I.2Синтез, понимание и проверка знаний

G9v3-39A5B — причинная языковая модель AI9Stars для диалогового помощника, генерации кода, использования инструментов и задач на рассуждение. Модель построена по архитектуре Mixture-of-Experts: в карточке указаны 39 млрд параметров суммарно и около 5 млрд активируемых на токен. Метаданные каталога при этом описывают архитектуру как плотную, поэтому сведения о разреженной MoE-структуре расходятся. Модель поддерживает режимы Think и No Think и контекст до 131 072 токенов. Предназначена для локального и самостоятельного развёртывания; для работы указана библиотека Transformers. Заявленная поддержка языков — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как предварительный выпуск, модель может менять поведение между версиями. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными; их следует проверять, особенно перед применением в значимых решениях.

Gemini 2.5 Flash — мультимодальная модель Google, предназначенная для рассуждений, программирования, математики и научных задач. Карточка описывает её как универсальную рабочую модель со встроенным режимом «thinking» для более сложных ответов. Модель предназначена для диалоговых сценариев и решения сложных задач, в том числе связанных с кодом и наукой. В предоставленных данных не указаны размер, архитектура, поддерживаемые языки, длина контекста или условия лицензии.

Andycurrent/gemma-3-12b-it-uncensored-GGUF — производная instruction-tuned модель Gemma 3 с 12 млрд параметров, разработанная на базе Google Gemma 3 12B IT. Базовую архитектуру разработала Google, а кураторство и выпуск этой версии указаны за BrainDAO. Репозиторий также содержит вариант Vision-Language Model (VLM), поддерживающий работу с изображениями и текстом. Модель предназначена для общего ассистирования, диалогов, следования инструкциям, логического и аналитического рассуждения, написания и отладки кода, исследовательского анализа, агентных сценариев с инструментами, а для VLM-варианта — для описания изображений, визуальных вопросов и ответов и мультимодального общения. Заявлена поддержка английского языка. Модель ориентирована на локальное и приватное развертывание; для работы следует использовать формат инструкций Gemma, а VLM-вариант требует мультимодального формата входных данных, поддерживаемого конкретным inference-фреймворком. Ключевая особенность версии — минимальные дополнительные ограничения выравнивания: заявлено отсутствие специально добавленных слоёв безопасности, отказов и alignment-ограничений сверх базовой модели. Это может дать больше контроля над системными промптами и меньше искусственных отказов, но одновременно означает необходимость самостоятельной оценки рисков, фильтрации и безопасного применения. Ограничения включают отсутствие дополнительных гарантий безопасности, а также потенциальную зависимость возможностей и производительности от используемого варианта, GGUF-квантизации и среды инференса; подробности о размере контекста и конкретных параметрах квантизации в README не указаны. Модель распространяется по пользовательской Gemma License, унаследованной от базовой модели Google. Это не Apache-2.0, MIT или другая стандартная open-source-лицензия; перед использованием, распространением или встраиванием необходимо ознакомиться с условиями Gemma License и соблюдать применимое законодательство.

ImanolSuarez/gemma-4-E2B-it-heretic-seguridadDeLaInformacion — производная диалоговая модель на основе Gemma 4 E2B от Google DeepMind. В карточке указано, что семейство Gemma 4 использует гибридное внимание: локальное скользящее окно сочетается с глобальным вниманием. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, а также мультимодального анализа; вариант E2B поддерживает обработку аудио. Контекст семейства для E2B составляет до 128 тысяч токенов. Семейство поддерживает более 35 языков, хотя отдельные языки именно этой производной модели не перечислены. Возможные сценарии включают ответы на вопросы по изображениям и документам, распознавание текста на изображениях, транскрибацию аудио и голосовые интерфейсы. В README модели отмечены типичные для генеративных систем ограничения: возможны фактические ошибки, предвзятость и затруднения с нюансами языка или сложными открытыми задачами. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; метаданные указывают форматы Safetensors и GGUF, включая BF16 и Q4_K_M.

