I.15Доступность и ассистивные технологии

Neural-Chat-v3-1 — языковая модель Intel на архитектуре Mistral, дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 на наборе Open-Orca/SlimOrca. Для выравнивания ответов применялся метод Direct Preference Optimization (DPO) с парами предпочтений Intel/orca_dpo_pairs. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных указан контекст до 32 768 токенов, тогда как README приводит значение 8 192 токена. Модель подходит для ответов на запросы, ведения диалога и других языковых задач, а также для последующей адаптации под конкретное применение. В опубликованной оценке она показала средний результат 59,06 на наборе бенчмарков, однако качество зависит от формулировки запроса. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы, поэтому перед внедрением рекомендуется проверка безопасности и качества. Лицензия — Apache 2.0.

OpenOrcaxOpenChat-Preview2-13B — языковая модель, разработанная OpenOrca совместно с OpenChat. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA 2 с 12,9 млрд параметров, дообученная на отфильтрованной выборке GPT-4-дополненного датасета OpenOrca с упаковкой диалогов в формате OpenChat. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям; в карточке сообщается о результатах примерно на уровне 103% от показателей Orca в среднем на BigBench-Hard и AGIEval. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка приводит шаблон многоходового диалога OpenChat; контекст составляет 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. Это предварительная версия; заявленные результаты относятся к оценкам авторов, а карточка не описывает ограничения по качеству подробнее.

Platyboros-Instruct-7B — разговорная модель Lodrick-the-Lafted на архитектуре Mistral, дообученная на Mistral-7B-Instruct-v0.2 с наборами jondurbin/airoboros-3.2 и garage-bAInd/Open-Platypus в формате Alpaca. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций; принимает запросы в формате Mistral Instruct или Alpaca. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая показатели по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-2B-text-only — текстовый вариант семейства Qwen3.5, опубликованный Principled Intelligence. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Qwen3_5ForCausalLM и примерно 1,7 млрд параметров. Из чекпойнта удалены веса визуального энкодера, поэтому он занимает меньше места и требует меньше видеопамяти, чем исходная мультимодальная версия. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста составляет 262 144 токена. Чекпойнт сохранён в формате safetensors и рассчитан на запуск через HuggingFace Transformers версии 5.2.0 или новее. По карточке, он сохраняет токенизатор, шаблон диалога и поведение генерации исходной модели, но не принимает изображения. Лицензия — Apache 2.0. Авторы описывают публикацию как лабораторный эксперимент, а поддержку vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и других движков пока не заявляют.

VisualInference/Qwen3.8-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-Multimodal-MLX-6bit — мультимодальная 6-битная MLX-квантизация модели AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16, основанной на Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для локального запуска на компьютерах Apple Silicon с использованием MLX и поддерживает текстовые, графические и видео-сценарии через mlx-vlm. Визуальный модуль сохранён полностью, поэтому доступны задачи понимания изображений и видео, а также обычный диалог, генерация текста и агентские сценарии. Модель имеет размер 27B параметров, мультимодальную vision-language архитектуру и 6-битное квантование с group size 64. В карточке заявлены поддержка английского, китайского и других языков, а также функции reasoning, hybrid attention, gated-deltanet и native MTP для speculative decoding. С отдельной моделью-драфтером MTP декодирование может ускоряться примерно в 1,4–1,9 раза без изменения результата. Для работы требуется около 21 ГБ памяти под веса; комфортный запуск рекомендуется на Mac с 48 ГБ и более unified memory, хотя заявлена работоспособность на 36 ГБ. Сильные стороны модели — локальное мультимодальное выполнение на Apple Silicon, сохранённая vision tower, высокая скорость при использовании speculative decoding и отсутствие дополнительной цензуры в варианте AEON. Ограничения включают повышенное потребление памяти, зависимость производительности от пропускной способности памяти и возможные обрывы ответа внутри reasoning при ограничении в 4096 токенов. Также отмечено, что распределение модели заметно сильнее отличается от стандартной Qwen3.8-27B, чем у некоторых альтернативных сборок, а качество 6-битного vision-компонента отдельно не измерялось. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

