I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

RadixArk/GLM-5.3-NVFP4 — текстовая языковая модель, представляющая собой квантованную производную GLM-5.3-BF16 от Z.ai. Квантование выполнено RadixArk с использованием NVIDIA Model Optimizer; RadixArk не обучала и не дообучала модель. Модель предназначена для агентной разработки, программирования, длительного использования инструментов и задач рассуждения. Архитектура — Transformer со Sparse Mixture-of-Experts и разреженным вниманием: 78 декодерных слоёв, включая 3 плотных MLP и 75 MoE-слоёв, 753 млрд параметров всего и около 40 млрд активируемых на токен. В MoE-слоях используется 256 маршрутизируемых экспертов с выбором 8 экспертов и один общий эксперт. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки, а длина контекста достигает 1 048 576 токенов. Ключевое преимущество — существенное уменьшение размера checkpoint с 1 507 до 465 ГБ за счёт NVFP4 W4A4-квантования части параметров при сохранении ряда компонентов в BF16. Указаны высокие результаты на GSM8K, AIME 2026, Terminal-Bench 2.1 и DeepSWE, однако базовая модель может выдавать неточные, неполные, нерелевантные или нежелательные ответы, поэтому необходимы проверка результатов и защитные меры. Checkpoint рассчитан на запуск через SGLang на Linux и совместим прежде всего с GPU NVIDIA Blackwell; конфигурация проверена на B300. Условия использования определяются лицензией Z.AI Model License, указанной как MIT-style.

HPD-Parsing — модель PaddlePaddle для разбора документов, дообученная на базе InternVL3.5-1B. Она принимает изображения страниц и формирует текстовое представление их структуры и содержимого, включая локализованный разбор областей страницы. Модель использует архитектуру InternVL с 1 млрд параметров и динамическое разбиение изображения на тайлы размером 448×448, до 24 тайлов. Иерархическое параллельное декодирование разделяет работу между ветвью общей структуры страницы и параллельными ветвями содержимого; P-MTP ускоряет генерацию нескольких токенов за шаг. В README заявлены результат 94,91% на OmniDocBench v1.6 и пиковая скорость 4 752 токена в секунду; эти показатели относятся к описанным авторами условиям оценки. Карточка указывает английский и китайский языки. Для инференса README описывает специализированную сборку vLLM, а также поддержку через Transformers для одного изображения и размера пакета 1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

HyperNova-60B-2602-GGUF — GGUF-версия модели HyperNova 60B 2602 от Multiverse Computing. Модель создана на основе openai/gpt-oss-120b и сжата технологией CompactifAI: в ней 60 млрд параметров вместо 117 млрд у базовой модели, что снижает требования к памяти. Это instruction-tuned языковая модель с архитектурой MoE, предназначенная для генерации текста, рассуждений и задач разработчика. Модель поддерживает диалог, вызов инструментов по схемам в стиле OpenAI и структурированный вывод. Её можно применять для генерации и анализа кода, чат-ботов, RAG-систем и агентных сценариев, где модель вызывает внешние инструменты. В README рекомендуют формат сообщений Harmony, используемый базовой моделью. Основной язык — английский; другие языки формально не оценивались, и качество на них может различаться. Сжатие может влиять на отдельные способности, а вызов инструментов зависит от корректных схем и настройки инструментов; поведение не гарантирует полного совпадения с базовой моделью. Лицензия — Apache-2.0.

