I.4Обработка документов и форм

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — дообученная версия Qwen3.8-27B, опубликованная Jaredhollins. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы, которые базовая модель может отклонять или сопровождать предупреждениями. По карточке, версия V3 устраняет жёсткие отказы и уклончивые ответы, сохраняя близкую к исходной производительность; в приведённом тесте MMLU она набрала 82,3% против 84,5% у базовой модели. В основе лежит плотная архитектура семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров. Репозиторий содержит варианты GGUF от BF16 до нескольких уровней квантования, а также файлы safetensors и MLX. Для GGUF автор рекомендует использовать встроенный шаблон чата; также указаны настройки генерации, помогающие уменьшить повторения и циклы. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на ответы без отказов и подходит для диалоговых, кодовых и агентных сценариев. Указанные автором результаты на ограниченных наборах задач включают 20 из 20 проверок генерации кода, а также успешные примеры рефакторинга, извлечения данных по JSON-схеме и циклов ReAct. Это самооценка автора карточки; приведённые результаты не гарантируют качество на других запросах. В README также отмечено снижение MMLU относительно базовой модели, особенно в STEM, и склонность к повторениям без рекомендуемых настроек.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

Это instruction-tuned вариант T5Gemma от Google с энкодером и декодером размера B, адаптированный с использованием UL2. Семейство T5Gemma состоит из компактных моделей типа энкодер-декодер, созданных на основе предварительно обученных моделей decoder-only; такая архитектура рассчитана на эффективную генерацию и понимание текста. Модель работает в формате text-to-text и предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений; энкодер также может применяться для классификации и задач понимания текста. Её можно использовать для подготовки черновиков писем и маркетинговых текстов, а также для экспериментов и NLP-разработки. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста и число параметров для этой конкретной версии не приведены. Качество зависит от обучающих данных и формулировки задания. Модель может ошибаться в фактах, упускать языковые нюансы и хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами; возможны предвзятые или вредоносные генерации. Лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике допустимого использования Gemma.

Vikhr-7B-instruct_0.4 — русскоязычная инструкционная чат-модель семейства Vikhr, разработанного Александром Николичем, Константином Королёвым и Артёмом Шелмановым. Это плотная causal language model на архитектуре семейства Llama с классом MistralForCausalLM и 7,3 млрд параметров; модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Версия 0.4 продолжает релиз 0.3–0.4: авторы увеличили объём данных SFT, чтобы улучшить стабильность работы с JSON, многоходовыми диалогами, длинным контекстом и сложными запросами. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на русском и английском языках. Для практического применения доступны материалы для Google Colab и упоминание GGUF. Известные ограничения и условия лицензирования в предоставленной карточке не описаны.

ArlowGPT-3B-Multilingual — многоязычная инструктивная языковая модель для диалогов и генерации текста, разработанная на основе ArlowGPT-3B. По README, модель дополнительно дообучена на многоязычном наборе ArlowGPT Multilingual в течение пяти эпох; метаданные указывают архитектуру Llama с плотной causal language model на 3,2 млрд параметров. Модель предназначена для следования инструкциям, многоходового общения, ответов на вопросы, создания и краткого изложения текстов на разных языках. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. В карточке заявлены сценарии для чат-ботов и помощников, межъязыковых ответов на вопросы, поддержки клиентов, творческого письма и работы с документами. Метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов; README не уточняет поддерживаемые языки по отдельности, поэтому конкретные языки не перечислены. Размер модели рассчитан на сравнительно ресурсосберегающее развертывание, хотя практические требования зависят от формата и оборудования. Лицензия — MIT. README заявляет широкий спектр возможностей, включая работу с юридическими, медицинскими и финансовыми текстами, но не приводит независимых оценок качества или подтверждения пригодности для критически важных решений; ответы следует проверять, особенно в специализированных областях.

