I.3Извлечение и структурирование данных

Hugo-7B-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная paulilioaica слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CodeNinja-1.0-OpenChat-7B с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате; объединяет возможности исходных моделей, включая общие диалоговые задачи и работу с кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K, но они не гарантируют аналогичное качество на других задачах. Языковая поддержка и специализированные области применения в карточке не перечислены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Jantrit-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit путём слияния OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Dolphin-2.6-Mistral-7B методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Базовые модели предназначены для общения, генерации текста и помощи с кодом, однако README не приводит отдельной оценки качества Jantrit-7B. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

JOSIE-4B-Instruct — разговорная instruction-following модель Гёкдениза Гюльмеза, созданная полновесным дообучением gabliterated-версии Qwen3-4B-Instruct-2507. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для естественного диалога, практических ответов и повседневной помощи, а также для письма, мозгового штурма, объяснений, анализа и задач по программированию. Модель ориентирована на следование инструкциям и прямой, дружелюбный стиль общения без чрезмерной угодливости; карточка также заявляет сохранение способностей к рассуждению и отсутствие встроенной фильтрации контента. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, арабский, японский, корейский, индонезийский, русский, вьетнамский, немецкий и тайский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Её ответы могут быть неподходящими для части аудиторий; результаты в узкоспециализированных областях и критически важных сценариях требуют проверки, а стиль с эмодзи подходит не для всех формальных задач.

OpenRLHF/Llama-3-8b-sft-mixture — плотная языковая модель семейства Llama, выпущенная командой OpenRLHF. Это контрольная точка supervised fine-tuning модели Meta-Llama-3-8B на смеси открытых наборов данных: ShareGPT, Evol-Instruct, SlimOrca, MathInstruct, Magicoder-Evol-Instruct, GPT4-LLM, OrcaMath, GPTeacher и UltraInteract. Обучение длилось одну эпоху; модель содержит 7,5 млрд параметров и использует контекст до 8192 токенов. Модель генерирует текст в диалоговом формате и предназначена для использования как отправная точка в исследованиях RLHF. Она не проходила RLHF-обучение. В README указано, что исправлена конфигурация генерации; подробные параметры обучения приводятся в техническом отчёте. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Neurona 8B v2 — предварительная диалоговая языковая модель на базе Meta Llama 3 8B Instruct, разработанная Икером Гарсией. Это плотная модель с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она сохранена в формате safetensors и дообучена с помощью Axolotl на смеси англоязычных и испаноязычных наборов данных. Модель предназначена для диалога и генерации текста на испанском и английском языках. В карточке указаны сценарии RAG, вызова функций, помощи с кодом, ответов на вопросы и суммаризации; обучающие данные также включают перевод между английским и испанским, обработку новостей и экономические и медицинские тексты. Модель обозначена автором как экспериментальная предварительная версия, созданная для настройки скриптов и инфраструктуры, а не как финальный релиз. Лицензия — llama3.

Locutusque/Llama-3-Orca-2.0-8B — разговорная языковая модель, дообученная Locutusque на базе Meta Llama 3 8B преимущественно на SlimOrca и дополнительных данных. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Для диалога применяется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, а также для задач письма, программирования и математики. В карточке заявлены сильные результаты в написании текстов и коде; количественные оценки качества не приведены. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Указана лицензия Llama 3; применяются условия лицензии Meta Llama 3.

