I.2Синтез, понимание и проверка знаний

Cogito v1 preview 3B — инструктивно дообученная языковая модель от Deep Cogito на архитектуре Llama 3.2 3B. Она генерирует текст и поддерживает диалоги: может отвечать напрямую или сначала выполнять внутренний этап рассуждения. Веса представлены в формате safetensors, модель рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих ассистентских сценариев. README заявляет поддержку более 30 языков, а также вызов инструментов в обычном и расширенном режимах рассуждения. Для режима расширенного рассуждения предлагаются отдельная системная инструкция или параметр шаблона чата; для Cogito 3B рекомендован repetition_penalty 1.1. Модель выпущена по лицензии Llama 3.2, обозначенной в метаданных как llama3.2; README указывает на возможность коммерческого использования. Заявленные в карточке сравнительные преимущества основаны на бенчмарках разработчика и не гарантируют качество на конкретных задачах.

puwaer подготовил сжатый вариант DeepSeek-V4-Flash-0731 методом REAP: в каждом MoE-блоке число маршрутизируемых экспертов сокращено с 256 до 132, при этом сохранены все 43 слоя и 6 экспертов на токен. Это причинная языковая модель с архитектурой DeepseekV4ForCausalLM и 10,7 млрд параметров в опубликованном чекпойнте; веса представлены в safetensors FP8. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений, решения математических задач и генерации кода. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. По приведённым в карточке тестам, сжатый вариант сохраняет близкие к базовой модели результаты на математических и программных бенчмарках. Стандартная генерация работает, но модули многотокенного предсказания удалены, поэтому ускоренное спекулятивное декодирование на их основе недоступно. Результаты тестов получены при контексте 4096 токенов и отключённом thinking, что ограничивает переносимость этих показателей на другие настройки. Модель основана на deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731; лицензия — MIT.

Карточка модели AlexHung29629/gemma-4-E2B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-4-E2B-it — дообученная Unsloth версия мультимодальной Gemma 4 E2B IT от Google DeepMind. Это плотная модель условной генерации с гибридным вниманием: локальные окна чередуются с глобальным вниманием. Она предназначена для диалогов, рассуждений, работы с инструментами, программирования и анализа изображений; карточка указывает контекст до 128 тыс. токенов для E2B/E4B и поддержку более чем 35 языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, извлечения данных из документов, распознавания текста и содержимого диаграмм, понимания интерфейсов и генерации кода. Gemma 4 E2B также поддерживает аудиораспознавание и перевод речи в текст, однако карточка этого репозитория и его pipeline tag обозначают задачу image-text-to-text. Ответы могут содержать фактические ошибки, а качество зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных; модель может ошибаться в нюансах языка и здравом смысле. Лицензия — Apache-2.0.

Muse-Glimmer-30B-ExecuTorch-PTE — вариант мультимодальной модели Muse Glimmer от Meta, подготовленный для запуска в формате ExecuTorch PTE. Это дообученная модель с плотным причинным трансформером и отдельным энкодером восприятия, примерно на 29,6 млрд параметров. Она принимает текст и изображения, поддерживает диалог и предназначена для агентных сценариев: многошагового планирования, вызова инструментов, восстановления после ошибок, программирования и анализа скриншотов, графиков и документов. В README заявлена поддержка более 100 языков и управление интенсивностью рассуждений. Модель рассчитана на локальных ИИ-агентов, кодинг-агентов, генерацию синтетических данных и оценку ответов других моделей. Репозиторий лицензирован по Apache 2.0. В данной серверной реализации доступны только текст и одно изображение JPEG или PNG на запрос; видео и аудио не поддерживаются. Сервер обрабатывает запросы последовательно, без пакетной параллельной обработки, а состояние сессий не сохраняется между перезапусками. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными; для практического развертывания авторы рекомендуют дополнительные защитные механизмы.