FastFlowLM/GPT-OSS-20B-NPU2 — текстовая генеративная модель на базе openai/gpt-oss-20b, разработанной OpenAI. Она предназначена для задач рассуждения, универсальной генерации текста, локального и специализированного применения, а также агентских сценариев для разработчиков, включая вызов функций, веб-б browsing, выполнение Python-кода и Structured Outputs. Модель относится к серии open-weight gpt-oss-20b: заявлено 21 млрд параметров, из которых 3,6 млрд активны при инференсе. Используется архитектура MoE с постобучением весов в формате MXFP4; модель рассчитана на работу примерно в пределах 16 ГБ памяти. Поддерживается настраиваемый уровень рассуждения — low, medium или high, а также дообучение. Формат входа и ответа должен соответствовать harmony response format, иначе модель может работать некорректно. README не содержит подтвержденных сведений о языках, размере контекста и мультимодальных возможностях; по указанному pipeline_tag модель предназначена для генерации текста. Сильными сторонами являются относительно низкие требования к памяти, возможность локального запуска, настраиваемый баланс качества рассуждений и задержки, а также пригодность для кастомизации и агентских приложений. К ограничениям относятся обязательное использование harmony response format и то, что цепочку рассуждений не рекомендуется показывать конечным пользователям. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей свободное использование, модификацию и коммерческое развертывание.

QuantFactory/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF — квантованная версия текстовой языковой модели NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B, созданная с использованием llama.cpp. Модель разработана в рамках сотрудничества Nous Research, @interstellarninja и Fireworks.AI и обучена на обновлённой версии датасета OpenHermes 2.5, дополненной внутренними наборами данных для Function Calling и JSON Mode. Указанный язык — английский; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель ориентирована на универсальные задачи ассистирования, ведение многоходовых диалогов, написание текстов и кода, вызов функций и формирование структурированных JSON-ответов. Она использует формат промптов ChatML и специальную структуру многоходового взаимодействия с инструментами; токены <tools>, <tool_call> и <tool_response> представлены как отдельные токены для удобства потоковой обработки. По данным README, модель показала 90% в заявленной оценке Function Calling и 84% в оценке структурированного JSON-вывода. Размер исходной модели — 8B параметров, однако конкретный тип и уровень квантования данного GGUF-файла, максимальный контекст и требования к ресурсам не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели thetechoddbug/Hy4-preview на Hugging Face совпадает с карточкой tencent/Hy4-preview, поэтому описание составлено по ней. Hy4 preview — языковая модель поколения Hy4, разработанная командой Tencent Hy. README описывает её как модель Mixture-of-Experts с 770 млрд параметров в основной части и 49 млрд активируемых параметров на токен; встроенный слой MTP предназначен для ускорения спекулятивного декодирования. Метаданные Hugging Face указывают архитектуру HYV4ForCausalLM, библиотеку Transformers, 33,9 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов; эти значения расходятся с характеристиками в README. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сложных задач: разработки и отладки программ, работы с документами и таблицами, анализа данных, создания прототипов игр и решения научных задач. В README также заявлены сценарии подготовки презентаций и финансовых моделей. Указанная в карточке лицензия — Apache-2.0. Это ранняя preview-версия. Известные ограничения — избыточно долгие рассуждения на сложных задачах и склонность чрезмерно перепроверять результат.

Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-dynamic — это 70-миллиардная инструкционно дообученная языковая модель Meta на архитектуре Llama 3.3, опубликованная RedHatAI в динамически квантизованном варианте FP8 и адаптированная FuriosaAI для запуска на аппаратуре FuriosaAI RNGD с использованием Furiosa-LLM. Модель предназначена для автодополнения текста, многоязычного диалога, выполнения инструкций и вызова инструментов через функции. Модель работает с текстом на входе и выходе, поддерживает английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Это плотный autoregressive Transformer; веса линейных слоёв квантизованы в FP8, а активации квантизуются динамически для каждого токена во время инференса. Поддерживается tool calling через парсер llama3_json. Для запуска на RNGD используется tensor parallelism с 32 PE, что соответствует четырём картам RNGD. Сильные стороны модели — сочетание большого размера, инструкционного обучения, многоязычности, поддержки вызова инструментов и сниженных требований к вычислительным ресурсам благодаря FP8-квантизации. Ограничения включают необходимость совместимой инфраструктуры для запуска оптимизированной версии: Furiosa-LLM и аппаратуры FuriosaAI RNGD; в README не указаны размер контекстного окна, результаты бенчмарков и подробные ограничения безопасности. Модель распространяется по лицензии Llama 3.3 Community License.

furiosa-ai/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic — это инструкция-ориентированная языковая модель Meta Llama 3.1 с 8 млрд параметров, подготовленная для диалогов на естественном языке, выполнения инструкций и вызова инструментов. Модель представляет собой плотный авторегрессионный Transformer, работает с текстом на входе и выходе и поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Квантованная версия FP8-dynamic опубликована RedHatAI на основе Meta Llama 3.1 8B Instruct, а данный репозиторий дополнительно содержит пакет Furiosa Executable Bundle для запуска на аппаратном обеспечении FuriosaAI RNGD через Furiosa-LLM. Линейные веса Transformer-блоков используют статическое квантование FP8, а активации динамически квантуются в FP8 для каждого токена во время инференса, без предварительной офлайн-калибровки. Модель поддерживает вызов функций через парсер llama3_json и рассчитана на параллелизм по 8 processing elements на одной карте RNGD. Основной сценарий использования — развёртывание текстового диалогового сервиса через OpenAI-совместимый API Furiosa-LLM; также заявлена совместимость с другими фреймворками, включая vLLM, SGLang и Transformers. Ограничения по размеру контекста в предоставленных данных не указаны. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License.

MiniMax-M1-40k-hf — открытая по весам языковая модель компании MiniMax для рассуждений, диалога и построения агентных приложений. Это версия с бюджетом размышления 40K, предназначенная для Transformers; в README для других открытых фреймворков рекомендуется альтернативный репозиторий MiniMax-M1-40k. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с механизмом lightning attention. В метаданных указаны 21,6 млрд параметров, а README описывает базовое семейство MiniMax-M1 как модель, рассчитанную на контекст до 1 млн токенов. Обучение с подкреплением охватывало математические задачи и программную инженерию; заявлены сильные результаты на сложных задачах кодирования, использования инструментов и работы с длинным контекстом. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Подходит для решения сложных математических задач, анализа длинных документов, программирования и агентных сценариев с вызовом внешних функций. README указывает рекомендации по параметрам генерации, но фактическое качество зависит от задачи и конфигурации инференса. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

MuXodious выпустил дообученную версию Ministral-3-8B-Reasoning-2512, созданную с помощью движка Heretic и метода abliteration. Это плотная мультимодальная модель семейства Mistral 3: языковая часть содержит 8,4 млрд параметров, а зрительный энкодер — 0,4 млрд. Репозиторий содержит веса Safetensors; для запуска указана библиотека vLLM, а README также сообщает о необходимости Transformers v5 для работы через Transformers. Модель предназначена для диалогов и многошаговых рассуждений, включая математические и научные вопросы, программирование, анализ изображений и документов, перевод и агентные сценарии с вызовом функций и JSON-выводом. Она принимает текст и изображения, отвечает текстом и поддерживает контекст до 256 тыс. токенов. Заявлена поддержка английского, французского, испанского, немецкого, итальянского, португальского, нидерландского, китайского, японского, корейского и арабского языков. Автор описывает модель как сильно менее склонную к отказам после abliteration; это может привести к выдаче небезопасных ответов, поэтому её следует применять с осторожностью. Для работы с изображениями рекомендуется сохранять близкое к квадратному соотношение сторон. Лицензия Apache 2.0 разрешает использование и модификацию, в том числе в коммерческих целях.

