I.2Синтез, понимание и проверка знаний

Qwen2-VL-2B-Instruct — мультимодальная модель с визуальным энкодером и плотной архитектурой Qwen2-VL, разработанная командой Qwen. Это версия с настройкой для следования инструкциям, основанная на Qwen/Qwen2-VL-2B. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; поддерживает динамическое разрешение изображений, а механизм M-ROPE учитывает текстовые, визуальные и видеопозиции. В метаданных указаны 1,5 млрд параметров и контекст длиной 32 768 токенов. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, анализа изображений и документов, а также понимания видеоклипов, включая клипы длительностью более 20 минут. Она также может служить основой для систем, которые действуют по текстовым инструкциям, опираясь на визуальную обстановку. Модель поддерживает английский и китайский языки, а также распознавание текста на изображениях на многих других языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, использовать их можно на базе Transformers; лицензия — Apache-2.0. В README отмечены ограничения: модель не понимает аудио в видео, может ошибаться при подсчёте объектов и пространственных рассуждениях, а также испытывает трудности со сложными многошаговыми инструкциями. Данные изображений обновлены до июня 2023 года; распознавание конкретных людей и объектов интеллектуальной собственности ограничено.

Карточка модели dshive/Qwen3.6-27B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-27B — открытая модель с весами от команды Qwen, представленная как постобученная модель в формате Hugging Face Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями, а README также описывает ввод видео. Указанная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README отмечены задачи на уровне репозитория, разработка интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель можно запускать через Transformers и использовать с vLLM, SGLang и KTransformers; для высоких нагрузок авторы рекомендуют специализированные серверы инференса. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniMaxAI/SynLogic-Mix-3-32B — языковая модель MiniMaxAI для многоэтапных рассуждений в логике, математике и программировании. Она основана на Qwen2.5-32B-Base и дообучена методом Zero-RL на смеси проверяемых задач: логике из SynLogic, математике и коде. Веса имеют плотную архитектуру Qwen2, размер модели — 32 млрд параметров, максимальный контекст — 131 072 токена. Модель генерирует текст; карточка указывает поддержку английского языка и интерфейс для диалога и вызова инструментов. По описанию автора, модель обучалась без этапа instruction tuning, только с подкреплением от базовой модели. Приведённые результаты охватывают бенчмарки логического рассуждения, математики, программирования и общих знаний; автор сообщает об улучшениях при добавлении логических данных. Это специализированный чекпойнт для задач рассуждения, а README не приводит полную таблицу результатов для этой версии. Лицензия — MIT.

Vintern-1B-v3.5-BF16-GGUF — конверсия визуально-языковой модели Vintern-1B-v3_5 от сообщества; исходная модель и обучение принадлежат 5CD-AI. Репозиторий содержит GGUF-файлы языковой модели и визуального проектора, а также шаблон диалога. Это BF16-конверсия без низкобитной квантизации; часть тензоров сохранена в F32. Базовая модель основана на InternVL2.5-1B. Модель принимает изображения и текст и предназначена для OCR, извлечения данных из документов и ответов на вопросы по их содержимому. В исходной карточке указаны вьетнамский, английский и китайский языки. Для описанной в README конфигурации используется разбиение изображения на тайлы размером 448 пикселей с максимумом 12 динамических патчей. Конверсия исправляет метаданные EOS и перестраивает позиции визуального проектора под CLS-last компоновку конкретной версии llama.cpp. Проверенная совместимость указана только для llama.cpp commit c550d2f60bde72df19fcef1fef627895095b8ba8; для работы нужны оба GGUF-файла и шаблон. Лицензия исходной модели — MIT.

Claude Opus 4.1 — обновлённая флагманская модель Anthropic с улучшенными возможностями программирования, рассуждений и выполнения агентных задач. Её можно применять для помощи при разработке ПО, решения сложных задач и сценариев, где модель выполняет последовательные действия от имени пользователя. В README указано, что модель набрала 74,5% на SWE-bench Verified. Данных о размере, архитектуре, модальностях, языках, контексте и лицензии в предоставленных материалах нет.

