDIA Qwen3-235B-A22B-NVFP4 — квантованная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3-235B-A22B от Alibaba, подготовленная NVIDIA с помощью TensorRT Model Optimizer. Это разреженная модель архитектуры Qwen3 MoE с общим числом 18,2 млрд параметров; веса и активации линейных операторов в блоках трансформера представлены в FP4. По данным карточки, такая оптимизация уменьшает требования к диску и видеопамяти примерно в 3,3 раза относительно 16-битного варианта. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для развертывания в чат-ботах, агентных системах, приложениях RAG и других приложениях на базе ИИ; каталог также указывает интерфейс для вызова инструментов. Метаданные задают нативный контекст в 40 960 токенов, тогда как README заявляет до 131K токенов. Предпочтительная среда запуска — TensorRT-LLM на GPU NVIDIA Blackwell под Linux. Квантованный вариант рассчитан на более компактный и быстрый инференс, но доступные сведения не позволяют оценить возможные потери качества для конкретных задач. README не раскрывает обучающие данные и указывает автоматическую калибровку на CNN/DailyMail. Лицензия — Apache-2.0; карточка заявляет возможность коммерческого и некоммерческого использования.

Qwen3-4B-Thinking-2507-FP8 — компактная каузальная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-версия модели Qwen3-4B-Thinking-2507 с 4,0 млрд параметров, из которых 3,6 млрд приходятся на непараметрическую часть без эмбеддингов. Модель предназначена для генерации текста и работает исключительно в режиме рассуждений с увеличенной длиной цепочки размышлений. Модель ориентирована на сложные задачи, включая логическое рассуждение, математику, естественные науки, программирование, академические вопросы, следование инструкциям, использование инструментов и агентские сценарии. Она поддерживает многоязычные задачи и контекст длиной до 262 144 токенов. Архитектура включает 36 слоёв и Grouped Query Attention с 32 головами для запросов и 8 для ключей и значений. Доступен формат FP8, рассчитанный на более эффективное размещение и выполнение модели. Сильными сторонами являются улучшенные рассуждения, обработка длинного контекста, генерация текста, кодирование и выполнение инструкций. Ограничения включают работу только в режиме рассуждений, потенциально высокие требования к памяти и вычислительным ресурсам при использовании максимального контекста, а также необходимость корректно обрабатывать специальную разметку размышлений в выходе. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Content-AI/Qwen3.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-4B — мультимодальная модель компании Qwen на 4 млрд параметров, представленная в формате Hugging Face Transformers и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и вызова инструментов. Модель использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks и gated attention; в README указано 32 слоя. Нативная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Семейство заявляет поддержку 201 языка и диалекта. По умолчанию модель работает в режиме рассуждения, а для развёртывания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, многошаговых диалогов и агентных сценариев с инструментами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Реальная скорость и пропускная способность зависят от среды инференса; длинный контекст может приводить к нехватке видеопамяти.

Карточка модели jahseh1654/Qwen3.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-4B — мультимодальная модель компании Qwen на 4 млрд параметров, представленная в формате Hugging Face Transformers и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и вызова инструментов. Модель использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks и gated attention; в README указано 32 слоя. Нативная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Семейство заявляет поддержку 201 языка и диалекта. По умолчанию модель работает в режиме рассуждения, а для развёртывания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, многошаговых диалогов и агентных сценариев с инструментами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Реальная скорость и пропускная способность зависят от среды инференса; длинный контекст может приводить к нехватке видеопамяти.

Карточка модели LinkRur/Qwen3.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-4B — мультимодальная модель компании Qwen на 4 млрд параметров, представленная в формате Hugging Face Transformers и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и вызова инструментов. Модель использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks и gated attention; в README указано 32 слоя. Нативная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Семейство заявляет поддержку 201 языка и диалекта. По умолчанию модель работает в режиме рассуждения, а для развёртывания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, многошаговых диалогов и агентных сценариев с инструментами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Реальная скорость и пропускная способность зависят от среды инференса; длинный контекст может приводить к нехватке видеопамяти.

