I.5Создание и редактирование текста

MiniCPM5-2B GGUF — языковая модель, разработанная командой OpenBMB и представленная как вторая модель серии MiniCPM5. Это плотная Transformer-модель примерно на 2 млрд параметров, преобразованная в формат GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, включая on-device и edge-сценарии. Модель ориентирована на англоязычные и китайскоязычные задачи, включая программирование, математику, понимание длинного контекста, использование инструментов и агентские сценарии. В карточке также заявлена поддержка long-context и tool-calling, однако точный размер контекстного окна и дополнительные технические параметры не указаны. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. К сильным сторонам относятся компактный размер, пригодность для локального развертывания и конкурентная производительность среди открытых моделей 2B-класса; по заявлению разработчиков, модель также сопоставима с некоторыми моделями класса 4B. Ограничениями являются меньшая ёмкость по сравнению с крупными моделями и отсутствие в карточке подробных количественных результатов, требований к ресурсам и гарантированных характеристик. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

openbmb/MiniCPM5-2B-GGUF — компактная языковая модель MiniCPM5-2B от OpenBMB, представленная в формате GGUF для локального запуска. Это плотная Transformer-модель примерно на 2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, включая развёртывание на устройствах и edge-системах. Модель ориентирована на английский и китайский языки и поддерживает сценарии программирования, математического рассуждения, понимания длинного контекста, использования инструментов и агентских задач. Разработчики заявляют конкурентоспособность с моделями класса 4B и лучшие результаты среди сопоставимых открытых моделей класса 2B в ряде перечисленных направлений. Точная максимальная длина контекста, параметры квантования GGUF и сведения о мультимодальности в представленном README не указаны; по описанию это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или аудио. К сильным сторонам относятся небольшой размер, пригодность для локального и on-device использования, а также заявленные возможности в коде, математике, работе с длинным контекстом и инструментами. Ограничениями являются меньшая ёмкость по сравнению с крупными языковыми моделями и отсутствие подробных количественных результатов и характеристик конкретной GGUF-сборки в предоставленных данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-quantized.w4a16 — большая языковая модель Red Hat на базе NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B BF16, опубликованная для генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Она предназначена для сложного решения задач, математики и естественных наук, генерации кода и выполнения инструкций. Модель поддерживает ввод и вывод текста, а также вызов инструментов. Модель использует архитектуру NemotronHForCausalLM, содержит 550 млрд общих параметров и 55 млрд активных параметров. Веса линейных операторов в трансформерных блоках квантизированы в INT4 по схеме W4A16 с размером группы 128; применяется асимметричное покомпонентное квантование по группам. Это примерно на 75% снижает размер модели на диске и требования к памяти GPU по сравнению с BF16-версией. Для работы с рассуждениями и вызовом инструментов требуются соответствующие парсеры vLLM. Заявленная длина контекста — до 262 144 токенов. Сильными сторонами модели являются высокая емкость для сложных задач, поддержка reasoning, генерации кода и tool calling, а также существенное снижение требований к памяти благодаря INT4-квантизации. Ограничения включают значительные вычислительные требования: в рекомендованной конфигурации используется 8 GPU; сведения о поддерживаемых языках и количественных результатах оценки в README не указаны. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License; использование, нарушающее применимое законодательство или нормативные требования, исключено из области применения.

Olmo-3-7B-Instruct-DPO — англоязычная авторегрессионная Transformer-модель для диалогов и выполнения инструкций, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Модель содержит 6,9 млрд параметров и принимает текст, генерируя текст; её длина контекста составляет 65 536 токенов. Репозиторий использует Transformers и форматы PyTorch и safetensors. Модель дообучена методом DPO на базе allenai/Olmo-3-7B-Instruct-SFT на данных Dolci-Think-DPO-7B. Она предназначена для ответов на вопросы, диалога, математики, программирования и общих знаний. В оценках из карточки DPO-версия показывает улучшение по ряду математических бенчмарков относительно SFT-версии. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать неточные ответы и без дополнительной фильтрации способна генерировать вредный или чувствительный контент; факты следует проверять. Разработчик указывает исследовательское и образовательное применение в соответствии с правилами ответственного использования Ai2.

