I.15Доступность и ассистивные технологии

Qwen1.5-14B-Chat — чат-модель из семейства Qwen1.5, разработанного командой Qwen. Это бета-версия Qwen2: плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с 13,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге и следования запросам пользователя. Модель поддерживает многоязычное общение и контекст длиной до 32 768 токенов. В основе семейства — декодерная архитектура Transformer; для Qwen1.5 описаны активация SwiGLU, смещение в QKV-внимании и адаптированный к разным естественным языкам и программным кодам токенизатор. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, создания и преобразования текста. Карточка рекомендует использовать Transformers версии 4.37.0 или новее и предоставленные параметры генерации, чтобы уменьшить проблемы с переключением языков и другие нежелательные результаты. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке модели.

Это мультимодальная диалоговая модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration и 27 млрд параметров, представленная Solstice-AI. Репозиторий содержит версию NVFP4 для оборудования NVIDIA Blackwell и упакованную конфигурацию с контекстом до 1 048 576 токенов на основе YaRN; заявлена автоматическая настройка контекста при запуске в vLLM и SGLang. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, творческого письма и анализа изображений. Поддерживает текстовый и визуальный ввод и выдаёт текст; в метаданных также указаны интерфейс вызова инструментов и английский и китайский языки. Это производная от дообученной модели DavidAU версия, упакованная Solstice-AI; лицензия — Apache-2.0. Заявление README о NVFP4 для Blackwell соседствует с метаданными о форматах GGUF BF16 и safetensors, поэтому точный формат конкретных файлов следует проверять в репозитории. Длина контекста 1 млн токенов заявлена в конфигурации, но практические требования к памяти и производительность зависят от оборудования и движка инференса.

Google T5 v1.1 LM-Adapted XL — текстовая модель типа encoder-decoder на архитектуре T5 с 1,5 млрд параметров. Она создана на основе T5 v1.1 XL и дополнительно обучена на 100 тысячах шагов на языковой моделирующей задаче; предобучение использовало корпус C4 и задачи восстановления текста и языкового моделирования. Вариант LM-Adapted рассчитан в том числе на prompt tuning и последующее дообучение для прикладных задач. Модель подходит для настройки под суммаризацию, ответы на вопросы, классификацию текста и другие задачи, представимые в формате «текст на входе — текст на выходе». В T5 v1.1 используются активация GEGLU, отключённый при предобучении dropout и раздельные слои эмбеддингов и классификатора. Карточка указывает английский язык; длина контекста не приведена. Веса доступны в форматах PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

Athene-70B-Preview — диалоговая большая языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Nexusflow и дообученная с помощью RLHF на основе Llama-3-70B-Instruct. Репозиторий содержит копию первоначального выпуска Athene-70B; в карточке рекомендуется использовать более новую версию. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 69,5 млрд параметров; для запуска используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Контекстное окно составляет 8192 токена, основной язык — английский. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы и выполнение пользовательских инструкций. В README отмечен результат 77,8% на Arena-Hard-Auto — прокси-бенчмарке Chatbot Arena. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

DREX-062225-exp — экспериментальная модель для анализа документов, разработанная prithivMLmods путём дообучения docscopeOCR-7B-050425-exp. Она построена на архитектуре Qwen2.5-VL и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает изображения документов и текстовые запросы, а в ответ формирует текст. Заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель предназначена для поиска сведений в документах, извлечения структурированных данных из таблиц и форм, распознавания текста и анализа структуры и связей между частями документа. Среди целевых сценариев — обработка деловых и исследовательских материалов, договоров и документов для регуляторной отчётности. Карточка также заявляет распознавание математических выражений с форматированием LaTeX и поддержку нескольких языков, но метаданные указывают английский как язык карточки и не перечисляют другие языки. Точность может снижаться на типах документов, отличающихся от обучающих данных, и на узкоспециализированных форматах. Обработка длинных документов требует достаточного объёма памяти, а качество зависит от настройки визуальных токенов и предварительной обработки изображений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Locai L1-Large — диалоговая языковая модель Locai Labs, дообученная на базе Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 методом постобучения Forget-Me-Not. Это модель семейства Qwen3 MoE с 18,2 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Она предназначена для генерации ответов и следования инструкциям, а также подходит для математических и научных рассуждений. Разработчики сообщают об улучшении следования инструкциям и устойчивости к вредоносным запросам, сохраняя при этом математические и научные способности базовой модели. Модель поддерживает несколько языков; отдельно заявлено улучшение для валлийского, ирландского, шотландского гэльского, баскского, армянского, тагальского и суахили. Для модели указана лицензия Apache-2.0. Заявленные в карточке результаты бенчмарков приведены разработчиками и сами по себе не гарантируют аналогичного качества на пользовательских задачах.

