I.4Обработка документов и форм

Swift-Qwen3.8-27b-BF16-AMD — полноразмерная BF16-версия модели UkisAI Swift, производной от Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой Qwen3.5 и классом Qwen3_5ForConditionalGeneration; опубликована в формате safetensors для Transformers и предназначена для AMD/ROCm и рабочих процессов AMD Quark. Веса включают компонент обработки изображений и видео и MTP-голову. Модель ориентирована на диалоги и многошаговые рассуждения, включая программирование, решение математических задач, ответы на вопросы и генерацию структурированного JSON. Метод дообучения нацелен на сокращение избыточных рассуждений: в тестах UkisAI модель использовала на 58,3% меньше токенов мышления при потере качества менее 1% и ускорении до 1,95 раза на ряде задач. Эти результаты относятся к описанным в карточке испытаниям и не гарантируют аналогичных показателей в каждом сценарии. Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает визуальные возможности базовой модели для анализа видео; выдаёт текст. Указанная в README длина контекста для приведённых тестов — 262 144 токена. Лицензия обозначена как other; карточка сообщает, что доступ к API бесплатен для исследований, но не задаёт полных условий лицензии весов. Для использования на AMD требуется совместимая среда ROCm; AMD/ROCm-развёртывание и его производительность на момент описания не проверены, а приведённые результаты получены не на оборудовании AMD.

Larryvrh опубликовал версию Yi-6B-200K от 01.AI, преобразованную для совместимости с архитектурой Llama и удобства использования. Это плотная авторегрессионная языковая модель с примерно 5,8 млрд параметров и контекстом до 200 000 токенов, распространяемая в формате Safetensors. Она предназначена для генерации текста, включая ответы на вопросы, понимание длинных текстов, рассуждения, математику и задачи по коду; карточка описывает оценивание на наборах MMLU, CMMLU, C-Eval и других бенчмарках. Модель поддерживает китайский и английский языки. Лицензия — Apache-2.0. Результаты генерации могут быть ошибочными или проблематичными; в README также отмечено, что оценки бенчмарков зависят от промптов, постобработки и настроек декодирования.

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

Это мультимодальная инструкционная модель Gemma 4 на 12 млрд параметров, созданная tepirale с помощью слияния моделей методом DARE TIES. В качестве основы использована google/gemma-4-12B-it; в слияние также вошли модели tepirale для агентных сценариев и генерации кода. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Её можно применять для диалога по изображениям, анализа визуального содержимого и задач с кодом или агентным поведением. Базовая Gemma 4 поддерживает также видео и аудио, однако карточка этой объединённой модели подтверждает только обработку изображений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MindLink-72B-0801 — диалоговая большая языковая модель, разработанная Kunlun Inc на базе Qwen2.5-72B-Instruct. В карточке описано семейство MindLink с дообучением и посттренировочными методами; экземпляр содержит 71,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, рассуждений, математики и других общих задач. Для этой версии метаданные указывают контекст 32 768 токенов. Заявлены адаптивное планирование рассуждений и способность выдавать подробные рассуждения для сложных запросов и краткие ответы для простых; README также отмечает многошаговые диалоги. Описание не приводит численных результатов сравнительных тестов. Основной язык, указанный в метаданных карточки, — английский. Лицензия — Apache 2.0; README просит сохранять уведомления об авторских правах Qwen и описывать внесённые изменения.