NeoHorse-1-4B-GGUF — текстовая GGUF-версия причинной языковой модели NeoHorse-1-4B, разработанной TokenRhythm и переобученной на базе Qwen3.5-4B. В репозитории prithivMLmods представлены варианты квантования от BF16 до Q3_K_S, предназначенные для запуска через llama.cpp и совместимые с экосистемой Transformers. Модель рассчитана на генерацию текста, следование инструкциям, программирование, рассуждения, работу в агентных сценариях и использование инструментов. Её ключевая особенность — routing harness, который распределяет задачи между разнородными моделями, учитывает взаимодействия с инструментами и результаты выполнения, оценивает требуемые способности и использует эти сигналы для формирования обучающей смеси. Указана поддержка Qwen3-style reasoning и парсеров вызовов инструментов; модель также может обслуживаться через SGLang или vLLM. Модель содержит около 4 миллиардов параметров, поддерживает только текстовый ввод и вывод, поскольку vision-веса исключены. Заявлен английский язык, нативное контекстное окно составляет 262144 токена с возможностью расширения до 1010000 токенов. По данным README, в сравнении с рядом моделей сопоставимого размера NeoHorse-1-4B показала более высокий средний результат на десяти тестах, особенно в агентных задачах, программировании и использовании инструментов. Ограничениями являются отсутствие визуальной модальности и заявленная языковая поддержка только английского; фактическое качество может зависеть от выбранного варианта квантования. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0.

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Репозиторий основан на Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct и содержит 7B-версию модели в формате GGUF. Указана лицензия Apache-2.0; заявленный язык — английский, задача — преобразование изображений и текста в текст. Модель предназначена для анализа изображений, документов, диаграмм, таблиц, графики и макетов, распознавания текста, визуального вопросно-ответного взаимодействия, структурированного извлечения данных из счетов и форм, визуальной локализации объектов с помощью координат или точек, а также анализа видео. Она может обрабатывать длинные видео длительностью более часа и выделять релевантные моменты. Также заявлены сценарии визуального агента, включая взаимодействие с компьютером и мобильными устройствами. Архитектура включает языковую модель Qwen2.5, vision encoder ViT с window attention, SwiGLU и RMSNorm, динамическое разрешение изображений и динамическую частоту выборки кадров видео. Для временного измерения используется mRoPE с идентификаторами и абсолютным выравниванием времени. Ключевые сильные стороны — распознавание документов и текста, понимание диаграмм и видео, генерация структурированных результатов и визуальная локализация. Ограничения: README не содержит точных требований к ресурсам, максимального контекста, полного списка поддерживаемых языков и подробностей качества GGUF-квантизации; приведённые результаты зависят от конкретных бенчмарков и настроек.

ISTA-DASLab/Qwen3.6-35B-A3B-2Bit-GSQ — это квантизованная версия модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, разработанная IST-DASLab с использованием метода GSQ (Gumbel-Softmax Quantization). Базовая модель построена по архитектуре MoE: 35 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров. Модель ориентирована на рассуждения, программирование, следование инструкциям, научные и математические задачи, а также работу с длинным контекстом. В репозитории заявлена поддержка сценариев image-text-to-text; чекпойнт включает vision-компоненты, необходимые для мультимодальных входов, однако сведения о поддерживаемых языках и точной длине контекста в README не указаны. Ключевая особенность — смешанная квантизация. Веса маршрутизируемых экспертных MLP представлены в 2-битном формате GSQ с эффективной стоимостью хранения около 2,13 бит на параметр и размером группы 128, тогда как attention-слои, общие эксперты и LM head квантизованы в INT8. Эмбеддинги, нормализации, маршрутизатор MoE и другие компоненты сохранены в BF16. Полный чекпойнт занимает примерно 12,6 ГБ, а вариант без vision- и MTP-компонентов — около 9,9 ГБ. По приведённым оценкам, модель сохраняет высокую точность базовой версии, особенно на AIME 2025, где результат совпал с исходной моделью, но уступает ей на GPQA Diamond, IFEval, MMLU-Pro и GSM8K. Ограничения связаны с необходимостью специальной инфраструктуры: для запуска через vLLM требуется версия 0.27.1, патч совместимости из репозитория и GPU Ampere или Hopper. Лицензия — Apache-2.0.

Claude Fable 5 — модель класса Mythos от Anthropic, предназначенная для автономной интеллектуальной работы и задач программирования. Она принимает текст, изображения и файлы, а выдаёт текст; также заявлена поддержка рассуждений. Модель подходит для сценариев, где нужно анализировать предоставленные материалы и выполнять задачи по коду. Метаданные каталога относят её к задаче image-text-to-text. Данных о размере, контексте, языках и лицензии в предоставленных источниках нет.