Luciole-8B-Instruct-1.1 — диалоговая причинная языковая модель, дообученная и согласованная с предпочтениями пользователей на базе Luciole-8B-Base. Её разработали LINAGORA и консорциум OpenLLM-France в рамках проекта OpenLLM France. Модель имеет плотную архитектуру Nemotron H; в метаданных указано 16,4 млрд параметров и контекстное окно 131 072 токена, хотя при постобучении использовались последовательности длиной 16 384 токена. Модель предназначена для следования инструкциям и диалога, а также может применяться для вопросов и ответов, математики, науки, программирования, RAG и перевода. Обучение включало два этапа контролируемой настройки и выравнивание предпочтений методом DPO. Она показывает хорошие результаты в следовании инструкциям и французском языке, несмотря на то что постобучение проводилось преимущественно на английских данных; в карточке также указана поддержка английского и французского. Модель может галлюцинировать, а её качество в специализированной генерации кода и решении математических задач требует дополнительного обучения. Карточка рекомендует тщательно проверять модель перед использованием в промышленных системах и при необходимости дополнять её RAG. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Модель thebbg/Ma7ee7_Qwen3.8_4B_Distilled — дообученная версия Qwen3, опубликованная разработчиком thebbg. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 3,7 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth. Модель принимает текст и выдаёт текст. Для неё заявлено контекстное окно до 262 144 токенов, а в метаданных указан английский язык. Базовая модель описана как подходящая для рассуждений, программирования и диалоговых задач; отдельные специализированные возможности этой версии не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

mergekit-community/mergekit-sce-vjeombg — объединённая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit. В основе объединения лежит sthenno-com/miscii-14b-1225; использован метод SCE с нормализацией и включением параметров от семи моделей, среди которых Qwen2.5-14B-Instruct-1M, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Virtuoso-Small и Impish_QWEN_14B-1M. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Объединение сочетает несколько диалоговых и инструкционных моделей, включая дистиллированную модель DeepSeek для рассуждений, однако README не сообщает результаты оценки качества и не уточняет, какие возможности итоговой модели сохраняются лучше всего. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Meta Llama 3 70B Instruct — разработанная Meta инструкция-настроенная большая языковая модель для диалоговых сценариев. Это авторегрессионный плотный трансформер Llama с Grouped-Query Attention, примерно 69,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст, включая код; карточка указывает английский как целевой язык. Модель подходит для диалогового помощника и генерации текста или кода. Настроенная версия обучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе человеческих предпочтений (RLHF), с акцентом на полезность и безопасность. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; заявлена пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3, условия которой необходимо соблюдать. Модель не предназначена для использования на языках, отличных от английского, согласно указанному назначению; для ответственного развертывания могут потребоваться дополнительные меры безопасности.

win10/miscii-Virtuoso-Small — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В объединении использованы arcee-ai/Virtuoso-Small и sthenno-com/miscii-14b-1028; базовой указана sthenno-com/miscii-14b-1028. Модель содержит 14 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога; описание базовой Virtuoso-Small указывает на следование инструкциям, рассуждения и бизнес-задачи. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель распространяется в формате Safetensors и предназначена для использования через Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в карточке не приведены.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base — базовая языковая модель NVIDIA для генерации текста и адаптации под различные задачи обработки естественного языка. Это плотный авторегрессионный Transformer-декодер семейства Mistral-NeMo с 7,9 млрд параметров, 40 слоями, Grouped-Query Attention и RoPE. Модель получена из Mistral-NeMo 12B pruning-ом размерностей эмбеддингов и промежуточного слоя MLP, а затем дообучена дистилляцией на 380 млрд токенов. Модель принимает и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Обучающие данные включают английский и многоязычный текст, а также код, охватывая веб-страницы, диалоги, статьи и другие материалы. Модель подходит как основа для генерации и продолжения текста, ответов на вопросы и программирования. Это базовая, а не специализированная чат-модель, поэтому для конкретных сценариев может потребоваться адаптация. По данным разработчика, обучение завершилось в августе 2024 года, а срез предобучающих данных — июнь 2023 года. Модель может воспроизводить токсичный язык и социальные предубеждения, а также выдавать неточные, неполные или избыточные ответы. В метаданных указана лицензия «other»; конкретные условия использования следует проверять в лицензии NVIDIA.

