I.3Извлечение и структурирование данных

Tower+ 2B — многоязычная языковая модель Unbabel на архитектуре Gemma 2, дообученная на базе google/gemma-2-2B. Обучение включало продолжение предобучения, настройку на инструкции, оптимизацию предпочтений WPO и GRPO с проверяемыми вознаграждениями. Модель содержит около 2,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена прежде всего для машинного перевода и других многоязычных задач, а также для выполнения инструкций, включая задачи на рассуждение и код. Её можно применять для создания синтетических многоязычных данных: переводить инструкции и ответы или генерировать инструкции по документам. Поддерживается 26 языков и вариантов языков, включая русский, английский, китайский, немецкий, испанский, французский, португальский, украинский, хинди и японский. Модель выдаёт текст; архитектура — плотная причинная языковая модель Gemma 2. В README особо отмечена её специализация на машинном переводе и сильные возможности в многоязычных задачах. Лицензия в метаданных указана как CC-BY-NC-SA-4.0, тогда как README указывает CC-BY-NC-4.0, поэтому условия распространения следует сверять с актуальной лицензией репозитория.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaM7 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Yuan2-2B-Februa-hf — компактная языковая модель IEIT System из семейства Yuan 2.0, представленная в архитектуре YuanForCausalLM с плотной структурой и примерно 1,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в карточке заявлено контекстное окно 8192 токена. Модель опирается на Yuan 1.0 и обучалась на расширенном наборе предварительно обучающих и инструкционных данных. Разработчик описывает её применение для понимания языка, математики, рассуждений, кода и общих знаний; в README приведены оценки на GSM8K, AGIEval-GK-Math, HumanEval и TruthfulQA для версий Yuan 2.0. Доступны веса PyTorch и указана лицензия other; README сообщает о коммерческом использовании по условиям лицензии Yuan 2.0 и Apache 2.0 для исходного кода репозитория. Модель может выдавать неточные ответы и поддаваться вводящим в заблуждение инструкциям. README также возлагает на пользователя ответственность за соблюдение условий лицензии и требований безопасности при развёртывании.

airoboros-mpt-30b-gpt4-1p4-five-epochs — языковая модель на архитектуре MPT-30B, дообученная автором карточки методом QLoRA на наборе airoboros-gpt4-1.4 в течение пяти эпох. Она предназначена для генерации ответов в диалогах и инструктивных сценариях, включая вопросы по предоставленному контексту, помощь с программированием, письмо, викторины и ролевые диалоги. В обучающие данные также вошли примеры кода на десяти языках программирования. Модель использует формат запросов Airoboros, близкий к Vicuna, и поддерживает генерацию текста. Автор отмечает, что в собственных разовых проверках качество оказалось ниже, чем у вариантов на Llama-33B; также README предупреждает о возможной ошибке в накоплении градиентов при обучении. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Arcana Qwen3 2.4B A0.6B — текстовая модель Mixture of Experts, созданная suayptalha. В ней заявлено 2,4 млрд параметров суммарно и четыре эксперта по 0,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с навыками программирования, математических рассуждений, медицинских вопросов и следования инструкциям; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Эксперты для кода, математики и медицинских вопросов дообучены на соответствующих наборах данных, а эксперт следования инструкциям использует Qwen/Qwen3-0.6B без дополнительного дообучения. В метаданных указана поддержка английского языка и библиотека Transformers. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленная цель — повысить точность и эффективность при меньшем потреблении памяти, однако сравнительные результаты в карточке не приведены.

Dolphin-5.1-7b — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для других задач, решаемых генеративной языковой моделью. В README не приведены отдельные результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или дополнительных фильтрах контента.

Gaperon-1125-8B — двуязычная авторегрессионная языковая модель с 8 млрд параметров, разработанная командой ALMAnaCH в Inria Paris. Модель построена на архитектуре Llama 3 и обучена примерно на 4 трлн токенов с поэтапным смешиванием данных; финальная фаза включала около 20% данных в формате инструкций. Используется токенизатор Llama 3.1 BPE с размером словаря 128 256 токенов. Модель предназначена для генерации текста на французском и английском языках, работы с кодом и исследований двуязычного NLP, стратегий обучения и отбора данных. В обучающих данных преобладает английский язык (54–65% токенов), доля французского составляет 24–39%, кода — 8–14%. README указывает, что это основной выпуск проекта для общего использования в масштабе 8B, однако также характеризует его как исследовательскую модель и не рекомендует для производственных и критически важных применений. Для диалоговых задач авторы советуют SFT-вариант; качество на бенчмарках уступает моделям, специально оптимизированным под них или более крупным моделям. Лицензия в метаданных — BigScience OpenRAIL-M.