Карточка модели abelsimon/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели baerquant/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели Ishowbackup/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели whodat6969/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели xannie1/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

LightOnOCR-2-1B-ocr-soup — объединённая версия модели LightOnOCR-2 от LightOnAI. Это плотная vision-language-модель семейства Mistral3 с 1 млрд параметров, предназначенная для преобразования страниц документов в текст с сохранением естественного порядка чтения. Она принимает изображения страниц, в том числе отрисованные из PDF, и подходит для распознавания сканов, таблиц, форм, научных статей и LaTeX. Вариант ocr-soup объединяет базовый чекпойнт с весами, обученными методом RLVR, с помощью слияния task arithmetic; авторы заявляют о более стабильной работе на сложных категориях документов. Для LightOnOCR-2 также заявлены улучшенное покрытие французских документов, arXiv и сканов, а также более чистая нормализация текста. Модель рассчитана на работу через Transformers, поддерживает визуальный ввод и диалоговый интерфейс; для использования требуется версия Transformers, установленная из исходного кода. В карточке приведены сравнительные заявления о скорости и результатах на OlmOCR-Bench, но подробности методики отнесены к статье. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Для подготовки PDF рекомендуется отрисовывать каждую страницу в PNG или JPEG с максимальной стороной около 1540 пикселей; качество может зависеть от рендеринга и сложности документа.

Карточка модели kaivoss/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-compat на Hugging Face совпадает с карточкой XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Xiaomi MiMo посредством supervised fine-tuning Qwen3.5-9B на данных, созданных MiMo. Модель предназначена для диалогов и агентных сценариев, включая программирование, визуальное программирование и задачи кибербезопасности; также поддерживает обработку изображений. Карточка публикует результаты SFT-чекпойнта на бенчмарках по программированию. Это контрольная точка для дальнейших исследований в области агентного обучения с подкреплением. Для запуска README рекомендует свежую сборку SGLang с поддержкой Qwen3.5; модель включает токенизатор и шаблон чата MiMo v2.6. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT. README не описывает конкретные ограничения качества или безопасности модели.

thelamapi/next-ocr-i1-GGUF — GGUF-версия модели Next OCR 8B, разработанной Lamapi. Это мультимодальная модель на базе thelamapi/next-ocr, предназначенная для распознавания текста на изображениях, в документах и снимках экрана, а также для анализа визуального содержимого по текстовым инструкциям. Модель содержит около 8 миллиардов параметров и ориентирована на OCR с поддержкой математических выражений, таблиц, форм, рукописного текста и сложной структуры документов. Заявлена поддержка более 30 языков, включая английский, турецкий, немецкий, испанский, французский, китайский, японский, корейский и русский. В README она описывается как эффективная и компактная instruction-tuned модель для понимания документов; максимальный размер контекста и точная схема квантования GGUF не указаны. Согласно приведённым в README результатам, модель показывает высокие показатели на OCR-бенчмарках, мультиязычном распознавании, работе с таблицами, рукописным и сценовым текстом, однако методика оценки и независимое подтверждение этих результатов не представлены. Для работы требуется передавать одновременно изображение и текстовый запрос. В метаданных указана лицензия Apache-2.0, но в README также присутствует бейдж MIT, поэтому условия лицензирования следует дополнительно уточнить.

