I.1Поиск и навигация по информации

Granite-4.0-H-350M — компактная инструктивная языковая модель, разработанная командой Granite компании IBM и опубликованная Unsloth в формате safetensors. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-4.0-h-350m с применением supervised fine-tuning, обучения с подкреплением и слияния моделей. Её архитектура — плотный decoder-only трансформер GraniteMoeHybrid с GQA, Mamba2, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами; размер — 278,4 млн параметров, контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и инструкций, суммаризации, классификации и извлечения текста, вопросов и ответов, RAG, задач с кодом и вызова инструментов. Компактность делает её подходящей для локального развёртывания и дообучения под специализированные задачи. Она поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки; обучение преимущественно ориентировано на английский, поэтому качество на других языках может быть ниже. Модель может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому для конкретного применения требуется проверка. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.0-H-Micro — компактная инструктивная языковая модель, опубликованная Unsloth и разработанная командой Granite компании IBM. В карточке указано 3 млрд параметров, а в метаданных репозитория — 2,6 млрд; модель основана на ibm-granite/granite-4.0-h-micro и дообучена на открытых инструктивных и синтетических данных с применением supervised fine-tuning, выравнивания с подкреплением и объединения моделей. Используется архитектура decoder-only с компонентами GQA, Mamba2, SwiGLU и RMSNorm; формат весов — Safetensors, библиотека — Transformers, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ассистентов и бизнес-приложений. Она следует инструкциям, поддерживает вызов инструментов и подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, заполнения пропусков в коде и многоязычного диалога. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Лицензия — Apache 2.0. Качество на многоязычных задачах может уступать английскому; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому её следует проверять и настраивать под конкретный сценарий.

Granite-4.0-Micro — компактная языковая модель IBM Granite Team для диалогов и следования инструкциям. Это модель на 3,4 млрд параметров с архитектурой GraniteMoeHybrid; она дообучена на базе Granite-4.0-Micro-Base с помощью инструкционных данных, синтетических примеров, выравнивания с подкреплением и объединения моделей. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в формате safetensors через Transformers. Модель предназначена для создания ассистентов и агентных систем, в том числе для корпоративных приложений. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, вызова инструментов и многоязычных диалогов. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Модель разработана IBM и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество на других языках может уступать английскому; ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными, поэтому для конкретного применения рекомендуется проверка и настройка.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8 — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation. Она предназначена для агентных рабочих процессов, рассуждений, диалоговых приложений, использования инструментов, систем RAG и высоконагруженных сценариев, включая автоматизацию ИТ-заявок. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки, а режим рассуждений можно включать или отключать через шаблон чата. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями Attention и механизмом Multi-Token Prediction для ускорения генерации. Она содержит 120 млрд параметров, из которых 12 млрд активны при обработке запроса, поддерживает контекст до 1 млн токенов и поставляется в формате FP8. Встроенная MTP-голова поддерживает speculative decoding. Для работы требуется минимум две видеокарты H100 с 80 ГБ памяти. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка многоязычных и агентных сценариев, конфигурируемое рассуждение, высокая эффективность разреженной архитектуры и возможность применения в коммерческих системах. Ограничениями являются значительные требования к аппаратным ресурсам, а также необходимость учитывать особенности лицензии и настройки инференса; в README рекомендуется использовать temperature 1.0 и top_p 0.95. Использование модели регулируется NVIDIA Nemotron Open Model License; заявлена готовность к коммерческому применению.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и создания агентных систем. Она рассчитана на работу с английским, французским, немецким, итальянским, японским, испанским и китайским языками, а также с кодом. Модель подходит для чат-ботов, RAG-систем, обработки сложных инструкций и рассуждений по длинному контексту, включая автоматизацию IT-заявок и координацию нескольких агентов. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE: слои Mamba-2 чередуются со слоями Mixture-of-Experts и выборочными слоями внимания; также применяются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и обучение с NVFP4-квантизацией. Всего в модели 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд. Заявленная длина контекста — до 1 млн токенов. Для вывода README указывает проверку с vLLM 0.18.0, RHAIIS 3.4 и RHOAI 3.4. Возможности модели включают диалог, рассуждения, следование инструкциям и работу в агентных сценариях. Она оптимизирована для высокой пропускной способности, но требует инфраструктуры для обслуживания крупной модели; фактическая производительность зависит от оборудования и конфигурации. В карточке лицензия обозначена как other, при этом README заявляет готовность модели к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверить с файлами репозитория.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных приложений. Она создана на основе Nemotron-3-Super-120B-A12B методом многоэтапного сжатия и восстановления: использованы pruning компонентов MoE и Mamba, дистилляция, обучение с подкреплением, квантизация NVFP4 и Multi-Token Prediction. Архитектура сочетает Mamba2, Transformer, LatentMoE и механизм MTP; модель содержит 75,3 млрд параметров, из которых активно 9,3 млрд. Модель предназначена для чат-ботов, RAG-систем, совместной работы агентов, сложного следования инструкциям и рассуждений по длинному контексту, а также задач программирования. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, итальянского, японского, испанского и китайского языков. В карточке указано окно контекста до 1 млн токенов для сценариев оценки конкурентности, а NVFP4-вариант ориентирован на GPU поколения Blackwell; NVIDIA сообщает о повышении пропускной способности относительно родительской модели. Модель заявлена как готовая к коммерческому использованию. Лицензия Hugging Face обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории. Квантизация и сжатие могут влиять на качество в отдельных задачах; опубликованные сравнительные результаты относятся к указанным в карточке бенчмаркам и конфигурациям.

