I.4Обработка документов и форм

Карточка модели utkarsh2439/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой RedHatAI/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma4 Unified, дообученная для следования инструкциям. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает диалоги, рассуждения, программирование и вызов инструментов. Модель подходит для локального развёртывания на потребительских устройствах и для задач с длинным контекстом до 256 тыс. токенов. Модель может анализировать изображения и документы, распознавать текст и рукописный ввод, разбирать диаграммы и интерфейсы, а также анализировать видео по кадрам. Для аудио доступны распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков в обучении, а карточка сообщает о мультиязычных возможностях; точный список языков для этой версии не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может допускать фактические ошибки; результаты распознавания, перевода и анализа следует проверять. Для видеовхода анализ выполняется по последовательностям кадров.

coder3101/gemma-4-12B-it-heretic — мультимодальная инструкционная модель на базе Google Gemma 4 12B IT. Это дообученная версия с маркировками heretic, uncensored и decensored; автор README описывает семейство Gemma 4 как модель для рассуждений, диалога, агентных сценариев, программирования и анализа мультимодальных данных. Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration с гибридным вниманием: локальные скользящие окна чередуются с глобальным вниманием. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст. Для семейства заявлены распознавание объектов, OCR, извлечение данных из документов, понимание интерфейсов и графиков, анализ видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст; также поддерживаются вызовы инструментов. README указывает поддержку более 35 языков на уровне модели семейства, но не перечисляет их по отдельности. Для версии 12B заявлен контекст до 256 тысяч токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, программирования, анализа документов и изображений, транскрибации речи и мультимодальных агентных сценариев. Возможны фактические ошибки, трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами, а также смещения из обучающих данных; маркировка uncensored указывает на ослабление ограничений безопасности, но конкретные изменения и оценки в README не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Terom/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Google DeepMind разработала Gemma 4 12B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальную инструкционную модель с плотной архитектурой Gemma4UnifiedForConditionalGeneration, полученную на основе google/gemma-4-12B-it с применением обучения с учётом квантования (QAT). Несмотря на обозначение Q4_0, в этом варианте используются веса половинной точности, извлечённые из QAT-конвейера; он предназначен для последующей компиляции и исследовательской работы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель принимает текст и изображения, а также аудио и видеокадры; генерирует текст. Она подходит для диалога, рассуждений, анализа документов и изображений, распознавания речи, работы с видео, написания и исправления кода и вызова инструментов. Вариант 12B поддерживает контекст до 256 тысяч токенов; семейство Gemma 4 обучено на более чем 140 языках, а карточка заявляет поддержку более 35 языков для мультимодальных задач. Среди заявленных возможностей — понимание документов и PDF, OCR, распознавание рукописного текста, анализ диаграмм и интерфейсов, а также распознавание речи и перевод аудио в текст. Это открытая модель с лицензией Apache 2.0. Указанные в карточке возможности относятся к семейству Gemma 4; отдельные показатели качества для данного чекпойнта не приведены.

Это вариант Gemma 4 26B A4B, подготовленный Unsloth на базе google/gemma-4-26B-A4B и распространяемый в формате safetensors. Модель семейства Gemma 4 использует гибридное внимание: сочетает локальное скользящее окно с глобальным вниманием. Вариант предназначен для мультимодальной работы с изображениями и текстом; заявленное семейство поддерживает контекст до 256 тысяч токенов и многоязычную работу более чем с 35 языками. Модель подходит для диалогов, рассуждений, программирования, вызова инструментов и анализа изображений: например, распознавания текста, разбора документов и PDF, понимания диаграмм и интерфейсов. Карточка также описывает видеоанализ для семейства Gemma 4, но не подтверждает отдельно его поддержку именно этим вариантом. Аудиовозможности указаны только для моделей E2B и E4B и к этому варианту не относятся. Возможны ошибки в фактах, трудности с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами, а ответы могут отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Apache 2.0.

