I.5Создание и редактирование текста

Gemma 4 12B JANG4M CRACK — мультимодальная модель на основе Google Gemma 4 12B IT, опубликованная dealignai. Это дообученная и квантизованная версия с плотной унифицированной архитектурой для обработки текста и изображений; в README также заявлена поддержка аудиовхода. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, многошаговых рассуждений, генерации кода и работы с визуальными входами. Квантизация JANG_4M использует 8-битные веса для attention и 4-битные для MLP. Авторы сообщают о сохранении возможностей базовой модели, включая vision и audio, и приводят результаты собственных проверок MMLU и HarmBench. Метаданные указывают библиотеку MLX и формат safetensors; для запуска README требует Apple Silicon и vMLX с поддержкой Gemma 4. Модель описана как abliterated: авторы заявляют об удалении отказов и высокой доле выполнения запросов из категорий HarmBench. Это важное ограничение для сценариев, где требуется безопасное ограничение ответов. Лицензия — Gemma; авторы указывают исследовательское назначение и возлагают на пользователей ответственность за соблюдение применимых законов.

ZHENDANG/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK — мультимодальная модель семейства Gemma 4 от dealignai, созданная на основе google/gemma-4-31b-it. Это доработанная методом abliteration версия плотной архитектуры Gemma 4 с 31 млрд параметров, гибридным скользящим и глобальным вниманием и сохранённым визуальным энкодером. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и ответов на запросы по тексту и изображениям; поддерживает режим thinking. В README авторы сообщают о высокой доле ответов на вредоносные запросы в их тесте HarmBench и о прохождении проверок по кибербезопасности и пентестингу. Эти результаты отражают заявленные авторами тесты и не гарантируют качество в других сценариях. Для запуска рекомендован vMLX на компьютерах Apple Silicon с не менее чем 32 ГБ объединённой памяти; указано, что стандартные mlx_lm и mlx_vlm на момент подготовки карточки модель не поддерживают. Модель распространяется по лицензии Gemma; авторы указывают исследовательское назначение и ответственность пользователя за соблюдение законов.

German-RAG-LLAMA-3.1-8B-CPT-HESSIAN-AI — авторегрессионная трансформерная языковая модель, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это продолжительно предобученная версия Meta-Llama-3.1-8B: в метаданных указано 7,5 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для работы с немецким и английским языками, с акцентом на немецкий. Она обучалась на датасете German-RAG-CPT и ориентирована на ответы на вопросы с опорой на предоставленный контекст, структурированные рассуждения и суммаризацию. Её можно использовать в сценариях RAG, передавая найденные документы вместе с вопросом. Модель может генерировать недостоверные ответы и чувствительный или вредоносный контент; результаты следует проверять, а для прикладных систем предусмотреть меры безопасности. Метаданные Hugging Face указывают лицензию Llama 3.1, тогда как README заявляет Apache 2.0 для кода и модели; условия распространения весов следует сверить с лицензией репозитория.

GLM-4.7-Flash — языковая модель для генерации текста, разработанная организацией Z.ai. Это MoE-модель класса 30B-A3B, предназначенная для лёгкого локального развёртывания с балансом между качеством и эффективностью. Представленная версия распространяется в формате GGUF и создана с использованием llama.cpp. Модель ориентирована на рассуждение, программирование, агентские сценарии, работу с инструментами и многошаговые диалоги. В README указана поддержка английского и китайского языков. Среди заявленных результатов — высокие показатели в AIME 25, GPQA, HLE, SWE-bench Verified, τ²-Bench и BrowseComp, однако эти результаты относятся к исходной модели и зависят от настроек оценки. Для локального запуска также заявлена совместимость с vLLM, SGLang и transformers. GGUF-версии используют квантизацию, в которой отдельные важные слои переводятся на более высокую точность для улучшения качества при заданном размере файла; компромиссом является увеличение объёма модели. В README не указаны размер контекста, полный перечень модальностей, требования к оборудованию и конкретные параметры отдельных квантов. Лицензия модели — MIT.

HelpingAI-Lite-4x1b — языковая модель семейства Mixtral, созданная Abhaykoul как MoE-объединение четырёх моделей с помощью VortexMerge kit. Эксперты включают OEvortex/HelpingAI-unvelite, OEvortex/lite-hermes, OEvortex/HelpingAI-Lite и OEvortex/HelpingAI-Lite-1.5T; в конфигурации указаны базовая модель OEvortex/HelpingAI-Lite, режим маршрутизации cheap_embed и точность float16. Модель предназначена для диалогового общения, общих запросов и помощи с кодом. В метаданных указаны 1 млрд параметров, контекст до 2048 токенов и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает объединение моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поведении маршрутизатора.

Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated — диалоговая модель на архитектуре Llama 3.1, опубликованная mlabonne. Это версия NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B, изменённая методом abliteration: к ней применили LoRA-адаптер, полученный сравнением вариантов Llama 3.1, а затем объединили веса методом task arithmetic. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации ответов в диалоге; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Вариант lorablated рассчитан на ответы на запросы, от которых исходная Hermes 3 могла отказаться, включая допустимые запросы, которые она ошибочно отклоняет. Как и базовая модель, она подходит для инструкций, рассуждений и генерации кода. README называет модель uncensored, поэтому её ответы могут включать контент, который базовая модель отфильтровала бы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Huihui-NeoHorse-1-4B-abliterated — экспериментальная версия TokenRhythm/NeoHorse-1-4B от Huihui AI с ослабленными отказами, созданная методом abliteration. Это плотная текстовая авторегрессионная модель семейства Qwen3.5 с 3,4 млрд параметров; она предназначена для диалога, следования инструкциям, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Автор описывает изменение как грубую проверку концепции: аблированы слои 5–17. README также упоминает извлечённые из исходной Qwen3.5-4B компоненты MTP и Vision, которые можно отдельно добавить в каталог модели; доступность этих компонентов в основном наборе весов не подтверждена. Снижение защитных ограничений повышает вероятность чувствительных, спорных или неподходящих ответов, поэтому результаты требуют проверки. Лицензия — Apache-2.0.

ARTeLab/it5-summarization-fanpage — модель семейства T5, разработанная ARTeLab и дообученная на базе gsarti/it5-base на датасете Fanpage для абстрактивного суммирования текстов. Она генерирует краткое изложение исходного текста и подходит для автоматического составления сводок, в частности по материалам датасета Fanpage. Модель содержит 123,7 млн параметров, использует архитектуру T5ForConditionalGeneration и доступна в форматах PyTorch и Safetensors. Карточка приводит значения ROUGE-1 34,19, ROUGE-2 15,79 и ROUGE-L 25,14. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mungert/Jan-nano-128k-GGUF — это набор GGUF-квантизированных моделей Jan-Nano-128k, созданный Mungert на основе Menlo/Jan-nano с использованием llama.cpp. Модель предназначена для текстовой генерации и исследовательских задач, включая анализ научных статей и длинных документов, синтез информации из нескольких источников, сложные рассуждения и многошаговые диалоги. Указывается совместимость с серверами Model Context Protocol (MCP) и поддержка вызова инструментов при соответствующей конфигурации. Ключевая характеристика модели — нативное контекстное окно до 128 тысяч токенов, рассчитанное на работу с большими объёмами текста без типичной деградации качества при расширении контекста. Модель компактная, но точный размер параметров, архитектура и перечень поддерживаемых языков в карточке не указаны; заявлен английский язык. Доступны варианты GGUF-квантизации, причём автор применяет повышение точности отдельных важных слоёв для улучшения качества на низких уровнях битности, особенно для MoE-моделей, ценой увеличения размера файлов. Сильными сторонами являются длинный контекст, ориентация на глубокий анализ документов и возможность локального запуска через llama.cpp или vLLM. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного варианта квантизации, отсутствие подробных данных о ресурсах и точности, а также необходимость специальной настройки масштабирования RoPE и максимальной длины контекста при развёртывании. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

JiRack DeltaNet 180B — текстовая диалоговая модель CMSManhattan на основе Qwen3.8-Flash-Next. Она предназначена для генерации текста, работы с инструментами и агентных сценариев, включая маршрутизацию, программирование и использование в RAG-системах. Модель содержит около 180 млрд параметров общей ёмкости, из которых примерно 6 млрд активны на каждом токене; в карточке описана архитектура Mixture-of-Experts с Gated DeltaNet, разреженным вниманием Qwen и маршрутизацией между экспертами. Указаны форматы GGUF и Safetensors, а также варианты GGUF Q3_K_M и Q4_K_M. Сборка JiRack пока текстовая, хотя базовая Qwen3.8-Flash-Next поддерживает изображения и видео. README сообщает, что текущие веса численно совпадают с базовой моделью: QAT ещё не завершён, поэтому заявленные преимущества троичных весов пока не реализованы. Карточка описывает многоязычное применение, включая русский, английский, китайский, японский и другие языки. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверять в репозитории модели.