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалога, следования инструкциям и задач с рассуждением. В карточке она описана как обученная с нуля; метаданные каталога указывают связь merge с NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 и NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base, поэтому происхождение модели отмечено как слияние. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает преимущественно слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями Attention. Метаданные указывают 15,1 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и формат safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Она рассчитана на ответы на вопросы, программирование, RAG-системы, чат-боты и агентные приложения. Режим рассуждения можно управлять системной инструкцией или бюджетом токенов; разрешение промежуточного рассуждения обычно повышает качество сложных ответов, но увеличивает расход токенов. В README перечислены английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; также для входа указаны корейский, португальский, русский и китайский. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию.

Sarvam-105B — созданная Sarvam AI языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и MLA-style attention. По README, у неё 10,3 млрд активных параметров, 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и контекст до 128 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают общий размер 9,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, сложных рассуждений, математики, программирования и агентных сценариев, включая веб-поиск и техническую диагностику. При обучении особое внимание уделялось индийскому контексту и 22 языкам Индии. В метаданных перечислены английский и ряд языков Южной Азии; карточка заявляет сильные результаты на тестах рассуждений и агентных задач. Для запуска README описывает использование Transformers и варианты развёртывания через vLLM и SGLang, включая специальные настройки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Granite-4.0-1B — компактная инструктивная языковая модель команды Granite компании IBM, представленная в репозитории Unsloth. Это дообученная версия Granite-4.0-1B-Base: при обучении применялись supervised fine-tuning, обучение с подкреплением и слияние моделей. Архитектура — декодерный трансформер с классом GraniteMoeHybridForCausalLM; в карточке также описаны GQA, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги. Размер модели — 1,6 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и вызов инструментов. Поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Компактный размер подходит для локального развёртывания и дообучения под специализированные задачи. Лицензия — Apache 2.0. Качество на языках помимо английского может быть ниже; модель способна выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для конкретного сценария необходимы проверка и настройка поведения.

