I.15Доступность и ассистивные технологии

Apollo-1-4B — инструктивно дообученная языковая модель Noema Research на базе Qwen3-4B с архитектурой decoder-only Transformer и примерно 3,7 млрд параметров. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и рассуждений общего назначения, включая многошаговые запросы, образовательные сценарии, помощников по знаниям и прототипирование агентов. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает широкий набор языков, включая русский. В README заявлен контекст до 32 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Модель рассчитана на сочетание качества и эффективности и может использоваться на мощном пользовательском оборудовании и облачных GPU. README сообщает о внутренних оценках улучшения рассуждений и следования инструкциям относительно Apollo-1-2B, но полный отчёт по бенчмаркам пока не представлен. Лицензия указана как anvdl-1.0 в README и как other в метаданных Hugging Face.

adamo1139/aya-expanse-32b-ungated — открытая версия весов Aya Expanse 32B от Cohere For AI без ограничения доступа через gated-доступ. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель семейства Cohere с 32,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов на 23 языках. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные указывают контекст 8192 токена. Модель подходит для многоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы, создания и перефразирования текстов на поддерживаемых языках. В карточке описаны supervised fine-tuning, обучение на предпочтениях, настройка безопасности и слияние моделей в процессе подготовки Aya Expanse. Для распространения указана лицензия CC-BY-NC-4.0; карточка также требует соблюдать политику допустимого использования Cohere For AI.

Aya Expanse 8B Ungated — открытая версия весов многоязычной языковой модели, разработанной Cohere For AI на основе предварительно обученной модели семейства Command. Это авторегрессионный трансформер Cohere с 8 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Её постобучение включает обучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройку безопасности и слияние моделей. Она подходит для ответов на вопросы, диалогов и создания текстов на поддерживаемых языках. Веса опубликованы по лицензии CC-BY-NC-4.0; использование также регулируется политикой допустимого использования C4AI. Лицензия ограничивает коммерческое применение. Модель принимает и выдаёт только текст; заявленная длина контекста — около 8 тысяч токенов.

EuroLLM-22B-Instruct — многоязычная большая языковая модель на 21,9 млрд параметров, разработанная консорциумом европейских университетов и компаний во главе с Instituto Superior Técnico — University of Lisbon при финансировании Европейского союза. Это плотный Transformer на базе архитектуры Llama; модель дообучена следовать инструкциям и поддерживать диалог. Контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, выполнения общих инструкций и машинного перевода, в том числе между официальными языками ЕС. По данным карточки, предшествующая базовая модель EuroLLM-22B обучена на 4 трлн токенов из веб-данных, параллельных корпусов и высококачественных источников. Заявлена поддержка болгарского, хорватского, чешского, датского, нидерландского, английского, эстонского, финского, французского, немецкого, греческого, венгерского, ирландского, итальянского, латышского, литовского, мальтийского, польского, португальского, румынского, словацкого, словенского, испанского, шведского, арабского, каталанского, китайского, галисийского, хинди, японского, корейского, норвежского, русского, турецкого и украинского языков. Разработчики отмечают высокие результаты на задачах перевода и многоязычных бенчмарках. Модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может выдавать галлюцинации, вредоносный контент или ложные утверждения. Лицензия — Apache 2.0.

Llama-3-70B-Synthia-v3.5 — универсальная языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком migtissera на наборе Synthia-v3.5 и других общедоступных данных. Вычислительные ресурсы для обучения предоставила KindoAI. Модель предназначена для следования инструкциям и продолжительных диалогов. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и редактирования текста, объяснений и диалоговых сценариев. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 69,5 млрд параметров; она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на нескольких наборах задач, включая IFEval и BBH. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неуместный контент; автор характеризует её как uncensored и рекомендует проверять ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3 License (llama3).

Llama-Express.1 — компактная текстовая языковая модель, разработанная prithivMLmods на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct и дообученная на наборах данных с длинными цепочками рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она распространяется в формате Safetensors и рассчитана на запуск через Transformers. Модель предназначена для диалогов на разных языках, следования инструкциям, суммаризации и задач извлечения и обобщения сведений из предоставленного контекста. Данные обучения включают математические и reasoning-наборы; карточка также заявляет поддержку агентных сценариев поиска. Метаданные указывают английский язык, а README описывает модель как многоязычную, поэтому качество на языках с малым объёмом обучающих данных может быть ниже. Модель принимает и генерирует текст; изображения, аудио и видео она не обрабатывает. Длинный контекст не исключает ухудшения качества или усечения на очень больших входах, а ответы зависят от ясности запроса и могут отражать смещения обучающих данных. У модели нет собственного доступа к интернету для проверки актуальных фактов. Лицензия — Llama 3.2; применяются её условия использования.

