I.1Поиск и навигация по информации

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-w4a4 — квантизированная версия открытой модели Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Модель предназначена для агентных и многошаговых сценариев, задач, требующих рассуждений, корпоративных приложений и многоязычного диалога. Она принимает текстовые и графические входы, а генерирует текст, поэтому может использоваться для общения, анализа изображений, обработки документов и работы с инструментами. Модель содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего; в карточке она описана как MoE-модель с поддержкой vision-входов. Контекстное окно составляет до 128K входных токенов. Заявлена поддержка языков, включая английский, русский, китайский, японский, арабский, немецкий, французский, испанский и ряд других. Вариант W4A4 использует 4-битное квантование весов и активаций экспертов MoE, при этом внимание и KV-кэш сохраняются в полной точности; применяется Quantization-Aware Distillation для снижения потерь качества. Главное преимущество варианта W4A4 — меньшие требования к памяти, более высокая скорость и меньшая задержка при сопоставимом с другими вариантами качестве. Для запуска указаны ориентиры от одной GPU NVIDIA B200 или двух H100, а для vLLM требуется версия не ниже 0.25.0 и дополнительная библиотека cohere_melody. Ограничения включают высокие аппаратные требования и необходимость совместимого программного стека. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Granite-4.1-8B (FP8) — это FP8-версия 8-миллиардной инструкционной языковой модели Granite-4.1, разработанной командой Granite компании IBM. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и использования в качестве основы AI-ассистентов и LLM-агентов, включая корпоративные сценарии. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, Retrieval Augmented Generation, программирование, вызовы функций, многоязычный диалог и Fill-In-the-Middle для кода. Базовая модель построена на decoder-only dense Transformer с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными embeddings. Для 8B-варианта указаны 40 слоёв, размер embedding 4096, 32 attention heads, 8 KV heads и контекст до 131072 токенов. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. FP8-квантизация ориентирована на более эффективное развёртывание при сохранении совместимости с инструментами text generation. Сильные стороны модели — улучшенные instruction following, tool calling, чат-возможности, генерация и объяснение кода, математическое рассуждение и поддержка длинного контекста. Ограничения включают возможное снижение качества на языках, отличных от английского, а также риск неточных, предвзятых или небезопасных ответов; IBM рекомендует проводить собственное тестирование безопасности и настройки под конкретные задачи. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели alekshandru/gemma-4-12B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и относящаяся к семейству Gemma 4. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; для аудио предусмотрены распознавание речи и перевод речи в текст. Единая архитектура позволяет обрабатывать аудио и изображения без отдельных энкодеров, что подходит для локального запуска на потребительских устройствах. Модель имеет плотную архитектуру и гибридное внимание, сочетающее локальные скользящие окна с глобальным вниманием; заявленное окно контекста для версии 12B — до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, вызова инструментов, а также понимания изображений, видео и аудио. Среди визуальных сценариев — извлечение текста из документов, OCR, разбор PDF, диаграмм и экранных интерфейсов; для аудио доступны транскрипция и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков в обычном использовании и обучалось на более чем 140 языках, но README не перечисляет конкретные языки этой версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может давать ошибочные ответы; README также указывает, что приведённые сценарии использования не являются исчерпывающими.

Карточка модели Openintelligent123/gemma-4-12B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и относящаяся к семейству Gemma 4. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; для аудио предусмотрены распознавание речи и перевод речи в текст. Единая архитектура позволяет обрабатывать аудио и изображения без отдельных энкодеров, что подходит для локального запуска на потребительских устройствах. Модель имеет плотную архитектуру и гибридное внимание, сочетающее локальные скользящие окна с глобальным вниманием; заявленное окно контекста для версии 12B — до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, вызова инструментов, а также понимания изображений, видео и аудио. Среди визуальных сценариев — извлечение текста из документов, OCR, разбор PDF, диаграмм и экранных интерфейсов; для аудио доступны транскрипция и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков в обычном использовании и обучалось на более чем 140 языках, но README не перечисляет конкретные языки этой версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может давать ошибочные ответы; README также указывает, что приведённые сценарии использования не являются исчерпывающими.

