I.1Поиск и навигация по информации

Карточка модели Darth-Coder/my-model3-30b-it 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-iter159 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-iter271 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.

Qwen3-32B-f16-GGUF — размещённая Geoff Munn версия модели Qwen/Qwen3-32B в формате GGUF с весами F16 для запуска через llama.cpp и совместимые приложения. Это плотная языковая модель на 32 млрд параметров, предназначенная для диалога, генерации текста, рассуждений, математики, программирования и многоязычных задач; её также можно подключать к RAG-системам и агентным сценариям. Карточка описывает несколько вариантов квантования семейства и приводит результаты сравнения их качества, но репозиторий обозначен как F16. Указанные в README оценки производительности и качества относятся к конкретным вариантам и настройкам квантования, а не гарантируют такие же результаты для каждого файла. Для запуска нужны совместимое ПО и аппаратные ресурсы, соответствующие размеру 32B модели; вариант Q5_K_HIFI требует специальной сборки llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели OpenIntelligenceNet/Qwen-3.8-27B-Heretic 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.

Qwen3.8-27B-MXFP6 — квантованный вариант мультимодальной модели Qwen3.8 от команды Qwen. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, основанная на архитектуре Qwen3.5 и представленная в формате Transformers с квантизацией Quark MXFP6. Модель принимает текст, изображения и видео и выдаёт текстовые ответы; поддерживает диалог, интерфейс вызова инструментов и настраиваемый режим рассуждений. Модель предназначена для анализа изображений и видео, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многоэтапной работы агентных систем. В README указана длина контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Модель можно запускать через Transformers и совместимые среды, включая vLLM и SGLang. Лицензия — Apache-2.0. Доступная карточка описывает семейство Qwen3.8, но подробности конкретной сборки MXFP6, включая языковую поддержку и ограничения квантизации, не приведены.

nicecurls/gemma-4-12B-it — дообученная instruction-tuned версия Gemma 4 12B Unified, мультимодальной модели Google DeepMind. Она предназначена для диалогов, генерации текста и кода, рассуждений, работы с изображениями, видео и аудио, а также для сценариев с вызовом инструментов. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст. Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration; веса опубликованы в формате safetensors и доступны через Transformers. Для базовой Gemma 4 12B заявлено контекстное окно до 256 тысяч токенов. Семейство поддерживает более 140 языков при обучении и мультиязычные сценарии; распознавание речи и перевод речи в текст поддерживаются для варианта 12B. Модель подходит для локального развертывания на достаточно мощном оборудовании, анализа документов и визуального содержимого, транскрибации речи и агентных рабочих процессов. Лицензия — Apache 2.0. Конкретные ограничения производительности этой производной версии не описаны; как и другие генеративные модели, она может ошибаться в ответах и интерпретации мультимодальных данных.

Gemma 4 26B A4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная инструктивная модель семейства Gemma 4, разработанная Google DeepMind. Это вариант Gemma 4 26B A4B IT с весами, полученными из конвейера обучения с учётом квантования (QAT): веса сохранены в половинной точности, а не в готовом квантованном формате. Репозиторий предназначен для последующей компиляции и исследовательской работы с QAT-чекпойнтами. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она подходит для диалогов, рассуждений, программирования, анализа изображений, распознавания текста в документах и на изображениях, понимания диаграмм и интерфейсов, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. Для варианта 26B A4B README указывает контекст до 256K токенов; семейство поддерживает более 140 языков в обучающих данных. Для Gemma 4 заявлены гибридное внимание с локальными и глобальными слоями и режим рассуждений; вариант 26B A4B относится к MoE-линейке семейства. QAT-чекпойнты призваны снижать требования к памяти при сохранении качества, близкого к bfloat16, однако этот конкретный репозиторий содержит не готовый GGUF или другой формат для прямого развёртывания, а веса для последующей обработки. Лицензия — Apache 2.0. Аудио для этой модели не заявлено: в README оно поддерживается только вариантами E2B, E4B и 12B.