joshnader/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct в формате GGUF, подготовленная для запуска с llama.cpp и совместимых инструментов. Базовую модель разработала Meta. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, написание и преобразование текста, а также другие задачи обработки естественного языка. Модель содержит 8 миллиардов параметров и использует квантизацию Q4_K_M, что уменьшает требования к памяти по сравнению с полной версией и делает её более подходящей для локального запуска. Указанные языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель работает только с текстом; сведения о размере контекстного окна и точной архитектуре в карточке не приведены. К сильным сторонам относятся инструкционное обучение, поддержка нескольких языков и возможность эффективного локального инференса благодаря формату GGUF и квантизации. Ограничения связаны с возможным снижением качества относительно моделей без квантизации, а также с тем, что модель может генерировать неточные или нежелательные ответы. Использование регулируется Llama 3.1 Community License от Meta; при распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, включая требования об атрибуции, отображении «Built with Llama» и соблюдении Acceptable Use Policy.

Qwen3.6-35B-A3B-MXFP8-CRACK-MTP — мультимодальная модель dealignai на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная для запуска через MLX на компьютерах Apple с Apple Silicon. Это доработанная и квантованная версия с архитектурой MoE и гибридом SSM и полного внимания; в README указаны 35 млрд параметров, 40 слоёв и 10 активных экспертов. Модель принимает текст и изображения, поддерживает понимание видео и генерирует текст в диалоге; также предоставляет интерфейс вызова инструментов. По заявлению автора, CRACK удаляет поведение отказа на уровне весов, а сохранённая голова MTP позволяет ускорять генерацию спекулятивным декодированием d3 примерно в 1,5 раза в совместимой среде vMLX. Автор приводит результаты HarmBench-320 99,4% и MMLU 84,6%; это заявленные оценки, а не независимая гарантия качества. Предназначена для диалогов, анализа изображений и видео, рассуждений и исследовательских сценариев, включая авторизованное тестирование безопасности. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Версия описана как лишённая отказов и потому может выполнять запросы из разных категорий; пользователь отвечает за применение модели. Для видео и ускорения MTP требуется совместимый рантайм, а README рекомендует vMLX.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это версия с 8 млрд параметров из семейства Aya 23, созданная на основе предварительно обученной модели семейства Command и дообученная следовать инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, хинди и другие. Контекстное окно — 8192 токена. Модель доступна через Transformers и распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 с дополнительными условиями допустимого использования Cohere Labs. Aya-23-8B подходит для многоязычных помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Это более ранняя версия Aya; разработчики указывают на Aya Expanse 8B как на более новую модель. Некоммерческая лицензия ограничивает использование.

FwF-Qwen-7B-0.2 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная bunnycore линейным слиянием четырёх моделей, ориентированных на рассуждения, длительное пошаговое мышление, ролевой диалог и универсальные задачи. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, следования инструкциям и многошаговых задач, где полезно сочетание компонентов с разными специализациями. В README приведены результаты оценивания на IFEval и BBH, однако они сами по себе не гарантируют качество на пользовательских сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

gemma-3-4b-it-GGUF — квантизированная версия мультимодальной модели Gemma 3 4B IT, разработанной Google. Файл в формате GGUF подготовлен пользователем bartowski на основе модели google/gemma-3-4b-it и предназначен для запуска через llama.cpp, в том числе локально в LM Studio. Модель подходит для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и понимания изображений. Она поддерживает текстовый и визуальный ввод; изображения нормализуются до разрешения 896 × 896 пикселей. Заявленная длина контекста составляет до 128 000 токенов, максимальная длина вывода — 8192 токена. Другие характеристики, включая поддерживаемые языки и точную архитектуру, в README не указаны. Для работы требуется runtime llama.cpp версии 1.19.0 или более новой, причём рекомендуется актуальная beta-версия. К ограничениям относятся зависимость от совместимого runtime, возможные ошибки и неточности генерации, а также отсутствие в предоставленных данных сведений о конкретном типе квантизации и её влиянии на качество. Модель распространяется по лицензии Gemma; для доступа на Hugging Face требуется принять условия лицензии Google.

