I.1Поиск и навигация по информации

AxionML Gemma-4-12B-FP8 — квантизированная версия мультимодальной модели Google Gemma-4-12B-it, разработанная AxionML для открытого использования и производительного развертывания. Модель поддерживает сценарии image-text-to-text и рассчитана на применение в задачах обработки текста, изображений и аудио, включая диалоговые приложения, рассуждения и вызовы инструментов. Точный список языков и размер контекстного окна в карточке не указаны. Модель содержит около 11,95 млрд параметров. Веса линейных слоёв преобразователя квантизированы в FP8 E4M3 по блокам 128×128 с MSE-калибровкой, активации сохраняются в BF16, а KV-кэш хранится в FP8. Мультимодальные эмбеддеры и lm_head оставлены в BF16. Размер чекпойнта составляет около 13 ГБ вместо примерно 24 ГБ у версии BF16. По данным README, такая схема сохраняет качество на GSM8K и поддерживает запуск на GPU NVIDIA Hopper и Blackwell, включая H100 и H200. Сильными сторонами являются уменьшенное потребление памяти, сохранение активаций в BF16 для защиты от потери качества и совместимость с оптимизированными средствами обслуживания SGLang и TensorRT Model Optimizer. Ограничение состоит в том, что для работы требуются совместимые версии программного обеспечения и поддерживаемое оборудование; стандартная квантизация активаций W8A8 для этой модели, согласно README, заметно ухудшает качество. Указана лицензия Apache-2.0.

MuXodious/gemma-4-26B-A4B-it-ARA-heresy — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 26B A4B IT от Google DeepMind. Автор применил к базовой модели движок Heretic с Arbitrary-Rank Ablation, чтобы сократить число отказов; в карточке указаны 3 отказа из 104 проверок против 103 из 104 у исходной модели. Это диалоговая модель с архитектурой Gemma4, которая принимает текст и изображения и генерирует текст. Её можно использовать для визуальных вопросов и ответов, разбора документов и изображений, диалогов, программирования и рассуждений. README описывает возможности семейства Gemma 4, включая длинный контекст до 256 тысяч токенов и поддержку многих языков, однако не подтверждает отдельными данными, что все эти характеристики проверены именно для этой производной версии. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Уменьшение отказов не гарантирует корректность ответов или пригодность для всех сценариев; результаты ограничены приведённой проверкой.

Granite-4.0-1B-Base — компактная базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, включая мобильные устройства и IoT. Это декодерный плотный трансформер на 1,6 млрд параметров с архитектурой GraniteMoeHybrid, GQA, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Модель обучена с нуля на смеси открытых и проприетарных данных; контекст — до 131 072 токенов. Поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Также поддерживает заполнение пропусков в коде по префиксу и суффиксу (FIM). Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации, ответов на вопросы и дополнения кода; её также можно использовать как основу для дообучения под конкретные задачи. Небольшой размер рассчитан на быстрое выполнение и локальное использование, в том числе с сохранением данных на устройстве. Модель не прошла выравнивание безопасности и может выдавать предвзятые, неверные или проблематичные ответы, а также воспроизводить фрагменты обучающих данных. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

InternLM2.5-20B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Модель содержит 19,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая рассуждения и работу с длинными документами. В метаданных указан контекст до 262 144 токенов; карточка семейства также сообщает о проверках на контекстах до 1 млн токенов, но это значение не подтверждено для данного репозитория метаданными. Разработчик сообщает об улучшении результатов рассуждений относительно InternLM2 и приводит оценки на MMLU, CMMLU и BBH. Карточка не перечисляет конкретные поддерживаемые языки, поэтому модель можно описать как языковую без выделения основного языка. Она может генерировать предвзятый, дискриминационный или иной вредный текст. Код распространяется по Apache-2.0; для весов README указывает открытый доступ для академических исследований и необходимость запросить бесплатное разрешение на коммерческое использование.

Keural-Cortex-8B-SFT-step903 — исследовательский контрольный чекпойнт модели Keural, разработанной MKD Co., Ltd. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученная методом supervised fine-tuning на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель рассчитана на диалоги на корейском и английском языках, ответы на вопросы, суммаризацию, перевод, генерацию кода, математические рассуждения, вызов инструментов и работу с длинными документами. Контекстное окно составляет до 65 536 токенов; доступны режимы с рассуждениями и без них, а веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Корейский язык — основной акцент обучения; также предусмотрены англоязычные задачи. Вызов функций поддерживается через совместимую с OpenAI схему, однако выбор инструментов ненадёжен. В README описаны воспроизводимые дефекты: модель может неверно представляться, отвечать пустым сообщением на короткий запрос без системной инструкции, ошибочно вызывать инструмент и иногда выдавать незакрытый маркер рассуждений. Для этого чекпойнта рекомендуется задавать системную инструкцию и передавать только уместные для запроса инструменты. Лицензия — Apache-2.0.

