I.1Поиск и навигация по информации

Это зеркальная копия модели Qwen2 для генерации текста, размещённая пользователем latent-artist. Метаданные указывают на архитектуру Qwen2ForCausalLM с плотной структурой и 494 млн параметров; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель рассчитана на текстовые диалоги и имеет интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, а в карточке указан английский язык. README описывает репозиторий как копию файлов и сообщает, что конфигурация и веса сохраняют исходное назначение. Условия использования и распространения предлагается сверять с файлом лицензии; метаданные указывают Apache-2.0. Исходная модель, от которой сделана копия, не установлена по доступным сведениям.

360VL-8B — открытая мультимодальная модель компании Qihoo 360 для диалога по изображениям и тексту. Она дообучена на основе Meta Llama 3 8B Instruct и использует трансформерную авторегрессионную языковую модель с многоветвевым проектором, предназначенным для улучшения понимания изображений. Модель принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы; поддерживает многоходовой диалог с одним изображением, визуальные вопросы и распознавание текста на изображениях. В README указано разрешение изображений до 672×672 пикселей, а контекст по метаданным составляет 8192 токена. Поддерживаются китайский и английский языки. Модель подходит для анализа содержимого изображений, извлечения и обобщения информации, а также ответов на вопросы по изображению. Вес модели содержит 7,5 млрд параметров и опубликован в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

Darwin-36B-Opus — языковая модель FINAL-Bench / VIDRAFT_LAB, полученная эволюционным слиянием Qwen3.6-35B-A3B и её версии, дообученной на примерах рассуждений. Это MoE-модель на архитектуре Qwen3.5 MoE для генерации текста и диалогов с режимом пошаговых рассуждений; в README заявлены 36 млрд параметров всего и около 3 млрд активных, а метаданные указывают 2,9 млрд параметров. Контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для сложных вопросов и рассуждений, включая задачи уровня GPQA Diamond; заявлены поддержка нескольких языков и результат 88,4% на GPQA Diamond по описанному авторами протоколу. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. README описывает её как результат слияния весов без повторной градиентной оптимизации финальной модели; опубликованный бенчмарк включает стохастический повторный отбор ответов, поэтому показатель может зависеть от протокола оценки.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — экспериментальная мультимодальная модель семейства DeepSeek-V4, разработанная DeepSeek AI. Данная версия является производным вариантом, опубликованным и поддерживаемым AMAImedia в рамках платформы автоматизации профессионального многоязычного дубляжа NOESIS; базовая модель указана как deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp. Модель предназначена для задач понимания изображений и текста, мультимодальных агентских сценариев, работы с диаграммами и автоматизации, а также сохраняет возможности для текстовых агентских задач. Архитектура основана на DeepSeek-V4-Flash с добавленными визуальными модулями и дополнительным обучением для развития визуального понимания. Это модель image-text-to-text с поддержкой большого набора языков, включая английский, русский, китайский, вьетнамский, японский и многие другие. Точный размер модели, длина контекста, перечень визуальных входных форматов и сведения о параметрах квантования FP8/GGUF в предоставленном README не указаны. Сильной стороной модели является заметное улучшение мультимодальных агентских возможностей по сравнению с DeepSeek-V4-Flash-0731 при сопоставимой производительности в текстовых агентских задачах. В README приведены результаты на ApexBench, Agents' Last Exam, Chartography и ZeroBench, однако независимые ограничения, требования к аппаратному обеспечению и рекомендации по применению не описаны. В метаданных указана лицензия Apache-2.0; при этом встроенный README также содержит ссылку на лицензию MIT оригинального проекта, поэтому условия конкретной производной сборки следует проверять отдельно.

Elcaida/finetuned8b — дообученная Elcaida языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit и содержит 7,5 млрд параметров. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст; для неё заявлен контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других задач, решаемых инструкционной языковой моделью. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. В карточке не описаны специализация дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества; язык карточки — английский, но это не устанавливает полный список поддерживаемых языков. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели unsloth/gemma-3-1b-it-qat на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-4b-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Google Gemma 3 4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная модель для диалогов с текстом и изображениями, основанная на Gemma 3 4B IT. Несмотря на обозначение QAT Q4_0 в названии, метаданные указывают формат файлов safetensors; отдельная квантизация в них не подтверждена. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает чат и предназначена для ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и другим задачам генерации и понимания текста. В README семейство Gemma 3 описано как компактное, подходящее для локального запуска на ноутбуках и настольных компьютерах. Для семейства заявлены контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 140 языков; README не уточняет, подтверждены ли эти характеристики именно для данной сборки. Лицензия — Gemma. Возможны фактические ошибки, предвзятые ответы и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами; для развёртывания следует учитывать эти ограничения и проверять результаты.