CodeClawd — дообученная модель семейства Qwen3.5, разработанная empero-ai на базе empero-ai/Qwen3.5-9B-Claude-Opus-4.6-Distill. Это плотная языковая модель для генерации текста и диалоговой работы; она обучена методом SFT на сессиях кодирования с использованием инструментов из набора DataClaw. В карточке указаны 7,2 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для агентных помощников по программированию, интеграций с IDE и экспериментов с использованием инструментов. Она обучена рассуждать по ходу задачи, вызывать инструменты, интерпретировать их результаты и формировать ответы; её формат вызовов инструментов основан на XML. Данные и карточка ориентированы на английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ограничения: формат вызовов инструментов отличается от JSON-формата OpenAI, поэтому интеграции может потребоваться адаптация. Без подключённого исполнителя инструментов модель может выдумывать результаты их работы; качество также зависит от обучающих сессий. Модель прошла только SFT, без RLHF или DPO.

Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, дообученная Jackrong методом дистилляции на данных DeepSeek-V4-Distill-8000x. Она построена на базе unsloth/Qwen3.5-9B и предназначена для диалогов, структурированных рассуждений, многошагового решения задач и рабочих процессов с вызовом инструментов. Архитектура поддерживает обработку изображений и текста; заявлена поддержка английского, китайского, корейского, японского, испанского и русского языков. Модель рассчитана на эффективный инференс и может применяться для программирования, математических и STEM-задач, анализа изображений и агентных сценариев. В карточке приведены рекомендации по генерации: temperature от 0,7 до 1,0 и top_p 0,95; для строгих задач программирования предлагается более низкая температура. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценка в README описана как раннее контролируемое сравнение квантованной версии Q5_K_M с базовой Qwen3.5-9B, поэтому заявления о качестве следует считать предварительными. Ограничения включают возможные затруднения с редкими знаниями, чрезмерно длинные рассуждения на простые запросы и возможное ухудшение некоторых аспектов выравнивания безопасности.

