I.1Поиск и навигация по информации

Карточка модели IntervitensInc/Llama-3.2-3B-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-3B, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.

NVIDIA Qwen3-14B NVFP4 — квантизированная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3-14B, разработанной Alibaba и подготовленной с помощью NVIDIA TensorRT Model Optimizer. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в AI-агентах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на основе искусственного интеллекта. Модель построена на архитектуре Transformers и содержит около 14,8 млрд параметров. Она принимает и генерирует текстовые последовательности, поддерживает контекст до 131K токенов и использует квантизацию весов и активаций линейных операторов в трансформерных блоках до формата FP4. Модель подготовлена для инференса через TensorRT-LLM, оптимизирована для систем с GPU NVIDIA, включая микроархитектуру Blackwell, и рассчитана прежде всего на Linux. Версия Model Optimizer — 0.35.0. К сильным сторонам относятся уменьшенное представление модели за счёт FP4-квантизации, поддержка длинного контекста и возможность производительного развёртывания на совместимом оборудовании NVIDIA. Ограничения включают зависимость от TensorRT-LLM и совместимой NVIDIA-платформы; сведения о языках, результатах тестирования, обучающих данных и характеристиках качества в карточке не раскрыты. Использование регулируется лицензией Apache 2.0 и допускается для коммерческих и некоммерческих задач.

primitive-ai/Qwen3.8-Flash-Next-NVFP4 — квантизированная сборка базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная Primitive AI. Модель предназначена для генерации текста и обработки запросов с изображениями в формате image-text-to-text, а также поддерживает рассуждения, структурированные вызовы инструментов и speculative decoding через MTP. Объём исходной модели составляет около 180 млрд параметров; сборка использует NVFP4 для экспертных компонентов и BF16 для части весов, занимая около 186 ГБ на диске. Главное преимущество — запуск крупной модели на одной 96 ГБ GPU Blackwell благодаря выгрузке 51-миллиардной n-gram-таблицы в оперативную память хоста; требуется примерно 100 ГБ свободной RAM. Заявлены скорость до 74,4 токена/с в однопоточном режиме и до 483,8 токена/с при 32 параллельных запросах. Модель сохраняет поддержку MTP, имеет проверенные парсеры рассуждений и tool calling в vLLM, а также показывает высокие результаты на приведённых наборах знаний и вызова инструментов. Ограничения связаны с жёсткими требованиями к оборудованию, объёму RAM и настройкам vLLM. Для запуска рекомендуется опубликованный образ vllm/vllm-openai:qwen38-flash-next и специальные параметры offload; без них сервер может зависать или не пройти инициализацию. Данные о поддерживаемых языках и точной архитектуре в README не приведены. Распространение осуществляется по лицензии Qwen Community 1.0.

duyntnet/granite-3.0-2b-instruct-imatrix-GGUF — GGUF-квантизации модели Granite-3.0-2B-Instruct, разработанной командой Granite компании IBM. Модель дообучена на базе Granite-3.0-2B-Base с использованием открытых наборов данных для обучения инструкциям, синтетических данных, supervised fine-tuning, обучения с подкреплением для выравнивания и объединения моделей. Она содержит около 2 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста по инструкциям. Модель подходит для создания ассистентов и бизнес-приложений, суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, Retrieval Augmented Generation (RAG), задач, связанных с кодом, function calling и многоязычного диалога. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск через llama.cpp и совместимые интерфейсы, включая KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, GPT4All и Jan. К сильным сторонам относятся компактный размер, широкий набор прикладных сценариев, структурированный чат-формат и поддержка 12 языков. README не содержит сведений о длине контекста, конкретных вариантах квантизации, требованиях к оборудованию или результатах бенчмарков, поэтому производительность и ограничения в этих аспектах оценить нельзя. Для исходной модели указана лицензия Apache 2.0; для данного репозитория в метаданных отмечена лицензия other, без дополнительных пояснений.

