I.2Синтез, понимание и проверка знаний

amd/MiniMax-M2.7-BF16 — репозиторий весов MiniMax-M2.7 от MiniMax, представленный в формате safetensors и доступный для работы через Transformers. В метаданных указаны архитектура MoE, 2,9 млрд параметров и контекст до 204 800 токенов; карточка описывает разговорную модель с возможностью вызова инструментов и развёртывания в агентных сценариях. Модель предназначена для генерации текста, программирования и инженерных задач, анализа инцидентов, выполнения многошаговой офисной работы и взаимодействия с инструментами. В README заявлены поддержка агентных команд, сложных навыков и редактирования документов Word, Excel и PowerPoint. Карточка приводит результаты внутренних и внешних бенчмарков, но они не гарантируют аналогичное качество в конкретной среде. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует проверять в файле лицензии репозитория. Русский язык среди поддерживаемых языков явно не указан. Хотя имя репозитория содержит BF16, метаданные перечисляют формат safetensors и не подтверждают точность BF16.

Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель, разработанная Jackrong. Это обновлённый post-training релиз Qwopus3.8-27B-Flash, основанный на Qwen3.8-27B. Модель предназначена для генерации текста по текстовым и визуальным входным данным, решения сложных задач, рассуждений, генерации кода, использования инструментов, function calling и агентских сценариев с многократными итерациями «анализ — вызов инструмента — наблюдение — редактирование — проверка». Версия GGUF ориентирована на локальный inference. Ключевая заявленная характеристика — размер 27B параметров. Модель поддерживает image-text-to-text и относится к мультимодальным моделям с vision-возможностями. В README указаны языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese. Архитектура и размер контекстного окна не раскрыты. Обновлённое обучение направлено на сокращение неэффективных рассуждений, повышение скорости завершения задач и улучшение практичности длительных агентских рабочих процессов; отдельно отмечено улучшение форматирования Python. Сильными сторонами модели являются сочетание рассуждений, программирования, работы с изображениями и инструментами, а также ориентация на эффективность при ограниченных вычислительных ресурсах. При этом README подчёркивает компромисс между сокращением длины рассуждений и сохранением корректности; универсальные улучшения качества не заявлены. Точные методы обучения V2 и полный рецепт reinforcement learning не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели luxuansang/Qwythos-9B-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой empero-ai/Qwythos-9B-v2, поэтому описание составлено по ней. Qwythos-9B-v2 — модель генерации текста и рассуждений от Empero AI, дообученная на базе empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M методом FTPO. Она предназначена для диалогов, многошаговых рассуждений, решения задач и генерации кода; разработчик сообщает, что в этой версии устранено зацикливание при генерации, восстановлена голова MTP и сохранены возможности предыдущей версии. Модель построена на гибридной архитектуре Qwen3.5-9B с чередованием линейного внимания Gated-DeltaNet и полного внимания. Контекст заявлен до 1 млн токенов с YaRN. Хотя базовый стек поддерживает мультимодальность, README описывает практическое использование как текстовое. Основной язык карточки — английский. Модель подходит для исследовательских и технических сценариев, включая программирование, кибербезопасность и анализ научных вопросов. По внутренним оценкам разработчика, знания и рассуждения в целом сохранены относительно предыдущей версии; это обновление направлено прежде всего на устойчивость генерации, а не на рост возможностей. Известное ограничение — результат HumanEval ниже, чем у исходной Qwen3.5-9B; показатели бенчмарков получены на внутреннем тестовом наборе. Модель намеренно не ограничивает ответы на чувствительные темы. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-V4-Flash-0731-AWQ — это квантизированная сборка базовой модели deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, подготовленная в формате AWQ для запуска на компьютерах Apple Silicon через oMLX. Исходная модель представляет собой MoE-архитектуру с 304 млрд параметров, 43 слоями, 256 маршрутизируемыми экспертами на слой, механизмами Hyper-Connections и HISA attention; в README разработчик исходной модели не указан, а автор данной квантизированной сборки также не идентифицирован. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых и агентских сценариев, решения математических задач и генерации кода. В сборке маршрутизируемые эксперты квантизированы до 2–3 бит, а attention, общие эксперты, embeddings и head оставлены в 8-битном формате. Основная часть содержит 278,6 млрд квантизированных параметров и занимает около 101,4 ГБ; вместе с квантизированным MTP/DSpark speculative drafter общий размер составляет около 108,2 ГБ. Поддерживаются режимы reasoning_effort low, high и max. Языки и максимальная длина контекста в README не указаны. Сильными сторонами являются возможность запуска очень крупной MoE-модели на одной системе Apple Silicon, высокая скорость генерации около 47–51 токена в секунду на M5 Max с 128 ГБ памяти, а также хорошие результаты на GSM8K и HumanEval — 93,5% и 87,2% соответственно. Главные ограничения связаны с агрессивной 2/3-битной квантизацией: на MMLU сборка получила 64,5% против 81,5% у неквантизированного учителя, то есть потеряла 17 процентных пунктов в задачах на широкий массив знаний. Для длинного контекста рекомендуется 4- или 6-битная квантизация KV-кэша; без специализированных ядер oMLX предварительное заполнение длинного контекста может работать значительно медленнее. Модель распространяется по лицензии, обозначенной как other с именем лицензии deepseek. Полные условия лицензии в README не приведены.