Oolel-v0.1 — языковая модель Soynade Research, адаптированная для работы с волоф. Она основана на архитектуре Qwen 2.5 и содержит 7,1 млрд параметров; карточка сообщает о контексте длиной 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста на волоф, двустороннего перевода между английским и волоф, ответов на запросы по контексту на волоф, английском или французском, а также суммаризации, редактирования текста и математических задач на волоф. Модель рассчитана на диалоговое использование; для ответов авторы рекомендуют задавать системную инструкцию. В карточке указана поставка весов в формате safetensors. Оценки качества и подробные ограничения применения не приведены. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

OpenCerebrum-2.0-7B — англоязычная языковая модель от Cognitive Computations, дообученная методом SFT и DPO на базе alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Она предназначена для генерации текста и ответов на вопросы, включая задачи программирования, математики, естественных наук, рассуждений и диалогов с несколькими ходами. Обучающая выборка содержит около 7 тысяч примеров из 15 источников, подобранных для воспроизведения возможностей закрытой модели Cerebrum. Модель имеет плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Карточка заявляет английский язык; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Это открытая реплика, обученная на подмножестве данных, поэтому она может уступать оригинальной Cerebrum. На ответы могут влиять смещения и ограничения обучающих данных; размер 7B также ограничивает требования к памяти и вычислительным ресурсам по сравнению с более крупными моделями.

Open-Instruct Human-mix 30B — модель AllenAI на архитектуре LLaMA, дообученная на смеси созданных людьми наборов инструкций: FLAN V2, CoT, Dolly и OpenAssistant 1. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции, включая общие вопросы, задачи на рассуждение и программирование. В README приведены результаты оценки на MMLU, GSM, BBH, TydiQA, Codex-Eval и AlpacaFarm. Модель содержит 32,3 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 2048 токенов. Репозиторий содержит diff весов: для использования нужна совместимая базовая LLaMA в формате Hugging Face. Модель принимает текст и генерирует текст; README описывает специальный формат входных инструкций, соблюдение которого влияет на качество генерации. Указана лицензия AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; условия обеих лицензий следует учитывать при использовании. Модель обучена преимущественно на англоязычных инструкционных данных, поэтому её применение на других языках не подтверждено карточкой.

Ornith-1.0-9B-ASHQ1-MTP-GGUF — квантованная версия Ornith-1.0-9B, подготовленная wepiqx для запуска локально через llama.cpp и совместимые приложения. Модель основана на архитектуре Qwen3.5-9B с 32 слоями, GQA, SSM и головами Multi-Token Prediction (MTP); в README заявлен контекст 262 тыс. токенов. Доступны варианты размером примерно 4,7–7,3 ГБ; MTP-головы сохраняются в Q8_0, а ASHQ1 распределяет точность по основным слоям с помощью приоритетной очереди. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, а также задач программирования и агентных сценариев. README рекомендует вариант 4850 для более лёгких задач, а 5500 и выше — для программирования и агентных нагрузок; для конфигурации с контекстом 8192 токена указано требование от 8 ГБ видеопамяти. Русский язык отдельно не заявлен; в метаданных указан английский. Лицензия — MIT.