Qianfan-VL-3B — мультимодальная языковая модель команды Baidu AI Cloud Qianfan для работы с изображениями и текстом. Версия 3B основана на Qwen2.5-3B; визуальный энкодер построен на InternViT, а изображения обрабатываются с динамическим разбиением на патчи с поддержкой разрешения до 4K. Модель принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32k токенов. Модель предназначена для OCR в реальном времени и на устройствах с ограниченными ресурсами, распознавания рукописного текста, формул и содержимого документов, а также анализа структуры страниц, таблиц и диаграмм и ответов на вопросы по документам. В README заявлена поддержка многоязычных данных, а метаданные карточки указывают английский и китайский языки. Поддержка Chain-of-Thought в этой версии отсутствует; возможности рассуждений, указанные для вариантов 8B и 70B, к ней не относятся. Модель опубликована в формате safetensors и предназначена для использования с Transformers; README также описывает развертывание через vLLM. Лицензия в метаданных обозначена как other, а README не приводит её условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензионную информацию карточки Hugging Face.

Jan-v2-VL-f32-AIO-GGUF — GGUF-сборка 8-миллиардной vision-language модели Jan-v2-VL, разработанной командой JanHQ. Модель предназначена для взаимодействия с визуальными и текстовыми данными, а также для выполнения многошаговых задач в реальных программных средах, включая браузеры и настольные приложения. Модель сочетает языковое рассуждение с визуальным восприятием, поддерживает анализ скриншотов, заземление элементов интерфейса и вызов инструментов. Она рассчитана на агентную автоматизацию, управление пользовательским интерфейсом, следование сложным инструкциям, сохранение промежуточного состояния и восстановление после незначительных ошибок. Заявлен английский язык, однако сведения о размере контекста и точной архитектуре в README не указаны. Доступны варианты low, med и high: low ориентирован на эффективность и меньшую задержку, med предлагает баланс качества и скорости, а high использует более глубокое рассуждение и требует больше времени на обработку. Сильными сторонами являются работа с визуально-текстовыми сценариями, устойчивое пошаговое выполнение длинных последовательностей и возможность локального запуска через vLLM и llama.cpp. Ограничениями являются отсутствие в README подробных метрик, данных о контекстном окне и гарантий качества за пределами заявленных сценариев, а также повышенные требования к ресурсам для полноразмерных F32-файлов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ttimms/KAT-Coder-V2.5-Dev-REAP-50-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели KAT-Coder-V2.5-Dev, разработанной Kwaipilot и подготовленной Ttimms. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, агентного программирования и работы через llama.cpp-совместимые приложения. Указан английский язык. В основе лежит гибридная архитектура Gated-DeltaNet и Mixture of Experts (MoE). В результате 50-процентного pruning методом REAP число экспертов сокращено с 256 до 128, общий размер составляет около 19 млрд параметров, а активными при инференсе являются примерно 3 млрд параметров. Vision tower удалён, MTP head отсутствует. Доступны варианты квантизации Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; рекомендуемый Q4_K_M занимает около 11,4 ГБ и рассчитан на запуск в системах с 16 ГБ памяти. Сильные стороны модели — высокая эффективность MoE при относительно умеренных требованиях к вычислениям, поддержка CPU и Apple Silicon, а также хорошие заявленные результаты на HumanEval+ и MBPP+. Для работы требуется свежая версия llama.cpp с поддержкой архитектуры qwen35moe; поддержка Ollama зависит от обновления встроенной версии llama.cpp. Более качественные кванты требуют больше памяти, а Q8_0 нуждается более чем в 16 ГБ или в выгрузке части вычислений на CPU. Заявленные результаты основаны на одиночных greedy-запусках и имеют заметный разброс между повторными измерениями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Empower Functions Model v1.1 — большая языковая модель семейства Empower Functions от empower.dev, предназначенная для диалогов с вызовом инструментов и функций. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 69,5 млрд параметров, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и совместима с Transformers в формате safetensors. Модель может сама выбирать между ответом пользователю и вызовом инструмента, выполнять параллельные и последовательные вызовы функций, работать в потоковом режиме и вести длинные диалоги. В README заявлены высокие результаты на Berkeley Function Calling Leaderboard; это утверждение разработчика для оценки, зафиксированной 10 сентября 2024 года. Для запуска версии large разработчик указывает конфигурацию из четырёх GPU A100 с 80 ГБ памяти в режиме fp16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает конкретные языки обучения или поддержки, поэтому языковую область здесь нельзя уточнить.

make1love/Qwen3-0.6B-JSON-SFT — текстовая генеративная модель семейства Qwen3, опубликованная в формате Transformers и дообученная методом supervised fine-tuning (SFT). По названию модели она ориентирована на генерацию структурированных ответов в формате JSON, а метаданные также обозначают её как conversational-модель.

GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B — сжатая версия GLM-4.5-Air от Cerebras, созданная методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning). Это причинная языковая модель со смешанной экспертной архитектурой MoE: из 128 экспертов удалена четверть, осталось 96, из которых активируются 8 на каждый токен. В модели 82 млрд параметров, при этом на токен активируется около 12 млрд; контекст составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и кода, работы с агентными сценариями, вызова функций и понимания крупных репозиториев. По данным карточки, она сохраняет производительность, близкую к исходной GLM-4.5-Air, и требует примерно на 25% меньше памяти; дополнительное дообучение после прореживания не проводилось. Для развёртывания README указывает актуальную версию vLLM и поддержку вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка заявляет близкие к исходной модели результаты, однако приводит подробности оценок отдельно; качество на конкретных задачах и требования к памяти зависят от конфигурации развёртывания.

Jack-Long-Agentic-27B-4bpw-16GB-VRAM — экспериментальная агентная сборка на базе Qwen3.6-27B, опубликованная автором Jack. Это файл GGUF для локальных сред выполнения, совместимых с форматом GGUF; в метаданные шаблона чата встроена архитектура Jack для ведения структурированного рабочего состояния между ходами. README утверждает, что тензоры базовой модели не изменялись, а интеграция выполнена через tokenizer.chat_template. Модель предназначена для длительных многоэтапных задач: работы с кодом и репозиториями, отладки с повторными вызовами инструментов, анализа документов, исследований и оркестрации сложных действий. Заявленные механизмы включают сжатие истории в рабочее состояние, привязку рассуждений к источникам, разделение конфигураций и контрфактических сценариев, проверку выводов и передачу детерминированных операций инструментам. Поддержка изображений базовой моделью в карточке каталога указана, однако README описывает сценарии работы с текстом и инструментами. Автор называет выпуск исследовательским превью и экспериментальной демонстрацией; качество и надёжность агентного поведения требуют проверки в конкретной среде. Для предполагаемого поведения нужны GGUF-совместимый рантайм, доступные модели инструменты и сохранение истории диалога. Лицензия — Apache-2.0.

JevK5-2B — англоязычная модель для принятия типизированных решений по документам, разработанная как открытая альтернатива Jev компанией TypeSafe; с TypeSafe AI модель не связана. Она принимает документ и вопрос с ответами «да/нет», вариантами выбора или числовой шкалой и за один проход выдаёт вероятности для каждого варианта, не генерируя текст ответа. Модель основана на плотной архитектуре Qwen3.5-2B с 1,7 млрд параметров: адаптер LoRA ранга 16 объединён с весами. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Базовая модель поддерживает контекст до 262 144 токенов, но JevK5-2B отказывает в обработке входов длиннее 16 384 токенов. Модель предназначена для извлечения фактов из документов, классификации и маршрутизации по заданным вариантам. В README приведены результаты на вопросах по бизнес-документам и публичном JevBench; авторы отмечают хорошее качество на простых решениях, но более низкое — на стандартных и сложных примерах по сравнению с версией на 4 млрд параметров. Слабые стороны — арифметика, многошаговые запросы, даты, суммы и общие знания; на закрытом наборе JevBench модель не оценивалась. Для применения требуется JevK5 runtime на GPU NVIDIA либо сборка GGUF и llama.cpp на других устройствах.