Dingdust выпустил Dingdust/LFM2.5-350M-heretic — производную текстовую модель Liquid AI LFM2.5-350M-Base с архитектурой LFM2 и 444,6 млн параметров. По карточке это версия с abliteration: в приведённом сравнении частота отказов снизилась с 89 до 7 на 100 запросов; модель рассчитана на диалоговую генерацию текста и локальный запуск. Для базовой модели в README описаны извлечение данных, выдача структурированных результатов и вызов инструментов. Указаны 16 слоёв, гибридные сверточные блоки и блоки GQA, а также поддержка девяти языков: английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского, португальского и испанского. Метаданные указывают контекст 128 000 токенов; README базовой модели приводит 32 768 токенов, поэтому фактическая длина контекста именно этой производной версии по источникам неясна. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

Liberated-Qwen1.5-14B — языковая модель AbacusAI и Eric Hartford, дообученная на базе Qwen/Qwen1.5-14B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen, содержащая 13,4 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и следования системным инструкциям, в том числе в длинных многоходовых беседах и при необычных или механических инструкциях. Модель обучалась на открытых наборах данных, включая SystemChat, OpenHermes-2.5 и наборы Code-Feedback; используется формат диалога ChatML. Базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов, однако при дообучении использовались входные последовательности длиной 8 000 токенов, поэтому качество на более длинном контексте может варьироваться. В карточке указана лицензия other, а README сообщает, что модель подчиняется лицензии tongyi-qianwen. В обучающих данных не добавлялись ограничения или цензурирование; перед предоставлением модели пользователям автор рекомендует самостоятельно настроить слой выравнивания. Результаты оценивания в карточке не приведены.

Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Avengers-V2-27B — языковая модель, дообученная доктором Юнсоном Джи (Saxo), специалистом по данным компании Linkbricks. Это плотная модель Gemma 2 с 27,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; она дообучена методом SFT с последующим DPO на базе Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Avengers-V1-27B. Модель ориентирована прежде всего на корейский язык. В обучении использовались корейские новости, данные для перевода между корейским, китайским, английским и японским языками, а также примеры для суммаризации, вопросов и ответов, математики и логических рассуждений. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, написание текстов и кода, решение математических и логических задач. README заявляет контекст 128 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативное окно 8192 токена. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Её специализация на корейском и расхождение сведений о длине контекста следует учитывать при выборе и развёртывании; заявленные в карточке улучшения не сопровождаются количественными результатами оценки.

Карточка модели Yukang/Llama-2-7b-longlora-100k-ft на Hugging Face совпадает с карточкой Yukang/Llama-2-7b-longlora-32k-ft, поэтому описание составлено по ней. 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.

martyn/llama2-megamerge-dare-13b-v2 — слитая модель на архитектуре LLaMA 2, созданная объединением 17 моделей на 13 млрд параметров с помощью DARE. В состав входят базовая LLaMA 2 13B и модели для генерации кода и Python, математики, диалогов и следования инструкциям; автор отмечает, что модель, по-видимому, обобщает разные стили инструкций. Модель предназначена для генерации текста в ответ на запросы, включая диалоговые ответы, код и математические рассуждения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Для использования действует лицензия Llama 2. README указывает, что параметры p и lambda выбраны предположительно; качество и поведение объединённой модели отдельно не охарактеризованы, поэтому результаты стоит проверять на целевых задачах.

casperhansen/llama-3-70b-instruct-awq — это 4-битно квантованная методом AWQ версия Llama 3 70B Instruct, опубликованная пользователем casperhansen на Hugging Face. Базовую модель разработала Meta. Это авторегрессионная языковая модель с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention; она принимает текст и генерирует текст или код, поддерживая диалоговый формат и задачи ассистента. Модель содержит около 70 млрд параметров, использует контекст до 8192 токенов и рассчитана прежде всего на англоязычные коммерческие и исследовательские сценарии: диалог, генерацию текста, ответы на вопросы, программирование и рассуждения. Квантование AWQ уменьшает требования к памяти и делает локальное развертывание более практичным, однако может сопровождаться потерей точности по сравнению с полноразмерной версией. Модель не является мультимодальной и не предназначена для языков, отличных от английского, без дополнительной адаптации. Как и другие LLM, она может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому требует проверки и дополнительных защитных механизмов. Для использования применяются Transformers, vLLM или SGLang; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Для базовой Llama 3 указана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3 Community License и Acceptable Use Policy; использование производной версии следует согласовывать с этими условиями.