Homer-v1.0-Qwen2.5-72B — языковая модель, созданная newsbang дообучением Qwen2.5-72B на большом объёме данных с инструкциями. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и содержит 71,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Hunyuan-A52B-Instruct — разговорная языковая модель семейства Hunyuan от Tencent, представленная в этом репозитории в формате safetensors для Hugging Face. Это конверсия модели Hunyuan-Large-Instruct: архитектура Transformer с механизмом Mixture of Experts (MoE), около 29,1 млрд параметров по метаданным; в исходном описании Hunyuan-Large указаны 389 млрд общих параметров и 52 млрд активных параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 128K токенов и предназначена для диалога и широкого круга языковых задач. Модель подходит для ответов на вопросы, чтения и анализа длинных текстов, рассуждений, решения математических задач и работы с китайским и английским языками. В README описаны методы сокращения затрат на KV-кэш и улучшения обучения экспертов; также приведены высокие результаты на ряде языковых и математических бенчмарков. Указанная в README скорость относится к запуску на M2 Ultra с 192 ГБ памяти и не гарантирует такую производительность на другом оборудовании. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели microperceptron/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct — разговорная языковая модель от Moonshot AI на архитектуре Kimi Linear. Это гибридная MoE-модель с Kimi Delta Attention и глобальными слоями MLA: в семействе указаны 48 млрд общих и 3 млрд активируемых параметров. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для генерации текста в диалоговом формате. Модель рассчитана на диалоги и задачи с длинным контекстом. В README для версии Instruct заявлена длина контекста до 1 млн токенов, а архитектура сокращает потребность в KV-кэше и ускоряет декодирование на длинных последовательностях. Для запуска предлагаются Transformers с fla-core и развёртывание через vLLM. Лицензия — MIT. README описывает результаты бенчмарков, но не приводит оценки по всем сценариям; фактическая скорость и качество зависят от оборудования и настроек инференса.

MiniCPM5-2B — плотная причинная языковая модель семейства MiniCPM5, разработанная командой MiniCPM. Она предназначена для локальных помощников, запуска на устройствах и в условиях ограниченных ресурсов, а также для задач программирования, рассуждений и работы с инструментами. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 2,2 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, агентных сценариев и обработки длинного контекста. В карточке отмечены сильные результаты относительно моделей сопоставимого размера в программировании, математике, работе с длинным контекстом и инструментами. Указаны английский и китайский языки. Доступны веса safetensors и запуск через Transformers, в том числе на CPU и GPU. Лицензия — Apache-2.0. Ответы могут содержать ошибки, предвзятые или оскорбительные сведения; выводы по медицине, финансам, праву и политике не являются профессиональной консультацией. Модель предоставляется без гарантий.

