I.3Извлечение и структурирование данных

Saba2-14B-Preview — объединённая Sakalti модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2. Разработчик объединил SuperNova-Medius и Virtuoso-Small методом TIES с помощью mergekit; модель содержит 14 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая сценарии следования инструкциям и рассуждений, связанные с базовой моделью Virtuoso-Small. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

ThinkingCap-Qwen3.6-27B — мультимодальная модель Bottlecap AI, полученная дообучением Qwen/Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов и задач рассуждения с изображениями и текстом, включая вопросы с вариантами ответа, математику, программирование и агентные сценарии. Разработчики сообщают, что модель в среднем использует примерно на 50% меньше токенов рассуждения, чем базовая Qwen3.6-27B, при сохранении качества ответов; в лучших случаях экономия превышает 90%. В тестах также отмечено меньшее число незавершённых ответов из-за ограничения генерации, а показатели отказа на вредоносные запросы статистически не отличались от базовой модели. Модель загружается через Transformers как AutoModelForImageTextToText и AutoProcessor; репозиторий содержит веса safetensors и использует архитектуру Qwen с поддержкой изображений. В README приведены оценки на наборах для рассуждения, вопросов по знаниям, повседневного диалога, безопасности, математики, кода и агентных задач. Указанная лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от задачи и настроек генерации; README отмечает вариативность качества рассуждений при рекомендуемой температуре Qwen и возможное загрязнение обучающих данных в тестах безопасности.

FiditeNemini/Unhinged-Qwen2.5-R1-1M-Uncensored-BF16 — объединённая модель автора FiditeNemini, полученная методом TIES из huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2 и mkurman/Qwen2.5-14B-DeepSeek-R1-1M. Это плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста, включая код; интерфейс модели также поддерживает вызов инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors и версию для MLX в точности bfloat16. Метаданные указывают контекст до 1 010 000 токенов, тогда как README приводит 4096 токенов; фактическая поддержка столь длинного контекста может зависеть от конфигурации и используемого преобразования. В тегах указан английский язык. Модель позиционируется как uncensored и основана на вариантах с ослабленными отказами, поэтому её ответы могут включать нежелательный контент. Лицензия — Apache 2.0.

Salience-27B-R5-GGUF — это квантизированная версия мультимодальной модели Salience-27B-R5, разработанной vectionlabs и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель содержит около 28 млрд параметров и поддерживает обработку текста и изображений; для работы с изображениями требуется файл mmproj. Заявлена поддержка speculative decoding через MTP. Модель предназначена для задач рассуждения, эффективного пошагового анализа, программирования и software engineering, а также для агентских сценариев с использованием терминала и инструментов. В карточке указана поддержка английского языка и большой длины контекста, однако точный размер контекстного окна и подробности архитектуры не приведены. Основное преимущество — широкий выбор вариантов квантизации с разным балансом между качеством, размером и требованиями к памяти. Рекомендуемым универсальным вариантом назван Q4_K_M размером около 17,77 ГБ, а варианты Q5 и Q6 обеспечивают более высокое качество при больших требованиях к ресурсам. Более сильная квантизация экономит память, но может снижать качество ответов; точные результаты тестирования и измерения perplexity или KLD не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

adowu/astral-256k-7b — текстовая генеративная модель, разработанная автором aww на архитектуре MistralForCausalLM. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также может применяться для суммаризации и перевода длинных документов. Модель содержит 8 млрд параметров и поддерживает контекст до 256 000 токенов. Карточка описывает обработку длинных последовательностей и оптимизацию для вычислений bfloat16; метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана поддержка английского языка и лицензия Apache-2.0. Модель подходит для создания статей и отчётов, чат-ботов и работы с большими документами. Качество для отдельных задач карточка не подтверждает количественными оценками; применение на длинном контексте потребует соответствующих вычислительных ресурсов.

jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2 — экспериментальная дообученная чат-модель Джона Дурбина на базе Yi-34B-200K с методом bagel и дополнительным этапом DPO. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; заявленная длина контекста — 200 000 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач: ответов на вопросы, рассуждений, написания текстов, программирования, математики, ролевых сценариев и работы с контекстом. В обучении использованы наборы данных для инструкций, чатов, чтения с пониманием, кода, математики и других задач; автор отмечает, что применялись обучающие части наборов и выполнялась проверка на загрязнение данными бенчмарков. В карточке также заявлено, что включение toxic DPO должно снизить склонность к отказам; это может приводить к генерации токсичного или небезопасного содержания. Автор описывает модель как экспериментальную тонкую настройку. Для корректного поведения в диалоге могут понадобиться подходящий системный запрос и один из поддерживаемых форматов промпта: Vicuna, Llama 2, Alpaca или ChatML-подобный. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке репозитория; README отдельно оговаривает исследовательское и законное применение токсичных данных.

Baichuan2-13B-Chat-4bits — версия чат-модели Baichuan 2 от Baichuan Intelligence, представленная в 4-битном квантованном варианте. Это плотная авторегрессионная модель на 13,3 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия. Семейство Baichuan 2 обучено на 2,6 трлн токенов; версия Chat v2, согласно карточке, улучшает математические и логические рассуждения и следование сложным инструкциям. Модель ориентирована прежде всего на китайский и английский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций, а также задач общего характера в областях права, медицины, математики, программирования и многоязычного перевода. Карточка сообщает о 4-битном варианте для снижения требований к памяти. Для работы указан PyTorch 2.0 или новее. Для использования требуется соблюдать Apache 2.0 и лицензионное соглашение сообщества Baichuan 2. Коммерческое применение требует предварительного обращения за официальной лицензией и зависит от условий, изложенных в карточке. Модель может ошибаться; перед использованием в чувствительных сценариях её ответы следует проверять.

BrainCog-8B-0.1-Instruct — диалоговая языковая модель, разработанная группой BrainCog. Это дообученная версия Meta-Llama-3-8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и работу в формате чат-ассистента. В качестве обучающего набора указан BAAI/Infinity-Instruct, а среди возможностей отмечена генерация кода. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы, включая ответы на вопросы и фрагменты кода. В метаданных указаны китайский и английский языки, а также многоязычная поддержка; базовая Meta-Llama-3-8B предназначена для английского текста и кода. Контекст составляет 8192 токена. Для загрузки и запуска README приводит пример с Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что поведение и вывод модели не контролируются и не обязательно отражают их мнение; качество ответов и кода может зависеть от запроса и требовать проверки.

mlx-community/dolphin-2.9-llama3-8b-4bit-mlx — 4-битная конверсия в формат MLX модели Dolphin 2.9 от Cognitive Computations, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.10.0. В основе — дообученная Meta Llama 3 8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM; в метаданных указано 7,5 млрд параметров и контекст 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции; среди обучающих данных есть наборы для кода, математики, общения и вызова функций. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает запуск через mlx-lm. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с исходной карточкой модели и лицензией базовой Meta Llama 3. Подробные сведения об ограничениях и языковом покрытии в доступной карточке не приведены.

ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33b — языковая модель с рассуждениями, разработанная ELYZA, Inc. на основе llm-jp/llm-jp-4-33b-base. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 32,2 млрд параметров и контекстом 65 536 токенов; веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена прежде всего для японского рассуждения и следования инструкциям, включая задачи по математике, программированию, STEM, японским знаниям и работе с инструментами. ELYZA провела промежуточное обучение, дообучение на инструкциях и обучение с подкреплением на проверяемых задачах, добавляя японские данные и сохраняя англоязычные материалы. Поддерживаются японский и английский языки. Модель подходит для диалоговых приложений, решения сложных задач и сценариев с вызовом инструментов. README отмечает ограничение формата Harmony: параллельные вызовы инструментов не поддерживаются. Для работы с моделью описаны варианты запуска через vLLM и Transformers.

