I.3Извлечение и структурирование данных

Qwen3.5-35B-A3B RAMP v2 — GGUF-квантизация модели Qwen/Qwen3.5-35B-A3B, подготовленная независимым ML-исследователем Кевином Ремондером. Это генеративная MoE-модель для диалогов; сборка оптимизирована для запуска на видеокарте RTX 5060 Ti с 16 ГБ памяти и занимает около 15,2 ГБ. В README описана схема RAMP: точность квантизации выбирается отдельно для тензоров с учётом их чувствительности, а калибровочная imatrix создавалась на англо- и франкоязычных текстах, коде и клинических данных. Модель предназначена для локального текстового диалога и генерации, в том числе на английском, французском и китайском языках. В качестве основы использована Qwen3.5-35B-A3B; метаданные каталога указывают поддержку чата. Для запуска автор приводит инструкции с llama.cpp и рекомендует ik_llama.cpp для видеокарт sm_120. README сообщает о функциональной проверке 30 из 30 тестов, но не приводит подробных результатов бенчмарков. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-MLX-4bit — 4-битная квантованная версия модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX; модель оптимизирована для запуска на устройствах с Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и, судя по названию исходной модели, ориентирована на задачи, связанные с программированием, однако README не содержит подробностей о поддерживаемых языках программирования, естественных языках, архитектуре, размере активной части модели, контекстном окне или доступных модальностях. Указан только формат text-generation и 4-битное представление, которое снижает требования к памяти и делает локальный запуск на Apple Silicon более практичным, но может влиять на точность по сравнению с полной версией. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. LM Studio не является создателем исходной модели и не гарантирует её точность, безопасность или пригодность для конкретных задач; результаты могут быть ошибочными или неподходящими и требуют проверки.

QwQ-32B-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация модели рассуждений QwQ-32B, разработанной командой Qwen. Квантизацию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon, в том числе через LM Studio. Модель относится к задачам генерации текста и ориентирована на сценарии, требующие пошагового рассуждения и решения сложных задач. Поддерживается контекст длиной до 128 000 токенов. В README не указаны точные сведения о поддерживаемых языках, модальностях и внутренней архитектуре, кроме принадлежности к линейке QwQ и размера исходной модели 32B. Ключевое преимущество этой версии — уменьшенный объём представления благодаря 4-битной квантизации, что делает запуск крупной модели более доступным на совместимых устройствах Apple Silicon. При этом квантизация может влиять на точность и качество по сравнению с исходной моделью. Модель может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы. Лицензия в README не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в документации исходной модели QwQ-32B и у правообладателя.

R1 1776 — языковая модель рассуждений семейства DeepSeek-R1, дообученная Perplexity AI для ответов на чувствительные темы с уменьшенным влиянием цензурных ограничений. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и задач, требующих пошагового рассуждения, включая математику. По данным карточки, при дообучении сохранялись способности к рассуждению; README сообщает о результатах на нескольких бенчмарках на уровне базовой R1. Это плотная авторегрессионная модель DeepSeek V3 с 37,6 млрд параметров и контекстом до 163 840 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка английского языка и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. Оценки устойчивости к цензурным отказам и сохранения математических способностей приведены разработчиком; результаты могут зависеть от запросов и условий оценки. Снижение цензурных ограничений не гарантирует точности ответов и не исключает ошибок или вредного содержания.

Sonoma-1.2B-0901 — продолжение Sonoma-1.2B Preview от Mincofficial, дообученное на основе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking. Это плотная причинная языковая модель семейства LFM2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, кода и задач на рассуждение. Модель дообучали с помощью assistant-only LoRA ранга 32 на всех 16 блоках, после чего адаптер объединили с весами; карточка указывает контекст 128 000 токенов. Основной формат весов — Safetensors для MLX; в репозитории также есть экспорт GGUF Q4_K_M для llama.cpp. Модель подходит для локального ассистента, написания и объяснения кода, а также ответов на вопросы и математических рассуждений на английском языке. Приведённые оценки относятся к небольшому фиксированному отложенному набору и восьми задачам проверки поведения, поэтому не дают оснований считать их широким сравнительным бенчмарком. Лицензия обозначена как other; перед использованием следует проверить условия репозитория и лицензии источников обучающих данных.

SirSahOl подготовил 16-битную конверсию Spark-X2.5-1.7B в формат MLX для локального запуска на GPU Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,7 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов; метаданные указывают поддержку диалогового режима. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на устройстве, а базовая Spark-X2.5-1.7B также описана как пригодная для кода, перевода, рассуждений и агентных задач. Формат весов — safetensors, точность — 16 бит; заявленный объём памяти для весов составляет около 4,2 ГБ, рекомендуется не менее 8 ГБ объединённой памяти. Конверсия ориентирована на Apple Silicon и требует MLX; на других аппаратных платформах этот формат не предназначен для запуска. Лицензия — Apache-2.0. В README отмечено, что длинные контексты свыше 32 тыс. токенов требуют достаточного запаса объединённой памяти.

