I.4Обработка документов и форм

airoboros-3b-3p0 — экспериментальная языковая модель на архитектуре StableLM Epoch, разработанная jondurbin и обученная на наборе синтетических данных airoboros-3.0. Это плотная причинная языковая модель с 2,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Для диалога используется формат Llama 2 Chat. Модель общего назначения с акцентом на следование инструкциям. Она предназначена для ответов на вопросы по заданному контексту, суммаризации, программирования, математических рассуждений с формированием MathJSON, многоходового диалога, генерации аргументов функций и планов выполнения задач. Для расчётов MathJSON предполагает последующую обработку формулы внешним вычислительным механизмом. Модель выпущена под лицензией CC BY-SA 4.0.

Карточка модели jondurbin/airoboros-l2-70b-gpt4-m2.0 на Hugging Face совпадает с карточкой jondurbin/airoboros-65b-gpt4-m2.0, поэтому описание составлено по ней. airoboros-65b-gpt4-m2.0 — плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA на 65 млрд параметров, разработанная Jon Durbin и дообученная для следования инструкциям на синтетических данных Airoboros. Версия m2.0 объединяет данные набора 1.4.1 без дубликатов и категории system с данными GPT-4, созданными на основе версии от июня 2023 года; исходная серия также включала данные GPT-4 от марта 2023 года. Модель предназначена для диалога и генерации текста по инструкциям: ответов на вопросы по предоставленному контексту, помощи с программированием, планирования шагов для задач с инструментами и генерации аргументов функций в JSON или YAML. Для общения используется текстовый шаблон с ролями USER и ASSISTANT. Контекст составляет 2048 токенов. Модель обучена с QLoRA; README отмечает, что варианты 65B основаны на оригинальной LLaMA, а не Llama 2. Карточка описывает модель как дающую подробные ответы, ориентированную на использование контекста в закрытых вопросах и включающую примеры планирования и вызова функций. Возможны галлюцинации, особенно если запрос не содержит достаточных сведений; для вопросов по контексту автор рекомендует явно просить не придумывать ответ. Модель выпускается по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с указанием авторства и ограничивающей коммерческое применение.

Карточка модели SillyTilly/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,5 млрд параметров; версия Instruct прошла supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель предназначена для генерации текста и диалогов с помощником. Окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на многоязычный диалог, ответы на вопросы, написание и преобразование текста, а также может использоваться в приложениях и для создания синтетических данных. Заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель принимает и выдаёт текст; поддержка инструментов зависит от интеграции разработчиком. Модель выпущена Meta 23 июля 2024 года. Лицензия — Llama 3.1 Community License с условиями использования и Acceptable Use Policy; перед коммерческим применением необходимо ознакомиться с её условиями. Это статический чекпойнт, обученный на офлайн-данных. Качество и безопасность ответов могут различаться между языками, а карточка не заявляет поддержку русского языка.

amd/MiniMax-M2.7-BF16 — репозиторий весов MiniMax-M2.7 от MiniMax, представленный в формате safetensors и доступный для работы через Transformers. В метаданных указаны архитектура MoE, 2,9 млрд параметров и контекст до 204 800 токенов; карточка описывает разговорную модель с возможностью вызова инструментов и развёртывания в агентных сценариях. Модель предназначена для генерации текста, программирования и инженерных задач, анализа инцидентов, выполнения многошаговой офисной работы и взаимодействия с инструментами. В README заявлены поддержка агентных команд, сложных навыков и редактирования документов Word, Excel и PowerPoint. Карточка приводит результаты внутренних и внешних бенчмарков, но они не гарантируют аналогичное качество в конкретной среде. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует проверять в файле лицензии репозитория. Русский язык среди поддерживаемых языков явно не указан. Хотя имя репозитория содержит BF16, метаданные перечисляют формат safetensors и не подтверждают точность BF16.