Карточка модели vectoriseai/multilingual-e5-large на Hugging Face совпадает с карточкой goldenrooster/multilingual-e5-large, поэтому описание составлено по ней. Multilingual-E5-large — мультиязычная модель текстовых эмбеддингов, основанная на XLM-RoBERTa-large и обученная контрастивным методом на смеси мультиязычных данных. В карточке перечислены авторы Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Binxing Jiao, Linjun Yang, Daxin Jiang, Rangan Majumder и Furu Wei. Модель имеет 24 слоя, размер эмбеддинга 1024 и около 658,7 млн параметров. Она предназначена для поиска по текстам, семантического сходства, поиска парафраз и межъязыкового сопоставления текстов, а также для получения признаков для классификации и кластеризации. Для поиска нужно добавлять к запросу префикс «query:», а к документу — «passage:»; для симметричных задач и получения признаков используется префикс «query:». Поддерживается 100 языков семейства XLM-RoBERTa, включая русский, однако качество может снижаться на языках с малым объёмом обучающих данных. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. Контекст ограничен 512 токенами: более длинные тексты обрезаются. Лицензия — MIT.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8 — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation. Она предназначена для агентских рабочих процессов, рассуждений, диалогового взаимодействия, использования инструментов, RAG-сценариев и высоконагруженных задач, включая автоматизацию обработки IT-заявок. Модель поддерживает генерацию текста, text-to-text, image-to-text, reasoning и tool-calling. Модель имеет 120 млрд параметров, из которых 12 млрд активны при обработке запроса. Архитектура LatentMoE объединяет Mamba-2, Mixture of Experts и механизмы attention, а также использует Multi-Token Prediction. Максимальная длина контекста составляет до 1 млн токенов. Поддерживаются английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Режим рассуждений можно включать или отключать через параметр chat template enable_thinking. К сильным сторонам относятся поддержка длинного контекста, агентских сценариев, вызова инструментов и масштабируемой обработки больших объёмов запросов. Для развёртывания требуется минимум 2 GPU H100 с 80 ГБ памяти каждый; README также не содержит подробных результатов оценки, поэтому качество в конкретных прикладных задачах следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Nemotron Open Model License.

Карточка модели davidnichols-ops/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-fork на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалога, следования инструкциям и задач с рассуждением. В карточке она описана как обученная с нуля; метаданные каталога указывают связь merge с NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 и NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base, поэтому происхождение модели отмечено как слияние. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает преимущественно слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями Attention. Метаданные указывают 15,1 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и формат safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Она рассчитана на ответы на вопросы, программирование, RAG-системы, чат-боты и агентные приложения. Режим рассуждения можно управлять системной инструкцией или бюджетом токенов; разрешение промежуточного рассуждения обычно повышает качество сложных ответов, но увеличивает расход токенов. В README перечислены английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; также для входа указаны корейский, португальский, русский и китайский. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию.

Qwen3-0.6B-FP8 — компактная причинно-следственная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия базовой модели Qwen3-0.6B, предназначенная для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математических и программных задач, перевода и мультиязычных сценариев. Модель также поддерживает интеграцию с внешними инструментами и агентские приложения. Модель содержит 0,6 млрд параметров, из них 0,44 млрд не относятся к embedding, и включает 28 слоёв. Она использует Grouped-Query Attention с 16 головами для запросов и 8 для ключей и значений, поддерживает контекст до 32 768 токенов и более 100 языков и диалектов. В одной модели можно переключаться между thinking mode для сложных рассуждений, математики и кода и non-thinking mode для более быстрой генерации и обычного диалога. FP8-квантизация с размером блока 128 снижает требования к ресурсам и подходит для развёртывания через Transformers, SGLang и vLLM. Сильные стороны модели — небольшой размер, поддержка мультиязычности, режимов рассуждения и обычного ответа, а также применимость к диалоговым и агентским задачам. Ограничения включают возможные бесконечные повторы при неподходящих параметрах генерации и известные проблемы fine-grained FP8 в Transformers при распределённом инференсе на нескольких устройствах. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