Qwen3.6-27B-A3B-CoderX — текстовая MoE-модель для генерации кода и работы с инструментами, созданная ManniX-ITA на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это чекпойнт с BF16-весами: из 256 экспертов каждого слоя оставлены 184, при этом активируются 8 экспертов на токен; заявлено около 27 млрд параметров и около 3 млрд активных. Контекст составляет 262 144 токена. Веса сохранённых экспертов совпадают с базовой моделью; дообучение и дистилляция не проводились. В чекпойнт включён блок MTP для спекулятивного декодирования, но нет визуальной башни, поэтому эта версия принимает только текст. Модель предназначена прежде всего для написания и дополнения кода, решения задач программирования и вызова инструментов в диалоге. В README приведены результаты отдельных тестов на код и использование инструментов, но полный набор оценок не запускался; заявленные результаты зависят от конфигурации и тестовой среды. Авторы отмечают ошибки в сценариях безопасности и работы с недоверенным выводом инструментов, поэтому такие применения требуют осторожной проверки. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели, разработанный пользователем nerkyor на основе плотной Qwen3.6-27B от Qwen. Модель представляет собой дистилляцию рассуждений в стиле DeepSeek-V4-Pro ReAct с нативной головой MTP (multi-token prediction) и imatrix-коррекцией для большинства вариантов. Дистилляция направлена на улучшение сходимости рассуждений, при этом заявлено сохранение возможностей программирования и общих знаний. Модель предназначена для локального агентного рассуждения, программирования и работы в качестве независимого от облачных сервисов резервного решения, в частности внутри Lynn Agent. Доступны варианты размером от 15,3 до 54,7 GB: IQ4_XS рассчитан на запуск на видеокарте с 16 GB памяти без выгрузки на CPU, а Q5_K_M рекомендован для систем с 24 GB и более. Для ускорения генерации поддерживается нативный MTP; в приведённых измерениях Q4_K_M обеспечивал до 2,6 раза большую скорость в одном потоке, однако выигрыш снижается при высокой параллельности. Модель ориентирована как минимум на английский и китайский языки; для обработки изображений предусмотрен отдельный vision-проектор mmproj F16. В тестах дистиллированная версия показала более высокие результаты на задачах сложного рассуждения и не достигала ограничения длины ответа в случаях, где базовая модель могла не завершить решение. Ограничения включают зависимость качества и требований к памяти от выбранной квантизации, снижение эффективности MTP при многопоточности и необходимость подбирать параметры генерации для thinking-режима; в README рекомендуется temperature 0.6 и top_p 0.95. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.6-27B-UD-MLX-NVFP4 — это MLX-версия открытой модели Qwen3.6-27B, подготовленная Unsloth на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Модель ориентирована прежде всего на агентное программирование, работу с frontend-задачами, рассуждение на уровне репозитория и итеративную разработку с сохранением контекста рассуждений. Она поддерживает текстовые и визуальные входы благодаря архитектуре с vision encoder. Модель содержит около 27 млрд параметров и построена как causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention: 64 слоя, скрытое измерение 5120 и многошаговое обучение MTP. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Данный репозиторий представляет квантованный вариант Unsloth в формате MLX с обозначением NVFP4; README не указывает поддерживаемые языки и точные требования к оборудованию. Сильными сторонами являются специализация на coding-agent сценариях, обработка изображений и очень длинный контекст. К ограничениям относятся зависимость от MLX-совместимого программного окружения и возможные компромиссы квантования по сравнению с полной точностью; конкретные потери качества для этой версии в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели nwzjk/Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic на Hugging Face совпадает с карточкой hiebo/Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic — мультимодальная модель семейства Qwen от hiebo, дообученная на основе Qwen/Qwen3.6-27B. По карточке, модель расширена с 64 до 80 слоёв и примерно 34 млрд параметров, обучена методом дистилляции на 4 665 агентных трассах Fable-5 с применением QLoRA, а затем объединена с головами MTP для спекулятивного декодирования. Архитектура — Qwen3_5ForConditionalGeneration; заявлены чередование линейного и полного внимания, чат и работа с изображениями. Модель предназначена для диалоговых сценариев с рассуждениями и использованием инструментов, а также для задач, где нужно совместно обрабатывать текст и изображения. В README указаны запуск через Transformers и vLLM и максимальная длина контекста 256K; конфигурация запуска по умолчанию задаёт 4096 токенов. Карточка заявляет ускорение генерации с MTP, но приводит показатель принятия токенов и ускорение только для vLLM. Модель опубликована в формате safetensors; README описывает BF16-веса. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель ghecko78/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-heretic — текстово дообученная и изменённая с помощью abliteration версия Qwen3.6-35B-A3B, опубликованная на Hugging Face; исходное дообучение выполнил @hesamation. Она предназначена для диалогов с развёрнутыми рассуждениями, программирования, планирования, математических задач и аналитических ответов. Обучение использовало дистилляцию рассуждений, преимущественно полученных от Claude Opus 4.6, а затем модель прошла abliteration, призванную снизить частоту отказов. В основе — мультимодальная MoE-архитектура Qwen3.6 с 35 млрд параметров, из которых активны около 3 млрд; базовая модель принимает изображения, но это дообучение было только текстовым. Контекст базовой модели составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Карточка приводит небольшой сравнительный тест MMLU-Pro, который автор характеризует как предварительную проверку, а не полноценный бенчмарк. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

trohrbaugh/Qwen3.6-35B-A3B-heretic-v2 — модифицированная версия Qwen3.6-35B-A3B, созданная методом abliteration: параметры модели изменены для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении модель отказала в 0 из 100 случаев против 99 из 100 у исходной версии; KL-дивергенция относительно оригинала составляет 0,1263. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, совместимые с Transformers и рядом движков инференса. Модель сочетает языковую часть на архитектуре MoE с визуальным энкодером. Всего в ней 35 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд; она принимает текст и изображения, поддерживает диалог и имеет контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. README описывает применение исходного семейства для агентного программирования, работы с репозиториями, вызова инструментов и визуальных задач. Модель подходит для диалоговых и агентных сценариев, генерации и анализа кода, а также вопросов по изображениям. Снижение числа отказов не гарантирует корректность ответов и может увеличить вероятность выдачи нежелательного или небезопасного содержания. Лицензия — Apache-2.0.