FuseChat-7B-VaRM — диалоговая языковая модель, разработанная Fanqi Wan и коллегами из Университета Сунь Ятсена. Она объединяет знания трёх чат-моделей: NH2-Mixtral-8x7B, NH2-Solar-10.7B и OpenChat-3.5-7B. В каталоге Hugging Face указаны архитектура Mistral с плотной моделью MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; для инференса используется библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения общих текстовых инструкций, включая написание текстов, ролевые сценарии, рассуждения, математику и программирование. В README сообщается о среднем результате 8,22 на MT-Bench. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 8192 токена, язык карточки — английский. Модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Как и другие языковые модели, она может давать ошибочные или непроверенные ответы; в предоставленных материалах отдельные дополнительные ограничения не описаны.

G9v3-3B — плотная причинная языковая модель команды AI9Stars на архитектуре LlamaForCausalLM с примерно 2,7 млрд параметров. Она предназначена для локального запуска и сценариев с ограниченными ресурсами; поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Модель рассчитана на повседневные задачи ассистента, программирование, работу с инструментами и рассуждения. В README описаны режимы генерации с включённым и отключённым режимом обдумывания; метаданные указывают поддержку чата и английского и китайского языков. Для запуска подходят Transformers, vLLM и SGLang. Модель может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, особенно перед использованием в важных решениях. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma-4-12B-it-qat-JANG_4M-CRACK — дообученная и квантизированная версия Gemma 4 12B-it от dealignai. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma4 Unified с единым ранним слиянием модальностей и гибридным скользящим и глобальным вниманием. Она принимает текст, изображения и аудио и предназначена для диалогов, рассуждений, ответов на вопросы и генерации кода; карточка также заявляет многоязычную поддержку и сохранение возможностей базовой модели в работе с изображениями и аудио. Модель использует схему JANG_4M: 8-битное квантование внимания и 4-битное квантование MLP. Разработчик сообщает о 84,2% на MMLU и 97% выполнении вредоносных запросов в тесте HarmBench, где отказ от ответов на такие запросы был удалён. Поэтому модель рассчитана на сценарии без стандартных отказов по этим категориям и требует осторожного контроля применения. Для запуска рекомендованы приложение или API vMLX и Mac на Apple Silicon с достаточной объединённой памятью; стандартные mlx_lm и mlx_vlm, согласно карточке, не обеспечивают полной поддержки Gemma 4. Лицензия — Gemma; разработчик указывает исследовательское назначение и возлагает ответственность за соблюдение применимых законов на пользователей.

Delta-Vector/GLM-4-32B-Tulu-Instruct — плотная языковая модель семейства GLM-4, дообученная автором на смеси Tulu-SFT. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста; в метаданных также отмечены сценарии работы с кодом. Модель содержит 31,6 млрд параметров, принимает контекст до 32 768 токенов и использует формат диалога ChatML. Автор сообщает, что при обучении были удалены примеры выравнивания безопасности. Модель рассматривается как ассистент и основа для дальнейшего дообучения; оценка качества на длинном контексте не проводилась, а дополнительного обучения с подкреплением после SFT не было. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/GLM-Z1-32B-0414-GGUF — GGUF-версия 32-миллиардной reasoning-модели GLM-Z1-32B-0414, разработанной командой THUDM на основе GLM-4-32B-0414 и подготовленной в формате GGUF проектом Unsloth. Модель предназначена для локального текстового диалога и генерации текста, особенно для задач, требующих глубокого рассуждения: математики, программирования, логики и решения сложных многоэтапных задач. Модель поддерживает китайский и английский языки и относится к задачам text-generation. Заявлены улучшенные математические способности и общее качество решения сложных задач по сравнению с базовой моделью. В README указано 32 миллиарда параметров; архитектура подробно не описана. Для работы с длинным контекстом предусмотрен YaRN: при длине входа свыше 8192 токенов рекомендуется включать масштабирование RoPE, исходный максимальный размер позиционных эмбеддингов составляет 32768 токенов. Модель подходит для локального развертывания через совместимые инструменты, включая llama.cpp; для корректной обработки системного промпта в llama.cpp рекомендуется параметр --jinja. Для генерации рекомендованы temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 40 и max_new_tokens 30000. Ограничения включают значительные требования к вычислительным ресурсам из-за размера 32B и возможное небольшое ухудшение качества на коротких текстах при постоянном включении YaRN. Лицензия — MIT.