EmbeddedLLM выпустила Mistral-7B-Merge-14-v0.3 — экспериментальную объединённую модель на базе Mistral-7B-v0.1. Она создана методом DARE TIES путём слияния 14 моделей Mistral-7B, обученных для диалога, следования инструкциям, работы с документами, математикой и кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель рассчитана на генерацию текста, ответы на инструкции и диалоговые сценарии. Авторы приводят средний результат 69,66 в Open LLM Leaderboard и отмечают, что модель может потребовать дополнительной настройки для чата; в README также указана более сильная версия v0.4. Карточка ориентирована на английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506, разработанной Mistral AI и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации и обработки текста, а также, согласно метаданным, для сценариев image-text-to-text. Поддерживаются английский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, японский, корейский, русский, китайский, арабский и другие языки, перечисленные в карточке модели. Модель содержит около 24 млрд параметров и доступна в вариантах от BF16 до различных уровней Q3–Q8, что позволяет выбирать между качеством, размером файлов и требованиями к оборудованию. Размер файлов варьируется примерно от 13,5 ГБ для компактных квантизаций до 47,15 ГБ для BF16. Версия поддерживает запуск через llama.cpp, LM Studio и совместимые проекты. Исправленный chat template добавляет поддержку tool calling; для корректной работы требуется соответствующий шаблон Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506.jinja и актуальная поддержка со стороны llama.cpp. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантизаций, возможность локального запуска и высокое заявленное качество вариантов Q5–Q8. Ограничения включают значительные требования к памяти даже у компактных вариантов, зависимость от совместимого llama.cpp-окружения и необходимость правильной настройки шаблона чата для вызова инструментов. Размер контекста и подробные характеристики архитектуры в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenJAI-v1.0-14B — открытая языковая модель Jasmine Technology Solution (JTS), дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B для работы на тайском и английском языках. Это плотная трансформерная модель с 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста; опубликована в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для следования сложным инструкциям, работы с длинными текстами и вызова инструментов или функций. Разработчики сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и других сопоставимых открытых тайских моделей на ряде тестов, сохраняя основные знания Qwen3. Заявлена поддержка контекстов до 120 000 токенов при расширении контекста; штатное окно — 32 768 токенов, а конфигурация модели задаёт 40 960 позиций. Для длинных входов требуются методы масштабирования RoPE, например YaRN; постоянное масштабирование может ухудшать результаты на коротких текстах. Лицензия — Apache-2.0.

QuantFactory/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF — квантованная версия Qwen2.5-0.5B-Instruct, подготовленная QuantFactory с использованием llama.cpp на основе модели Qwen Team, разработанной Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации текста, чат-ботов, следования инструкциям, работы со структурированными данными и вывода в формате JSON, а также для задач программирования и математики. Это каузальная языковая модель на архитектуре transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в attention QKV и связанными эмбеддингами слов. Она содержит около 0,49 млрд параметров, включая 0,36 млрд параметров без учёта эмбеддингов, 24 слоя и Grouped-Query Attention с 14 головами Q и 2 головами KV. Поддерживаются контекст до 32 768 токенов и генерация до 8 192 токенов. Модель мультиязычная и заявлена для более чем 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся небольшой размер, улучшенное следование инструкциям, обработка длинных текстов, структурированных данных, программирования и математики. К ограничениям относятся меньшая ёмкость по сравнению с крупными моделями и отсутствие заявленных возможностей работы с изображениями или другими модальностями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Omnimerge-v6-MTP-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели, опубликованная автором ManniX-ITA. Она создана на основе ManniX-ITA/Qwen3.8-27B-Omnimerge-v6, представляющей собой объединение методом task arithmetic трёх дообученных моделей Qwen3.6 на базе Qwen3.8-27B. В метаданных указана архитектура Qwen3.5, размер модели — около 27,78 млрд параметров, основной заявленный язык — английский. Модель предназначена для текстовой генерации, рассуждений и мультимодальных сценариев с обработкой изображений. В комплекте сохранена MTP-голова для self-speculative decoding, а также опубликован F16 vision projector; это позволяет использовать модель с изображениями через llama.cpp. Доступны 19 вариантов квантизации от F16 и Q8_0 до Q2_K и IQ2_S, что даёт возможность выбирать между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Для MTP требуется сборка llama.cpp с поддержкой соответствующего механизма; в приведённых измерениях вариант Q4_K_M достигал примерно двукратного ускорения генерации при настройке с тремя черновыми токенами. Сильными сторонами являются широкий выбор квантизаций, поддержка изображений, reasoning-возможности, воспроизводимые imatrix-варианты и сохранённая MTP-голова. Ограничения включают зависимость расширенных возможностей от совместимого llama.cpp, значительные требования к памяти для крупных вариантов, а также то, что MTP может приводить к отличиям вывода от обычной генерации при близких значениях вероятностей; эквивалентность качества в README не измерялась. Для длительных рассуждений рекомендуется выделять достаточный reasoning budget. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