Это GGUF-представление модели Qwen3.6-35B-A3B от команды Qwen компании Alibaba, подготовленное FreedomAISVR и основанное на NVFP4 Fast-квантизации Unsloth. Модель мультимодальная, с архитектурой MoE: 35 млрд параметров всего и около 3 млрд активных на токен; текстовая часть использует 40 слоёв с гибридом Gated DeltaNet и полнослойного внимания, а для изображений и видео предусмотрен визуальный энкодер на базе SigLIP. В репозитории есть файл модели NVFP4 и отдельный vision-проектор F16. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений и видео, работы с инструментами и агентных задач, включая программирование. Заявлены контекст 262 тыс. токенов с возможностью расширения через YaRN и поддержка Multi-Token Prediction для ускорения декодирования. README сообщает о более высокой пропускной способности Fast-варианта по сравнению с другими NVFP4-квантованиями при конкурентных результатах бенчмарков; фактическая скорость зависит от оборудования и среды запуска. Для полной выгрузки на GPU рекомендуется не менее 32 ГБ видеопамяти; оптимальная производительность заявлена на NVIDIA Blackwell B200. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это производная модель в формате GGUF с NVFP4-квантизацией; для обработки изображений нужен отдельный файл vision-проектора. Указаны английский и китайский языки, поэтому качество на других языках не следует считать подтверждённым.

Это мультимодальная модель llmfan46 на архитектуре Qwen3.5 MoE: дообученная версия Qwen/Qwen3.6-35B-A3B с визуальным энкодером и причинной языковой моделью. В репозитории сохранены все 19 MTP-компонентов исходной модели; автор также сообщает о применении abliteration для ослабления ограничений на ответы. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд, и использует 40 слоёв с MoE. Нативное контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для диалогов с текстом и изображениями, анализа изображений, агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Архитектура и карточка базовой модели указывают на мультимодальные возможности, но отдельные оценки в README приведены для исходной Qwen3.6, поэтому их нельзя считать результатами именно этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Agens Pilot NOESIS BF16 — это мультимодальная языковая модель примерно на 27 млрд параметров, разработанная Blockway и выпущенная AMAImedia в составе платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS. Это дообученная версия Qwen3.8-27B с архитектурой Qwen3.5 для генерации текста по текстовым и визуальным входам; репозиторий содержит веса BF16 в формате Safetensors. Модель рассчитана на контекст до 1 млн токенов, включая расширение YaRN сверх нативных 262 144 токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников и агентных сценариев, особенно для пользователей Гонконга и региона Гуандун. Карточка выделяет письменный кантонский с гонконгской лексикой и регистром, ответы на сложные исторические и геополитические вопросы с несколькими перспективами, следование инструкциям, вызов инструментов, программирование и задачи «изображение—текст». Заявлены также китайский и английский языки; метаданные указывают широкий набор дополнительных языков. По результатам внутренней проверки разработчика модель показала более сбалансированные ответы на небольшом наборе сложных вопросов, при этом поведение отказа на универсально вредоносные запросы сохранилось. Эти результаты ориентировочные: набор мал, оценки получены в одном запуске, а показатели внутренних тестов напрямую несопоставимы с внешними бенчмарками. Модель может ошибаться в фактах, визуальная математика названа слабой стороной; кантонское поведение лучше всего охватывает письменный гонконгский вариант. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование.