ERNIE-4.5-300B-A47B-2Bits-TP4-Paddle — текстовая MoE-модель семейства ERNIE 4.5, разработанная Baidu и размещённая в формате SafeTensors для запуска на PaddlePaddle. Она предназначена для диалогов, понимания языка и генерации текста; README также описывает веб-поиск с передачей вопроса, даты и найденных ссылок в промпте. Модель содержит 300 млрд параметров, из которых для каждого токена активируются около 47 млрд, и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README говорится о мультимодальном обучении семейства ERNIE 4.5, однако эта версия обозначена как текстовая, поэтому не следует считать, что она принимает изображения. Репозиторий указывает 47,1 млрд параметров; это расходится с общим описанием 300 млрд параметров и 47 млрд активированных параметров, вероятно, из-за способа учёта параметров. Для эксплуатации README приводит пример FastDeploy с квантизацией WINT4 и параллелизмом по тензорам. Лицензия — Apache-2.0.

ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu, опубликованная в формате весов PaddlePaddle. Это модель типа MoE с 300 млрд параметров всего и 47 млрд активируемых параметров на токен; для обработки текста используются 64 эксперта, из которых активируются 8. Модель предназначена для диалогов, понимания языка и генерации текста. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и в карточке указаны английский и китайский языки. Несмотря на мультимодальное обучение семейства ERNIE 4.5, этот вариант в README обозначен как текстовый. Модель построена на архитектуре Ernie4_5_MoeForCausalLM и распространяется в формате safetensors для PaddlePaddle. README приводит настройки генерации и пример развёртывания через FastDeploy. Лицензия — Apache-2.0. Указанные характеристики относятся к данному репозиторию; для запуска нужны совместимое окружение PaddlePaddle и значительные вычислительные ресурсы.

Gemma4-31B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP — модификация Gemma 4 31B-it, разработанная HauhauCS на основе официальных QAT-весов модели Google DeepMind. Это плотная модель на 31 млрд параметров с 4-битной квантизацией Q4_K_M, контекстом до 256K токенов и поддержкой изображений через отдельный mmproj-модуль. В README заявлен английский язык; модель распространяется в формате GGUF и совместима с llama.cpp, LM Studio, Jan, koboldcpp и другими GGUF-рантаймами. Модель предназначена для агентного программирования, рассуждений, творческого письма, ролевого общения и диалоговых сценариев, где важны следование инструкциям и надежность. Вариант Balanced ориентирован на широкий круг пользователей и описан как полностью uncensored-модификация без изменений исходных датасетов и базовых возможностей. В комплект входит MTP draft head для speculative decoding; по данным автора, при использовании через llama.cpp это дает примерно 53% ускорения генерации без изменения проверяемого результата. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка визуального ввода, 4-битная QAT-квантизация с заявленным близким к полноточному качеством и ускорение генерации с MTP. Ограничения включают крупный размер файлов: основная модель занимает около 18,7 ГБ, mmproj — 1,2 ГБ, а MTP-модуль — 280 МБ. Работа MTP-технологии проверялась автором через llama.cpp, а для LM Studio отмечены возможные сбои в режиме tensor-split при использовании нескольких GPU; рекомендуется использовать одну GPU с layer-split или приоритетным порядком. Лицензия указана как Gemma. В README также отмечено, что заявления об отсутствии отказов основаны на тестах автора и не исключают редких случаев уклонения от ответа на отдельных запросах.

GoldenLlama-3.1-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная объединением Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored и NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B с помощью mergekit. Слои 0–24 взяты из первой модели, а слои 25–31 — из второй; конфигурация слияния passthrough, исходная точность указана как bfloat16. Репозиторий содержит веса safetensors, модель насчитывает 7,5 млрд параметров и имеет контекстное окно 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не приводит конкретных оценок качества или подробных ограничений; характеристики и поведение унаследованы от объединённых моделей и могут отличаться от каждой из них.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V3-70B — дообученная языковая модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на основе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V2-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель обучали на японских новостях и Википедии, а также на многоязычных данных и примерах для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, анализа тональности, математики и логических задач. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая написание и редактирование, анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и сложные рассуждения. Поддерживается интерфейс вызова инструментов. Заявленная языковая направленность — японский, корейский, китайский и английский; метаданные карточки подтверждают корейский и английский, а README описывает обучение на четырех языках. Возможное качество ответов и работы с каждым языком отдельно не приведено. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов.