Карточка модели lovedheart/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-FP8 на Hugging Face совпадает с карточкой XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B — плотная мультимодальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Xiaomi MiMo посредством supervised fine-tuning Qwen3.5-9B на данных, созданных MiMo. Модель предназначена для диалогов и агентных сценариев, включая программирование, визуальное программирование и задачи кибербезопасности; также поддерживает обработку изображений. Карточка публикует результаты SFT-чекпойнта на бенчмарках по программированию. Это контрольная точка для дальнейших исследований в области агентного обучения с подкреплением. Для запуска README рекомендует свежую сборку SGLang с поддержкой Qwen3.5; модель включает токенизатор и шаблон чата MiMo v2.6. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия — MIT. README не описывает конкретные ограничения качества или безопасности модели.

Prakrit1.0-7B-Small — языковая модель Jagneshdeveloper, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-7B. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, программирования и сценариев с агентами; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель ориентирована на написание, отладку, объяснение и рефакторинг кода, планирование использования инструментов и выдачу структурированных ответов, включая JSON. В карточке также заявлены суммаризация и перевод. Основной язык — английский; поддержка разных языков программирования не означает поддержку соответствующих естественных языков. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Разработчик предупреждает, что сложную логику и математические ответы, а также сгенерированный код следует проверять перед применением; качество на узкоспециализированных региональных задачах может зависеть от формулировки запроса.

Qwen3.5-9B-sdpo-react-mathcodesearch-grpo-arm-e-step29 — это дообученная модель ipfipfipf на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для диалоговой работы с математическими и программными задачами, а также для многошаговых сценариев поиска с вызовом инструментов в стиле ReAct. Модель обучалась методом GRPO с SDPO; опубликован шаг 29, выбранный авторами как лучший по их кривой обучения. Это текстовая языковая модель на 9 млрд параметров с архитектурой семейства Qwen3.5; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Хотя конфигурация сохраняет класс Qwen3_5ForConditionalGeneration, при экспорте удалена башня зрения базовой модели, поэтому изображения модель не принимает. README приводит результаты на математических и кодовых тестах, однако ограничивает их сравнительную интерпретацию: для AMO-Bench часть ответов обрезалась из-за лимита генерации в 16 384 токена, а качество может снижаться при продолжении обучения после шага 29. Лицензия — Apache-2.0.

Viper-Coder-HybridMini-v1.3 — дообученная модель для генерации кода и текста, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В карточке заявлена настройка на синтетических данных по программированию и рассуждениям; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой работы, следования инструкциям, генерации и отладки кода, логических и математических задач, а также создания структурированных ответов в форматах JSON и YAML. Модель принимает текст и генерирует текст, включая программный код. В README заявлена поддержка многих языков программирования и документации на более чем 29 естественных языках; метаданные карточки указывают английский и китайский. Нативная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов; README также заявляет обработку до 128K токенов, что не подтверждается этими метаданными. Доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. README отмечает зависимость качества от формулировки запроса и возможные логические несогласованности в длинных ответах; доступ к актуальной интернет-информации не заявлен. Указанные в карточке результаты оценки представлены частично, поэтому они не позволяют полноценно сравнить модель с альтернативами.

EvoQwen2.5-VL-Retriever-3B-v1 — мультимодальная модель поиска по визуальным документам, разработанная ApsaraStackMaaS. Она основана на Qwen2.5-VL-3B-Instruct и дообучена методом Evo-Retriever; использует плотные многовекторные представления и позднее взаимодействие для сопоставления текстовых запросов с изображениями документов. Модель содержит 3,1 млрд параметров, принимает изображения и текстовые запросы, а на выходе формирует векторы для оценки релевантности. Указанная длина контекста — 128 000 токенов. Модель предназначена для поиска нужных страниц и сведений в визуально сложных документах, включая запросы на естественном языке к содержимому изображений. В README заявлено преимущество по точности над моделями сопоставимого размера и пригодность для сценариев с ограниченными ресурсами; приведены примеры текстового поиска по изображениям. Для загрузки и обработки в README перечислены Transformers, Torch, Pillow и colpali-engine. Лицензия — Apache-2.0. Данные карточки указывают английский язык; поддержка других языков не подтверждена. Оценочные таблицы в README опущены, поэтому количественные показатели качества проверить по предоставленным сведениям нельзя.

