I.2Синтез, понимание и проверка знаний

Llama3 8B CPT Sahabat-AI v1 — языковая модель на архитектуре Llama, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore в рамках экосистемы Sahabat-AI, созданной совместно с Indosat Ooredoo Hutchison. Это базовая модель с продолженным предобучением на примерно 50 млрд токенов поверх instruct-модели AI Singapore Sea-Lion v2.1. Модель содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст; она рассчитана на английский, индонезийский, яванский и сунданский языки. Контекст составляет до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и общего языкового понимания, в частности для вопросов и ответов, анализа тональности и токсичности, суммаризации, причинно-следственных рассуждений, NLI и перевода между английским и местными языками Индонезии. Карточка приводит результаты оценки на SEA HELM/BHASA и англоязычных бенчмарках, но численные таблицы в предоставленном тексте опущены. Доступна по Llama 3 Community License; перед использованием следует учитывать её условия.

Llama-3-Swallow-8B-v0.1 — плотная причинная языковая модель семейства Llama 3, разработанная командой Swallow-LLM из Токийского технологического института и AIST. Модель размером 7,5 млрд параметров создана продолжительным предварительным обучением модели семейства Llama 3 с добавлением японских данных; это базовая, не Instruct-версия. Репозиторий использует формат safetensors, а метаданные указывают на Transformers и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста на японском и английском языках, включая ответы на вопросы, понимание прочитанного, суммаризацию, перевод, математические рассуждения и генерацию кода. В README приведены результаты оценки на японских и английских бенчмарках, в том числе задачах перевода, экзаменационных вопросах и программировании. Авторы отмечают, что модель находится на раннем этапе разработки и не настроена на соответствие человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Llama 3 (llama3); перед использованием следует соблюдать её условия.

Llama-3-Taiwan-70B-Instruct — языковая модель команды проекта TAME, дообученная на архитектуре Llama 3 для пользователей традиционного китайского языка Тайваня и английского. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и предназначена для генерации текста и многоходового диалога. Модель обучена на корпусе традиционного китайского и английского языков, включающем общие и отраслевые знания по праву, производству, медицине и электронике. В карточке заявлены возможности понимания и генерации языка, рассуждений, извлечения сущностей, структурированного вывода и вызова функций; также описано применение в RAG-сценариях. Для подключения к внешнему поиску или функциям нужна соответствующая обвязка приложения. В README приведены результаты оценок на тайваньских языковых и предметных тестах, однако они не гарантируют качество в конкретной задаче. Модель выпущена по лицензии Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

CYFRAGOVPL/Llama-PLLuM-70B-chat-2512 — диалоговая большая языковая модель семейства PLLuM, разработанная консорциумом PLLuM и развиваемая с 2025 года альянсом HIVE AI. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель адаптирована к диалогу, выровнена по человеческим предпочтениям и предназначена для генерации связного текста и помощи в общих языковых задачах. Основной язык модели — польский; при обучении также использовались английские данные. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, извлечения информации и создания специализированных помощников. Для работы с польской публичной администрацией, юридическими и бюрократическими материалами README рекомендует использовать поиск по документам и RAG, а не полагаться только на знания модели. В обучении использовались продолженное предобучение на польских и английских текстах, ручные инструкции на польском и предпочтения, размеченные людьми. Указанная лицензия — Llama 3.1; перед использованием следует соблюдать её условия. Карточка описывает результаты на польских административных и общих языковых бенчмарках, но не даёт гарантии фактической точности ответов в конкретном применении.

Llama-PLLuM-70B-instruct-2508 — большая языковая модель семейства PLLuM, разработанная консорциумом PLLuM и продолжаемая альянсом HIVE AI для польского и других славянских и балтийских языков. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, настроенная на выполнение инструкций; она поддерживает диалог и генерирует текст. Родительская модель — Llama-PLLuM-70B-base, лицензия — Llama 3.1. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и создания специализированных помощников. Особое внимание уделено польскому языку и сценариям польской государственной администрации, включая юридические и бюрократические темы; для ответов по конкретным документам рекомендуется использовать её вместе с поиском по источникам. Заявленный контекст составляет 131 072 токена. В обучении использовались польские, другие славянские и балтийские языки, а также английский. Модель обучалась на корпусах, актуальных примерно до осени 2024 года, поэтому она может не знать более поздних событий. Она может выдавать фактически неверные ответы, а также сохранять смещения, особенно по спорным и субъективным темам; длинный контекст может требовать значительных ресурсов памяти. Использование регулируется лицензией Llama 3.1.

