I.3Извлечение и структурирование данных

Это объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. В объединение вошли ArliAI/Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3, Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1 и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. Модель содержит 32 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Контекстное окно — 131 072 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации и решения задач на основе текста. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B описана как модель для рассуждений, математики и программирования, однако README не приводит отдельные оценки качества этого слияния. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели NarsAI/mini-2.0 на Hugging Face совпадает с карточкой inclusionAI/Ling-mini-2.0, поэтому описание составлено по ней. Ling-mini-2.0 — компактная разговорная языковая модель семейства Ling 2.0 от inclusionAI, предназначенная для генерации текста, следования инструкциям и решения задач на рассуждение. Это дообученная версия Ling-mini-base-2.0; по метаданным, она использует архитектуру Bailing MoE для причинного языкового моделирования и содержит 1,2 млрд параметров. README описывает семейство Ling-mini-2.0 как разреженную MoE-модель с 16,26 млрд параметров всего и примерно 1,43 млрд активных на токен, обученную на более чем 20 трлн токенов с многоэтапной настройкой и обучением с подкреплением. Модель подходит для диалоговых приложений, сложных рассуждений, математики, программирования и ответов на вопросы, а также предоставляет интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README сообщает о расширении до 128K с YaRN. Разработчик заявляет о высокой скорости генерации и сильных результатах на тестах рассуждения, однако приведённые показатели зависят от оборудования и режима развёртывания. Веса доступны в формате safetensors, библиотека — Transformers; лицензия MIT.

ehristoforu/mllama-3.1-8b-instruct — языковая модель, созданная объединением нескольких моделей семейства Llama 3.1 с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, а в объединение вошли Hermes 3, Skywork-o1, Dolphin, LLaMA-O1 и SuperNova Lite. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ответов на вопросы, рассуждений и генерации кода, однако README не приводит отдельных оценок качества или рекомендаций по использованию. Карточка указывает формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Occiglot-7B-EU5-Instruct — инструктивная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой Mistral и 7,1 млрд параметров, дообученный на 400 млн токенов многоязычных и программных инструкций. Модель принимает текстовые запросы в формате ChatML и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, выполнения инструкций и задач с кодом на английском, испанском, французском, немецком и итальянском языках. Карточка приводит предварительные результаты тестирования и отмечает, что часть неанглоязычных оценок основана на машинном переводе, поэтому их следует интерпретировать осторожно. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может создавать проблемный контент. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

CallComply/openchat-3.5-0106-11b — дообученная компанией OpenChat чат-модель на архитектуре Mistral, представленная в формате Safetensors. Метаданные указывают 10,6 млрд параметров, контекст до 32 769 токенов и лицензию Apache 2.0. В README приведены сведения о варианте OpenChat-3.5-0106 на 7 млрд параметров с контекстом 8192 токена; поэтому заявленные там размеры и контекст расходятся с метаданными именно этого репозитория. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, программирования и математических рассуждений. В README описаны общий режим и отдельный режим математических задач, а также экспериментальные возможности оценки ответов и предоставления обратной связи. Карточка рекомендует запускать её через OpenChat API-сервер с vLLM и указывает поддержку шаблона чата. README приводит результаты тестов на задачах кодирования, математики и общего рассуждения, но эти цифры не гарантируют качество в конкретных сценариях. Это текстовая модель: данные не подтверждают работу с изображениями или аудио. Лицензия репозитория — Apache 2.0.

mlx-community/Qwen3-32B-bf16 — конверсия модели Qwen/Qwen3-32B в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.24.0. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Для неё указан контекст длиной до 40 960 токенов. Базовая Qwen3 — многоязычная модель для диалога, рассуждений, программирования и работы с инструментами; конкретный перечень поддерживаемых языков в карточке этой конверсии не приведён. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для использования с библиотекой MLX, в частности через mlx-lm. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Качество и скорость могут зависеть от оборудования и программной среды MLX; приведённые сведения не описывают отдельную проверку этой конверсии.

heretic-org/Qwen3-4B-Thinking-2507-heretic — производная языковая модель команды heretic-org на базе Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Это плотная авторегрессионная модель с 3,7 млрд параметров для генерации текста в диалоговом формате; она ориентирована на рассуждения и поддерживает контекст до 262 144 токенов. По карточке, модель прошла abliteration: доля отказов в приведённом тесте снизилась с 99 из 100 у исходной модели до 5 из 100. Модель предназначена для сложных запросов, включая логические задачи, математику, науку и программирование, а также для следования инструкциям, использования инструментов и генерации текста. Базовая модель работает только в режиме рассуждений; сведения в карточке о её возможностях и оценках относятся к Qwen3-4B-Thinking-2507 и не подтверждают, что все результаты сохраняются после изменения. Указаны Transformers, формат safetensors и лицензия Apache-2.0. Языки обучения или поддержки в предоставленных данных не определены.