unsloth/granite-4.0-350m — компактная инструктивная языковая модель семейства Granite 4.0, опубликованная Unsloth в формате safetensors. Она основана на IBM Granite-4.0-350M и дообучена с применением инструкционных данных; исходную модель разработала команда Granite в IBM. Архитектура — плотный декодерный трансформер GraniteMoeHybridForCausalLM с GQA, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Модель содержит 352,3 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, включая суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом, вызов инструментов и заполнение пропусков в коде. Её небольшой размер подходит для развёртывания на устройствах и дообучения под специализированные задачи. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; обучение преимущественно опиралось на англоязычные инструкции, поэтому качество на других языках может быть ниже. Модель может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому для конкретных сценариев нужны проверка и настройка безопасности. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.1-3B (FP8) — это FP8-квантизированная версия компактной инструкционной языковой модели Granite-4.1-3B, разработанная командой Granite компании IBM. Модель предназначена для генерации текста и построения AI-ассистентов, включая корпоративные приложения и LLM-агентов с использованием инструментов. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, Retrieval Augmented Generation (RAG), программирование, function calling, многоязычный диалог и Fill-In-the-Middle для завершения кода. Модель содержит около 3 млрд параметров и основана на decoder-only dense Transformer с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными embeddings. Для версии 3B указаны 40 слоёв, размер embeddings 2560, 40 attention heads, 8 KV heads и максимальная длина последовательности 131072 токена. FP8-квантизация предназначена для более эффективного развёртывания и снижения требований к памяти; репозиторий поддерживает Transformers, vLLM и SGLang. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Сильные стороны модели — улучшенные instruction following, tool calling, диалоговые возможности, кодирование и математическое рассуждение при компактном размере. Ограничения включают возможное снижение качества для неанглийских задач, а также риск неточных, предвзятых или небезопасных ответов; IBM рекомендует проводить собственное тестирование и настройку безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели RedHatAI/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой AbhijeetJain4075/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16, поэтому описание составлено по ней. Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных сценариев. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов, которым нужны сложное следование инструкциям, анализ больших документов и кодовых баз, а также задачи в математике и науке. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями внимания и Multi-Token Prediction. Всего в ней 550 млрд параметров, из которых активно используются 55 млрд; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. README заявляет поддержку английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, хинди, корейского, бразильского португальского и китайского; теги карточки также включают арабский и иврит. Модель распространяется в формате safetensors, работает через Transformers и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого применения. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия у разработчика.

NVIDIA подготовила FP8-квантизированную версию языковой модели Qwen3-235B-A22B, разработанной Alibaba. Это авторегрессионная разреженная трансформерная модель архитектуры Qwen3 MoE для генерации текста; в репозитории указано 18,2 млрд параметров, а базовая модель описана как крупная MoE-модель для диалогов, рассуждений, программирования, перевода и работы с инструментами. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан контекст 40 960 токенов; README заявляет до 131 тыс. токенов. Модель предназначена для развёртывания в агентных системах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на базе ИИ. Квантизация весов и активаций линейных операторов в блоках трансформера до FP8 снижает требования к диску и памяти GPU примерно в 1,6 раза относительно 16-битного представления. Для запуска README указывает TensorRT-LLM, Linux и графические процессоры NVIDIA Blackwell. README разрешает коммерческое и некоммерческое использование; лицензия в метаданных — Apache-2.0.

Granite-4.0-1B — компактная инструктивная языковая модель IBM Granite Team, дообученная на базе Granite-4.0-1B-Base. Это модель класса causal language model с архитектурой GraniteMoeHybrid; в карточке указано 1,6 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и вызов функций. Компактный размер подходит для локального запуска на устройствах и дообучения под специализированные задачи. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки; обучающие данные преимущественно англоязычные. По README, модель разработана с использованием контролируемого дообучения, обучения с подкреплением и слияния моделей. Доступна по лицензии Apache 2.0. Возможности вызова инструментов описаны в карточке, но качество многоязычных ответов может уступать английскому; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы.

Granite-4.0-H-1B — компактная инструктивная языковая модель команды Granite компании IBM, дообученная на базе ibm-granite/granite-4.0-h-1b-base с помощью supervised fine-tuning, обучения с подкреплением и слияния моделей. Архитектура GraniteMoeHybrid — декодерный трансформер с GQA, Mamba2, SwiGLU и RMSNorm; модель содержит 1,2 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, локального развертывания на устройствах, а также дообучения под специализированные задачи. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, вызова инструментов и многоязычного общения. Заявлены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Компактный размер упрощает локальное применение и адаптацию под узкие задачи, а модель поддерживает вызов функций и дополнение кода FIM. Данные для инструктивного обучения преимущественно англоязычные, поэтому качество на других языках может быть ниже; ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными и требуют проверки. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.0-H-Tiny — языковая модель IBM Granite Team для диалогов и выполнения инструкций, рассчитанная на создание ассистентов и бизнес-приложений. Это дообученная на инструкциях модель семейства Granite 4.0: в README указана версия на 7 млрд параметров, тогда как метаданные репозитория сообщают 500,2 млн параметров. Архитектура — декодерный гибридный MoE-трансформер с GQA, Mamba2, общими экспертами, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами; поддерживается контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом и вызова инструментов, а также многоязычного диалога. В README перечислены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Модель обучена преимущественно на англоязычных инструкциях; качество на других языках может быть ниже. Она может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому для конкретного применения нужны проверка и настройка безопасности. Разработчик — IBM Granite Team. Лицензия — Apache 2.0; веса опубликованы в формате safetensors.