Ornith-1.5-35B-A3B-Huihui-Sangreal-MTP-ICE-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Ornith-1.5-35B-A3B, разработанной Ornith AI и представленной в аблитерированной редакции huihui-ai. Релиз gbuzhf использует калибровочный корпус Sangreal, шаблон чата Qwen-Sharp от peculiar-ragdoll и встроенную обученную MTPv2-голову для speculative decoding. Модель относится к архитектуре MoE с общим размером 35B и примерно 3B активных параметров; заявлены английский и китайский языки, задача — генерация текста, включая диалоговые и программные сценарии. Размер контекста в README не указан. Доступно пять уровней ICE-квантизации размером от 14,79 до 24,85 ГБ. Вариант 15G-ICE рассчитан на видеокарты с 16 ГБ памяти, версии 19G–23G — преимущественно на конфигурации с 24–32 ГБ, а 25G-ICE предназначен для 32 ГБ и ближе всего к исходной точности BF16. Измерения показывают высокое сохранение качества на английском тексте и коде, особенно у старших вариантов; младшие уровни экономят память, но сильнее отклоняются от BF16. Модель помечена как uncensored: в весах подавлено поведение отказа, поэтому она не предоставляет встроенного защитного барьера и требует изолированного запуска с ограничением доступа к операционной системе, сети и выполнению кода. Условия использования определены лицензией MIT.

AtomicChat/Ornith-9B-GGUF — это квантизированная в формат GGUF версия языковой модели Ornith 1.0 9B, разработанной DeepReinforce и самостоятельно квантизированной командой Atomic Chat на основе оригинальных весов. Модель предназначена для локальной и полностью офлайн-работы, включая генерацию текста, диалоговые сценарии и задачи программирования. Она распространяется в нескольких вариантах квантизации, подходящих для запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и Atomic Chat. Модель имеет плотную decoder-архитектуру с 32 слоями, 16 attention heads и 4 KV heads; в README также указана реализация Qwen3_5ForConditionalGeneration. Заявленная длина контекста — до 262 144 токенов, размер словаря — 248 320 токенов. Базовая модель поддерживает текст и изображения, однако данный репозиторий содержит только текстовые GGUF-версии без vision projector. Доступны варианты IQ4_XS, Q4_K_M, UD-Q4_K_XL, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; применение importance matrix должно снижать потери качества при низкой разрядности. Сильными сторонами являются большой контекст, офлайн-запуск, широкий выбор размеров файлов и ориентация исходной модели на coding agents и самоулучшающееся обучение с использованием reinforcement learning. Заявленные benchmark-результаты относятся к базовой модели DeepReinforce, а не к независимым измерениям этого репозитория; качество квантизированных версий может отличаться. Для корректного диалога требуется применять chat template Ornith 1.0 через параметр --jinja. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это сборка Phi-3 Mini-128K-Instruct в формате GGUF F16, опубликованная ProfessorF (Nick V. Flor); исходную модель разработала Microsoft. Это компактная языковая модель с 3,8 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог по инструкциям. Файлы GGUF предназначены для локального запуска через llama.cpp и совместимые интерфейсы, в том числе в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и требований к низкой задержке. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Она подходит для ответов на вопросы, генерации текста, программирования, математики и логических рассуждений; окно контекста исходной модели составляет до 128 тыс. токенов. README описывает обучение и настройку исходной модели с помощью supervised fine-tuning и direct preference optimization. Репозиторий предоставляет 16-битные GGUF-файлы; лицензия — MIT. Модель может ошибаться, а её пригодность для конкретного применения требует проверки, особенно в сценариях с высокими рисками. Заявления о сильных результатах на бенчмарках относятся к описанию исходной модели Microsoft и не являются независимой оценкой этой сборки.

Phi-3-mini-mango-1 — экспериментальная instruct-дообученная языковая модель Rhys Jones на базе Microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct. Она предназначена для диалоговой генерации текста и кода, а также для изучения свойств и поведения Phi-3 после дообучения. Модель имеет плотную архитектуру Phi-3, около 3,7 млрд параметров и контекст до 4096 токенов; принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает на использование того же формата чата, что и у Phi-3 Mini-4K-Instruct, без системного промпта. Это первая экспериментальная версия дообучения. Она распространяется в формате Safetensors, а отдельная версия GGUF доступна в другом репозитории. Лицензия — MIT. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.41.0 или новее.