OpenJAI-v1.0-14B — открытая языковая модель Jasmine Technology Solution (JTS), дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B для работы на тайском и английском языках. Это плотная трансформерная модель с 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста; опубликована в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для следования сложным инструкциям, работы с длинными текстами и вызова инструментов или функций. Разработчики сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и других сопоставимых открытых тайских моделей на ряде тестов, сохраняя основные знания Qwen3. Заявлена поддержка контекстов до 120 000 токенов при расширении контекста; штатное окно — 32 768 токенов, а конфигурация модели задаёт 40 960 позиций. Для длинных входов требуются методы масштабирования RoPE, например YaRN; постоянное масштабирование может ухудшать результаты на коротких текстах. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели darkneighbor667/Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic на Hugging Face совпадает с карточкой hiebo/Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-34B-80L-Fable-5-Heretic — мультимодальная модель семейства Qwen от hiebo, дообученная на основе Qwen/Qwen3.6-27B. По карточке, модель расширена с 64 до 80 слоёв и примерно 34 млрд параметров, обучена методом дистилляции на 4 665 агентных трассах Fable-5 с применением QLoRA, а затем объединена с головами MTP для спекулятивного декодирования. Архитектура — Qwen3_5ForConditionalGeneration; заявлены чередование линейного и полного внимания, чат и работа с изображениями. Модель предназначена для диалоговых сценариев с рассуждениями и использованием инструментов, а также для задач, где нужно совместно обрабатывать текст и изображения. В README указаны запуск через Transformers и vLLM и максимальная длина контекста 256K; конфигурация запуска по умолчанию задаёт 4096 токенов. Карточка заявляет ускорение генерации с MTP, но приводит показатель принятия токенов и ускорение только для vLLM. Модель опубликована в формате safetensors; README описывает BF16-веса. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FreedomAISVR/Qwen3.6-35B-A3B-MXFP4-MOE-NoMTP-GGUF — квантизированная сборка базовой модели Qwen3.6-35B-A3B от команды Alibaba Qwen. Это модель Mixture-of-Experts с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен; сборка в формате GGUF удаляет головы Multi-Token Prediction и использует MXFP4 для экспертных весов и Q8_0 для остальных тензоров. Размер файла — около 19,8 ГБ. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом, использованием инструментов и многоязычными запросами. В README заявлены контекст до 131 тыс. токенов и поддержка более 100 языков; метаданные перечисляют 19 языков, в том числе русский, английский и китайский. В проверенной конфигурации с llama.cpp указаны RTX 5060 Ti с 16 ГБ VRAM и флаг --cpu-moe, который размещает экспертные веса в системной памяти. Квантизация снижает требования к видеопамяти, сохраняя более высокую точность для постоянно используемых неэкспертных тензоров. Для работы нужны llama.cpp с поддержкой CUDA и совместимое оборудование; производительность зависит от аппаратной конфигурации. Базовая модель распространяется по лицензии Apache 2.0; отдельная лицензия производной сборки в предоставленных данных не указана.

Qwen3-VL-8B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 8 млрд параметров для диалога и генерации текста по текстовым и визуальным входам; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для анализа изображений и видео, визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и структуры документов, пространственного рассуждения, STEM-задач и управления интерфейсами через инструменты. Она также генерирует код и разметку Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям или видео. Заявлены контекст 256K токенов с возможностью расширения до 1M, временная привязка событий в видео и OCR на 32 языках. Модель объединяет текстовое и визуальное понимание, поддерживает агентные сценарии и вызов инструментов. Карточка описывает возможности семейства Qwen3-VL; конкретные показатели качества для версии 8B в предоставленном README не приведены.

Карточка модели RatanK/23B0059-Week05-Track1-40-Submission01 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-4B — мультимодальная модель компании Qwen на 4 млрд параметров, представленная в формате Hugging Face Transformers и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и вызова инструментов. Модель использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks и gated attention; в README указано 32 слоя. Нативная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Семейство заявляет поддержку 201 языка и диалекта. По умолчанию модель работает в режиме рассуждения, а для развёртывания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, многошаговых диалогов и агентных сценариев с инструментами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Реальная скорость и пропускная способность зависят от среды инференса; длинный контекст может приводить к нехватке видеопамяти.