Granite-3.0-8B-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста и преобразования текста в текст. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой decoder-only, реализованный как GraniteForCausalLM; модель содержит 8,2 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Она обучена с нуля в два этапа на 10 трлн токенов разнородных данных и затем на 2 трлн токенов отобранных данных. Контекст модели составляет 4096 токенов. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации, ответов на вопросы, а также как базовая точка для дообучения под специализированные сценарии. В архитектуре используются GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Лицензия — Apache 2.0. Модель не прошла выравнивание по требованиям безопасности и может выдавать проблемные ответы, предвзятый или недостоверный контент; возможны галлюцинации и воспроизведение фрагментов обучающих данных. Результаты требуют проверки, особенно в сценариях с высокими последствиями.

Minotaur 13B Fixed — инструктивно дообученная языковая модель OpenAccess AI Collective на базе LLaMA-13B. Версия Fixed исправляет ошибку первого выпуска, из-за которой часть обучающих наборов не попала в обучение. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и принимает текстовые запросы; указанное окно контекста — 2048 токенов. Модель рассчитана на диалог в формате USER:/ASSISTANT: и генерирует текстовые ответы. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы, объяснений и задач по математике и естественным наукам, краткого пересказа, ролевого диалога, сочинения текстов и кода. Для дообучения использовались открытые наборы данных, включая WizardLM, Alpaca-CoT, GPTeacher и наборы по математике, физике, химии и биологии. Лицензия — Apache-2.0. Модель не проходила выравнивание с человеческими предпочтениями методами вроде RLHF и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Это дообученная модель, поэтому применимы также ограничения базовой LLaMA-13B.

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия инструкционной языковой модели Mistral Nemo Instruct 2407, разработанной Mistral AI. Квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp; LM Studio представляет модель как общественную модель сообщества, но не является её создателем или владельцем. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая многоязычные сценарии. В README заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Модель обучалась с контекстом до 128 тысяч токенов; использование контекста большего размера возможно, но может приводить к снижению качества. Сведения о числе параметров, конкретной архитектуре, модальностях помимо текста и требованиях к оборудованию не указаны. К сильным сторонам относятся многоязычность, большой контекст и формат GGUF, ориентированный на запуск с помощью llama.cpp и совместимых приложений. Ограничения включают возможное ухудшение качества при превышении обученного размера контекста, а также риск неточных, вредных или неподходящих ответов, характерный для подобных моделей. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

MobileLLM-Pro — англоязычная инструкционно дообученная языковая модель Meta Reality Labs из семейства MobileLLM, рассчитанная на эффективный запуск на устройствах. Это трансформер на 1,08 млрд параметров с 30 слоями и чередованием локального и глобального внимания; модель принимает и генерирует текст и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов. Модель предназначена для диалогов и общих языковых задач, включая ответы на вопросы, переписывание и суммаризацию документов, а также вызов инструментов. В карточке отмечены результаты на бенчмарках по знаниям, следованию инструкциям и программированию. README описывает дистилляцию знаний от Llama 4-Scout в процессе обучения семейства, а метаданные указывают, что этот вариант дообучен на MobileLLM-Pro-base. Для семейства также упомянуты варианты int4-квантизации, но данный репозиторий содержит инструкционный вариант в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для английского языка. Лицензия FAIR Noncommercial Research License ограничивает коммерческое использование; перед внедрением следует проверить её условия.

Orca Mini v9.3 — диалоговая языковая модель, дообученная Pankaj Mathur на базе meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и общения с пользователем в формате инструктивного ассистента. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и запускается через Transformers; веса представлены в форматах PyTorch и safetensors. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалогов и генерации текстов. Базовая Llama 3.3 поддерживает английский и семь других языков: французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский. Карточка Orca Mini также указывает английский язык. Качество и безопасность ответов не гарантированы: возможны ошибки, предвзятость и нежелательные ответы, поэтому перед внедрением нужны проверки и настройки под конкретный сценарий. Модель распространяется по лицензии Llama 3.3.

