I.1Поиск и навигация по информации

Nickyang выпустил производную версию Qwen3.6-35B-A3B, созданную методом RAZOR — без градиентного дообучения удалена половина маршрутизируемых экспертов в каждом MoE-слое. В модели оставлено 128 из 256 экспертов на слой; размер составляет 19,4 млрд параметров, или 19,0 млрд без модуля MTP, при примерно 3 млрд активных параметров на токен. Остальные веса, включая внимание, общий эксперт, эмбеддинги, языковую голову и оставшиеся строки маршрутизатора, сохранены. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она использует архитектуру Qwen3.5 MoE и формат safetensors с весами bfloat16. Для запуска требуется версия Transformers со встроенной поддержкой qwen3_5_moe. README не сообщает контекстное окно и языковой охват этой производной модели. Удаление экспертов сокращает объём хранимых экспертных весов, сохраняя примерно прежние вычисления на токен. Обрезка с потерями: ответы могут отличаться по разнообразию, форматированию и завершению, даже если точность на задачах в основном сохраняется; поведение вне конечного многодоменного калибровочного набора не охарактеризовано. Лицензия — Apache-2.0.

summerMC/Qwen3.8-27B-SpeedX27-VL-GDN64 — экспериментальная мультимодальная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная summerMC и предназначенная для диалогов и анализа изображений. В метаданных указаны архитектура Qwen3.5 с классом Qwen38GDN64VLForConditionalGeneration, 27 млрд параметров у базовой модели, поддержка vision и интерфейс вызова инструментов; основной pipeline — image-text-to-text. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Главный заявленный результат — экономия видеопамяти при длинном контексте: README описывает тест на GPU примерно с 80 ГиБ, где модель обработала 262 144 токена с пиковым использованием около 55,36 ГиБ, тогда как базовая Qwen3.8-27B завершила 196 608 токенов и достигла 72,82 ГиБ. Описанный результат относится к конкретной конфигурации теста; README указывает обученный контекст 262 144 токена и называет 1 трлн токенов лишь логическим контекстом для потоковой обработки, а не проверенным нативным контекстом. Данных о языках модели в карточке нет.

AtomicChat/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF — квантованная версия модели Qwen3.8-Flash-Next, основанная на оригинальных весах Qwen и подготовленная командой AtomicChat. Модель предназначена для локальной генерации текста и мультимодальных сценариев с обработкой изображений через llama.cpp. Это первый открытый релиз весов архитектуры, лежащей в основе Qwen4. Модель содержит около 177 млрд параметров; примерно 51 млрд из них представлены таблицей n-грамм, а не обычными весами. Доступны сборки GGUF с квантованием от 3,84 до 5,00 бит на вес, причём вариант AD-4.27bpw-Q4_K_M заявлен как оптимальный по соотношению качества и размера. Для него требуется около 92,9 ГБ на SSD и 54,5 ГБ памяти без учёта таблицы n-грамм. В README указан контекст до 32768 токенов, поддержка изображений и скорость около 36 токенов в секунду при генерации на Apple M5 Max; языки явно не перечислены. Сильные стороны модели — возможность локального запуска крупной 176–177B-модели на системах с ограниченной оперативной памятью за счёт размещения таблицы n-грамм на SSD, а также сохранение близкого к более тяжёлой 5-битной сборке качества у варианта AD-4.27bpw. Ограничения включают очень большой объём файлов, необходимость совместимой сборки llama.cpp с поддержкой этой архитектуры и специальные параметры запуска, включая mmap и отключение автоматической подгонки размещения. Для Apple Silicon таблица должна находиться в отдельном GGUF-шарде. Лицензия указана как qwen-community-1.0; ссылка ведёт на лицензию базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next. Дополнительные условия использования в README не раскрыты.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking r22 — экспериментальный чекпойнт на базе Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking. В карточке указано, что это MoE-модель с маршрутизируемыми экспертами, усреднённо хранящимися при 2,0161 бита; остальные веса — BF16. Метаданные указывают 2,3 млрд параметров, контекст до 262 144 токенов и библиотеку Transformers. Веса представлены в safetensors и загружены в деквантованном виде в BF16-тензоры; заявлена совместимость со стандартными Transformers и vLLM. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования, включая сложные рассуждения и вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Русский язык карточкой не заявлен, поэтому языковая поддержка здесь не уточняется. Чекпойнт помечен как внутренний исследовательский; лицензия наследуется от базовой модели.