Accio-Lab/occamy-1.0-NVFP4 — это версия модели Occamy 1.0 со смешанными NVFP4-квантованными весами, разработанная Accio-Lab. Модель основана на Qwen3.6-35B-A3B и использует архитектуру mixture-of-experts (MoE). Она относится к мультимодальным моделям image-text-to-text и предназначена для работы с текстовыми и визуальными запросами. Квантованию подвергнуты маршрутизируемые эксперты: для их весов и активаций используются NVFP4. Механизмы внимания, маршрутизаторы, общие эксперты, эмбеддинги, выходная голова и vision-компоненты сохранены в формате BF16. Сохранены исходные токенизатор и chat template Occamy; отдельная MTP-голова в этот checkpoint не включена. Модель подходит для генерации текста и кода, структурированных ответов в JSON, tool calling и базового распознавания изображений. Проверки показали сопоставимое с BF16-версией поведение на небольшом наборе тестов для текста, кода, JSON, вызова инструментов и изображений. При этом заявленные проверки не являются общими бенчмарками и не подтверждают качество на широком спектре задач, аудио, видео, длинном контексте или производительность. Набор калибровки был ограниченным, а нативное выполнение NVFP4 требует совместимого оборудования и ядер; совместимость с vLLM проверялась через Marlin W4A16, а не через нативные FP4-вычисления. Валидация проводилась с контекстом 2048 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MLX-8bit — 8-битная квантованная версия языковой модели Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm, а модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon через MLX. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных сценариях: диалоговых системах, подготовке и преобразовании текстов, ответах на вопросы и других задачах, поддерживаемых исходной instruct-моделью. README не содержит сведений о точной архитектуре, числе активируемых параметров, размере контекста, поддерживаемых языках и модальностях, поэтому эти характеристики нельзя достоверно уточнить. Ключевое преимущество модели — 8-битное представление, ориентированное на более эффективный запуск на Apple Silicon по сравнению с полноразмерной версией. Ограничения включают зависимость от экосистемы MLX и Apple Silicon, а также типичные для генеративных моделей риски неточных, вредных или неподходящих ответов. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

TheCluster выпустил MLX-версию Qwen3.5-4B Heretic — мультимодальную диалоговую модель на 4 млрд параметров, доработанную из coder3101/Qwen3.5-4B-heretic. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает диалог и режим рассуждений, который по умолчанию отключён. Файлы представлены в формате safetensors с точностью bfloat16 и предназначены для запуска в среде MLX. Версия Heretic создана с помощью Heretic v1.2.0 методом подавления отказов: в приведённой авторами проверке модель отказала в 4 случаях из 100, тогда как исходная Qwen3.5-4B — в 94. Это делает её менее склонной отказываться от запросов, но не гарантирует точность или безопасность ответов. Карточка предлагает разные параметры генерации для общих задач, рассуждений и программирования; повышенный штраф за присутствие может вызывать смешение языков и немного снижать качество. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.7-Max — флагманская модель серии Qwen3.7, разработанная Alibaba. Она принимает и выдаёт текст и предназначена для агентных сценариев, включая программирование, работу с офисными задачами и повышение продуктивности. Карточка модели отмечает сильные стороны в задачах кодирования и офисной работы. В метаданных Hugging Face указана задача генерации текста и дата публикации 21 мая 2026 года. Сведений о размере, длине контекста, языках, лицензии и ограничениях в доступных материалах нет.

GKA-primed-HQwen3-8B-Instruct — инструктивная гибридная языковая модель, созданная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. В архитектуре 18 слоёв Attention и 18 слоёв Gated KalmaNet (GKA), слоя пространства состояний, вдохновлённого фильтром Калмана. Модель содержит около 7,6 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов; доступны веса в формате Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям, в том числе при работе с длинным контекстом. По данным авторов, замена половины слоёв внимания на GKA сокращает потребность в растущем KV-кэше и может ускорить инференс на длинных последовательностях, сохраняя качество, близкое к базовой модели. Параметр num_iter позволяет настраивать вычислительные затраты GKA во время инференса. Это не модель рассуждений и она не поддерживает вызов инструментов. Основанные на README сведения о языках Qwen3 не уточняют полный перечень языков именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache 2.0.