taurusduan/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF — GGUF-версия экспериментальной модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen; репозиторий также содержит материалы Unsloth для запуска и квантования. Модель предназначена для генерации текста, задач с длинным контекстом и мультимодальных сценариев, включая обработку изображений, и может использоваться через llama.cpp или Unsloth Desktop. В README не указано точное назначение данного варианта квантования или его конкретные уровни квантования. Это причинная языковая модель с vision encoder и архитектурой, включающей Hybrid Attention с Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, Mixture of Experts, Gated Residual и n-gram embedding. Всего заявлено 125 млрд параметров, из которых активируется 6 млрд, а также 51 млрд параметров n-gram embedding и 4 млрд для MTP. Модель содержит 48 слоёв, 512 экспертов, из которых активируются 10 маршрутизируемых и один общий, поддерживает контекст длиной 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Поддержка языков и точные характеристики GGUF-файлов в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность за счёт разреженного внимания и MoE, ориентация на длинный контекст, мультимодальность и возможность ускорения инференса с помощью MTP. Ограничения связаны с экспериментальным статусом архитектуры, отсутствием в README результатов бенчмарков и подробностей о качестве конкретной квантованной сборки. Лицензия указана как qwen-community-1.0; ссылка на текст лицензии ведёт к файлу LICENSE.

TenyxChat-8x7B-v1 — диалоговая языковая модель от Tenyx, дообученная на базе Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 методом Direct Preference Optimization (DPO) на датасете UltraFeedback. Модель использует архитектуру Mixture of Experts Mixtral и предназначена для генерации ответов в формате чата. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, написания и редактирования текстов, извлечения сведений, ответов на вопросы, а также задач по программированию и STEM. В опубликованном сравнении MT-Bench она получила средний балл 8,4; это результат конкретной оценки, а не гарантия качества в каждом сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка и метаданные указывают английский язык. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование. Разработчики предупреждают, что модель не настраивали специально для соблюдения предпочтений безопасности людей; при провокационных запросах она может выдавать нежелательные ответы, испытывает трудности с рассуждениями и математикой и иногда отвечает многословно.

Larryvrh опубликовал версию Yi-34B-200K от 01.AI, адаптированную для работы с архитектурой Llama и удобства использования. Это плотная языковая модель на 33,9 млрд параметров для генерации текста; репозиторий содержит веса Safetensors. Заявленная длина контекста — до 200 000 токенов. Модель подходит для диалога и генерации текста на китайском и английском языках, ответов на вопросы по длинным документам, чтения с пониманием, рассуждений, математики и задач по программированию. В README приведены результаты бенчмарков для разных моделей, но отдельные результаты Yi-34B-200K здесь не выделены. Модель может выдавать ошибочные или проблематичные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

airoboros-34b-3.3 — экспериментальная разговорная модель, разработанная Jon Durbin как дообучение 01-ai/yi-34b-200k. Это плотная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 33,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Модель настроена на формат диалога Llama 2 и предназначена для многошаговых бесед, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, генерации кода, инструкций и структурированных аргументов для вызова функций. Обучение опирается главным образом на синтетические данные Airoboros 3.2, а также на сторонние наборы для диалогов, рассуждений, кода, суммаризации и ролевых сценариев. Хотя базовая Yi поддерживает контекст до 200 000 токенов, эту версию дообучали с длиной контекста 8 000 токенов, поэтому качество на более длинном вводе может быть ненадёжным. Автор отмечает склонность к выдумыванию ответов и рекомендует низкую температуру и явные инструкции для задач по контексту. Лицензия указана как other; конкретные условия в предоставленных данных не описаны.