T3qm7xPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/T3QM7X и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Она основана на архитектуре Mistral с плотной декодерной моделью на 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате safetensors, при объединении использована точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

GigaChat 3.1 Ultra — крупная инструктивная языковая модель семейства GigaChat, представленная в репозитории ai-sage. Она предназначена для многоязычных диалогов, рассуждений, программирования и вызова инструментов. Архитектура — MoE с 702 млрд параметров всего и 36 млрд активных при генерации; модель использует Multi-head Latent Attention и Multi-Token Prediction. По README, версия рассчитана на развёртывание на крупных вычислительных кластерах и локальную инфраструктуру. В метаданных указаны архитектура DeepSeek V3, формат safetensors, контекст 262 144 токена и поддержка русского и английского языков. Модель подходит для диалогового помощника, решения сложных задач, генерации кода и агентных сценариев с исполняемыми вызовами инструментов. README описывает усиленную подготовку данных по математике, финансам, естественным наукам, инженерии и медицине, а также улучшения для поиска с цитированием и работы с файлами. Репозиторий лицензирован по MIT. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы; конкретные показатели качества зависят от сценария и приведённых в карточке оценок.

Qwen3-4B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, творческого письма, многоязычных задач и работы с инструментами. В модели около 3,7 млрд параметров по метаданным; она использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. README описывает переключение между режимами рассуждения и обычного диалога, а также поддержку более 100 языков и диалектов. Модель обучена на базе Qwen/Qwen3-4B-Base и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка предупреждает о возможных бесконечных повторах при генерации и рекомендует настраивать параметры сэмплирования.

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалогов, следования инструкциям и задач с рассуждением. Она генерирует текстовый ответ и позволяет управлять режимом и бюджетом рассуждения. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает Mamba-2 и MLP-блоки с четырьмя слоями Attention; заявленная длина контекста — до 128 тыс. токенов. Модель рассчитана на чат-боты, RAG-системы и агентные приложения, а также на программирование и типовые задачи по инструкциям. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; в README также перечислены русский, корейский, португальский и китайский. Она принимает и выдаёт текст. В карточке указана коммерческая применимость, но метаданные обозначают лицензию как other, поэтому точные условия следует проверять в файлах лицензии репозитория. Для корректного вывода при запуске через vLLM README рекомендует тип кэша Mamba SSM float32; без него качество может снижаться.

Qwen3-30B-A3B — языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это причинная модель с архитектурой mixture-of-experts: в README указаны 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых параметров, 48 слоёв и 128 экспертов, из которых для обработки задействуются 8. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования, творческого письма, перевода и работы с внешними инструментами. В ней можно переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Метаданные указывают библиотеку Transformers, формат Safetensors и контекст 40 960 токенов; README описывает нативный контекст 32 768 токенов и расширение до 131 072 с YaRN. Модель дообучена на Qwen/Qwen3-30B-A3B-Base и распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные в README возможности рассуждения и работы с инструментами не заменяют внешнюю проверку ответов и корректную настройку интеграций.

Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели falloutxvats/Aero-Qwen3-32B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-32B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-32B — плотная причинно-следственная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалога, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с внешними инструментами. В одной модели можно переключаться между режимом рассуждений для сложных задач и обычным режимом ответа. Модель содержит 29,7 млрд параметров по метаданным каталога; в README указано 32,8 млрд параметров, включая 31,2 млрд без эмбеддингов. Архитектура — Qwen3ForCausalLM, для запуска поддерживается Transformers. Нативный контекст составляет 40 960 токенов по метаданным каталога; README указывает 32 768 токенов нативно и возможность расширения до 131 072 с YaRN. Семейство поддерживает более 100 языков и диалектов. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для многошагового диалога и сценариев с вызовом инструментов, а также для математических и логических рассуждений, творческого письма и программирования. Карточка заявляет сильные способности к следованию инструкциям и многоязычным задачам; качество конкретных ответов зависит от запроса и развертывания. В README не приведены конкретные ограничения или оговорки по безопасности.

NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA, обученная с нуля для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. В карточке модели указана гибридная архитектура Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 слоёв внимания. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых активируются 3,5 млрд; в метаданных репозитория указано 1,9 млрд параметров. Конфигурация Hugging Face задаёт контекст 262 144 токена, а README заявляет поддержку контекста до 1 млн токенов. Модель предназначена для чат-ботов, AI-агентов, RAG-систем и других приложений, которым нужны ответы на вопросы, следование инструкциям, рассуждения, помощь с программированием и вызов инструментов. Режим генерации рассуждений настраивается шаблоном чата; по данным README, его отключение может немного снизить точность на сложных запросах. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README модель названа готовой к коммерческому использованию, однако метаданные указывают лицензию «other» и не приводят её условия; перед внедрением следует проверить лицензию в репозитории. Карточка также отмечает улучшение с использованием Qwen, но не уточняет идентификатор базовой модели.

Cogito v1 preview 32B — инструктивно дообученная языковая модель Deep Cogito для генерации текста и диалогов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и обучена более чем на 30 языках. Модель может отвечать напрямую или включать режим расширенного рассуждения. Она предназначена для следования инструкциям, программирования, задач STEM, общего помощника и вызова инструментов; заявлена поддержка одиночных и параллельных вызовов. Разработчик сообщает о результатах выше сопоставимых по размеру моделей на отраслевых тестах, однако подробности оценок вынесены в отдельную публикацию. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Это предварительная версия; качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи, языка и выбранного режима.

GigaChat3-10B-A1.8B-GGUF — квантованный формат модели семейства GigaChat, разработанный командой ai-sage. Это диалоговая текстовая модель для генерации ответов, работы с вопросами и ответами, программированием, математическими и академическими задачами. Модель поддерживает русский и английский языки; в обучающих данных также использовались ещё 10 языков, включая китайский, арабский, узбекский и казахский. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts с 10 млрд общих и 1,8 млрд активных параметров. Она использует Multi-head Latent Attention для снижения требований к памяти за счёт сжатия KV-кэша и Multi-Token Prediction, ускоряющую генерацию при спекулятивной или параллельной генерации. Заявлен размер контекста до 32 768 токенов. Обучение проводилось на 20 трлн токенов, включая синтетические данные, код, математику, книги и академические источники. К сильным сторонам относятся высокая скорость инференса, сравнительно небольшое число активных параметров и результаты на русскоязычных и англоязычных тестах, включая MMLU, RUBQ, MATH и задачи программирования. Ограничения включают зависимость производительности от режима инференса и аппаратной конфигурации, а также возможное снижение качества при некорректной настройке llama.cpp для обработки tool calling. Модель распространяется по лицензии MIT и предназначена для запуска в формате GGUF, в частности через llama.cpp.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и создания агентных систем. Она рассчитана на работу с английским, французским, немецким, итальянским, японским, испанским и китайским языками, а также с кодом. Модель подходит для чат-ботов, RAG-систем, обработки сложных инструкций и рассуждений по длинному контексту, включая автоматизацию IT-заявок и координацию нескольких агентов. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE: слои Mamba-2 чередуются со слоями Mixture-of-Experts и выборочными слоями внимания; также применяются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и обучение с NVFP4-квантизацией. Всего в модели 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд. Заявленная длина контекста — до 1 млн токенов. Для вывода README указывает проверку с vLLM 0.18.0, RHAIIS 3.4 и RHOAI 3.4. Возможности модели включают диалог, рассуждения, следование инструкциям и работу в агентных сценариях. Она оптимизирована для высокой пропускной способности, но требует инфраструктуры для обслуживания крупной модели; фактическая производительность зависит от оборудования и конфигурации. В карточке лицензия обозначена как other, при этом README заявляет готовность модели к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверить с файлами репозитория.

Qwen-72B-Chat — диалоговая языковая модель Alibaba Cloud, созданная на основе Qwen-72B с применением методов выравнивания. Это плотная Transformer-модель семейства Qwen с 119,4 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; в репозитории представлены веса Safetensors. Модель предназначена для многошагового диалога и генерации текста по системным инструкциям. Она подходит для ответов на вопросы, ролевого общения и смены стиля, а также для рассуждений, перевода, математических задач и генерации кода. В описании заявлена поддержка китайского, английского и других языков; обучение включало веб-тексты, книги, код и математические данные. Для запуска в BF16/FP16 требуется не менее 144 ГБ видеопамяти, для Int4 — не менее 48 ГБ. В README приведены результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели Darth-Coder/my-model3-8b-it на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 — языковая модель NVIDIA Corporation для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. Это дообученная версия NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base с гибридной архитектурой Nemotron-Hybrid: основную часть составляют слои Mamba-2 и MLP, дополненные шестью слоями Attention. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и может работать в режиме с рассуждениями или без них; системный промпт и бюджет токенов позволяют управлять глубиной рассуждений. Модель предназначена для чат-ботов, RAG-систем, AI-агентов, программирования и общих задач по инструкциям. README заявляет поддержку английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, японского, корейского, португальского, русского и китайского; в метаданных карточки перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Разработчик сообщает о готовности к коммерческому использованию; лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует сверить с файлами лицензии репозитория. Модель оптимизирована для GPU NVIDIA; в vLLM неверный тип кэша Mamba-SSM может снизить точность, а генерация с рассуждениями требует большего числа выходных токенов.

