I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

xlm-v-base-language-id — модель классификации текста, разработанная Julien Simon и дообученная на базе facebook/xlm-v-base на датасете Google FLEURS. Она определяет язык по тексту и рассчитана на распознавание 102 языков. Модель построена на архитектуре XLM-RoBERTa и содержит около 805,7 млн параметров; максимальный контекст — 514 токенов. Модель подходит для автоматической сортировки и маршрутизации текстов по языку, а также для определения языка пользовательских сообщений и документов. В README указана точность 0,993 на оценочной выборке; обучение и оценка проводились на обучающей и валидационной выборках FLEURS. Доступны веса PyTorch, Safetensors и OpenVINO. Лицензия — MIT.

blink-4b — дообученная Govind модель для быстрых структурированных решений по тексту и JSON-состоянию. Она оценивает предложенные варианты в форматах choice, yes/no или упорядоченной шкалы и возвращает вероятность для каждого ответа вместо свободно сгенерированного текста; несколько вопросов об одном состоянии можно обработать за один проход. Модель основана на текстовой части Qwen3.5-4B: плотная архитектура с 32 декодерными слоями, из которых 24 используют Gated DeltaNet, а 8 — полное внимание. Обучение выполнено с LoRA ранга 16; в опубликованной версии около 4,2 млрд параметров, формат весов — bf16 SafeTensors, контекст — до 262 144 токенов. Основные сценарии — маршрутизация запросов, проверки с ответом «да/нет», ранжирование вариантов и выбор действия в последовательности компьютерного интерфейса. Карточка описывает эксперименты с управлением десятью приложениями и оценкой на размеченных скриншотах; для визуального ввода требуется отдельно подключить совместимый vision tower Qwen, поскольку сами веса blink-4b содержат только текстовую часть. Модель предназначена для английского языка. Вероятности условны относительно предложенных вариантов и не являются гарантией правильности; заявленные результаты — внутренние показатели разработки, а не официальная оценка на бенчмарке. Лицензия обозначена как other, конкретные условия следует проверять в карточке репозитория.

petedavis/bmk-models — квантизированная версия KAT-Coder-V2.5-Dev, подготовленная для bare-metal движка инференса bmk. Модель основана на MoE-архитектуре Qwen3.5: около 34,7 млрд параметров всего и примерно 3 млрд активных; в ней 40 слоёв, 256 маршрутизируемых экспертов с выбором top-8 и один общий эксперт. Используется гибридное внимание GDN/SSM, заявленный контекст — 262 144 токена. Веса представлены в формате GGUF с асимметричной квантизацией: экспертные gate/up слои — IQ2_XXS, down слои — Q2_K, а внимание, общий эксперт, эмбеддинги и выходная голова — Q8_0. Квантизация откалибрована importance matrix. Модель рассчитана на генерацию кода и агентные сценарии программирования; потоковая загрузка экспертов предназначена для запуска на видеокартах с 8, 12 или 16 ГБ VRAM. Лицензия — Apache-2.0.

Citaman/command-r-22-layer — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP из слоёв Citaman/command-r-23-layer. Это плотная авторегрессионная модель семейства Cohere с 20,2 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно — 8192 токена. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для сценариев, где чату нужно передавать вызовы инструментов. В README указана лицензия?

GEV-26B-Decide — модель AutoTrust AI для классификации и принятия решений по заданным вариантам. Она принимает текстовые вопросы и изображения, поддерживает решения «да/нет», выбор из 2–256 вариантов и оценку по шкале 0–5; для каждого варианта выдаёт калиброванную вероятность. Модель основана на Gemma 4 26B A4B IT, использует архитектуру Gemma4 и формат safetensors. В каталоге указана задача text-classification, а карточка описывает API решений и адаптивное рассуждение. В режиме System 1 решение принимается за один проход. При включённом адаптивном режиме System 2 может дополнительно рассуждать, если уверенность System 1 ниже заданного порога; этот режим предназначен прежде всего для сложных вопросов по науке, коду, математике и логике. Модель может обрабатывать контексты до 256K токенов согласно карточке, однако контексты свыше 128K не проверялись. Для развёртывания через vLLM требуется сборка с поддержкой Gemma 4 и приложенный патч для LoRA на lm_head; для одной GPU требуется 80 ГБ или больше. Модель ориентирована на английский язык. Среди ограничений — возможные уверенные ошибки, ухудшение качества на некоторых задачах при включённом рассуждении, высокая задержка на сложных входах и непроверенная надёжность решений по изображениям. Не рекомендуется использовать её для решений с высокими последствиями без контроля уверенности. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/gpt-oss-20b-BF16 — вариант модели gpt-oss-20b от Unsloth, основанный на openai/gpt-oss-20b и предназначенный для генерации текста, диалога и задач с рассуждениями. Это модель семейства gpt_oss с архитектурой MoE; метаданные указывают 1,6 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Версия размещена в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель рассчитана на сценарии с низкой задержкой и локальный запуск, а также на специализированные приложения и агентные системы. Она поддерживает настраиваемый уровень рассуждений, вызов функций и структурированный вывод; для корректной работы требуется формат диалога Harmony. Вариант BF16 распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Карточка описывает возможности семейства gpt-oss; сведения о языковой специализации именно этой версии не приведены.