Карточка модели AALange/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели dannyboy1978/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели mbdk0/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели OsGo/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 — языковая модель NVIDIA Corporation для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. Это дообученная версия NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base с гибридной архитектурой Nemotron-Hybrid: основную часть составляют слои Mamba-2 и MLP, дополненные шестью слоями Attention. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и может работать в режиме с рассуждениями или без них; системный промпт и бюджет токенов позволяют управлять глубиной рассуждений. Модель предназначена для чат-ботов, RAG-систем, AI-агентов, программирования и общих задач по инструкциям. README заявляет поддержку английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, японского, корейского, португальского, русского и китайского; в метаданных карточки перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Разработчик сообщает о готовности к коммерческому использованию; лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует сверить с файлами лицензии репозитория. Модель оптимизирована для GPU NVIDIA; в vLLM неверный тип кэша Mamba-SSM может снизить точность, а генерация с рассуждениями требует большего числа выходных токенов.

shatu/Qwen3.5-27B — публикация Шашанка, содержащая веса и конфигурацию Qwen3.5-27B в формате Transformers. По README, веса идентичны Qwen/Qwen3.5-27B, а изменённый шаблон чата сохраняет промежуточные рассуждения между ходами диалога. Это мультимодальная причинная языковая модель с визуальным энкодером: плотная архитектура Qwen3.5 объединяет Gated Delta Networks и разреженные блоки внимания. В модели 27 млрд параметров и 64 слоя; нативный контекст — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений, рассуждений, программирования и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает 201 язык и диалект согласно README. Репозиторий использует safetensors и совместим с Transformers и рядом движков инференса. Лицензия — Apache-2.0. Это изменённая публикация существующих весов, а не новое обучение; качество и поведение шаблона зависят от используемого движка и его совместимости с Qwen3.5.

NVIDIA Qwen3.8-2.4T-A95B-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Alibaba Qwen3.8-2.4T-A95B, подготовленная с помощью NVIDIA Model Optimizer. Модель предназначена для генерации текста, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также длительных агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текстовые строки и формирует текстовые ответы, включая естественный язык, код, вызовы инструментов и структурированные данные в зависимости от конфигурации приложения. Модель использует архитектуру Transformers с гибридным механизмом внимания и блоками Mixture-of-Experts. Общее количество параметров составляет 2,4 трлн, из них активируется 95 млрд. Поддерживается контекст длиной до 1 млн токенов. Версия NVFP4 применяет 4-битное квантование весов и активаций линейных операторов в трансформерных блоках, что снижает требования к памяти по сравнению с 16-битным представлением. Предусмотрен запуск через vLLM и SGLang на GPU NVIDIA Blackwell; предпочтительная операционная система — Linux. Сильные стороны модели — большой контекст, масштабная MoE-архитектура, возможности в программировании, научном рассуждении, следовании инструкциям, извлечении информации из длинных контекстов и агентном использовании инструментов. Язык обучения и полный состав обучающих данных не раскрыты, а приведённые сведения об оценивании относятся преимущественно к текстовым задачам. Модель оптимизирована для систем с GPU NVIDIA, поэтому её применение на CPU или неподдерживаемом оборудовании может быть ограничено. Использование разрешено в коммерческих и некоммерческих целях на условиях NVIDIA Open Model Agreement; исходная модель разработана Alibaba, а не NVIDIA.

AIArchiveInfo/Seed-OSS-36B-Instruct — побитовая архивная копия модели Seed-OSS-36B-Instruct, разработанной командой ByteDance Seed. Согласно карточке, веса скопированы без обучения и изменений; модель предназначена для диалогов, рассуждений, задач общего назначения и сценариев с использованием инструментов. Это плотная причинная языковая модель семейства Seed-OSS с архитектурой RoPE, GQA, RMSNorm и SwiGLU. В метаданных указано 31,7 млрд параметров и контекст до 524 288 токенов; README округляет размер семейства до 36 млрд. Модель оптимизирована для международного применения, поддерживает управление бюджетом рассуждений и рассчитана на длинный контекст. Лицензия — Apache-2.0.