Gemma 4 12B Unified — мультимодальная плотная модель семейства Gemma 4, разработанная Google DeepMind и распространяемая под лицензией Apache 2.0. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а генерирует текст; унифицированная архитектура обрабатывает аудио и визуальные данные без отдельных энкодеров. Модель предназначена для локального запуска на потребительских устройствах, а также для серверов и рабочих станций. Модель подходит для диалога, генерации и анализа текста, программирования, рассуждений и сценариев с вызовом инструментов. Она может разбирать документы и PDF, распознавать текст и объекты на изображениях, понимать интерфейсы и диаграммы, анализировать видеокадры, распознавать речь и переводить речь в текст на другом языке. Для семейства заявлена поддержка контекста до 256 тыс. токенов и многоязычность; карточка указывает обучение более чем на 140 языках. Ограничения конкретной версии в предоставленных материалах подробно не описаны.

Google DeepMind разработала Gemma 4 12B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальную инструкционную модель с плотной архитектурой Gemma4UnifiedForConditionalGeneration, полученную на основе google/gemma-4-12B-it с применением обучения с учётом квантования (QAT). Несмотря на обозначение Q4_0, в этом варианте используются веса половинной точности, извлечённые из QAT-конвейера; он предназначен для последующей компиляции и исследовательской работы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель принимает текст и изображения, а также аудио и видеокадры; генерирует текст. Она подходит для диалога, рассуждений, анализа документов и изображений, распознавания речи, работы с видео, написания и исправления кода и вызова инструментов. Вариант 12B поддерживает контекст до 256 тысяч токенов; семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, а карточка заявляет поддержку более 35 языков для мультимодальных задач. Среди заявленных возможностей — понимание документов и PDF, OCR, распознавание рукописного текста, анализ диаграмм и интерфейсов, а также распознавание речи и перевод аудио в текст. Это открытая модель с лицензией Apache 2.0. Указанные в карточке возможности относятся к семейству Gemma 4; отдельные показатели качества для данного чекпойнта не приведены.

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — крупная языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen. Это причинная MoE-модель с 235 млрд параметров всего и 22 млрд активируемых параметров; в архитектуре 94 слоя и 128 экспертов, из которых для обработки активируются 8. Модель работает в режиме без пошагового рассуждения и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель подходит для следования инструкциям, логических рассуждений, понимания текста, математики, науки, программирования и вызова инструментов. Она рассчитана на многоязычные сценарии и заявляет улучшенный охват редких знаний на разных языках. Нативное контекстное окно составляет 262 144 токена; README описывает расширение до примерно 1,01 млн токенов с использованием Dual Chunk Attention и MInference. К сильным сторонам относятся широкие общие возможности, работа с длинными документами и поддержка интерфейса вызова инструментов. Контекст около миллиона токенов требует специальной настройки и примерно 1000 ГБ суммарной памяти GPU, поэтому такое развертывание предъявляет очень высокие аппаратные требования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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 ArchiveStudio/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, настроенная для следования инструкциям. Она построена на плотной унифицированной архитектуре Gemma4Unified и принимает текст, изображения, видео и аудио, выдавая текст. Модель поддерживает анализ изображений и видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст, а также генерацию текста и кода, рассуждения и вызов инструментов. Модель рассчитана на локальный запуск на потребительских устройствах и сценарии с длинным контекстом; для семейства заявлено до 256 тысяч токенов у версии 12B. Gemma 4 поддерживает более 35 языков непосредственно и обучалась на данных более чем 140 языков. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Gemma 4 в целом, поэтому отдельные характеристики и возможности конкретной версии могут зависеть от реализации и настроек.