Meno-Tiny-0.1 — компактная языковая модель на 1,5 млрд параметров, разработанная как дообученная версия Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct на специальном русскоязычном наборе инструкций. Это декодерная Transformer-модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM; для работы используется библиотека Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и ориентирована прежде всего на русский язык. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в частности для ответов на вопросы по документам в RAG-сценариях. Среди описанных задач — суммаризация, разрешение анафоры, оценка токсичности и детоксикация текста, а также исправление ошибок распознавания речи. Компактный размер рассчитан на сценарии с ограничениями по памяти и вычислениям или требованиями к низкой задержке. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможных неточностях, предвзятости и небезопасных или оскорбительных ответах; качество на языках, отличных от русского, может быть ниже. Для старых версий Transformers до 4.37.0 указана несовместимость с архитектурой qwen2.

NuExtract-2.0-8B-GGUF — мультимодальная и многоязычная модель компании NuMind, предназначенная для структурированного извлечения информации. Она принимает текстовые и визуальные входные данные, а также JSON-шаблон с описанием требуемых полей, и возвращает извлечённые значения в структурированном виде. Модель подходит для обработки документов, форм, изображений и других источников, где требуется преобразовать неструктурированные данные в JSON. Модель основана на Qwen2.5-VL-7B-Instruct и содержит около 8 млрд параметров; распространяется в формате GGUF для запуска с совместимыми средствами, включая llama.cpp. Поддерживаются строковые значения, verbatim-string для дословного извлечения, числа, даты и времени в формате ISO, массивы, перечисления и multi-label-категории. При отсутствии подходящей информации модель возвращает null или пустой массив. Для задач извлечения рекомендуется температура, равная или близкая к 0. К сильным сторонам относятся специализированная настройка на извлечение, поддержка текста и изображений, многоязычность и возможность задавать целевую структуру результата. README не указывает точный размер контекста, перечень поддерживаемых языков и количественные результаты бенчмарка; также не описывает ограничения качества для отдельных языков или типов документов. Модель распространяется по лицензии MIT.

Open Instruct ShareGPT Llama2 7B — языковая модель из серии Tulu, разработанной Allen Institute for AI (AI2). Это дообученная на данных ShareGPT модель Meta Llama 2 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалогов в роли помощника; для получения лучших результатов следует использовать обученный формат сообщений с переводом строки после маркера начала сообщения. Модель принимает текст и выдаёт текст, в первую очередь на английском языке. Размер её контекстного окна — 2048 токенов. Она подходит для диалоговых сценариев и выполнения широкого круга текстовых инструкций. Модель не проходила этап RLHF для выравнивания безопасных ответов и может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

Это частная сборка Exolabs на основе Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная для запуска в vLLM. Веса получены из файла Q4_K_M GGUF модели bartowski/Qwen_Qwen3.6-35B-A3B: их деквантизировали в FP32, преобразовали в раскладку HF/vLLM и сохранили в BF16. Конфигурация, токенизатор, шаблон чата и параметры генерации взяты из Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Модель предназначена для диалогов и обработки изображений; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведена проверка запуска на vLLM 0.23.0 с ограничением контекста 4096 токенов и режимом language-model-only. Указанная в метаданных архитектура — Qwen3.5 MoE, класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration; базовая модель содержит 35 млрд параметров. Репозиторий помечен лицензией «other», поэтому конкретные условия следует проверять в файлах лицензии модели. README описывает деквантизацию и преобразование представления весов, но BF16-выход из исходного Q4_K_M не возвращает потерянную при исходной квантизации точность; также приведённый запуск ограничивает длину контекста 4096 токенами.