Citaman/command-r-23-layer — языковая модель семейства Cohere, представленная в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указаны 21 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель создана с помощью mergekit методом SLERP на основе Citaman/command-r-24-layer. В конфигурации объединения использованы диапазоны слоёв [0, 23] и [1, 24] одной базовой модели; поэтому заявленная в README операция является слиянием весов, хотя метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AMAImedia/DeepSeek-V4.1-Flash-FP8-GGUF — GGUF-квантизированная версия мультимодальной модели DeepSeek-V4.1-Flash, опубликованная AMAImedia в рамках платформы NOESIS. Модель основана на разработках DeepSeek AI и связана с базовыми моделями Tencent/Hy4-preview и AngelSlim/Hy4-preview-GGUF, указанными в карточке. Дата выпуска — 20 сентября 2026 года. Модель предназначена для работы с текстом и изображениями: она принимает изображения и текст, а генерирует текст авторегрессивно. Заявлена поддержка контекстов до одного миллиона токенов и широкого набора языков, включая английский, русский, китайский, вьетнамский, японский и многие другие. Архитектура представляет собой мультимодальную Mixture-of-Experts с 552 млрд параметров в backbone и структурой Causal Encoder-Decoder из 40 Transformer-слоёв: 20 слоёв причинного энкодера и 20 слоёв декодера. Ключевая особенность — оптимизация KV-кэша и вычислений для длинного контекста и input-heavy агентских сценариев. Во время prefill активируется около 8 млрд параметров на токен, а во время decode — около 16 млрд; механизм SWA Bounded Replay уменьшает постоянный объём KV-кэша примерно до одной восьмой от DeepSeek-V4-Flash. Используется Compressed Sparse Attention 2 с режимами Full, Reindex и Reuse. GGUF и FP8 ориентированы на эффективное локальное или специализированное инференс-развёртывание, однако требования к памяти и производительности для модели такого масштаба в карточке не указаны. Лицензия, указанная в метаданных этой версии, — Apache 2.0. Полные сведения о качестве, бенчмарках, точных характеристиках квантизации и ограничениях применения в представленном README отсутствуют.

ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu, опубликованная в формате весов PaddlePaddle. Это модель типа MoE с 300 млрд параметров всего и 47 млрд активируемых параметров на токен; для обработки текста используются 64 эксперта, из которых активируются 8. Модель предназначена для диалогов, понимания языка и генерации текста. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и в карточке указаны английский и китайский языки. Несмотря на мультимодальное обучение семейства ERNIE 4.5, этот вариант в README обозначен как текстовый. Модель построена на архитектуре Ernie4_5_MoeForCausalLM и распространяется в формате safetensors для PaddlePaddle. README приводит настройки генерации и пример развёртывания через FastDeploy. Лицензия — Apache-2.0. Указанные характеристики относятся к данному репозиторию; для запуска нужны совместимое окружение PaddlePaddle и значительные вычислительные ресурсы.

EXAONE-4.5-33B-FP8 — открытая мультимодальная vision-language модель, разработанная LG AI Research. Она предназначена для обработки текста и изображений, включая визуальные вопросы и ответы, анализ документов, контекстное рассуждение и общие задачи понимания мультимодального контента. Модель может применяться в ассистентах, системах работы с документами и исследовательских приложениях. Модель имеет плотную архитектуру causal language model с выделенным vision encoder: 31,7 млрд параметров приходится на языковую часть и 1,29 млрд — на визуальный энкодер, всего около 33 млрд параметров. Используются hybrid attention со sliding window размером 4096 токенов и global attention, Grouped Query Attention, 2D RoPE для визуальных представлений и контекст до 262 144 токенов. Модель поддерживает английский, корейский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский языки. Знания ограничены декабрём 2024 года, а веса представлены в FP8-квантизации. Сильными сторонами заявлены конкурентоспособные результаты на общих мультимодальных бенчмарках, понимание документов и рассуждение с учётом корейского контекста; при этом показатели зависят от задачи, а FP8-квантизация и размер модели предъявляют повышенные требования к вычислительным ресурсам. Модель лицензирована по условиям EXAONE; точные ограничения следует уточнять в файле LICENSE.

EpistemeAI/Fireball-Llama-3.1-8B-v1dpo — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, выпущенная EpistemeAI. Это дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit с 7,5 млрд параметров; она поддерживает генерацию текста, диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для создания чат-ассистентов, генерации ответов и интеграции с внешними инструментами. Контекстное окно составляет 131 072 токена. В карточке описано использование через Transformers и исходную кодовую базу Llama. Указаны английский и поддержка многоязычного ввода и вывода; исходная Llama 3.1 поддерживает также французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский. Качество и безопасность ответов могут варьироваться: возможны ошибки, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед развёртыванием нужны проверки для конкретного сценария. Лицензия — Apache-2.0.