Dolphin 2.9 Llama 3 70B — разговорная модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и сообществом Cognitive Computations на базе Meta Llama 3 70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, представленная в форматах PyTorch и Safetensors. Она дообучена методом qLoRA с длиной последовательности 8 тыс. токенов и использует шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации кода и математических ответов; README также отмечает начальные агентные возможности и поддержку вызова функций. Основной язык в карточке — английский. В данных обучения указаны, среди прочего, наборы Dolphin 2.9, OpenHermes 2.5, UltraChat и датасеты для кода, математики и function calling. Модель описана как uncensored и может охотно выполнять небезопасные или неэтичные запросы; автор рекомендует добавить собственный слой выравнивания перед предоставлением сервиса. В датасете есть дефект, из-за которого ответы могут излишне упоминать системное сообщение; README предлагает ограничить это инструкцией в system prompt. Использование регулируется лицензией Meta Llama 3 Community License Agreement, включая её условия для коммерческого применения.

Ornstein-3.5-9B-V1.5 — дообученная DJLougen / GestaltLabs модель семейства Qwen3.5 с примерно 9,65 млрд параметров. Это плотная модель на базе Qwen/Qwen3.5-9B-Base, выпущенная в формате BF16 и предназначенная для диалогового использования через Transformers; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель ориентирована на многошаговые рассуждения, научные и технические задачи, помощь в исследованиях ИИ, программирование и обычный диалог. По заявленным разработчиком тестам GBS STANDARD-200 она превосходит базовую модель в рассуждениях и научных вопросах; результаты приведены в README и не гарантируют аналогичного качества на других задачах. V1.5 — промежуточный релиз supervised fine-tune, а не описываемая как завершённая версия будущего этапа обучения с reinforcement learning. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка ориентирует её на английский язык. Лицензия — Apache 2.0.

TeichAI обучила эту плотную языковую модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров на примерах ответов Claude Opus 3 из набора NoSlop4U/opus-3-1000x. Модель основана на unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 и предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном формате. В карточке указаны сценарии применения: программирование, создание агентов и глубокое исследование. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и интерфейс вызова инструментов; опубликована в формате safetensors. Обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Лицензия в предоставленных сведениях не указана. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результаты могут отличаться от ответов Claude Opus 3, на которых основаны обучающие данные.

Gemma 4 12B IT Assistant — мультимодальная модель с открытыми весами от Google DeepMind, предназначенная для диалогов и генерации текста. Эта карточка описывает вариант Multi-Token Prediction (MTP): компактная черновая модель для speculative decoding, которая предлагает несколько токенов заранее, а целевая модель проверяет их параллельно. Такой режим может ускорять декодирование до 3 раз без изменения качества относительно обычной генерации. Модель семейства Gemma 4 использует плотную архитектуру и поддерживает ввод текста, изображений и аудио; на выходе генерирует текст. Она предназначена для рассуждений, программирования, распознавания и понимания речи, работы с изображениями и агентных сценариев с вызовом инструментов. Семейство поддерживает длинный контекст до 256 тысяч токенов и многоязычную работу; в карточке указана поддержка более 140 языков при обучении. MTP-вариант рассчитан на использование в speculative decoding с соответствующей целевой моделью, а не как самостоятельная замена обычному checkpoint для всех сценариев. Лицензия — Apache 2.0.

LLaDA2.0-mini — диффузионная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), разработанная InclusionAI и дообученная для следования инструкциям. Она предназначена для диалогов, генерации кода, математических рассуждений и сценариев с вызовом инструментов. По карточке модели, в ней 16 млрд параметров, из которых около 1,4 млрд активируются при инференсе; архитектура включает 20 слоёв, использует RoPE и словарь из 157 184 токенов. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель поставляется в формате Safetensors и поддерживается библиотекой Transformers. В README заявлены сильные результаты в генерации кода и сложных рассуждениях; автор рекомендует температуру 0,0, длину блока 32 и 32 шага, отмечая, что повышенная температура может вызывать смешение языков и снижать качество. Лицензия — Apache-2.0.