GLM-Z1-9B-0414 — компактная языковая модель семейства GLM-4 от Z.ai с 8,8 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая математические рассуждения, решение задач на логику и код, а также общие запросы. Модель поддерживает интерфейс вызова инструментов и рассчитана на локальное развёртывание в условиях ограниченных ресурсов. Модель обучена на базе серии GLM-Z1 с дополнительной подготовкой для рассуждений; README отмечает применение холодного старта и расширенного обучения с подкреплением на задачах математики, кода и логики. Контекст составляет 32 768 токенов. Указаны китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Для длинных входов свыше 8 192 токенов README рекомендует при необходимости включать YaRN; статическое масштабирование может немного ухудшить результаты на коротких текстах. Модель выпущена под лицензией MIT.

InternLM2-20B — плотная языковая модель второго поколения семейства InternLM, разработанная командой InternLM и представленная в репозитории internlm. Она предназначена для генерации и продолжения текста, а также может служить основой для адаптации под предметные области. В опубликованных оценках показаны способности к рассуждению, математике и программированию; карточка также описывает поддержку длинных контекстов. Модель содержит 19,3 млрд параметров, построена на архитектуре InternLM2ForCausalLM и распространяется в формате PyTorch. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. В README заявлена поддержка до 200 000 символов для базовой модели InternLM2; это значение не следует приравнивать к числу токенов и оно может зависеть от конфигурации конкретного чекпойнта. Карточка приведена на китайском и английском языках, но точный перечень языков модели не указан. Модель подходит для продолжения текста и как языковая основа для задач общего назначения, включая рассуждения, математику и код. Это базовая версия, а не чат-версия InternLM2-Chat, поэтому оптимизация для диалога и следования инструкциям здесь не заявлена. Генерация может содержать ошибки, предвзятость или вредные ответы. Код лицензирован по Apache-2.0; веса открыты для академических исследований, а коммерческое использование требует получения бесплатного разрешения.

Это версия IFM/K2-Horizon-3.7B с уменьшенным числом отказов, созданная разработчиком darkc0de методом Heretic v1.4.0. В основе — плотная авторегрессионная модель K2-Horizon с 3,7 млрд параметров ядра и контекстом до 524 288 токенов; метаданные указывают 4,1 млрд параметров всего. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, включая рассуждения, задачи по коду и агентные сценарии. По сравнению с исходной моделью в приведённом README тесте частота отказов снизилась с 98 до 11 из 100, а расхождение по KL-дивергенции составило 0,0088. Модель доступна в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. README приводит настройки запуска через vLLM и SGLang. Заявлена лицензия Apache-2.0; уменьшение отказов может повлиять на поведение защитных механизмов.