OpenAI o1 — модель рассуждения, разработанная OpenAI для сложных многошаговых задач. Она обучена с применением обучения с подкреплением и предназначена для задач, где полезны тщательный анализ, например математики, программирования, научных вопросов и построения агентных сценариев. Модель также принимает изображения и может рассуждать об их содержимом. В API o1 поддерживает текстовые входы и выходы, изображения на входе, вызов функций и структурированные ответы. Контекстное окно составляет 200 000 токенов. OpenAI указывает, что версия o1-2024-12-17 стала доступна для производственного использования. Модель может ошибаться, а её результаты требуют проверки; открытые сведения не устанавливают число параметров или конкретную архитектуру. Доступ предоставляется через API OpenAI на условиях сервиса OpenAI; веса модели не представлены как открытая загрузка.

Cogito v2 preview — instruction-tuned генеративная языковая модель Deep Cogito на архитектуре DeepSeek V3. В метаданных указано 37,6 млрд параметров и базовая модель deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base; README описывает её как вариант MoE на 671 млрд параметров. Репозиторий создан 27 июля 2025 года, веса представлены в формате Safetensors, лицензия — MIT. Модель поддерживает обычный режим ответа и режим с дополнительным рассуждением, который включается через шаблон чата или системную инструкцию. Она предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общего диалога; README также заявляет поддержку вызова инструментов, более 30 языков и контекст до 128 тысяч токенов. Метаданные указывают нативный контекст 163 840 токенов. README сообщает о сравнительных преимуществах на отраслевых бенчмарках и об обучении методом Iterated Distillation and Amplification, но подробные результаты здесь не приведены. Заявления о размере расходятся: README указывает 671 млрд параметров, метаданные — 37,6 млрд. Это текстовая модель; подтверждения обработки изображений, аудио или видео в предоставленных данных нет.