Qwen-SEA-LION-v4-4B-VL — мультимодальная модель с 4 млрд параметров, разработанная AI Products Pillar компании AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Она создана дообучением Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct на примерно 9 млн примеров инструкций для адаптации к языкам и культурному контексту Юго-Восточной Азии. Модель использует архитектуру Qwen3-VL и принимает изображения и текст, отвечая текстом; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, описания изображений, OCR, многоязычного общения и других задач на стыке текста и изображений. В первую очередь она адаптирована к бирманскому, индонезийскому, филиппинскому, малайскому, тамильскому, тайскому и вьетнамскому языкам; также обучалась на английском. Заявленное окно контекста — 256 тыс. токенов. Оценки охватывают общие языковые задачи, диалог, следование инструкциям, визуальные вопросы и описание изображений. Лицензия — MIT. Авторы отмечают, что модель не проходила выравнивание по безопасности и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам; возможны галлюцинации и нерелевантные ответы, поэтому результаты следует проверять.

Guilherme34/Reasoner-Hermes3-70b — языковая модель семейства Llama, представленная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста в диалоговом режиме. В карточке приведён пример системного промпта, задающего ассистенту имя и стиль ответа; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан датасет Guilherme34/Reasoner-dataset-v2, но сведения о способе обучения и базовой модели отсутствуют, поэтому происхождение модели установить нельзя. README не описывает языки, качество рассуждений или специализированные области применения. Лицензия в предоставленных данных не указана. Для практического применения стоит проверить совместимость формата и доступных ресурсов с выбранной средой запуска.

Saul-Instruct-Clown-7b — языковая модель, созданная arcee-ai слиянием через mergekit моделей CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и Equall/Saul-Instruct-v1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач по текстовому запросу. В README приведены результаты OpenLLM-бенчмарков, включая ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и GSM8K, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных и сценариях. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Это слияние двух моделей, поэтому характеристики и поведение могут сочетать их свойства; отдельные языки, помимо поддерживаемого текстового интерфейса, в предоставленных данных не обозначены.

Карточка модели JetLM/SDAR-1.7B-Chat-b32 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

SG Raccoon 55B 2.0 — авторегрессионная языковая модель на базе архитектуры Yi/Llama, созданная объединением двух дообученных моделей Tess-M-v1.3 и airoboros-3_1-yi-34b-200k. По карточке, итоговая модель содержит 55,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов в формате SYSTEM/USER/ASSISTANT, а большой контекст позволяет обрабатывать длинные запросы и документы. В README приведены результаты оценок на нескольких бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; полные результаты доступны в карточке. Для генерации автор рекомендует учитывать особенности Yi, в частности возможную необходимость отключить BOS-токен и использовать более низкую температуру. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в репозитории.

T5 Version 1.1 Base — разработанная Google предварительно обученная текстовая encoder-decoder модель семейства T5 с примерно 123,8 млн параметров. Она реализует подход text-to-text: входные и выходные данные представлены текстом, а задачи формулируются как преобразование одного текста в другой. Модель предварительно обучена только на корпусе C4 и не проходила обучение на контролируемых downstream-задачах, поэтому перед применением её необходимо дообучить для выбранного сценария. В версии 1.1 используется активация GEGLU в feed-forward слоях вместо ReLU, отключён dropout при предварительном обучении и не разделяются веса слоя эмбеддингов и классификатора. Модель рассчитана на английский язык. Доступны реализации весов для PyTorch, TensorFlow и Flax. Лицензия — Apache 2.0.

Sakalti/ultiima-14b-pass1 — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/ultiima-14B. В метаданных указана архитектура Qwen2 с плотной моделью и классом Qwen2ForCausalLM; размер составляет 23,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки. Лицензия в доступных данных не указана.

Citaman/command-r-25-layer — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Cohere для генерации текста и диалогов. В README указано объединение двух диапазонов слоёв одной модели Citaman/command-r-26-layer; метаданные также связывают её с этой базовой моделью. Модель содержит 22,6 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 8192 токена. Метаданные отмечают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Модель подойдёт для диалоговых приложений и генерации текста. В README не приведены оценки качества или результаты тестирования. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaballas/Cyber13 — языковая модель Kaballas, дообученная на Kaballas/Cyber8. Это плотная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель поддерживает контекст длиной до 131072 токенов и имеет интерфейс для вызова инструментов. Модель хранится в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL; заявлено ускорение обучения вдвое. Карточка не описывает специализацию или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