Hy3 preview-Base — предварительно обученная языковая модель Tencent Hy Team для генерации текста. Она построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE); README описывает семейство Hy3 preview как модель с 295 млрд параметров и 21 млрд активных параметров, тогда как метаданные этого репозитория указывают 16,6 млрд параметров. Модель предназначена для задач рассуждения, следования инструкциям, работы с длинным контекстом, программирования и агентных сценариев; эта версия является базовой, предварительно обученной моделью. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов и возможность диалогового использования. Для запуска README рекомендует vLLM или SGLang и отмечает необходимость нескольких GPU с большим объёмом памяти. Карточка приводит результаты тестов по математике, STEM, коду и агентным задачам, но они не гарантируют качество в конкретном приложении. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия other; условия лицензии следует уточнить в её тексте перед использованием.

INTELLECT-3 — языковая модель Prime Intellect для рассуждений, дообученная на базе GLM-4.5-Air-Base с помощью supervised fine-tuning и масштабного обучения с подкреплением. Это модель архитектуры Mixture-of-Experts: в README указано 106 млрд параметров, из которых 12 млрд активируются; метаданные репозитория указывают 8,5 млрд параметров. Поддерживает контекст до 131 072 токенов и представлена в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, особенно для решения математических задач, программирования и многошаговых рассуждений. README сообщает о высоких результатах на тестах MATH-500, AIME, LiveCodeBench и GPQA. Указан интерфейс для использования инструментов при обслуживании через vLLM. В карточке перечислены английский язык и лицензия MIT. Размер параметров в README и метаданных расходится; при планировании развёртывания это следует учитывать.

Laguna-S-2.1-Uncensored — текстовая MoE-модель Poolside, изменённая SC117 на основе poolside/Laguna-S-2.1. Она предназначена для агентного программирования, длительных задач разработки и диалогового взаимодействия с инструментами. В карточке указана архитектура Laguna с маршрутизацией между экспертами; README описывает исходную модель как 118 млрд параметров всего и около 8 млрд активных на токен, тогда как метаданные каталога указывают 6,8 млрд параметров. Эти значения расходятся, поэтому размер следует проверять по конфигурации конкретной версии. Контекст заявлен до примерно 1 млн токенов. Модель поставляется в BF16 safetensors. Изменение выполнено методом abliterix: к весам применён Trial 16 LoRA с корректировкой маршрутизатора MoE; шаблон чата сохраняет возможность включать рассуждения и работу с инструментами. Основное назначение производной версии — снизить частоту отказов при сохранении значительной части возможностей кодирования и работы с инструментами. README предупреждает, что поведение отказов и выравнивания заметно отличается от официальной модели, а полные бенчмарки производной версии не проводились. Лицензия указана как OpenMDW-1.1, семейство лицензии базовой модели; перед использованием следует учитывать её условия. Для загрузки требуется Transformers с trust_remote_code=True, а полный BF16-репозиторий занимает около 219 ГБ. README отмечает возможные странности идентификации модели и неровный текст на китайском и других языках.