Muse Glimmer-30B — мультимодальная модель Meta Superintelligence Lab с плотным каузальным трансформером и отдельным энкодером восприятия, дистиллированная из Muse Spark. В README указано около 29,6 млрд параметров; модель работает с текстом и изображениями и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для локальных агентных сценариев: планирования последовательности действий, вызова инструментов, восстановления после ошибок и выполнения многошаговых задач. Её также предлагают использовать для написания и отладки кода, анализа скриншотов, диаграмм, документов и изображений, генерации синтетических данных и оценки ответов других моделей. В карточке заявлена оптимизация для работы на потребительском оборудовании без облачной инфраструктуры. Ограничения включают возможные ошибки, предвзятые или нежелательные ответы и сбои в многошаговом рассуждении, особенно в новых сценариях. Модель не оптимизирована для видео, аудио на входе и выходе не поддерживается; качество может снижаться на языках, которые недостаточно оценивались. Для агентных развёртываний разработчикам рекомендуется проводить собственные проверки безопасности и учитывать подтверждение необратимых действий.

Nail-Qwen3.6-35B-A3B-GGUF — это 4-битная GGUF-квантизация модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Qwen и опубликованной peculiar-ragdoll. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp, прежде всего для рассуждений, многошаговых диалогов, агентной работы и автономной разработки программного обеспечения. В поставку также входит улучшенный chat template с принудительно добавляемым системным промптом, который настраивает модель на прямые, лаконичные и ориентированные на результат ответы. Модель использует архитектуру MoE с заявленным размером 35B и активной частью около 3B параметров; доступна в формате GGUF с квантизацией UD-Q4_K_XL. Заявлен нативный контекст до 262 144 токенов, поддерживаются английский и китайский языки. По данным автора, модель особенно сильна в скорости получения ответа, агентном программировании и многоходовых сценариях, сохраняя сопоставимую с более крупными моделями точность на ряде тестов. Увеличенный объём рассуждений может быстрее расходовать контекст, поэтому для очень длинных сессий модель уступает некоторым альтернативам по выносливости. Модель рассчитана на локальное использование и может работать на совместимом оборудовании с ограниченным объёмом памяти; автор указывает, что примерно 180 тысяч токенов контекста с 8-битным KV-кэшем должны помещаться в 24 ГБ памяти. Лицензия — Apache 2.0.

NULLXES SHINRA-4B-INSTRUCT — плотная decoder-only Transformer-модель семейства SHINRA, разработанная NULLXES. Это instruction-tuned чекпойнт примерно на 3,9 млрд параметров с архитектурой ShinraForCausalLM, группированным вниманием GQA, RoPE и контекстом 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, генерации кода, многоязычных ответов, подготовки структурированных JSON-выводов и черновиков вызовов инструментов. Обучение включает предварительное обучение, SFT и DPO. В данных заявлены тексты и код, математика и научные материалы, а также диалоги и примеры работы с инструментами. Карточка указывает английский, русский, немецкий, французский, испанский, китайский, японский, корейский и арабский языки; доля английского при предварительном обучении преобладала. Модель рассчитана на исследовательское применение и интеграцию в продукты NULLXES. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. По заявлению разработчика, модель уступает крупным моделям в многошаговых рассуждениях и на редких языках; фильтры безопасности эвристические, поэтому возможны вредоносные ответы. Работа с контекстом длиннее 8192 токенов использует экстраполяцию RoPE и требует отдельной проверки качества. Пользовательская архитектура при загрузке через Hugging Face требует trust_remote_code=True.

AMAImedia выпустила эту модель в рамках платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS; исходную модель создала команда OBLITERATUS. Это дообученная версия Qwen3.8-27B с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, поддержкой чата и изображений. В репозитории указаны формат safetensors и лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, генерации кода и работы с изображениями. README описывает изменение поведения отказов с помощью удаления направлений отказа из весов и сообщает о результатах внутренних тестов на MMLU и задачах генерации кода. Метаданные перечисляют поддержку многих языков, включая русский, английский, китайский, вьетнамский и японский. README рекомендует температуру 0 и repetition_penalty 1.15 для обычной генерации; при агентном использовании советует температуру 0.1–0.3 и короткие ответы на ход. По данным README, в сравнении с исходной моделью V3 показывает снижение MMLU на 2,1 процентного пункта, а при генерации возможны повторы без настройки repetition_penalty. Модель описана как намеренно менее склонная к отказам на ограниченные запросы, поэтому её ответы требуют самостоятельной проверки.