INTELLECT-3-REAP-50-heretic — текстовая чат-модель jtl11, созданная на основе PrimeIntellect/INTELLECT-3. Это версия INTELLECT-3 с удалением 50% экспертов методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning) и изменением поведения отказов с помощью abliteration. Модель сохраняет архитектуру GLM-4 MoE; в репозитории указано 8,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, включая ответы на запросы, код и сложные многошаговые задачи. Калибровка REAP использовала примеры генерации кода, вызова функций и многоходовых сценариев для агентов. В сравнении с исходной моделью в README указано 3 отказа из 100 запросов против 60 из 100; измеренная KL-дивергенция составляет 0,0413. Модель доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

InternLM2.5-7B-Chat — диалоговая языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры InternLM2 с 7,4 млрд параметров, предназначенная для практических сценариев общения и генерации текста. В README заявлены сильные способности к математическим рассуждениям, работе с длинными контекстами и выбору, вызову и проверке результатов инструментов; метаданные указывают контекстное окно 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, рассуждений и агентных сценариев с инструментами. Карточка приводит результаты OpenCompass и примеры использования через Transformers, vLLM и LMDeploy. В README также заявлена работа с контекстом до миллиона единиц текста при использовании LMDeploy, однако это выходит за пределы длины контекста, указанной в метаданных модели. Основной язык карточки — китайский; модель также предназначена для англоязычных сценариев. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверять в репозитории. Модель может генерировать предвзятые, дискриминационные или иные вредоносные ответы.

ridwanFatur98/invoice-doc-to-text — модель для разбора счетов-фактур, построенная на архитектуре Donut типа vision-encoder-decoder. Она принимает изображение документа и генерирует текстовое представление его содержимого; модель предназначена для извлечения данных из счетов и автоматизации их обработки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на загрузку через Transformers с DonutProcessor и VisionEncoderDecoderModel. Карточка не сообщает размер модели, поддерживаемые языки, длину контекста или лицензию. Поэтому область применения по языкам и условия использования не уточняются; качество распознавания может зависеть от вида, качества и языка исходного счета.

Jina AI разработала jina-ocr-v1 — модель сквозного распознавания и разбора документов по изображениям. Она преобразует страницы документов в структурированный текст, в том числе Markdown, и предназначена для OCR, извлечения содержимого PDF и анализа таблиц и математических выражений. Модель основана на DeepSeek-OCR: использует визуальный энкодер DeepEncoder с глобальным представлением изображения 1024×1024 в 256 визуальных токенах и динамическими локальными фрагментами, а также MoE-декодер с 3 млрд параметров и примерно 570 млн активных параметров на токен. Контекст — 32 768 токенов. Для ускорения генерации в vLLM предусмотрен FastMTP с тремя шагами спекулятивного декодирования; в Transformers эта функция не используется. Карточка сообщает результаты на OmniDocBench v1.6 и olmOCR-Bench и высокую пропускную способность, однако реальные показатели зависят от оборудования и настроек. Модель принимает изображения документов и генерирует текст; в метаданных указана мультиязычная поддержка, но конкретный перечень языков не приведён. Для локальной загрузки требуется Transformers с пользовательским кодом из репозитория и параметром trust_remote_code=True; также описаны запуск через vLLM и размещённые API Jina. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства и ограничивает коммерческое применение.

KORMo-VL — мультимодальная модель для работы с документами и интерфейсами, разработанная лабораторией KAIST MLP Lab на базе KORMo-10B. Архитектура включает языковую модель KORMo-10B-sft и визуальный энкодер siglip-so400m; в репозитории указана архитектура LlavaOnevision и формат safetensors. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы для задач понимания документов и управления интерфейсами. Модель обучена на корейских изображениях документов и примерно 3,4 млн пар «текст—изображение» из синтетических и открытых наборов данных. Она рассчитана прежде всего на корейский и английский языки и поддерживает сценарии агента: взаимодействие с документами, редактирование и управление веб-интерфейсами. Разработчики публикуют обучающие данные или конвейеры генерации и рецепты обучения. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Заявленные сильные стороны — понимание документов и агентные сценарии; результаты тестов показывают хорошие оценки на ChartQA и DocVQA, но уступают некоторым сравниваемым моделям на отдельных визуальных тестах. Работа с документами и интерфейсами ориентирована на корейский и английский языки.