Карточка модели aoiandroid/LFM2.5-2.6B на Hugging Face совпадает с карточкой LiquidAI/LFM2.5-2.6B, поэтому описание составлено по ней. LFM2.5-2.6B — компактная текстовая модель Liquid AI из семейства гибридных LFM2.5, настроенная для локального запуска на устройствах и агентных сценариев. Это дообученная версия LFM2.5-2.6B-Base с 2,6 млрд параметров; архитектура LFM2 использует 30 слоёв, включая блоки свёртки с двойным гейтингом и слои GQA. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает с 17 языками, включая русский. Модель предназначена для вызова инструментов, следования инструкциям, многошаговых агентных задач, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом. В карточке заявлены скорость до 220 токенов в секунду на Apple M5 Max и до 113 токенов в секунду на процессоре AMD Ryzen при использовании менее 2,5 ГБ памяти; фактические показатели зависят от оборудования и конфигурации. Liquid AI не рекомендует её для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Лицензия указана как other; её условия следует уточнить в репозитории модели.

LFM2.5-8B-A1B — мультиязычная текстовая модель Liquid AI для диалогов и рассуждений. Это дообученная версия базовой модели LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-Base; архитектура — гибридная MoE с 8,3 млрд параметров всего и примерно 1,5 млрд активных. Модель рассчитана на запуск на устройствах и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для персональных ассистентов, выполнения сложных инструкций, вызова инструментов, структурированного вывода и агентных сценариев. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, итальянский, японский, корейский, португальский и испанский языки. Для инференса доступны Transformers, vLLM и SGLang; авторы также отмечают поддержку llama.cpp и MLX. По карточке, модель показывает конкурентные результаты для своего размера в следовании инструкциям и агентных задачах. Она хуже подходит для сложного программирования и вопросов, требующих обширных знаний без поиска по источникам. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с файлами лицензии в репозитории.

Карточка модели suryatmodulus/LFM2.5-Encoder-350M-Prompt-Router на Hugging Face совпадает с карточкой LiquidAI/LFM2.5-Encoder-350M-Prompt-Router, поэтому описание составлено по ней. LFM2.5-Encoder-350-Prompt-Router — дообученная Liquid AI модель на базе двунаправленного энкодера LFM2.5-Encoder-350M. Она сопоставляет текст запроса с заданными пользователем маршрутами, описанными свободным текстом, и за один проход энкодера выдаёт оценки для каждого маршрута. Модель предназначена для маршрутизации промптов в приложениях с несколькими специализированными обработчиками или агентами. Модель содержит 444,6 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 128 000 токенов. Карточка указывает поддержку английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, нидерландского, польского, португальского, арабского, хинди, японского, русского, турецкого, вьетнамского и китайского языков. Для загрузки требуется Transformers и включение пользовательского кода через trust_remote_code=True. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

LLaDA2.2-mini — компактная по числу активируемых при инференсе параметров языковая модель InclusionAI из серии LLaDA2.2. Это диффузионная модель Mixture-of-Experts (MoE) с архитектурой LLaDA2MoeModelLM; метаданные указывают 1,2 млрд параметров, а карточка описывает 16 млрд общих параметров и 1,4 млрд активируемых при инференсе. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог, включая многошаговое взаимодействие с инструментами и исправление ошибок. Контекстное окно составляет 128K токенов. Механизм Levenshtein Editing с управляющими токенами DELETE и INSERT позволяет удалять и вставлять фрагменты при генерации, а Block Routing ограничивает активацию MoE-экспертов на уровне блоков диффузии. В README рекомендованы Transformers версии 5.2.0 или новее; для длинноконтекстных сценариев с инструментами предлагается SGLang. Качество и скорость зависят от порогов денойзинга: низкие пороги могут ускорить инференс, но приводить к повторяющимся или нестабильным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В предоставленных материалах языки обучения или поддерживаемые естественные языки не перечислены.

LRM-3.2 — модель рассуждений, разработанная Orion Research и дообученная на базе Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов, решения задач и многошаговой работы, включая агентные сценарии. Модель сокращает рассуждения во внутреннем ходе мыслей: их длина адаптируется к сложности задачи, а ответы пользователю сохраняют обычную полноту и естественность. Заявленная цель — снизить задержку и расход токенов без ухудшения качества итоговых ответов. Архитектура — плотная Qwen3.5, базовая модель содержит 27 млрд параметров. Дообучение выполнено на наборах ProCreations/grug-think и ProCreations/grug-think-v3-10k с акцентом на траектории рассуждений; README указывает, что токенизатор и длина контекста базовой модели не менялись, но числовое значение контекста не приводит. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Описание и примеры сосредоточены на английском языке; поддержка других языков отдельно не заявлена.