Это конвертированная в формат MLX версия Llama 3.3 70B Instruct от Meta, опубликованная сообществом mlx-community. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 69,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Веса представлены в формате safetensors с точностью fp16, а нативный контекст составляет до 131 072 токенов. Модель поддерживает английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Для использования требуется MLX; README указывает конвертацию из meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct с помощью mlx-lm 0.22.2. Лицензия — Llama 3.3 License; перед использованием следует соблюдать её условия. Это крупная модель, поэтому для запуска требуются соответствующие аппаратные ресурсы.

Это 4-битная версия мультимодальной инструкционной модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.11. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалога и выполнения инструкций по текстовым запросам и визуальным данным. Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает анализ видео согласно описанию базовой модели. Её можно применять для ответов на вопросы об изображениях, извлечения сведений из документов и других визуальных задач. Контекст составляет до 128 000 токенов; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Репозиторий указывает формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Карточка сообщества отсылает к оригинальной карточке Qwen2.5-VL-7B-Instruct за подробностями; качество и ограничения конкретной 4-битной версии отдельно не описаны.

Qwen3.8 Max 0902 — обновлённый снимок модели Qwen3.8 Max, разработанной командой Qwen компании Alibaba. Это мультимодальная модель с архитектурой mixture-of-experts и 2,4 трлн параметров. Она принимает текст, изображения и видео и формирует текстовые ответы.

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Она принимает текст и изображения, а также анализирует видео, отвечая на вопросы и выполняя инструкции в диалоге. Модель предназначена для визуального анализа, распознавания текста на изображениях и документах, пространственных рассуждений и взаимодействия с графическими интерфейсами через инструменты. Архитектура — Qwen3-VL-MoE; обозначение модели указывает на 30 млрд параметров всего и 3 млрд активных параметров на токен. В README заявлен контекст 256 тыс. токенов с возможностью расширения до 1 млн. Модель поддерживает OCR на 32 языках, работу с видео с привязкой событий ко времени, а также генерацию кода и разметки интерфейсов по изображениям и видео. Доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, разбора документов, анализа видео и управления интерфейсами с помощью инструментов. Заявлены улучшения в распознавании деталей и пространственных отношениях, но в карточке нет численных результатов бенчмарков. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-4B-Thinking — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen и представленная в виде репозитория весов. Она принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы; версия Thinking предназначена для задач, где требуется визуальное и логическое рассуждение. Модель работает через библиотеку Transformers, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона. Модель предназначена для распознавания и анализа изображений, OCR, понимания видео, пространственных вопросов, STEM-задач и взаимодействия с графическими интерфейсами. README также описывает генерацию разметки Draw.io и кода HTML/CSS/JS по изображениям и видео. Среди заявленных особенностей — обработка временных меток в видео, распознавание текста на 32 языках и объединение визуальной и текстовой информации. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Размер модели — 4 млрд параметров. Это компактная плотная модель, однако для обработки изображений, видео и длинного контекста нужны соответствующие вычислительные ресурсы. В карточке не приведены количественные результаты бенчмарков; заявленные возможности не заменяют проверку качества на конкретных данных и сценариях.

ZEUS-8B-V19 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основу слияния положена unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также объединены Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для диалогов и генерации текста, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты оценивания на IFEval и BBH. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS-8B-V26 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли instruct- и reasoning-модели, включая HuatuoGPT-o1, Skywork-o1, Llama-3.1-Storm, SauerkrautLM и другие; базой в README названа unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 67,08% на IFEval и 32,25% на BBH; эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество в других сценариях. Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют. В README также не описаны специальные ограничения на применение.