Manticore 13B — языковая модель OpenAccess AI Collective, полученная дообучением Llama 13B на наборах диалогов, инструкций, задач на рассуждение и краткое изложение. Это плотная авторегрессионная архитектура LLaMA с 12,9 млрд параметров; модель использует Transformers и принимает текст, генерируя текст. Указанный контекст — 2048 токенов, основной язык карточки — английский. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, выполнения инструкций, ответов на вопросы и генерации подробных или кратких ответов. Данные обучения включают ShareGPT, WizardLM, Wizard-Vicuna, Alpaca-CoT, GPT4-LLM-Cleaned, GPTeacher, ScienceQA, HellaSwag, MMLU и набор для суммаризации отзывов. Модель не проходила выравнивание предпочтений с помощью RLHF и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Marlowe-22B R1.5 — модель генерации текста с рассуждениями, созданная devvexus на основе Qwen3.8-27B. Разработчик удалил 12 линейно-аттенционных слоёв из исходной 27,32-миллиардной модели и восстановил часть потерь знаний дистилляцией и целевым дообучением. В репозитории опубликован GGUF-файл с квантизацией Q4_K_M; адаптер LoRA объединён с весами. Модель содержит 22,30 млрд параметров и 52 слоя, включая 36 слоёв DeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с рассуждениями, в том числе инженерных и научно-технических задач. По описанию разработчика, сокращённая модель сохраняет 94,8% проверенных фактов родительской модели и рассчитана на запуск целиком на потребительском GPU с 16 ГБ памяти при Q4_K_M. Для запуска приведена конфигурация llama.cpp с контекстом 32 768 токенов и квантованием KV-кэша. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Модель сохраняет часть возможностей Qwen3.8-27B, но её зрительная башня удалена, поэтому этот вариант предназначен для работы с текстом, а не с изображениями или видео. Разработчик отмечает сохраняющийся разрыв с исходной моделью в физике, статистике, информатике и вычислениях с вращениями и тригонометрией.

Meta Llama 3 70B Instruct — диалоговая большая языковая модель, разработанная Meta и настроенная для общения с пользователем. Она принимает текст и генерирует текст, включая программный код, поэтому подходит для чат-ассистентов и других сценариев генерации на естественном языке. Модель построена на авторегрессионной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention и содержит 70 млрд параметров. Инструктивная версия использует supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей. В карточке указано назначение прежде всего для английского языка; модель статична и обучена на офлайн-данных. Модель можно применять в коммерческих и исследовательских проектах на условиях лицензии Llama 3 Community License и соответствующей политики допустимого использования. Она не предназначена для применения на языках, отличных от английского, хотя разработчики могут дообучать её для других языков при соблюдении условий лицензии. Для конкретного приложения потребуются собственные меры безопасности; ответы модели могут содержать ошибки или небезопасные сведения.

PrimeIntellect публикует веса Meta Llama 3 70B Instruct, разработанной Meta. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с 69,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса, разбитые на части для более эффективной загрузки в Petals; формат файлов — safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст и код, а версия Instruct настроена для диалогов с помощью контролируемого дообучения и обучения с подкреплением по обратной связи от людей. Используйте её для чат-ассистентов и генерации текста на английском языке. Контекст модели — до 8192 токенов. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения в рамках лицензии Meta Llama 3 Community License. Она оптимизирована для полезных и безопасных ответов, но требует дополнительных мер защиты в приложениях: документация отмечает остаточные риски, в том числе связанные с опасным контентом. README указывает английский как целевой язык; использование на других языках обозначено как выходящее за рамки назначения, хотя разработчики могут дообучать модель для дополнительных языков с соблюдением лицензии и политики использования.

openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF — компактная языковая модель MiniCPM5-2B от OpenBMB, представленная в формате GGUF для локального запуска. Это плотная Transformer-модель примерно на 2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, включая развёртывание на устройствах и edge-системах. Модель ориентирована на английский и китайский языки и поддерживает сценарии программирования, математического рассуждения, понимания длинного контекста, использования инструментов и агентских задач. Разработчики заявляют конкурентоспособность с моделями класса 4B и лучшие результаты среди сопоставимых открытых моделей класса 2B в ряде перечисленных направлений. Точная максимальная длина контекста, параметры квантования GGUF и сведения о мультимодальности в представленном README не указаны; по описанию это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или аудио. К сильным сторонам относятся небольшой размер, пригодность для локального и on-device использования, а также заявленные возможности в коде, математике, работе с длинным контекстом и инструментами. Ограничениями являются меньшая ёмкость по сравнению с крупными языковыми моделями и отсутствие подробных количественных результатов и характеристик конкретной GGUF-сборки в предоставленных данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели alexakkol/mistral-7B-instruct-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.2, поэтому описание составлено по ней. MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.2 — инструктивно дообученная версия языковой модели Mistral-7B-v0.2, опубликованная Maziyar Panahi на основе модели Mistral AI. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на диалог и выполнение инструкций. Она принимает текстовые запросы в формате Mistral Instruct и генерирует текстовые ответы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов и других сценариев генерации текста. В README говорится, что версия Instruct служит демонстрацией возможностей дообучения базовой модели. Карточка предупреждает, что у модели нет встроенных механизмов модерации, поэтому сгенерированные ответы могут требовать дополнительной проверки. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