Macaron-V1-Preview-744B-Merged — текстовая генеративная модель от MindLab Research, созданная на базе GLM-5.1 и дополнительно обученная с помощью MinT. Это объединённый полный чекпойнт предварительной версии Macaron-V1-Preview; модель предназначена для диалогов и агентных сценариев с использованием инструментов. Архитектура относится к семейству GLM MoE DSA; в репозитории указано 30,4 млрд параметров и контекст длиной до 202 752 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Чекпойнт распространяется в формате safetensors и загружается через Transformers. Он не эквивалентен полной маршрутизируемой системе Mixture-of-LoRA из релиза на 749 млрд параметров, поэтому поведение может отличаться от неё. Лицензия — MIT.

Millie 35B-A3B 9GB — компактная версия модели для генерации кода и выполнения агентных задач, опубликованная llmsforall. Это MoE-модель с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен, построенная на архитектуре Qwen3.5-35B-A3B и созданная на основе Agents-A1. По данным карточки, модель принимает изображения и поддерживает контекст до 262 тысяч токенов. Вариант сжат до файла GGUF объёмом около 9 ГБ: веса экспертов представлены в формате ternary mask-and-sign с точностью 1,69 бита на параметр. Для запуска требуется форк llama.cpp от llmsforall с соответствующими ядрами для Metal, Vulkan или CPU; обычный llama.cpp этот формат не загружает. Метаданные указывают задачу text-generation, чат-возможность и лицензию Apache-2.0. Известное ограничение — специальный формат весов привязывает запуск к совместимому форку.

MiroThinker-1.7-mini — языковая модель-агент семейства MiroThinker, разработанного miromind-ai для многошаговых исследовательских задач и длинных рабочих процессов с инструментами. В карточке указаны контекст до 256K токенов и поддержка до 300 вызовов инструментов за задачу; для полноценной работы авторы рекомендуют агентскую инфраструктуру с включённым режимом рассуждений. Модель основана на Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 и дообучена; метаданные описывают архитектуру Qwen3 MoE и 2,6 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. README заявляет высокие результаты семейства MiroThinker-1.7 в исследовательских бенчмарках, но конкретные показатели не относятся однозначно к версии mini. Модель предназначена для глубокого поиска, обобщения сведений и решения сложных задач с последовательным использованием инструментов. Выпускается по лицензии Apache-2.0. Для ожидаемого агентского поведения требуются совместимая среда выполнения, инструменты и подходящий системный промпт; доступные сведения не подтверждают, что приведённые в README результаты измерены именно на версии mini.

Карточка модели miromind-ai/MiroThinker-v1.0-30B на Hugging Face совпадает с карточкой miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B, поэтому описание составлено по ней. MiroThinker-v1.0-8B — открытая исследовательская агентная модель, разработанная MiroMind на базе Qwen3-8B и дообученная для рассуждений с использованием инструментов и поиска информации. Она предназначена для многошаговых исследовательских задач: модель может запрашивать внешнюю информацию, вызывать инструменты, проверять результаты и уточнять ход решения. В описании заявлена поддержка до 600 вызовов инструментов за задачу. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 7,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Карточка сообщает об англоязычной версии; метаданные также отмечают диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка приводит результаты на исследовательских бенчмарках, однако качество зависит от подключённых инструментов, настроек рабочего процесса и вычислительных ресурсов. Для полноценного агентного сценария нужны совместимая среда и инструменты; сама модель не выполняет внешние действия без них.

Карточка модели miromind-ai/MiroThinker-v1.0-72B на Hugging Face совпадает с карточкой miromind-ai/MiroThinker-v1.0-8B, поэтому описание составлено по ней. MiroThinker-v1.0-8B — открытая исследовательская агентная модель, разработанная MiroMind на базе Qwen3-8B и дообученная для рассуждений с использованием инструментов и поиска информации. Она предназначена для многошаговых исследовательских задач: модель может запрашивать внешнюю информацию, вызывать инструменты, проверять результаты и уточнять ход решения. В описании заявлена поддержка до 600 вызовов инструментов за задачу. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 7,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Карточка сообщает об англоязычной версии; метаданные также отмечают диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка приводит результаты на исследовательских бенчмарках, однако качество зависит от подключённых инструментов, настроек рабочего процесса и вычислительных ресурсов. Для полноценного агентного сценария нужны совместимая среда и инструменты; сама модель не выполняет внешние действия без них.