Yukang/Llama-2-7b-longlora-32k-ft — дообученная полная версия LLaMA 2 на 7 млрд параметров, созданная авторами проекта LongLoRA для работы с длинным контекстом. Модель предназначена для генерации текста и обработки запросов, в которых важно учитывать большой объём предшествующего текста, например длинные документы. Контекст этой версии расширен до 32 768 токенов. В README описан подход LongLoRA: для эффективного расширения контекста при дообучении используется разреженное локальное внимание, при этом во время инференса сохраняется плотное глобальное внимание. Метаданные указывают нативную длину контекста 4 096 токенов, поэтому заявленное в README расширение до 32 768 токенов следует отличать от этого значения. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для суммаризации и вопросов по длинным текстам, но README не приводит отдельные оценки качества именно этого чекпойнта. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B — инструктивная языковая модель AI Singapore для диалога и выполнения разнообразных текстовых задач с учётом языков и контекста Юго-Восточной Азии. Она дообучена на базе aisingapore/Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B-Base с помощью SFT и онлайн-дистилляции по собственным ответам модели; архитектура сочетает Mamba2, Transformer и MoE. В метаданных указано 6,6 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, многоходового диалога, следования инструкциям, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и других текстовых задач. Она рассчитана на английский, бирманский, индонезийский, филиппинский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Модель не выравнивалась по безопасности; её устойчивость к состязательным запросам не проверялась. Возможны галлюцинации, нерелевантные ответы и несогласованность, поэтому результаты следует проверять; для прикладного использования разработчикам рекомендуется самостоятельно настроить меры безопасности.

CultriX/Qwen2.5-14B-Hyperionv3 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная CultriX с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; при объединении также использованы несколько моделей семейства Qwen2.5-14B, включая Qwenfinity-2.5-14B, SeQwence-14B-EvolMerge, модели Veltha, Lamarck, Emerged, Broca, Fusion4 и QwenSlerp5. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Она содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 131 072 токенов. В карточке не описаны специальные языковые или предметные специализации и ограничения качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Itchymaroo/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 junie626/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.

tripolskypetr/Qwen3.6-Uncensored-Aggressive-GGUF — это GGUF-квантизированная мультимодальная версия Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive, основанная на модели Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. В README указано, что вариант разработан HauhauCS как версия без отказов в ответах; исходная архитектура относится к семейству Qwen. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования и работы с изображениями и видео, включая сценарии, где требуется минимальное применение встроенных ограничений безопасности. Модель использует архитектуру MoE с 35 млрд общих параметров и примерно 3 млрд активных параметров на проход, 256 экспертами и маршрутизацией к 8 экспертам для каждого токена. Она содержит 40 слоёв, сочетает линейное внимание с полным softmax-вниманием в соотношении 3:1 и поддерживает нативный контекст до 262 тысяч токенов. Поддерживаются текст, изображения и видео; заявлены английский, китайский и другие языки. Для визуального ввода требуется отдельный файл mmproj. Сильными сторонами являются большой контекст, мультимодальность, высокая вычислительная эффективность MoE и широкий выбор квантизаций, включая оптимизированные K_P-варианты для llama.cpp, LM Studio и других GGUF-совместимых сред. Агрессивный вариант полностью снимает отказы, поэтому может генерировать потенциально небезопасный или нежелательный контент; это одновременно является его ключевой особенностью и ограничением для ответственных применений. README не сообщает результаты независимых бенчмарков и не уточняет точный набор языков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