squanchyzx/DeepSeek-V4-Flash-0731-HERETIC-Abliterated-FP8 — производная модель от DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной DeepSeek. Релиз создан издателем squanchyzx с использованием Heretic v1.4.0, проекта Philipp Emanuel Weidmann и соавторов. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, работы с инструментами и длительных агентских сессий, особенно в сценариях с большими историями диалога и большим количеством вызовов инструментов. Модель сохраняет официальную архитектуру DeepSeek V4/DSpark, native FP8-представление, официальный encoder, tokenizer и конфигурацию базовой модели. В версии v2 изменены attention output projections в слоях 10–42: применена rank-3 коррекция refusal subspace для режимов chat, think-high и think-max со сниженной силой lambda=1.35. MTP/DSpark-тензоры, эксперты, embeddings, norms, heads и остальные компоненты не изменялись. Заявлено сконфигурированное контекстное окно до 1 048 576 токенов; для запуска требуется DeepSeek-V4-совместимый runtime и официальный encoder. Сильной стороной релиза является целевая проверка устойчивости к деградации в длинных историях: в опубликованных тестах 12 из 12 длинных воспроизведений завершились без повторяющихся последовательностей, переключения скриптов и других патологий, а 6 из 6 проверенных вызовов инструментов были корректными. При этом результаты являются ограниченными релизными тестами, а не универсальным бенчмарком: короткая проверка качества дала 11 из 12 успешных результатов, а refusal smoke — 6 из 16. Совместимость с обычными runtime без поддержки DeepSeek V4 не гарантируется. Модель распространяется по лицензии MIT. При этом используемый проект Heretic имеет отдельную лицензию AGPL-3.0-or-later; README подчёркивает, что Heretic не принадлежит издателю модели.

FLAN-T5-XXL — языковая модель семейства T5, разработанная Google и дообученная по инструкциям на более чем тысяче дополнительных задач. Это вариант с 5,8 млрд параметров, построенный на архитектуре encoder-decoder T5; модель принимает текст и генерирует текст в формате text-to-text. Она предназначена для выполнения разнообразных задач по текстовой инструкции, включая ответы на вопросы, рассуждения и few-shot- или zero-shot-сценарии. Карточка указывает английский, немецкий и французский языки; метаданные также отмечают румынский и многоязычность. Модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии Apache 2.0. FLAN-T5-XXL может служить основой для прототипов и исследований языковых моделей, обработки естественного языка и обучения на примерах в запросе. Авторы сообщают о сильных результатах на разных бенчмарках, однако модель не тестировалась в реальных приложениях. Она может воспроизводить смещения и неподходящий контент из обучающих данных, поэтому перед применением в конкретном продукте необходима оценка качества, безопасности и справедливости.

lmstudio-community/gemma-3-27B-it-qat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия Gemma 3 27B IT, разработанная Google и представленная в рамках программы LM Studio Community Models. Квантизация выполнена Google с применением Quantization Aware Training для повышения качества работы в 4-битном формате. Модель предназначена для генерации текста и понимания изображений. Она подходит для ответов на вопросы, суммирования, рассуждений и других задач, требующих анализа текста или совместной обработки текста и изображений. Поддерживается мультимодальный ввод изображений, нормализуемых до разрешения 896 × 896 пикселей. Заявленная длина контекста составляет до 128 000 токенов, максимальная длина генерируемого ответа — 8 192 токена. Ключевыми преимуществами являются сочетание крупного размера 27B, поддержки изображений, длинного контекста и оптимизации для 4-битного запуска. Ограничения включают возможные неточности, вредные или неподходящие ответы, а также требования к вычислительным ресурсам, характерные для модели такого размера; сведения о поддерживаемых языках в README не указаны. Для использования применяется лицензия Gemma; доступ к исходной модели на Hugging Face требует принятия условий лицензии Google.

Vikneshwaran/gemma_4_tau2_retail — репозиторий модели семейства Gemma 4, разработанного Google DeepMind. Карточка описывает Gemma 4 как мультимодальную модель для понимания изображений и генерации текста; семейство также предназначено для диалогов, рассуждений, программирования, суммаризации и агентных сценариев с вызовом инструментов. Архитектура указана как плотная Gemma4ForConditionalGeneration, веса опубликованы в формате safetensors. Размер и длина контекста конкретно этого чекпойнта не установлены в предоставленных данных; README приводит разные варианты размеров и контекста для семейства в целом. Модель может быть полезна для визуального анализа изображений, извлечения текста и сведений из документов, ответов на вопросы по изображению и генерации текста по запросу. Gemma 4 поддерживает более 140 языков при обучении, а README указывает поддержку более 35 языков для использования. Лицензия — Apache 2.0. Данные карточки не уточняют, чем этот репозиторий отличается от базовой модели Gemma 4 и какие возможности семейства доступны именно в данном варианте.