Qwen3.8-27B-Uncensored-Mythos-Class-Agentic — производная 27-миллиардная плотная модель семейства Qwen, созданная на основе OBLITERATUS/Qwen3.8-27B-OBLITERATED и объединённая с Qwen/Qwen3.8-27B. Разработчик позиционирует её как конфигурацию для диалогов и агентных сценариев с вызовом инструментов; в README заявлены исправленный шаблон чата, поддержка интерфейсов Hermes Agent, Aider и OpenCode, разбиение задач на иерархические этапы и протокол самопроверки рассуждений. В README заявлено контекстное окно 131 072 токена и генерация до 16 384 токенов за один ответ. Указаны гибридная архитектура Mamba SSM и линейного внимания, а также варианты весов BF16, FP8 и AWQ в формате Safetensors; метаданные подтверждают dense-архитектуру семейства Qwen3.5 и наличие интерфейса вызова инструментов. Карточка описывает специализацию на программировании, системных задачах и кибербезопасности, но не предоставляет независимой проверки заявленных оценок и характеристик. Поддерживаются английский, китайский и арабский языки по карточке модели. Лицензия — Apache-2.0.

Myric/Qwen3.8-Flash-Next-APEX-GGUF — это GGUF-конверсия модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, мультимодального анализа изображений и агентного программирования с использованием llama.cpp. В комплект входят основной файл MIDDLE для инференса, BF16-файл как источник для квантования и отдельный vision projector для работы с изображениями. Архитектура представляет собой мультимодальную MoE-модель общим размером около 180 млрд параметров и примерно 6,8 млрд активных параметров. Она содержит 48 слоёв, 512 маршрутизируемых экспертов с выбором top-10, гибридную архитектуру gated-delta-net с полноценным attention в каждом четвёртом слое, разреженное QSA-внимание и n-gram embeddings на уровне слоёв. Заявленный контекст составляет до 262 144 токенов. Поддержка языков в README не указана. Сильные стороны модели — большой контекст, мультимодальные возможности, эффективная MoE-архитектура и хорошие результаты в описанном тесте агентного программирования: 9 из 9 задач и 154 из 154 тестов. Ограничения включают высокие требования к памяти: для MIDDLE требуется около 85,4 GiB под веса, а также дополнительная память под KV-кэш и вычислительные буферы. Для llama.cpp рекомендуется использовать f16 KV-кэш и один параллельный слот; q8_0 KV может приводить к сбоям или некорректным результатам. Параметр reasoning effort high не поддерживается, допустимы xhigh, medium и low. Для работы с изображениями требуется vision projector. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска опубликованных файлов необходима актуальная версия llama.cpp с поддержкой qwen4exp; самостоятельная конвертация требует специальной ветки конвертера, поскольку соответствующее исправление ещё не включено upstream.

NVIDIA Qwen3.8-Flash-Next NVFP4 — квантизированная версия модели Alibaba Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная с помощью NVIDIA Model Optimizer. NVIDIA не является разработчиком исходной модели. Это авторегрессионная мультимодальная модель для работы с текстом, изображениями и видео, предназначенная для AI-агентов, чат-ботов, RAG-систем и других приложений на базе искусственного интеллекта. Модель использует архитектуру Transformers с гибридным вниманием Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, Mixture-of-Experts, gated residual streams, vision encoder и n-gram embeddings. Общий объём составляет 125 млрд параметров, из них активируется 6 млрд; дополнительно заявлены 51 млрд параметров n-gram embeddings и 4 млрд MTP. Поддерживаются текстовые, RGB- и видео-входы, а также контекст до 262 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона токенов. Выход представлен текстовыми последовательностями. README не содержит сведений о поддерживаемых языках. NVFP4-квантизация обеспечивает готовый к развёртыванию вариант модели с сохранением сопоставимой с FP8 точности по указанным тестам; модель ориентирована на NVIDIA GPU, в частности Blackwell B200 и B300, и поддерживает vLLM в Linux. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования и программного стека, а также необходимость дополнительного тестирования на данных конкретного сценария перед безопасным внедрением. Указаны лицензия NVIDIA Open Model License и дополнительная применимость Qwen Community License 1.0.