Shuttle-3 — языковая чат-модель компании ShuttleAI Inc., выпущенная в бета-версии в октябре 2024 года. Это дообученная версия Qwen2.5-72B-Instruct с плотной архитектурой Qwen2 и 71,5 млрд параметров; для общения используется формат ChatML. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для сложных диалогов, многоязычного общения, рассуждений, агентных сценариев и ролевых бесед. В обучении использовались мультиязычные и программные данные, а дообучение включало 130 млн токенов и ролевые данные; модель также настраивали на стиль прозы Claude 3. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории. Модель помечена как beta; качество и поведение в отдельных языках и сценариях могут различаться.

Trinity Mini — открытая по весам разговорная языковая модель от Arcee AI, дообученная на базе arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Это MoE-модель семейства AFMoE с 26 млрд параметров и 3 млрд активных параметров; в README указаны 128 экспертов, из которых активны 8 и один общий. Модель предназначена для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование. Модель обучена на 10 трлн токенов. Длина контекста составляет 128 тыс. токенов. Метаданные указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Указанная в README лицензия — OpenMDW-1.1; метаданные классифицируют лицензию как other.

YAYI2-30B — базовая версия мультиязычной большой языковой модели, разработанной компанией Wenge Technology (中科闻歌). Модель построена на архитектуре Transformer с плотной причинно-языковой архитектурой YayiForCausalLM и содержит 36,3 млрд параметров по метаданным; в README масштаб обозначен как 30B. Она предварительно обучена на 2,65 трлн токенов качественных многоязычных данных. Контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для прикладных решений, включая понимание языка, ответы на вопросы, математические и логические рассуждения, а также генерацию кода. В README упомянуты дообучение на инструкциях и RLHF для семейства YAYI 2, однако этот выпуск обозначен как Base-модель. Репозиторий содержит веса PyTorch. Для запуска BF16/FP16 требуется не менее 80 ГБ видеопамяти; README рекомендует Python 3.8+, PyTorch 2.0.1+ и CUDA 11.7+. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами лицензии репозитория. Описание не устанавливает точный перечень поддерживаемых языков.

unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-unsloth-bnb-4bit — 4-битная динамически квантизированная версия языковой модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Базовую модель разработала команда DeepSeek, а вариант с квантизацией подготовлен Unsloth. Модель относится к плотным LLM на архитектурной основе Qwen и содержит около 14 млрд параметров. Модель предназначена прежде всего для задач рассуждения, включая решение математических задач, программирование и общий анализ текста. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B создана методом дистилляции из DeepSeek-R1, поэтому ориентирована на генерацию развернутых рассуждений и решение сложных задач. В README явно указан английский язык; сведения о других языках, мультимодальности и размере контекстного окна не приведены. Ключевое преимущество этой версии — динамическая 4-битная квантизация Unsloth, при которой отдельные параметры выборочно не квантизуются для сохранения большей точности по сравнению со стандартной 4-битной квантизацией. Это может снизить требования к памяти и упростить локальный запуск, однако квантизация потенциально ограничивает точность по сравнению с исходной полноразмерной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это экспериментальная дообученная версия Gemma 4 26B A4B IT, подготовленная glyphsoftware с помощью Unsloth. Модель обучена методом supervised fine-tuning на примерно 8,7 тыс. примеров рассуждений, дистиллированных из Claude Opus 4.6 и 4.7. Она предназначена для диалогов и генерации текста с упором на многошаговое рассуждение, планирование и самопроверку; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Основа — мультимодальная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с экспертной архитектурой MoE. Базовая модель принимает текст, изображения, аудио и видео; README заявляет контекст до 262 тыс. токенов. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию GPL-3.0. Обучающие примеры акцентируют математику, код, логику и разбиение задач на шаги. Мультимодальные возможности унаследованы от базовой модели и специально не улучшались этим дообучением. Небольшой обучающий набор скорее влияет на стиль рассуждений, чем обеспечивает широкий прирост возможностей; возможны ошибки и перенос особенностей стиля и отказов Claude. Дополнительная настройка безопасности не проводилась, поэтому для высокорисковых сценариев нужны проверка человеком и собственные защитные меры.

