I.1Поиск и навигация по информации

Yi-9B — базовая большая языковая модель, разработанная 01.AI и обученная с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer, совместимая с архитектурой и инструментами экосистемы Llama, но не использующая веса Llama. Модель содержит 8,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, понимания языка, рассуждений на здравый смысл и чтения с пониманием. Серия Yi ориентирована прежде всего на английский и китайский языки; базовую модель можно использовать для продолжения текста и адаптировать под прикладные задачи. В репозитории представлены веса Safetensors, а лицензия — Apache 2.0. Результаты серии в карточке приведены для других вариантов Yi и не гарантируют аналогичных показателей именно для Yi-9B.

Gemma 4 26B A4B IT — мультимодальная инструктивно дообученная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 26B A4B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration с поддержкой зрения и диалогового режима. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; варианты Gemma 4 этого размера рассчитаны на контекст до 256 тысяч токенов. Семейство поддерживает более 140 языков по данным карточки, а также включает механизмы рассуждения, вызова функций и гибридное внимание с локальными и глобальными слоями. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и исправления кода, рассуждений, суммаризации, ответов по изображениям и документам, OCR, анализа диаграмм, скриншотов и пользовательских интерфейсов, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. Лицензия Apache 2.0. Указанная в карточке поддержка изображений не означает, что именно эта версия умеет обрабатывать видео или аудио: README относит аудиовход к вариантам E2B, E4B и 12B, а метаданные отмечают для этой модели только зрение.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter175 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter31 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Qwen3.8-27B — плотная мультимодальная модель семейства Qwen от команды Qwen. Это постобученная причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров и построенная на архитектурной основе Qwen3.5. Репозиторий включает веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers; модель также совместима с vLLM, SGLang и другими средами инференса. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговых агентных сценариев. Она принимает текст, изображения и видео и умеет разбирать документы, диаграммы и длительные видеоматериалы. Режим рассуждения включён по умолчанию, его можно отключить для отдельного запроса, а глубину настраивать параметром reasoning_effort. Контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN-блоки; предусмотрено обучение с Multi-Token Prediction. В карточке заявлены улучшения планирования и выполнения задач с учётом обратной связи среды, однако приведённые описания бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Модель ориентирована на применение и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели TOTORONG/Bethesda_John5 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B — плотная мультимодальная модель семейства Qwen от команды Qwen. Это постобученная причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров и построенная на архитектурной основе Qwen3.5. Репозиторий включает веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers; модель также совместима с vLLM, SGLang и другими средами инференса. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговых агентных сценариев. Она принимает текст, изображения и видео и умеет разбирать документы, диаграммы и длительные видеоматериалы. Режим рассуждения включён по умолчанию, его можно отключить для отдельного запроса, а глубину настраивать параметром reasoning_effort. Контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN-блоки; предусмотрено обучение с Multi-Token Prediction. В карточке заявлены улучшения планирования и выполнения задач с учётом обратной связи среды, однако приведённые описания бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Модель ориентирована на применение и распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-V2.5-1210 — обновлённая версия языковой модели DeepSeek-V2.5, разработанная DeepSeek. Это плотная авторегрессионная модель семейства DeepSeek-V2 для генерации текста и диалогов; она поддерживает интерфейс вызова инструментов. Версия 1210 улучшает результаты на тестах по математике и программированию, а также качество письма и рассуждений по внутренним тестам разработчика. В README также отмечены сценарии загрузки файлов и суммаризации веб-страниц. Модель подходит для диалоговых приложений, решения математических задач, помощи с кодом, подготовки текстов, рассуждений и суммаризации. Она поддерживает контекст до 163 840 токенов; объём параметров в метаданных указан как 18,1 млрд. Для запуска BF16 в README требуется конфигурация из восьми GPU по 80 ГБ. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma4 Unified, дообученная для следования инструкциям. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает диалоги, рассуждения, программирование и вызов инструментов. Модель подходит для локального развёртывания на потребительских устройствах и для задач с длинным контекстом до 256 тыс. токенов. Модель может анализировать изображения и документы, распознавать текст и рукописный ввод, разбирать диаграммы и интерфейсы, а также анализировать видео по кадрам. Для аудио доступны распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков в обучении, а карточка сообщает о мультиязычных возможностях; точный список языков для этой версии не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может допускать фактические ошибки; результаты распознавания, перевода и анализа следует проверять. Для видеовхода анализ выполняется по последовательностям кадров.