LightOnOCR-2-1B — компактная модель распознавания документов от LightOn: плотная vision-language архитектура на 1 млрд параметров, семейство Mistral3. Она преобразует PDF-страницы, сканы и изображения документов в чистый текст с сохранением естественного порядка чтения; также подходит для распознавания таблиц и форм. Модель обучена с RLVR и рассчитана на высокую точность OCR. В README заявлены результаты уровня state of the art на OlmOCR-Bench и высокая скорость обработки. LightOnOCR-2-1B поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, нидерландский, португальский, шведский, датский, китайский и японский языки. Для запуска авторы рекомендуют Transformers версии 5 и рендеринг PDF в изображения с разрешением 200 DPI и максимальной стороной около 1540 пикселей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LongCat-Flash-Lite-Sparse — разговорная языковая модель Meituan семейства LongCat, предназначенная для генерации текста, работы с длинным контекстом и агентных сценариев. В README она описана как невозрастающая по рассуждениям модель типа Mixture-of-Experts с 69 млрд параметров и примерно 3 млрд активируемых на токен; метаданные каталога указывают 2,5 млрд параметров. В архитектуре LongcatCausalLM используется LongCat Sparse Attention, а заявленная длина контекста достигает 1 024 000 токенов. Модель рассчитана на диалог, агентное программирование, поиск и использование инструментов, а также на обработку больших объёмов текста. README сообщает о повышенной эффективности вывода на длинном контексте и улучшении агентных возможностей относительно плотной версии LongCat-Flash-Lite. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors и лицензирован по MIT. Для развёртывания README описывает адаптации в SGLang. Модель не проходила исчерпывающую оценку для всех прикладных сценариев; заявленные результаты зависят от конфигурации, в частности от включения Hierarchical Indexing.

MiniMax-M3-MXFP8 — квантованная в формате MXFP8 версия нативной мультимодальной модели MiniMax-M3, разработанная компанией MiniMax AI. Модель предназначена для работы с текстом, изображениями и видео, а также для агентских сценариев, программирования и задач, требующих длительного взаимодействия с контекстом. Поддерживается контекст до 1 миллиона токенов. Модель использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA), уменьшающее вычислительные затраты и объём памяти по сравнению с GQA при сохранении качества. Общий размер составляет около 428 млрд параметров, из которых активируется примерно 23 млрд, что указывает на разреженную MoE-архитектуру. Доступны режимы рассуждений enabled, adaptive и disabled: они позволяют выбирать между постоянным рассуждением, его автоматическим включением при необходимости и минимизацией задержки. К сильным сторонам относятся нативное объединение текстовой, визуальной и видеомодальностей, эффективная работа с миллионным контекстом, а также ориентация на сложные агентские и кодировочные задачи. Ограничения связаны с очень большим общим размером модели и соответствующими требованиями к инфраструктуре; конкретные поддерживаемые языки и подробные аппаратные требования в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MiniMax Community License, обозначенной как license: other.

Mistral-Small-Instruct-2409 — плотная языковая модель на 22 млрд параметров от команды Mistral AI, дообученная следовать инструкциям. Она предназначена для диалогов, генерации текста и вызова функций в приложениях и inference-сервисах. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и, согласно карточке, функцию вызова инструментов; для запуска рекомендуются vLLM или mistral-inference. Для работы на одном GPU требуется не менее 44 ГБ видеопамяти, либо можно распределить нагрузку между несколькими устройствами. В карточке перечислена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах модели на Hugging Face.