Llama-SEA-LION-v2-8B — многоязычная языковая модель, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, полученная продолжением предварительного обучения Meta-Llama-3-8B-Instruct на примерно 48 млрд токенов пяти языков Юго-Восточной Азии и английского. Модель принимает текст и предназначена для генерации ответов и выполнения языковых задач на английском, индонезийском, тамильском, тайском и вьетнамском языках; контекст составляет до 8192 токенов. Модель оценивали на ответах на вопросы, анализе тональности, выявлении токсичности, переводе, суммаризации, причинно-следственных рассуждениях и распознавании языковых следствий. Оценка проводилась в режиме пяти примеров с использованием собственных для языков подсказок и ограниченных выборок данных, поэтому результаты могут не отражать качество во всех сценариях. Карточка предупреждает, что модель не прошла настройку безопасности; для использования в продуктах следует самостоятельно проверить её ответы и настроить меры безопасности. Лицензия — Llama 3 Community License.

Carchofa/looped_llama_8b_128k — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face и предназначенная для запуска через библиотеку Transformers. Модель относится к семейству Llama и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель может использоваться для продолжения текстов, подготовки черновиков, генерации ответов и других сценариев, основанных на text-generation. Её нативное контекстное окно составляет 131 072 токена, что позволяет обрабатывать длинные входные документы и диалоги. README не содержит сведений о разработчике, лицензии, языках обучения, данных, результатах оценки и специальных ограничениях, поэтому перед практическим применением требуется дополнительная проверка качества и условий использования.

Lorenzo-8B-Merge — генеративная языковая модель для продолжения и создания текста, опубликованная пользователем qingy2024 на Hugging Face. Модель предназначена для использования через библиотеку Transformers и относится к семейству Llama согласно метаданным. В карточке модели не приведены сведения о точной архитектуре слияния, исходных моделях, разработчиках, обучающих данных и методике обучения. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она может применяться для генерации ответов, написания и продолжения текстов, диалоговых сценариев и построения приложений на базе больших языковых моделей. Лицензия, поддерживаемые естественные языки, результаты оценки, рекомендуемые параметры запуска и специализированные ограничения в карточке не указаны. Перед использованием в продуктивных системах следует самостоятельно проверить качество на целевых данных, устойчивость к ошибкам и условия распространения.

LwQ-30B-Instruct — инструкционно настроенная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная prithivMLmods на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. В метаданных указаны 32,3 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM, библиотека Transformers и контекст 2048 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, следования инструкциям, математических рассуждений и решения задач с учетом контекста; также может создавать тексты, краткие изложения и ответы на вопросы. В карточке заявлено обучение на синтетических наборах данных для рассуждений и настройка для инструкционного взаимодействия. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают английский язык, а README заявляет многоязычное применение без перечисления конкретных языков. Указанная лицензия — llama3.1. Среди ограничений отмечены возможные ошибки в сложных рассуждениях и узких темах, различия качества между языками, смещения, чувствительность к неоднозначным инструкциям и ограниченное контекстное окно.

M7Yamshadowexperiment28_Inex16Calme — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии Apache 2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Alloyingotneoy — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, а её веса опубликованы в формате Safetensors. Карточка не описывает специальные области применения, языки или результаты оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamMulti_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Marco-Nano-Instruct — многоязычная причинная языковая модель семейства Marco-MoE, разработанная Alibaba International Digital Commerce. Это вариант Marco-Nano-Base, дообученный для следования инструкциям, диалога и вызова инструментов. Модель построена на декодерном Transformer с разреженными MoE-слоями; в карточке указано 507,9 млн параметров, а в README — 8 млрд общих и 0,6 млрд активируемых параметров на токен. Эти значения расходятся, поэтому размер следует трактовать с осторожностью. Модель предназначена для генерации ответов, следования инструкциям, рассуждений, ответов на вопросы и многоязычных сценариев, включая перевод. README сообщает о поддержке 29 языков, в том числе русского, английского и китайского; контекст в метаданных — 32 768 токенов. Для инференса рекомендован vLLM; указано, что SGLang не поддерживает эту конфигурацию MoE с tied embeddings. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены сильные сравнительные результаты на англоязычных, многоязычных и культурно-региональных бенчмарках, но они не гарантируют качество для любого запроса или языка.

Maverick-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе mlabonne/Marcoro14-7B-slerp и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалога, ответов на вопросы и других общих языковых задач; в карточке приведены результаты тестов TruthfulQA, GPT4ALL, AGIEval и Bigbench. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

october-sd/mbart-large-50-finetuned-mr-sum — модель суммаризации на архитектуре mBART-50, разработанная пользователем october-sd и дообученная на базе mBART. Она предназначена для автоматического составления краткого пересказа текста. В README указана оценка Loss 1.9896 на наборе оценки, но сведения о данных обучения и подробные результаты отсутствуют. Модель содержит 457,4 млн параметров, принимает текст с контекстом до 1024 токенов и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия MIT разрешает использование на её условиях.