dbirks/Qwen3.8-27B-NVFP4-AutoRound — квантизированная версия мультимодальной модели Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная с помощью Intel AutoRound и упакованная в формате compressed-tensors для развертывания через vLLM. Модель предназначена для генерации и обработки текста, а также сохраняет архитектурные компоненты исходной мультимодальной модели, включая vision tower, хотя квантизация применяется только к языковому декодеру. В основе лежит гибридная архитектура из 64 слоёв: 48 слоёв GatedDeltaNet с линейным вниманием и 16 слоёв полного внимания, с поддержкой контекста до 262 тысяч токенов. Основная часть линейных слоёв языкового декодера сжата до NVFP4 W4A4: квантизируются веса и входные активации с группами размера 16. Проекции управления рекуррентностью, vision tower, MTP head и lm_head оставлены в BF16 для сохранения качества. Модель поддерживает английский язык; размер файла составляет около 20,6 ГБ против примерно 52 ГБ у BF16-версии. Сильная сторона модели — существенное снижение требований к памяти при сохранении качества, близкого к базовой BF16-модели: в приведённых тестах результаты GSM8K, HumanEval и MMLU-Pro находятся в пределах доверительных интервалов базовой версии. Модель в первую очередь рассчитана на GPU NVIDIA Blackwell с поддержкой FP4 tensor cores (SM100/SM120). На Ada и Hopper полноценного ускорения нет, возможен откат к более медленному режиму Marlin; для таких GPU рекомендуется родственная W4A16-версия. Лицензия — Apache-2.0.

Shisa V2 Mistral Nemo 12B — двуязычная чат-модель общего назначения, разработанная Shisa.AI на базе Mistral-Nemo-Instruct-2407. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель дообучена на синтетических диалоговых и предпочтительных данных, чтобы улучшить качество ответов на японском языке и сохранить возможности на английском. Модель предназначена для диалога, генерации текста, следования инструкциям и сценариев вызова инструментов. В тестах Shisa.AI она показала улучшение японских результатов относительно базовой модели; опубликованы также оценки для английского языка и ряда общих бенчмарков. Поддерживаются японский и английский языки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных пользовательских данных. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы; для критичных решений ответы следует проверять.

Triangulum-5B — диалоговая языковая модель prithivMLmods для генерации текста и многоязычных сценариев. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 4,9 млрд параметров; для работы с Transformers требуется версия 4.43.0 или новее. Контекст составляет до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации контента, диалога и ответов на вопросы, суммаризации, анализа текста, перевода и локализации. В карточке заявлены обучение на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений, supervised fine-tuning и RLHF. Указана поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель представлена в формате safetensors и доступна для запуска через Transformers; README также описывает запуск варианта через Ollama. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M. Карточка не приводит результаты оценок качества, поэтому заявленные возможности рассуждения не следует считать подтверждением превосходства на конкретных задачах.

AfriqueQwen3.5-4B-ExtendedCM — плотная причинная языковая модель из набора AfriqueLLM, разработанная для улучшения работы с африканскими языками. Это вариант Qwen/Qwen3.5-4B-Base, адаптированный продолженным предобучением примерно на 34 млрд токенов; в расширенном варианте увеличена доля данных по программированию и математике. Модель содержит 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, в том числе на африканских языках, а также для задач рассуждения, кода и математики. README указывает адаптацию для 20 африканских языков и сохранение возможностей на английском, французском, португальском и арабском; метаданные дополнительно перечисляют африкаанс, амхарский, хауса, игбо, суахили, йоруба и другие языки. Модель распространяется под лицензией CC BY 4.0. Базовая архитектура Qwen3.5 мультимодальная, однако в карточке этой версии подтверждены генерация текста и диалоговые возможности, а не обработка изображений.

Карточка модели Anthropic-ai/Audiotoaudiotranslate на Hugging Face совпадает с карточкой Anthropic-ai/Aiaudiotranslate, поэтому описание составлено по ней. Anthropic-ai/Aiaudiotranslate — мультиязычная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen3.5 с 7,2 млрд параметров. Согласно карточке, это независимый проект открытой модели, дообученной для следования инструкциям, устойчивого поведения ассистента, рассуждений, письма, суммаризации и помощи с программированием. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов и варианты весов Safetensors и GGUF, включая квантизированные сборки. Модель предназначена для диалога и генерации текста на разных языках; в README также заявлены задачи транскрибирования и перевода аудио, но описание репозитория сосредоточено на текстовом ассистенте и не подтверждает аудиовход. Лицензия — MIT. Карточка называет проект независимым и неофициальным; приведённые в README показатели бенчмарков описаны как основанные на Qwen3.5 9B.