Карточка модели belltechsoft/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, настроенная для следования инструкциям. Она построена на плотной унифицированной архитектуре Gemma4Unified и принимает текст, изображения, видео и аудио, выдавая текст. Модель поддерживает анализ изображений и видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст, а также генерацию текста и кода, рассуждения и вызов инструментов. Модель рассчитана на локальный запуск на потребительских устройствах и сценарии с длинным контекстом; для семейства заявлено до 256 тысяч токенов у версии 12B. Gemma 4 поддерживает более 35 языков непосредственно и обучалась на данных более чем 140 языков. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Gemma 4 в целом, поэтому отдельные характеристики и возможности конкретной версии могут зависеть от реализации и настроек.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter15 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 bill861/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, настроенная для следования инструкциям. Она построена на плотной унифицированной архитектуре Gemma4Unified и принимает текст, изображения, видео и аудио, выдавая текст. Модель поддерживает анализ изображений и видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст, а также генерацию текста и кода, рассуждения и вызов инструментов. Модель рассчитана на локальный запуск на потребительских устройствах и сценарии с длинным контекстом; для семейства заявлено до 256 тысяч токенов у версии 12B. Gemma 4 поддерживает более 35 языков непосредственно и обучалась на данных более чем 140 языков. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Gemma 4 в целом, поэтому отдельные характеристики и возможности конкретной версии могут зависеть от реализации и настроек.

Карточка модели manojbillionaire123/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.

Mistral Small 3.1 24B Instruct — мультимодальная инструкционная модель Mistral AI с плотной архитектурой Mistral3 и 24 млрд параметров, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503. Она принимает текст и изображения, отвечает на вопросы о визуальном содержимом и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников, вызова функций и генерации JSON, программирования, математических рассуждений и анализа длинных документов. Модель поддерживает множество языков, включая английский, русский, французский, немецкий, испанский, китайский, японский, арабский и хинди. Среди описанных возможностей — локальный запуск, системные инструкции и визуальный анализ; для инференса рекомендована библиотека vLLM. Квантизированную версию можно разместить на одной RTX 4090 или MacBook с 32 ГБ памяти, согласно карточке модели. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию. Качество ответов может различаться в зависимости от задачи; в карточке приведены результаты отдельных бенчмарков, которые не гарантируют точность в каждом практическом сценарии.

Qwen3.5-122B-A10B — мультимодальная причинная языковая модель с визуальным энкодером, разработанная командой Qwen. Репозиторий содержит постобученные веса и конфигурацию в формате Transformers; модель сочетает Gated Delta Networks с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts. Всего в модели 122 млрд параметров, из которых при генерации активируются 10 млрд; предусмотрено 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и один общий активируются для каждого шага. Модель предназначена для диалога и решения задач по тексту и изображениям, включая рассуждения, программирование, понимание визуального содержимого и работу с инструментами. README также описывает обработку видео и расширенный контекст. Нативное окно контекста — 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта; точный перечень языков в предоставленной карточке опущен. Среди сильных сторон — сочетание мультимодального понимания, инструментального взаимодействия и разреженной архитектуры, рассчитанной на эффективный инференс. Для запуска требуются совместимые версии Transformers или специализированные движки, например vLLM, SGLang или KTransformers; производительность и расход памяти зависят от инфраструктуры, а README предупреждает о риске нехватки памяти при большом контексте. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-27B — постобученная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, разработанная командой Qwen. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, объединяющая Gated Delta Networks и разреженную архитектуру Mixture-of-Experts. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers; заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель предназначена для диалогов и рассуждений по тексту и изображениям, программирования, визуального понимания и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает 201 язык и диалект. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов; режим рассуждений включён по умолчанию. Разработчик отмечает высокую эффективность гибридной архитектуры и широкие мультимодальные возможности. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска доступны популярные фреймворки инференса; README рекомендует специализированные серверы для производительных нагрузок. Модель крупная, поэтому длинный контекст может требовать значительных ресурсов и при нехватке памяти его рекомендуют уменьшать.

JJaguar/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized-heretic-nx — производная мультимодальная модель на основе Google Gemma 4 12B Instruct, размещённая пользователем JJaguar. Карточка описывает семейство Gemma 4: плотную архитектуру Gemma4Unified с чередованием локального скользящего и глобального внимания; для версии 12B заявлен контекст до 256K токенов. Метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа текста и мультимодальных входов. Семейство поддерживает понимание изображений и видео, включая OCR, разбор документов, графиков и интерфейсов; для версии 12B также заявлены распознавание речи и перевод речи в текст. Gemma 4 поддерживает более 35 языков; конкретный перечень для этой версии в данных не приведён. Модификация помечена как uncensored, decensored и abliterated, поэтому стандартные защитные ограничения исходной модели могли быть изменены. Среди общих ограничений Gemma 4 — возможные фактические ошибки, влияние пробелов и смещений обучающих данных, а также трудности с неоднозначными и сложными запросами. Лицензия — Apache-2.0.