NeoHorse-1-4B-GGUF — текстовая GGUF-версия причинной языковой модели NeoHorse-1-4B, разработанной TokenRhythm и переобученной на базе Qwen3.5-4B. В репозитории prithivMLmods представлены варианты квантования от BF16 до Q3_K_S, предназначенные для запуска через llama.cpp и совместимые с экосистемой Transformers. Модель рассчитана на генерацию текста, следование инструкциям, программирование, рассуждения, работу в агентных сценариях и использование инструментов. Её ключевая особенность — routing harness, который распределяет задачи между разнородными моделями, учитывает взаимодействия с инструментами и результаты выполнения, оценивает требуемые способности и использует эти сигналы для формирования обучающей смеси. Указана поддержка Qwen3-style reasoning и парсеров вызовов инструментов; модель также может обслуживаться через SGLang или vLLM. Модель содержит около 4 миллиардов параметров, поддерживает только текстовый ввод и вывод, поскольку vision-веса исключены. Заявлен английский язык, нативное контекстное окно составляет 262144 токена с возможностью расширения до 1010000 токенов. По данным README, в сравнении с рядом моделей сопоставимого размера NeoHorse-1-4B показала более высокий средний результат на десяти тестах, особенно в агентных задачах, программировании и использовании инструментов. Ограничениями являются отсутствие визуальной модальности и заявленная языковая поддержка только английского; фактическое качество может зависеть от выбранного варианта квантования. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0.

NextSearch-1-XS — компактная агентная модель для веб-исследований от NextTokenAI, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она разбивает вопрос на подзадачи, использует инструменты поиска и загрузки веб-страниц, сопоставляет противоречивые свидетельства и формирует краткий ответ или структурированный исследовательский результат. Модель рассчитана на многократный вызов оркестратором и работу на одной GPU; архитектура — плотная, размер — 9 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и работает через интерфейс вызова инструментов search и fetch; на выходе выдаёт текст, включая ответы и структурированные материалы. В README приведены результаты оценки на наборах для поиска свежих и противоречивых данных, многоусловного поиска, комплексных ответов и табличных подзадач. Для работы нужны совместимые поисковый и загрузочный инструменты, а также передача даты задачи в системном сообщении. Рекомендуются температура 0,7, включённый режим рассуждений и до 16 тыс. токенов на ход; пример запуска устанавливает максимальную длину контекста 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

NuExtract3-W8A8 — квантованная версия NuExtract3, разработанная NuMind. Это мультимодальная vision-language модель объёмом 4B параметров для понимания документов, структурированного извлечения информации и преобразования изображений документов в Markdown. Модель принимает текст, изображения или их комбинацию. Для структурированного извлечения она использует JSON-шаблон и инструкции, возвращая данные в формате JSON; также поддерживает генерацию шаблонов по естественному языку или содержимому документа. Модель предназначена для OCR и обработки сканов, чеков, форм, счетов, договоров и таблиц, а также для подготовки данных к RAG-системам. Заявлена поддержка многоязычных документов, режимов вывода с рассуждением и без него. К сильным сторонам относятся единый подход к текстовым и визуальным данным, извлечение структурированных полей, обработка сложных документов и преобразование документов в Markdown с HTML для таблиц, LaTeX для математических выражений и описаниями изображений. Ограничения включают возможные ошибки распознавания, извлечения и форматирования, особенно на сложных документах и при больших объёмах входных или выходных данных; конкретные поддерживаемые языки и размер контекста в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

olmOCR-7B-0725 — модель Allen Institute for AI, дообученная на наборе olmOCR-mix-0225 на основе Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Она предназначена для распознавания текста и извлечения содержимого из изображений документов; для масштабной обработки авторы рекомендуют использовать её через инструментарий olmOCR, который поддерживает эффективный инференс с помощью sglang. Модель использует мультимодальную архитектуру Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров и принимает изображение одного документа. В README рекомендовано подавать его с максимальной стороной 1288 пикселей. Метаданные указывают контекст длиной до 128 000 токенов; модель работает с текстом и изображениями, а в качестве основного сценария заявлена обработка документов. Лицензия — Apache-2.0.