TeichAI Gemma 4 31B it Claude Opus Distill — мультимодальная модель диалогового семейства Gemma 4, созданная дообучением unsloth/gemma-4-31B-it с помощью Unsloth на наборах траекторий рассуждений Claude Opus и Sonnet. Она предназначена для диалогов и задач, требующих многошагового анализа: генерации и отладки кода, научных рассуждений, синтеза исследовательских материалов и выполнения инструкций. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration; модель работает с текстом и изображениями, поддерживает режим рассуждений и использует формат safetensors. В метаданных основная задача указана как image-text-to-text. README описывает вариант с высоким уровнем усилий рассуждения и рекомендует более новую версию v2, отмечая улучшения качества данных и шаблона чата в v2. Модель рассчитана на применение с Transformers и поддерживает переменное разрешение изображений. Карточка не сообщает размер контекстного окна и перечень поддерживаемых естественных языков, поэтому эти характеристики здесь не уточняются. Лицензия — Apache-2.0. Качество и стабильность текущей версии могут уступать v2; заявленные возможности в коде, науке и исследованиях в README не сопровождаются приведёнными здесь количественными результатами оценки.

Карточка модели tuneai/Meta-Llama-3-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. 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.

Это версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX на устройствах Apple Silicon. Модель преобразована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью mlx-lm 0.29.1; в названии указано 4-битное представление. Это диалоговая языковая модель NVIDIA с разреженной архитектурой MoE: 30 млрд параметров всего, около 3 млрд активных на токен. Модель предназначена для генерации текста в чате, рассуждений, программирования и агентных приложений. Карточка и метаданные указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. В README не приведены отдельные сведения о длине контекста этой версии. Репозиторий распространяется по лицензии «other»; для условий использования следует обратиться к лицензии базовой модели NVIDIA.

Это версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B в формате GGUF BF16, подготовленная DevQuasar на основе модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Базовая модель NVIDIA описана как языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и создания агентных приложений; она поддерживает шесть языков и длинный контекст. В карточке этой версии не приведены дополнительные сведения о размере контекста или конкретных языках. Репозиторий содержит формат GGUF BF16. Лицензия и отдельные ограничения этой версии в предоставленных данных не указаны; условия использования следует сверить с карточкой базовой модели.

OrionNet — текстовая генеративная модель от Stellar Labs, опубликованная как чекпойнт PyTorch для Transformers. В README она описана как ассистент для многошаговых рассуждений, математики, программирования, ответов на общие вопросы и вызова инструментов. В метаданных указаны архитектура GemmaForCausalLM и лицензия Apache-2.0; заявление README о переработанной MoE-архитектуре расходится с указанным в метаданных плотным типом архитектуры, поэтому устройство маршрутизации экспертов подтвердить нельзя. Карточка заявляет улучшения в длинном контексте, математических задачах и снижении галлюцинаций, но не приводит размер модели или численную длину контекста, а результаты представлены без описания методики оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; README также упоминает интерфейс для вызова инструментов. Лицензия Apache-2.0.

ZeroXClem-Qwen3-4B-Hermes-Axion-Pro — плотная языковая модель на базе Qwen3, созданная ZeroXClem Team слиянием нескольких моделей методом Model Stock через MergeKit. В состав слияния входят bunnycore/Qwen3-4B-Pro, ertghiu256/Qwen3-4b-tcomanr-merge-v2.2, ertghiu256/Qwen3-4B-Thinking-2507-Hermes-3 и Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогового взаимодействия, многошагового рассуждения, решения задач, творческого письма и ролевых сценариев, а также генерации и отладки кода. Карточка заявляет поддержку режима thinking и настройку поведения с учётом безопасности; для LM Studio рекомендуется стандартный шаблон Jinja. Основной язык в метаданных — английский. Модель доступна по лицензии Apache 2.0 с учётом лицензий исходных моделей.