Granite-4.0-Micro — компактная языковая модель семейства Granite, представленная Unsloth на основе модели IBM Granite Team. Это дообученная instruct-модель для диалоговых ассистентов и агентных систем: она следует инструкциям, отвечает на вопросы, суммирует и извлекает текст, выполняет классификацию, помогает с кодом и поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 3,4 млрд параметров, использует архитектуру GraniteMoeHybridForCausalLM и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Принимает текст и генерирует текст; заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Лицензия — Apache 2.0. К сильным сторонам относятся длинный контекст, следование инструкциям и интерфейс вызова инструментов, а сценарии включают бизнес-ассистентов, RAG и работу с кодом. Качество на языках помимо английского может быть ниже; модель способна выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому её следует оценивать и настраивать для конкретного применения.

granite-4.0-tiny-preview-GGUF — GGUF-квантизированные варианты 7-миллиардной instruct-модели Granite-4.0-Tiny-Preview, разработанной командой Granite компании IBM и преобразованной с помощью llama.cpp. Базовая модель — ibm-granite/granite-4.0-tiny-base-preview. Модель представляет собой гибридную fine-grained Mixture-of-Experts (MoE) архитектуру и дообучена на открытых наборах инструкций с разрешительными лицензиями и синтетических данных для задач с длинным контекстом. Дата выпуска исходной модели — 2 мая 2025 года. Модель предназначена для общего следования инструкциям и интеграции в AI-ассистентов, в том числе для бизнес-приложений. Она поддерживает рассуждения, суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, Retrieval Augmented Generation (RAG), программирование, function calling, многоязычный диалог, а также обработку длинных документов и совещаний. Заявлены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Ключевая особенность данного репозитория — применение автором дополнительного повышения точности отдельных важных слоёв при квантовании через параметр --tensor-type в llama.cpp. Это может улучшать точность при низкой битности, особенно для MoE-моделей, но увеличивает размер файлов. Конкретный формат квантования и его характеристики зависят от выбранного варианта GGUF. Для запуска требуется совместимое ПО, например llama.cpp; README указывает генерацию моделей на коммите adef8178. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. В README не указаны точный размер контекстного окна, конкретные уровни квантования и результаты бенчмарков для данного GGUF-варианта.

unsloth/granite-4.1-3b — вариант модели Granite 4.1-3B, опубликованный Unsloth на базе инструктивной модели IBM Granite 4.1-3B. Это плотная decoder-only трансформерная языковая модель с 3,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В архитектуре базовой модели используются GQA, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Модель предназначена для диалоговых ассистентов, следования инструкциям и агентных сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и многоязычный диалог. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; обучающие данные преимущественно англоязычные. Репозиторий содержит веса Safetensors, карточка отмечает исправления шаблона чата Unsloth. Лицензия — Apache 2.0. Модель может ошибаться, выдавать предвзятые или небезопасные ответы; качество на языках помимо английского может быть ниже. Для конкретных задач и развёртывания рекомендуется проверка и настройка безопасности.