Gemma-4-26B-A4B-it-ROCmFP4-GGUF — квантизированная GGUF-версия мультимодальной модели Google Gemma-4-26B-A4B-it, опубликованная пользователем kingjones777. Модель предназначена для генерации текста и работы с изображениями; заявлена поддержка vision, а также сценариев с speculative decoding и tool calling. Архитектура MoE содержит 26 млрд параметров всего, из которых около 4 млрд активируются для каждого токена. Доступны варианты квантизации ROCmFP4 и ROCmFPX с разрядностью от 4 до 8 бит и размером примерно от 12,7 до 24,7 GiB. Для vision требуется отдельный проектор mmproj-BF16.gguf, а для speculative decoding — drafter mtp-gemma-4-26B-A4B-it-Q8_0.gguf. На AMD Strix Halo с Ryzen AI MAX+ 395, 128 ГБ unified memory и ROCm 7.2.4 заявлена скорость до 60,11 токена в секунду с MTP и до 58,33 токена в секунду без него. Основные преимущества — сочетание текстовых и визуальных возможностей, MoE-эффективность, несколько вариантов точности и высокая производительность на совместимом AMD-оборудовании. Ограничение состоит в том, что модель требует сборку llama.cpp с поддержкой ROCmFPX и не загружается в стандартные llama.cpp, Ollama или LM Studio. MTP и vision нельзя использовать одновременно, а совместимость speculative decoding может зависеть от версии сборки и платформы. Лицензия указана как Gemma; поддерживаемые языки и максимальный контекст в README не обозначены.

GenStructDolphin-7B-Slerp — объединённая языковая модель автора artificialguybr, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Genstruct-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель можно применять для ответов в чате, подготовки инструкций и сложных вопросов по текстовым корпусам, а также для создания синтетических обучающих данных. Описание не сообщает результатов оценки качества или специальных гарантий поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mlx-community/granite-3.3-2b-instruct-fp16 — конверсия модели IBM Granite 3.3 2B Instruct в формат MLX для запуска на системах Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 2,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для диалога, следования инструкциям, генерации текста и вызова инструментов через соответствующий интерфейс. Модель подходит для чат-ассистентов, ответов на вопросы и работы с длинными текстовыми запросами. Репозиторий опубликован mlx-community; исходная модель — ibm-granite/granite-3.3-2b-instruct. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на конверсию с помощью mlx-lm 0.22.5; метаданные классифицируют связь с исходной моделью как finetune.

fullsimpleonlineiter2 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на основе YYYYYYibo/full_vanilla_dpo_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Она предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Это версия в формате FP16 модели JAIS-30B-Chat-v3, опубликованная amgadhasan и основанная на core42/jais-30b-chat-v3. Модель с плотной архитектурой JAIS предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; её можно применять для общения на естественном языке и получения ответов на вопросы. Контекстное окно составляет 8192 токена. В README указано, что права принадлежат исходным авторам. Условия лицензии не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию исходной модели core42/jais-30b-chat-v3.

inception42/jais-adapted-7b-chat — диалоговая языковая модель семейства Jais, разработанного Inception Institute of Artificial Intelligence. Это адаптированная от Llama 2 и дообученная для следования инструкциям модель с 7 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов на арабском и английском языках. Она подходит для чат-ассистентов, понимания и создания текста, анализа тональности и суммаризации двуязычных документов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для загрузки требуется пользовательский класс модели и параметр trust_remote_code=True. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, предвзятыми или оскорбительными; качество на других языках и диалектах не гарантируется, а для важных решений нужен контроль человека.

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.

Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-70B — корейская языковая модель, дообученная специалистом Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Hermes-3-Llama-3.1-70B. Это плотная causal language model семейства Llama с 69,5 млрд параметров; для обучения использованы continued pretraining, SFT и DPO, при этом токенизатор оставлен без изменений. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в форматах Safetensors и GGUF. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, особенно на корейском языке. Среди заявленных сценариев — перевод между корейским, английским, китайским и японским языками, суммаризация, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, программирование, математика и логические задачи. Также заявлена поддержка вызова инструментов и функций на корейском языке. Обучение включало корейские новостные корпуса и наборы данных для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, анализа тональности и инструкций. Модель может быть полезна для корейскоязычных задач, однако карточка не приводит независимых оценок качества. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель Linkbricks Horizon AI Korean Avengers V1 27B разработана дата-сайентистом Чи Юнсоном (Saxo) из компании Linkbricks. Это дообученная версия Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-27B на базе Gemma 2: для обучения использовали корейский SFT и DPO, а также данные корейских новостей, перевода между корейским, китайским, английским и японским языками, математики и логических задач. Модель предназначена для диалогов, перевода, суммаризации и анализа текстов, включая отзывы и публикации в социальных сетях; карточка также заявляет улучшения в написании текстов, программировании, математике и рассуждениях. Модель имеет 27,6 млрд параметров, архитектуру Gemma2ForCausalLM и контекст до 8192 токенов. Токенизатор унаследован от базовой модели без расширения словаря. Опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных оценок качества, поэтому заявленные улучшения не позволяют судить о точности на конкретных задачах.

QuantFactory/Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it-GGUF — квантизированная версия модели HODACHI/Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it, созданная с помощью llama.cpp. Исходная модель разработана на базе Meta AI Llama 3.1 и дообучена компанией Axcxept co., ltd. для повышения качества работы с японскими задачами. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов и других сценариев, требующих следования инструкциям и многоязычной обработки, при этом основной акцент сделан на японском языке. Архитектура основана на Llama 3.1-8B-Instruct; заявлены языки японский и английский. Формат GGUF и квантизация ориентированы на запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp, однако конкретный уровень квантизации, размер файла и поддерживаемая длина контекста в карточке не указаны. Для обучения использовались отобранные данные из Japanese Wikipedia и FineWeb с последующим instruction tuning. Как и другие большие языковые модели, система может генерировать неточные, предвзятые или проблемные ответы, поэтому перед развёртыванием необходимы тестирование безопасности и настройка под конкретное применение. Использование регулируется Llama 3.1 Community License Agreement. Указанные рекомендации сообщать о коммерческом использовании и указывать авторство являются рекомендациями, а не юридическими требованиями.

Llama-3.1-8B-FixedReferenceNBPO — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная организацией promotion. Это дообученная версия meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения в формате чата. В названии NBPO и тегах указана многокритериальная оптимизация предпочтений. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License. README не содержит дополнительных сведений о методе обучения или оценке качества.

amd/Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-KV-Quark-test — тестовая производная модели Llama 3.1 8B Instruct, опубликованная организацией AMD на Hugging Face и основанная на Meta Llama-3.1-8B-Instruct. Это авторегрессионная текстовая языковая модель для генерации ответов по инструкциям и диалоговых сценариев; репозиторий также используется в тестах интеграции vLLM и квантования Quark. Модель содержит около 8 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM с 32 слоями, 32 attention-heads и 8 key-value-heads. В конфигурации указаны FP8-квантизация весов и операций, включая FP8 KV-cache, а также формат хранения safetensors; базовый тип вычислений обозначен как bfloat16. Максимальная длина контекста указана как 131072 токена, исходный размер позиционного окна — 8192 токена с масштабированием RoPE. Модель работает с текстом; точный перечень поддерживаемых языков в карточке этой версии не указан. Сильные стороны версии — уменьшение требований к памяти и возможность оптимизированного запуска на совместимой инфраструктуре AMD/ROCm с vLLM и Quark. Ограничения состоят в том, что это тестовый квантованный вариант без содержательной model card, поэтому для него не приведены отдельные результаты качества, подробные рекомендации по применению и подтверждённые языковые характеристики; влияние FP8-квантизации на точность также не описано. В репозитории указана лицензия llama3.1, унаследованная от семейства Llama 3.1.

Llama 3.1 Swallow 8B v0.2 — языковая модель команды Swallow из лабораторий Okazaki и YOKOTA Токийского технологического института. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, дообученная продолжением предварительного обучения на примерно 200 млрд токенов, включая японский веб-корпус, японскую и английскую Википедии, математические тексты и код. Репозиторий содержит веса safetensors; для работы модель рассчитана на библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста на японском и английском языках, включая ответы на вопросы, понимание и пересказ текста, перевод, математические рассуждения и генерацию кода. Контекстное окно составляет 8192 токена. Разработчики сообщают об усилении возможностей японского языка при сохранении возможностей английской версии Llama 3.1 и приводят оценки на японских и англоязычных тестах. Это базовая версия, а не вариант Instruct; авторы предупреждают, что модель не настроена для надёжного следования человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Llama 3.1 License (llama3.1), её условия применяются при использовании модели.