ThomasBaruzier/gemma-2-9b-it-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционно дообученной текстовой модели Gemma 2 9B IT, первоначально разработанной Google. Квантизации созданы с помощью llama.cpp и метода imatrix на основе калибровочного файла Bartowski; исходная модель — google/gemma-2-9b-it. Модель представляет собой decoder-only большую языковую модель для генерации и преобразования текста. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и других задач текстовой генерации на английском языке. Доступны варианты с разными уровнями квантизации и размером примерно от 2,3 до 17,6 ГБ: от IQ1_S и IQ1_M до Q8_0 и F16. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут сильнее терять качество; по приведённой таблице варианты Q4–Q8 близки к F16 по измеренным показателям perplexity и accuracy. Сильная сторона набора — возможность запускать Gemma 2 9B IT локально или на инфраструктуре с ограниченными ресурсами через llama.cpp, выбирая компромисс между размером и качеством. README не содержит сведений о длине контекста, точной архитектуре, поддерживаемых модальностях кроме текста или полном наборе языков; указано только, что модель доступна на английском языке. Использование регулируется лицензией Gemma от Google; для доступа к модели на Hugging Face требуется принять условия этой лицензии.

Gemma 2B — компактная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанная Google. Она содержит 2,5 млрд параметров, принимает и генерирует текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для работы с библиотекой Transformers. Модель подходит для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых интерфейсов, а компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. В карточке указана поддержка английского языка. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны. Качество ответов зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных. Модель может ошибаться в фактах, упускать нюансы и воспроизводить предвзятость; для сложных задач и пользовательских приложений нужны проверка результатов и меры безопасности.

Gemma-4-31B-it-ROCmFP4-GGUF — это мультимодальная квантизированная GGUF-версия модели Gemma-4-31B-it, разработанной Google и подготовленной пользователем kingjones777. Модель предназначена для генерации и анализа текста, а также для обработки изображений; для визуального ввода в репозиторий включён отдельный проектор mmproj-BF16.gguf. В репозитории представлены четыре варианта квантизации: 4-битный ROCmFP4 и 6- или 8-битные ROCmFPX, размером примерно от 16,44 до 30,04 ГиБ. Модель рассчитана прежде всего на AMD Strix Halo с графикой gfx1151, включая Ryzen AI MAX+ 395, и поддерживает ускорение через ROCmFPX. Заявленный контекст в проверках составлял 4096 токенов; языки явно не указаны. Для ускорения генерации поддерживается speculative decoding с drafter-моделью Gemma-4-31B-it-assistant. На рекомендованном 4-битном варианте измерена скорость до 21,68 токена в секунду с MTP и около 11,81 токена в секунду без него. Сильные стороны модели — мультимодальность, наличие нескольких вариантов точности, проверенная работа с текстом и изображениями на реальном оборудовании, а также заметное ускорение за счёт speculative decoding. Основное ограничение — необходимость специальной сборки llama.cpp с поддержкой ROCmFPX: стандартные llama.cpp, Ollama и LM Studio эти типы файлов не загружают. Для обработки изображений требуется отключить flash attention, а использование MTP может зависеть от версии сборки и операционной системы. Модель распространяется по лицензии Gemma. Условия использования следует уточнять в лицензии Google Gemma; README не приводит дополнительных ограничений.

GPT-5.2 Chat, также называемая Instant, — быстрая облегчённая модель семейства GPT-5.2, оптимизированная для диалогов с низкой задержкой и сохраняющая широкие интеллектуальные возможности. В описании упоминается адаптивное рассуждение, которое модель использует выборочно. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и широкого круга задач общего назначения. Доступный текст карточки обрывается, поэтому подробности о модальностях, языках, размере, контексте, лицензии и конкретных сценариях применения установить нельзя.

inception42/jais-family-6p7b-chat — диалоговая версия двуязычной большой языковой модели Jais, созданной Inception Institute of Artificial Intelligence. Это дообученная для следования инструкциям модель с авторегрессионной decoder архитектурой; репозиторий содержит веса Safetensors, а для загрузки требуется пользовательский класс модели с параметром trust_remote_code=True. Размер модели по идентификатору — 6,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и генерации текста на арабском и английском языках. Её можно использовать для создания чат-ассистентов, ответов на вопросы, суммаризации двуязычных документов и анализа тональности; также она подходит для дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Модель оптимизирована для арабского языка и обладает сильными возможностями на английском. Она может выдавать неверные, вводящие в заблуждение или предвзятые ответы; качество на других языках и диалектах не гарантируется. Не следует полагаться на неё при принятии важных медицинских, юридических, финансовых или связанных с безопасностью решений без контроля человека. Лицензия — Apache 2.0.