coder3101/gemma-4-31B-it-qat-q4_0-unquantized-heretic — производная мультимодальная модель семейства Gemma 4, дообученная на google/gemma-4-31B-it-qat-q4_0-unquantized. Она предназначена для диалогов и анализа изображений: может отвечать на вопросы по визуальному содержимому, разбирать документы и PDF, распознавать текст и объекты на изображениях, понимать графики и интерфейсы, а также помогать с кодом и текстовыми задачами. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration с гибридным вниманием; исходная модель поддерживает контекст до 256K токенов. Модель рассчитана на ввод текста и изображений и генерацию текста; аудиовозможности README относит к другим размерам Gemma 4. Вариант помечен как uncensored, decensored и abliterated, поэтому его поведение в ответах может отличаться от базовой модели. Карточка также предупреждает о возможных ошибках и устаревших фактах, трудностях с нюансами языка и сложными открытыми задачами, а также о смещениях из обучающих данных. Репозиторий использует safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели AALange/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели JustPanda01/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели manojbillionaire123/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

unsloth/gemma-4-E2B-it — дообученная Unsloth версия мультимодальной Gemma 4 E2B IT от Google DeepMind. Это плотная модель условной генерации с гибридным вниманием: локальные окна чередуются с глобальным вниманием. Она предназначена для диалогов, рассуждений, работы с инструментами, программирования и анализа изображений; карточка указывает контекст до 128 тыс. токенов для E2B/E4B и поддержку более чем 35 языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, извлечения данных из документов, распознавания текста и содержимого диаграмм, понимания интерфейсов и генерации кода. Gemma 4 E2B также поддерживает аудиораспознавание и перевод речи в текст, однако карточка этого репозитория и его pipeline tag обозначают задачу image-text-to-text. Ответы могут содержать фактические ошибки, а качество зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных; модель может ошибаться в нюансах языка и здравом смысле. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-03f4a332-1a37-4914-97ef-8987e8d755bc на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-13bbcea2-8c44-4df7-9f5f-16ca57bee025 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-56159e64-0eb6-4eaa-9608-08f385da12bb на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-ecd192a7-0f41-4a16-9478-ebe36160e035 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3.5-9B-f32-GGUF — мультимодальная причинная языковая модель с 9 млрд параметров, основанная на Qwen3.5-9B и разработанная командой Alibaba Qwen. Данная версия распространяется в формате GGUF и предназначена для локального и серверного инференса с использованием llama.cpp, vLLM или SGLang. Модель обрабатывает текст, изображения и видео и рассчитана на OCR, визуальные вопросы и ответы, анализ документов, программирование, математические задачи, многоязычное рассуждение и создание мультимодальных агентов. Архитектура включает интегрированный vision encoder, гибридную схему Gated DeltaNet и Gated Attention, 32 слоя, скрытую размерность 4096, словарь из 248 тысяч токенов для 201 языка и нативный контекст до 262 тысяч токенов с возможностью расширения свыше 1 млн с помощью YaRN. Для обработки визуальных данных используется DeepStack ViT, включая временную динамику видео. К сильным сторонам относятся сочетание текстовых и визуальных возможностей, длинный контекст, поддержка большого числа языков и возможность запуска на одном RTX 4090: около 18 ГБ в BF16 или 5 ГБ в 4-битном представлении. Ограничения включают требования к значительным вычислительным и видеоресурсам для полноразмерных вариантов, а также зависимость мультимодального инференса от отдельного файла mmproj. В репозитории доступны варианты BF16, F16, F32 и Q8_0, а также соответствующие мультимодальные проекции. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели mdamir97/diffusiongemma-26B-A4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели Akicou/diffusiongemma-26B-A4B-it-OP-028 на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