Qwen2.5-VL-32B-Instruct — мультимодальная инструкция-модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 32 млрд параметров на архитектуре Qwen2_5_VL, предназначенная для диалога и анализа изображений и видео; используется через Transformers и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель распознаёт объекты и текст на изображениях, анализирует диаграммы, графики и макеты, отвечает на вопросы по визуальным материалам, формирует структурированные данные и локализует объекты с помощью координат, рамок или точек. Она также поддерживает понимание длинных видео с указанием временных отрезков и может выступать визуальным агентом для сценариев управления компьютером или телефоном. README сообщает об улучшенных математических рассуждениях, логике и ответах на вопросы о знаниях. Карточка указывает контекст до 128 000 токенов в метаданных; README уточняет, что базовая конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных текстов применяется YaRN. Для изображений поддерживается динамическое разрешение с компромиссом между качеством, скоростью и расходом памяти; для видео в текущем описании поддерживаются локальные файлы. Модель ориентирована на английский язык согласно языковым тегам карточки. Результаты бенчмарков приведены в README, но не гарантируют качество в конкретном сценарии.

DeepSeek-V2-Lite-XiaAi — объединённая модель для генерации текста, созданная автором карточки с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована DeepSeek-V2-Lite; в объединение также включена DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct. Модель построена на архитектуре DeepSeek V2 и предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. В карточке указаны 2,5 млрд параметров и контекстное окно до 163 840 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и отмечена как поддерживающая чат. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma 4 E4B Agentic Opus Reasoning GeminiCLI GGUF — это квантованная GGUF-версия модели на базе Gemma 4 E4B, разработанная RavenX AI. Веса объединяют результаты SFT-дообучения с паттернами рассуждений Opus 4.6, Claude Code и Gemini CLI; LoRA-адаптер слит непосредственно с моделью, поэтому отдельный адаптер и дополнительная конфигурация не требуются. Модель предназначена для диалоговых сценариев, программирования, агентных рабочих процессов и использования инструментов или функций. Она поддерживает форматы рассуждений с тегами <think>, структурированные ответы в стиле Claude и tool calling. В README также заявлена поддержка vision и мультимодальности, однако подробности о поддерживаемых типах входных данных не приведены. Указан английский язык. Модель совместима с Ollama, LM Studio и llama.cpp, а также может работать через OpenAI-совместимые локальные API. Доступны варианты квантования Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 и F16 размером примерно от 2,7 до 8,3 ГБ; Q4_K_M рекомендован как баланс качества и скорости. Сильными сторонами являются встроенное агентное поведение, рассуждения и поддержка вызова инструментов без отдельного адаптера. Ограничения включают отсутствие опубликованных количественных бенчмарков, неполное описание архитектуры и контекстного окна, а также возможные потери качества из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Gemma.

GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B — сжатая версия диалоговой модели GLM-4.7-Flash, созданная командой Cerebras методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Это причинная языковая модель со sparse Mixture-of-Experts: в README указаны 23 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд на токен, 48 экспертов и выбор четырёх экспертов на токен. Метаданные указывают архитектуру GLM4 MoE Lite и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалога, включая программирование, агентные сценарии, понимание больших репозиториев и вызов функций. Контекст составляет 202 752 токена. В карточке заявлено, что однократное удаление избыточных экспертов без последующего дообучения сокращает размер примерно на 25% при близкой к исходной производительности. Для развёртывания README рекомендует актуальную версию vLLM с поддержкой GLM-4.7-Flash. Лицензия — MIT. Описанные результаты производительности являются заявлениями карточки модели; независимая проверка и подробности оценочных таблиц в предоставленных данных отсутствуют. Метаданные карточки указывают английский язык.

Это производная MLX-версия модели Ornith 1.5 35B-A3B, разработанной ornith-ai и адаптированной пользователем Shiftedx. Модель предназначена для генерации текста и работы с изображениями в сценариях image-text-to-text, включая решение задач программирования, вызов функций и инструментов, структурированный вывод, OCR и визуальный анализ. Модель использует гибридную конфигурацию: 4-битное аффинное квантование экспертного блока, 8-битные attention, routing, embeddings, LM head и поздние проекции, а также 60 рекуррентных тензоров в BF16. В составе сохранены 333 нативных BF16-тензора vision и 785 BF16-тензоров MTP. Рекомендуемая среда запуска — MTPLX 2.9.1, MLX 0.32.1 и MLX-LM 0.31.3; рекомендованная глубина speculative decoding — D3. Поддержка vision требует совместимого MLX-VLM или MTPLX runtime. Языки и размер контекстного окна в README не указаны. По результатам локальной квалификации на M4 Max с 64 ГБ unified memory модель показала успешное выполнение 8 из 8 исполняемых Python-задач, 6 из 6 тестов native function calling и parallel tool planning, 4 из 4 визуальных семантических проверок, а также успешные OCR со строгой схемой и проверки сохранности vision- и MTP-тензоров. Utility pass rate составил 83,3%. Abliteration полностью устранила отказы на тестовом наборе, но может снижать предсказуемость безопасного поведения; README отдельно предупреждает, что она не гарантирует корректность или безопасность вывода. Скорость 112,1 токена в секунду измерена на конкретном M4 Max и не является универсальным показателем. Модель распространяется по лицензии MIT, унаследованной от родительской модели. Следует проверять сгенерированный код и вызовы инструментов перед выполнением; без заданной схемы ответа модель может оборачивать JSON в Markdown.

Dolphin 2.6 Mistral 7B DPO — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, выпущенная разработчиком Eric Hartford при поддержке Convai. Это полновесное дообучение Mistral-7B на наборах инструкций и кода с последующей настройкой методом DPO на предпочтениях UltraFeedback. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов по метаданным; в README для базовой модели указано 16 тыс. токенов. Используется формат запросов ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на инструкции и помощи с программированием; разработчик отмечает повышенную податливость после DPO-настройки. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, включая коммерческое использование. Разработчик предупреждает, что модель слабо ограничивает ответы и может выполнять вредоносные запросы, поэтому перед предоставлением пользователям рекомендуется добавить собственные меры безопасности.

LongCat-Flash-Lite-Uncensored-Heretic-Native-MTP-Preserved — производная версия LongCat-Flash-Lite от независимого автора llmfan46, основанная на модели Meituan. Автор применил abliteration, чтобы уменьшить склонность модели отказывать в ответах: в карточке указаны 9 отказов из 100 в тесте против 100 из 100 у исходной модели. Это не гарантирует отсутствие ограничений или точность ответов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, программирования и агентных сценариях. В основе — плотная архитектура LongcatFlashNgramForCausalLM; метаданные каталога указывают 4,6 млрд параметров и контекст до 327 680 токенов. README описывает исходную LongCat-Flash-Lite как MoE-модель с N-граммными эмбеддингами, однако эти характеристики не следует переносить на производную версию без оговорки. Репозиторий содержит веса safetensors; заявлена лицензия MIT. README также указывает на необходимость минимум двух GPU с 80 ГБ видеопамяти для запуска через Transformers.