Instella-3B-Long-Instruct — языковая модель AMD на 3 млрд параметров для диалогов и работы с длинным контекстом. Она основана на Instella-3B-Instruct и прошла дополнительное обучение: расширение контекста, дообучение на инструкциях и оптимизацию предпочтений. Архитектура — плотная авторегрессионная InstellaForCausalLM; модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы по длинным документам, анализа больших текстовых массивов, суммаризации и диалоговых сценариев, в том числе связанных с книгами и кодом. AMD сообщает о конкурентных результатах на бенчмарках длинного контекста по сравнению с рядом небольших моделей с открытыми весами. Многоязычные возможности не проверялись, поэтому надёжность работы на языках, отличных от основных данных обучения, не установлена. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией «other»; конкретные условия следует сверить с карточкой и файлами лицензии репозитория. Разработчик предупреждает о возможных фактических ошибках, токсичных, предвзятых или вредоносных ответах и не рекомендует применять модель в критически важных, медицинских или требующих высокой достоверности сценариях. Указанное в README ограничение на исследовательское использование само по себе не меняет категорию зрелости модели.

baseten/Llama-3.2-3B-Instruct-pythonic — дообученная Baseten модель на базе Meta Llama 3.2 3B Instruct. Это авторегрессионный плотный трансформер семейства Llama, предназначенный для генерации текста и диалогов; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Базовая модель оптимизирована для многоязычных диалогов, суммаризации и сценариев агентного поиска. Модель содержит 3,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка описывает базовую модель как текстовую на входе и выходе, с официальной поддержкой английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для этой производной модели не приведены отдельные сведения о специализации или дополнительных языках. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License, то есть пользовательскими условиями Meta.

Llama-SEA-LION-v3.5-8B-R — инструктивная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, дообученная на основе aisingapore/Llama-SEA-LION-v3-8B-IT. Она предназначена для диалога, генерации текста, следования инструкциям и задач, требующих рассуждений; режим рассуждений или стандартной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов по карточке модели; метаданные указывают 131 072 токена. Модель может применяться для ответов на вопросы, анализа тональности и токсичности, перевода, суммаризации, причинных рассуждений и многошагового диалога. Модель способна галлюцинировать, выдавать нерелевантные или противоречивые ответы, поэтому результаты следует проверять. Она не прошла настройку безопасности; для пользовательских приложений разработчикам следует самостоятельно обеспечить необходимую настройку и меры защиты. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

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

Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF — инструкционно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это компактная версия для генерации текста и диалоговых сценариев, включая чат-ботов, следование инструкциям, работу с кодом и математическими задачами, обработку структурированных данных и генерацию структурированных ответов, в том числе JSON. Модель является каузальной трансформерной языковой моделью с архитектурой на основе RoPE, SwiGLU и RMSNorm, с GQA: 14 головами для Q и 2 для KV. Она содержит около 0,49 млрд параметров, 24 слоя и поддерживает контекст до 32 768 токенов с генерацией до 8192 токенов. Доступна в GGUF-вариантах квантования q2_K, q3_K_M, q4_0, q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K и q8_0. Заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский и корейский; модальность — текстовая. Сильными сторонами являются малый размер, возможность локального запуска, улучшенное следование инструкциям, поддержка длинного контекста, многоязычность и работа со структурированным выводом. Ограничения связаны с компактным масштабом: по возможностям и качеству ответов модель может уступать более крупным моделям, а квантование способно снижать точность по сравнению с исходной версией. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели snacher/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели Yahel666/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Это слитая методом passthrough модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit на основе bunnycore/Qwen2.5-7B-Instruct-Fusion и bunnycore/Qwen2.5-7B-Exp2-lora_model. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают на поддержку интерфейса вызова инструментов. Нативная длина контекста составляет 131072 токена, что позволяет использовать модель для работы с длинными текстовыми запросами и документами. Основные сведения о назначении доступны, однако README не приводит результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Qwen3.6-35B-A3B-MXFP8-CRACK-MTP — мультимодальная модель dealignai на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная для запуска через MLX на компьютерах Apple с Apple Silicon. Это доработанная и квантованная версия с архитектурой MoE и гибридом SSM и полного внимания; в README указаны 35 млрд параметров, 40 слоёв и 10 активных экспертов. Модель принимает текст и изображения, поддерживает понимание видео и генерирует текст в диалоге; также предоставляет интерфейс вызова инструментов. По заявлению автора, CRACK удаляет поведение отказа на уровне весов, а сохранённая голова MTP позволяет ускорять генерацию спекулятивным декодированием d3 примерно в 1,5 раза в совместимой среде vMLX. Автор приводит результаты HarmBench-320 99,4% и MMLU 84,6%; это заявленные оценки, а не независимая гарантия качества. Предназначена для диалогов, анализа изображений и видео, рассуждений и исследовательских сценариев, включая авторизованное тестирование безопасности. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Версия описана как лишённая отказов и потому может выполнять запросы из разных категорий; пользователь отвечает за применение модели. Для видео и ускорения MTP требуется совместимый рантайм, а README рекомендует vMLX.