Gemma 2 2B — компактная языковая модель Google из семейства Gemma, созданная с использованием исследований и технологий, применявшихся при разработке Gemini. Это декодерная модель с открытыми весами для генерации текста; семейство включает предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты. Данная карточка описывает текстовую модель, ориентированную на английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, диалоговых интерфейсов и создания текстов — например, черновиков писем, сценариев и рекламных материалов. Небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов Safetensors; лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может выдавать фактически неверную или устаревшую информацию, отражать предвзятость данных и испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами; для прикладных систем рекомендуется проверка результатов и меры безопасности.

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

Olafangensan/GLM-4.7-Flash-heretic — разговорная текстовая модель семейства GLM-4.7-Flash, созданная удалением части отказов методом ablation (abliteration). В README приведено сравнение с исходной моделью zai-org/GLM-4.7-Flash: частота отказов в указанной оценке снизилась с 50 до 15 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0039. Метаданные указывают архитектуру GLM-4 MoE Lite, 4,1 млрд параметров и контекст до 202 752 токенов; README описывает исходную GLM-4.7-Flash как модель MoE 30B-A3B. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и локального развертывания; среди возможных сценариев — ответы на вопросы, написание текстов и помощь в программировании. Исходная карточка приводит результаты на математических, научных и кодовых бенчмарках, однако они относятся к GLM-4.7-Flash и не подтверждают напрямую качество heretic-версии. В метаданных указаны английский и китайский языки, формат safetensors и библиотека Transformers; README также упоминает запуск через vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. Уменьшение числа отказов не означает отсутствия отказов или гарантии безопасности и качества; опубликованные сравнительные замеры ограничены приведённой оценкой и не заменяют независимую проверку модели.

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

Granite Switch 4.1 3B Preview — модульная языковая модель IBM, построенная на IBM Granite 4.1 3B и содержащая 12 встроенных адаптеров из библиотек Granite. Выбор возможностей выполняется во время генерации с помощью управляющих токенов в шаблоне чата. Модель насчитывает 3,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Адаптеры предназначены для задач RAG, проверки требований к ответу, атрибуции контекста, оценки неопределённости, выявления рисков безопасности и проверки либо исправления фактических ошибок. Модель можно использовать как обычную генеративную LLM или вызывать отдельные адаптеры; для интеграции README рекомендует Mellea. Поддерживаются Transformers и vLLM. Возможности специализированных адаптеров позволяют объединить несколько этапов работы с ответами и документами в одном чекпойнте. README не перечисляет все адаптеры целиком, а также не сообщает языки обучения или гарантии точности. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Hy3-heretic — разговорная модель генерации текста на архитектуре HY-V3 с mixture-of-experts, представленная пользователем trohrbaugh. По метаданным, модель содержит 16,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов; формат весов — safetensors, лицензия — Apache-2.0. Она предназначена для диалогов и генерации ответов с ослабленным отказом: в README приведено сравнение, где вариант Hy3-heretic отказал в 1 из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели. Модель можно применять для общения, ответов на запросы и других сценариев генерации текста. Карточка описывает метод abliteration и сообщает о KL divergence 0,2398 относительно исходной модели. README также содержит общие сведения о Hy3 от команды Tencent Hy, включая заявленные возможности для рассуждений, работы с длинным контекстом, программирования и агентных сценариев; эти характеристики относятся к семейству Hy3 и не подтверждены отдельно для данного варианта. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

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

LingoWhale-8B — плотная двуязычная языковая модель с авторегрессионной архитектурой LingoWhaleForCausalLM, разработанная DeepLang Technology совместно с лабораторией NLP Университета Цинхуа. Модель содержит 7,7 млрд параметров, обучена на качественных китайских и английских данных и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться как базовая модель для ответов на вопросы, написания текстов, рассуждений и генерации кода. В README также приведены примеры диалоговой модели, полученной дообучением LingoWhale-8B на открытых SFT-данных; это пример производной модели, а не отдельная возможность исходной базовой модели. Для адаптации доступны примеры тонкой настройки, включая LoRA. Разработчики отмечают, что модель может галлюцинировать, а её математические способности ограничены. Для академических исследований модель открыта; коммерческое использование исходной модели и её производных требует заявки и получения разрешения по лицензии LingoWhale-8B наряду с Apache 2.0.