aifeifei798/gemma-4-E2B-Queen-it-qat-q4_0-unquantized — производная инструктивная модель семейства Gemma 4 на базе google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized. В карточке описана архитектура Gemma 4 с плотной моделью и гибридным вниманием: локальные окна чередуются с глобальным вниманием. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и мультимодального анализа; контекст Gemma 4 E2B составляет до 128 тысяч токенов. Модель принимает текст и изображения, а семейство Gemma 4 также описано как способное анализировать видео и аудио; однако карточка не подтверждает аудиовозможности именно этой производной сборки. Поддерживаются более 35 языков, а предварительное обучение проводилось более чем на 140 языках. Лицензия — Apache-2.0. Возможны фактические ошибки, трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами; ответы могут отражать смещения и пробелы обучающих данных.

prithivMLmods/Qwen3.5-9B-MTP-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-9B, разработанной командой Alibaba Qwen и основанной на Qwen/Qwen3.5-9B. Модель содержит около 9 млрд параметров, использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet и Gated Attention, поддерживает контекст до 262 тысяч токенов с возможностью расширения свыше 1 млн токенов посредством RoPE scaling и словарь размером 248 тысяч токенов. Заявлена поддержка 201 языка и раннее объединение текстовых, графических и видеоданных для единого мультимодального понимания. Модель предназначена для генерации текста, мультимодального диалога, анализа изображений и видео, OCR, ответов на вопросы по визуальному содержимому, разбора документов и PDF, разработки программного обеспечения, frontend-разработки, многоязычных чат-ботов и агентских сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает переключаемый режим рассуждений и Multi-Token Prediction (MTP): дополнительные выходные головы прогнозируют несколько будущих токенов за один проход, что может ускорять инференс и спекулятивное декодирование без отдельной draft-модели. Доступны варианты от BF16/F16 до квантований Q2_K–Q8_0, а также отдельные мультимодальные проекционные файлы. Сильными сторонами заявлены большой контекст, мультимодальность, широкий языковой охват, поддержка tool calling и возможность локального запуска через llama.cpp и Ollama, а также развёртывания через vLLM и SGLang. Для BF16 требуется около 18 ГБ видеопамяти, для 4-битных вариантов — около 5 ГБ; качество и требования к ресурсам зависят от выбранного квантования. README не приводит подробностей об ограничениях, систематических рисках или фактической совместимости всех вариантов с указанными средами. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели biohomunculus/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

Seed-OSS-36B-Instruct — открытая языковая модель команды ByteDance Seed для диалогов, рассуждений, длинного контекста и агентных сценариев. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Seed-OSS и классом SeedOssForCausalLM; в метаданных указано 31,7 млрд параметров, а карточка описывает семейство как 36B. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 524 288 токенов и ориентирована на международное использование. Модель предназначена для ответов на вопросы, сложных рассуждений, программирования и задач с использованием инструментов. Можно задавать бюджет рассуждения: настройка длины позволяет регулировать глубину анализа и расход вычислений. Для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers; README также описывает использование с vLLM. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка сообщает о сильных результатах на ряде популярных открытых бенчмарков, но не приводит в доступном тексте подробные результаты. Качество зависит от задачи и настройки бюджета рассуждения; для сложных запросов увеличение бюджета может улучшать результат, а на простых задачах эффект может колебаться.

Карточка модели falloutxvats/Aero-Qwen3-32B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-32B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-32B — плотная причинно-следственная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалога, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с внешними инструментами. В одной модели можно переключаться между режимом рассуждений для сложных задач и обычным режимом ответа. Модель содержит 29,7 млрд параметров по метаданным каталога; в README указано 32,8 млрд параметров, включая 31,2 млрд без эмбеддингов. Архитектура — Qwen3ForCausalLM, для запуска поддерживается Transformers. Нативный контекст составляет 40 960 токенов по метаданным каталога; README указывает 32 768 токенов нативно и возможность расширения до 131 072 с YaRN. Семейство поддерживает более 100 языков и диалектов. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для многошагового диалога и сценариев с вызовом инструментов, а также для математических и логических рассуждений, творческого письма и программирования. Карточка заявляет сильные способности к следованию инструкциям и многоязычным задачам; качество конкретных ответов зависит от запроса и развертывания. В README не приведены конкретные ограничения или оговорки по безопасности.