amd/Qwen3.8-27B-Quark-AWQ-MXFP4 — квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B, подготовленная с использованием AMD Quark и алгоритма AWQ (Activation-aware Weight Quantization). Модель предназначена для задач генерации текста и обработки изображений с текстом; в карточке указано, что она использует image-text-to-text pipeline. Языковая часть основана на Qwen3.8-27B в формате BF16, а vision tower сохранена без квантизации в BF16. Веса языкового декодера квантизированы в MXFP4 по спецификации OCP microscaling FP4 с размером группы 32 и общей шкалой E8M0; активации используют динамическую MXFP4-квантизацию, рассчитываемую во время выполнения для каждого блока. Квантизация выполнена по 128 образцам последовательностей длиной 512 из датасета pileval. Vision-компоненты не квантизированы, поэтому визуальная подсистема сохраняет исходный формат BF16. В README не указаны точные поддерживаемые языки и максимальная длина контекста; пример запуска задаёт ограничение 16384 токена. На GSM8K в режиме рассуждений модель показала 94,996% по flexible-extract и 95,30% по strict-match против 93,33% у базовой BF16-модели; в нережиме рассуждений результаты составили 89,92% и 89,76% против 90,67% и 89,76% соответственно. Ключевое преимущество — существенное снижение точности представления языковой части при сохранении качества, а также совместимость с запуском через vLLM. Ограничения включают зависимость от поддержки MXFP4, AMD Quark и соответствующей инфраструктуры, а также отсутствие подробных результатов по другим задачам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; модификации принадлежат Advanced Micro Devices, Inc.

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ4-MTP — общественная MLX-конверсия мультимодальной модели Qwen3.8-Flash-Next, созданная Vontra на основе официальных весов Qwen в формате BF16. Модель предназначена для запуска на Apple Silicon через совместимые среды oMLX или MLX-VLM и поддерживает обработку текста и изображений. Это не официальный релиз Qwen. Модель использует разреженную архитектуру mixture-of-experts qwen4_exp с 125 млрд параметров, из которых около 6 млрд активны при обработке токена, 48 слоями, 512 маршрутизируемыми экспертами, 10 активными экспертами и одним общим экспертом. В состав входят Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, расширенные gated residual-потоки, hashed bigram и trigram embeddings, а также один встроенный MTP-блок для speculative decoding. Контекст составляет до 262 144 токенов. Конверсия выполнена в смешанной 4-битной точности oQ4 с отдельными модулями в 5- и 8-битном формате; размер весов — около 113,33 ГБ. Сильными сторонами являются экономичное по сравнению с полной точностью хранение, поддержка визуально-текстовых сценариев и встроенный MTP для ускорения генерации. Ограничения связаны с большими требованиями к памяти, зависимостью от Apple Silicon и необходимостью runtime с явной поддержкой qwen4_exp и native MTP; стандартные среды без такой поддержки могут не загрузить модель. Указанная лицензия — Qwen Community License 1.0.

SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; базовая модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель подходит для диалогового взаимодействия и генерации текста по инструкциям с контекстом до 32 768 токенов. Используйте её для создания чат-ботов, черновиков и ответов на текстовые запросы. В README указана конфигурация слияния и точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

T5-Base — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Колином Раффелом, Ноамом Шазиром и соавторами. Она представляет задачи обработки естественного языка в едином формате: принимает текст и генерирует текст. По метаданным, модель содержит 123,8 млн параметров, имеет архитектуру T5ForConditionalGeneration и контекст до 512 токенов; доступна в форматах Flax, PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Основная задача этой версии в каталоге — перевод. Авторы также описывают применение T5 для суммаризации документов, ответов на вопросы, классификации, анализа тональности, перефразирования и регрессии, если модель дообучена под конкретную задачу. Модель рассчитана на английский, французский, румынский и немецкий языки и предварительно обучена на корпусе C4 в рамках смеси задач. Лицензия — Apache 2.0. Модель общего назначения, поэтому качество для конкретной задачи зависит от подходящего формата запроса и, часто, от дообучения. README не содержит конкретных оценок качества или подробных сведений об ограничениях и рисках; контекст в 512 токенов ограничивает длину входа.

T5Gemma-2B-2B-PrefixLM-IT — разработанная Google instruction-tuned модель семейства T5Gemma с энкодером и декодером по 2 млрд параметров. Она основана на предварительно обученной модели google/t5gemma-2b-2b-prefixlm и предназначена для генерации и преобразования текста по инструкциям. Архитектура encoder-decoder объединяет энкодер и декодер; веса доступны в формате safetensors и модель рассчитана на работу с английским текстом. Её можно применять для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и создания текстов. Небольшой по меркам крупных языковых моделей размер позволяет запускать её на локальных компьютерах или в облачной инфраструктуре. Модель может ошибаться в фактах, хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами и наследовать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать политику допустимого использования Gemma.