Luminum-v0.1-123B — объединённая языковая модель FluffyKaeloky на архитектуре MistralForCausalLM, созданная с помощью метода della_linear на основе Mistral Large Instruct 2407 с добавлением Lumimaid-v0.2-123B и Magnum-v2-123B. Модель содержит 122,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; автор сообщает об успешном тестировании длинных запросов свыше 32 тысяч токенов, обычно до 40–50 тысяч. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и творческих описаний. По оценке автора, она сочетает возможности базовой Mistral Large, характерную лексику Lumimaid и описательность Magnum, сохраняя ответы менее многословными, чем Magnum. Используется шаблон Mistral [INST] ... [/INST]; заявлены интерфейс вызова инструментов и варианты файлов GGUF и EXL2. Модель может выдавать чрезмерно длинные ответы, если не ограничивать их длину. README не сообщает лицензию; условия использования следует сверить с карточкой и лицензиями компонентов слияния.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment28T3q — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28T3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, составления черновиков и продолжения текстовых запросов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; результаты генерации следует проверять в соответствии с задачей.

my-first-moe-3b — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория chubakur с помощью mergekit и метода SLERP на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct. Несмотря на название, в метаданных архитектура указана как плотная Qwen2ForCausalLM с 1,5 млрд параметров, а не MoE. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; объединение инструктивной и кодовой моделей может быть полезно для обычных запросов и задач с программным кодом. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nemotron-Flash-3B Base — базовая языковая модель NVIDIA для генерации текста. Это плотная причинная трансформерная модель семейства Nemotron Flash с архитектурой NemotronFlashForCausalLM и 1,3 млрд параметров. Семейство спроектировано с учётом задержки на реальных сценариях: в нём используются гибридные операторы, найденные эволюционным поиском, оптимальное соотношение глубины и ширины и нормализация весов на этапе обучения. Модель предназначена для генерации продолжений текста и может применяться в задачах математических рассуждений, программирования и здравого смысла. В README заявлены результаты на уровне лучших моделей своего размера, а также низкая задержка при небольших пакетах и высокая пропускная способность при больших. Для запуска описана интеграция с Transformers и ускорение CUDA Graph; контекст составляет 29 000 токенов. Это базовая, а не Instruct-версия, поэтому карточка не заявляет, что она настроена для диалога по инструкциям. Модель распространяется под лицензией с типом «other»; конкретные условия следует проверять в файлах лицензии репозитория. Для загрузки указаны Transformers и формат safetensors.

NeuralKybalion-7B-slerp-v3 — объединённая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей NeuralKybalion и experiment26-truthy-iter-0. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

elias2515/odysseus-Qwen2.5-Coder-7B-16bit — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, предназначенная для генерации текста. В основе лежит unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Данных о конкретных наборах обучения, качестве на задачах и дополнительных ограничениях в карточке нет.

Ornith 1.0 35B AEON Ultimate Uncensored GGUF — это набор квантованных GGUF-версий языковой модели AEON-7/Ornith-1.0-35B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16. Квантизация выполнена пользователем vcruz305 из исходных весов BF16 с применением калибровки importance matrix. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений и программирования и запускается преимущественно через llama.cpp. Модель имеет архитектуру Qwen3 MoE (mixture of experts) и заявленный размер 35B параметров. Доступны варианты с разными уровнями квантования — от Q8_0 до IQ1_M — с размером файлов примерно от 8,2 до 35 ГБ. Предлагаются стандартные версии для обычной авторегрессионной генерации и MTP-grafted версии со встроенным блоком Multi-Token Prediction для speculative decoding. В MTP-варианты добавлены 785 тензоров из Qwen/Qwen3.5-35B-A3B; заявленное ускорение генерации в отдельных тестах достигает 1,8 раза. В README приведены конфигурации с контекстом до 32768 токенов, однако поддерживаемые языки и точный общий объём параметров не уточнены. Сильные стороны модели — широкий выбор квантований для GPU с 8–48 ГБ памяти, поддержка MoE и возможность ускоренной генерации через встроенный MTP-блок. Ограничения включают зависимость от совместимой версии llama.cpp для MTP-режима, компромиссы качества при низких уровнях квантования и отсутствие подробных данных о языковом покрытии, качестве на бенчмарках и безопасности uncensored-настройки. Указана нестандартная лицензия aeon-ultimate; подробные условия следует уточнять по ссылке на лицензию или базовую модель.