mattbucci/gemma-4-12B-AWQ — 4-битная AWQ-Marlin-квантизированная версия модели google/gemma-4-12B-it, подготовленная mattbucci. Это унифицированная безэнкодерная модель Gemma 4 с архитектурой Gemma4UnifiedForConditionalGeneration. Она поддерживает работу с текстом, рассуждениями, инструментами, изображениями и аудио; заявленный нативный контекст составляет около 262 тысяч токенов. Модель использует attention с global-MQA и сочетание скользящего и полного внимания в пропорции 5:1. Квантизация выполнена в формате int4 W4A16 с размером группы 128. Линейные слои текстового декодера переведены в AWQ int4, тогда как эмбеддеры изображений и аудио, нормализации и связанная с эмбеддингами матрица lm_head сохранены в BF16 для поддержки мультимодальных возможностей. Согласно README, модель демонстрирует результаты 80% на MMLU, 95% на HumanEval, 100% на тесте Needle@long-ctx и 100% на тесте использования инструментов до контекста 256K; также заявлена работоспособность с изображениями и качественное рассуждение. Веса занимают около 5,4 ГБ на ранг при использовании int4. Модель предназначена для ресурсоэффективного инференса задач генерации и понимания текста, программирования, длинноконтекстного анализа, вызова инструментов, а также обработки изображений и аудио. Для запуска через SGLang требуются back-port-патчи 042–048 из указанного репозитория; на GPU Ampere рекомендуется использовать attention-backend triton и отключить CUDA Graph. Ограничения включают зависимость от специальной версии архитектуры и дополнительных патчей серверного ПО. Модель распространяется на условиях Gemma Terms of Use и является производной от google/gemma-4-12B-it.

Это производная мультимодальная модель семейства Gemma 4 E4B, представленная пользователем aifeifei798 на базе Google Gemma 4 E4B. В карточке указано, что Gemma 4 разработана Google DeepMind; данная версия предназначена для диалога и генеративных сценариев с текстом и изображениями, а семейство поддерживает также видео и аудио на отдельных размерах. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration с гибридным вниманием: локальные окна чередуются с глобальными слоями. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, генерации и исправления кода, извлечения сведений из изображений и документов, распознавания текста на изображениях, понимания диаграмм и интерфейсов, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. В README для E4B указано контекстное окно до 128K токенов и поддержка более 35 языков на уровне семейства. Указанные в карточке возможности видео и аудио относятся к семейству, но конкретно для этой версии их поддержка не подтверждена. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятости данных, трудностях с языковыми нюансами и сложными открытыми задачами.

MiMo-V2.6-Pro-RL — флагманская модель серии MiMo-V2.6 от Xiaomi, обученная с помощью масштабного обучения с подкреплением и последующей дистилляции на основе траекторий учителей и самой модели. Это разреженная MoE-модель с 1,02 трлн параметров, из которых активируются 42 млрд; в метаданных репозитория указано 27,7 млрд параметров. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио, а контекстное окно составляет до 1 млн токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, агентных сценариев с вызовом инструментов, программирования и анализа мультимодальных данных. В обучении смешивались задачи кодирования, работы агентов, визуальные задачи и кибербезопасность; групповая оценка траекторий направляет модель к более качественным решениям. Архитектура включает MiMo ViT для изображений, аудиокодировщик и пятислойный спекулятивный декодер. Карточка приводит результаты на отдельных бенчмарках, но не гарантирует качество для конкретных задач. Для работы с длинным контекстом и мультимодальными входами требуются ресурсы для крупной модели; опубликованный репозиторий содержит веса в формате safetensors FP8. Лицензия — MIT.

Qwen3.5-4B-MTP-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-4B, разработанной командой Qwen компании Alibaba. Модель предназначена для локального и серверного инференса, включая агентские сценарии с вызовом инструментов, генерацию кода, OCR, разбор документов и визуальные вопросы и ответы. Она поддерживает работу с текстом, изображениями и видео. Модель содержит около 4 млрд параметров и использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet и Gated Attention. Заявлено контекстное окно 262 тыс. токенов с возможностью расширения более чем до 1 млн токенов, словарь из 248 тыс. токенов и поддержка 201 языка. Формат MTP интегрирует multi-token prediction для ускорения спекулятивного декодирования без отдельной draft-модели. Доступны варианты от BF16/F16 до квантованных Q2_K–Q8_0; размер наиболее компактных файлов начинается примерно от 1,96 ГБ. Сильные стороны модели — компактный размер, мультимодальность, длинный контекст и возможность запуска на потребительском оборудовании; для 4-битной квантизации заявлено около 3 ГБ видеопамяти. Ограничения включают возможное снижение качества при агрессивной квантизации и то, что заявленные показатели производительности приведены в README без независимой проверки. Распространение модели указано по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели luganoquants/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

