I.3Извлечение и структурирование данных

Locutusque/DareQwen-2.5-7B — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе Qwen2.5. В слиянии DARE TIES использованы Qwen2.5-7B, Qwen2.5-7B-Instruct, Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и Qwen2.5-Math-7B-Instruct; параметры сохранены в формате bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а объединение вариантов Instruct, Coder и Math ориентировано на сочетание общих инструкций, программирования и математических задач. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. README предупреждает, что объединённая модель требует дообучения, поэтому её готовность к практическому использованию без дополнительной настройки не подтверждена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — текстовая языковая модель семейства Llama, опубликованная Unsloth на основе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B от DeepSeek. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и многошаговых рассуждений, включая решение математических задач и помощь в программировании. Её веса происходят от модели Llama 3.1 8B, дообученной на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. В карточке заявлена поддержка английского языка; метаданные также отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для прототипирования ассистентов и задач, где полезны длинный контекст и развернутые рассуждения. Качество ответов может быть нестабильным, а сгенерированные выводы требуют проверки; README указывает максимальную длину генерации 32 768 токенов для описанной оценки. Лицензия репозитория — Llama 3.1, поэтому использование должно соответствовать её условиям.

Dolphin 2.7 Mixtral 8x7B — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai. Это дообучение Mixtral-8x7B с исправлениями обучения для Mixtral; модель предназначена для диалога, генерации текста и помощи в программировании. Она использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов и формат ChatML. По README, базовая модель поддерживает контекст 32 тыс. токенов, а Dolphin обучалась на последовательностях до 16 тыс.; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель обучалась на наборах данных для диалогов, кода и инструкций, включая Dolphin, Airoboros, Dolphin Coder, OpenHermes, Magicoder и Capybara. Разработчик характеризует её как послушную и сильную в задачах программирования, но отмечает, что она не проходила настройку DPO. Модель описана как uncensored и может выполнять небезопасные запросы, поэтому для публичного сервиса рекомендуется отдельный слой контроля. Лицензия — Apache-2.0.

QuantFactory/dolphin-2.8-mistral-7b-v02-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Dolphin 2.8 Mistral 7B v0.2, созданная с использованием llama.cpp на основе cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель основана на Mistral-7B-v0.2 и предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, выполнения инструкций и решения задач программирования. Заявленный язык — английский. Базовая модель поддерживает контекст до 32 000 токенов, а дообучение выполнялось на последовательностях длиной до 16 000 токенов. Квантизация в формате GGUF ориентирована на использование с совместимыми инструментами локального запуска, однако конкретный вариант квантизации в README не указан. К сильным сторонам относятся conversational-, instruction- и coding-навыки, а также возможность коммерческого использования по лицензии Apache 2.0. Модель описывается как uncensored и не содержит встроенных ограничений безопасности и выравнивания, поэтому может быть чрезмерно послушной, включая потенциально вредные или неэтичные запросы. Перед предоставлением модели как сервиса рекомендуется реализовать собственный уровень фильтрации и выравнивания; ответственность за создаваемый контент возлагается на пользователя. В README также указано, что при обучении использовались данные, сгенерированные GPT-4 и другими моделями.

Это GGUF-квантизированная версия текстовой модели dolphin-2.9.1-llama-3-8b, разработанной cognitivecomputations и опубликованной legraphista. Модель основана на Llama 3 с исходным форматом BF16 и предназначена для генерации текста в совместимых средах, включая llama.cpp. Модель имеет размер 8 миллиардов параметров и поддерживает различные варианты представления: от BF16 и FP16 до квантований Q2–Q8 и IQ. Для ряда квантованных вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранить качество при уменьшении размера файлов и требований к памяти. Доступны файлы размером примерно от 3 до 16 ГБ. Модель ориентирована на диалоговые и инструкционные сценарии, а также задачи программирования, математические задачи, function calling и агентские сценарии, поскольку базовая модель обучалась на соответствующих наборах данных. Преимуществами являются локальный запуск, широкий выбор уровней квантизации и совместимость с экосистемой GGUF. Ограничения включают отсутствие заявленных в карточке сведений о языках, размере контекста, точных показателях качества и мультимодальных возможностях; модель работает с текстом. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в представленном README.

Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B — универсальная диалоговая модель, созданная Эриком Хартфордом, Беном Гиттером, BlouseJury и Cognitive Computations. Это дообученная версия Meta Llama 3.1 8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на локальное использование и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате, помощи с программированием и математикой, работы с агентными сценариями и вызовом функций, а также для общих задач. Использует шаблон диалога ChatML; поведение и тон ответа можно настраивать системным промптом. В карточке перечислены обучающие наборы для кода, математики, инструкций и диалогов. Указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1. Карточка позиционирует её как управляемую владельцем локальную модель; качество и безопасность ответов зависят от системного промпта и применения. В README приведены результаты оценок, но полноценное описание методики оценки отсутствует.

GLM-4.7-Flash-Razor-24B-A3B-E48of64 — текстовая диалоговая модель, созданная путём обучения без градиентных обновлений: к исходной GLM-4.7-Flash применён метод RAZOR, который удаляет часть экспертов MoE. Разработчик в карточке не назван; базовая модель выпущена Z.ai. В каждом слое MoE оставлено 48 из 64 маршрутизируемых экспертов, а общий размер сокращён примерно с 30 млрд до 24,1 млрд параметров; активно около 3 млрд параметров на токен. Веса хранятся в формате bfloat16 в семи шардах safetensors, для запуска требуется версия Transformers с поддержкой glm4_moe_lite. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и программирования, унаследованных от GLM-4.7-Flash. Нативная длина контекста составляет 202 752 токена. Прунинг затрагивает только пул маршрутизируемых экспертов, поэтому вычисления на токен почти не меняются, а объём хранения экспертов уменьшается примерно на четверть. Лицензия — MIT. Удаление экспертов приводит к потерям: ответы могут отличаться разнообразием, форматированием и поведением при завершении, даже если точность задач в основном сохраняется. Опубликованные результаты не гарантируют предсказуемой генерации на конкретной нагрузке, а поведение на областях, далёких от калибровочного корпуса, не охарактеризовано.

Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B — языковая модель Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), созданная дообучением Llama 3 методом supervised instruction tuning на наборах Infinity-Instruct-3M и Infinity-Instruct-0625. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama примерно с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и следования инструкциям. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель не обучалась с использованием обучения с подкреплением по обратной связи от людей (RLHF), а разработчики сообщают о хороших результатах на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench. Модель подходит для многошаговых диалогов, ответов на вопросы, повседневных текстовых задач, а также задач по коду и математике. Карточка указывает англоязычный контекст, поэтому основной подтверждённый язык — английский. Репозиторий распространяется в формате safetensors. В README указана лицензия Apache-2.0 в метаданных, однако там же ресурсы проекта, включая веса, ограничены академическими исследованиями и запрещены для коммерческого использования; это расхождение следует учитывать при применении. Разработчики также предупреждают, что точность ответов не гарантируется.

JiRack DeltaNet 27B — текстовая генеративная модель разработчика CMSManhattan, основанная на архитектуре семейства Qwen3.5 и адаптированная для эффективного инференса на CPU. Модель имеет 22,3 млрд параметров, использует гибридную архитектуру DeltaNet с attention и SSM, поддерживает контекст до 262 144 токенов. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF с разными уровнями квантования; заявлена поддержка Ollama и llama.cpp. Модель предназначена для диалогов, программирования, вызова инструментов и использования как экспертной модели в RAG-системах. В README также заявлены сценарии маршрутизации запросов, мультимодальных задач и робототехники, однако метаданные указывают только text-generation, а само описание не содержит подтверждённых деталей о работе с изображениями, видео или аудио. Заявлена поддержка языков от английского и русского до китайского, японского, корейского и ряда европейских и азиатских языков. Метаданные указывают лицензию MIT для модели. README отдельно сообщает, что Docker-образы, предварительно собранные квантизации для Ollama и интерфейсы JiRack могут распространяться на коммерческих условиях; условия их использования следует проверять отдельно. Заявления о качестве и скорости не сопровождаются результатами сравнительных оценок.