Карточка модели KevinCha/Qwen3-VL-8B-Instruct-BoxSpecialToken на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-VL-8B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 8 млрд параметров для диалога и генерации текста по текстовым и визуальным входам; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для анализа изображений и видео, визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и структуры документов, пространственного рассуждения, STEM-задач и управления интерфейсами через инструменты. Она также генерирует код и разметку Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям или видео. Заявлены контекст 256K токенов с возможностью расширения до 1M, временная привязка событий в видео и OCR на 32 языках. Модель объединяет текстовое и визуальное понимание, поддерживает агентные сценарии и вызов инструментов. Карточка описывает возможности семейства Qwen3-VL; конкретные показатели качества для версии 8B в предоставленном README не приведены.

mergekit-community создал эту плотную авторегрессионную языковую модель объединением методом TIES инструктивной Qwen2.5-7B-Instruct с моделями Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и Qwen2.5-Math-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Она распространяется в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с акцентом на программирование и математические задачи; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Объединение переносит возможности трёх исходных инструктивных моделей в один чекпойнт, однако README не приводит сравнительных оценок качества или результатов тестирования. Языки в предоставленных данных не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL от Qwen, представленная в варианте Mixture-of-Experts с инструктивной настройкой. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, распознавания текста на изображениях, понимания видео, пространственных рассуждений и взаимодействия с графическими интерфейсами. В карточке заявлены контекст длиной 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона, понимание длинных документов и видео, а также OCR на 32 языках. Среди описанных возможностей — локализация событий по временным меткам, анализ объектов и их взаимного расположения, решение задач STEM и генерация кода интерфейсов по изображениям или видео. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Практическое качество может зависеть от языка, сложности изображения или видео и характера задачи; приведённый README не содержит конкретных численных результатов бенчмарков.

Dolphin 2.6 Mistral 7B DPO — языковая модель, созданная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai и дообученная на базе Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; она принимает запросы в формате ChatML. Контекст модели составляет до 32 768 токенов по метаданным, тогда как README указывает для базовой модели 16 тысяч токенов. Модель предназначена для диалога и особенно для задач программирования. DPO-настройка на предпочтениях повысила её склонность следовать инструкциям. Модель поддерживает английский язык; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. Автор описывает модель как uncensored и предупреждает, что она может выполнять вредоносные запросы. Перед использованием в сервисе следует самостоятельно настроить меры безопасности и фильтрацию. README не приводит законченных примеров вывода или результатов оценки, поэтому качество для конкретных задач стоит проверять отдельно.

Dolphin-2.9.1-Phi-3-Kensho-4.5B-abliterated-v3 — разговорная языковая модель, созданная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и сообществом Cognitive Computations; uncensored-настройку выполнил FailSpy. Модель основана на Phi-3-Mini-Instruct-4k в Mistral-совместимой архитектуре и дообучена методом qLoRA на данных для инструкций, диалогов, программирования, математики и вызова функций. Веса также изменены для ослабления отказов на запросы. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалогов, помощи с кодом и математическими задачами, а также для начального использования в агентных сценариях и вызова функций. Она принимает текст и генерирует текст, использует шаблон ChatML и имеет контекст 4096 токенов. В репозитории доступны веса Safetensors; при использовании адаптера его следует подключать к базовой модели Unsloth Phi-3-mini-4k-instruct. В метаданных указано 6,4 млрд параметров. Модель ориентирована на английский язык. Ослабленная фильтрация отказов повышает соответствие запросам, поэтому перед предоставлением модели пользователям разработчики рекомендуют добавить собственный уровень ограничений. Лицензия MIT разрешает коммерческое использование; в README также отмечено, что при обучении использовались данные, сгенерированные GPT-4.

Nanonets-OCR2-3B-AIO-GGUF — мультимодальная модель для OCR и понимания документов, разработанная на базе nanonets/Nanonets-OCR2-3B и архитектуры Qwen2.5-VL-3B. Модель преобразует изображения документов в структурированный Markdown и поддерживает многоязычные сценарии обработки. Она предназначена для распознавания текста, таблиц в Markdown и HTML, формул LaTeX, блок-схем в формате Mermaid, подписей, водяных знаков, флажков и рукописных документов. Также заявлена поддержка visual question answering, включая ответы на вопросы по содержимому документов. Возможные области применения — оцифровка юридических, медицинских, финансовых и технических материалов, а также извлечение структурированных данных из неструктурированных источников. Модель содержит около 3 миллиардов параметров, имеет контекстное окно до 125 тысяч токенов и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от низкоразмерных IQ- и Q-квантов до F16. Это позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к ресурсам и качеством вывода; при этом README не содержит количественных оценок качества и подробностей об ограничениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