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

mergekit-community/qwen2.5-11B-Mzy — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом passthrough из AIDC-AI/Marco-o1, djuna/Q2.5-Fuppavy-7B и happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3. Модель содержит 10,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях. Модель принимает текст и выдаёт текст; доступна в формате safetensors для Transformers. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README указано, что веса собраны из диапазонов слоёв трёх исходных моделей; детали лицензии и результаты сравнительных оценок в предоставленных данных отсутствуют.

Qwen2.5-4B — плотная языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, созданная автором репозитория на основе Qwen/Qwen2.5-3B с помощью mergekit. Слияние выполнено методом passthrough: последовательность слоёв базовой модели собрана из перекрывающихся диапазонов, а веса представлены в формате bfloat16 и safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Она содержит 3,9 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Метаданные перечисляют поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. В README не приведены результаты оценки качества или подробности о том, как именно изменённая последовательность слоёв влияет на поведение, поэтому качество на конкретных задачах следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3.5-40B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Thinking — плотная мультимодальная модель на 40 млрд параметров от DavidAU, созданная расширением Qwen3.5-27B и дообученная на датасете TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x. Она рассчитана на диалоги с рассуждениями, творческое и художественное письмо, генерацию кода, анализ изображений и работу с инструментами. В README заявлен контекст 256 тысяч токенов, режим с переменной длиной рассуждений и исправленный шаблон чата для снижения повторов и циклов. Карточка описывает примеры генерации рассказов, включая хоррор, и сообщает, что обработка изображений и генерация кода проверялись автором. Модель ориентирована на английский и китайский языки; формат репозитория — Safetensors, библиотека — Transformers. Автор рекомендует для инструментальных вызовов квантизации не ниже Q6, но доступные метаданные указывают формат Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README отмечает, что на низких квантизациях или недостаточно содержательных запросах возможны циклы и повторы; качество и результаты бенчмарков независимо не подтверждены.

Qwen3.6-27B-Akka — мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, опубликованная независимой лабораторией Nightmedia. Это слияние NuSLERP нескольких моделей семейства Qwen3.6 и Qwen3.5, ориентированное на диалог, следование инструкциям, рассуждения и творческую генерацию, включая художественные тексты. Модель также принимает изображения и может отвечать по их содержимому. В карточке описан переключатель режима рассуждений в шаблоне чата. Для модели указана лицензия Apache-2.0; веса размещены в формате safetensors. Опубликованные замеры скорости и памяти относятся к вариантам mxfp8 и mxfp4, однако репозиторий помечен форматом safetensors, поэтому эти показатели не следует считать характеристиками доступных здесь файлов. Контекстное окно и число параметров в предоставленных данных не указаны. Модель имеет экспериментальные признаки и может выдавать нежелательные результаты; качество для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored — дообученная плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 от DavidAU с 40 млрд параметров и архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, творческого письма и ролевых сценариев; метаданные также указывают поддержку изображений и интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлены подробные ответы и адаптивное использование токенов рассуждения, однако приведённые заявления о превосходстве в тестах не сопровождаются проверяемыми результатами. Модель использует формат safetensors, библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указаны английский и китайский языки. README описывает вариант GGUF как отдельный ресурс; представленные здесь метаданные относятся к safetensors-модели.

Карточка модели willhx/Qwen3-8B-Base-SeaSFT-Search на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B-Base, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это базовая модель на этапе предобучения, рассчитанная на дальнейшую адаптацию и генерацию текста. В карточке указаны 36 слоёв, 32 головы внимания для Q и 8 для KV; метаданные каталога оценивают размер в 7,6 млрд параметров, а README приводит 8,2 млрд параметров всего и 6,95 млрд без эмбеддингов. Контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для создания специализированных моделей и диалоговых систем. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; README отмечает отдельное внимание к программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Модель использует архитектуру Qwen3 для причинного моделирования языка и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка советует использовать актуальную версию Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Поскольку это базовая, а не инструктивно настроенная версия, для диалогового применения и следования инструкциям может понадобиться дополнительная настройка.

SFGEMOMNISCIEN-Mistral-ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением моделей через mergekit методом TIES. В README указана NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и базовая модель Warit2/SFGEMOMNISCIEN; каталог характеризует NeuralHermes как диалоговую модель, дообученную для выполнения инструкций и генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах по текстовым запросам. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает результаты оценки качества или конкретные ограничения применения.