Tess-2.0-Yi-34B-200K — универсальная большая языковая модель серии Tess, разработанной migtissera. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, обученная на базовой модели 01-ai/Yi-34B-200K. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в карточке приведён формат запросов с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Контекст модели составляет до 200 000 токенов. Модель работает с текстом и заявлена как uncensored, поэтому может создавать предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. Ответы могут быть неточными или вводящими в заблуждение, их следует проверять. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

XVERSE-7B — многоязычная большая языковая модель, разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology. Это плотный Decoder-only Transformer примерно с 6,9 млрд параметров, обученный предсказывать продолжение текста. Модель поддерживает контекст до 8192 токенов и предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач генерации текста. В обучающих данных были представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; разработчики сообщают о более сильных результатах на китайском и английском при поддержке других языков. Модель подходит для многоязычных текстовых приложений, которым нужна генерация в пределах указанного контекста. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Как и другие большие языковые модели, XVERSE-7B может выдавать неточную, предвзятую или оскорбительную информацию. Разработчики рекомендуют проверять результаты и проводить тестирование безопасности перед внедрением.

coder3101/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized-heretic — мультимодальная инструкционная модель на 12 млрд параметров, основанная на Gemma 4 от Google DeepMind и дообученная автором репозитория. Она предназначена для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, работы с инструментами, а также анализа изображений, видео и аудио. Архитектура Gemma 4 использует чередование локального скользящего и глобального внимания; для модели 12B заявлен контекст до 256 тысяч токенов. Модель принимает текст и мультимодальные данные и генерирует текст; аудиовозможности Gemma 4 12B включают распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков, хотя конкретный перечень для этого чекпойнта не приведён. Модификация помечена как uncensored/decensored/abliterated, поэтому предполагает ослабленные ограничения на ответы по сравнению с обычной инструкционной моделью. Возможности включают извлечение данных из документов, OCR, понимание экранов и диаграмм, суммаризацию и ответы на вопросы. Модель может ошибаться в фактах, терять нюансы языка и отражать смещения обучающих данных; сложные и открытые запросы требуют проверки. Лицензия — Apache-2.0.

RedHatAI/gemma-4-31B-it — инструктивная мультимодальная модель семейства Gemma 4, разработанного Google DeepMind и опубликованного Red Hat AI. Это плотная модель на 31 млрд параметров на архитектуре Gemma4ForConditionalGeneration, дообученная на основе google/gemma-4-31B; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Вариант 31B предназначен для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и работы с длинными запросами; поддерживает вызов инструментов и контекст до 256 тыс. токенов. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и извлечения сведений из документов и изображений, понимания графиков и интерфейсов, а также для суммаризации, общения и помощи с кодом. Семейство Gemma заявляет поддержку более 140 языков при предварительном обучении и более 35 языков в прикладном использовании; README не уточняет точный языковой охват именно этого чекпойнта. Вариант 31B не заявлен как поддерживающий аудио, в отличие от малых моделей семейства. Весовые файлы доступны в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Gemma 4 26B A4B — мультимодальная модель с открытыми весами от Google DeepMind, относящаяся к семейству Gemma 4 и реализованная как модель класса Mixture-of-Experts. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает понимание изображений, рассуждения, генерацию и исправление кода, суммаризацию и вызов инструментов. Видео и аудио заявлены для семейства Gemma 4, но поддержка аудио указана только для вариантов E2B, E4B и 12B. Модель рассчитана на мультимодальные диалоги, анализ документов и изображений, задачи с длинным контекстом и агентные сценарии. Для вариантов Gemma 4 26B A4B заявлено контекстное окно до 256 тысяч токенов; семейство обучено более чем на 140 языках и имеет поддержку более 35 языков из коробки. Архитектура семейства сочетает локальное скользящее и глобальное внимание. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не приводит отдельной оценки ограничений именно этого варианта; мультимодальные возможности видео и аудио нельзя приписывать 26B A4B по приведённым сведениям.

Карточка модели AALange/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.

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 Terom/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.