K2-Horizon-3.7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства K2-Horizon от IFM, представленная как небольшой вариант семейства. Это декодерная модель с архитектурой K2HorizonForCausalLM; в карточке указано 3,7 млрд параметров в названии, а в метаданных — 4,1 млрд. Модель принимает текст и предназначена для диалогов, генерации текста, рассуждений, программирования и агентных задач. Нативное контекстное окно составляет 524 288 токенов. Для запуска описана совместимость с Transformers, vLLM и SGLang; для vLLM приведены настройки вызова инструментов и парсер формата модели. Обучение включает предварительное обучение, этапы расширения контекста и постобучение. Для снижения повторяющихся бесконечных генераций выпущенная версия прошла дополнительный этап FTPO на LoRA-предпочтениях, после чего обновление было объединено с весами. Авторы сообщают об оценках на математических, кодовых, агентных и общих бенчмарках, а также об улучшении поведения при длинной генерации. Обучающие данные, рецепт, код и ресурсы оценки заявлены как открытые. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-GGUF — мультимодальная модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen и представленная в формате GGUF пользователем prithivMLmods. Это плотная causal language model на 27 млрд параметров с собственным vision encoder, предназначенная для генерации и понимания текста, анализа изображений и видео, визуального вопросно-ответного взаимодействия, OCR, описания изображений и видео, понимания документов, визуального рассуждения, а также агентных задач, включая написание кода и взаимодействие с компьютером, браузером и мобильными устройствами. Модель использует 64-слойную гибридную архитектуру с блоками линейного внимания Gated DeltaNet и периодическими слоями Gated Attention, обучалась с Multi-Token Prediction и поддерживает контекст до 262 144 токенов с возможностью расширения до 1 млн токенов через YaRN. Указаны языки English и Chinese. Доступны варианты GGUF с точностями от Q2_K до Q8_0, а также BF16 и F16; размеры файлов составляют примерно от 10,9 до 54,7 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между качеством и требованиями к ресурсам. Формат MTP GGUF интегрирует дополнительные выходные головы для ускорения инференса посредством предсказания нескольких будущих токенов за один проход. Сильными сторонами заявлены мультимодальность, большой контекст, поддержка управляемого уровня рассуждений через параметр reasoning_effort и высокая эффективность в задачах агентного программирования, computer-use и мультимодального использования инструментов. Ограничениями являются значительные требования к памяти, особенно для BF16 и F16, а также зависимость возможностей от выбранной квантизации и совместимого программного обеспечения. Модель совместима с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed и llama.cpp. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели tangyunbo/RL на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-4B-Instruct-2507 — плотная причинно-языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это обновлённая версия Qwen3-4B в режиме без рассуждений: модель обучена следовать инструкциям и вести диалог, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В репозитории указано 4,0 млрд параметров, метаданные Hugging Face указывают 3,7 млрд; нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель предназначена для генерации ответов, понимания текста, логических и математических задач, вопросов по естественным наукам, программирования и работы с инструментами. Большое окно контекста подходит для анализа длинных документов и диалогов; заявлена поддержка нескольких языков и улучшенное покрытие редких знаний. Модель принимает текст и выдаёт текст. В README отмечены улучшения следования инструкциям, рассуждений, генерации текста и работы с длинным контекстом. Модель работает только в режиме без рассуждений и не выводит блоки рассуждений. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели balajiduraisamy/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 Iniharith/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.

GLM-5.3-Flash — мультимодальная модель семейства GLM, разработанная zai-org. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, анализа визуальных данных, программирования и агентных сценариев с использованием инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Glm5NextForConditionalGeneration с гибридным механизмом разреженного и линейного внимания; заявлены 320 млрд параметров, из которых активно используются 18 млрд. В репозитории представлены веса safetensors в формате FP8, библиотека для работы — Transformers. Разработчик сообщает о предварительном обучении на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов и о поддержке длинного контекста, однако приведённые в README пределы контекста относятся к отдельным оценочным сценариям и не задают универсальный лимит модели. Можно регулировать объём рассуждений параметром reasoning_effort. В карточке указаны английский и китайский языки. Модель доступна под лицензией MIT. Заявления о сравнительных результатах и стоимости приведены разработчиком и зависят от условий тестирования и развёртывания.