Qwen3-0.6B-English — англоязычная версия Qwen3-0.6B-Base от автора harithoppil, созданная путём обрезки словаря и последующего дообучения. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Qwen3ForCausalLM с 456,6 млн параметров, 28 слоями и словарём из 101 816 токенов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. Модель предназначена для генерации английского текста, диалогов, программного кода, математических выражений и рассуждений. Она поддерживает режимы с рассуждениями и без них, а также интерфейс вызова инструментов. Удаление токенов для кириллицы, CJK, арабского и других письменностей сокращает размер матрицы эмбеддингов и выходного слоя, но ограничивает работу преимущественно английским языком; заявленные автором свойства Qwen3 не являются отдельной оценкой качества этой версии. В карточке также отмечена возможность повторов; для снижения этого риска автор рекомендует настраивать параметры генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы автор рекомендует актуальную версию библиотеки Transformers.

Qwen3-1.5B-Instruct — компактная языковая модель на 1,5 млрд параметров, созданная сообществом с помощью mergekit. Это слияние методом TIES инструктивной модели Qwen2.5-1.5B-Instruct с Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct. Модель использует архитектуру Qwen2 для генерации текста и диалогов; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, инструктивных диалогов, генерации кода и решения математических задач. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors; README указывает, что при слиянии использовалась точность float16. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Mungert/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, разработанной командой Qwen и преобразованной с использованием llama.cpp. Это каузальная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), предназначенная для генерации текста, сложного рассуждения, математики, естественных наук, программирования, следования инструкциям, использования инструментов и задач с длинным контекстом. Модель содержит 30,5 млрд параметров, из которых 3,3 млрд активируются при обработке запроса; без учёта embedding — 29,9 млрд параметров. Она включает 48 слоёв, 128 экспертов, 8 активируемых экспертов и использует GQA с 32 головами для Q и 4 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает только режим reasoning и автоматически использует шаблон с тегом <think>; для сложных задач рекомендуется увеличенная длина рассуждения. Языки и мультимодальные возможности в карточке явно не указаны. К сильным сторонам относятся улучшенные результаты в рассуждении, математике, программировании, использовании инструментов, следовании инструкциям и обработке контекста до 256K токенов. Для GGUF-файлов автор применяет выборочное повышение точности важных слоёв сверх стандартной конфигурации IMatrix, что, по его описанию, может повысить точность при низкой разрядности, особенно у MoE-моделей, но увеличивает размер файла. Лицензия — Apache-2.0.

llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic — мультимодальная чат-модель независимого автора, созданная на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это вариант с ослабленным отказом на запросы: в карточке приведено сравнение, где доля отказов составляет 10 из 100 против 83 из 100 у исходной модели. Модель предназначена для диалога, анализа изображений и сценариев агентного программирования с вызовом инструментов. Архитектура Qwen3.5 MoE содержит 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд; README также описывает языковую модель с визуальным энкодером и 262 144 токена нативного контекста, расширяемого до 1 010 000. Указаны возможности сохранения рассуждений в истории диалога и результаты тестирования MMLU, но эти сведения не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Поскольку модель специально снижает число отказов, она может отвечать на запросы, которые исходная модель отклоняет; ответы следует проверять, особенно в чувствительных сценариях.

Карточка модели spinochenza/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic — мультимодальная чат-модель независимого автора, созданная на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это вариант с ослабленным отказом на запросы: в карточке приведено сравнение, где доля отказов составляет 10 из 100 против 83 из 100 у исходной модели. Модель предназначена для диалога, анализа изображений и сценариев агентного программирования с вызовом инструментов. Архитектура Qwen3.5 MoE содержит 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд; README также описывает языковую модель с визуальным энкодером и 262 144 токена нативного контекста, расширяемого до 1 010 000. Указаны возможности сохранения рассуждений в истории диалога и результаты тестирования MMLU, но эти сведения не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Поскольку модель специально снижает число отказов, она может отвечать на запросы, которые исходная модель отклоняет; ответы следует проверять, особенно в чувствительных сценариях.