JoyAI-LLM Flash — инструктивная языковая модель среднего размера от jdopensource для диалогов, рассуждений, программирования и работы с инструментами. В карточке описаны предварительное обучение на 20 триллионах текстовых токенов, supervised fine-tuning, DPO и обучение с подкреплением в разных средах. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: в README указаны 48 млрд параметров всего и 3 млрд активируемых параметров; метаданные Hugging Face сообщают 2,7 млрд параметров и класс DeepseekV3ForCausalLM. Эти сведения о размере расходятся. Модель рассчитана на генерацию текста в формате чата, решение задач на рассуждение и код, а также агентные сценарии с вызовом инструментов. README заявляет поддержку контекста до 131 072 токенов согласно метаданным. Указаны китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. README описывает доступ через API и совместимые с OpenAI и Anthropic интерфейсы; конкретные условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

K2-Horizon-375B-A23B — флагманская языковая модель семейства K2-Horizon от IFM. Это разреженная архитектура Mixture-of-Experts: в модели 375 млрд параметров, из которых 23 млрд задействуются на каждом токене. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 524 288 токенов; карточка указывает английский язык и возможность диалогового взаимодействия. Модель предназначена для генерации текста, работы с инструментами и агентных сценариев, включая терминальные задачи и длительные многоэтапные процессы. В README заявлены конкурентные результаты на соответствующих бенчмарках. Доступны контрольные точки обучения, обучающие данные и код обучения; для запуска описаны рецепты vLLM и SGLang, а реализация Transformers проверена с указанными в карточке версиями библиотек. Веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы: README приводит пример обслуживания на восьми ускорителях H200. Заявленная длина контекста — 524 288 токенов; поведение обучения в реализации Hugging Face может отличаться от исходной реализации xLLM.

MLX-версия модели K2-Horizon-3.7B от IFM, подготовленная сообществом mlx-community для компьютеров Apple с Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 3,7 млрд параметров и контекстом 524 288 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогов. Сборка использует веса bf16 без квантизации и формат safetensors; размер на диске — около 10,1 ГБ. Модель подходит для ответов на вопросы, рассуждений, программирования и агентных сценариев в приложениях на базе MLX. Реализация архитектуры K2-Horizon поставляется вместе с репозиторием, поскольку поддержка этой архитектуры в mlx-lm может зависеть от версии библиотеки. Для запуска требуется mlx-lm; в некоторых версиях необходимо разрешить загрузку удалённого кода. Длинный контекст требует значительной дополнительной памяти для KV-кэша. Конвертация сверялась с реализацией IFM на PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Llama-3-Instruct-15B-SPPO-Iter3-SH — чат-модель для генерации текста по инструкциям, описанная автором как увеличенная до 15 млрд параметров версия Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 с заменой проекций. Модель создана с помощью mergekit: объединены Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3, L3-Aethora-15B-V2 и Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B с использованием методов Passthrough и SLERP. В метаданных указано 14,5 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM и контекст 8192 токена. Модель предназначена для программирования, научных вопросов и общих инструкций. Карточка указывает формат safetensors и наличие квантованной версии GGUF Q5_K_M; для диалога используется шаблон Llama-3-Instruct. Основной язык базовой модели указан как английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FriendliAI публикует FP8-квантизированную версию Meta Llama 3 70B Instruct — авторегрессионной плотной трансформерной модели для генерации текста. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует Grouped-Query Attention и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Вариант Instruct настроен для диалогов и работы в формате ассистента; модель принимает текст и генерирует текст и код на английском языке. FP8 повышает эффективность инференса при сохранении высокой точности, однако для этого формата требуются GPU NVIDIA Ada, Hopper или Blackwell. Модель основана на Meta-Llama-3-70B-Instruct и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Репозиторий указывает лицензию other; в README описана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3, условия которой необходимо соблюдать.