OxCoder-9B GGUF — языковая модель для генерации кода, разработанная Pink Pixel на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена прежде всего для долгих агентных сценариев разработки программного обеспечения и работы в терминале: решения задач в репозиториях, генерации и изменения кода, устранения ошибок и автоматизации инженерных процессов. При обучении использовались траектории работы передовых coding-агентов, включая Fable-5.1 и GLM-5.3 в средах Claude Code, OpenCode и Codex. Модель содержит около 9 млрд параметров, поддерживает текстовую модальность и заявлена для английского языка. Архитектура — Qwen 3.5 с гибридными слоями linear attention и full self-attention, interleaved MRoPE и поддержкой контекста до 262 144 токенов. В репозитории доступны GGUF-квантизации от BF16 до Q2_K размером примерно от 16,69 до 3,56 ГБ; вариант Q4_K_M указан как рекомендуемый по умолчанию, а Q8_0 — как близкий к исходному качеству при достаточном объёме памяти. Для запуска требуются llama.cpp или совместимые среды с поддержкой Qwen 3.5, включая Ollama, LM Studio и Jan. Сильные стороны модели — ориентация на агентную разработку, работу с терминалом, восстановление после ошибок вызовов инструментов, предварительный просмотр файлов перед изменениями и формирование минимальных diff. В README приведены результаты бенчмарков Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, NL2Repo и GPQA Diamond, однако фактическое качество зависит от выбранной квантизации и среды запуска. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству; Q2_K прямо предназначен для тестирования при жёстких ограничениях памяти. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

PaddleOCR-VL-1.5 — компактная мультимодальная модель PaddlePaddle для разбора документов по изображениям. Она сочетает зрительную обработку и генерацию текста; в метаданных указано 318,2 млн параметров, а контекст составляет 131 072 токена. Модель поддерживает распознавание текста и его расположение на изображении, в том числе в таблицах, формулах, диаграммах и печатях. Модель предназначена для извлечения структурированного содержимого из документов, включая многостраничные материалы и изображения с перекосом, деформацией, бликами и неравномерным освещением. README сообщает о результатах 94,5% на OmniDocBench v1.5 и расширенной поддержке редких символов, древних текстов, тибетского письма и бенгальского языка. По карточке доступны английский, китайский и многоязычный режимы; лицензия — Apache 2.0. Заявленные возможности включают слияние таблиц и распознавание заголовков между страницами, а также локализацию строк текста и распознавание печатей. Результаты бенчмарков приведены разработчиками и сами по себе не гарантируют качество на конкретных документах. Для запуска README описывает PaddleOCR и Transformers; пример Transformers использует bfloat16 и FlashAttention 2.

PaddleOCR-VL-1.6 — компактная модель для разбора документов от команды PaddlePaddle, дообученная на основе PaddleOCR-VL-1.5. В метаданных указаны архитектура PaddleOCRVLForConditionalGeneration и 318,2 млн параметров; модель принимает изображения документов и формирует текстовый разбор. Для запуска предусмотрена библиотека PaddleOCR, а README также описывает совместимость архитектуры с версией 1.5. Модель предназначена для распознавания и структурирования содержимого документов: текста, таблиц, формул, диаграмм, печатей и штампов. README сообщает об улучшениях для китайских древних документов, редких китайских символов и распознавания текста в различных областях изображения, а также о результате 96,33% на OmniDocBench v1.6. Метаданные указывают контекст 131 072 токена и языки английский, китайский и многоязычную поддержку. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели бенчмарков приведены в README; фактическое качество зависит от типа документа и условий распознавания. Для работы с моделью описаны зависимости PaddlePaddle и PaddleOCR.