Qwen3.8-9B — плотная языковая модель на 9 млрд параметров от Empero, полученная дистилляцией рассуждений модели-учителя Qwen3.8 2.4T A95B в архитектуру Qwen3.5-9B. Это полное дообучение всех параметров базовой модели на SFT-примерах: примерно 70 тысяч отобранных трасс учителя по математике, программированию, общим рассуждениям, следованию инструкциям и работе с инструментами. Модель использует архитектуру Qwen3.5 и формат весов Safetensors; нативный контекст составляет 262 144 токена. Она предназначена для генерации ответов с пошаговыми рассуждениями, решения математических задач, написания кода и вызова инструментов. В карточке приведены результаты тестирования на GSM8K и MMLU; на MMLU модель заметно превзошла базовую Qwen3.5-9B, тогда как на GSM8K показала немного более низкий результат. Интерфейс вызова функций поддерживается без дополнительной обёртки. Лицензия — Apache-2.0. Тонкая настройка проводилась только для текста; визуальные возможности унаследованы от мультимодальной базы, но в карточке не оценивались.

Qwen-Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF-Q4_K_M — квантизированная версия Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, опубликованная пользователем sigmanih с использованием Sigma Studio. Модель предназначена для генерации текста и кода, программирования, повседневных ассистентов, агентских сценариев и задач, требующих рассуждений. В README указаны английский и итальянский языки, однако полный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель использует архитектуру qwen2 и формат GGUF с квантизацией Q4_K_M. Она содержит 14 млрд параметров, имеет 48 Transformer-слоёв, размер скрытого представления 5120 и контекстное окно до 32 768 токенов. Размер файлов составляет около 8,37 ГБ; для инференса рекомендуется примерно 10,5 ГБ VRAM при полной загрузке на GPU или 10,3 ГБ RAM в CPU-гибридном режиме. Рекомендуемая конфигурация — GPU с 12–16 ГБ VRAM либо система с 32 ГБ оперативной памяти. По приведённым тестам модель показывает сильные результаты в программировании и ряде математических задач: 86% на HumanEval, 100% на MBPP и GSM8K, 89% на ARC-Challenge и MATH. При этом результаты по GPQA и MMLU-Pro составили 33%, а общая оценка в заявленном наборе тестов — 69 из 100. В агентском тестировании завершено 4 из 6 сценариев, а соблюдение протокола инструментов составило 63,6%, поэтому модель не следует считать безошибочной для сложной автономной работы. В README одновременно указаны лицензия other в метаданных и обозначение Apache-2.0 на странице, поэтому условия использования требуют дополнительной проверки по официальным лицензионным материалам репозитория и базовой модели.

Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b — языковая модель PocketDoc, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог в формате DanChat-2. Контекстное окно составляет 131 072 токена; автор указывает, что при длине свыше 32 768 токенов качество извлечения информации снижается. Модель предназначена для ролевых диалогов, совместного написания прозы и историй, генерации кода, вызова инструментов и решения сложных задач. Она дообучалась на более чем 50 специализированных наборах данных; основной язык — английский, также заявлена поддержка арабского, китайского, французского, немецкого, хинди, японского, корейского, португальского и испанского. В метаданных среди возможностей отмечены чат и код. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Автор сообщает о тренировке с помощью Axolotl на восьми GPU H100 в течение 50 часов. Качество ожидается наивысшим для английского языка; для контекста длиннее 32 768 токенов автор предупреждает о снижении точности извлечения информации.

Dolphin-4B — языковая модель, выпущенная roskosmos19 и дообученная на базе XHToken/Spark-X2.5-4B-Base. Она предназначена для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель использует плотную архитектуру Spark2_5ForCausalLM и формат safetensors; размер по метаданным — 3,8 млрд параметров, а заявленная длина контекста составляет 1 048 576 токенов. Для работы доступны шаблон чата с поддержкой нескольких ролей, режима рассуждений и вызова инструментов; модель рассчитана на использование через Transformers и совместимые стеки инференса. В карточке заявлены сильные стороны в следовании инструкциям, программировании и многошаговых задачах. Эти характеристики представлены как утверждения автора и не сопровождаются в карточке результатами оценки. Язык модели явно не обозначен. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели lvandy/Qwen3-Embedding-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-8B — текстовая модель эмбеддингов семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная архитектура Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B-Base для получения векторных представлений текста. Модель предназначена для семантического поиска и ранжирования, а также поддерживает классификацию, кластеризацию, поиск по коду и межъязыковой поиск. Модель поддерживает более 100 естественных и программных языков, обрабатывает длинные последовательности с контекстом до 40 960 токенов по метаданным и выдаёт эмбеддинги размерностью до 4096; README также сообщает о настройке выходной размерности от 32 до 4096. Можно задавать инструкции для конкретной задачи, языка или сценария. Модель рассчитана на получение векторов из текста; метаданные также отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов, но основной сценарий этой версии — эмбеддинги. По данным карточки, версия 8B заняла первое место в мультиязычном рейтинге MTEB на 5 июня 2025 года с результатом 70,58. Для некоторых задач retrieval README отмечает снижение качества примерно на 1–5% без подходящей инструкции. Для работы с поддержкой Qwen3 требуется Transformers 4.51.0 или новее. Лицензия — Apache-2.0.