Qwen3.5-122B-A10B Claude-Distill — мультимодальная модель, созданная clzoro полным дообучением Qwen/Qwen3.5-122B-A10B на примерах рассуждений, дистиллированных из Claude Opus. Она предназначена для диалогов и многошаговых задач по математике, логике, программированию, STEM и творческому письму; унаследованные возможности зрения позволяют также работать с изображениями. Модель использует архитектуру Qwen3.5 MoE с 122 млрд параметров, из которых активны около 10 млрд на токен, и поддерживает английский и китайский языки. Обучение основано примерно на 14,9 тыс. примеров. Это помогает модели решать задачи с многошаговыми рассуждениями, но небольшой и ограниченный по составу набор данных может снижать качество обобщения. Ответы могут наследовать смещения обучающих данных; медицинскую, юридическую и финансовую информацию следует проверять. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели, разработанный rico03 на базе Qwen3.6-27B от команды Qwen. Модель дообучена примерно на 14 тысячах трасс рассуждений Claude 4.6 Opus и предназначена для генерации текста с акцентом на структурированное рассуждение. Модель ориентирована на сложные задачи, программирование и математику. Заявлены более компактный стиль рассуждений на простых запросах и глубокая пошаговая декомпозиция на трудных задачах, при сохранении возможностей базовой модели в кодинге и математике. Поддерживаются английский и мультиязычные сценарии. Архитектура основана на Qwen3.6-27B; точный размер контекста в README не указан, а пример запуска использует контекст 8192 токена. Модель доступна в вариантах квантизации от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 10 до 28,6 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти и качеством. Формат совместим с llama.cpp, Ollama, LM Studio и другими GGUF-совместимыми средами. Ограничения включают возможную потерю качества при сильной квантизации, а также отсутствие в README независимой оценки именно этих GGUF-вариантов; приведённые бенчмарки относятся к базовой Qwen3.6-27B. Указана лицензия Apache 2.0, при этом релиз также обозначен как предназначенный для исследований и личного использования.

Ring-flash-linear-2.0 — открытая языковая модель от InclusionAI, полученная дальнейшим обучением inclusionAI/Ling-flash-base-2.0 на дополнительном триллионе токенов. Она предназначена для диалога и генерации текста, включая задачи рассуждения, математики, программирования, науки и творческого письма; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель на 5,5 млрд параметров построена на разреженной MoE-архитектуре Bailing с гибридным вниманием: линейное внимание сочетается со стандартным, а для ускорения генерации используются MTP-слои. По данным разработчика, активируется 6,1 млрд параметров, заявлена производительность на уровне плотной модели 40B и контекст до 128 тысяч токенов. Метаданные указывают английский язык; в README заявлены высокая эффективность инференса и результаты на уровне сопоставимых моделей в выбранных тестах. Для запуска README приводит варианты на Transformers, SGLang и vLLM с дополнительными пакетами и версиями зависимостей. Модель распространяется по лицензии MIT. Заявления о скорости и качестве основаны на оценках разработчика; README не приводит в представленном тексте подробностей о наборах данных и ограничениях ответов.

Sinythos 5.5 — это готовый к запуску вариант Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, подготовленный HTPQoo и распространяемый в формате GGUF для LM Studio, Jan, Atomic Chat и llama.cpp. Это модель MoE с 30 млрд параметров, из которых активны 3,3 млрд на токен; README сообщает, что все 579 тензоров побайтно совпадают с квантованной сборкой UD-Q4_K_XL базовой модели. Изменены встроенный шаблон чата и системная директива с шестью правилами поведения, поэтому модель не является обученной с нуля или дообученной версией. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая рассуждения, помощь с программированием и агентские сценарии с внешними инструментами, выполнением кода и повторной проверкой ответа. Встроенная директива ориентирует ответы на язык пользователя; в метаданных отмечены итальянский, английский и многоязычность. Для применения в llama.cpp требуется включить обработку шаблона через `--jinja`; без неё пользовательские инструкции из шаблона не применяются. README указывает файл размером 17,7 ГБ и возможность запуска на CPU при достаточном объёме RAM. Веса распространяются по лицензии Apache 2.0, унаследованной от Qwen; для кода runtime указана MIT. Для полной реализации агентского сценария требуются runtime и инструменты, которые предоставляет приложение, а не только файл модели.

Whittle-Qwen-3.8-35B-A3B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Whittle-Qwen-3.8-35B-A3B, разработанной logic65 и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, рассуждений, программирования и математических задач. В описании указаны архитектура Mixture-of-Experts, механизмы n-gram memory и conditional memory, hyper-connections и knowledge distillation. Поддерживаются текстовые запросы; заявлены английский, китайский и многоязычный режимы. Размер контекстного окна не указан. Модель распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Доступны варианты квантизации от Q2_K размером около 13,1 ГБ до Q8_0 размером около 37,9 ГБ; варианты Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, а Q6_K — как обеспечивающий очень хорошее качество. Более сильная квантизация обычно требует больше памяти, но лучше сохраняет качество, тогда как малые варианты экономичнее, однако могут заметнее уступать в точности. В README не приведены результаты бенчмарков и подробные ограничения по производительности. Лицензия модели — Apache-2.0.