Llama-3-Groq-70B-Tool-Use-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Llama-3-Groq-70B-Tool-Use, опубликованный bartowski на основе исходной модели Groq. Модель предназначена для генерации текста, использования инструментов и function calling, включая сценарии, где языковая модель взаимодействует с внешними функциями или сервисами. Указан английский язык. Модель относится к семейству Llama 3 и имеет размер 70B параметров. README не содержит сведений о точной архитектуре, длине контекста или поддержке мультимодальности; по указанным данным это текстовая модель без подтверждённой поддержки изображений или других модальностей. Доступны варианты квантизации от F32 до Q2_K и IQ2_M с размерами файлов примерно от 24 до 282 ГБ, что позволяет выбирать баланс между качеством и требованиями к памяти. Для запуска рекомендуются llama.cpp и LM Studio; предусмотрен специальный prompt format на основе шаблона Llama 3. Сильными сторонами являются специализация на tool use и function calling, а также широкий выбор уровней квантизации, включая варианты Q4–Q6, ориентированные на высокое качество при меньшем размере. Ограничениями выступают большие требования к оперативной или видеопамяти даже у квантизированных вариантов и возможное снижение качества при низких уровнях квантизации. Модель распространяется по лицензии llama3; README не уточняет дополнительные условия лицензии.

RLHFlow/LLaMA3-SFT-v2 — диалоговый чекпойнт с контролируемой тонкой настройкой (SFT) от команды RLHFlow, подготовленный для проекта Online-RLHF и описанный в работе «RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF». Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; веса представлены в safetensors и предназначены для использования через Transformers. Модель дообучена от meta-llama/Meta-Llama-3-8B на RLHFlow-SFT-Dataset-ver2 в течение двух эпох. Она предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, общих рассуждений и задач вроде математических задач и генерации кода. В README приведены результаты академических бенчмарков, включая GSM8K, MATH, HumanEval и MMLU; это результаты оценки, а не гарантия качества для конкретного применения. Карточка не описывает поддержку конкретных естественных языков и не приводит лицензию чекпойнта, поэтому такие сведения здесь не утверждаются. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы; показатели бенчмарков не заменяют проверку на целевых данных.

LongAlign-6B-64k — чат-модель на архитектуре ChatGLM, разработанная авторами проекта LongAlign. Она дообучена на LongAlign-6B-64k-base, созданной на основе ChatGLM3-6B с расширенным контекстом, для следования инструкциям в длинных диалогах и работы с запросами, содержащими большие объёмы текста. В README описан набор LongAlign-10k из 10 000 инструкций длиной 8–64 тыс. токенов и подходы к обучению, включая упаковку примеров с взвешиванием потерь и пакетирование по длине. Для модели указано окно контекста до 65 536 токенов; заявленные сценарии оценки включают запросы длиной 10–100 тыс. токенов. Модель принимает и генерирует текст; в метаданных указаны английский и китайский языки, 7,8 млрд параметров и библиотека Transformers. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Длинный контекст ориентирован на работу с большими документами и многошаговыми инструкциями, однако README не приводит количественных результатов оценки именно этой модели; эффективная длина и качество могут зависеть от задачи и аппаратных ресурсов.

LongAlign-7B-64k — языковая модель семейства Llama, выпущенная командой LongAlign для следования инструкциям в длинном контексте. В README проект описывает набор LongAlign-10k из 10 000 инструкций длиной 8–64 тыс. токенов, а также обучение с упаковкой примеров и сортировкой по длине батча. Модель содержит 6,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на запросы, включающие длинные документы или контекст. Карточка связывает LongAlign-7B-64k-base с Llama-2-7B, расширенной до контекста 64 тыс. токенов; данный репозиторий относится к серии LongAlign, обученной для выравнивания на длинном контексте. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди подходящих сценариев — ответы на вопросы по длинным текстам, следование инструкциям с большим контекстом и суммирование объёмных материалов. README описывает LongBench-Chat для оценки следования инструкциям при запросах длиной 10–100 тыс. токенов, но это не означает, что модель принимает контекст свыше заявленных 65 536 токенов. Приведённый фрагмент карточки не сообщает отдельные ограничения качества или подробности использования именно этой версии.