CyberNeurova-Gemma-4-12B-it-abliterated — мультимодальная модель семейства Gemma 4, разработанная CyberNeurova Research на базе google/gemma-4-12B-it от Google. Это 12-миллиардная encoder-free модель с унифицированной архитектурой, которая напрямую проецирует изображения и аудиосигналы в пространство эмбеддингов языковой модели без отдельных vision- и audio-энкодеров. Заявлена поддержка текста, изображений и аудио, а также языков английского, испанского, французского, немецкого, китайского, хинди, японского, корейского, арабского, португальского, итальянского и русского. Модель предназначена для генерации текста, мультимодального анализа, программирования, рассуждений и исследовательских сценариев, включая задачи кибербезопасности. Главная особенность — постоянное удаление направления отказа из весов модели методом orthogonalization residual stream во всех 48 слоях трансформера и во входных эмбеддингах. По данным авторов, это резко снижает склонность к отказам, в том числе на многоязычных тестах, при сохранении показателей программирования, связности и рассуждений; результаты приведены авторами README и не являются независимой проверкой. Одновременно такая модификация существенно ослабляет встроенные защитные ограничения, поэтому модель может быть непригодна для применений, требующих безопасного поведения и фильтрации вредных запросов. Доступны варианты в формате bf16 Safetensors, а также GGUF F16, Q8_0 и Q4_K_M. Размеры составляют примерно 22,3 ГБ для bf16 и 7,5 ГБ для Q4_K_M; для последнего заявлена возможность запуска на GPU с 10–12 ГБ VRAM, тогда как нативной версии требуется около 28 ГБ или более. Указана лицензия Apache-2.0.

PathummaLLM-text-1.0.0-7B — мультиязычная текстовая большая языковая модель, разработанная командой NECTEC и дообученная на базе nectec/OpenThaiLLM-Prebuilt-7B. Модель рассчитана на выполнение инструкций и поддерживает тайский, китайский и английский языки. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов, задач Retrieval-Augmented Generation (RAG), управляемой генерации и рассуждений. В README также указана применимость к сценариям в химии, биологии, финансах, праве, программировании и медицине. Архитектурные детали, кроме принадлежности к семейству Qwen2 и поддержки загрузки через Transformers, не раскрыты; заявлен размер около 7 миллиардов параметров. Для GGUF-применения приведён контекст 8192 токена, однако это значение может относиться к конкретному примеру запуска. Среди сильных сторон заявлены конкурентоспособные результаты по сравнению с Openthaigpt1.5-7b-instruct и оптимизация для прикладных сценариев. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о составе и методике подготовки датасета, точных характеристиках архитектуры и гарантированной эффективности в отдельных прикладных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — модель, опубликованная phrodigy и основанная на Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-MTP от DavidAU. Это результат многоэтапного дообучения и слияния моделей, выполненных совместно DavidAU, Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh с использованием наборов DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. В README также упоминаются Fable-трейсы, материалы для reasoning и данные Polaris. Модель предназначена для широкого круга задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, общего диалога, программирования, творческого письма, художественных текстов, ролевых сценариев и других применений. Заявлены мультимодальные возможности с поддержкой изображений; в метаданных указана задача image-text-to-text. Поддерживаются английский и китайский языки. Размер базовой модели — 27B параметров, а репозиторий содержит квантизованные GGUF-варианты, включая обычные и MTP-варианты с multi-token prediction. К ключевым особенностям относятся акцент на instruction following, общее решение задач и reasoning, режим uncensored/heretic, NEO IMATRIX-квантизация и частично сохранённая точность выходного тензора. Автор заявляет превосходство базовой Qwen3.6-27B по большинству приведённых тестов, однако эти результаты представлены создателями модели и требуют независимой проверки. Для MTP-вариантов рекомендуется температура не выше 1, поскольку более высокие значения могут ухудшать работу multi-token prediction; качество также зависит от выбранного уровня квантизации и доступного оборудования. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не содержит точных сведений о размере контекстного окна. Фактическая пригодность модели для чувствительных или специализированных задач, а также заявленные характеристики производительности должны проверяться отдельно.