OpenAi-GPT-oss-20b-abliterated-uncensored-NEO-Imatrix-gguf — это квантизированная GGUF-версия текстовой модели на базе huihui-ai/Huihui-gpt-oss-20b-BF16-abliterated. В README указано, что модель подготовлена DavidAU с использованием наборов данных NEO, Horror и NEOCode для Imatrix-квантизации. Модель ориентирована на генерацию текста, чат, программирование и генерацию кода, рассуждения, решение задач, мозговой штурм, творческие сценарии и работу с общими запросами. Заявлена поддержка английского языка и контекста до 128K токенов. Архитектура описана как Mixture of Experts с 24 экспертами; размер базовой модели — 20B параметров. Доступны варианты квантизации IQ4_NL, Q5_1 и Q8_0, включая варианты с одной, двумя или тремя Imatrix-матрицами. Удаление ограничений и отказов делает модель менее склонной к цензурированным ответам, но автор предупреждает, что из-за abliteration она может быть менее стабильной и «грубоватой»; поведение зависит от варианта квантизации и настроек. README также отмечает, что Q5_1 может быть стабильнее IQ4_NL, тогда как IQ4_NL иногда дает более непредсказуемые и творческие ответы. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы требуется среда, совместимая с форматом GGUF и соответствующим вариантом квантизации; конкретные аппаратные требования в README не указаны.

Ornith-1.5-35B-A3B-Uncensored-GGUF — производная модель, подготовленная 0xKitkat на основе Ornith-1.5-35B-A3B, Qwen3.6-35B-A3B и аблитерированной версии Qwen3.6-35B-A3B от wangzhang/Abliterix. Модель сохраняет постобучение Ornith для программирования и агентских сценариев, встроенную систему обработки изображений, конфигурацию контекста до 262K токенов и голову multi-token prediction (MTP). Она распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска через llama.cpp, включая текстовые и визуально-текстовые задачи. Модель имеет обозначение 35B-A3B и архитектурную специализацию MoE; точная структура активных параметров в README не раскрыта. Доступны варианты BF16, Q4_K_M и Q5_K_M, а для обработки изображений требуется отдельный vision projector. В README указана проверка на 20 промптах: эвристических отказов не выявлено, а четыре из четырёх тестов возможностей были пройдены, однако это локальная дымовая проверка, а не полноценное сравнение производительности. Основная особенность — намеренное снижение отказов от ответов с помощью переноса task vector от аблитерированной модели Qwen без замены специализированного постобучения Ornith. При этом «uncensored» не означает гарантированное выполнение любого запроса, а опубликованные бенчмарки исходной Ornith не заявлены как результаты для этой производной модели. Лицензия релиза — Apache-2.0; README также указывает исходные лицензии MIT для Ornith и Apache-2.0 для Qwen.