RadixArk/GLM-5.3-Flash-NVFP4 — квантизированная версия мультимодальной модели GLM-5.3-Flash-BF16 от Z.ai, подготовленная RadixArk. Это производный чекпойнт без дополнительного обучения или дообучения, созданный с помощью NVIDIA Model Optimizer 0.46.0. Модель предназначена для агентной разработки, программирования, рассуждений с длинным контекстом, работы с инструментами, диалогов и других приложений на базе ИИ. Модель использует гибридную архитектуру Transformer со sparse Mixture-of-Experts: 320 млрд параметров всего и около 18 млрд активных на токен. Архитектура включает 45 слоёв, 42 MoE-слоя с 288 маршрутизируемыми экспертами, общим экспертом, KDA linear attention, DSA sparse attention, MLA, vision encoder и механизмом MTP/NextN. Она принимает текст, изображения и видео, выдаёт текст, поддерживает английский и китайский языки и контекст до 1 048 576 токенов. Ключевая особенность чекпойнта — смешанная NVFP4 W4A4-квантизация с group size 16 и нормализацией tensor-scale 256. Большинство MLP-тензоров экспертов квантизировано, тогда как компоненты внимания, vision tower, маршрутизаторы, нормализация, эмбеддинги, языковая голова и другие критичные компоненты сохранены в исходной точности. Это снижает требования к памяти и делает модель пригодной для эффективного развёртывания, но требует совместимой инфраструктуры. Заявлена проверка на NVIDIA Blackwell, включая конфигурацию из четырёх GB300; основной runtime — SGLang под Linux. Для KV-кэша поддерживаются FP8 и BF16 варианты. Модель распространяется по лицензии MIT. Для запуска рекомендованы официальный образ SGLang GLM-5.3-Flash и конфигурация на четырёх GPU. RadixArk не является разработчиком исходной модели, поэтому сведения о её обучении, исходных возможностях и условиях использования следует уточнять в карточке GLM-5.3-Flash-BF16 от Z.ai.

Карточка модели shrawanp/Qwen3.5-122B-A10B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-122B-A10B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-122B-A10B — мультимодальная причинная языковая модель с визуальным энкодером, разработанная командой Qwen. Репозиторий содержит постобученные веса и конфигурацию в формате Transformers; модель сочетает Gated Delta Networks с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts. Всего в модели 122 млрд параметров, из которых при генерации активируются 10 млрд; предусмотрено 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и один общий активируются для каждого шага. Модель предназначена для диалога и решения задач по тексту и изображениям, включая рассуждения, программирование, понимание визуального содержимого и работу с инструментами. README также описывает обработку видео и расширенный контекст. Нативное окно контекста — 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта; точный перечень языков в предоставленной карточке опущен. Среди сильных сторон — сочетание мультимодального понимания, инструментального взаимодействия и разреженной архитектуры, рассчитанной на эффективный инференс. Для запуска требуются совместимые версии Transformers или специализированные движки, например vLLM, SGLang или KTransformers; производительность и расход памяти зависят от инфраструктуры, а README предупреждает о риске нехватки памяти при большом контексте. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.5-122B-A10B-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.5-122B-A10B, разработанной командой Qwen и подготовленной компанией Unsloth с использованием улучшенного алгоритма квантования и imatrix-данных. Модель предназначена для локального запуска, диалогов, программирования, рассуждений, вызова инструментов, работы с агентами и визуального понимания изображений. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder и гибридной архитектурой, объединяющей Gated DeltaNet и разреженную Mixture-of-Experts. Всего модель содержит 122 млрд параметров, из которых при обработке активируется около 10 млрд; используется 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общий. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Модель поддерживает 201 язык и диалект, а также текстовые и визуальные входные данные. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность разреженной архитектуры, поддержка длинного контекста, мультимодальность и оптимизация Unsloth для сценариев общения, программирования, tool calling и агентных задач. GGUF-квантизация позволяет запускать модель локально, однако итоговые требования к памяти, скорость и качество зависят от выбранного варианта квантования и используемого оборудования. README не приводит подробных числовых результатов бенчмарков и не описывает ограничения мультимодальной обработки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