Модель ml6team/mbart-large-cc25-cnn-dailymail-nl — дообученная версия mBART от команды ML6 для суммаризации новостных статей на нидерландском языке. Она принимает текст статьи и генерирует её краткое изложение; обучалась на датасете ml6team/cnn_dailymail_nl. Модель содержит 457,4 млн параметров, использует архитектуру MBartForConditionalGeneration и поддерживает контекст до 1024 токенов. В репозитории указаны веса PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Это модель автоматического реферирования нидерландских новостных статей, созданная командой ML6 Team путём дообучения mBART. Она принимает текст статьи и генерирует краткое изложение на нидерландском языке. Модель содержит около 457,4 млн параметров, использует архитектуру mBART и доступна в формате PyTorch; длина контекста составляет до 1024 токенов. Модель предназначена для суммаризации новостей. При обучении использовался набор данных ml6team/cnn_dailymail_nl, а также дополнительный небольшой набор, собранный из интернета и не опубликованный в открытом доступе. Лицензия в предоставленных данных не указана.

winglian/Meta-Llama-3-8B-1M — слитая модель на базе Llama 3 8B, созданная объединением исходной модели с LoRA-адаптером от инструкционной модели Gradient AI с контекстом 1M токенов. Это плотная авторегрессионная языковая модель класса LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы с длинным контекстом. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на запросы с большим объёмом текста в контексте. README не сообщает сведения о поддерживаемых языках или конкретных оценках качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Vontra/MiMo-V2.6-Flash-RL-MLX-4bit-MTP — конверсия модели XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Flash-RL для MLX, опубликованная Vontra и предназначенная прежде всего для запуска на компьютерах Apple Silicon. Это генеративная текстовая модель, ориентированная на создание связного текста, объяснений и программного кода. В README приведены успешные проверки арифметики, фактических объяснений и Python-кода, однако подробные оценки качества и сценарии применения следует уточнять в карточке исходной модели. Исходная MiMo-V2.6-Flash-RL описывается как разреженная MoE-модель с 309 млрд параметров, из которых 15 млрд активны на токен, 48 трансформерными слоями, 256 маршрутизируемыми экспертами и восемью активными экспертами на токен. Исходный релиз поддерживает контекст до одного миллиона токенов и омнимодальные входы; заявлены текст, изображения и аудио. Эта версия использует 4-битную аффинную квантизацию плотных проекций с размером группы 64, тогда как эксперты MoE сохраняют формат MXFP4 с размером группы 32. Средний размер — 4,257 бита на вес, текстовая модель занимает около 154 GiB, а весь репозиторий — около 160 GiB. Поддерживаемые языки, указанные в карточке, — английский и китайский. В комплект входят MTP-предиктор, DFlash-драфтер, vision encoder, audio encoder и audio tokenizer, но текущие oMLX и MLX text generation автоматически используют только текстовый путь: MTP, DFlash, зрительные и аудиофункции пока требуют MiMo-совместимых интеграций и не заявлены как работающие в стандартном режиме. На Mac Studio с M3 Ultra, 256 ГБ памяти измерены скорости 59,4 токена в секунду при декодировании и 477,1–562,8 токена в секунду при обработке промпта; рекомендована конфигурация с 256 ГБ unified memory. Модель распространяется по лицензии MIT. Это community-конверсия, поэтому её ограничения включают высокие требования к памяти и неполную поддержку вспомогательных мультимодальных компонентов в текущем MLX-стеке.

Карточка модели OpenMOSS-Team/moss-moon-003-base на Hugging Face совпадает с карточкой OpenMOSS-Team/moss-moon-003-sft, поэтому описание составлено по ней. MOSS-moon-003-sft — языковая модель с 16 млрд параметров, разработанная командой OpenMOSS-Team. Она основана на CodeGen и предварительно обучена на китайских, английских и программных токенах, после чего дообучена с учителем на примерно 1,1 млн многоходовых диалогов. Модель предназначена для диалогов с пользователем, следования инструкциям в нескольких репликах и отказа на неподходящие запросы. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает поддержку английского и китайского языков и контекст до 2048 токенов. Её можно применять для ответов на вопросы, простых математических задач, помощи с кодом и китайскоязычных диалогов. Описанные требования к запуску составляют 31 ГБ видеопамяти для загрузки в FP16 и больше при генерации; доступны варианты MOSS в INT8 и INT4, но этот репозиторий содержит веса PyTorch. Модель может выдавать неверную, вводящую в заблуждение или предвзятую информацию, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — AGPL-3.0.