Azizbek8189/Qwen3.5-0.8B-GGUF — модель семейства Qwen3.5 на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B, представленная в формате, подготовленном с использованием инструментов Unsloth. Это каузальная языковая модель с vision encoder, предназначенная для прототипирования, исследовательских и разработческих задач, а также специализированного дообучения. Модель поддерживает текстовые и визуальные входы и может применяться для рассуждений, программирования, визуального понимания и агентских сценариев. Модель содержит 0,8 млрд параметров, 24 слоя и скрытое измерение 1024. В архитектуре сочетаются Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженная Mixture-of-Experts; заявлена длина контекста 262 144 токена. Указана поддержка 201 языка и диалекта. Артефакты совместимы с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. К сильным сторонам относятся компактный размер, мультимодальность, большой контекст и эффективность гибридной архитектуры, что делает модель подходящей для локального запуска и экспериментов с ограниченными ресурсами. Ограничениями являются небольшой по современным меркам объём параметров и заявленная ориентация на прототипирование и исследования, поэтому качество на сложных задачах может уступать более крупным моделям. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF — модель семейства Qwen3.5 на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B, представленная в репозитории Unsloth. Это мультимодальная причинная языковая модель с vision encoder, предназначенная для локального запуска, прототипирования, исследовательских и разработческих задач, а также предметно-ориентированного дообучения. Модель может применяться для работы с текстом и изображениями, рассуждений, программирования, визуального понимания и агентских сценариев. Модель содержит около 0,8 млрд параметров, 24 слоя, скрытое измерение 1024 и нативное контекстное окно до 262 144 токенов. В архитектуре сочетаются Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженная Mixture-of-Experts; заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Артефакты совместимы с экосистемой Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers, а Unsloth также заявляет возможность локального дообучения. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большое контекстное окно, компактный размер и заявленная высокая эффективность инференса, что делает модель подходящей для локального использования и экспериментов при ограниченных ресурсах. Ограничением является небольшой масштаб в 0,8 млрд параметров: модель прежде всего ориентирована на прототипирование, специализированное дообучение и исследования, поэтому её возможности могут уступать более крупным моделям в сложных универсальных задачах. Лицензия — Apache 2.0.

MrFadiAi выпустил Qwen3.6-35B-A3B-Hermes-V6 — неофициальную сборку сообщества на основе семейства Qwen3.6 с дообучением и настройкой в стиле Hermes. Это мультимодальная модель Mixture-of-Experts: около 35 млрд параметров всего и около 3 млрд активных на каждом токене. Модель распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp; для обработки изображений требуется отдельный мультимодальный проектор. Модель предназначена для диалогов, понимания изображений, рассуждений, вызова инструментов и агентных сценариев, включая многошаговое выполнение задач. Автор сообщает о результатах локальных сравнительных тестов по математике, знаниям и использованию инструментов, но они получены на ограниченной выборке и конкретном оборудовании, поэтому их нельзя напрямую сопоставлять с официальными результатами других тестов. В README приведена команда запуска с контекстом 32768 токенов. Для весов требуется около 17 ГБ памяти; фактическая скорость зависит от оборудования и конфигурации. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0, однако автор рекомендует проверить применимые условия лицензии базовой модели перед использованием или распространением.

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-GGUF — набор GGUF-квантизаций мультимодальной vision-language модели ThinkingCap-Qwen3.6-27B, разработанной BottleCap AI на основе Qwen3.6-27B от Qwen Team. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые среды, включая Ollama и LM Studio, и поддерживает работу с текстом и изображениями. Дообучение направлено на сокращение рассуждений примерно на 50% в среднем при сохранении качества и стиля ответов базовой модели. Доступны варианты f16, Q8_0, Q6_K и Q4_K_M размером примерно от 15,7 до 50,9 ГБ; Q4_K_M рекомендуется как баланс размера и качества, а Q8_0 и Q6_K — как варианты, близкие к исходной точности. Для обработки изображений требуется отдельный мультимодальный проектор mmproj размером около 0,9 ГБ. Поддерживается MTP self-speculative decoding, способный дополнительно повысить скорость генерации при использовании современной версии llama.cpp. По приведённым оценкам, точность квантованных вариантов статистически сопоставима с f16 и базовой моделью: около 0,89–0,91 на MMLU-Pro и 0,78–0,82 на RealWorldQA. Сильными сторонами являются существенно более короткие рассуждения, ускорение выполнения задач, локальный запуск и почти без потерь качества при квантовании. Ограничения включают значительные требования к дисковому пространству и памяти, необходимость совместимого runtime, а для изображений — отдельного vision-проектора. Лицензия в README не указана; доступ к модели может предоставляться по запросу.