Yuan 2.0-51B-hf — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Yuan, разработанная IEIT System. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, рассуждения, решение математических задач и помощь с кодом. Модель насчитывает 46,2 млрд параметров, использует архитектуру YuanForCausalLM и принимает контекст длиной до 4096 токенов. Разработчики указывают, что Yuan 2.0 основана на Yuan 1.0 и обучалась на расширенных наборах предобучающих и инструкционных данных. В карточке приведены бенчмарки по математике, программированию и достоверности ответов, но результаты конкретно этой версии в предоставленном фрагменте не показаны. Модель может ошибаться и поддаваться вводящим в заблуждение инструкциям. Для весов и репозитория указаны лицензия other и условия Yuan 2.0; README сообщает о возможности коммерческого использования при соблюдении этих условий.

Bagel DPO 7B v0.1 — диалоговая языковая модель, разработанная jondurbin и дообученная методом прямой оптимизации предпочтений (DPO) на базе семейства Llama. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текстовые запросы. Для общения применяются форматы Vicuna, Llama 2, Alpaca и ChatML; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и широкого круга инструктивных задач: ответов на вопросы, рассуждений, математики, написания кода и творческих текстов. В описании приведены результаты оценок на наборах ARC, BoolQ, GSM8K, MMLU и других, а также MT-Bench. Обучающие данные включают англоязычные и многоязычные источники, в том числе Belebele; карточка не уточняет полный перечень поддерживаемых языков. Автор предупреждает, что эта DPO-версия может чаще отказывать в ответах, чем недистиллированная от предпочтений версия. В данных обучения присутствует токсичный контент. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Это BF16-версия DeepSeek-R1-0528, опубликованная Unsloth на основе модели DeepSeek-R1-0528 от DeepSeek. Репозиторий предназначен для конвертации весов и экспериментов; модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства DeepSeek-V3 с 37,6 млрд параметров, доступную в формате Safetensors и рассчитанную на контекст до 163 840 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста с углублённым рассуждением, в том числе для решения математических задач, программирования и задач на общую логику. Также заявлены улучшенная поддержка вызова функций и снижение частоты галлюцинаций по сравнению с предыдущей версией. Для модели указана лицензия MIT. Фактическая точность ответов не гарантируется, а длинные рассуждения могут требовать значительного числа токенов.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-bf16 — языковая модель с архитектурой Qwen2, опубликованная сообществом mlx-community в формате MLX для запуска на устройствах Apple Silicon. Репозиторий содержит 32-миллиардную модель, конвертированную из deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с помощью mlx-lm 0.21.1; исходная модель является дистилляцией DeepSeek-R1 на базе Qwen. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений, в том числе для решения задач по математике и программированию. Заявленная длина контекста составляет 131072 токена. Поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Ограничения по качеству и условиям применения в README не описаны.

dolphinllamaseekv1 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; веса доступны в формате safetensors, модель рассчитана на запуск через Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач, в которых полезны возможности исходных моделей Dolphin и DeepSeek R1 Distill, включая рассуждения и программирование. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Объединение может сочетать свойства двух моделей, но README не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ro-xe/FMixAI_7B — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из OpenChat 3.5-1210 и OpenChat 3.5-0106. Она предназначена для генерации текста и ведения диалога; базовые модели также рассчитаны на программирование, математические рассуждения и ответы на общие вопросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории веса сохранены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct — разговорная языковая модель FuseAI на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Это целевая модель семейства FuseChat-3.0, обученная методом неявного слияния: сначала её дообучили на лучших ответах сильных языковых моделей, затем применили Direct Preference Optimization (DPO) к парам предпочтительных и менее предпочтительных ответов. В качестве источников использовались Gemma-2-27B-It, Mistral-Large-Instruct-2407, Qwen-2.5-72B-Instruct и Llama-3.1-70B-Instruct. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, решения математических задач и помощи с кодом; обучение также включало китайскоязычные данные. Подходит для локального запуска в формате Safetensors, а метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. README сообщает об улучшениях на ряде бенчмарков, однако приведённые там конкретные приросты относятся к версии с целевой моделью Llama-3.1-8B и не подтверждают такие же результаты для этой версии. Лицензия в предоставленных данных не указана.