Карточка модели unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — языковая модель с открытыми весами от команды Qwen, предназначенная для сложных задач рассуждения и диалогового применения. Она работает только в режиме размышления и может формировать длинные цепочки рассуждений. Модель построена на причинной архитектуре Qwen3-Next с разреженной смесью экспертов (MoE) и сочетает Gated DeltaNet с Gated Attention для работы с длинным контекстом. Всего в ней 80 млрд параметров, из которых активны около 3 млрд; метаданные каталога указывают 2,3 млрд параметров. Нативная длина контекста — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. Поддерживаются генерация текста, чат и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для многошагового анализа, решения сложных задач и работы с большими текстовыми контекстами. В README заявлены высокие результаты на тестах рассуждения и эффективность инференса, но эти сравнения приведены разработчиком. Для запуска нужны совместимые версии Transformers, SGLang или vLLM и значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует несколько GPU и отмечает риск нехватки памяти при длинном контексте. Лицензия — Apache 2.0.

cyankiwi/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-AWQ-4bit — 4-битная AWQ-квантизированная версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking из семейства Qwen. Разработчик в README явно не указан; модель опубликована на базе Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking и предназначена для генерации текста с акцентом на сложные рассуждения, математические и программные задачи, многошаговое решение проблем и агентские сценарии. Это авторегрессионная causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention, разреженной Mixture-of-Experts. Всего модель содержит 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на каждом токене; 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активируемых экспертов. Контекстное окно составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Поддерживается только thinking mode, а шаблон чата автоматически включает режим рассуждений. Языки и мультимодальные возможности в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая параметрическая и вычислительная эффективность, производительность на сложных задачах рассуждения, программирования, следования инструкциям и работы с инструментами, а также поддержка сверхдлинного контекста. Модель может генерировать особенно длинные рассуждения, поэтому она лучше подходит для комплексных задач, чем для сценариев, требующих минимальной задержки или кратких ответов. В README также не приведены требования к аппаратному обеспечению и подробные ограничения качества. Лицензия — Apache 2.0.

Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель, разработанная Jackrong. Это обновлённый post-training релиз Qwopus3.8-27B-Flash, основанный на Qwen3.8-27B. Модель предназначена для генерации текста по текстовым и визуальным входным данным, решения сложных задач, рассуждений, генерации кода, использования инструментов, function calling и агентских сценариев с многократными итерациями «анализ — вызов инструмента — наблюдение — редактирование — проверка». Версия GGUF ориентирована на локальный inference. Ключевая заявленная характеристика — размер 27B параметров. Модель поддерживает image-text-to-text и относится к мультимодальным моделям с vision-возможностями. В README указаны языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese. Архитектура и размер контекстного окна не раскрыты. Обновлённое обучение направлено на сокращение неэффективных рассуждений, повышение скорости завершения задач и улучшение практичности длительных агентских рабочих процессов; отдельно отмечено улучшение форматирования Python. Сильными сторонами модели являются сочетание рассуждений, программирования, работы с изображениями и инструментами, а также ориентация на эффективность при ограниченных вычислительных ресурсах. При этом README подчёркивает компромисс между сокращением длины рассуждений и сохранением корректности; универсальные улучшения качества не заявлены. Точные методы обучения V2 и полный рецепт reinforcement learning не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

R3-Rerank-0.6B — компактный реранкер, разработанный Tencent для поиска навыков, подходящих агенту с учётом запроса. Это cross-encoder на базе Qwen3, который совместно оценивает запрос и каждый кандидат-навык, чтобы упорядочить результаты поиска. В двухэтапном поиске R3-Skill он выполняет этап ранжирования после извлечения кандидатов; для этапа отбора кандидатов используется R3-Embedding-0.6B. Модель содержит 507,6 млн параметров, принимает текст и выдаёт оценки релевантности для сортировки. Контекст — до 40 960 токенов. В метаданных указана задача text-ranking; также отмечена возможность text-generation, однако README описывает применение именно для реранжирования. Лицензия — Apache-2.0.