Triangulum 10B it — мультиязычная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогового общения, разработанная prithivMLmods. Она основана на архитектуре LLaMA и содержит около 9,9 млрд параметров; модель настроена следовать инструкциям и, согласно карточке, обучалась на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений, с применением SFT и RLHF. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации мультиязычного контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации и анализа текста, а также перевода и локализации. Метаданные указывают английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса в safetensors; в README также приведён пример запуска совместимой версии через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Карточка заявляет возможности рассуждения и следования инструкциям, но не приводит независимых оценок качества или подробных результатов тестирования. Как и другие генеративные языковые модели, Triangulum может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; качество на отдельных языках и задачах может различаться.

onnx-community/gemma-3-270m-it-ONNX — ONNX-версия инструкционно дообученной модели Google Gemma 3 270M, разработанной Google DeepMind и предназначенной для запуска через Transformers.js. Модель генерирует текст по запросам, отвечает на вопросы, суммирует документы, выполняет рассуждения и может анализировать изображения с выдачей текстового ответа. Модель относится к компактному семейству Gemma 3 и имеет 270 миллионов параметров. Она поддерживает текстовые и, согласно карточке семейства Gemma 3, визуальные входы, при этом выходом является текст. Для вариантов 270M заявлен контекст до 32K токенов на запрос; модель ориентирована на работу более чем со 140 языками. Небольшой размер подходит для развёртывания на ноутбуках, настольных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Сильными сторонами являются компактность, возможность локального запуска, инструкционное поведение и поддержка широкого набора текстовых задач. Ограничения включают меньший размер и, вероятно, более ограниченные возможности по сравнению с крупными вариантами Gemma 3; конкретные показатели качества и требования к аппаратному обеспечению в карточке не приведены. Модель распространяется на условиях лицензии Gemma; перед использованием необходимо ознакомиться с соответствующими Terms of Use.

OnlyTextLLMs выпустила текстовую производную Gemma 4 E4B Instruct, сохранив текстовую основу и голову языкового моделирования, а также удалив компоненты обработки изображений и аудио и мультимодальные специальные токены. Модель использует архитектуру Gemma4ForCausalLM с плотной структурой, содержит 4,7 млрд параметров по метаданным и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. README приводит другую оценку размера — 7,52 млрд параметров, поэтому точный размер по источникам расходится. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев через Transformers. Она наследует базу google/gemma-4-E4B-it; заявлены формат safetensors и лицензия Apache-2.0. README указывает, что модель не дообучали: из базового чекпойнта удалили мультимодальные компоненты, поэтому она работает только с текстом и не принимает изображения или аудио.

Ghost 8B Beta 1608 — языковая модель Ghost X, разработанная Hieu Lam на основе Meta-Llama-3-8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, обученная продолжением предобучения и последующей настройкой, включая этап с обратной связью от людей. Версия в этом репозитории рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, генерации текста, ответов на вопросы, следования инструкциям и вызова инструментов через встроенный шаблон чата. README заявляет поддержку 16 языков, включая английский, вьетнамский, корейский, китайский, японский, русский и другие; также упоминаются улучшения рассуждений и математических задач. Репозиторий содержит веса safetensors. README приводит лицензию Ghost Open LLMs LICENSE вместе с Llama 3 LICENSE, а метаданные классифицируют лицензию как other; перед использованием следует проверить условия обеих лицензий. Заявления о превосходстве в сравнительных оценках приведены авторами модели и не являются независимой оценкой. Как языковая модель, она может допускать ошибки и выдавать недостоверные ответы; качество зависит от языка и задачи.

Granite-3.0-1B-A400M-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста и решения задач преобразования текста. Это декодерный трансформер с разреженной архитектурой Mixture of Experts (MoE), обученный с нуля в два этапа на разнообразных данных; в метаданных указано 163,6 млн параметров, контекст — 4096 токенов. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации из текста, ответов на вопросы и генерации продолжений. Она также может служить базой для дообучения под специализированные сценарии. Выпущена под лицензией Apache 2.0. Это базовая модель без safety alignment: возможны предвзятые или недостоверные ответы, а небольшие модели могут воспроизводить фрагменты обучающих данных.

Это BF16-версия Mistral Small 3.2 24B Instruct в формате GGUF, подготовленная сообществом mlx-community и опубликованная TensorBlock. Репозиторий содержит файлы, совместимые с llama.cpp; модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы с инструкциями. В README приведён шаблон промпта и варианты квантованных файлов, причём для некоторых малых квантовок отмечена существенная потеря качества. Модель содержит 24 млрд параметров и поддерживает многоязычный диалог, в том числе на русском, английском, французском, немецком, испанском, китайском и других языках из карточки. Лицензия — Apache-2.0. Указанная сборка — BF16 в GGUF; доступность файлов разных квантовок позволяет выбирать компромисс между размером и качеством. Для работы с GGUF требуется совместимый рантайм; README подтверждает совместимость с llama.cpp начиная с указанного коммита.