Nanbeige4.1-3B — компактная языковая модель компании Nanbeige, созданная на базе Nanbeige4-3B-Base. Это дообученная плотная модель семейства Llama с 3,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы в агентных сценариях. По карточке модели, обучение включало supervised fine-tuning и reinforcement learning. Модель рассчитана на решение многошаговых задач по математике, программированию и естественным наукам, а также на использование инструментов и глубокий поиск в связке с агентной системой. Она поддерживает английский и китайский языки. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов; формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. В карточке заявлена способность поддерживать длительные цепочки вызовов инструментов, однако фактические результаты зависят от реализации агента и доступных инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчик предупреждает, что возможны неожиданные ответы, включая предвзятость и дискриминационное содержание; выходы требуют проверки.

Nemotron-Elastic-12B — языковая модель NVIDIA, полученная постобучением NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 и предназначенная для исследований и разработки. Это гибридная архитектура Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями Attention, содержащая 12 млрд параметров и позволяющая извлекать из общего набора весов вложенные варианты на 6 и 9 млрд параметров без отдельных циклов обучения. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст — до 128 тысяч токенов. Она предназначена для диалогов, рассуждений, математических и научных задач, а также экспериментов с адаптивным размером модели, гибридными архитектурами и сжатием. Карточка указывает поддержку английского и многоязычных возможностей; языком карточки в метаданных указан английский. Модель рассчитана на запуск с Transformers и оптимизирована для систем с GPU NVIDIA, в частности H100-80GB. Модель может давать неточные, неполные или лишние ответы, генерировать токсичный текст и проявлять социальные предубеждения; также отмечена уязвимость к атакам на выравнивание. Сгенерированный код следует проверять, а для развёртывания рекомендуется применять защитные фильтры. Лицензия указана как other; перед использованием следует проверить условия лицензирования в карточке Hugging Face.

Sakalti/Neptuno-Alpha — объединённая языковая чат-модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой модели использована Sakalti/Neptuno-3B, а в объединении также участвовала bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix. Модель содержит 3,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и следование инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; в метаданных также указаны возможности чата и интерфейс вызова инструментов. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией и условиями исходных моделей.

NimbusMind — причинно-языковая модель семейства NimbusT, представленная как обновлённый чат-ассистент. По данным карточки, обновление улучшает рассуждения и выводы за счёт дополнительных вычислений и алгоритмических изменений на этапе постобучения; авторы сообщают о результатах в математике, программировании и логике, а также о снижении частоты галлюцинаций и поддержке вызова функций. Модель предназначена для диалогов, решения сложных задач и генерации текста; в README также описаны сценарии работы с загруженными файлами и результатами веб-поиска. Репозиторий содержит веса PyTorch для Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README приведён результат 89,1% на AIME 2026 и среднее расходование 27 тысяч токенов на вопрос этого набора; длина контекста и число параметров в доступных сведениях не приведены. Заявления о бенчмарках и качестве принадлежат авторам модели и не сопровождаются полным протоколом оценки в предоставленном README.

Это 5-битная квантованная версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная командой LM Studio с помощью mlx_lm для работы на компьютерах Apple Silicon. Базовая модель создана NVIDIA; карточка представляет её как разговорную модель с интерфейсом вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, рассуждений, программирования и агентных приложений. Метаданные указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. Квантование уменьшает точность весов до 5 бит и ориентировано на запуск через MLX. Репозиторий распространяется по лицензии, обозначенной как other; конкретные условия следует сверить с файлами лицензии модели. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточную, вредную или неподходящую информацию.

Модель mlx-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — версия NVIDIA Nemotron 3 Nano, подготовленная сообществом mlx-community для запуска через MLX на устройствах Apple. В карточке указано, что она конвертирована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 с помощью mlx-lm 0.31.1; метаданные классифицируют связь как дообучение и указывают архитектуру NemotronHForCausalLM. Репозиторий содержит веса safetensors, а размер модели составляет 6,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и может использоваться для ответов на вопросы, программирования, рассуждений и агентных сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов и ориентирована на английский язык. Для использования требуется библиотека mlx-lm; лицензия указана как other, поэтому условия следует сверить с лицензией базовой модели и репозитория перед применением.