bartowski/Qwen3.8-27B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen3.8-27B, разработанной Qwen и сконвертированной bartowski с использованием llama.cpp. Модель содержит около 28 млрд параметров и предназначена для локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Модель поддерживает текстовый и, при наличии отдельного файла mmproj, графический ввод, поэтому может использоваться для текстовых и мультимодальных сценариев. Также заявлена поддержка speculative decoding через MTP. В репозитории представлены варианты квантизации от Q2 до Q8 с размерами файлов примерно от 10 до 29 ГБ; рекомендуемым универсальным вариантом назван Q4_K_M размером 17,44 ГБ, а варианты Q6_K_L, Q6_K и Q6_K_S обеспечивают более высокое качество при большем потреблении памяти. Сильная сторона набора — широкий выбор компромиссов между размером, скоростью и сохранением качества; для вариантов приведены показатели perplexity, Mean KLD и совпадения распределения top-p. Более сильная квантизация требует больше оперативной или видеопамяти, а компактные варианты могут заметнее терять качество. Языки, размер контекстного окна, точные возможности мультимодального ввода и лицензия в представленном README не указаны.

Qwen3.8-27B-ROCmFP4-STRIX-MTP-GGUF — квантизированная GGUF-версия базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, опубликованная пользователем kingjones777. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, работы с инструментами и мультимодальных сценариев с визуальным вводом, прежде всего на системах AMD Ryzen AI Max+ 395 со встроенной графикой Radeon 8060S (gfx1151, Strix Halo). README не указывает разработчика базовой модели отдельно от идентификатора Qwen/Qwen3.8-27B. Используется формат ROCmFP4 с тремя вариантами квантизации и размером файлов 13,33–13,75 GiB; эффективная точность составляет 4,25–4,39 бит на вес. В комплект включена MTP-голова для speculative decoding. Контекст проверен до 65 536 токенов. Для варианта STRIX заявлены скорость декодирования до 30,30 токена/с при настроенном MTP, perplexity 5,8877 на отложенной выборке wikitext-2, успешные тесты зрения 4/4 и tool calling 7/7, включая режим reasoning. Языки README не перечисляет. Сильные стороны модели — высокая скорость на поддерживаемом оборудовании AMD, небольшие требования к дисковому пространству, сопоставимая с Q4_K_M perplexity и опубликованная настройка глубины MTP. Ограничения включают зависимость от AMD Strix Halo и специализированной сборки llama.cpp с поддержкой ROCmFP4; стандартная сборка llama.cpp эти типы тензоров не принимает. Приведённые показатели относятся к конкретной конфигурации и могут не воспроизводиться на другом оборудовании. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

jondurbin/spicyboros-70b-2.2 — экспериментальная инструкционная языковая модель на архитектуре Llama, созданная Jondurbin на основе преимущественно синтетических данных Airoboros 2.2. Модель содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Карточка описывает формат диалога с ролями USER и ASSISTANT и примерами для ответов по предоставленному контексту, написания текстов, программирования и генерации JSON или YAML для вызова функций. Модель рассчитана на широкий круг инструкционных задач и особенно ориентирована на пары «инструкция — ответ», а не на непринуждённый чат. В обучении использовались синтетические данные, включая примеры с ослабленными ограничениями на ответы. Разработчик предупреждает, что модель может выдавать ненормативную лексику и чувствительный или откровенный контент, а также рекомендует останавливать генерацию при появлении новой реплики USER. Лицензия указана как Llama 2; применение должно соответствовать её условиям.