PointerHQ/Qwen2.5-VL-72B-Instruct-Pointer-AWQ — мультимодальная instruction-tuned модель, созданная на базе Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct. Репозиторий PointerHQ содержит исправленную версию квантованной AWQ-модели для запуска через vLLM с tensor parallel на 2, 4 или 8 GPU; для работы указана версия vllm==0.7.3. Разработчик базовой модели — команда Qwen. Модель предназначена для анализа изображений и видео, визуального распознавания и рассуждений, извлечения текста и структурированных данных из документов, счетов, форм и таблиц, анализа графиков, диаграмм, макетов и значков. Она также поддерживает визуальную локализацию объектов с помощью ограничивающих рамок или точек, вывод координат и атрибутов в JSON, а также сценарии визуального агента, включая взаимодействие с компьютером и телефоном. Заявлено понимание видео длительностью более часа и поиск релевантных временных сегментов. Архитектура включает языковую модель Qwen2.5 и оптимизированный vision encoder ViT с оконным вниманием, SwiGLU и RMSNorm; для видео применяются динамические разрешение и частота кадров, а также временная обработка mRoPE. Размер модели — 72 млрд параметров. В README явно указан английский язык; поддержка других языков для этой версии не заявлена. Сильные стороны — мультимодальный анализ, OCR, работа с документами, графиками и видеопоследовательностями, а также эффективное распределение на несколько GPU. Ограничения — высокая вычислительная требовательность, зависимость от совместимой версии vLLM и необходимость нескольких GPU для заявленного tensor parallel. Лицензия обозначена как other, license_name — qwen; приведена ссылка на лицензию базовой модели Qwen2.5-VL-72B-Instruct.

FenomAI/Qwen3.6-27B-AWQ-INT4 — квантованная до AWQ INT4 версия открытой модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen; базовая модель предоставлена в репозитории Qwen/Qwen3.6-27B. Модель распространяется в формате, совместимом с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Это каузальная языковая модель с vision encoder, предназначенная для работы с текстом и изображениями. Основные сценарии — агентное программирование, разработка интерфейсов, анализ репозиториев и решение задач на уровне программных проектов. Модель также поддерживает сохранение контекста рассуждений из предыдущих сообщений для итеративной разработки. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и имеет нативную длину контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN; размерность скрытого представления составляет 5120. Точные поддерживаемые языки в README не указаны. Ключевое преимущество — ориентация на coding agent-сценарии и работу с длинным контекстом. Ограничения, требования к оборудованию и влияние квантования AWQ INT4 на качество отдельно не описаны. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная командой Qwen. Модель представлена в формате Hugging Face Transformers и предназначена прежде всего для программирования с использованием агентных сценариев, включая работу с фронтенд-проектами, репозиториями и итеративной разработкой. Также она поддерживает мультимодальные задачи с текстом и изображениями благодаря архитектуре с vision encoder. Это каузальная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, из них 3 млрд активируются при обработке запроса. Она содержит 40 слоёв, 256 экспертов, из которых используются 8 маршрутизируемых и 1 общий, а также механизмы Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. README не указывает полный перечень поддерживаемых языков. К сильным сторонам относятся улучшенная работа с кодом, репозиториями и сохранением контекста рассуждений из предыдущих сообщений. Квантизация fine-grained FP8 с размером блока 128 заявлена как обеспечивающая метрики, почти идентичные исходной модели, при совместимости с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Ограничения производительности, требования к оборудованию и подробные сведения о языках в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AEON-7 выпустил раннюю BF16-версию Qwen3.8-27B, полученную аблитерацией базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B для более прямых ответов и ослабления отказов. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой семейства Qwen3.5 и примерно 27 млрд параметров; текстовая генерация — основная задача, также заявлена поддержка изображений. Карточка описывает запуск через Transformers и проверку сервинга через vLLM на NVIDIA H200; указанное в примере ограничение контекста — 16 384 токена, а для подходящего оборудования README упоминает исходное окно до 262 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, программирования, многошаговых рассуждений и вызова инструментов. Ослабление отказов делает ответы более прямыми, но авторы предупреждают, что это ранний выпуск, а на очень длинных запросах возможны повторы и потеря связности. Визуальная башня и голова MTP оставлены без изменений относительно базы. Лицензия — Apache-2.0; веса доступны в формате safetensors, BF16.