Megac4ai-command-r-plus — экспериментальная языковая модель, созданная автором nitky с помощью mergekit: слои CohereForAI/c4ai-command-r-plus чередуются с её же слоями методом passthrough. Модель содержит 160,4 млрд параметров, использует архитектуру CohereForCausalLM и формат safetensors; для запуска применяется библиотека Transformers с необходимыми изменениями. README также указывает на отдельную GGUF-версию и вариант квантования bitsandbytes до 4 бит. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В примере она отвечает на вопрос по японскому диалогу; метаданные перечисляют поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Контекст составляет 8192 токена; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Указанная лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с атрибуцией, но не коммерческое использование.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая авторами модели Mistral плотная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для сценариев генерации текста и ведения диалогов. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Лицензия — Apache 2.0.

MeliodasPercival_01_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Arcee Meraj Mini — плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная Arcee AI и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена прежде всего для арабского языка с сохранением сильных возможностей английского; поддерживает диалоговый шаблон ChatML и контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для понимания и генерации текста, ответов на вопросы, рассуждений, образовательных материалов, математических задач, генерации кода, клиентской поддержки и создания контента. В карточке сообщается о высоких результатах на арабских бенчмарках и конкурентоспособных результатах на английских, однако численные результаты здесь не приведены. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель текстовая и не предназначена для обработки изображений или аудио.

Модель Hjgugugjhuhjggg/mergekit-passthrough-owrmdht — объединение языковой модели meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, созданное методом passthrough с помощью mergekit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Базовая модель Meta описана как компактная многоязычная модель, настроенная на выполнение инструкций и предназначенная для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Merlinite-7B — языковая модель IBM Research для генерации текста и диалогового общения. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 методом LAB (Large-scale Alignment for chatBots). При подготовке использовалась синтетическая обучающая выборка, созданная с помощью Mixtral-8x7B-Instruct в роли учителя. Модель рассчитана прежде всего на английский язык и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для ответов на вопросы, рассуждений, творческого письма и работы с информацией из документов. Авторы рекомендуют использовать системный промпт из обучения для оптимальной работы. Merlinite-7B не проходила выравнивание по человеческим предпочтениям с помощью RLHF и может выдавать проблемные или вымышленные ответы; сохраняются и ограничения базовой модели. Для важных решений ответы нужно проверять. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Это общественная квантованная версия Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, разработанной Meta AI и подготовленной сообществом hugging-quants. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в качестве инструкционного чат-ассистента. Она поддерживает текстовый ввод и вывод и ориентирована на многоязычное применение. Модель содержит 70 миллиардов параметров и использует архитектуру Llama 3.1. Версия преобразована из FP16 в INT4 с помощью AutoAWQ: применяется GEMM-квантизация с нулевой точкой и размером группы 128. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для загрузки контрольной точки требуется около 35 GiB видеопамяти без учёта KV-кэша и CUDA-графов, поэтому фактические требования выше. README не указывает размер контекста исходной модели. К сильным сторонам относятся существенно сниженные требования к памяти по сравнению с FP16-версией и совместимость с Transformers, AutoAWQ и Text Generation Inference, включая оптимизацию инференса с Marlin kernels. Ограничения связаны с потерями точности, возможными для INT4-квантизации, значительными требованиями к видеопамяти и отсутствием заявленной поддержки мультимодальных входов. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1.

Модель mlx-community/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX версия Meta Llama 3.1 70B Instruct, подготовленная сообществом mlx-community. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов, генерации текста и использования в качестве ассистента; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке перечислена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; длина контекста — до 131 072 токенов. Формат MLX предназначен для запуска на оборудовании Apple через библиотеку mlx-lm. Репозиторий основан на meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct и содержит веса в safetensors; конвертация выполнена с помощью mlx-lm версии 0.19.0. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Модель крупная и требует значительных вычислительных ресурсов; заявленная длина контекста не гарантирует одинаковую скорость или качество на всём диапазоне.