SuperGemma4-26b-abliterated-multimodal — производная мультимодальная модель на базе Google Gemma 4 26B IT, опубликованная Jiunsong. Это плотная модель с условной генерацией, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и вызова инструментов. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; в карточке заявлена поддержка английского и корейского языков. Модель поставляется в формате BF16 в формате Transformers, с шаблонами чата и вызова инструментов для настройки локального и серверного запуска. Автор README описывает обновление стабильности от 18 апреля: улучшения обработки ложных предпосылок, форматирования JSON и вызовов инструментов, извлечения из длинного контекста и устойчивости к зацикливанию. Приведены результаты внутренних проверок; в проверке сервера отмечены несоответствия в безопасных отказах и обработке текстовых запросов к мультимодальному серверу. Лицензия указана как Gemma; условия применения следует сверять с лицензией Gemma.

T5-11B — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Colin Raffel, Noam Shazeer и коллегами. Она представляет задачи обработки естественного языка в формате преобразования текста в текст: модель получает текстовую инструкцию и входной текст, а затем генерирует текстовый ответ. В README указано 11 миллиардов параметров; метаданные каталога сообщают 385,2 млн параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Архитектура — плотная T5WithLMHeadModel, контекст — 512 токенов. Основная задача в метаданных — перевод. Модель также может служить основой для дообученных сценариев суммаризации, ответов на вопросы, классификации и анализа тональности. Указанные языки — английский, французский, румынский и немецкий; предобучение проводилось на корпусе C4 и смеси задач, включая Wiki-DPR и наборы для классификации, сходства предложений и вопросов-ответов. Для загрузки весов требуется значительный объём памяти: README сообщает, что только веса занимают более 40 ГБ, и рекомендует распределение модели между устройствами либо ZeRO-Offload. Лицензия — Apache 2.0.

LastRef/gemma-3-12b-it-heretic-x — дообученная мультимодальная модель на основе Google Gemma 3 12B IT. Это разговорная модель с архитектурой Gemma 3 для обработки текста и изображений с генерацией текстовых ответов. Подходит для диалога, создания и суммаризации текста, ответов на вопросы и извлечения информации из изображений. Карточка Gemma 3 указывает контекст до 128 тыс. токенов и поддержку более 140 языков; эти характеристики относятся к семейству базовой модели. В тегах модели она обозначена как uncensored, decensored и abliterated, то есть её позиционируют как модель с ослабленными ограничениями на ответы; README при этом описывает базовое семейство Gemma, а не специфические изменения этой версии. Такие модели могут выдавать вредный или недостоверный контент, а также отражать смещения данных обучения. Лицензия — Gemma; условия использования определяются лицензией и политикой допустимого использования Gemma.

ThomasBaruzier/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GGUF — это версия большой языковой модели Meta-Llama-3.1-405B-Instruct, подготовленная в формате GGUF для задач генерации текста. Базовую модель разработала Meta; карточка размещена пользователем ThomasBaruzier. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, подготовки и преобразования текстов и других сценариев, где требуется генерация на естественном языке. Модель относится к семейству Llama 3.1 и имеет размер 405 миллиардов параметров. Она работает с текстовой модальностью и предназначена для text-generation. В карточке заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Архитектура и размер контекстного окна для этой конкретной сборки не указаны. Формат GGUF может быть удобен для локального запуска совместимыми средствами, однако модель такого масштаба требует значительных вычислительных ресурсов. Модель может обеспечивать высокое качество следования инструкциям и генерации текста благодаря крупному размеру, но её практическая применимость ограничена требованиями к памяти и производительности оборудования. Лицензия указана как Llama 3.1 Community License. При распространении материалов необходимо соблюдать условия Meta, включая предоставление текста лицензии, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy; для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные требования.