Meta Llama 3 8B Instruct — языковая модель Meta на 8 млрд параметров для диалоговых сценариев. Это авторегрессионный трансформер с оптимизированной архитектурой и Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе оценок людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Модель предназначена для ассистентского общения и генерации текста на английском языке, в коммерческих и исследовательских приложениях. Она подходит для создания чат-ботов и ответов на запросы; качество и безопасность ответа зависят от сценария и настроек приложения, поэтому для конкретного применения могут потребоваться дополнительные меры защиты. Использование регулируется пользовательской лицензией Meta Llama 3 и Acceptable Use Policy.

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.

Olmo 3 7B Instruct — авторегрессионная Transformer-модель Allen Institute for AI (Ai2) для диалогов и выполнения инструкций. Модель содержит 6,9 млрд параметров, рассчитана на английский язык и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно — до 65 536 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель создана на основе allenai/Olmo-3-7B-Instruct-DPO и дополнительно обучена на наборе Dolci-Instruct-RL-7B. Она подходит для ответов на вопросы, общего диалога, задач по математике и программированию. Лицензия Apache 2.0; Ai2 указывает исследовательское и образовательное применение согласно своим рекомендациям ответственного использования. Ответы могут содержать фактические ошибки и предвзятость; без дополнительной фильтрации модель может генерировать вредоносный или чувствительный контент. Результаты следует проверять, а при внедрении учитывать необходимость мер безопасности.

lunahr/Phi-4-mini-instruct-abliterated — изменённая версия компактной языковой модели Phi-4-mini-instruct от Microsoft. Это плотная авторегрессионная модель семейства Phi-3 с 3,8 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования и решения задач, особенно в средах с ограниченными ресурсами и требованиями к низкой задержке. Для исходной Phi-4-mini-instruct в README заявлено контекстное окно 128 тыс. токенов, однако метаданные этой модели указывают native context 4096 токенов. Модель поддерживает множество языков, включая английский, русский, китайский, арабский, японский и европейские языки. В README версия названа abliterated, то есть подвергшейся изменению механизмов отказа; степень и последствия этого изменения не описаны. Она унаследовала от базовой модели возможности диалогов, генерации кода и интерфейс вызова инструментов. Для вызовов инструментов возможны вымышленные имена функций или URL, а качество может различаться между языками; перед применением в чувствительных сценариях необходима оценка точности и безопасности. Лицензия — MIT.

Карточка модели nttruong1007/qb-phi4-mini на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/Phi-4-mini-instruct, поэтому описание составлено по ней. Phi-4-mini-instruct — компактная языковая модель Microsoft семейства Phi-4 с архитектурой Phi-3 и 3,8 млрд параметров. Она обучена на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-материалах, а затем дообучена с учителем и оптимизирована по предпочтениям для следования инструкциям и повышения безопасности. Метаданные указывают контекст 4096 токенов; в README заявлен контекст до 128K токенов. Модель предназначена для диалоговых и генеративных приложений общего назначения, особенно при ограниченных вычислительных ресурсах или требованиях к низкой задержке. Среди заявленных сильных сторон — рассуждения, в особенности математические и логические задачи, следование инструкциям, работа с кодом и интерфейс вызова инструментов. Поддерживается многоязычная работа, включая русский и английский; качество может различаться между языками. Модель принимает текст и генерирует текст. Она выпущена под лицензией MIT. README предупреждает о возможных ошибках и вредных ответах, уязвимости к длительным многоходовым jailbreak-атакам и галлюцинациях имён функций или URL при вызове инструментов; для конкретных сценариев рекомендуется оценивать точность, безопасность и справедливость.

FreedomAISVR/Qwable-v1-MXFP4-MOE-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели Qwable-v1, подготовленная FreedomAISVR. В основе — Qwen3.6-35B-A3B, дистиллированная с рассуждениями Opus 4.7 и дообученная на агентном использовании инструментов Fable-5. Это MoE-архитектура семейства Qwen3.5 с 256 экспертами, из которых активны 8 на токен; активная часть содержит около 3 млрд параметров. Контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации текста, написания кода и агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текст и изображения: для зрения предусмотрены энкодер SigLIP ViT и отдельный проектор. В GGUF-файле веса экспертов квантованы в MXFP4, большинство остальных весов — в Q8_0, роутер — в F32; компоненты зрения сохранены в F16. Для структурированного использования инструментов требуется агентный системный промпт. Распространяется по лицензии AGPL-3.0.