JANGQ-AI/Qwen3.5-397B-A17B-JANG_2L — вариант модели Qwen3.5-397B-A17B, подготовленный Jinho Jang и проектом JANG. Это большая мультимодальная модель класса MoE с гибридной архитектурой GatedDeltaNet и полного внимания; по карточке активны 17 млрд параметров из 397 млрд. Репозиторий содержит смешанно-точное квантованное представление JANG_2L для Apple Silicon: веса с разной чувствительностью хранятся с разной разрядностью, а вычисления выполняются в bfloat16. В метаданных библиотекой указана MLX. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и анализа изображений и видео. Режим reasoning позволяет включать пошаговое рассуждение; карточка также сообщает о поддержке vision и интерфейсе вызова инструментов. По заявлению автора, модель занимает 187 ГБ и показывает 36 токенов в секунду на M4 Ultra с 256 ГБ объединённой памяти. Для запуска автор рекомендует MLX Studio или JANG с MLX; заявлена необходимость Apple Silicon с 256 ГБ памяти. Карточка приводит результаты MMLU, но это авторские замеры на ограниченной выборке и не гарантия качества в других задачах. Доступ к изображениям и видео заявлен в README, хотя pipeline_tag и каталог классифицируют модель как text-generation. Указанная лицензия — Apache-2.0.

timteh673/Qwen3.8-27B-Opus-Reasoning-Control-BF16 — мультимодальная модель для диалога и рассуждений, созданная timteh673 на основе Qwen/Qwen3.8-27B. Это дообученный QLoRA-чекпойнт, объединённый с базовой моделью и опубликованный в формате BF16 для Transformers; архитектура Qwen3_5ForConditionalGeneration объединяет текстовую часть на 27 млрд параметров и визуальный энкодер. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; заявленный предел контекста — 262 144 токена. Вариант служит контрольным чекпойнтом для сравнения с версией Abliterix и резервной моделью семейства, а не официальной базовой моделью Qwen. Он предназначен для многошаговых рассуждений, диалога и анализа изображений. В локальных тестах проекта контрольная версия чаще отказывала на вредоносных запросах и уступила выбранной версии семейства по ряду метрик, но была сильнее на полном наборе задач по коду. Эти результаты не являются официальными бенчмарками и могут не переноситься на другие условия. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; BF16-чекпойнт велик и требует значительной памяти ускорителя.

Sawfwair/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-4bit — это воспроизводимая конверсия модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next в формат MLX, разработанная Sawfwair на основе исходной модели Qwen. Модель предназначена для задач генерации текста и обработки изображений с текстом, включая мультимодальные сценарии, совместимые с архитектурой Qwen4-Exp. Поддерживает нативный контекст до 262 144 токенов. Исходная модель насчитывает около 180 млрд параметров: 125 млрд параметров основной модели, 51 млрд параметров n-граммовых эмбеддингов и 4 млрд параметров MTP. Квантизация выполнена в формате MLX affine Q4: применяются Q4/group-64 для языковых, MTP- и vision-матриц и Q4/group-32 для таблицы n-грамм; маршрутизаторы, нормализации, смещения, свёртки и несовместимые формы оставлены в плотном формате. Размер артефактов составляет около 97,55 GiB. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка текста и изображений, воспроизводимая конверсия и существенное уменьшение размера по сравнению с полноразмерным представлением. Для работы требуется runtime MLX с поддержкой архитектуры Qwen4-Exp; старые версии mlx-lm или mlx-vlm могут не поддерживать модель. Распространение осуществляется по Qwen Community License 1.0. Лицензия содержит требования к атрибуции и отображению для очень крупных коммерческих продуктов, а также отдельные условия для некоторых коммерческих Model-as-a-Service и AI Work Assistant-сценариев; перед использованием необходимо ознакомиться с её полным текстом.

Qwen Plus 0728 — гибридная модель с рассуждением от команды Qwen, основанная на фундаментальной модели Qwen3. Она предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. Контекст модели составляет 1 миллион токенов; заявлен баланс производительности, скорости и стоимости. Модель подходит для диалогов, анализа длинных материалов и ответов на вопросы по большим текстовым контекстам. README не приводит подробностей об архитектуре, поддерживаемых языках или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить по имеющимся данным.