Это NVFP4-квантизованная сборка в формате GGUF модели Gemma 4 E4B IT от Google DeepMind, подготовленная для запуска через llama.cpp и другие совместимые движки. В основе указана QAT-версия Gemma 4 E4B IT; архитектура — Gemma4ForConditionalGeneration, с 4,3 млрд эффективных параметров (7,5 млрд с эмбеддингами) и 42 слоями. В репозитории есть варианты весов NVFP4 и BF16, а также MTP-модель для ускорения генерации. Модель принимает текст, изображения и аудио и генерирует текст. Она предназначена для диалога, анализа изображений и аудио, рассуждений, программирования и локального запуска; заявлены контекст до 128 тыс. токенов, поддержка более 140 языков и структурированного вызова инструментов. Для мультимодального ввода требуется файл mmproj.gguf. NVFP4 уменьшает требования к памяти, а QAT призван сохранить качество, однако качество конкретной квантизованной сборки может отличаться от исходных весов. Лицензия — Apache 2.0.

knowledgator/gliclass-instruct-edge-v1.0 — компактная модель классификации последовательностей семейства GLiClass, разработанная Knowledgator. Она предназначена для классификации текста с произвольными метками в zero-shot и few-shot сценариях: метки и их описания задаются при запросе, без обязательного дообучения под каждую задачу. По README модель также применяют для определения тематики, тональности и намерений, проверки следования правилам, обнаружения галлюцинаций и оценки безопасности ответов LLM, NLI и ранжирования релевантности текста. Модель использует архитектуру GLiClass и распространяется в формате safetensors. В версии V3 библиотека GLiClass поддерживает иерархические метки, примеры в контексте, описания меток и промпты задач. В приведённых бенчмарках edge-вариант уступает более крупным вариантам GLiClass по F1 на тестах CR, SST-2 и SST-5, что отражает компромисс между размером и качеством. В карточке не приведены размер модели, контекстное окно и поддерживаемые языки. Лицензия — Apache-2.0.

GLiClass Multilang Edge от Knowledgator — компактная модель семейства GLiClass для классификации последовательностей с произвольными метками в zero-shot и few-shot режимах. Модель насчитывает около 140 млн параметров и предназначена для эффективной классификации текста; карточка указывает архитектуру GLiClassModel и формат safetensors. Модель поддерживает тематическую и тональную классификацию, определение намерений, проверку следования правилам и безопасности LLM, выявление галлюцинаций, NLI и оценку релевантности текстовых фрагментов. Можно задавать описания меток, пользовательские инструкции и иерархии меток; текст и метки могут быть на разных языках. По карточке, модель обучена для 20 языков: шведского, норвежского, чешского, польского, литовского, эстонского, латышского, испанского, финского, немецкого, французского, румынского, итальянского, португальского, нидерландского, украинского, хинди, китайского, арабского и иврита. Английский также присутствует в метках языков карточки. Небольшой размер обеспечивает высокую скорость: в тесте автора средняя пропускная способность составила 553,6 примера в секунду при пакетной обработке на RTX PRO 6000 Blackwell. Качество зависит от языка и задачи; приведённые в карточке результаты показывают более низкие средние показатели Edge по сравнению с более крупными вариантами multilang-mini и multilang-ultra. Лицензия — Apache-2.0.