MiroThinker-v1.0-8B — открытая исследовательская агентная модель, разработанная MiroMind на базе Qwen3-8B и дообученная для рассуждений с использованием инструментов и поиска информации. Она предназначена для многошаговых исследовательских задач: модель может запрашивать внешнюю информацию, вызывать инструменты, проверять результаты и уточнять ход решения. В описании заявлена поддержка до 600 вызовов инструментов за задачу. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 7,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Карточка сообщает об англоязычной версии; метаданные также отмечают диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Карточка приводит результаты на исследовательских бенчмарках, однако качество зависит от подключённых инструментов, настроек рабочего процесса и вычислительных ресурсов. Для полноценного агентного сценария нужны совместимая среда и инструменты; сама модель не выполняет внешние действия без них.

Карточка модели miromind-ai/MiroThinker-v1.5-235B на Hugging Face совпадает с карточкой miromind-ai/MiroThinker-v1.5-30B, поэтому описание составлено по ней. MiroThinker v1.5-30B — поисковый агент для многошагового рассуждения и поиска информации, разработанный MiroMind и дообученный на базе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE и предназначена для работы в диалоговом режиме с внешними инструментами через агентный фреймворк. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и, согласно карточке, может выполнять до 400 вызовов инструментов за задачу. Она рассчитана на глубокие исследовательские запросы, требующие поиска, проверки сведений и последовательного уточнения ответа по обратной связи от среды. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров; в README модель включена в серию, также представленную вариантом на 235 млрд параметров. В карточке заявлены результаты на бенчмарках HLE-Text, BrowseComp, BrowseComp-ZH и GAIA-Val-165; это заявления разработчика, а подробный технический отчёт на момент публикации карточки ещё не представлен. Для полноценного использования рекомендуется агентная инфраструктура с подключёнными инструментами и включённым режимом рассуждения. Модель распространяется по лицензии MIT.

MoJev — модель-оценщик от MoLeMo-Lab для выбора и ранжирования вариантов по текстовому состоянию, вопросу и списку кандидатов, заданному во время запроса. Она выдаёт распределение вероятностей, привязанное к заданной схеме, и предназначена для маршрутизации запросов, классификации политик и свидетельств, выбора инструментов и рабочих процессов, а также решений об исполнении, отложенной обработке или эскалации. Код модели распространяется по лицензии MIT; для весов также применяются условия лицензии базовой модели Qwen. Модель дообучена на Qwen3.5-0.8B: обучены все 854 036 544 параметра. Архитектура PackedScorer упаковывает состояние, вопрос и кандидатов в одну последовательность, использует маску внимания в виде дерева и проекции контекста и кандидатов ранга 512 с масштабированным скалярным произведением. Входное состояние может содержать текст и изображения; изображения обрабатываются через визуальные патчи. Выпущенная конфигурация обучалась с усечением до 16 384 токенов; базовая модель поддерживает контекст до 262 144 токенов, а с YaRN — до 1 010 000, но запрос также включает токены вопроса и кандидатов. В оценке на 12 000 решений авторы сообщают точность 93,23% и ожидаемую ошибку калибровки 0,79%. Модель подходит для структурированных решений по пользовательским вариантам, но качество и калибровка зависят от соответствия данных и кандидатов задаче. Карточка описывает англоязычные имена кандидатов, однако не указывает полный перечень поддерживаемых естественных языков.

Muse-Glimmer-30B-Fable-Distill — мультимодальная модель Meta, дообученная armand0e на диалогах и агентных трассах программирования, дистиллированных из Claude Fable 5. Это плотная модель семейства Muse Glimmer с текстовым декодером и визуальным энкодером; дообучалась только языковая часть, а веса объединены с базовой моделью в формате bf16. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, агентного программирования и работы с инструментами. Карточка описывает многоязычные данные на английском, испанском, французском, немецком, португальском, японском и китайском языках; доля неанглийских токенов при обучении составляла около 10%. Лицензия — Apache-2.0. Модель сохраняет архитектуру, токенизатор, шаблон диалога и обработчик изображений базовой Muse-Glimmer-30B. Для подачи изображений используется AutoProcessor; модель поддерживает формат Onyx ATEM с каналами рассуждений и вызовами инструментов. Для работы указаны Transformers версии не ниже 5.15; стандартные парсеры рассуждений и вызовов инструментов vLLM несовместимы с этим форматом и могут неверно разбирать сообщения. Обучение проводилось на 651 примере; модель не сравнивалась с вариантом, обученным только на ответах, а объединённые bf16-веса не полностью совпадают с NF4-весами, на которых шло обучение.