unsloth/gemma-4-12b — мультимодальная версия Gemma 4 12B, подготовленная Unsloth на базе google/gemma-4-12B. Это плотная модель семейства Gemma 4 с архитектурой Gemma4UnifiedForConditionalGeneration, предназначенная для обработки изображений и текста и генерации текстовых ответов. В карточке указаны гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, поддержка контекста до 256K токенов для Gemma 4 12B, а также возможности понимания изображений и видео, распознавания текста на изображениях, работы с кодом и вызова инструментов. Модель подходит для диалогов, анализа документов и графиков, распознавания объектов, чтения экранов интерфейсов, генерации и исправления кода, а также для агентных сценариев со структурированным вызовом инструментов. Семейство Gemma 4 поддерживает более 35 языков «из коробки»; README также указывает аудиовозможности для 12B, включая распознавание речи и перевод речи в текст. Формат файлов этого репозитория — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных; модель может ошибаться в фактах, испытывать трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами, а также воспроизводить смещения данных. README описывает возможности семейства Gemma 4 в целом, поэтому отдельные заявления о сценариях следует сверять с поведением именно этого чекпойнта.

Google DeepMind Gemma 4 26B A4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma 4, связанная с базовой моделью google/gemma-4-26B-A4B-it. Это контрольная точка QAT: веса извлечены из конвейера обучения с учётом квантования, но сами хранятся в формате safetensors; вариант предназначен для последующей компиляции и исследований. Лицензия — Apache 2.0. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Она подходит для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания текста на изображениях и вызова инструментов. Для варианта 26B A4B в карточке семейства заявлено контекстное окно до 256K токенов; аудиовозможности относятся только к меньшим моделям семейства. QAT-обучение нацелено на сохранение качества, близкого к bfloat16, при снижении требований к памяти в соответствующих вариантах квантованных контрольных точек. Этот репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому сам по себе не является готовым GGUF или мобильным квантованным вариантом. Карточка описывает возможности семейства в целом; отдельные показатели качества для этого чекпойнта не приведены.

unsloth/gemma-4-E4B-it — мультимодальная инструкция-следующая модель от Unsloth на базе Google Gemma 4 E4B Instruct. Она предназначена для диалога, рассуждений, программирования и анализа изображений, а для варианта E4B также заявлена обработка аудио. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает вызов инструментов и длинный контекст до 128 тыс. токенов. В основе — плотная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с чередованием локального оконного и глобального внимания. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, понимания графиков и интерфейсов, генерации и исправления кода, суммаризации и разговорных помощников. В карточке семейства заявлена поддержка более 35 языков, однако точный перечень для этой копии не приведён. Ответы могут содержать фактические ошибки, а качество зависит от обучающих данных, формулировки запроса и сложности задачи. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.

tencent/Hy3-FP8 — FP8-квантизированная версия Hy3, большой языковой модели с архитектурой Mixture-of-Experts, разработанной командой Tencent Hy. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, агентских сценариев, офисных задач, финансового моделирования, frontend-разработки и создания игр. Она также ориентирована на работу с инструментами, структурированными форматами вывода и многошаговыми диалогами. Hy3 содержит 295 млрд параметров, из которых 21 млрд активируются при обработке запроса; дополнительно предусмотрен MTP-слой на 3,8 млрд параметров. Архитектура включает 80 основных слоёв и один MTP-слой, 192 эксперта с активацией 8 экспертов, GQA-внимание с 64 attention heads и 8 KV heads, hidden size 4096 и контекст длиной до 256K токенов. Модель демонстрирует сильные стороны в рассуждениях, длинном контексте, вызове инструментов, удержании сложных инструкций и снижении галлюцинаций, однако README не указывает поддерживаемые языки и не приводит подробностей о специфике FP8-реализации. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.