llmfan46 подготовил Gemma 4 31B IT Uncensored Heretic — дообученную версию мультимодальной Gemma 4 31B IT от Google DeepMind. В README указано изменение компонента attn.o_proj; модель предназначена для диалогов, рассуждений, агентных сценариев, программирования и понимания изображений. Она принимает текст и изображения, поддерживает вызов инструментов и может разбирать документы, графики и интерфейсы, извлекать текст с изображений и отвечать на вопросы по визуальному содержимому. В основе — плотная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с чередованием локального скользящего и глобального внимания. Для исходной модели Gemma 4 31B IT заявлен контекст до 256 тысяч токенов и поддержка более 35 языков; метаданные указывают Transformers и формат safetensors. README также описывает видео и аудио для семейства Gemma 4, однако аудио заявлено только для вариантов E2B и E4B, поэтому здесь эти возможности не приписываются версии 31B. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятости и трудностях с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Название «uncensored» указывает на изменённую фильтрацию, но карточка не описывает её конкретный эффект. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma 4 E4B Instruct QAT Mobile — мультимодальная модель Google DeepMind с плотной архитектурой Gemma 4ForConditionalGeneration, дообученная для следования инструкциям и оптимизированная с помощью Quantization-Aware Training для мобильного оборудования. Эта версия распространяется в формате compressed-tensors и использует схему wNa8o8 с 2-битными слоями декодирования, оптимизированным KV-кэшем и статическими активациями, чтобы снизить требования к памяти при запуске на устройстве. Модель принимает текст и изображения, а для варианта E4B также поддерживает аудио; выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, генерации и редактирования кода, рассуждений, извлечения сведений из изображений и документов, OCR, понимания видео и агентных сценариев с вызовом инструментов. Для E4B заявлено контекстное окно 128K токенов; семейство Gemma поддерживает более 140 языков при предварительном обучении. Модель может работать на мобильных устройствах и других локальных системах с ограниченными ресурсами. Модель доступна по лицензии Apache 2.0. Качество и скорость на конкретном устройстве зависят от реализации и аппаратного обеспечения; QAT снижает расход памяти, но отдельные слои используют низкую разрядность. Карточка описывает аудио-возможности семейства, однако не уточняет их точный охват для этой сборки.