Qwen/Qwen1.5-110B-Chat — чат-модель из серии Qwen1.5, разработанной командой Qwen. Это бета-версия Qwen2: плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с 110 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Модель обучена следовать инструкциям и выдана в формате safetensors. Модель поддерживает многоязычное общение, а её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В архитектуре серии используются SwiGLU, смещение в проекциях внимания QKV и, для версии 110B, групповое внимание запросов (GQA). Для работы подходит актуальная версия библиотеки Transformers; удалённый код модели не требуется. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и редактирования текста, а также ответов на вопросы по длинным входным материалам. Карточка не приводит конкретные результаты оценки качества и не перечисляет поддерживаемые языки по отдельности. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке репозитория.

Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Juanpa2414/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — большая языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, построенная на архитектуре причинной MoE-модели. В ней 235 млрд параметров всего, из которых активируются 22 млрд; модель имеет 94 слоя и использует 8 из 128 экспертов на шаг. Она работает только в режиме рассуждения и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие, включая использование инструментов. Модель предназначена для сложных задач логического рассуждения, математики, науки, программирования, следования инструкциям и работы с длинными текстовыми контекстами. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. По сравнению с предыдущей версией Qwen3-235B-A22B-Thinking в карточке заявлены улучшения качества рассуждений и общих возможностей; независимые результаты в предоставленных данных не подтверждены. Модель принимает текст и генерирует текст. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Режим рассуждения увеличивает длину ответов и может быть избыточен для простых запросов; предоставленные данные не описывают конкретные ограничения качества или перечень поддерживаемых языков.

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

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF — мультимодальная модель, разработанная Jackrong на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Это дообученная версия с фокусом на эффективное рассуждение и генерацию текста по изображениям и текстовым запросам; модель рассчитана на conversational-сценарии, решение математических и логических задач, работу с инструкциями, общими знаниями и программированием. Доступен формат GGUF для запуска с llama.cpp и совместимых инструментов, а также поддержка экосистемы Transformers и Unsloth. Заявлены языки English, Chinese и Korean, однако сведения о размере контекста в README отсутствуют. В версии v2 использовано около 14 000 образцов рассуждений в стиле Claude 4.6 Opus, с акцентом на короткие и переносимые шаблоны рассуждений. По данным автора, на HumanEval достигнуто 96,91% pass@1 при примерно 24% меньшей длине цепочки рассуждений и на 31,6% большем числе корректных решений на токен по сравнению с базовой моделью. При этом отмечено снижение результатов на HumanEval+ на 1,24% и на MMLU-Pro на 7,2%; модель может уступать базовой версии в задачах, требующих длинного контекста, сложного многошагового рассуждения и более широких общих знаний. Приведённые оценки получены в условиях инференса BF16 с Unsloth и vLLM и не гарантируют аналогичные результаты в других конфигурациях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит подробных требований к аппаратному обеспечению, точного размера контекстного окна и исчерпывающей информации о возможностях или ограничениях мультимодального ввода.

Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash — модель, разработанная Jackrong на базе unsloth/Qwen3.5-9B с использованием дистилляции из DeepSeek-V4. Обучение проводилось на датасете Jackrong/DeepSeek-V4-Distill-8000x в среде Unsloth; в проекте также участвовал инженер Kyle Hessling, предоставивший вычислительную инфраструктуру и занимавшийся тестированием. Модель предназначена для эффективного рассуждения, многошагового решения задач, программирования и агентских сценариев с генерацией действий для инструментов. Ключевая характеристика модели — размер около 9 миллиардов параметров, обеспечивающий более быстрый и менее ресурсоёмкий инференс по сравнению с крупными моделями. README указывает поддержку английского, китайского, корейского, японского, испанского и русского языков, а также заявляет возможности structured reasoning, long chain-of-thought и tool-augmented workflows. При этом точный размер контекста, сведения о полноценной мультимодальности и подробные характеристики архитектуры самой дистиллированной модели не приведены; упомянутые million-token context, DeepSeek Sparse Attention и другие архитектурные особенности относятся к модели-учителю DeepSeek-V4. Модель позиционируется как компактная и эффективная альтернатива для задач рассуждения и локального инференса, однако README описывает раннюю сравнительную оценку, выполненную в формате Q5_K_M, поэтому заявленные преимущества не следует считать универсально подтверждёнными. Лицензия — Apache-2.0.