NobodyWho/Google_Gemma4-E2B-GGUF — это GGUF-квантизация инструкционно настроенной мультимодальной модели Gemma 4 E2B от Google DeepMind, переопубликованная для библиотеки NobodyWho. Квантизации BF16, Q8_0 и Q4_K_M предоставлены unsloth; базовая модель — google/gemma-4-E2B-it. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, следования инструкциям, рассуждений и нативного tool calling с грамматически ограниченным выводом. Она поддерживает анализ изображений через дополнительную проекционную модель mmproj-BF16.gguf, работает с текстом и изображениями, поддерживает более 140 языков и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Эффективный размер составляет примерно 2,3 млрд параметров, что делает модель ориентированной на локальное и on-device использование. Для всех перечисленных вариантов квантизации заявлена успешная проверка tool calling: 14 из 14 тестов. К сильным сторонам относятся мультимодальность, длинный контекст, многоязычность, поддержка вызова инструментов и доступность компактной Q4_K_M-версии. Для работы с изображениями требуется отдельная проекционная модель, а характеристики качества могут зависеть от выбранной квантизации; конкретные результаты бенчмарков в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Ling-2.5-1T — открытая большая языковая модель семейства Ling, разработанная Inclusive Intelligence. Это модель для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений и работы в агентных сценариях с вызовом инструментов. В репозитории указаны архитектура Mixture of Experts на базе Bailing Hybrid и класс BailingMoeV2_5ForCausalLM; метаданные сообщают 59 млрд параметров, а README заявляет 1 трлн общих и 63 млрд активных параметров. Модель распространяется в формате Safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов согласно метаданным; README описывает расширение контекста до 1 млн токенов с YaRN. Гибридная архитектура линейного внимания рассчитана на высокую пропускную способность, в том числе при длинных контекстах. Модель предназначена для чат-ботов, сложных запросов и интеграции с агентными платформами; разработчики заявляют улучшения рассуждений и следования инструкциям относительно предыдущей версии. README отмечает, что при сложных агентных взаимодействиях и длительном выполнении задач модель пока уступает передовым системам. Лицензия — MIT. Языки, на которых модель специально обучена или которые поддерживает, в предоставленных данных не названы.

Qwen3.6-27B-Fable-Uncensored — 27-миллиардная плотная модель семейства Qwen3.5 от Lemura Labs, дообученная на основе lemuralabs/Qwen3.6-27B-Fable-Agentic. Она предназначена для диалогов, пошаговых рассуждений, общих вопросов и многошагового вызова инструментов. Архитектура поддерживает текст и изображения; README описывает работу с инструментами в нескольких ходах диалога. В тестах, приведённых авторами, модель показала 88,29% на MMLU-Pro, 97,67% на GSM8K и 56,57% на GPQA-Diamond. У модели снижено число отказов от запросов, поэтому она может отвечать на запросы, которые отклонила бы модель с более строгими ограничениями. Указанная в метаданных лицензия — Apache-2.0; README также рекомендует учитывать лицензии базовой модели и обучающих данных. Длина контекста в метаданных не приведена; пример запуска задаёт максимальную длину 16 384 токена, что является параметром конфигурации запуска.

Agens Pilot NOESIS BF16 — это мультимодальная языковая модель примерно на 27 млрд параметров, разработанная Blockway и выпущенная AMAImedia в составе платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS. Это дообученная версия Qwen3.8-27B с архитектурой Qwen3.5 для генерации текста по текстовым и визуальным входам; репозиторий содержит веса BF16 в формате Safetensors. Модель рассчитана на контекст до 1 млн токенов, включая расширение YaRN сверх нативных 262 144 токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников и агентных сценариев, особенно для пользователей Гонконга и региона Гуандун. Карточка выделяет письменный кантонский с гонконгской лексикой и регистром, ответы на сложные исторические и геополитические вопросы с несколькими перспективами, следование инструкциям, вызов инструментов, программирование и задачи «изображение—текст». Заявлены также китайский и английский языки; метаданные указывают широкий набор дополнительных языков. По результатам внутренней проверки разработчика модель показала более сбалансированные ответы на небольшом наборе сложных вопросов, при этом поведение отказа на универсально вредоносные запросы сохранилось. Эти результаты ориентировочные: набор мал, оценки получены в одном запуске, а показатели внутренних тестов напрямую несопоставимы с внешними бенчмарками. Модель может ошибаться в фактах, визуальная математика названа слабой стороной; кантонское поведение лучше всего охватывает письменный гонконгский вариант. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование.