Карточка модели dg845/diffusiongemma-test на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Gemma 4 26B A4B IT QAT GGUF — это мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma 4, разработанная Google DeepMind и представленная в формате GGUF пользователем prithivMLmods. Она основана на разреженной Mixture-of-Experts архитектуре: содержит около 25,2 млрд параметров, из которых при генерации активны примерно 3,8 млрд. Модель поддерживает текст и изображения, но не аудио, и предназначена для диалогов, анализа изображений, OCR, анализа кадров видео, генерации текста и кода, вызова функций и задач, требующих рассуждений. Доступен настраиваемый режим reasoning. Модель использует около 550 млн параметров в vision encoder, контекстное окно до 256K токенов, скользящее окно 1024 токена и словарь примерно из 262 тысяч токенов для более чем 140 языков. Quantization-Aware Training помогает сохранить качество, близкое к bfloat16, при меньших требованиях к памяти. Репозиторий предоставляет варианты GGUF с квантованием от Q2_K до Q8_0, а также BF16, F16 и F32; размеры файлов составляют примерно от 10,6 до 101 ГБ, поэтому практическое использование зависит от доступной памяти и аппаратных ресурсов. К ограничениям относятся отсутствие аудиомодальности, высокие требования к ресурсам для полноразмерных вариантов и зависимость качества от выбранного уровня квантования. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели eyentsign/gemma-4-31B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-31B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46 подготовил Gemma 4 31B IT Uncensored Heretic — дообученную версию мультимодальной Gemma 4 31B IT от Google DeepMind. В README указано изменение компонента attn.o_proj; модель предназначена для диалогов, рассуждений, агентных сценариев, программирования и понимания изображений. Она принимает текст и изображения, поддерживает вызов инструментов и может разбирать документы, графики и интерфейсы, извлекать текст с изображений и отвечать на вопросы по визуальному содержимому. В основе — плотная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с чередованием локального скользящего и глобального внимания. Для исходной модели Gemma 4 31B IT заявлен контекст до 256 тысяч токенов и поддержка более 35 языков; метаданные указывают Transformers и формат safetensors. README также описывает видео и аудио для семейства Gemma 4, однако аудио заявлено только для вариантов E2B и E4B, поэтому здесь эти возможности не приписываются версии 31B. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятости и трудностях с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Название «uncensored» указывает на изменённую фильтрацию, но карточка не описывает её конкретный эффект. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели AlexHung29629/gemma-4-E2B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-4-E2B-it — дообученная Unsloth версия мультимодальной Gemma 4 E2B IT от Google DeepMind. Это плотная модель условной генерации с гибридным вниманием: локальные окна чередуются с глобальным вниманием. Она предназначена для диалогов, рассуждений, работы с инструментами, программирования и анализа изображений; карточка указывает контекст до 128 тыс. токенов для E2B/E4B и поддержку более чем 35 языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, извлечения данных из документов, распознавания текста и содержимого диаграмм, понимания интерфейсов и генерации кода. Gemma 4 E2B также поддерживает аудиораспознавание и перевод речи в текст, однако карточка этого репозитория и его pipeline tag обозначают задачу image-text-to-text. Ответы могут содержать фактические ошибки, а качество зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных; модель может ошибаться в нюансах языка и здравом смысле. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-4B-f32-GGUF — это набор GGUF-файлов с версиями модели Qwen3.5-4B, разработанной командой Alibaba Qwen и представленной в репозитории prithivMLmods. Модель представляет собой плотную мультимодальную causal language model примерно с 4 млрд параметров и встроенным vision-энкодером. Она предназначена для генерации и понимания текста, анализа изображений и видео, OCR, решения математических задач, программирования и агентских сценариев. Архитектура включает 32 слоя с гибридной схемой Gated DeltaNet и Gated Attention, размером скрытого состояния 2560 и словарём на 248 тысяч токенов для 201 языка. Заявлена поддержка контекста до 262 тысяч токенов с возможностью расширения свыше 1 млн токенов, а также переключаемый режим рассуждений для выбора между более глубоким анализом и быстрой генерацией. В комплект входят варианты BF16, F16, F32, Q8_0 и отдельные мультимодальные проекционные файлы mmproj; размеры файлов варьируются примерно от 367 МБ до 16,8 ГБ. К сильным сторонам относятся мультимодальность без необходимости в отдельном VL-компоненте, большой контекст, многоязычность и возможность запуска на ограниченных ресурсах: в README указано около 8 ГБ VRAM для BF16 и примерно 3 ГБ для 4-битной версии. К ограничениям относятся различия в качестве и размере квантованных вариантов, а также компромисс между скоростью и качеством рассуждений. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-AWQ — 4-битная AWQ-квантизованная версия мультимодальной модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, разработанной Qwen и опубликованной в репозитории dark-side-of-the-code. Модель предназначена для генерации текста по текстовым и визуальным запросам, включая понимание изображений, распознавание текста на изображениях, работу со структурированными ответами и вызов инструментов. Она рассчитана прежде всего на эффективное локальное развертывание через vLLM, в том числе на одной видеокарте с 24 ГБ памяти. Архитектура и поведение соответствуют базовой модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct. Используется MoE-архитектура с 30 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров; языковые веса сжаты до 4 бит по схеме W4A16 с размером группы 128, тогда как vision tower, MoE-router и lm_head сохранены в полной точности. Поддерживается мультимодальный ввод; в приведённой конфигурации проверена работа с несколькими изображениями и контекстом до 48 000 токенов при использовании FP8 KV-кэша. Размер файлов модели составляет около 17,8 ГБ. К сильным сторонам относятся существенное снижение требований к памяти, высокая скорость декодирования и сохранение возможностей базовой модели в задачах текста, OCR, структурированной генерации и tool calling. К ограничениям относятся небольшое снижение точности относительно версии bf16, зависимость от совместимой версии vLLM и необходимость настройки параметров обслуживания; данные о поддерживаемых языках отдельно не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SLIM-NER — специализированная языковая модель из серии SLIM компании LLMWare. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1 млрд параметров, дообученная для извлечения именованных сущностей через вызовы функций. На вход подаются текст и список требуемых категорий, а на выходе модель формирует структурированный словарь, например со списками людей, организаций и мест.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2-seed1337 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-1 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-3 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.

Gemma 4 31B IT QAT Q4_0 Unquantized Uncensored Heretic — мультимодальная диалоговая модель на архитектуре Gemma 4, опубликованная llmfan46 как доработка Google Gemma 4. Она предназначена для общения, генерации и редактирования текста, программирования, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов, а также анализа изображений. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; для семейства заявлена обработка видео через последовательности кадров, но поддержка этого варианта отдельно не подтверждена. В карточке описана гибридная схема внимания с локальными скользящими окнами и глобальными слоями; базовая модель рассчитана на контекст до 256K токенов. Семейство поддерживает более 35 языков, однако конкретный перечень для этой версии не приведён. Вариант заявлен как uncensored/abliterated; файлы репозитория указаны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, написания кода и диалоговых приложений. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. В README описание возможностей относится ко всему семейству Gemma 4, поэтому аудио и видео возможности именно этой версии не подтверждены.