TeichAI/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distill — мультимодальная дообученная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, созданная на базе Qwen/Qwen3.6-27B с использованием набора данных TeichAI/lordx64-claude-opus-4.7-max-cleaned. Она предназначена для программирования, творческого письма, понимания изображений и диалоговых задач общего назначения; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов и поддержку зрения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Blackfrost-AI/Qwen3.8-27B-ABLITERATED-NVFP4 — исследовательский производный чекпойнт, разработанный Blackfrost на базе официальной Qwen/Qwen3.8-27B. Это не дообученная модель, а модифицированная на уровне весов версия с уменьшенной поверхностью отказов, предназначенная для исследований, red teaming, анализа безопасности, программирования, рассуждений, работы с инструментами и мультимодальными сценариями. Модель имеет плотную гибридную архитектуру Qwen3.8-27B с Gated DeltaNet и полным attention, содержит 27 млрд параметров и использует квантование NVIDIA ModelOpt W4A4 NVFP4, ориентированное на GPU NVIDIA Blackwell. Она принимает текст, изображения и видео, генерирует текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов; практический размер контекста зависит от доступной памяти и уровня параллелизма. Для запуска рекомендуется SGLang или другой совместимый движок, а валидированным оборудованием указан NVIDIA B200. К сильным сторонам относятся сохранение возможностей зрения, рассуждений, инструментального использования и длинного контекста при компактном квантованном формате, а также deployment-ориентированная конструкция. Ограничения включают исследовательский статус, отсутствие гарантий сохранения всех характеристик исходной модели после модификации и квантования, а также намеренно сниженную склонность к отказам: результаты безопасности, программирования, мультимодальности и работы с инструментами требуют осторожной интерпретации. В репозитории указана лицензия Apache-2.0; модель опубликована как общедоступный, не требующий допуска research preview и не предназначена для продажи.

OptimizeLLM/Qwen3.8-27B-heretic-MTP-BF16 — плотная мультимодальная модель, созданная на основе Qwen/Qwen3.8-27B с помощью направленной абляции HERETIC, уменьшающей склонность модели отказываться от ответов. Это исходный чекпойнт в формате BF16; сохранены MTP-головы и полная башня обработки изображений. Базовая архитектура содержит 27,8 млрд параметров и 64 слоя, сочетает линейное внимание с полным и поддерживает изображения и видео. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений и видео, программирования и многошаговых задач; в репозитории также заявлен интерфейс вызова инструментов. По описанию автора, на тестовом наборе из 100 запросов о вредоносных действиях модель отказала один раз, но снижение числа отказов не означает нейтральности: она может сохранять склонности базовой модели. Для этой версии указана лицензия Apache-2.0. Чекпойнт опубликован для дальнейшей квантизации в нужный формат.

Qwopus3.6-27B-v2-abliterated — мультимодальная модель для диалога и рассуждений, созданная на основе Jackrong/Qwopus3.6-27B-v2. Автор карточки описывает её как версию Qwen3.5 с гибридной архитектурой: линейное внимание GatedDeltaNet сочетается с полным вниманием, а модель поддерживает обработку изображений. Отказные направления ортогонализированы в матрицах записи остаточного потока на 26-м слое без дообучения; модуль зрения не изменён. В карточке приведены результаты HumanEval pass@1 95,1%, GSM8K 86,0% и MMLU-Pro 83,2%, а также снижение частоты отказов с 100% до 8%. Весовой формат — bf16 Safetensors; многотокенный предсказательный модуль включён для спекулятивного декодирования. Для развёртывания доступны отдельные варианты INT4 и GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.