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 — языковая модель NVIDIA, созданная на основе Meta Llama-3.3-70B-Instruct и оптимизированная методом Neural Architecture Search. Это плотный decoder-only Transformer с нестандартными блоками: в части блоков пропущено внимание или оно заменено линейным слоем, а соотношение размеров слоёв FFN различается. В метаданных указано 87 млрд параметров; модель принимает текстовый контекст до 131 072 токенов и выдаёт текст. Модель предназначена для рассуждений, диалогов и следования инструкциям, включая задачи с кодом и математикой, работу с RAG и вызов инструментов в агентных системах. Она прошла многоэтапное дообучение с SFT и обучением с подкреплением; итоговый чекпойнт объединяет SFT- и RPO-чекпойнты. Оптимизация архитектуры нацелена на снижение потребления памяти и повышение пропускной способности при небольшом снижении качества; модель рассчитана, в частности, на высокую нагрузку на одном GPU NVIDIA H200. Основной язык — английский; также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. Модель предназначена для коммерческого использования, однако в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии на странице модели. Конкретные показатели качества и ограничения по задачам в предоставленной карточке не приведены.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных сценариев. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов, которым нужны сложное следование инструкциям, анализ больших документов и кодовых баз, а также задачи в математике и науке. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями внимания и Multi-Token Prediction. Всего в ней 550 млрд параметров, из которых активно используются 55 млрд; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. README заявляет поддержку английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, хинди, корейского, бразильского португальского и китайского; теги карточки также включают арабский и иврит. Модель распространяется в формате safetensors, работает через Transformers и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого применения. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия у разработчика.

Карточка модели davidnichols-ops/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-fork на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалога, следования инструкциям и задач с рассуждением. В карточке она описана как обученная с нуля; метаданные каталога указывают связь merge с NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 и NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base, поэтому происхождение модели отмечено как слияние. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает преимущественно слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями Attention. Метаданные указывают 15,1 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и формат safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Она рассчитана на ответы на вопросы, программирование, RAG-системы, чат-боты и агентные приложения. Режим рассуждения можно управлять системной инструкцией или бюджетом токенов; разрешение промежуточного рассуждения обычно повышает качество сложных ответов, но увеличивает расход токенов. В README перечислены английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; также для входа указаны корейский, португальский, русский и китайский. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M — диалоговая модель empero-ai на базе Qwen/Qwen3.5-9B, дообученная полным обновлением текстовых весов методом supervised fine-tuning. Это плотная мультимодальная архитектура Qwen3.5 с гибридным стеком Gated DeltaNet и полнослойного внимания; дообучение было текстовым, а зрительная часть унаследована от базовой модели и не настраивалась. Модель предназначена для генерации ответов с рассуждениями, работы с инструментами и длительных агентных сессий. Она поддерживает вызов функций в формате Qwen3.5 и контекст до 1 048 576 токенов благодаря YaRN-масштабированию; в описании сообщается о внутренней проверке на контексте около 137 тысяч токенов. Заявлены сценарии анализа больших репозиториев и документов, а также задач в кибербезопасности и биомедицине. Поддержка изображений унаследована от Qwen3.5, однако зрительная часть не дообучалась и не проверялась. Карточка сообщает об успешном выполнении 7 из 7 тестовых запросов с инструментами, но это небольшой внутренний тест, а не независимая оценка. Модель может ошибаться в точных фактах и идентификаторах; для важных сведений рекомендуется поиск или другие инструменты. При жадной генерации и низкой температуре возможны повторения, а YaRN может немного ухудшать качество на коротком контексте. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели mrmanan762/EarthMind на Hugging Face совпадает с карточкой sarvamai/sarvam-105b, поэтому описание составлено по ней. Sarvam-105B — созданная Sarvam AI языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и MLA-style attention. По README, у неё 10,3 млрд активных параметров, 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и контекст до 128 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают общий размер 9,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, сложных рассуждений, математики, программирования и агентных сценариев, включая веб-поиск и техническую диагностику. При обучении особое внимание уделялось индийскому контексту и 22 языкам Индии. В метаданных перечислены английский и ряд языков Южной Азии; карточка заявляет сильные результаты на тестах рассуждений и агентных задач. Для запуска README описывает использование Transformers и варианты развёртывания через vLLM и SGLang, включая специальные настройки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Granite-3.0-3B-A800M-Instruct — инструктивная языковая модель семейства Granite 3.0, разработанная командой Granite в IBM. Это дообученная на инструкционных данных модель IBM Granite-3.0-3B-A800M-Base с разреженной архитектурой Transformer Mixture of Experts и декодером, содержащая 352,3 млн параметров по метаданным. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на общие инструкции и создания диалоговых помощников, в том числе для бизнес-приложений. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и вызов функций. Заявлены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Диалоговый формат и интерфейс вызова инструментов подходят для построения ассистентов. Модель выпущена в октябре 2024 года и распространяется по лицензии Apache 2.0. По данным разработчика, качество на многоязычных задачах может уступать английскому; возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для целевых сценариев рекомендуется проверка и настройка модели.