Seed 2.0 Code — модель ByteDance Seed, оптимизированная для агентного программирования. Она предназначена для разработки интерфейсов, задач программирования на разных языках и рабочих процессов с coding-агентами в инструментах вроде Claude. Доступные сведения не уточняют архитектуру, размер, поддерживаемые естественные языки или длину контекста. Модель ориентирована на применение в задачах разработки ПО; конкретные ограничения и условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Seed-OSS-36B-Instruct-AWQ-4bit — квантизированная 4-битная версия инструкционной языковой модели Seed-OSS-36B-Instruct, разработанной командой ByteDance Seed. Квантизация выполнена с использованием llm-compressor от vLLM и набора данных Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых систем, задач рассуждения, агентских сценариев с использованием инструментов и приложений, требующих обработки длинного контекста. Модель основана на архитектуре causal language model с RoPE, GQA, RMSNorm и активацией SwiGLU. Она содержит около 36 миллиардов параметров, 64 слоя, скрытый размер 5120, словарь примерно из 155 тысяч токенов и поддерживает контекст до 512K токенов. Указанные языки — английский и китайский; семейство Seed-OSS в целом ориентировано на международные сценарии. Предусмотрено гибкое управление бюджетом рассуждения, что позволяет выбирать компромисс между качеством и скоростью вывода. Основные преимущества этой версии — существенно сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью и сохранение возможностей исходной инструкционной модели для общих, логических и агентских задач. Ограничения связаны с 4-битной квантизацией, которая может снижать точность по сравнению с исходными весами, а также с высокой вычислительной нагрузкой модели на 36B параметров. Для работы требуются совместимые реализации Transformers и инфраструктура, поддерживающая AWQ; в README приведён пример запуска через vLLM с tensor parallelism. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T-lite-it-2.1 — русскоязычная диалоговая модель компании T-Tech, дообученная на архитектуре Qwen3. Это плотная языковая модель на 7,6 млрд параметров для генерации текста и общения; она принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, тогда как README заявляет нативную длину 32 768 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, обычных диалоговых задач и многошаговых сценариев с вызовом инструментов. Обучение включало instruction midtraining, supervised fine-tuning и online RL; итоговая модель объединяет специализированных экспертов методом SLERP. По заявлению разработчика, она улучшает следование инструкциям и вызов инструментов относительно Qwen3-8B и работает в русском текстовом режиме с повышенной пропускной способностью благодаря оптимизированному токенизатору. Поддерживается только режим без thinking. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README рекомендует внимательно проверять ответы и обеспечивать необходимый контроль при внедрении, особенно в промышленных и коммерческих системах.

Модель создана Liquid AI и представляет собой дообученную для агентных сценариев версию LFM2.5-2.6B — плотной языковой модели семейства LFM2. Она рассчитана на локальное и периферийное развёртывание и поддерживает диалог, вызов инструментов, следование инструкциям и многошаговые агентные задачи. Модель принимает текст и генерирует текст; архитектура включает 30 слоёв, около 2,6 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для извлечения данных, ответов с опорой на документы и RAG, а также длинных контекстных и агентных рабочих процессов. По данным карточки, её обучали на взаимодействиях в популярных агентных средах; заявлена эффективная локальная инференс-работа. Поддерживаются 17 языков, включая русский, английский, китайский, арабский и хинди. Карточка не рекомендует модель для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с файлами лицензии репозитория. Доступен формат safetensors для Transformers; в README также упомянуты варианты GGUF и ONNX.

WebExplorer-8B — агентная языковая модель на 7,6 млрд параметров, разработанная командой HKUST-NLP на основе Qwen3-8B и дообученная с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по алгоритму GRPO. Она предназначена для сложного поиска информации в интернете: модель выполняет многошаговые запросы, использует инструменты поиска и просмотра веб-страниц, анализирует найденные сведения и формирует ответы. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и до 100 последовательных вызовов инструментов. В карточке заявлены результаты на наборах BrowseComp, GAIA, WebWalkerQA, FRAMES, XBench-DS и HLE. Интерфейс модели рассчитан на диалог и вызов инструментов; метаданные указывают поддержку английского языка, а README также приводит результаты для китайских запросов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Результаты бенчмарков получены с оценкой LLM-as-Judge и могут зависеть от среды выполнения и настройки инструментов.