Josie 7B v6.0 — дообученная Gökdeniz Gülmez языковая модель семейства Qwen2 для диалоговой генерации текста и выполнения запросов пользователя. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат с отдельными сообщениями system, user и assistant; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена на пользовательских наборах данных; подробности о них в карточке не раскрыты. Она подходит для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0.

SteelStorage/L3.1-MS-Hytroblated-70B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная SteelStorage методом Model Stock с помощью mergekit на основе mlabonne/Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated и с включением моделей Hermes 3, Llama 3.1 Nemotron и Dracarys2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов общего назначения, включая ролевые сценарии. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. README называет её экспериментальной базовой моделью для возможной Nevoria v1.1, поэтому качество и готовность к практическому применению могут зависеть от сценария. В метаданных и README не приведены отдельные языковые ограничения или результаты оценки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3.1-Niitorm-8B — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная слиянием Sao10K/L3.1-8B-Niitama-v1.1 и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B методом NEARSWAP с параметром t=0.0001. В README также указано включение варианта Niitama с LoRA для abliteration. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе ответов на инструкции и вызова функций через соответствующий интерфейс. В карточке заявлена преимущественно выполненная abliteration, однако подробные оценки качества и гарантии поведения не приведены. Доступны веса в формате safetensors; README также упоминает сторонние квантизированные сборки GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели ansulev/LFM2.5-2.6B-Uncensored на Hugging Face совпадает с карточкой SC117/LFM2.5-2.6B-Uncensored, поэтому описание составлено по ней. SC117/LFM2.5-2.6B-Uncensored — производная текстовая модель сообщества на основе LiquidAI/LFM2.5-2.6B. Автор карточки описывает её как компактную модель для локального запуска и агентных сценариев; поведенческое редактирование abliterix Trial 65 снижает частоту отказов, сохраняя заявленные возможности следования инструкциям, работы с инструментами и многошаговых задач. Официальные бенчмарки для этой версии не проводились. Модель имеет плотную гибридную архитектуру LFM2: 30 слоёв, включая блоки коротких свёрток и GQA. Размер — 2,6 млрд параметров, контекст — 128 000 токенов. Поставляется в BF16 в формате safetensors и использует шаблон диалога на основе ChatML с маркером рассуждения <think>. В карточке не перечислены поддерживаемые естественные языки. Изменённое поведение означает более низкий порог отказа на запросы, поэтому модель может выдавать ответы, от которых отказывается базовая версия; её соответствие требованиям конкретного применения нужно оценивать отдельно. Это не официальный релиз Liquid AI. Указана лицензия LFM Open License v1.0, совпадающая с лицензией базовой модели; перед использованием следует учитывать её условия.

Это преобразованная сообществом mlx-community версия диалоговой модели NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF, подготовленная для запуска в формате MLX на Apple Silicon. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; длина контекста — до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и запросы, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена NVIDIA на базе Llama 3.1 Nemotron с использованием HelpSteer2, а затем конвертирована в MLX; в репозитории указана версия bf16. Подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Карточка и метаданные указывают английский язык. Для использования действуют условия лицензии Llama 3.1; запуск через MLX ориентирован на устройства Apple Silicon.

Карточка модели alpindale/Llama-3.2-90B-Vision на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision, поэтому описание составлено по ней. Llama 3.2 90B Vision — мультимодальная модель Meta для анализа изображений и генерации ответов на текстовые запросы о них. Она построена на авторегрессионной архитектуре Transformer семейства Llama 3.1 и использует отдельно обученный адаптер зрения с cross-attention, который передаёт представления изображений в языковую модель. Размер модели — 90B параметров; она принимает текст и изображения и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 128 тыс. токенов. Модель предназначена для визуального распознавания и рассуждений, описания изображений, ответов на вопросы по изображениям и диалогов с визуальным содержимым. Также в карточке указаны сценарии DocVQA, поиска соответствий между изображениями и текстом, а также визуального заземления языковых описаний на объекты или области изображения. Для приложений с изображениями и текстом официально поддерживается английский язык; в текстовых задачах поддерживаются также немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель выпущена Meta в сентябре 2024 года и доступна по лицензии Llama 3.2 Community License — специальному соглашению, условия которого следует учитывать при коммерческом и исследовательском применении. Это статическая модель, обученная на офлайн-данных; сведения о дате отсечения знаний — декабрь 2023 года.