Gemma 4 31B IT — мультимодальная инструкционно-настроенная модель Google DeepMind на плотной архитектуре Gemma 4, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает анализ изображений, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов. Семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, однако для этой карточки отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа диаграмм и интерфейсов, а также для создания и редактирования текста и кода. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными и глобальными слоями, рассчитанное на работу с длинным контекстом. Аудиовход в README указан только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его не следует приписывать версии 31B. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели JustPanda01/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.

Это зеркальная копия мультимодальной модели Gemma 4 E4B Instruct от Google DeepMind, подготовленная chibifire. Чекпойнт прошёл обучение с учётом квантизации Q4_0 (QAT), но в этом репозитории хранится в неквантованных весах половинной точности safetensors вместе с токенизатором, шаблоном чата и конфигурациями обработки и генерации. Модель предназначена для локального мультимодального инференса и дальнейшей конвертации. Она основана на Gemma 4 E4B Instruct и наследует её возможности диалога, рассуждений, программирования, анализа изображений и обработки аудио. Для загрузки в README приведён пример использования Transformers с AutoProcessor и AutoModelForMultimodalLM. Веса в формате safetensors являются неквантованной копией QAT-чекпойнта; обозначение Q4_0 указывает на обучение с учётом этого формата, а не на квантизацию хранимых здесь весов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README отсылает к upstream-карточке и документации Gemma за сведениями о промптах и мультимодальном вводе.

Gemma 4 26B A4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная инструктивная модель семейства Gemma 4, разработанная Google DeepMind. Это вариант Gemma 4 26B A4B IT с весами, полученными из конвейера обучения с учётом квантования (QAT): веса сохранены в половинной точности, а не в готовом квантованном формате. Репозиторий предназначен для последующей компиляции и исследовательской работы с QAT-чекпойнтами. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она подходит для диалогов, рассуждений, программирования, анализа изображений, распознавания текста в документах и на изображениях, понимания диаграмм и интерфейсов, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. Для варианта 26B A4B README указывает контекст до 256K токенов; семейство поддерживает более 140 языков в обучающих данных. Для Gemma 4 заявлены гибридное внимание с локальными и глобальными слоями и режим рассуждений; вариант 26B A4B относится к MoE-линейке семейства. QAT-чекпойнты призваны снижать требования к памяти при сохранении качества, близкого к bfloat16, однако этот конкретный репозиторий содержит не готовый GGUF или другой формат для прямого развёртывания, а веса для последующей обработки. Лицензия — Apache 2.0. Аудио для этой модели не заявлено: в README оно поддерживается только вариантами E2B, E4B и 12B.

Карточка модели katiyardinesh/gemma-4-31B-it-custom на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-31B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 31B IT — мультимодальная инструкционно-настроенная модель Google DeepMind на плотной архитектуре Gemma 4, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает анализ изображений, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов. Семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, однако для этой карточки отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа диаграмм и интерфейсов, а также для создания и редактирования текста и кода. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными и глобальными слоями, рассчитанное на работу с длинным контекстом. Аудиовход в README указан только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его не следует приписывать версии 31B. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели ark4004/gemma-4-31B-it-jh на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-31B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 31B IT — мультимодальная инструкционно-настроенная модель Google DeepMind на плотной архитектуре Gemma 4, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает анализ изображений, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов. Семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, однако для этой карточки отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа диаграмм и интерфейсов, а также для создания и редактирования текста и кода. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными и глобальными слоями, рассчитанное на работу с длинным контекстом. Аудиовход в README указан только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его не следует приписывать версии 31B. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели unsloth/gemma-4-31B-it-qat-q4_0-unquantized на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная инструкционная модель семейства Gemma, разработанного Google DeepMind. Это чекпойнт на 12 млрд параметров, полученный из google/gemma-4-12B-it с применением Quantization-Aware Training; в данном репозитории опубликованы веса safetensors, извлечённые из QAT-конвейера в формате половинной точности, а не готовая к запуску квантизованная сборка. Модель предназначена для диалога, генерации и анализа текста, рассуждений, программирования, работы с изображениями, видео и аудио. Модель принимает текст и изображения, может анализировать видео по последовательности кадров; для варианта 12B также заявлена поддержка аудио, включая распознавание речи и перевод речи в текст. Она генерирует текст, поддерживает вызов функций и контекст до 256 тысяч токенов. Семейство рассчитано на многоязычные сценарии: карточка сообщает о поддержке более 35 языков и обучении на более чем 140 языках, но не перечисляет языки отдельно для этого чекпойнта. QAT-обучение призвано сохранить качество, близкое к bfloat16, при снижении требований к памяти в соответствующих квантованных вариантах. Этот репозиторий содержит именно неупакованные QAT-веса, поэтому для непосредственного запуска может потребоваться собственная компиляция или подходящая среда. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Iambackup/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой RedHatAI/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. 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.