JANGQ-AI/Qwen3.8-Flash-Next-JANG_6S — квантованный пакет модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленный Jinho Jang для запуска на Apple Silicon через MLX и vMLX. Это мультимодальная модель с архитектурой Qwen4-архитектуры: MoE на 125 млрд параметров с 6 млрд активных, гибридными слоями Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также отдельной таблицей n-граммных эмбеддингов. Веса для текста, изображений и видео включены в пакет. Модель предназначена для диалога, рассуждений, агентных сценариев и использования инструментов, а также для понимания изображений и видео. Нативный контекст — 262 144 токена, его можно расширить до 1 млн с YaRN; сохранена голова многотокенного предсказания для ускоренного декодирования в поддерживаемых средах. Для вызовов инструментов требуется парсер диалекта Qwen XML; Hermes-only парсеры могут некорректно обрабатывать такие вызовы. Пакет ориентирован на запуск в vMLX, а работа с таблицей n-грамм на SSD и полная поддержка мультимодальности зависят от возможностей среды исполнения. В README заявлены лицензия «other» и необходимость доступа через ручное одобрение для vMLX; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты. Качество и скорость зависят от конфигурации и среды исполнения; заявленные в карточке измерения сопоставляют квантованный пакет с исходной версией bf16.

Карточка модели KevinCha/Qwen3-VL-8B-Instruct-BoxSpecialToken на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-VL-8B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 8 млрд параметров для диалога и генерации текста по текстовым и визуальным входам; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для анализа изображений и видео, визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и структуры документов, пространственного рассуждения, STEM-задач и управления интерфейсами через инструменты. Она также генерирует код и разметку Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям или видео. Заявлены контекст 256K токенов с возможностью расширения до 1M, временная привязка событий в видео и OCR на 32 языках. Модель объединяет текстовое и визуальное понимание, поддерживает агентные сценарии и вызов инструментов. Карточка описывает возможности семейства Qwen3-VL; конкретные показатели качества для версии 8B в предоставленном README не приведены.

SJT-7B-1M — разговорная языковая модель Sakalti, созданная слиянием моделей через mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M, объединённая с Sakalti/model-3 методом TIES. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 1 010 000 токенов. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README указывает тип float16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-FP8 — мультимодальная языковая модель BottleCap AI, представляющая собой FP8-квантизированную версию ThinkingCap-Qwen3.6-27B. Базовая модель Qwen3.6-27B разработана командой Qwen, а ThinkingCap получена её дообучением с сохранением качества и стиля ответов при примерно на 50% меньшем среднем числе токенов рассуждений. Модель предназначена для текстовых задач, требующих рассуждений, а также для работы с визуальными данными, включая сценарии, оцениваемые на MMLU-Pro и RealWorldQA. Вес модели квантизирован в формате native block-wise FP8 E4M3 с блоками масштабирования 128×128 и динамической поканальной квантизацией активаций; отдельные компоненты, включая lm_head, MTP-голову, vision tower и входные вентили Gated-DeltaNet, сохранены в bf16. Размер в формате FP8 составляет около 29 ГБ против примерно 55 ГБ для bf16. MTP-голова поддерживает самоспекулятивное декодирование без отдельной draft-модели, а vLLM и SGLang умеют загружать модель нативно. Максимальный контекст, точный набор языков и полный перечень поддерживаемых модальностей в карточке не указаны. К сильным сторонам относятся снижение потребления памяти, близкое к исходному качество, сокращение длины рассуждений и существенное ускорение генерации; по заявленным внутренним тестам, сочетание дообучения, FP8 и MTP обеспечивало многократное ускорение на задачах MMLU-Pro и RealWorldQA. Ограничения включают зависимость производительности от оборудования и серверного движка, а приведённые результаты получены на внутреннем стенде BottleCap AI и не охватывают все сценарии применения. Лицензия — Apache-2.0, однако для доступа к модели требуется заполнить форму запроса.

Citaman/command-r-16-layer — текстовая генеративная модель, созданная Citaman с помощью mergekit. В README описано объединение SLERP весов Citaman/command-r-17-layer, а конфигурация использует срезы слоёв 0–16 и 1–17; метаданные каталога классифицируют модель как дообучение указанной базовой модели. Модель основана на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 15,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.