Карточка модели jondurbin/spicyboros-c34b-2.2 на Hugging Face совпадает с карточкой jondurbin/spicyboros-70b-2.2, поэтому описание составлено по ней. jondurbin/spicyboros-70b-2.2 — экспериментальная инструкционная языковая модель на архитектуре Llama, созданная Jondurbin на основе преимущественно синтетических данных Airoboros 2.2. Модель содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Карточка описывает формат диалога с ролями USER и ASSISTANT и примерами для ответов по предоставленному контексту, написания текстов, программирования и генерации JSON или YAML для вызова функций. Модель рассчитана на широкий круг инструкционных задач и особенно ориентирована на пары «инструкция — ответ», а не на непринуждённый чат. В обучении использовались синтетические данные, включая примеры с ослабленными ограничениями на ответы. Разработчик предупреждает, что модель может выдавать ненормативную лексику и чувствительный или откровенный контент, а также рекомендует останавливать генерацию при появлении новой реплики USER. Лицензия указана как Llama 2; применение должно соответствовать её условиям.

jondurbin выпустил эту плотную авторегрессионную модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров, дообученную на синтетических данных, созданных GPT‑4. Она генерирует текст в формате диалога Vicuna и предназначена для ответов на вопросы, рассуждений, работы с викторинами, математическими задачами, кодом, заданиями с выбором ответа и пропусками, а также для ответов по предоставленному контексту. Особенность модели — обучение следовать заданному контексту и по возможности ограничивать ответы сведениями из него, чтобы уменьшить галлюцинации. Репозиторий содержит веса PyTorch; заявленное метаданными контекстное окно — 4096 токенов, однако автор предупреждает, что работа на такой длине не проверена и качество может снижаться за пределами примерно 2048 токенов. Модель основана на LLaMA, для которой README описывает использование шаблона Vicuna; лицензия CC BY-NC 4.0 допускает использование с ограничением на коммерческое применение.

Llama-3-Swallow-70B-Instruct-v0.1 — диалоговая языковая модель команды Swallow-LLM из Токийского технологического института и AIST, основанная на Meta Llama 3. Модель прошла дополнительное предобучение с упором на японские данные, а версия Instruct — дообучение с учителем и настройку Chat Vector. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, принимающая и генерирующая текст; окно контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций на японском и английском языках. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, чтение и понимание текста, суммаризация, перевод между японским и английским, математические рассуждения и генерация кода. В README приведены результаты на японских и английских бенчмарках, включая MT-Bench JA. Разработчики предупреждают, что модель находится на ранней стадии исследований и разработки и не настроена для надёжного следования человеческим намерениям и требованиям безопасности. Метаданные указывают лицензию Llama 3 (llama3); перед использованием следует учитывать её условия.

Llamaverse-3.1-8B-Instruct — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная объединением MathCoder2-Llama-3-8B и десяти специализированных моделей методом Model Stock. Она предназначена для диалоговой генерации текста и сочетает заявленные в карточке навыки математических рассуждений, программирования, биомедицинских тем, извлечения информации, повествования и ролевого общения. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель можно применять для решения математических задач, написания и объяснения кода, создания историй и ответов на общие вопросы. Карточка также заявляет возможности в биомедицинских темах, однако предупреждает, что в важных медицинских и иных высокорисковых сценариях необходим контроль специалиста. Среди ограничений — возможные смещения и ненадёжность ответов; независимые показатели качества в карточке не приведены. Модель выпущена по лицензии Llama 3.1 Community License.

Карточка модели News666520/Qwen2.5-1.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

Карточка модели nosynx/Qwen2.5-1.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

Карточка модели zsansan/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.