Карточка модели neuralforgequantum/NuExtract3 на Hugging Face совпадает с карточкой numind/NuExtract3, поэтому описание составлено по ней. NuExtract3 — мультимодальная модель NuMind с 4 млрд параметров для понимания документов. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-4B и использует архитектуру Qwen3.5 для обработки текста и изображений. Модель поддерживает многоязычные документы и может работать в режимах с рассуждением и без него. Модель извлекает сведения из документов по заданному JSON-шаблону и инструкциям, преобразует изображения документов в Markdown, распознаёт текст и структуру таблиц, а также генерирует шаблоны извлечения по описанию на естественном языке. Её можно применять для подготовки документов к поиску и RAG, обработки счетов, квитанций, форм и договоров; README описывает запуск через vLLM с OpenAI-совместимым API и напрямую через Transformers. Внутренний тест NuMind на примерно 600 документах оценивает структурированное извлечение, включая визуальное понимание, OCR и работу с длинными входами и выходами; опубликованная в карточке таблица сообщает средний балл 0,651 для NuExtract3.4_4B-RL, а не явно для NuExtract3. Ограничения включают возможность циклов повторения и превышения лимита генерации в режиме рассуждения, из-за чего ответы могут не разбираться как JSON. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mungert/Qwen3.5-0.8B-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-0.8B из семейства Qwen, разработанного командой Qwen. Модель создана на основе Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base и преобразована с использованием llama.cpp. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для работы с текстом и изображениями. Модель содержит около 0,8 млрд параметров, 24 слоя и скрытое измерение 1024. В архитектуре используются гибридные блоки Gated DeltaNet и Gated Attention, а также механизмы sparse Mixture-of-Experts, заявленные для повышения эффективности вывода. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Модель ориентирована на прототипирование, исследовательские задачи, разработку приложений и предметно-ориентированное дообучение. К сильным сторонам относятся небольшие требования к ресурсам по сравнению с более крупными моделями, поддержка мультимодальных сценариев, длинного контекста и широкий языковой охват. Ограничения связаны с малым размером модели: по приведённым результатам она уступает более крупным моделям Qwen3 и Qwen3.5 на языковых бенчмарках, поэтому её возможности в сложном рассуждении и универсальных задачах могут быть ограничены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Synthia-70B-v1.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная Migtissera на основе Llama 2 70B и дообученная на синтетических наборах данных в стиле Orca. Она предназначена для следования инструкциям, генерации текста и продолжительных диалогов. Модель содержит 68,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. В версии 1.2 использовано на 20% больше данных и вдвое больше времени обучения, чем в версии 1.1. README приводит результаты оценки на задачах ARC и HellaSwag. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; её автор характеризует её как неограниченную по содержанию. Лицензия — Llama 2 License.

Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и относящаяся к семейству Gemma 4. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; для аудио предусмотрены распознавание речи и перевод речи в текст. Единая архитектура позволяет обрабатывать аудио и изображения без отдельных энкодеров, что подходит для локального запуска на потребительских устройствах. Модель имеет плотную архитектуру и гибридное внимание, сочетающее локальные скользящие окна с глобальным вниманием; заявленное окно контекста для версии 12B — до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, вызова инструментов, а также понимания изображений, видео и аудио. Среди визуальных сценариев — извлечение текста из документов, OCR, разбор PDF, диаграмм и экранных интерфейсов; для аудио доступны транскрипция и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков в обычном использовании и обучалось на более чем 140 языках, но README не перечисляет конкретные языки этой версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может давать ошибочные ответы; README также указывает, что приведённые сценарии использования не являются исчерпывающими.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-2056dc95-c8a4-41df-9f73-0c7ce798fe20 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

mlx-community/gemma-4-12B-it-8bit — 8-битная MLX-версия instruction-tuned модели Gemma 4 12B Unified, опубликованная сообществом mlx-community на основе модели Google DeepMind. Это открытая мультимодальная модель с генерацией текста и поддержкой текстовых, изображений, видео и аудио входов; вариант 12B поддерживает аудио непосредственно. Модель предназначена для диалогов, генерации и анализа текста, рассуждений, программирования, обработки документов и изображений, OCR, понимания видео, распознавания речи и агентских сценариев с function calling. Она использует encoder-free unified-архитектуру, содержит около 12 млрд параметров и распространяется в 8-битном представлении MLX. Для Gemma 4 12B заявлены контекст до 256K токенов, мультиязычная поддержка более 140 языков при обучении и готовая поддержка более 35 языков. Сильные стороны — сочетание текстовых, визуальных и аудиовозможностей, длинный контекст, режим рассуждений и локальное выполнение; ограничение данного варианта — зависимость от совместимого стека MLX и снижение точности представления по сравнению с полноразмерной версией из-за 8-битной квантизации. Карточка исходной модели указывает разработчика Google DeepMind и лицензию Apache 2.0; для Gemma также следует учитывать применимые условия использования Google. Репозиторий mlx-community содержит веса в формате Safetensors и инструкции для запуска через MLX.