cyankiwi/Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit — квантованная 4-битная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen. Модель распространяется в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. В карточке указано, что квантование выполнено с калибровкой на данных для STEM-задач и агентных сценариев. Это каузальная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для работы с текстом и изображениями, включая программирование, фронтенд-разработку, рассуждения на уровне репозиториев и агентные рабочие процессы. Она поддерживает английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Заявлена длина контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура основана на Mixture of Experts: всего 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд. Модель содержит 40 слоёв, 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общего активируемого эксперта; в архитектуре используются Gated DeltaNet и Gated Attention. Размер файлов модели составляет около 24,97 ГБ. Потенциальные сильные стороны — высокая эффективность за счёт разреженной активации экспертов, большой контекст, мультимодальность и ориентация на кодинг и агентные задачи. Ограничения и точные требования к аппаратному обеспечению в README не указаны; результаты приведённых бенчмарков также представлены неполностью. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Rasputin312/Qwen3-Embedding-4B_both_60_pct_8_epochs на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-4B — мультиязычная модель для построения текстовых эмбеддингов из семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на базе Qwen3-4B-Base, дообученная для задач поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для семантического поиска по документам и коду, оценки сходства предложений, классификации и кластеризации текстов, а также поиска соответствий между языками. Она поддерживает более 100 языков, контекст до 40 960 токенов по метаданным и до 32 тысяч токенов в описании модели. Размер эмбеддинга можно настраивать от 32 до 2560 измерений; также поддерживаются инструкции, настраивающие представление под задачу.

Mungert/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF — квантованный формат GGUF модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct из семейства Qwen. Репозиторий подготовлен пользователем Mungert с использованием llama.cpp. Модель предназначена для мультимодального понимания и генерации: работы с текстом, изображениями и видео, визуального анализа, распознавания текста, пространственного рассуждения, решения STEM- и математических задач, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Модель использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) с заявленным размером 30B и активной частью 3B параметров. Она поддерживает контекст до 256K токенов с возможностью расширения до 1M, обработку длинных документов и продолжительных видео с временной индексацией. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. Улучшено распознавание объектов, документов и текста; OCR заявлен для 32 языков. Модель также может генерировать Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям или видео. К сильным сторонам относятся сочетание текстового и визуального понимания, расширенный контекст, анализ пространственных отношений и видео, а также возможность применения в визуальных агентах и задачах визуального программирования. Ограничения связаны с использованием квантованного GGUF-представления: качество, скорость и требования к памяти зависят от выбранного уровня квантования и среды запуска. В репозитории также описан экспериментальный подход к повышению точности отдельных слоёв, увеличивающий размер файлов. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-VL-32B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — 4-битная версия модели Qwen3-VL-32B-Instruct, подготовленная Unsloth на базе модели Qwen. Это мультимодальная vision-language модель для понимания и генерации текста по изображениям и видео, а также для работы с чистым текстом. Модель предназначена для описания и анализа изображений, визуального и пространственного рассуждения, распознавания текста, понимания длительных видеоматериалов, STEM- и математических задач, генерации кода и взаимодействия с графическими интерфейсами. Заявлены возможности визуального агента для работы с GUI, поддержка 2D- и 3D-пространственного анализа, а также OCR для 32 языков. Архитектурные компоненты включают Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. Контекст составляет 256K токенов с возможностью расширения до 1M. Это instruct-модель с 32B параметров в исходной конфигурации, представленная в 4-битном формате bitsandbytes для снижения требований к памяти. К сильным сторонам относятся объединённое понимание текста и визуальных данных, расширенное восприятие изображений и видео, длинный контекст и агентские сценарии. Ограничения, включая возможные потери качества из-за квантизации и требования к вычислительным ресурсам, в README подробно не описаны. Указана лицензия Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия мультимодальной vision-language модели Qwen3-VL-8B-Instruct, подготовленная Unsloth на базе Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Модель предназначена для обработки и генерации текста по текстовым, визуальным и видеоданным, а также для мультимодального рассуждения, анализа документов, OCR, понимания пространственных отношений и взаимодействия с графическими интерфейсами через визуального агента. Она также ориентирована на генерацию кода и разметки Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям и видео. Модель использует плотную архитектуру размером 8B параметров и поддерживает контекст длиной 256K токенов с возможностью расширения до 1M. Среди заявленных компонентов — Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых визуальных признаков и выравнивание текста с временными метками для анализа событий в видео. Заявлена поддержка OCR на 32 языках, включая работу с размытыми, наклонёнными и низкоконтрастными изображениями, а также понимание длинных документов и продолжительных видеозаписей. К сильным сторонам относятся сочетание текстового и визуального понимания, развитое пространственное и временное рассуждение, обработка изображений и видео, а также сниженные требования к памяти благодаря формату unsloth-bnb-4bit. Ограничения включают возможную потерю точности из-за 4-битной квантизации и необходимость совместимого программного окружения для запуска мультимодальных сценариев; точный перечень поддерживаемых языков и требования к аппаратному обеспечению в представленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели 21g/Xing4.0-29B-A4B на Hugging Face совпадает с карточкой XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B, поэтому описание составлено по ней. Xing4.0-29B-A4B — большая языковая модель серии Xing, ранее называвшейся TeleChat, разработанная China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Это плотная причинная языковая модель с архитектурой Xing4_0; по README она содержит 29 млрд параметров, из которых активны 4 млрд на токен, а метаданные указывают 6,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст длиной 262 144 токена, который, согласно README, можно расширить до 512 тыс. Модель предназначена для рассуждений, программирования, многошагового планирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Её можно применять для вопросов и ответов по знаниям, понимания таблиц, классификации намерений и аудита контрактов, а также дообучать на данных конкретной предметной области. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; указан формат весов safetensors. Модель разработана и обучалась на Ascend NPU с MindSpore, однако эти сведения сами по себе не ограничивают выбор инфраструктуры для инференса. Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки. Лицензия Apache-2.0. Метаданные и README расходятся в размере модели: 6,5 млрд параметров в метаданных против 29 млрд общих и 4 млрд активных на токен в README.