Nanonets-OCR2-3B-AIO-GGUF — мультимодальная модель для OCR и понимания документов, разработанная на базе nanonets/Nanonets-OCR2-3B и архитектуры Qwen2.5-VL-3B. Модель преобразует изображения документов в структурированный Markdown и поддерживает многоязычные сценарии обработки. Она предназначена для распознавания текста, таблиц в Markdown и HTML, формул LaTeX, блок-схем в формате Mermaid, подписей, водяных знаков, флажков и рукописных документов. Также заявлена поддержка visual question answering, включая ответы на вопросы по содержимому документов. Возможные области применения — оцифровка юридических, медицинских, финансовых и технических материалов, а также извлечение структурированных данных из неструктурированных источников. Модель содержит около 3 миллиардов параметров, имеет контекстное окно до 125 тысяч токенов и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от низкоразмерных IQ- и Q-квантов до F16. Это позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством вывода; при этом README не содержит количественных оценок качества и подробностей об ограничениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

win10/Qwen2.5-12.3B — языковая модель семейства Qwen2.5, созданная автором репозитория с помощью mergekit из слоёв Qwen/Qwen2.5-7B. Конфигурация использует метод passthrough и формат bfloat16; в метаданных архитектура указана как плотная Qwen2ForCausalLM с 11,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания текстов и интеграции в чат-системы; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные указывают библиотеку Transformers и лицензию не сообщают, поэтому условия использования определить по доступным данным нельзя.

mlx-community/Qwen2.5-14B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX модель Qwen2.5-14B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме и интерфейса вызова инструментов. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и поддержку английского языка; README описывает конвертацию из Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с помощью mlx-lm 0.18.1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

coder3101/Qwen3.5-27B-heretic — производная мультимодальная модель на основе Qwen/Qwen3.5-27B, опубликованная в формате Transformers. В карточке представлены параметры abliteration и сравнение с исходной моделью: доля отказов в приведённом тесте снизилась с 94 до 14 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0653. Модель сохраняет архитектуру Qwen3.5 с языковой моделью и энкодером изображений; заявленный размер — 27 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, анализа изображений и сценариев с вызовом инструментов. Базовая Qwen3.5 поддерживает 201 язык и диалект, имеет контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов; карточка не приводит отдельных измерений этих характеристик для данной производной модели. Уменьшение числа отказов может быть полезно там, где нужна менее ограниченная генерация, но приведённая оценка не описывает полноту качества или безопасность ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Pessoa-5090 (AR11) — квантованный вариант Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленный автором lribeiro. Это vision-language model для обработки текста и изображений, включая сценарии image-text-to-text; языковая часть поддерживает multilingual-данные. Модель предназначена для запуска через vLLM на одной видеокарте NVIDIA RTX 5090 с архитектурой Blackwell SM120 и поддерживает speculative decoding с помощью MTP. Модель содержит 27,79 млрд параметров и использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration: 27-слойный ViT-энкодер изображений и языковую модель из 64 слоёв, объединяющую 48 слоёв линейного внимания GatedDeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Максимальный контекст составляет 262 144 токена, словарь — 248 320 токенов. Квантование выполнено методом AutoRound 0.14.2 в формате compressed-tensors: ранние MLP-слои используют INT4, поздние — INT5, а проекции внимания — INT6; активации, KV-cache, визуальный энкодер, эмбеддинги, lm_head и MTP-head сохраняются в BF16. Главное преимущество — уменьшение размера с 55,6 до 22,59 ГБ при сохранении качества: заявлены KLD 0,00397 наты и совпадение top-1 в 97,64% случаев на тесте из 278 392 позиций. Ограничения включают зависимость от совместимого стека vLLM, FlashInfer и оборудования Blackwell, а также потенциальные потери точности из-за квантования весов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели gonghao1234/Qwen3-VL-4B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-VL-4B-Instruct — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Она принимает текст и изображения, а также предназначена для понимания видео и временных событий; в ответ генерирует текст. Модель доступна как репозиторий весов в формате safetensors и рассчитана на диалоговое использование через Transformers. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, распознавания и разбора текста на изображениях, анализа видео, пространственного рассуждения, мультимодальных STEM-задач и управления интерфейсами с вызовом инструментов. В README заявлены контекст 256 тысяч токенов с возможностью расширения до миллиона и OCR на 32 языках. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE для временных и пространственных данных и объединение многоуровневых визуальных признаков DeepStack. Лицензия Apache-2.0. Это вариант Instruct, предназначенный для применения в мультимодальных диалоговых сценариях; качество зависит от задачи и входных данных, а заявленные возможности не сопровождаются в карточке результатами бенчмарков.