Granite-4.0-H-Tiny — диалоговая языковая модель, представленная Unsloth на основе модели IBM Granite и предназначенная для выполнения инструкций и создания ассистентов. В README указано 7 млрд параметров, тогда как метаданные репозитория содержат оценку 500,2 млн параметров; поэтому размер не приводится как однозначно установленный. Модель построена на декодерной гибридной MoE-архитектуре с GQA, Mamba2, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, многоязычного диалога и вызова инструментов. Разработчики заявляют поддержку английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Репозиторий Unsloth описан как дообучение базовой модели IBM; карточка Granite сообщает о настройке инструкциями, выравнивании и слиянии моделей. Лицензия — Apache 2.0. Качество на языках помимо английского может быть ниже; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для специализированного применения рекомендуется проверка и настройка.

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная большая языковая модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и дополнительно обученная на базе нескольких моделей, включая Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-122B-A10B, Qwen3.5-397B-A17B, Qwen2.5-VL-72B-Instruct и gpt-oss-120b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers; модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В README рекомендуют начинать с контекста 131072 токена при развертывании на Spark. Модель предназначена для корпоративного мультимодального анализа видео, аудио, изображений и текста: ответов на вопросы, суммаризации, транскрибирования речи, OCR и анализа документов, а также понимания GUI. Примеры применения — поиск и краткое изложение видео, проверка заказов по видеозаписям, анализ договоров и финансовых документов, автоматизация браузера и почты. Ключевые ограничения и характеристики, включая точное число параметров и перечень поддерживаемых естественных языков, в предоставленных данных не раскрыты. Модель доступна для коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует свериться с условиями лицензии в карточке репозитория.

Карточка модели Aizen366/diffusiongemma-26B-A4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

GLM-4.6-FP8 — языковая модель для генерации текста, разработанная командой zai-org, связанной с Zhipu AI. Модель предназначена для работы с агентами, рассуждениями, программированием, поиском и использованием инструментов, а также для задач, где важны качество текста и естественность ролевого взаимодействия. Модель поддерживает английский и китайский языки, работает через библиотеку Transformers и имеет контекстное окно до 200 000 токенов. По сравнению с GLM-4.5 заявлены улучшения в кодировании, рассуждениях, использовании инструментов и поисковых агентах, а также более качественная генерация визуально оформленных интерфейсов. В README не указаны архитектура, количество параметров и точные сведения о поддерживаемых модальностях; по заявленному pipeline_tag модель относится к генерации текста. К сильным сторонам относятся увеличенный контекст, улучшенная работа с кодом и агентскими сценариями, поддержка tool use во время вывода и более естественный стиль написания. Ограничения и результаты конкретных тестов в README подробно не приведены. Для общих оценок рекомендуется temperature 1.0, а для задач программирования дополнительно top_p 0.95 и top_k 40. Модель распространяется по лицензии MIT.

TeichAI выпустила GLM-4.7-Flash-Claude-Opus-4.5-High-Reasoning-Distill — дообученную на небольшом наборе примеров рассуждений Claude Opus 4.5 модель GLM-4.7-Flash. Это текстовая модель семейства GLM-4 MoE Lite с 4,1 млрд параметров и контекстом до 202 752 токенов; она поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста с упором на сложные рассуждения, программирование, научные вопросы и глубокий поиск. В README приведено сравнение с базовой моделью по нескольким бенчмаркам: результаты улучшились на части тестов и снизились на других, поэтому преимущество зависит от задачи. Для запуска автор рекомендует использовать параметры сэмплирования, указанные в карточке базовой модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README содержит несогласованные сведения о квантизации: в конфигурации бенчмарков указано 4-bit, тогда как метаданные перечисляют формат safetensors без подтверждения квантованных весов.