mergekit-community создал эту плотную авторегрессионную языковую модель объединением методом TIES инструктивной Qwen2.5-7B-Instruct с моделями Qwen2.5-Coder-7B-Instruct и Qwen2.5-Math-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Она распространяется в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с акцентом на программирование и математические задачи; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Объединение переносит возможности трёх исходных инструктивных моделей в один чекпойнт, однако README не приводит сравнительных оценок качества или результатов тестирования. Языки в предоставленных данных не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SassyDiffusion/Qwen3.8-27B-heretic-GGUF — GGUF-сборка модели SassyDiffusion/Qwen3.8-27B-heretic, основанной на Qwen3.8-27B и изменённой методом abliteration. Это разговорная причинная языковая модель с визуальным энкодером, рассчитанная на диалог, анализ изображений и видео, программирование, профессиональные и исследовательские задачи, а также многошаговое планирование. Модель содержит 27 млрд параметров; базовая архитектура Qwen3.8 использует 64 слоя и поддерживает контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000. Метаданные указывают формат GGUF BF16. В карточке базовой модели заявлена поддержка понимания изображений и видео, гибкого управления режимом рассуждений и агентных сценариев. Для этой версии README приводит результат abliteration: 4 отказа из 100 запросов против 99 из 100 у исходной модели в указанной проверке; это означает заметно меньше отказов, но не гарантирует поведение на других запросах. Лицензия — Apache-2.0. Перед использованием следует учитывать, что README описывает параметры abliteration, но не приводит отдельной оценки качества именно этой GGUF-сборки.

Qwen3.8-27B-Q4_0_ROCMFP4_STRIX_LEAN — квантизированная версия базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная pugant в формате GGUF для llama.cpp. Это плотная гибридная модель с 48 слоями gated-delta-net и 16 слоями полного внимания, нативным контекстом до 262 тысяч токенов и поддержкой MTP для спекулятивного декодирования. В метаданных указаны английский и мультиязычный режимы, а основное назначение — генерация текста, включая программный код, структурированные ответы и задачи RAG. Модель использует квантизацию Q4_0_ROCMFP4_STRIX_LEAN с эффективной точностью около 4,34 BPW и размером примерно 13,82 ГиБ. Она оптимизирована для AMD Strix Halo с графикой RDNA 3.5 и ROCmFPX, поддерживает ROCm и Vulkan-бэкенды, а встроенный MTP-слой может заметно ускорять декодирование на предсказуемом и структурированном контенте. Наиболее высокое ускорение ожидается при генерации кода, детерминированных и структурированных данных; для обычной прозы эффект ограничен. Главное ограничение — модель несовместима со стандартной сборкой llama.cpp и требует форка ROCmFPX с пользовательскими типами тензоров. Она протестирована на Radeon 8060S в составе AMD Ryzen AI Max+ 395, поэтому работоспособность и производительность на другом оборудовании не гарантируются. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B Uncensored Heretic T10 BF16 — экспериментальная производная модели Qwen3.8-27B, размещённая пользователем nerkyor. Модель создана на основе официальной Qwen3.8-27B с применением метода C0/T10, направленного на снижение склонности к отказам. В репозитории доступны полные веса BF16, а также варианты Q8_0 для llama.cpp, черновая MTP-модель и vision projector. Модель предназначена для локального запуска в текстовых и мультимодальных сценариях, включая ответы на вопросы, рассуждения, программирование и обработку изображений. Указана поддержка мультимодальности и vision projector; конкретные языки не перечислены. Архитектура основана на Qwen3.8-27B, однако точные параметры контекста в README не указаны. Для работы рекомендуется использовать официальный chat template Qwen3.8 и актуальную сборку llama.cpp; thinking включён по умолчанию. Для ускорения вывода доступен MTP-вариант. В опубликованных тестах версия Q8_0 получила 87,0% на MMLU500, 85,35% на GPQA198 и 76/100 на LCB100. Главная особенность модели — крайне низкая частота жёстких отказов, но это одновременно означает сниженные защитные ограничения. Известное ограничение мультимодальной версии — неполное качество OCR: строгий синтетический тест не воспроизвёл заданную строку точно. Релиз носит исследовательский характер, требует самостоятельной проверки результатов и ответственного использования. Лицензия — Apache License 2.0; дополнительно необходимо соблюдать условия официальной Qwen3.8-27B и применимое законодательство.