Muse Spark 1.1 — мультимодальная модель рассуждения от Meta, предназначенная для агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы и формирует текстовые ответы. Для модели заявлено контекстное окно в 1 млн токенов, что позволяет работать с длинными документами и мультимодальными материалами. Данных о лицензии и дополнительных ограничениях в предоставленных источниках нет.

IsValorum/Nex-N2.5-mini-APEX-I-MiniPlus-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Nex-N2.5-mini, разработанной Nex-AGI и дополнительно оптимизированной IsValorum. Модель основана на архитектуре qwen35moe с 35,1 млрд параметров и использует многомодельную экспертную архитектуру MoE. В комплект входят основная модель размером около 14,56 ГБ с квантизацией 3,36 BPW и отдельный vision-проектор mmproj в формате Q8_0 размером около 610 МБ. Модель предназначена для рассуждений, вызова функций и инструментов, автономного взаимодействия с компьютером, обработки изображений и анализа графического интерфейса. Заявлены мультимодальные возможности, высокоточное визуальное сопоставление и поддержка высокоразрешённых изображений. В README перечислена поддержка английского, китайского, испанского, французского, немецкого, португальского, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Также заявлена работа с контекстом до 256K токенов, однако подробные параметры этой поддержки в представленном фрагменте не приведены. Главные особенности квантизации — сохранение выходного слоя в Q6_K, маршрутизаторов экспертов в F32 и использование разных уровней точности для внимания и экспертных блоков. Это должно повышать стабильность синтаксиса, маршрутизации экспертов и рассуждений по сравнению с более агрессивными низкобитными вариантами, сохраняя умеренные требования к памяти и производительность на CPU. Ограничения связаны с потерями, неизбежными для квантизированной модели, потребностью примерно в 14 ГБ памяти для основной модели и тем, что это предыдущая, или legacy, версия MiniPlus. Для использования требуется совместимый рантайм GGUF, например llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель, разработанная NVIDIA в рамках семейства Nemotron. Эта версия распространяется в формате GGUF и предназначена для понимания видео, аудио, изображений и текста с применением в корпоративных системах: вопросно-ответных сервисах, суммаризации, транскрипции, анализе документов и интеллектуальной автоматизации графического интерфейса. Модель использует гибридную архитектуру Mamba2-Transformer с Mixture of Experts (MoE), включает языковую модель Nemotron 3 Nano LLM 30B A3B, визуальный энкодер CRADIO v4-H и речевой энкодер Parakeet. Общее число параметров — около 31 млрд (30B A3B). Поддерживаются видео MP4 длительностью до 2 минут, аудиофайлы WAV и MP3 длительностью до 1 часа, изображения JPEG и PNG, а также текст. Заявлена максимальная длина контекста до 256 тысяч токенов. Хотя в метаданных перечислены английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский и китайский языки, в описании входных данных явно указана поддержка только английского языка. Модель подходит для анализа видеозаписей и речи, поиска и суммаризации медиаконтента, обработки контрактов и финансовых документов, OCR, GUI-автоматизации и агентных сценариев. Она поддерживает JSON-вывод, вызов инструментов, рассуждения и временные метки слов при транскрипции. Основные ограничения — ориентация на NVIDIA GPU и Linux, а также заявленная поддержка только аппаратуры NVIDIA и английского языка. Для работы указаны vLLM, NeMo, Megatron и NeMo-RL. Использование регулируется NVIDIA Open Model Agreement; в README также указана возможность коммерческого применения.