Alfred-40B-1023 — языковая модель LightOn, дообученная на базе Falcon-40B. Это причинная авторегрессионная модель с архитектурой Falcon/RefinedWeb и примерно 65 млрд параметров; она предназначена для диалогов и выполнения инструкций. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Модель обучена на англоязычных, немецких, испанских и французских данных, а также имеет ограниченные возможности для итальянского, португальского, польского, нидерландского, румынского, чешского и шведского языков. Контекст расширен до 8192 токенов методом NTK-YaRN. Обучение использовало короткие и длинные задачи, включая диалоговые данные и наборы для работы с длинным контекстом. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и обработки длинных текстовых входов. Ограничения включают слабую переносимость на языки, не представленные в обучении, и возможное воспроизведение стереотипов и смещений из веб-данных. Для практического применения карточка рекомендует оценивать риски и применять защитные меры.

Bagel-DPO-20B-v04 — это дообученная с помощью Direct Preference Optimization (DPO) модель InternLM2-20B, опубликованная jondurbin. Она предназначена для диалогов и генерации текста: может отвечать на вопросы, следовать инструкциям, помогать с программированием и математикой, писать и пересказывать текст, а также работать с контекстом. В обучении использованы разнообразные наборы инструкций, диалогов и предпочтений, включая данные для вызова функций; карточка описывает форматирование запросов в стилях Vicuna, Llama 2, Alpaca и ChatML. Модель имеет плотную архитектуру InternLM2 с 19,3 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Это текстовая модель; наборы обучения включают многоязычное понимание текста, но конкретный полный перечень поддерживаемых языков не заявлен. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и базовой модели. Среди ограничений — результаты зависят от формата запроса, а README предупреждает, что недо-DPO версия может быть предпочтительнее для ролевых сценариев; в обучающие данные также входили токсичные и потенциально незаконные примеры.

Cohere и Cohere Labs разработали Command R 08-2024 — авторегрессионную языковую модель с открытыми весами на 32 млрд параметров. Она использует оптимизированную архитектуру Transformer с grouped-query attention и после предварительного обучения прошла supervised fine-tuning и обучение на предпочтениях. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и обучена на 23 языках. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, суммаризации и ответов на вопросы. Она умеет формировать ответы на основе предоставленных фрагментов документов с указанием цитируемых источников, что подходит для grounded generation и этапа генерации ответа в RAG-системах. Также предусмотрен вызов внешних инструментов в один шаг: модель выбирает инструмент и формирует параметры вызова, а выполнение выполняет приложение. В карточке указаны обучение на английском, французском, испанском, итальянском, немецком, португальском, японском, корейском, арабском, китайском, русском, польском, турецком, вьетнамском, нидерландском, чешском, индонезийском, украинском, румынском, греческом, хинди, иврите и персидском; оценивание проводилось на десяти языках. Для корректной работы с цитированием и вызовом инструментов нужны рекомендованные шаблоны запросов. Лицензия CC-BY-NC-4.0 требует соблюдения Acceptable Use Policy Cohere Labs и ограничивает коммерческое использование.

Ling-2.5-1T — открытая языковая модель компании Inclusive Intelligence для диалогов, генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Она построена на гибридной архитектуре Bailing MoE с линейным вниманием; в карточке Hugging Face указано 59 млрд параметров, а разработчик сообщает о 1 трлн общих и 63 млрд активных параметров. Эти оценки размера различаются. Модель распространяется в формате safetensors и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на следование инструкциям, творческое письмо, сложные рассуждения, агентные сценарии и обработку длинных контекстов. README заявляет контекст до 1 млн токенов с YaRN; метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Разработчик сообщает об обучении на 29 трлн токенов и улучшении пропускной способности при длинной генерации. Модель выпущена под лицензией MIT. В README отмечено, что она пока уступает передовым моделям в сложных взаимодействиях агентов и длительном выполнении задач. Указания на поддержку конкретных естественных языков в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели livil/llama3.1-8b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,5 млрд параметров; версия Instruct прошла supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель предназначена для генерации текста и диалогов с помощником. Окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на многоязычный диалог, ответы на вопросы, написание и преобразование текста, а также может использоваться в приложениях и для создания синтетических данных. Заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель принимает и выдаёт текст; поддержка инструментов зависит от интеграции разработчиком. Модель выпущена Meta 23 июля 2024 года. Лицензия — Llama 3.1 Community License с условиями использования и Acceptable Use Policy; перед коммерческим применением необходимо ознакомиться с её условиями. Это статический чекпойнт, обученный на офлайн-данных. Качество и безопасность ответов могут различаться между языками, а карточка не заявляет поддержку русского языка.