Карточка модели ArchiveStudio/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели Roughneck72/gemma-4-E2B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B — мультимодальная плотная модель с открытыми весами от Google DeepMind, принадлежащая семейству Gemma 4. Она принимает текст и изображения, а также аудио; генерирует текст. Семейство использует гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальным вниманием. Для малых моделей, включая E2B, заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, суммаризации, понимания изображений и аудио, распознавания речи и перевода речи в текст. Она рассчитана на локальный запуск на мобильных устройствах и ноутбуках; семейство поддерживает многоязычные сценарии, включая более 35 языков в готовом виде. Модельные карточка описывает возможности семейства, поэтому отдельные характеристики E2B следует трактовать в его контексте. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможности включают OCR, разбор документов, анализ видео и вызов функций; описание аудиоподдержки для E2B подтверждает обработку аудио, а не генерацию речи. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и доступных вычислительных ресурсов; для критически важных сценариев результаты следует проверять.

Gemma 4 E4B IT QAT Unquantized — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, полученная дообучением Gemma 4 E4B Instruct с применением обучения с учётом квантования (QAT). Репозиторий содержит веса safetensors в половинной точности, извлечённые из QAT-конвейера; эта версия предназначена для собственной компиляции и исследований. Лицензия — Apache 2.0. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Семейство поддерживает контекст до 128 тысяч токенов для E4B и более 140 языков в обучающих данных; в README заявлена поддержка более 35 языков. Возможности включают диалог, рассуждения, программирование, распознавание речи, перевод речи в текст, понимание изображений и видео, OCR, разбор документов и вызов инструментов. Архитектура — плотная Gemma 4 для условной генерации. QAT ориентирован на снижение требований к памяти при сохранении качества, близкого к bfloat16, однако конкретный репозиторий содержит не готовую к обычному запуску квантованную сборку, а веса половинной точности для последующей компиляции. Аудио указано для E4B, но конкретный формат входов зависит от используемого конвейера.

Карточка модели OsGo/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B IT QAT Unquantized — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, полученная дообучением Gemma 4 E4B Instruct с применением обучения с учётом квантования (QAT). Репозиторий содержит веса safetensors в половинной точности, извлечённые из QAT-конвейера; эта версия предназначена для собственной компиляции и исследований. Лицензия — Apache 2.0. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Семейство поддерживает контекст до 128 тысяч токенов для E4B и более 140 языков в обучающих данных; в README заявлена поддержка более 35 языков. Возможности включают диалог, рассуждения, программирование, распознавание речи, перевод речи в текст, понимание изображений и видео, OCR, разбор документов и вызов инструментов. Архитектура — плотная Gemma 4 для условной генерации. QAT ориентирован на снижение требований к памяти при сохранении качества, близкого к bfloat16, однако конкретный репозиторий содержит не готовую к обычному запуску квантованную сборку, а веса половинной точности для последующей компиляции. Аудио указано для E4B, но конкретный формат входов зависит от используемого конвейера.

RedHatAI/gemma-4-E2B-it — инструктивный вариант мультимодальной модели Gemma 4, опубликованный Red Hat AI; семейство разработано Google DeepMind. Модель основана на google/gemma-4-E2B и предназначена для диалогов, генерации и редактирования текста, рассуждений, программирования и анализа мультимодальных данных. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Версия E2B принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текстовые ответы. Для небольших моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; поддерживаются многие языки. Возможности включают понимание изображений и документов, распознавание речи, перевод речи в текст, вызов инструментов и генерацию кода. Гибридное внимание и компактный размер семейства рассчитаны в том числе на локальное выполнение на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель может ошибаться в ответах, распознавании и интерпретации мультимодальных входов; качество следует проверять для конкретного языка и сценария. README описывает возможности семейства Gemma 4 в целом, поэтому отдельные детали, не подтверждённые для E2B, не следует считать гарантированными.