Vishva007/Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound — квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста по текстовым и визуальным входам, включая анализ изображений и задачи оптического распознавания символов (OCR). В README она обозначена как vision-language model с поддержкой сценария image-text-to-text. Модель содержит около 27 млрд параметров и использует формат квантизации W4A16: веса представлены в 4-битном формате, а активации — в 16-битном. Квантизация выполнена с помощью Intel AutoRound с размером группы 64, симметричной схемой, 512 калибровочными образцами и 600 итерациями настройки. Визуальная башня сохранена в формате BF16, как и специальные MTP-слои, что должно помогать сохранять качество визуального рассуждения и OCR. Заявленное потребление видеопамяти составляет примерно 16–18 ГБ против около 54 ГБ у исходной BF16-модели, поэтому вариант подходит для запуска на одной видеокарте с 24 ГБ VRAM и для высокопроизводительного сервинга через vLLM. К преимуществам относятся существенно сниженные требования к памяти и потенциально более высокая скорость декодирования при сохранении визуальных компонентов в BF16. Ограничения включают возможную потерю точности из-за 4-битной квантизации, а также отсутствие в README сведений о поддерживаемых языках, точном размере контекста, результатах бенчмарков и детальных ограничениях применения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-9B-Distill-uncensored-heretic — текстовая генеративная модель автора @ptruha, опубликованная в рамках проекта Empero. Это полно-параметрическое дообучение Qwen/Qwen3.5-9B: модель-дистиллят обучена методом SFT на примерно 70 тысячах отфильтрованных трасс рассуждений учителя Qwen3.8 2.4T A95B. Веса содержат около 9 млрд параметров и распространяются в формате Safetensors; карточка указывает архитектуру Qwen3.5 и нативный контекст 262 144 токена. Модель предназначена для диалога, рассуждений, математики, программирования, следования инструкциям и вызова инструментов. В README приведены результаты GSM8K и MMLU; автор сообщает о низкой частоте отказов в собственном тесте, однако эти результаты не являются независимой оценкой. Дообучение было текстовым, поэтому унаследованные от мультимодальной базовой модели возможности работы с изображениями не оценивались. Для запуска требуется актуальная версия Transformers с поддержкой Qwen3.5 и CUDA-совместимыми компонентами; без них внимание может работать медленно и потреблять больше памяти. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-8B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это базовая модель на этапе предобучения, рассчитанная на дальнейшую адаптацию и генерацию текста. В карточке указаны 36 слоёв, 32 головы внимания для Q и 8 для KV; метаданные каталога оценивают размер в 7,6 млрд параметров, а README приводит 8,2 млрд параметров всего и 6,95 млрд без эмбеддингов. Контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для создания специализированных моделей и диалоговых систем. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; README отмечает отдельное внимание к программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Модель использует архитектуру Qwen3 для причинного моделирования языка и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка советует использовать актуальную версию Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Поскольку это базовая, а не инструктивно настроенная версия, для диалогового применения и следования инструкциям может понадобиться дополнительная настройка.