Карточка модели d-matrix/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

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

OpenAI o4-mini — компактная модель рассуждений из серии o-series, разработанная OpenAI. Она предназначена для быстрых и экономичных ответов с сохранением развитых мультимодальных и агентных возможностей, включая использование инструментов. В доступной карточке указаны мультимодальность и поддержка инструментов, но не уточнены входные и выходные типы данных, конкретные языки или размер контекста, поэтому эти характеристики не конкретизируются.

MMOPD/Qwen3-4B-OT3-if — плотная языковая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров, разработанная командой MMOPD как учительская модель для следования инструкциям. Она получена дообучением MMOPD/Qwen3-4B-OT3-2ep методом GRPO на запросах с проверяемыми требованиями к формату и содержанию ответа. Модель поддерживает чат, шаблон Qwen3 и режим рассуждений; длина контекста — 32 768 токенов. Веса представлены в формате Safetensors и хранятся в bfloat16. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям, в том числе с заданными ограничениями на структуру и содержание, а также для задач рассуждения, математики и программирования. В опубликованных оценках она заметно повысила результаты на IFEval и IFBench относительно исходной модели, сохранив сопоставимые показатели на кодовых и математических тестах; README также приводит результаты на медицинских и финансовых наборах, которые не следует считать гарантией качества в прикладных сценариях. Для использования рекомендованы шаблон чата Qwen3, включённое рассуждение и сэмплирование. Лицензия — Apache-2.0.

SassyDiffusion/Qwen3.5-9B-heretic-ara-GGUF — это GGUF-версия декензурированной модели SassyDiffusion/Qwen3.5-9B-heretic, созданной на основе Qwen3.5-9B с помощью Heretic 1.2.0 и метода Arbitrary-Rank Ablation (ARA). Модель предназначена для генерации и анализа текста, а также для мультимодальных сценариев с изображениями, поскольку базовая Qwen3.5-9B описана как причинная языковая модель с vision encoder. Она может применяться в чат-ботах, ассистентах, задачах рассуждения, программирования, работы с агентами и визуального понимания. Архитектура базовой модели включает 9 млрд параметров, 32 слоя, гибрид Gated Delta Networks и разреженного Mixture-of-Experts, а также 4096-мерное скрытое представление. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Формат GGUF ориентирован на использование в совместимых средах инференса, однако конкретные квантизация и требования к ресурсам в README не указаны. Главная особенность версии — существенное снижение частоты отказов по сравнению с оригинальной Qwen3.5-9B: в приведённом тесте 7 отказов из 100 против 93 из 100 у исходной модели, при KL divergence 0,0168. Это может быть полезно для сценариев, где требуется более свободная генерация, но одновременно означает ослабление исходных механизмов безопасного отказа. Результаты приведены для ограниченного теста и не характеризуют качество во всех задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2 — мультимодальная модель на 27 млрд параметров, созданная независимым автором на основе Qwen/Qwen3.6-27B методом abliteration. Модель предназначена для диалогов, работы с изображениями, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов; автор сообщает о снижении частоты отказов по сравнению с исходной моделью. Архитектура — плотная Qwen3.5 с языковой моделью и визуальным энкодером. Базовая модель поддерживает контекст 262 144 токена с возможностью расширения; в карточке указана работа с изображениями и чат-возможности. В README приведены результаты MMLU исходной модели, но сопоставимых результатов для этой версии нет. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Уменьшение числа отказов не гарантирует их полного отсутствия, а результаты тестирования базовой модели нельзя считать оценкой качества этой производной версии.