Карточка модели SillyTilly/Meta-Llama-3.1-8B на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta и опубликованная в репозитории NousResearch. Это плотный трансформер LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, механизмом Grouped-Query Attention и контекстом до 131 072 токенов; веса представлены в формате safetensors и предназначены для работы с Transformers. Модель генерирует текст по текстовому запросу. Она подходит для диалогового помощника на нескольких языках, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для адаптации к задачам генерации естественного языка. В карточке указаны английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Для семейства Llama 3.1 заявлены коммерческое и исследовательское применение; условия использования определяет лицензия Llama 3.1 Community License и связанная с ней политика допустимого использования. Это предобученная модель, а не версия, настроенная для следования инструкциям: указанное в README SFT и RLHF относится к instruction-tuned версиям семейства. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные или небезопасные ответы; для прикладного использования нужны проверка результатов и меры безопасности. Указания README ограничивают применение поддерживаемыми языками, если модель не дообучена для других языков.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,5 млрд параметров; версия Instruct прошла supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель предназначена для генерации текста и диалогов с помощником. Окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на многоязычный диалог, ответы на вопросы, написание и преобразование текста, а также может использоваться в приложениях и для создания синтетических данных. Заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель принимает и выдаёт текст; поддержка инструментов зависит от интеграции разработчиком. Модель выпущена Meta 23 июля 2024 года. Лицензия — Llama 3.1 Community License с условиями использования и Acceptable Use Policy; перед коммерческим применением необходимо ознакомиться с её условиями. Это статический чекпойнт, обученный на офлайн-данных. Качество и безопасность ответов могут различаться между языками, а карточка не заявляет поддержку русского языка.

MLX-совместимая 8-битная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, опубликованная сообществом mlx-community и основанная на модели Meta Llama 3.1. Это текстовая генеративная языковая модель с инструкционным дообучением, предназначенная для диалогов, выполнения текстовых инструкций и создания текстов. Модель работает в формате text-generation и ориентирована на использование в экосистеме MLX. В названии указаны размер 8B параметров и 8-битное квантование, которое обычно позволяет снизить требования к памяти по сравнению с полноформатными весами, однако конкретные показатели производительности и качества в README не приведены. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель текстовая; сведения о других модальностях и размере контекстного окна отсутствуют. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License от Meta. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на установленных условиях, включая соблюдение Acceptable Use Policy, указание атрибуции и требований к маркировке продуктов. Для распространения материалов необходимо предоставить текст лицензии и отображать обозначение «Built with Llama»; для продуктов с более чем 700 миллионами активных пользователей в месяц предусмотрено отдельное лицензионное условие.

Это версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct в формате GGUF, подготовленная mlx-community и опубликованная MaziyarPanahi. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; её можно запускать локально с помощью llama.cpp и совместимых приложений. Каталог указывает на 8 млрд параметров у базовой модели и плотную архитектуру семейства Mistral. Репозиторий содержит файлы GGUF в формате BF16. README перечисляет llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui и другие совместимые средства запуска. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной языковой модели Meta-Llama-3-70B-Instruct, разработанной Meta. Квантизацию и публикацию сборок выполнила Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием шаблона llama-3-chat, включая ответы на пользовательские запросы и работу с системными инструкциями. Модель относится к семейству Llama и имеет размер 70B параметров. В README указана поддержка английского языка, текстовая модальность и контекстное окно до 8192 токенов. Доступны варианты GGUF с точностью от 2 до 8 бит, а также f16; размеры файлов зависят от варианта и составляют примерно от 26,4 до 50 ГБ для основных квантизированных сборок. Варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S отмечены как рекомендуемые благодаря балансу между качеством и размером. Сильной стороной модели является большой размер и возможность локального запуска через совместимые инструменты, включая LlamaEdge. Ограничения связаны с высокими требованиями к дисковому пространству и вычислительным ресурсам, а низкобитные варианты могут заметно терять в качестве; README не рекомендует некоторые из них для большинства задач. Лицензия указана как llama3 с типом other; перед использованием необходимо учитывать условия лицензии Meta Llama 3.

mindy-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — разговорная языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mindy-7b-v2 методом SLERP. Это плотная трансформерная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

MiroThinker v1.5-30B — поисковый агент для многошагового рассуждения и поиска информации, разработанный MiroMind и дообученный на базе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE и предназначена для работы в диалоговом режиме с внешними инструментами через агентный фреймворк. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и, согласно карточке, может выполнять до 400 вызовов инструментов за задачу. Она рассчитана на глубокие исследовательские запросы, требующие поиска, проверки сведений и последовательного уточнения ответа по обратной связи от среды. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров; в README модель включена в серию, также представленную вариантом на 235 млрд параметров. В карточке заявлены результаты на бенчмарках HLE-Text, BrowseComp, BrowseComp-ZH и GAIA-Val-165; это заявления разработчика, а подробный технический отчёт на момент публикации карточки ещё не представлен. Для полноценного использования рекомендуется агентная инфраструктура с подключёнными инструментами и включённым режимом рассуждения. Модель распространяется по лицензии MIT.