SolenopsisCampo/Xing4.0-29B-A4B-GGUF — GGUF-представление языковой модели Xing4.0-29B-A4B, разработанной China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. Модель предназначена для генерации текста, сложного рассуждения, программирования, агентских сценариев с многошаговым планированием и вызовом инструментов, а также для задач инженерного характера и последующей адаптации под специализированные области: классификацию намерений, понимание таблиц, аудит договоров и ответы на вопросы по базе знаний. Модель использует разреженную MoE-архитектуру с 29 млрд общих параметров и 4 млрд активных параметров на токен. В конфигурацию входят 40 слоёв, скрытый размер 3584, 64 маршрутизируемых эксперта, 4 активных эксперта на токен и 1 общий эксперт; заявлена архитектура mHC + MLA + MTP. Поддерживается контекст длиной 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 512 тысяч. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. README не указывает набор поддерживаемых языков. К сильным сторонам относятся длинный контекст, эффективность разреженной активации, ориентация на агентские и программные задачи, совместимость с vLLM, SGLang, KTransformers, Transformers и другими инструментами, а также возможность дообучения через LLaMA-Factory и MindFormers. Ограничения включают зависимость качества от конкретного сценария, необходимость значительных вычислительных ресурсов для развёртывания и отсутствие в README подробностей о методах квантизации именно этого GGUF-файла, языковом покрытии и результатах за пределами приведённых тестов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