MGM-Omni-32B — мультимодальная модель-чатбот семейства MGMOmni, разработанная командой MGM-Omni. Это компонент восприятия MLLM: он принимает текст, изображения, видео и речь, а отвечает текстом; для синтеза речи авторы указывают отдельную модель MGM-Omni-TTS. Модель содержит 32 млрд параметров, использует архитектуру MGMOmniForCausalLM и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для диалогов с мультимодальными данными, понимания речи, изображений и видео, включая длинные аудиозаписи. В карточке заявлены поддержка английского и китайского языков и возможность воспринимать речь длительностью до часа. MGM-Omni-32B дообучена на Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Лицензия — Apache-2.0.

Moonlight-16B-A3B-Instruct — чат-модель семейства Moonlight, разработанная MoonshotAI. Это instruction-tuned вариант модели с архитектурой Mixture-of-Experts: 16 млрд параметров всего и около 3 млрд активных при генерации. Метаданные Hugging Face классифицируют её как DeepSeek V3 и указывают библиотеку Transformers; модель распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке авторов Moonlight описана как обученная на 5,7 трлн токенов; длина контекста составляет 8K токенов. Авторы сообщают об улучшенной эффективности обучения Muon по сравнению с Adam, однако эти сведения относятся к результатам исследовательской работы и не гарантируют качество на каждом прикладном сценарии. Модель выпущена под лицензией MIT. В карточке не приведены конкретные ограничения качества или перечень поддерживаемых естественных языков; применимость в узких областях следует проверять отдельно.

MOSS-VL-Instruct-0708 — мультимодальная модель с открытыми весами от OpenMOSS, предназначенная для понимания изображений и видео и взаимодействия по инструкциям. Это версия семейства MOSS-VL 0708, дообученная методом supervised fine-tuning на базе OpenMOSS-Team/MOSS-VL-Base-0708. Модель использует архитектуру vision-language с cross-attention и насчитывает 11 млрд параметров. Модель принимает текст, изображения и видео и предназначена для офлайн-сценариев: визуальных вопросов и ответов, OCR, разбора документов, визуальных рассуждений и анализа видеособытий. Для видео она использует абсолютные временные метки кадров, что помогает анализировать порядок событий, длительность и локализацию действий. Контекстное окно составляет 256K токенов; заявлена поддержка английского и китайского языков. Лицензия — Apache-2.0. Среди ограничений карточка отмечает плотные видеозаписи, специализированные предметные области, распознавание очень мелкого текста и задачи со строгими числовыми рассуждениями: для них могут потребоваться настройка выборки кадров, специальные инструкции или дообучение.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.2-200k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.1-200k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.1-200k — дообученная диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2, основанная на Qwen/QwQ-32B-Preview. Модель содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 200 000 токенов; она принимает текст и генерирует текстовые ответы в формате чат-бота. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста. Карточка указывает поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и финского языков. Лицензия — Apache 2.0. Для работы с форматом подсказок рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; карточка также упоминает развёртывание через vLLM. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Её не следует применять для критических решений в медицине, финансах и праве, а также для управления потенциально опасным программным или аппаратным обеспечением.

Parakon 30B — сжатая версия Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, подготовленная Parakon. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; карточка сообщает о сохранении качества на тестах рассуждений, математики, знаний и использования инструментов. На коде и строгом следовании формату инструкций качество снижается сильнее. Модель использует формат хранения Parakon и запускается через Parakon runtime. Опубликован runtime для CUDA; README приводит измерения скорости также для Metal и CPU на внутренних сборках, которые пока не опубликованы. В тестах указаны сжатие с 61 ГБ до 5,94 ГБ, медианное сохранение качества 88% и контекст до 262 144 токенов. Лицензия в метаданных обозначена как other.

QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhr, разработанная на основе Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct. Модель дообучена на русскоязычном датасете GrandMaster-PRO-MAX с применением SMPO (Simple Margin Preference Optimization) для улучшения ответов на инструкции и диалоговых ответов. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает русский и английский языки; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Подходит для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста, особенно на русском языке. Доступна по лицензии Apache-2.0. README перечисляет квантованные варианты GGUF и MLX с разрядностью 4 и 8 бит.