Openai_gpt-oss-20b-CODER-NEO-CODE-DI-MATRIX-GGUF — это специализированная GGUF-квантизация базовой модели openai/gpt-oss-20b, подготовленная DavidAU. Вариант ориентирован прежде всего на генерацию и анализ программного кода, а также поддерживает общий чат, рассуждения, решение задач и мозговой штурм. Для оптимизации заявлены отдельные NEO- и CODER-наборы данных, объединённые в Dual Imatrix (DI-Matrix), применённые к квантизированным версиям модели. Модель использует архитектуру Mixture of Experts с 20B параметров и поддерживает до 24 экспертов, при этом в README рекомендуются 4–8 активных экспертов в зависимости от сценария. Указаны языки и возможности работы преимущественно для английского языка, контекст до 128k токенов, использование инструментов и browsing. Доступны варианты IQ4_NL и MXFP4_MOE; наборы MXFP4_MOE предназначены для эффективного сжатия, но README отмечает проблемы совместимости и качества для некоторых конфигураций. Разработчик сообщает о тестировании на сложных задачах программирования, однако результаты приведены без независимых бенчмарков. Сильные стороны модели — специализация на коде, поддержка длинного контекста, MoE-архитектура и несколько вариантов квантизации. К ограничениям относятся зависимость качества от выбранного числа активных экспертов, параметров сэмплирования и конкретного кванта, а также возможные проблемы MXFP4_MOE из-за особенностей тензоров исходной модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ornith-1.5-9B — плотная языковая модель примерно на 9 млрд параметров семейства Qwen3.5, разработанная командой Ornith AI. Она развивает Ornith-1.0 за счёт цикла самоулучшения с генерацией обучающих задач, поиском стратегий решения и обучением с подкреплением. Модель предназначена для агентных сценариев, программирования и выполнения многошаговых задач с использованием инструментов; поддерживает диалог и вызовы функций через совместимый с OpenAI API интерфейс. Модель принимает и генерирует текст. Заявленное базовое окно контекста составляет 262 144 токена; с масштабированием YaRN в README описано расширение примерно до миллиона токенов, которое может немного снижать качество на обычных запросах. Версия на 9B рассчитана на эффективное развёртывание, включая обслуживание на одной 80-гигабайтной GPU; веса в bf16 занимают около 19 ГБ. Карточка описывает бенчмарки для программных и агентных задач, но сами численные результаты здесь не приведены. Лицензия — MIT.

Карточка модели Taewhoo/qwen3.6-27b-proteomics-rl-step10 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-27B — открытая модель с весами от команды Qwen, представленная как постобученная модель в формате Hugging Face Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями, а README также описывает ввод видео. Указанная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README отмечены задачи на уровне репозитория, разработка интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель можно запускать через Transformers и использовать с vLLM, SGLang и KTransformers; для высоких нагрузок авторы рекомендуют специализированные серверы инференса. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Arcee-Maestro-7B-Preview — языковая модель Arcee с 7,1 млрд параметров, созданная на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Модель семейства Qwen2 дообучена с помощью обучения с подкреплением по алгоритму GRPO на проверенных математических задачах и примерах программирования; выпущена как предварительная версия. Модель предназначена для многошаговых рассуждений, решения математических задач и помощи в программировании. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и имеет интерфейс для вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке сообщается об улучшениях в математике и программировании, но количественные результаты оценок не приведены. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Среди ограничений указаны возможные предвзятые или вредоносные ответы и срез знаний, не отражающий события после июня 2024 года. Поскольку это Preview-релиз, качество и стабильность могут отличаться от окончательной версии.