CerebrumHyperion-7B-DPO — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-DPO и Locutusque/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO. В README указан метод слияния SLERP, а базовой моделью в конфигурации названа Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. По описанию базовой модели, семейство OpenCerebrum ориентировано на генерацию текста, программирование, математику, научные вопросы и рассуждения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

distiluse-base-multilingual-cased-v1 — модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 512 для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Архитектура основана на DistilBERT; модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги. Поддерживает арабский, китайский, нидерландский, английский, французский, немецкий, итальянский, корейский, польский, португальский, русский, испанский и турецкий языки. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

dolphin-2.9.1-llama-3-70b-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Dolphin 2.9.1, созданной Cognitive Computations на базе Meta-Llama-3-70B. Квантизация выполнена bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Модель ориентирована на генерацию текста в диалогах и выполнение инструкций, а также на задачи программирования, математические задачи, function calling и агентские сценарии. Для обучения использовались наборы Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, CodeFeedback-Filtered-Instruction, dolphin-coder, samantha-data, Orca Math, Locutusque/function-calling-chatml и Agent-FLAN. Указанный шаблон запросов использует формат ChatML. Модель текстовая; сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не приведены. Доступно множество вариантов квантизации от Q8_0 до IQ1_M, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. В README рекомендуются, в частности, варианты Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL и IQ4_XS; более компактные варианты экономят память, но снижают качество. Лицензия указана как llama3. Для точных условий использования следует дополнительно учитывать лицензию базовой модели Meta-Llama-3-70B.

Dolphin 2.9 Llama 3 8B 1M — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и командой Cognitive Computations на базе Meta Llama 3 8B. Это полнос-параметрическое дообучение плотной архитектуры Llama с шаблоном запросов ChatML; метаданные указывают 7,5 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалогов, задач по коду, математики и начальных сценариев использования инструментов и function calling. В README отмечено, что в обучающем наборе есть ошибка, из-за которой модель может излишне упоминать «SYSTEM MESSAGE»; автор рекомендует явно попросить её не обсуждать системное сообщение. Модель описана как uncensored и может с готовностью выполнять вредоносные запросы, поэтому перед предоставлением пользователям автор рекомендует добавить собственный слой выравнивания. Условия использования определяются лицензией Meta Llama 3 Community License; коммерческое применение допускается в соответствии с её условиями.

Карточка модели mrmanan762/EarthMind на Hugging Face совпадает с карточкой sarvamai/sarvam-105b, поэтому описание составлено по ней. Sarvam-105B — созданная Sarvam AI языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и MLA-style attention. По README, у неё 10,3 млрд активных параметров, 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и контекст до 128 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают общий размер 9,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, сложных рассуждений, математики, программирования и агентных сценариев, включая веб-поиск и техническую диагностику. При обучении особое внимание уделялось индийскому контексту и 22 языкам Индии. В метаданных перечислены английский и ряд языков Южной Азии; карточка заявляет сильные результаты на тестах рассуждений и агентных задач. Для запуска README описывает использование Transformers и варианты развёртывания через vLLM и SGLang, включая специальные настройки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2-seed1337 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.

TeichAI Gemma 4 31B it Claude Opus Distill — мультимодальная модель диалогового семейства Gemma 4, созданная дообучением unsloth/gemma-4-31B-it с помощью Unsloth на наборах траекторий рассуждений Claude Opus и Sonnet. Она предназначена для диалогов и задач, требующих многошагового анализа: генерации и отладки кода, научных рассуждений, синтеза исследовательских материалов и выполнения инструкций. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration; модель работает с текстом и изображениями, поддерживает режим рассуждений и использует формат safetensors. В метаданных основная задача указана как image-text-to-text. README описывает вариант с высоким уровнем усилий рассуждения и рекомендует более новую версию v2, отмечая улучшения качества данных и шаблона чата в v2. Модель рассчитана на применение с Transformers и поддерживает переменное разрешение изображений. Карточка не сообщает размер контекстного окна и перечень поддерживаемых естественных языков, поэтому эти характеристики здесь не уточняются. Лицензия — Apache-2.0. Качество и стабильность текущей версии могут уступать v2; заявленные возможности в коде, науке и исследованиях в README не сопровождаются приведёнными здесь количественными результатами оценки.