Llama-3.1-Tulu-3-405B-GGUF — это набор GGUF-квантизаций большой языковой модели Llama-3.1-Tulu-3-405B, опубликованный bartowski. Исходная модель разработана Allen Institute for AI (AI2), а квантизация выполнена с помощью llama.cpp release b4585 и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локальных LLM-приложений через llama.cpp, LM Studio и совместимые проекты. Модель содержит около 405 млрд параметров, работает в текстовой модальности и, согласно карточке, ориентирована на английский язык. Указан датасет RLVR-MATH, однако конкретные характеристики обучения и размер контекста в README не приведены. Доступно множество вариантов квантизации от Q8_0 до IQ2_XS с размером файлов примерно от 431 до 119 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно сохраняют лучшее качество, но требуют больше оперативной или видеопамяти; низкие уровни экономят память ценой снижения качества. Для диалогового использования указан формат промпта с ролями system, user и assistant. Сильной стороной являются очень большой масштаб модели и широкий выбор вариантов для подбора компромисса между качеством и требованиями к памяти. Ограничениями остаются исключительно высокие аппаратные требования даже для наиболее сжатых вариантов, а также потенциальная потеря качества при низкой квантизации. Модель распространяется по лицензии llama3.1; перед использованием необходимо учитывать условия этой лицензии.

LLaMa-3.1-Zeroed-70-30-13B — объединённая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit-community с помощью mergekit. В линейном слиянии объединены LLaMa-3.1-Zeroed-13B с весом 0,7 и LLaMa-3.1-Instruct-Zeroed-13B с весом 0,3. Модель содержит 12,5 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по запросам и инструкциям. Она принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или языки. Лицензия в предоставленных данных не указана. Практическое качество, ограничения по языкам и надёжность вызова инструментов README не характеризует.

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3 — диалоговая языковая модель семейства Llama, опубликованная HFL. Это инструкционная модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. По карточке, она создана на основе объединения трёх моделей: hfl/Llama-3-Chinese-8B-Instruct, hfl/Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. Заявлены китайский и английский языки; поддержка чата указана в метаданных. Репозиторий содержит веса safetensors. Использование регулируется лицензией Apache-2.0 в метаданных; README также требует соблюдать лицензионные условия исходной Meta Llama 3.

Это версия llm-jp/llm-jp-4.1-8b-thinking, преобразованная для запуска через движок onw на Intel NPU. Модель разработана проектом LLM-jp при Национальном институте информатики Японии; в репозитории размещены веса и файлы конфигурации для onw, а сам движок устанавливается отдельно. Архитектура — плотная Llama-подобная авторегрессионная модель примерно на 7,8 млрд параметров с контекстом до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста, в первую очередь на японском языке: она следует инструкциям, рассуждает и поддерживает вызов инструментов через OpenAI-совместимый API. README описывает формат harmony, англоязычное внутреннее рассуждение в режиме thinking и проверенные примеры японских ответов и параллельных вызовов инструментов. Текстовый ввод и текстовый вывод; метаданные также указывают японский и английский языки. Для работы требуется совместимый Intel Core Ultra с NPU и установленный onw; скорость зависит от NPU и объёма памяти. Веса переразбиты для исполнения на NPU: слои используют INT4, выходной слой — INT8; README сообщает о близком совпадении результатов с исходной bf16-моделью на описанных проверках. Это преобразование и квантование без дополнительного обучения. Лицензия — Apache 2.0.

Matter 7B 0.1 — языковая модель семейства Mistral, разработанная 0-hero и дообученная полным fine-tuning на наборе Matter. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат ChatML. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия с ассистентом. В карточке также заявлена поддержка вызова функций, поэтому её можно использовать в сценариях, где ассистент передаёт запросы инструментам. Обучающий набор Matter собран из более чем 35 датасетов и охватывает свыше 6 млрд токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных сведений о проверке вызова функций; применимость к конкретным задачам стоит оценивать отдельно.

Megac4ai-command-r-plus — экспериментальная языковая модель, созданная автором nitky с помощью mergekit: слои CohereForAI/c4ai-command-r-plus чередуются с её же слоями методом passthrough. Модель содержит 160,4 млрд параметров, использует архитектуру CohereForCausalLM и формат safetensors; для запуска применяется библиотека Transformers с необходимыми изменениями. README также указывает на отдельную GGUF-версию и вариант квантования bitsandbytes до 4 бит. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В примере она отвечает на вопрос по японскому диалогу; метаданные перечисляют поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Контекст составляет 8192 токена; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Указанная лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с атрибуцией, но не коммерческое использование.