Ratanak/Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная в сообществе Ratanak и ориентированная на сценарии, где требуется минимальное количество отказов и защитных рассуждений. Модель предназначена для генерации текста и кода, исследовательских задач в области AI safety и red teaming, а также агентных сценариев, включая автоматизацию программирования и тестирование безопасности. Модель имеет архитектуру Qwen3, размер 27 млрд параметров и доступна в форматах GGUF, Safetensors и MLX. Поддерживает режимы с рассуждением и без него; рекомендуемый режим — без рассуждения. В README не указаны точный размер контекста и перечень поддерживаемых языков. Для генерации рекомендуются температура 0, repetition penalty 1.15 и не менее 2048 новых токенов; для агентных сценариев допустимы температура 0,1–0,3 и более короткие ответы. К сильным сторонам относятся сохранение большей части возможностей исходной модели, генерация рабочего кода и сниженное количество жёстких отказов и формальных защитных отступлений. По приведённым данным, показатель MMLU версии V3 составляет 82,3%, что на 2,1 процентного пункта ниже базовой модели. Ограничения включают возможное зацикливание без repetition penalty, снижение качества при высокой температуре и потенциальные риски использования модели для вредоносных или небезопасных запросов. Указана лицензия Apache-2.0.

Qwen3-VL-4B-Thinking — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen и представленная в виде репозитория весов. Она принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы; версия Thinking предназначена для задач, где требуется визуальное и логическое рассуждение. Модель работает через библиотеку Transformers, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона. Модель предназначена для распознавания и анализа изображений, OCR, понимания видео, пространственных вопросов, STEM-задач и взаимодействия с графическими интерфейсами. README также описывает генерацию разметки Draw.io и кода HTML/CSS/JS по изображениям и видео. Среди заявленных особенностей — обработка временных меток в видео, распознавание текста на 32 языках и объединение визуальной и текстовой информации. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Размер модели — 4 млрд параметров. Это компактная плотная модель, однако для обработки изображений, видео и длинного контекста нужны соответствующие вычислительные ресурсы. В карточке не приведены количественные результаты бенчмарков; заявленные возможности не заменяют проверку качества на конкретных данных и сценариях.

SuperGemma-4-12b-abliterated — дообученный инструкционный чекпойнт на 12 млрд параметров, созданный на основе google/gemma-4-12B-it. Разработчик объединил обработку направления отказов в весовом пространстве с дополнительным постобучением для следования инструкциям, программирования, технических ответов на корейском языке, форматирования JSON и вызовов инструментов. Модель распространяется как единый чекпойнт без необходимости подключать адаптер во время работы. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации кода. README описывает снижение лишних отказов и приводит результаты внутренних и публичных проверок, однако они не гарантируют качество на других запросах. В метаданных также заявлена мультимодальная архитектура семейства Gemma 4 с возможностью работы с изображениями, видео и аудио у базовой модели; явное подтверждение этих входов для данного чекпойнта в README отсутствует. Модель загружается через Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка указывает английский и корейский языки; дополнительное постобучение особенно ориентировано на технические ответы на корейском.

Agents-A1-4B — плотная языковая модель на 4 млрд параметров от InternScience, созданная для автономного выполнения многошаговых задач. Она основана на архитектуре Qwen3.5 и дообучена для агентных сценариев: поиска, инженерной работы, научных исследований, следования инструкциям и вызова инструментов. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова функций; веса доступны в формате safetensors и совместимы с Transformers, vLLM и SGLang. В README заявлена длина контекста до 262 144 токенов при указанной конфигурации SGLang. Модель предназначена для разложения сложных запросов на шаги, планирования, использования внешних инструментов и ответов на научные и профессиональные вопросы. В README приведены высокие результаты на тестах поиска, агентных задач и следования инструкциям, однако это заявления разработчика, и они не гарантируют качество в конкретном приложении. Лицензия Apache-2.0.