Phi-4-Reasoning-Vision-15B — мультимодальная модель Microsoft, дообученная на базе Phi-4-Reasoning. Она объединяет плотную языковую архитектуру Phi-4 с визуальным энкодером SigLIP-2 через промежуточное слияние признаков: изображения преобразуются в визуальные токены и передаются языковой модели. Динамическое разрешение поддерживает до 3600 визуальных токенов на изображение, а контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для понимания изображений с возможностью пошаговых рассуждений. Она решает математические и научные задачи по изображениям, анализирует диаграммы, графики, таблицы и документы, распознаёт текст, описывает сцены, локализует объекты и элементы интерфейса. В задачах, требующих рассуждений, может формировать развернутый ход решения; для задач восприятия обычно отвечает напрямую. Подходит для визуальных помощников и агентов, работающих с графическим интерфейсом. Модель обучена преимущественно на английском языке и англоязычных парах «изображение—текст», поэтому на других языках качество может снижаться. Возможны ошибки распознавания и фактические ошибки; перед применением в значимых сценариях необходима отдельная оценка. Разработчик не рекомендует использовать её для медицинской диагностики, юридических консультаций, финансового планирования и решений, влияющих на жизненные возможности людей. Лицензия — MIT.

Pulpie Orange Base — encoder-модель, разработанная командой Pulpie для извлечения основного содержимого из HTML-страниц. Она классифицирует HTML-блоки как основной контент или служебные элементы, такие как навигация, реклама, боковые панели и футеры, за один проход; результат можно восстановить в HTML или преобразовать в Markdown через пакет pulpie. Модель содержит около 610 млн параметров и использует EuroBERT-610m с головой token classification. Контекст составляет до 8192 токенов; примерно 80% страниц в описанном конвейере помещаются в один фрагмент. В README приведён результат 0,863 ROUGE-5 F1 на английской части WebMainBench. Модель предназначена для очистки веб-страниц перед индексированием, поиском и построением RAG-систем. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — мультимодальная инструкция-модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 32 млрд параметров на архитектуре Qwen2_5_VL, предназначенная для диалога и анализа изображений и видео; используется через Transformers и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель распознаёт объекты и текст на изображениях, анализирует диаграммы, графики и макеты, отвечает на вопросы по визуальным материалам, формирует структурированные данные и локализует объекты с помощью координат, рамок или точек. Она также поддерживает понимание длинных видео с указанием временных отрезков и может выступать визуальным агентом для сценариев управления компьютером или телефоном. README сообщает об улучшенных математических рассуждениях, логике и ответах на вопросы о знаниях. Карточка указывает контекст до 128 000 токенов в метаданных; README уточняет, что базовая конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных текстов применяется YaRN. Для изображений поддерживается динамическое разрешение с компромиссом между качеством, скоростью и расходом памяти; для видео в текущем описании поддерживаются локальные файлы. Модель ориентирована на английский язык согласно языковым тегам карточки. Результаты бенчмарков приведены в README, но не гарантируют качество в конкретном сценарии.

Qwen2.5-VL-7B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen от команды Qwen, дообученная для следования инструкциям. Она принимает изображения и видео вместе с текстовыми запросами и генерирует текстовые ответы; число параметров — 7,1 млрд, архитектура — плотная Qwen2.5-VL. Модель предназначена для визуального анализа, диалога по изображениям и видео, распознавания текста и структуры документов, а также для сценариев визуального агента. Модель распознаёт объекты и анализирует текст, диаграммы, графики, значки и макеты на изображениях, может локализовать объекты с помощью рамок или точек и формировать структурированные данные, например содержимое счетов, форм и таблиц. Для видео заявлена обработка роликов длительностью более часа и поиск релевантных моментов. В метаданных указан контекст до 128 000 токенов; README описывает конфигурацию на 32 768 токенов и расширение контекста YaRN до более длинных входов, которое может ухудшать пространственную и временную локализацию. Поддерживаются английский и чатовый режим; для входных изображений доступно динамическое разрешение, а обработка видео в описанном интерфейсе рассчитана на локальные файлы. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — причинная языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen. Это модель типа Mixture of Experts с 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3,3 млрд; в архитектуре 128 экспертов, одновременно используются 8. Она предназначена для диалогов и сложных задач рассуждения, включая математику, науку, программирование, следование инструкциям и работу с инструментами. Модель поддерживает только режим рассуждения и имеет нативное контекстное окно 262 144 токена. В README отмечены улучшения в глубине рассуждений, общих возможностях и обработке длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Длинные рассуждения могут приводить к большому объёму вывода, а для высоких нагрузок на контекст требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует актуальную версию Transformers и описывает запуск через vLLM или SGLang.