coder3101/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-unquantized-heretic — производная мультимодальная модель Gemma 4, созданная coder3101 на основе google/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-unquantized. Это диалоговая модель с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration и поддержкой анализа изображений; она принимает текст и изображения и выдаёт текст. Базовое семейство Gemma 4 разработано Google DeepMind. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и понимания изображений. Возможные сценарии включают ответы на вопросы по изображениям, извлечение данных из документов, распознавание текста и объектов на изображениях, анализ диаграмм и интерфейсов, генерацию и исправление кода, составление резюме и работу с инструментами. В карточке базового семейства заявлена поддержка более 35 языков и контекст до 256 тысяч токенов для варианта 26B A4B; аудиовозможности указаны только для других размеров Gemma 4, а README описывает видео для семейства в целом, поэтому эти возможности не приписываются данной модели. Модель помечена как uncensored/decensored/abliterated, что указывает на изменение поведения относительно базовой модели, но подробности обучения и конкретные эффекты не раскрыты. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с нюансами языка; ответы следует проверять, особенно в сложных или критичных задачах. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/gemma-4-31B — дообученная Unsloth версия мультимодальной плотной модели Gemma 4 31B от Google DeepMind. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; заявленные сценарии включают диалог, рассуждения, программирование и визуальный анализ. Модель использует гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальным вниманием. Для семейства Gemma 4 31B заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов и поддержка более 35 языков; эти характеристики указаны для семейства, а не подтверждены отдельно для данной версии. Подходит для анализа изображений, извлечения текста из документов и графиков, ответов на вопросы по визуальному содержимому, генерации и исправления кода, суммаризации и диалоговых помощников. Карточка также описывает вызов функций и обработку видео для Gemma 4, но метаданные этой модели подтверждают только обработку изображений и текста. Аудио поддерживают только варианты E2B и E4B, поэтому эти возможности не относятся к версии 31B. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки, а результаты зависят от качества обучающих данных и формулировки запроса.

llmfan46 подготовил Gemma 4 31B IT Uncensored Heretic — дообученную версию мультимодальной Gemma 4 31B IT от Google DeepMind. В README указано изменение компонента attn.o_proj; модель предназначена для диалогов, рассуждений, агентных сценариев, программирования и понимания изображений. Она принимает текст и изображения, поддерживает вызов инструментов и может разбирать документы, графики и интерфейсы, извлекать текст с изображений и отвечать на вопросы по визуальному содержимому. В основе — плотная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с чередованием локального скользящего и глобального внимания. Для исходной модели Gemma 4 31B IT заявлен контекст до 256 тысяч токенов и поддержка более 35 языков; метаданные указывают Transformers и формат safetensors. README также описывает видео и аудио для семейства Gemma 4, однако аудио заявлено только для вариантов E2B и E4B, поэтому здесь эти возможности не приписываются версии 31B. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятости и трудностях с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Название «uncensored» указывает на изменённую фильтрацию, но карточка не описывает её конкретный эффект. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-2B-MTP-GGUF — набор GGUF-файлов, подготовленный prithivMLmods на основе Qwen3.5-2B от команды Qwen компании Alibaba. Это компактная плотная мультимодальная модель примерно на 2 млрд параметров с поддержкой текста, изображений и видео. Модель ориентирована на локальный запуск на потребительском оборудовании и доступна в вариантах от Q2_K до BF16, а также с отдельными мультимодальными проекторами mmproj. Архитектура включает 24 слоя с гибридным сочетанием Gated DeltaNet и Gated Attention, скрытым размером 2048, 8 Q-heads и 2 KV-heads с размерностью головы 256. Заявлены словарь на 248 тысяч токенов, поддержка 201 языка и нативное контекстное окно 262 тысячи токенов с возможностью расширения свыше 1 млн токенов через YaRN. Формат MTP добавляет несколько выходных голов для предсказания будущих токенов и может ускорять спекулятивное декодирование без отдельной draft-модели. Модель предназначена для мультиязычных чат-ботов, визуальных вопросов и ответов, OCR, разбора документов, агентских сценариев, вызова инструментов и генерации кода для интерфейсов. Среди заявленных характеристик — режим пошагового рассуждения, поддержка vLLM, Ollama и llama.cpp, а также показатели 78,6% на IFEval, 66,5% на MMLU-Pro с включённым режимом рассуждения, 84,5% на OCRBench и 75,6% на VideoMME. Преимуществами являются малый размер, мультимодальность и широкий контекст; итоговое качество, скорость и требования к памяти зависят от выбранного типа квантизации, а для работы с изображениями и видео требуются соответствующие файлы mmproj. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели arolstar52/gemma-4-31B-it на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.