cyankiwi/Qwen3.5-397B-A17B-AWQ-4bit — квантизированная 4-битная версия мультимодальной модели Qwen3.5-397B-A17B, разработанной командой Qwen. Модель представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision-энкодером и предназначена для генерации и понимания текста, работы с изображениями, рассуждений, программирования, визуального анализа и агентских сценариев. Она доступна в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Архитектура сочетает Gated Delta Networks, Gated Attention и разреженную Mixture-of-Experts. Общее число параметров составляет 397 млрд, из которых при обработке токена активируется 17 млрд; используется 512 экспертов, 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Нативная длина контекста — 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Модель поддерживает 201 язык и диалект, а мультимодальная архитектура ориентирована на совместную обработку текста и визуальных данных. К сильным сторонам относятся высокая эффективность разреженной архитектуры, большой контекст, широкое языковое покрытие и возможности мультимодального понимания. Ограничениями являются значительные требования к вычислительным ресурсам даже при 4-битной квантизации, а также возможные потери точности, связанные с квантизацией AWQ. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели tangyunbo/RL-fromscratch на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-4B-Instruct-2507 — плотная причинно-языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это обновлённая версия Qwen3-4B в режиме без рассуждений: модель обучена следовать инструкциям и вести диалог, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В репозитории указано 4,0 млрд параметров, метаданные Hugging Face указывают 3,7 млрд; нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель предназначена для генерации ответов, понимания текста, логических и математических задач, вопросов по естественным наукам, программирования и работы с инструментами. Большое окно контекста подходит для анализа длинных документов и диалогов; заявлена поддержка нескольких языков и улучшенное покрытие редких знаний. Модель принимает текст и выдаёт текст. В README отмечены улучшения следования инструкциям, рассуждений, генерации текста и работы с длинным контекстом. Модель работает только в режиме без рассуждений и не выводит блоки рассуждений. Лицензия — Apache-2.0.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-fp8 — FP8-квантизированная версия Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Это открытая decoder-only Sparse Mixture-of-Experts Transformer-модель, предназначенная для агентских, мультиязычных и требовательных к рассуждению задач, включая корпоративные сценарии, диалоговое взаимодействие и обработку изображений. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего, использует 128 экспертов, из которых 8 выбираются для каждого токена, а также одного общего эксперта. Архитектура сочетает скользящее и глобальное внимание в соотношении 3:1 и поддерживает контекст до 128K входных токенов. Обучение охватывает 48 языков, включая английский, русский, немецкий, французский, испанский, арабский, китайский, японский, корейский и другие. FP8-квантизация снижает требования к вычислительной инфраструктуре по сравнению с полноразмерной BF16-версией; для неё заявлены ориентировочные конфигурации от 2 GPU B200 или 4 GPU H100. В README указано, что доступные варианты квантизации демонстрируют незначительные различия в качестве и производительности, однако рекомендуемым для большинства задач назван вариант W4A4 благодаря меньшей задержке и аппаратным требованиям. Для запуска необходимы совместимые версии Transformers или vLLM, а для vLLM требуется vLLM 0.21.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

coder3101/gemma-4-12B-it-heretic — мультимодальная инструкционная модель на базе Google Gemma 4 12B IT. Это дообученная версия с маркировками heretic, uncensored и decensored; автор README описывает семейство Gemma 4 как модель для рассуждений, диалога, агентных сценариев, программирования и анализа мультимодальных данных. Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration с гибридным вниманием: локальные скользящие окна чередуются с глобальным вниманием. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст. Для семейства заявлены распознавание объектов, OCR, извлечение данных из документов, понимание интерфейсов и графиков, анализ видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст; также поддерживаются вызовы инструментов. README указывает поддержку более 35 языков на уровне модели семейства, но не перечисляет их по отдельности. Для версии 12B заявлен контекст до 256 тысяч токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, программирования, анализа документов и изображений, транскрибации речи и мультимодальных агентных сценариев. Возможны фактические ошибки, трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами, а также смещения из обучающих данных; маркировка uncensored указывает на ослабление ограничений безопасности, но конкретные изменения и оценки в README не описаны. Лицензия — Apache-2.0.