Карточка модели miss-t/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой lactroiii/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 — дообученная методом abliteration версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B от Alibaba, опубликованная lactroiii. Это плотная модель на 27 млрд параметров в формате BF16 на базе архитектуры Qwen3.5; она принимает текст и изображения и генерирует текст. В README описана проверка на NVIDIA H200 через vLLM, включая работу с изображениями, режим рассуждений и вызов инструментов. Для обслуживания автор проверял контекст 16 384 токена и указывает, что базовое окно модели достигает 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и инструкций, рассуждений, программирования, анализа изображений, вызова инструментов, творческого письма и исследований безопасности и выравнивания. Abliteration уменьшает склонность модели отказывать и делает ответы более прямыми; автор сообщает о сохранении связности ответов, но это не является независимой оценкой качества. Модель может выдавать опасный, незаконный или откровенный контент и не должна использоваться в сценариях высокого риска без внешних мер безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

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

EuroLLM-22B-Instruct-Preview — предварительная инструктивная версия многоязычной языковой модели EuroLLM, созданной европейским консорциумом, в который входят Instituto Superior Técnico, University of Edinburgh, Instituto de Telecomunicações, Université Paris-Saclay и другие организации. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, а семейство EuroLLM ориентировано на языковые задачи, включая ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. В метаданных репозитория указаны архитектура Llama, около 21,9 млрд параметров, генерация текста и контекст до 4096 токенов. Разработчики EuroLLM заявляют поддержку 35 языков, включая все 24 официальных языка ЕС; для этой конкретной предварительной версии карточка не уточняет языковой состав. Репозиторий содержит автоматически созданную карточку без сведений о лицензии и детальных ограничениях, поэтому условия использования этой версии подтвердить нельзя.

unsloth/gemma-3n-E4B-it-GGUF — GGUF-квантизированная инструкцияная версия модели Gemma 3n E4B, разработанной Google DeepMind и распространяемой в формате GGUF сообществом Unsloth. Модель относится к семейству лёгких открытых моделей Google, созданных на основе исследований и технологий Gemini, и предназначена для эффективного запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель рассчитана на диалоговые сценарии, ответы на вопросы, обработку запросов и суммаризацию документов. Семейство Gemma 3n поддерживает мультимодальный ввод текста, изображений, видео и аудио с генерацией текста, однако данная карточка указывает, что для этой версии в текущей конфигурации поддерживается только текст. Максимальная длина контекста составляет 32K токенов. Указан эффективный размер 4B параметров благодаря технологии выборочной активации параметров; точная архитектура GGUF-варианта и конкретный метод квантования в карточке не уточняются. Модель обучалась на данных более чем на 140 разговорных языках, но в метаданных этой версии явно указан английский язык. К сильным сторонам относятся низкие требования к ресурсам, возможность локального запуска и поддержка тонкой настройки через инструменты Unsloth. Ограничениями являются текстовый режим данной версии, зависимость характеристик от выбранного GGUF-кванта и отсутствие в карточке подробных данных о точном размере файла, производительности и качестве по языкам. Использование регулируется лицензией Gemma и соответствующими Terms of Use Google.

alpindale/gemma-7b — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, применявшихся для Gemini. Это плотная decoder-only модель с 8,2 млрд параметров; карточка указывает поддержку английского языка и контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалога, создания текстов и рассуждений. Модель можно запускать через Transformers; сравнительно небольшой размер позволяет использовать её на персональных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. В репозитории указаны веса в формате safetensors. README описывает Gemma как семейство с предварительно обученными и дообученными для инструкций вариантами, но не уточняет отдельно тип этого чекпойнта. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы, отражать предвзятость обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Для пользовательских приложений следует оценивать качество ответов и применять меры безопасности.

Карточка модели emplitude/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. Hermes 2 Pro — диалоговая языковая модель Nous Research, разработанная совместно с @interstellarninja и Fireworks.AI. Это дообученная плотная модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров, основанная на NousResearch/Meta-Llama-3-8B. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, а также для вызова функций и генерации структурированных ответов в JSON. Модель обучалась на обновлённом и очищенном датасете OpenHermes 2.5 и дополнительных наборах данных для вызова функций и JSON-режима. Модель использует формат диалога ChatML и поддерживает многошаговое взаимодействие с инструментами через специальный шаблон. Контекст составляет 8192 токена. В карточке указана поддержка английского языка; веса доступны в формате Safetensors. Лицензия — Llama 3 License.