Gemma 4 31B IT — мультимодальная инструкционно-настроенная модель Google DeepMind на плотной архитектуре Gemma 4, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает анализ изображений, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов. Семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, однако для этой карточки отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа диаграмм и интерфейсов, а также для создания и редактирования текста и кода. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными и глобальными слоями, рассчитанное на работу с длинным контекстом. Аудиовход в README указан только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его не следует приписывать версии 31B. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели ark4004/gemma-4-31B-it-jh на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-31B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 31B IT — мультимодальная инструкционно-настроенная модель Google DeepMind на плотной архитектуре Gemma 4, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает анализ изображений, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов. Семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, однако для этой карточки отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа диаграмм и интерфейсов, а также для создания и редактирования текста и кода. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными и глобальными слоями, рассчитанное на работу с длинным контекстом. Аудиовход в README указан только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его не следует приписывать версии 31B. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Juan663/gemma-4-E4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-beb392d1-cbb5-4f3b-b213-f71fba43b481 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter191 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter239 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter287 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter303 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter335 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter351 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter383 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter63 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter95 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

impacte/Qwen3.8-27B-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной для запуска через llama.cpp. Квантизацию выполнил bartowski, а репозиторий и готовые конфигурации запуска предоставлены impacte.tech. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Это плотная модель с 27,78 млрд параметров, в которой активны все параметры каждого токена. Архитектура Qwen3.5 сочетает 48 слоёв линейного внимания и 16 слоёв полного внимания, включает 64 слоя, скрытый размер 5120, 24 attention heads и 4 KV heads. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает рассуждения с блоками thinking и response, а также вызов инструментов в формате XML. Доступны две версии. Мультимодальная Q4_K_M размером около 17,77 ГБ работает с текстом, изображениями и видео и поставляется вместе с мультимодальным проектором. Текстовая IQ4_XS размером около 14,7 ГБ предназначена для чата, программирования, RAG и вызова инструментов, но не поддерживает изображения и видео. Квантизация уменьшает требования к памяти, однако для запуска рекомендуются GPU с 24 ГБ и более видеопамяти, не менее 64 ГБ оперативной памяти и современная сборка llama.cpp. Для использования полного контекста 256K требуется значительный объём системной RAM, поскольку KV-кэш может храниться вне видеопамяти.

dots3-note Preview — предварительная открытая мультимодальная модель семейства dots3. В README она описана как Mixture-of-Experts с 280 млрд параметров всего и 16 млрд активируемых параметров; метаданные каталога классифицируют её как плотную модель на 15,4 млрд параметров, поэтому сведения о размере и типе архитектуры расходятся между источниками. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет до 512 тыс. токенов по README и 524 288 токенов по метаданным. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, общих знаний, математических и логических рассуждений, генерации кода, использования инструментов и многошаговых агентных сценариев. Она также рассчитана на понимание изображений, документов, диаграмм, аудио и видео, а также на обработку длинных контекстов. В README dots3-note Preview названа наиболее лёгкой моделью семейства с компромиссом между возможностями, задержкой и стоимостью инференса. Модель разработана командой dots3. Для запуска указаны Transformers, SGLang и vLLM; README рекомендует FP8-чекпойнт для развёртывания на узле с восемью GPU. Лицензия — Apache-2.0. Это предварительная версия; заявленные возможности и несоответствие сведений об архитектуре и размере следует учитывать при выборе и развёртывании.

Карточка модели sagnikdas-ml/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой RedHatAI/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma4 Unified, дообученная для следования инструкциям. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает диалоги, рассуждения, программирование и вызов инструментов. Модель подходит для локального развёртывания на потребительских устройствах и для задач с длинным контекстом до 256 тыс. токенов. Модель может анализировать изображения и документы, распознавать текст и рукописный ввод, разбирать диаграммы и интерфейсы, а также анализировать видео по кадрам. Для аудио доступны распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков в обучении, а карточка сообщает о мультиязычных возможностях; точный список языков для этой версии не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может допускать фактические ошибки; результаты распознавания, перевода и анализа следует проверять. Для видеовхода анализ выполняется по последовательностям кадров.