YOYO-AI разработала YOYO-V3 — объединённую разговорную модель на архитектуре Qwen3 MoE, созданную слиянием instruct-, reasoning- и code-моделей Qwen3. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций, рассуждений и генерации кода; режимы с рассуждением и без него переключаются через шаблон чата. В репозитории указаны точность bfloat16 и контекст до 1 010 000 токенов. Модель поддерживает английский и китайский языки, а метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Слияние выполнено методами nuslerp и nearswap на основе Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Автор предупреждает о возможном ухудшении качества после слияния: в обычном режиме модель может выдавать длинные цепочки рассуждений, а в режиме рассуждений — не формировать итоговое резюме.

unsloth/Qwen3.5-4B-MTP-GGUF — квантованный GGUF-вариант мультимодальной модели Qwen3.5-4B, подготовленный Unsloth на базе модели Qwen/Qwen3.5-4B. Это причинная языковая модель с энкодером изображений, предназначенная для работы с текстом и изображениями, включая рассуждения, программирование, визуальное понимание, агентские сценарии и вызов инструментов. Модель поддерживает developer role и улучшенный разбор вложенных объектов при tool calling. Модель содержит около 4 млрд параметров и использует гибридную архитектуру с Gated Delta Networks и разреженным Mixture-of-Experts, а также механизм MTP (multi-token prediction или многошагового предсказания), рассчитанный на ускорение генерации. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Для ускоренной генерации предусмотрено speculative decoding через MTP, потенциально дающее ускорение примерно в 1,5–2 раза при использовании совместимой ветки llama.cpp. Сильными сторонами модели являются сочетание текстовых и визуальных возможностей, большой контекст, относительно небольшой размер и возможность локального запуска, дообучения и интеграции с Transformers, vLLM, SGLang и другими инструментами. Ограничения включают необходимость совместимого программного обеспечения для MTP; при таком режиме не поддерживаются параллельные последовательности с -np > 1 и параметр --mmproj. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-MTP-pi-reasoning-GGUF — дообученная версия Qwen3.6-27B, опубликованная bytkim и распространяемая в формате GGUF. Модель настроена методом QLoRA и supervised fine-tuning на образцах рассуждений и успешных траекторий агентной работы, связанных с датасетом bytkim/deepseek-v4-pro-pi-reasoning-sample-traces. Базовая модель разработана командой Qwen. Модель предназначена прежде всего для локальных coding- и DevOps-агентов в стиле Pi: анализа репозитория, планирования исправлений, выполнения команд, редактирования файлов, запуска тестов, отладки и проверки результата. Она ориентирована на задачи, где агент может работать в итеративном цикле с инструментами, включая использование функций и tool calling. Заявлена поддержка текстовых и визуально-текстовых сценариев; для работы с изображениями может требоваться совместимый vision sidecar. Указан протестированный контекст до 128 тысяч токенов. Ключевые характеристики — 27 миллиардов параметров, формат GGUF, совместимость с llama.cpp, обучение рассуждениям и поддержка Multi-Token Prediction (MTP) для speculative decoding. Сильными сторонами являются планирование перед выполнением действий, рассуждения при программировании и verifier-driven debugging с повторной проверкой через тесты. В README приведён результат 40,45% pass@1 на Terminal-Bench 2.0 для задачи Pi agentic coding. Ограничения включают зависимость производительности от используемой квантизации, инфраструктуры запуска и инструментов агента; конкретные языки и точный набор поддерживаемых модальностей не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-NVFP4 — квантизированная версия модели orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored, созданная preetpatel на базе Qwen3.8-27B от Qwen. Исходная модель представляет собой abliteration/fine-tune без встроенных ограничений, ориентированный авторами на red teaming и исследования. Данный репозиторий изменяет числовой формат весов и не выполняет дополнительное обучение. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, работы в составе coding-agent, вызова инструментов и обработки изображений. Поддерживаются текстово-графические сценарии, function calling и вывод рассуждений через тег <think>. Заявлены английский и китайский языки. Модель использует гибридную архитектуру с gated-DeltaNet и linear-attention блоками; квантизация NVFP4 по схеме W4A4 применяется к весам и активациям линейных слоёв, а vision tower, lm_head и некоторые слои сохраняются в BF16. Размер весов составляет около 19 ГБ вместо примерно 56 ГБ в BF16. На одной RTX 5090 с 32 ГБ памяти заявлена работа с контекстом до 160 тысяч токенов при использовании vLLM и FP8 KV-cache. К сильным сторонам относятся низкое потребление видеопамяти, поддержка длинного контекста, изображений, структурированных вызовов инструментов и сценариев автономного агента. README сообщает об успешных тестах извлечения данных из контекста длиной до 155 тысяч токенов, параллельной обработке запросов и tool calling. Ограничения включают привязку оптимизаций к GPU Blackwell и совместимому окружению vLLM, а также небольшое дополнительное округление при слиянии некоторых квантизированных слоёв; возможное влияние на точные бенчмарки следует учитывать. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, унаследованной от базовой модели.