OpenThinkerAgent-32B-SFT-316 — дообученная командой OpenThoughts-Agent модель на основе Qwen/Qwen3-32B. Она обучена методом full-parameter SFT на 316 примерах траекторий агента и предназначена для диалоговой работы с задачами программной инженерии, командной строкой и техническими вопросами. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 29,7 млрд параметров и принимает текстовый ввод с контекстом до 40 960 токенов. В README приведены результаты оценки в среде terminus-2: модель показала 16,3 на SWE-Bench-Verified-100, 24,2 на OpenThoughts-TBLite и 13,1 на Terminal-Bench 2.0; оценки получены как pass@1, усреднённый по трём случайным прогонам. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Ornith-1.0-35B — модель семейства Ornith от DeepReinforce AI, дообученная для агентного программирования и генерации кода. Это вариант на 35 млрд параметров архитектуры Qwen 3.5 MoE; веса опубликованы в формате safetensors. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов, поэтому её можно подключать к агентным фреймворкам и терминальным coding CLI через совместимый с OpenAI API сервер. Модель предназначена для решения задач разработки ПО: анализа кодовых баз, выполнения задач в терминале, исправления ошибок и создания репозиториев. В README заявлены результаты на бенчмарках Terminal-Bench, SWE-Bench, NL2Repo и других тестах агентного программирования. Для запуска описаны vLLM и SGLang; приведённая конфигурация рассчитана на узел с восемью GPU по 80 ГБ. В README указаны контекстные окна до 400K токенов в отдельных тестовых конфигурациях и 262144 токена в примере запуска через vLLM. Модель распространяется по лицензии MIT. Её специализация на коде и агентных сценариях не гарантирует корректность сгенерированных изменений или действий инструментов; для практического применения следует проверять результаты.

Ornith-1.0-35B-NVFP4-GGUF — 35-миллиардная модель семейства Ornith, разработанная DeepReinforce AI и представленная в квантизированном формате GGUF. Она предназначена для генерации кода и работы в роли coding-агента. В основе — дообученная архитектура Qwen3.5 MoE с 40 слоями, 256 экспертами и 8 активными экспертами на токен; модель использует 8 млрд активных параметров на токен и поддерживает контекст до 262 тыс. токенов. Веса BF16 преобразованы в NVFP4-квантизацию с помощью llama.cpp; формат оптимизирован для GPU NVIDIA Blackwell. В README заявлены обучение с подкреплением, нацеленное на генерацию решений и каркаса для их выполнения, и высокая эффективность при развёртывании на одной GPU. Для полного размещения на GPU требуется не менее 20 ГБ видеопамяти, рекомендуется 24 ГБ или больше. Лицензия MIT.

Это производная MLX-версия модели Ornith 1.5 35B-A3B, разработанной ornith-ai и адаптированной пользователем Shiftedx. Модель предназначена для генерации текста и работы с изображениями в сценариях image-text-to-text, включая решение задач программирования, вызов функций и инструментов, структурированный вывод, OCR и визуальный анализ. Модель использует гибридную конфигурацию: 4-битное аффинное квантование экспертного блока, 8-битные attention, routing, embeddings, LM head и поздние проекции, а также 60 рекуррентных тензоров в BF16. В составе сохранены 333 нативных BF16-тензора vision и 785 BF16-тензоров MTP. Рекомендуемая среда запуска — MTPLX 2.9.1, MLX 0.32.1 и MLX-LM 0.31.3; рекомендованная глубина speculative decoding — D3. Поддержка vision требует совместимого MLX-VLM или MTPLX runtime. Языки и размер контекстного окна в README не указаны. По результатам локальной квалификации на M4 Max с 64 ГБ unified memory модель показала успешное выполнение 8 из 8 исполняемых Python-задач, 6 из 6 тестов native function calling и parallel tool planning, 4 из 4 визуальных семантических проверок, а также успешные OCR со строгой схемой и проверки сохранности vision- и MTP-тензоров. Utility pass rate составил 83,3%. Abliteration полностью устранила отказы на тестовом наборе, но может снижать предсказуемость безопасного поведения; README отдельно предупреждает, что она не гарантирует корректность или безопасность вывода. Скорость 112,1 токена в секунду измерена на конкретном M4 Max и не является универсальным показателем. Модель распространяется по лицензии MIT, унаследованной от родительской модели. Следует проверять сгенерированный код и вызовы инструментов перед выполнением; без заданной схемы ответа модель может оборачивать JSON в Markdown.