Это производная мультимодальная модель семейства Gemma 4 E4B, представленная пользователем aifeifei798 на базе Google Gemma 4 E4B. В карточке указано, что Gemma 4 разработана Google DeepMind; данная версия предназначена для диалога и генеративных сценариев с текстом и изображениями, а семейство поддерживает также видео и аудио на отдельных размерах. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration с гибридным вниманием: локальные окна чередуются с глобальными слоями. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, генерации и исправления кода, извлечения сведений из изображений и документов, распознавания текста на изображениях, понимания диаграмм и интерфейсов, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. В README для E4B указано контекстное окно до 128K токенов и поддержка более 35 языков на уровне семейства. Указанные в карточке возможности видео и аудио относятся к семейству, но конкретно для этой версии их поддержка не подтверждена. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятости данных, трудностях с языковыми нюансами и сложными открытыми задачами.

Gemma 3 12B IT — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind на основе исследований и технологий Gemini. Модель распространяется с открытыми весами и предназначена для взаимодействия по инструкциям с текстом и изображениями, генерируя текстовые ответы. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации документов, рассуждений, анализа изображений, извлечения визуальной информации и генерации кода. Она принимает текстовые запросы и изображения, нормализованные до разрешения 896 × 896 и представленные 256 токенами на изображение. Для версии 12B заявлено входное контекстное окно до 128K токенов и максимальный объём генерируемого текста до 8192 токенов. Модель обучалась на данных более чем на 140 языках, включавших веб-документы, код, математические материалы и изображения. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой контекст, многоязычная поддержка и сравнительно компактный размер, позволяющий развёртывать модель на ноутбуках, настольных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре при наличии подходящих ресурсов. Ограничения включают зависимость качества от языка, типа задачи и доступных вычислительных ресурсов, а также потенциальные риски, свойственные генеративным моделям. Модель распространяется по лицензии Gemma; условия использования определяются соответствующими Terms of Use.

Gemma 3 27B IT — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind на основе технологий, использованных при создании Gemini. Данная версия основана на google/gemma-3-27b-it и представлена в формате GGUF, предназначенном для локального запуска совместимыми инструментами. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она предназначена для ответов на вопросы, суммаризации документов, рассуждений, генерации и анализа текста, а также понимания изображений и извлечения визуальной информации. Заявлена поддержка более 140 языков. Для версии 27B предусмотрено контекстное окно до 128K токенов, изображения нормализуются до 896×896 и кодируются в 256 токенов, а максимальный объём генерируемого текста составляет 8192 токена. К сильным сторонам относятся мультимодальность, широкий языковой охват, большое контекстное окно и открытые веса, благодаря чему модель можно разворачивать на собственных устройствах или в облачной инфраструктуре. При этом размер 27B означает повышенные требования к памяти и вычислительным ресурсам по сравнению с меньшими вариантами семейства, а качество ответов может зависеть от языка, задачи, используемого квантования и конкретного программного окружения. Модель распространяется по лицензии Gemma; применяются соответствующие условия использования Google.

Gemma 4 31B — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и опубликованная под лицензией Apache 2.0. Вариант 31B использует плотную архитектуру Gemma4 и предназначен для работы с текстом и изображениями с генерацией текстовых ответов. Семейство поддерживает контекст до 256 тыс. токенов; для Gemma 4 заявлена многоязычная подготовка более чем на 140 языках. Модель подходит для диалога, рассуждений, написания и исправления кода, суммаризации и ответов на вопросы по изображениям и документам. Заявленные визуальные сценарии включают OCR, распознавание рукописного текста, анализ диаграмм, интерфейсов и последовательностей видеокадров, а встроенный вызов функций позволяет использовать её в агентных процессах. README описывает аудиоввод только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его нельзя приписывать модели 31B. Качество ответов и точность распознавания могут зависеть от языка, сложности входных данных и сценария; характеристики производительности для этого репозитория отдельно не приведены. Условия распространения — Apache 2.0.