unsloth/gemma-4-31B-it — это инструкционно настроенная мультимодальная модель семейства Gemma 4, представленная Unsloth на базе google/gemma-4-31B-it. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, агентных сценариев и анализа изображений. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В основе лежит плотная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с чередованием локального скользящего и глобального внимания. Для версии 31B заявлено контекстное окно до 256 тысяч токенов. Семейство поддерживает более 35 языков, но основной язык именно этой модели отдельно не выделен. Заявленные сценарии работы с изображениями включают OCR, извлечение данных из документов, понимание диаграмм и интерфейсов, распознавание объектов и анализ видеокадров; аудиовозможности относятся только к моделям E2B и E4B. Модель подходит для составления ответов по изображениям и документам, суммаризации, генерации и исправления кода, а также построения диалоговых и агентных приложений. Ответы могут содержать фактические ошибки; качество зависит от формулировки запроса и обучающих данных, а тонкие языковые нюансы могут быть сложны для модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели katiyardinesh/gemma-4-31B-it-custom на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-31B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 31B IT — мультимодальная инструкционно-настроенная модель Google DeepMind на плотной архитектуре Gemma 4, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; поддерживает анализ изображений, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Для этой версии заявлено контекстное окно до 256 тыс. токенов. Семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, однако для этой карточки отдельный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа диаграмм и интерфейсов, а также для создания и редактирования текста и кода. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными и глобальными слоями, рассчитанное на работу с длинным контекстом. Аудиовход в README указан только для вариантов E2B, E4B и 12B, поэтому его не следует приписывать версии 31B. Лицензия — Apache 2.0.

InternLM2-Chat-20B-SFT — разговорная языковая модель команды InternLM, дообученная методом supervised fine-tuning на базе InternLM2-Base-20B. Она содержит 19,3 млрд параметров и предназначена для диалогов, выполнения инструкций, рассуждений, решения математических задач, программирования, творческого письма и работы с инструментами; в сценариях с подключённым интерпретатором кода поддерживает анализ данных. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст до 32 768 токенов; в README заявлена поддержка контекста до 200 тысяч токенов при использовании LMDeploy. Модель ориентирована на практическое применение и также выпущена для изучения влияния RLHF: версия InternLM2-Chat-20B проходит дополнительное Online RLHF-обучение поверх этой SFT-версии. Для развёртывания описана поддержка Transformers, LMDeploy и vLLM. README предупреждает, что ответы могут содержать предвзятость, дискриминационные или иные вредоносные материалы. В метаданных лицензия обозначена как other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

Kirim-V2 — многоязычная языковая модель общего назначения от Kirim-ai для диалогов, рассуждений и генерации текста. README описывает трансформерную архитектуру со смесью экспертов и разреженной активацией: в версии указаны 26 млрд параметров, из которых около 18 млрд активны при выводе. Метаданные каталога указывают 19,5 млрд параметров; это расхождение не позволяет однозначно установить размер модели. Модель использует библиотеку Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, многошагового анализа, написания и отладки кода, подготовки документации и творческих текстов. README также заявляет интеграцию веб-поиска и вызова внешних инструментов; для веб-поиска нужна соответствующая настройка API. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, китайского, японского, корейского и русского языков. Модель может выдавать правдоподобную, но неверную информацию; результат зависит от формулировки запроса и сложности задачи. Она не настроена специально для задач, критичных к безопасности, поэтому важные сведения следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA, обученная с нуля для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. В карточке модели указана гибридная архитектура Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 слоёв внимания. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых активируются 3,5 млрд; в метаданных репозитория указано 1,9 млрд параметров. Конфигурация Hugging Face задаёт контекст 262 144 токена, а README заявляет поддержку контекста до 1 млн токенов. Модель предназначена для чат-ботов, AI-агентов, RAG-систем и других приложений, которым нужны ответы на вопросы, следование инструкциям, рассуждения, помощь с программированием и вызов инструментов. Режим генерации рассуждений настраивается шаблоном чата; по данным README, его отключение может немного снизить точность на сложных запросах. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README модель названа готовой к коммерческому использованию, однако метаданные указывают лицензию «other» и не приводят её условия; перед внедрением следует проверить лицензию в репозитории. Карточка также отмечает улучшение с использованием Qwen, но не уточняет идентификатор базовой модели.

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалогов, следования инструкциям и задач с рассуждением. Она генерирует текстовый ответ и позволяет управлять режимом и бюджетом рассуждения. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает Mamba-2 и MLP-блоки с четырьмя слоями Attention; заявленная длина контекста — до 128 тыс. токенов. Модель рассчитана на чат-боты, RAG-системы и агентные приложения, а также на программирование и типовые задачи по инструкциям. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; в README также перечислены русский, корейский, португальский и китайский. Она принимает и выдаёт текст. В карточке указана коммерческая применимость, но метаданные обозначают лицензию как other, поэтому точные условия следует проверять в файлах лицензии репозитория. Для корректного вывода при запуске через vLLM README рекомендует тип кэша Mamba SSM float32; без него качество может снижаться.