Qwen3-8B-UnBias-Plus-SFT-Instruct-Legacy — дообученная Vector Institute модель для выявления предвзятости в новостных статьях и нейтрального переписывания текста. Она находит предвзятые фрагменты, определяет тип и степень предвзятости, предлагает нейтральные формулировки и возвращает полную переработанную статью в структурированном JSON. Модель обучена методом SFT с LoRA на наборе UnBias-Plus, размеченном экспертами; это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов по метаданным. Вариант Instruct формирует ответ без блоков chain-of-thought. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана прежде всего на англоязычные новости. Она распознаёт эмоционально окрашенную лексику, дегуманизирующие формулировки, чрезмерные обобщения, предвзятое фреймирование, эвфемизмы и дисфемизмы, политически окрашенные термины и сенсационность. Её можно использовать для редакторской проверки, анализа материалов и подготовки нейтральных переписываний; для запуска доступны UnBias-Plus toolkit и vLLM. В README указаны практические требования около 16 ГБ видеопамяти для bf16 или около 5 ГБ для 4-битного запуска. Качество и характер выявляемой предвзятости зависят от обучающих данных, а лучшие результаты заявлены для статей короче 5000 символов. README рекомендует проверять результаты человеком перед применением в производстве.

Qwopus3.8-27B-Flash-V2-bf16 — конверсия модели Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-V2 в формат MLX BF16, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на компьютерах Apple Silicon. Это мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с архитектурой условной генерации; она принимает текст, изображения и видеоматериалы и поддерживает чат, работу с инструментами и генерацию кода. В конверсии сохранены шаблон чата и настройки мультимодального процессора исходной модели. Модель подходит для диалогов и задач с кодом, а также для вопросов по изображениям и видео. Для мультимодального запуска README рекомендует библиотеку mlx-vlm. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, унаследованной от исходной модели; подробности о назначении и ограничениях приведены в её исходной карточке.

google/roberta2roberta_L-24_bbc — модель кодировщик-декодировщик на основе RoBERTa, представленная Sascha Rothe, Shashi Narayan и Aliaksei Severyn. Для кодировщика и декодировщика использованы контрольные точки roberta-large, после чего модель дообучили на наборе BBC XSum для экстремально краткого суммирования текстов. Модель предназначена для создания короткого резюме по входному тексту на английском языке. Она использует архитектуру EncoderDecoderModel и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

SDLM-3B-D8 — диффузионная языковая модель семейства SDLM, разработанная OpenGVLab на основе Qwen2.5-3B. Это дообученная модель с плотной архитектурой Qwen2, примерно 3,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она доступна в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое использование на английском языке. Модель применяет последовательное блочное маскирование и декодирование по самому длинному уверенному префиксу, чтобы предсказывать несколько токенов за шаг. В отчёте авторов заявлены примерно двукратное ускорение относительно сопоставимых авторегрессионных моделей при близком качестве и до пятикратного ускорения относительно других диффузионных языковых моделей; скорость можно настраивать порогом уверенности. Обучение включает математические, кодовые, научные, табличные и общие диалоговые данные, что делает модель пригодной для генерации ответов, решения задач и написания кода. Лицензия — Apache-2.0.

smol_llama-4x220M-MoE — языковая модель на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов, созданная автором репозитория путём слияния четырёх моделей через LazyMergekit: BEE-spoke-data/smol_llama-220M-openhermes, BEE-spoke-data/beecoder-220M-python, BEE-spoke-data/zephyr-220m-sft-full и BEE-spoke-data/zephyr-220m-dpo-full. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и генерацию кода на Python. В репозитории указано 184,9 млн параметров и контекст до 2048 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. В качестве обучающих источников перечислены текстовые, диалоговые и кодовые наборы данных. Поддержка конкретных естественных языков не обозначена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель minhtoan/t5-finetune-cnndaily-news — компактная модель суммаризации новостных статей на основе архитектуры T5, опубликованная Phan Minh Toan. Она дообучена на наборе CNN-DailyMail и предназначена для генерации краткого пересказа статьи по входному тексту с префиксом задачи. Модель содержит 38,5 млн параметров, использует архитектуру encoder-decoder и формат PyTorch. По карточке, длина входа составляет до 512 токенов, а длина генерируемого текста — до 150 токенов. Основной язык — английский; лицензия MIT.