Мультимодальная инструкционная модель Qwen2.5-VL-7B на 7,1 млрд параметров, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Она принимает текст и изображения и отвечает текстом, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для анализа изображений и видео, извлечения данных из документов и других визуальных задач; максимальный контекст — 128 000 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers, а карточка описывает конвертацию с помощью mlx-vlm 0.1.11. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-4.6V-Flash — компактная мультимодальная модель семейства GLM-V от Z.ai, предназначенная для локального развёртывания и приложений с низкой задержкой. Это плотная модель с 9 млрд параметров, работающая с изображениями и текстом; карточка Hugging Face указывает архитектуру GLM4V, библиотеку Transformers и формат Safetensors. Модель поддерживает диалог и визуальное понимание, а контекстное окно серии GLM-4.6V достигает 128 тыс. токенов. Модель подходит для анализа изображений, скриншотов и страниц документов, включая понимание их текста, компоновки, таблиц, графиков и иллюстраций. Она также рассчитана на мультимодальное использование инструментов и на создание HTML/CSS по скриншотам интерфейсов. Заявленные в карточке возможности серии включают генерацию смешанного текста и визуального содержимого; README уточняет, что Flash — облегчённая версия для локального использования. Разработчики отмечают, что чисто текстовые ответы слабее мультимодальных возможностей. Модель может чрезмерно рассуждать, повторять ответ, ошибаться при подсчёте объектов и распознавании конкретных людей. Лицензия — MIT.

Grug 67B A2B Datakit SFT 262K — контрольная точка Grug MoE после дообучения с учителем на подборке данных для агентных сценариев и рассуждений. Модель подготовлена open-athena на основе неопубликованной базовой контрольной точки; использованы данные OpenThoughts code, SWE-ZERO, Penfever, NuminaMath и наборы GLM для следования формату и уплотнения контекста. Это отдельный запуск SFT от выпуска 11 сентября 2026 года. Архитектура GrugMoeForCausalLM содержит 67 млрд параметров, из которых примерно 2 млрд активны на токен; используются 256 маршрутизируемых экспертов с выбором четырёх экспертов и один общий эксперт. Модель принимает текст и поддерживает генерацию в формате чата, интерфейс вызова инструментов и режим рассуждений. Контекст настроен на 262 144 токена, однако качество на длинном контексте не проверено. Для запуска требуется среда с поддержкой Grug MoE; совместимость со стандартным Transformers и заявленным рантаймом пока не подтверждена. Контрольная точка не прошла надлежащее тестирование или оценку: для неё нет установленных результатов генерационных проверок и бенчмарков, поэтому качество, безопасность и численная эквивалентность не подтверждены. Опубликована под лицензией OpenMDW-1.1.

llmfan46/MiniMax-M2.7-BF16-ultra-uncensored-heretic — модифицированная версия MiniMax-M2.7 от независимого автора llmfan46. По карточке, к модели применена abliteration: изменены параметры attn.o_proj на слоях 0–51, чтобы снизить частоту отказов при сохранении близости к поведению исходной модели. Метаданные описывают её как текстовую MoE-модель для генерации текста с диалоговым режимом, размером 2,9 млрд параметров и контекстом до 204 800 токенов. Модель рассчитана на диалог, сложные инструкции, программирование, анализ инцидентов и агентные сценарии; автор исходной MiniMax-M2.7 также заявляет поддержку работы с инструментами и офисными документами. В README приведено сравнение отказов и KL-дивергенции с исходной моделью, однако эти показатели получены самим автором и не подтверждают качество на независимых тестах. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить в репозитории базовой модели и связанных лицензионных материалах.

Qwen3.5-88B-YMQ-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели 0xSero/Qwen3.5-88B, подготовленная независимым разработчиком ZeroDigest. Это разговорная модель для генерации текста; в карточке заявлены архитектура Mixture-of-Experts с компонентами Transformer и Mamba/SSM и смешанная квантизация с разной точностью для attention, общих и фоновых экспертов. Файл варианта M занимает около 37 ГБ; README рекомендует запуск через llama.cpp и приводит конфигурацию с контекстом 131072 токена. Сборка предназначена для диалогов, разработки кода и работы через API-инструменты вроде RooCode и Aider. README описывает настройку распределения битности по значимости слоёв и экспертов для экономии памяти при сохранении качества маршрутизации, однако приведённые значения perplexity и KL-divergence ещё не заполнены, поэтому заявленное качество не подтверждено опубликованными оценками. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0.