QWQ-Rombos-ties-TEST2 — экспериментальное объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное сообществом mergekit-community. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и объединена методом SLERP из Qwen/QwQ-32B-Preview и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации диалоговых ответов, математических рассуждений и программирования. Поддерживает контекст до 32 768 токенов; в метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Языковая поддержка отдельно не перечислена. Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Это экспериментальная сборка слияния, поэтому её качество и поведение могут отличаться от исходных моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Virtuoso-Lite — языковая модель для генерации текста, представленная командой arcee-ai. В метаданных указаны архитектура Llama и базовая модель Falcon3-10B-Base; карточка описывает модель как 10-миллиардную и сообщает о дистилляции знаний DeepSeek-V3. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers, а контекст модели составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников, генерации и отладки кода, математических и технических ответов, а также прототипов анализа данных и STEM-обучения. Карточка заявляет о логитной дистилляции примерно на 1,1 млрд токенов и последующем DPO-выравнивании. Модель поддерживает текстовый ввод и генерацию текста; заявлены возможности чата и интерфейс вызова инструментов. В README указана лицензия falcon-llm-license. Среди ограничений карточка отмечает возможную предвзятость и вредоносную генерацию, а также срез знаний примерно до июня 2024 года. Показатели бенчмарков приведены без подробностей о методике, поэтому их следует считать заявлениями авторов карточки.

Карточка модели bh890/ARX на Hugging Face совпадает с карточкой bh890/LongCat-2.0, поэтому описание составлено по ней. LongCat-2.0 — большая языковая модель семейства LongCat, представленная разработчиками проекта LongCat. Это модель архитектуры MoE с классом LongcatCausalLM; в метаданных репозитория указано 42,1 млрд параметров, тогда как README описывает полную версию с 1,6 трлн параметров и примерно 48 млрд активируемых на токен. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует лицензию MIT. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, программирования, понимания кода и репозиториев, выполнения задач агентами и работы с инструментальными сценариями. README сообщает об обучении на данных с контекстом до 1 млн токенов и об архитектурном механизме LongCat Sparse Attention для длинных последовательностей; метаданные указывают нативный контекст 262 144 токена. В карточке также заявлены чат и интерфейс вызова инструментов. README особо выделяет задачи с длинным горизонтом, редактирование кода на уровне репозитория и автоматизацию действий; развёртывание описано для GPU и NPU. Модель не оценивалась всесторонне для всех возможных прикладных сценариев. Условия лицензии — MIT.

MiMo-Negentropy-9B-AGSI — плотная модель семейства Qwen3.5 примерно на 9 млрд параметров, созданная слиянием MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B от Xiaomi MiMo и Negentropy-claude-opus-4.7-9B от Jackrong. В README слияние названо AGSI Pipelined Fusion и описано как адаптивная спектральная интерполяция весов с защитой от конфликтов параметров. Модель предназначена для диалоговых и агентных сценариев, включая программирование, рассуждения и работу с терминалом. Метаданные указывают поддержку английского и китайского языков; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Это текстовая генеративная модель с возможностью чата. Карточка не приводит результатов сравнительной оценки и не подтверждает практические гарантии качества; мультимодальные возможности базовой модели не следует автоматически считать возможностями этой версии.