Open-Instruct ShareGPT 30B — дообученная AllenAI 30B-модель семейства LLaMA для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Она обучена на очищенном наборе ShareGPT, подготовленном по аналогии с Vicuna, и описана в рамках исследования «How Far Can Camels Go? Exploring the State of Instruction Tuning on Open Resources». Архитектура — плотная авторегрессионная LLaMA с 32,3 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Максимальная длина контекста — 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, решения задач и генерации кода. В README приведены результаты на академических бенчмарках, включая MMLU, GSM, BBH и Codex-Eval; качество зависит от формата запроса, поэтому рекомендуется использовать указанный авторами шаблон ввода с нужными переносами строк. Репозиторий содержит diff весов: для использования требуется доступ к исходной модели LLaMA в формате Hugging Face. Распространение регулируется лицензией AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA.

Карточка модели stgallenquants/OpenThinker-32B на Hugging Face совпадает с карточкой trinityomnis/OpenThinker-32B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-32B — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct командой OpenThoughts на наборе OpenThoughts-114k. Она предназначена для генерации текста в диалоге и задач, где требуется пошаговое рассуждение, включая математику, научные вопросы и программирование. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы доступны веса в формате Safetensors и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на наборах математических и научных задач, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных. Обучающие примеры получены с помощью дистилляции DeepSeek-R1, поэтому ответы могут содержать ошибки или необоснованные рассуждения. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Pareto — мультимодальная составная модель, предназначенная для исследований, программирования и агентных сценариев. По карточке модели, она рассчитана на широкий круг задач общего назначения и заявляет высокий уровень производительности. Метаданные каталога относят её к моделям типа image-text-to-text, поэтому она принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы. Сведений об архитектуре, размере, языковой поддержке и лицензии в доступных данных нет. Карточка позиционирует модель для исследовательских и агентных рабочих процессов, но не описывает конкретные возможности, ограничения или условия применения.

Карточка модели Justbackup/phi-4 на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/phi-4, поэтому описание составлено по ней. Phi-4 — языковая модель Microsoft Research с плотной архитектурой декодерного Transformer и 14,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы, лучше всего в формате чата, и генерирует текст; длина контекста составляет 16 тысяч токенов. Модель доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT. Модель предназначена для англоязычных сценариев общего назначения, особенно для рассуждений, логики, математики, программирования и следования инструкциям в условиях ограничений по памяти, вычислениям или задержке. При обучении использовались отфильтрованные общедоступные материалы, учебные и синтетические данные, академические книги, наборы вопросов и ответов, а также данные для настройки диалогов. Модель прошла supervised fine-tuning и direct preference optimization; около 8% обучающих данных были многоязычными. Phi-4 может служить компонентом генеративных ИИ-приложений и компактной альтернативой более крупным моделям для ряда задач рассуждения. Это статическая модель со срезом знаний по июнь 2024 года; ответы могут быть неточными, а качество и безопасность следует оценивать для конкретного применения, особенно в высокорисковых сценариях. Карточка указывает на основной фокус на английском языке.