amd/MiniMax-M2.1-MXFP4 — текстовая causal language model на базе MiniMaxAI/MiniMax-M2.1, подготовленная Advanced Micro Devices, Inc. Модель принимает текст и генерирует текст, предназначена для задач обработки естественного языка и инференса больших языковых моделей. Модель использует архитектуру MiniMaxM2ForCausalLM и поддерживает английский язык. Веса и активации квантизированы в формате OCP MXFP4: веса — статически, активации — динамически. Квантизация выполнена с помощью AMD-Quark версии 0.11 на основе QuixiAI/MiniMax-M2.1-bf16. Для запуска указаны SGLang и vLLM, а целевая аппаратная платформа — AMD Instinct MI300 и MI350/MI355 с ROCm 7.0, PyTorch 2.8.0 и Transformers 4.57.1 под Linux. В README также приведён пример запуска с максимальной длиной контекста 32 768 токенов. На GSM8K модель показала результат 0,9348 против 0,9356 у исходной BF16-версии, сохранив 99,91% исходной точности. Это указывает на небольшую потерю качества при существенном снижении точности представления, однако данных о других бенчмарках, скорости, потреблении памяти и качестве на иных языках или задачах нет. Использование ориентировано на совместимое оборудование AMD и соответствующий программный стек. Лицензия обозначена как modified-MIT; в README указаны модификации и авторские права Advanced Micro Devices, Inc. за 2026 год.

QuantTrio/MiniMax-M2.7-AWQ — AWQ-квантизированная версия языковой модели MiniMax-M2.7, разработанной MiniMax AI. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в задачах диалогового взаимодействия, обработки запросов и других сценариях, поддерживаемых базовой text-generation-моделью. Данные о точной архитектуре, числе параметров, поддерживаемых языках и исходной длине контекста в README не приведены. Квантизация выполнена без калибровочного набора данных с использованием data-free quantization tool. Модель ориентирована на запуск через vLLM и Transformers; в конфигурации сервера указан максимальный контекст 32 768 токенов, а также поддержка tool calling и reasoning parser для MiniMax M2.7. Размер файлов модели составляет около 122 GiB. Для распределённого запуска рекомендуется конфигурация с tensor parallelism на восемь GPU и expert parallelism. Основные преимущества — уменьшенный по сравнению с исходной моделью объём хранения и возможность производительного инференса через vLLM. Ограничения включают потенциальное снижение качества из-за квантизации, отсутствие опубликованных количественных оценок качества и высокие требования к аппаратному обеспечению и версиям программных компонентов: vLLM 0.19.0 или новее, Transformers 5.5.4 или новее и CUDA 12.8 или 13.0. Лицензия указана как modified-MIT; применимые условия следует уточнять по файлу лицензии исходного проекта.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B — языковая модель Cloudyu для генерации текста, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). В README указано, что модель создана с помощью mergekit путём объединения пяти моделей на базе Mistral 7B: Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling, mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, teknium/Mistral-Trismegistus-7B, meta-math/MetaMath-Mistral-7B и openchat/openchat-3.5-1210. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы; README приводит результаты оценивания на ARC и HellaSwag. Для неё опубликованы веса в формате Safetensors, а лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. README также сообщает, что модель была улучшена с помощью DPO в отдельном репозитории cloudyu/Pluto_24B_DPO_200; это описание относится к последующей модели, а не меняет способ происхождения данного чекпойнта.

Модель minjaechoi/nemotron3-nano-30b-a3b-2p03bit-r34 — исследовательский чекпойнт семейства NVIDIA Nemotron-3 Nano, подготовленный на основе nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. В README указано, что средняя точность маршрутизируемых экспертов составляет 2,025 бита, а остальные веса имеют формат BF16; веса хранятся в BF16-тензорах после деквантизации. Модель загружается через Transformers и vLLM. Это языковая модель для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Размер в метаданных указан как 1,9 млрд параметров. Данные о конкретных поддерживаемых естественных языках отсутствуют. Чекпойнт помечен как внутренний исследовательский. Лицензия наследуется от базовой модели; её условия следует проверять в карточке nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Карточка не приводит оценок качества или перечня известных ограничений.

elprofessor67 дообучил мультимодальную модель Qwen3-VL-32B-Instruct с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная модель семейства Qwen3-VL на 32 млрд параметров, которая принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для вопросов по изображениям, распознавания текста на изображениях и анализа визуальных материалов. В метаданных указан английский язык карточки модели, но специальных данных о языковой специализации дообучения нет. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные обучающие данные, результаты оценки качества или ограничения дообученной версии; возможности и качество отдельных задач поэтому следует проверять на целевых данных.