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-Q5_K_M-GGUF — это квантованная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная сообществом Qwen и преобразованная пользователем Abiray в формат GGUF с помощью llama.cpp. Модель предназначена для локального запуска на потребительском оборудовании и в средах с высокой нагрузкой на CPU, включая сценарии использования через llama.cpp. Вариант использует квантование Q5_K_M, обеспечивающее компромисс между качеством и размером файла. Базовая модель имеет архитектуру Mixture-of-Experts и обозначение 35B-A3B, однако в README не приведены подробности о числе экспертов, активных параметрах, размере контекста, поддерживаемых языках и точных модальностях. Метаданные указывают на сценарий image-text-to-text, но дополнительных сведений о работе с изображениями нет. Сильная сторона этой версии — баланс качества и требований к ресурсам по сравнению с менее или более сильно квантованными вариантами. Ограничения связаны с потерями качества, характерными для квантования, а также с отсутствием в README данных о производительности, совместимости и рекомендуемых ресурсах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tess-M-v1.3 — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Модель построена на архитектуре Llama и дообучена на базе Yi-34B-200K; размер составляет 33,9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, используя формат диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, в том числе при работе с длинным контекстом до 200 000 токенов. В README указано, что версия 1.3 — стабильный выпуск, а при тестировании на длинных контекстах наблюдались редкие незначительные повторы. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует проверять на странице модели.

Vesemir 1.5B — небольшая языковая модель семейства Cirilla, разработанная AnthonyPa57. Это плотная авторегрессионная модель на 1,5 млрд параметров с архитектурой VesemirForCausalLM; она совместима с Transformers и рассчитана на контекст до 8192 токенов. В архитектуре используются Differential Attention, Grouped-Query Attention и блоки SwiGLU с предварительной нормализацией RMSNorm. Модель обучалась с нуля на польских и английских текстах, затем прошла дообучение на инструкциях, примерах RAG и Python, переводах и DPO-данных. Её можно применять для диалогов, генерации и продолжения текста, ответов на инструкции, перевода, задач по Python и работы с контекстом документов. Поддерживаются английский и польский языки; репозиторий содержит веса Safetensors в формате BF16. Автор отмечает, что обучение проводилось на сравнительно небольшом объёме данных и модель следует рассматривать как основу для дальнейшей разработки. Для загрузки через AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer требуется trust_remote_code=True. Лицензия — MIT.

Yi-34B-Chat — чат-модель для генерации текста, разработанная 01.AI. Она входит в серию Yi, обученную с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов и рассчитанную прежде всего на работу с английским и китайским языками. Модель использует плотную архитектуру Transformer семейства Llama, класс LlamaForCausalLM, и содержит 33,9 млрд параметров; при этом она не является производной от Llama и не использует её веса. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, понимания текста, чтения и рассуждений на здравом смысле. В карточке приведены результаты сравнений, актуальные на конец 2023 — начало 2024 года; они не гарантируют качество на других задачах и данных. Контекст составляет 4096 токенов. Для локального запуска руководство приводит пример с ускорителем A800 на 80 ГБ; фактические требования зависят от способа развёртывания и точности весов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Claude OSS 9B — независимая open-source языковая модель, разработанная автором squ11z1. Это неофициальный продукт Anthropic: модель дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-9B с использованием открытых датасетов, общий объём которых составляет примерно 200 000 строк. Модель предназначена для общего диалога и работы в формате ассистента, многоязычного общения, задач на рассуждение, написания и суммаризации текстов, лёгкой помощи в программировании и поддержания согласованного поведения и идентичности ассистента. Заявлена поддержка более 200 языков. Модель работает с текстом и относится к классу instruction-tuned conversational моделей для генерации текста. Ключевые характеристики включают размер около 9 млрд параметров и архитектурную основу Qwen3.5-9B; точное устройство архитектуры и размер контекстного окна в README не указаны. Обучение было сфокусировано на следовании инструкциям, диалогах, многоязычных запросах, сохранении способности к рассуждению и общей практической полезности. Ограничения включают отсутствие подробных независимых результатов оценки, неизвестные значения контекстного окна и отсутствие заявленной поддержки мультимодальных входов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.