Qwen3.8-35B-A3B — текстовая дистилляция от Empero на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это причинная языковая модель с архитектурой MoE: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются на токен; используется 40 слоёв, 256 экспертов и 8 маршрутизируемых экспертов на токен. Модель распространяется в формате Transformers и поддерживается стандартными средами запуска с поддержкой архитектуры Qwen3.6. Модель предназначена для диалогов, математических задач, программирования, общих рассуждений, следования инструкциям и вызова инструментов. Она обучена методом дистилляции на отфильтрованных трассах внутренних моделей-учителей Qwen3.8; базовая модель поддерживает контекст до 262 144 токенов. Обучение было текстовым, поэтому визуальные возможности унаследованы от мультимодальной основы, но не дообучались и не оценивались. В сравнении с базовой моделью README сообщает о близком результате на MMLU и улучшении на ARC-Challenge. Известные ограничения: ответы обычно короче, чем у основы, длинные цепочки рассуждений могут обрываться, а жадное декодирование при длинной генерации может приводить к повторениям. Для работы нужны актуальная версия Transformers с поддержкой Qwen3.6 и CUDA-совместимые ядра Gated DeltaNet; веса выпущены под лицензией Apache-2.0.

Qwen3-Coder-REAP-25B-A3B — сжатая версия инструктивной модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, созданная Cerebras с помощью метода REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Это разреженная причинно-языковая MoE-модель для генерации кода, агентного программирования и вызова функций; она также сохраняет понимание репозиториев и работу с длинным контекстом. В модели заявлено 25 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на токен; в метаданных каталога указано 2,4 млрд параметров. Архитектура включает 48 слоёв и 103 эксперта, из которых активируются 8 на токен. REAP удаляет 20% экспертов без дополнительного дообучения. Нативный контекст — 262 144 токена; README также указывает возможность расширения до 1 млн токенов с YaRN. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель предназначена для локального развёртывания и сценариев с ограниченными ресурсами; README заявляет близкую к исходной модели производительность на задачах генерации кода, агентного программирования и вызова функций. Для развёртывания описана совместимость с vLLM. Лицензия — Apache 2.0. Заявления о качестве приведены в карточке модели; результаты и методика оценки требуют сверки с указанной там публикацией.