AtomicChat/Ornith-9B-GGUF — это квантизированная в формат GGUF версия языковой модели Ornith 1.0 9B, разработанной DeepReinforce и самостоятельно квантизированной командой Atomic Chat на основе оригинальных весов. Модель предназначена для локальной и полностью офлайн-работы, включая генерацию текста, диалоговые сценарии и задачи программирования. Она распространяется в нескольких вариантах квантизации, подходящих для запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и Atomic Chat. Модель имеет плотную decoder-архитектуру с 32 слоями, 16 attention heads и 4 KV heads; в README также указана реализация Qwen3_5ForConditionalGeneration. Заявленная длина контекста — до 262 144 токенов, размер словаря — 248 320 токенов. Базовая модель поддерживает текст и изображения, однако данный репозиторий содержит только текстовые GGUF-версии без vision projector. Доступны варианты IQ4_XS, Q4_K_M, UD-Q4_K_XL, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; применение importance matrix должно снижать потери качества при низкой разрядности. Сильными сторонами являются большой контекст, офлайн-запуск, широкий выбор размеров файлов и ориентация исходной модели на coding agents и самоулучшающееся обучение с использованием reinforcement learning. Заявленные benchmark-результаты относятся к базовой модели DeepReinforce, а не к независимым измерениям этого репозитория; качество квантизированных версий может отличаться. Для корректного диалога требуется применять chat template Ornith 1.0 через параметр --jinja. Модель распространяется по лицензии MIT.

YFC-112358 создал двухэтапную композиционную модель на основе Qwen3.6-27B. На первом этапе с помощью DELLA объединены модели разных происхождений, а на втором к полученному результату линейно добавлено приращение весов Qwopus3.6-27B-Fusion относительно общего предка Qwen/Qwen3.6-27B. Это плотная мультимодальная архитектура семейства Qwen3.5 с интерфейсом чата и вызова инструментов; в репозитории веса представлены в safetensors, а модель использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями — такие возможности указаны для базовой Qwen3.6-27B. В README описаны способ слияния и рекомендации по сэмплированию, но нет отдельных результатов оценки качества именно этой версии. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели claymorecrystal/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ на Hugging Face совпадает с карточкой Ex0bit/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ, поэтому описание составлено по ней. Ex0bit/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ — квантованная версия PRISM-PRO на базе Qwen3.6-27B, подготовленная проектом PRISM в формате GGUF для llama.cpp с применением динамического квантования. Она сохраняет встроенную MTP-голову для черновой генерации и полную башню обработки изображений; размер файла составляет около 13,7 ГБ вместо 55 ГБ у BF16-версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужны возможности базовой Qwen3.6-27B, включая программирование, агентные задачи и работу с изображениями. Для ускорения вывода README описывает спекулятивное декодирование с MTP или отдельной EAGLE-3-моделью; заявлено совпадение результата с обычным жадным декодированием с оговоркой о вычислительных различиях при пакетной проверке. Базовая архитектура сочетает 48 слоёв линейного внимания GatedDeltaNet и 16 слоёв полного внимания; в карточке не приведены общее число параметров и длина контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Квантование уменьшает размер по сравнению с BF16, однако README не сообщает точные потери качества или требования к видеопамяти.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF — модель семейства Qwen3.8 с 27 млрд параметров, представленная в виде GGUF-квантовок. По README, это многоэтапная fine-tune-модель и результат объединения нескольких обученных версий, созданная с использованием Unsloth, методов Cold Fusion и Fable Fusion. В репозитории доступны обычные GGUF-варианты и варианты с MTP, включая 4- и 8-битные квантовки. Заявлены поддержка английского и китайского языков; максимальный размер контекста не указан. Метаданные также содержат тег image-text-to-text, однако подробности мультимодальных возможностей не приведены. Модель ориентирована на широкий спектр сценариев: решение задач и рассуждение, программирование, творческое письмо, художественную прозу, ролевые диалоги и другие универсальные задачи. Основной заявленный акцент — повышение качества при одновременном сокращении объёма внутренних thinking-токенов, что должно уменьшать задержку и расход вычислительных ресурсов. Автор README заявляет превосходство над базовой Qwen3.8-27B и рядом других моделей по семи ключевым бенчмаркам, а также высокие результаты ARC-C и ARC-E, но эти утверждения требуют независимой проверки. К сильным сторонам относятся ориентация на потребительское оборудование, наличие разных уровней квантования, поддержка MTP и заявленное сочетание подробных ответов с более быстрым выводом. Ограничения включают отсутствие в README точных сведений о контекстном окне, архитектурных деталях, системных требованиях, качестве мультимодальной обработки и воспроизводимых результатах тестов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.