Sarvam-105B — созданная Sarvam AI языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и MLA-style attention. По README, у неё 10,3 млрд активных параметров, 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и контекст до 128 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают общий размер 9,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, сложных рассуждений, математики, программирования и агентных сценариев, включая веб-поиск и техническую диагностику. При обучении особое внимание уделялось индийскому контексту и 22 языкам Индии. В метаданных перечислены английский и ряд языков Южной Азии; карточка заявляет сильные результаты на тестах рассуждений и агентных задач. Для запуска README описывает использование Transformers и варианты развёртывания через vLLM и SGLang, включая специальные настройки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Shuttle-3.5 — дообученная ShuttleAI версия языковой модели семейства Qwen3, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и работы с внешними инструментами. Она сочетает режим рассуждений для сложных задач с обычным режимом ответов; в карточке заявлены улучшения в математике, программировании, логическом рассуждении, творческом письме и ролевых диалогах. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 29,7 млрд параметров по метаданным. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, а карточка модели — поддержку более 100 языков и диалектов. Для совместимой интеграции предусмотрен интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для многоязычного общения, перевода, генерации кода и агентных сценариев. Заявления о сравнительных результатах и качестве основаны на карточке разработчика и не сопровождаются здесь независимой оценкой. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-0.6B-FP8 — компактная причинно-следственная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия базовой модели Qwen3-0.6B, предназначенная для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математических и программных задач, перевода и мультиязычных сценариев. Модель также поддерживает интеграцию с внешними инструментами и агентские приложения. Модель содержит 0,6 млрд параметров, из них 0,44 млрд не относятся к embedding, и включает 28 слоёв. Она использует Grouped-Query Attention с 16 головами для запросов и 8 для ключей и значений, поддерживает контекст до 32 768 токенов и более 100 языков и диалектов. В одной модели можно переключаться между thinking mode для сложных рассуждений, математики и кода и non-thinking mode для более быстрой генерации и обычного диалога. FP8-квантизация с размером блока 128 снижает требования к ресурсам и подходит для развёртывания через Transformers, SGLang и vLLM. Сильные стороны модели — небольшой размер, поддержка мультиязычности, режимов рассуждения и обычного ответа, а также применимость к диалоговым и агентским задачам. Ограничения включают возможные бесконечные повторы при неподходящих параметрах генерации и известные проблемы fine-grained FP8 в Transformers при распределённом инференсе на нескольких устройствах. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.5-9B-Gemini-3.1-Pro-Reasoning-Distill — текстовая генеративная модель, разработанная Jackrong на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она дообучена методом supervised fine-tuning с применением LoRA и дистилляции рассуждений из источников, связанных с Gemini 3.1, Gemini 3.0 Pro и Qwen3.5-27B. Модель предназначена для задач, требующих структурированного анализа, декомпозиции, планирования, многошагового вывода и отслеживания ограничений. Модель относится к семейству Dense и содержит около 9 млрд параметров. Она работает в режиме text-generation и ориентирована на текстовые запросы и ответы. В README заявлена поддержка английского, китайского и корейского языков. Обучающие данные охватывают математику, логику, программирование, системный анализ, безопасность, физику, инженерию, право, медицину, финансы, химию и прикладные социальные задачи. Размер контекстного окна и другие параметры инференса не указаны. Сильными сторонами модели считаются более организованный стиль рассуждений, улучшенное решение сложных многошаговых задач, междисциплинарное покрытие и ориентация на анализ атак, отказов и ограничений. При этом дистилляция и специализированное дообучение могут ухудшать обобщение на отдельных сценариях или приводить к частичному забыванию знаний базовой модели, поэтому модель следует оценивать на собственных данных перед применением. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TeleChat2-3B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства TeleChat2, разработанная и обученная Институтом искусственного интеллекта China Telecom на отечественных вычислительных ресурсах. Версия 3B выпущена в ноябре 2024 года; в метаданных указано около 4 млрд параметров. Модель построена на архитектуре decoder-only с Rotary Embedding, SwiGLU и RMSNorm; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для многоходового диалога, ответов на общие и предметные вопросы, суммаризации, длинных текстов, математики, рассуждений и генерации кода. Для этой версии заявлена поддержка вызова инструментов через Function Call. В README приведены результаты тестирования на китайских и англоязычных бенчмарках; основной языковой фокус — китайский и английский. Модель принимает текст и генерирует текст. Доступны веса в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Возможные ограничения включают ошибки и ненадёжные ответы, а также риски, связанные с использованием сгенерированного кода и вызовом инструментов; разработчики отдельно требуют соблюдать применимые нормы и не использовать модель для незаконной деятельности.

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-AWQ-INT4 — квантизированная версия модели ThinkingCap: Qwen 3.6 27B, разработанной BottleCap AI на основе Qwen3.6-27B от команды Qwen. Модель дообучена с применением современных алгоритмов на тщательно отобранном наборе задач из разных областей и предназначена для рассуждений, ответов на вопросы, математики, программирования, многошагового диалога, соблюдения системных инструкций, безопасного поведения и агентских сценариев. Ключевая особенность модели — повышение эффективности рассуждений: по заявлению разработчиков, она использует в среднем на 50% меньше токенов рассуждения, а в лучших случаях сокращение превышает 90%, при сохранении исходного качества и стиля ответов Qwen. Калибровка выполнялась на задачах STEM и агентских сценариях. Указаны языки English, Chinese, Hindi, Arabic, Russian, Japanese, Korean, Dutch, French и Spanish. Размер файла модели составляет 20,97 ГБ. Архитектура и размер контекстного окна в README не указаны. Модель подходит для ресурсоэффективного решения сложных задач, где важны качество рассуждений, скорость и снижение расхода токенов. Ограничением является вариативность качества рассуждений при рекомендованной для Qwen температуре 1.0, поэтому разработчики оценивали модель с несколькими случайными сидами и статистической проверкой. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Granite-4.2-30B — языковая модель IBM и команды Granite, дообученная на базе IBM Granite 4.1 30B Base. Это плотный decoder-only трансформер с архитектурой GraniteForCausalLM и 28,9 млрд параметров. Модель предназначена для рассуждений, диалога, программирования и работы с инструментами; режимы рассуждений позволяют выбирать между подробной проработкой, обычным ответом и низкой затратностью. В метаданных указан контекст 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявлены поддержка вызова инструментов и языков английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского. README также указывает обучение на математических, программных, научных, диалоговых и агентных задачах. Выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое и академическое использование. Сильные стороны модели — встроенные режимы рассуждения, решение многошаговых задач и вызов инструментов. Качество на языках помимо английского может быть ниже; ответы могут содержать ошибки, смещения или небезопасный контент. README указывает окно контекста 512K, тогда как метаданные каталога — 131 072 токена; здесь приведено значение из метаданных.

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