Карточка модели KevinCha/Qwen3-VL-4B-Instruct-BoxSpecialToken на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-VL-4B-Instruct — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Она принимает текст и изображения, а также предназначена для понимания видео и временных событий; в ответ генерирует текст. Модель доступна как репозиторий весов в формате safetensors и рассчитана на диалоговое использование через Transformers. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, распознавания и разбора текста на изображениях, анализа видео, пространственного рассуждения, мультимодальных STEM-задач и управления интерфейсами с вызовом инструментов. В README заявлены контекст 256 тысяч токенов с возможностью расширения до миллиона и OCR на 32 языках. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE для временных и пространственных данных и объединение многоуровневых визуальных признаков DeepStack. Лицензия Apache-2.0. Это вариант Instruct, предназначенный для применения в мультимодальных диалоговых сценариях; качество зависит от задачи и входных данных, а заявленные возможности не сопровождаются в карточке результатами бенчмарков.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

Vedika 4.1 Flash — экспериментальная предварительная версия мультимодальной модели Veda Labs с открытыми весами. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, ориентированная на диалог, рассуждения и агентные сценарии; интерфейс также предусматривает вызов инструментов. Для загрузки требуется включить trust_remote_code из-за пользовательской архитектуры. Модель совместима с Transformers и рядом движков инференса. Модель содержит 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, а также 51 млрд параметров n-граммных эмбеддингов и 4 млрд параметров MTP. Архитектура сочетает разреженное внимание Vedika, Gated DeltaNet, MoE и gated residual. Заявленная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000. README не приводит перечень поддерживаемых языков и численные результаты бенчмарков; модель работает в режиме рассуждений по умолчанию. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

ehristoforu/fq2.5-7b-it-normalize_false — объединённая инструктивная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit и метода Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В объединение вошли модели для работы с длинным контекстом и RAG, рассуждений, математики, а также неконтролируемой генерации. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Размер — 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers и метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Составное объединение может сочетать возможности исходных моделей, однако карточка не приводит количественных оценок качества или отдельных результатов тестирования. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Hunyuan-7B-Pretrain — предварительно обученная плотная языковая модель Tencent из семейства Hunyuan. Она содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи. Модель работает с Transformers и использует архитектуру HunYuanDenseV1ForCausalLM с Grouped Query Attention; метаданные также отмечают поддержку диалогового режима и интерфейса вызова инструментов. Модель рассчитана на длинные контексты до 262 144 токенов и поддерживает режимы быстрого и пошагового рассуждения. Её можно применять для генерации и продолжения текста, обработки длинных документов, а после настройки — для агентных сценариев. В README приведены результаты тестов базовых моделей семейства, но они не гарантируют аналогичное качество в каждом пользовательском сценарии. Модель выпущена Tencent в июле 2025 года. README описывает семейство как открытое, но доступный фрагмент не содержит точных условий лицензии для этой модели. Языки обучения или поддержки в предоставленных источниках не перечислены.

Lamarck-14B-v0.6 — объединённая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная sometimesanotion. Она создана как универсальная разговорная модель для генерации текста и рассчитана на многошаговые рассуждения, написание связной прозы и работу на нескольких языках. В карточке указано, что модель занимает первое место по среднему результату среди текстовых ассистентов до 32 млрд параметров на Open LLM Leaderboard; это заявление автора, а не независимая оценка здесь. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131072 токенов. README описывает многослойное слияние нескольких моделей и извлечённых LoRA-адаптеров; среди предков упомянута DRT-o1-14B, ориентированная на глубокие рассуждения и перевод. Метаданные отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. В качестве заявленных ограничений конкретные слабые стороны не приведены; качество может различаться между языками и задачами. Лицензия — Apache-2.0.

Lazarus-2407-100B — плотная языковая модель TheDrummer на архитектуре Mistral, созданная как обрезанная версия Mistral Large 2407 123B. Веса объединены методом passthrough из диапазонов слоёв исходной модели; репозиторий содержит формат Safetensors. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие, включая интерфейс вызова инструментов. Размер составляет 100,1 млрд параметров, длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов с длинным контекстом. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией и материалами исходной модели Mistral Large 2407; README не уточняет ограничения применения или качество. Русский язык отдельно не заявлен.

Это конвертированное представление мультимодальной модели NVIDIA Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning для нативного инференса через Swift/MLX на компьютерах Apple Silicon. В репозитории сохранены веса BF16 исходной модели: значения тензоров не квантизировались, не округлялись и не обучались заново; изменена раскладка экспертных тензоров для пути MLX gather-matmul. Размер весов составляет около 66,03 ГБ. Модель предназначена для диалоговой работы и рассуждений с текстом, изображениями, аудио и видео; базовая карточка указывает сценарии транскрибации, OCR, суммаризации и обработки документов. Репозиторий поддерживает интерфейс вызова инструментов, но использует специальный нативный формат checkpoint и рассчитан на Nemotron Omni Swift/MLX runtime; он не является готовым checkpoint для Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией исходной модели NVIDIA.