Карточка модели ponyseoyeonkm/Qwen3-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Qwen3.6-27B-Jörmungandr — экспериментальный вариант Qwen, созданный nightmedia слиянием NuSLERP нескольких моделей семейства Qwen3.6 и Qwen3.5, а также Tess-4-27B. Это плотная модель класса Qwen3_5ForConditionalGeneration с 27 млрд параметров; репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Метаданные указывают на поддержку визуальных входов и диалогового режима. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, программирования и творческого письма, включая создание историй и ролевые сценарии. В README приведены результаты бенчмарков и оценки для нескольких вариантов квантования, но они не заменяют независимую оценку качества. Карточка не сообщает длину контекста; поддерживаемые языки по метаданным — английский, китайский, японский и испанский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Signal 3.8 27B — дообученная AgentionAI мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, предназначенная для более краткой и быстрой генерации ответов. По данным разработчика, при сохранении качества на их проверочных наборах модель сокращала число токенов в ответах и рассуждениях; после обновления весов 13 сентября 2026 года эти показатели ещё не были повторно измерены. Изменена только матрица выходного слоя lm_head, остальные веса, включая vision encoder, проектор и MTP draft head, совпадают с Qwen/Qwen3.8-27B. Модель поддерживает диалог, анализ изображений и интерфейс вызова инструментов. Её можно использовать для лаконичных ответов на вопросы, программирования, рассуждений и задач с изображениями; автор приводит настройки запуска с контекстом до 65 536 токенов. Для стабильной краткой генерации рекомендуются параметры семплирования и кэширования, указанные в карточке модели. Модель распространяется в формате BF16 через Transformers и совместима с vLLM, SGLang и конвейерами квантизации. Лицензия — Apache-2.0. Приведённые сравнения качества и скорости относятся к конкретным тестам разработчика; измерения токеновой экономии для обновлённых весов ещё не завершены.

Airoboros 33B GPT-4 1.2 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA с 32,3 млрд параметров, дообученная Джоном Дёрбином методом QLoRA на синтетических инструкционных данных, созданных GPT-4. Версия 1.2 расширяет набор данных версии 1.1 и добавляет примеры, позволяющие запрашивать код в простом формате без Markdown-обрамления. Модель предназначена для диалоговых инструкций, генерации кода, математических задач и рассуждений, викторин, ролевого общения, вопросов с выбором ответа и ответов по заданному контексту. Обучающий набор также включает задания на понимание намерений и общие темы. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; карточка описывает шаблон чата с ролями USER и ASSISTANT. Родной контекст составляет 2048 токенов. Модель ориентирована на широкий круг текстовых задач и включает примеры кода для разных языков программирования и библиотек. Автор отмечает, что режим PLAINFORMAT работает не всегда. Это ранняя версия модели, выпущенная в 2023 году; её лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Aya-23-35B — мультиязычная большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer с 35 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям. Она предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Модель принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов, а также перевода и суммаризации. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. В карточке указано, что Aya 23 — более ранняя версия по сравнению с Aya Expanse.

BigFalcon3-from10B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная ehristoforu с помощью объединения весов через mergekit. В README указана модель tiiuae/Falcon3-10B-Instruct как единственная включённая в объединение; метаданные каталога классифицируют результат как дообучение этой базовой модели. Архитектура плотная, семейства Llama; модель содержит 15,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, а также может использовать интерфейс вызова инструментов. Метаданные базовой модели указывают на сценарии рассуждений, программирования и математики. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют.

Это канал-квантизованная версия DeepSeek-R1, подготовленная Meituan: веса BF16 преобразованы в INT8 с поканальными масштабами. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения задач, требующих рассуждений, включая математику, программирование и ответы на сложные вопросы. В метаданных архитектура указана как DeepSeek V3 с плотной causal language model; размер — 37,6 млрд параметров, нативный контекст — 163 840 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и интерфейс вызова инструментов. В README сообщается о сохранении точности на GSM8K и MMLU и ускорении до 50% в указанном бенчмарке на нескольких A100; эти результаты относятся к описанной конфигурации и не гарантируют такого ускорения на другом оборудовании. Для запуска может потребоваться поддержка поканальной INT8-квантизации в используемом inference-движке. Лицензия модели — MIT.

huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated — версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, созданная разработчиком huihui-ai методом abliteration для удаления отказов модели. Это плотная языковая модель семейства Qwen2, предназначенная для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, математики и программирования с меньшим числом отказов на запросы. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов; для работы указана библиотека Transformers и формат Safetensors. В README разработчик называет реализацию грубой проверкой концепции. Удаление отказов не гарантирует корректности или безопасности ответов. Базовая модель — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Условия лицензии в предоставленных материалах не описаны.