openbmb/MiniCPM5-1B-GGUF — компактная языковая модель серии MiniCPM5, разработанная командой OpenBMB. Это GGUF-версия MiniCPM5-1B, предназначенная для локального запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio, включая устройства с ограниченными ресурсами. Модель представляет собой causal language model на архитектуре LlamaForCausalLM с 1 080 632 832 параметрами, 24 слоями и группированным вниманием GQA: 16 голов для запросов и 2 для ключей и значений. Максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Один и тот же checkpoint поддерживает быстрый режим без рассуждений и режим пошагового рассуждения через параметр enable_thinking и шаблон чата с маркером <think>. Модель ориентирована на локальных ассистентов, генерацию кода, coding agents, использование инструментов, агентские сценарии и задачи, требующие рассуждений при небольшом размере модели. К сильным сторонам относятся компактность, нативный длинный контекст, поддержка tool use и гибридного режима рассуждений; разработчики заявляют конкурентные результаты среди открытых моделей класса около 1B, особенно в использовании инструментов, генерации кода и сложном reasoning. Ограничения связаны с малым размером модели, из-за которого её возможности могут уступать более крупным моделям в сложных и специализированных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniCPM5-2B-OptiQ-4bit — локальная 4-битная MLX-квантизация модели openbmb/MiniCPM5-2B, разработанной OpenBMB, с использованием инструментария mlx-optiq. Это языковая модель Llama-архитектуры с 42 слоями, размером 2B параметров и контекстом до 128k токенов. Указаны английский и китайский языки. Модель предназначена для текстовой генерации, диалоговых ассистентов, перефразирования, математических и кодовых задач, многошагового рассуждения, работы с инструментами и локального запуска на устройствах Apple Silicon. Ключевая особенность — чувствительная к слоям смешанная точность: 112 из 295 линейных слоёв сохранены в 8-битном формате, остальные 183 используют 4-битное представление. Размер файла составляет около 1,84 ГБ. Доступны режимы без рассуждений для быстрых ответов и с рассуждениями для математики, планирования и многошагового кода. Модель поддерживает собственный формат tool calling, который через optiq serve преобразуется в вызовы инструментов, совместимые с OpenAI и Anthropic API. По приведённым тестам модель показывает высокие результаты в следовании инструкциям, математике, генерации кода и вызове инструментов, однако оценка извлечения информации из длинного контекста заметно ниже остальных показателей. К ограничениям относятся необходимость MLX и Apple Silicon для описанного локального сценария, зависимость качества от режима рассуждений и отсутствие заявленных мультимодальных возможностей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

NeuralMetrics/Qwen3-Embedding-0.6B — размещённая Neural Metrics копия модели Qwen3-Embedding-0.6B, разработанной командой Qwen. Согласно карточке, веса и поведение совпадают с исходной моделью. Это плотная модель семейства Qwen3 с 507,6 млн параметров, предназначенная для преобразования текста в эмбеддинги; она поддерживает контекст до 32 768 токенов и выходные векторы размером от 32 до 1024 измерений. Модель подходит для семантического поиска по документам, пунктам договоров, строкам и полям, поиска по коду, выявления похожих текстов, классификации и кластеризации. Она поддерживает более 100 языков, включая возможности межъязыкового поиска, и принимает инструкции, позволяющие настроить эмбеддинги под задачу. Векторы можно использовать в системах поиска и маршрутизации документов. Ограничения: это модель эмбеддингов, поэтому для поиска нужен отдельный индекс векторов и компонент, который сопоставляет запросы с документами. Для использования с Transformers требуется версия 4.51.0 или новее; карточка рекомендует подбирать инструкции под сценарий, поскольку их отсутствие может снизить качество поиска. Лицензия — Apache-2.0.

FuriosaAI публикует эту сборку Qwen3-VL-4B-Instruct с Furiosa Executable Bundle для запуска через Furiosa-LLM на ускорителях RNGD. Это плотная vision-language модель на 4 млрд параметров: кодировщик изображений сочетается с трансформерным декодером, а Interleaved-MRoPE и многоуровневое слияние признаков DeepStack поддерживают обработку изображений и видео. Веса хранятся в safetensors; README указывает, что дополнительная квантизация не применялась. Базовая модель — Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. Она предназначена для диалога по изображениям, OCR, анализа документов и диаграмм, пространственных рассуждений и понимания видео; также поддерживает вызов инструментов через интерфейс функций. Для работы с Furiosa-LLM на RNGD используется параллелизм по тензорам на 8 вычислительных элементах одной карты. README также указывает совместимость с vLLM, SGLang и Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка описывает её как Instruct-вариант без режима thinking; качество ответов может зависеть от сложности изображения или видео и формулировки запроса.