v-25/mt5-kaz-summarization — модель на базе google/mt5-small, дообученная для монолингвальной суммаризации казахских текстов: на вход подаётся текст на казахском языке, на выходе — его сокращённое изложение на казахском. В README указано 257 470 статей из Wikipedia, Tengrinews.kz и Turkestan.kz; в метаданных архитектура обозначена как mT5, формат весов — safetensors, размер — 157,4 млн параметров. README сообщает результаты ROUGE-1 0,778, ROUGE-2 0,670 и ROUGE-L 0,778 на тестовом наборе из 2 000 пар. Модель предназначена для краткого изложения казахских статей и новостных материалов. Заявленные метрики зависят от тестового набора и не гарантируют такое же качество на других текстах. Лицензия — MIT.

csebuetnlp разработала mT5-m2m-CrossSum — модель семейства mT5 с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и 291,2 млн параметров, дообученную на всех парах языков датасета CrossSum. Она создаёт краткое содержание текста на заданном целевом языке, который может отличаться от языка исходного текста. Модель подходит для многоязычного суммирования новостей и переноса их содержания между поддерживаемыми языками. В README перечислены 44 целевых языковых варианта, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди и испанский; метаданные также указывают языки карточки. Модель работает с текстом и опубликована в формате PyTorch для использования с Transformers. Это специализированный чекпойнт суммирования на основе mT5, обученный на CrossSum. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество может различаться между языками и языковыми парами; характеристики контекста в предоставленных данных не приведены.

Это неизменённая копия Muse-Glimmer-30B от Meta, размещённая Positron AI как закреплённый снимок исходного репозитория для сборки и тестирования в CI. Веса, токенизатор и конфигурация побайтово совпадают с указанной ревизией upstream; изменений Positron AI нет. Базовая модель — плотная мультимодальная модель семейства Muse-Glimmer примерно на 29,6 млрд параметров, предназначенная для диалогов и локальных агентных задач, включая работу с инструментами, программирование и анализ изображений. Для этой копии не приведены отдельные оценки качества или подробные инструкции по использованию; назначение и оценки отсылаются к карточке базовой модели. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Muse Glimmer 30B NVFP4 — квантизированная версия мультимодальной vision-language модели Muse Glimmer 30B с базовой моделью meta-models/Muse-Glimmer-30B. Конверсия выполнена в формат NVIDIA ModelOpt NVFP4 W4A4; публикация содержит модель примерно на 29,8 млрд параметров. Модель предназначена для задач, объединяющих обработку текста и изображений, включая диалоговые, агентские, программные, математические и мультимодальные сценарии. В 52 слоях квантизированы 416 линейных проекций декодера: компоненты attention и MLP. Веса и активации представлены 4-битными значениями с блочной обработкой по 16 элементов, тогда как vision tower, адаптеры и проекции зрения, эмбеддинги, нормализации и LM head сохранены в BF16. KV-кэш не квантизирован. Размер файлов safetensors составляет около 23,38 ГБ без учёта токенизатора и конфигурации. В калибровке использовались данные для программирования, агентских задач, рассуждений, математики, мультиязычных и мультимодальных запросов, однако точный список поддерживаемых языков README не указывает. По заявленным проверкам, на сопоставимом тесте MMLU-Pro квантизированная версия показала тот же результат, что и BF16, а рост perplexity на WikiText-2 составил 4,25%; средняя дивергенция распределений следующего токена — 0,091815 ната. Это указывает на высокую близость к исходной модели, но возможна некоторая потеря качества. Работоспособность квалифицирована на одной NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell с native vLLM, специальным NVFP4-ядром FlashInfer, CUDA graphs и speculative decoding через Muse Glimmer DFlash; совместимость с другими конфигурациями не гарантируется. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

sapidlabs подготовила разреженную MoE-версию языковой модели NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B: методом REAP удалена половина маршрутизируемых экспертов, по 64 из 128 в каждом MoE-слое. Это сокращает объём модели примерно с 59 до 32 ГБ; число активируемых экспертов на токен осталось равным шести, поэтому основной выигрыш — в размере и потреблении памяти, а не в скорости генерации. Модель использует архитектуру Nemotron-H с классом NemotronHForCausalLM, поддерживает чат и имеет контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, задач программирования и рассуждений. Прунинг выполнен без повторного обучения с калибровкой на 256 примерах из набора evol-codealpaca-v1, поэтому лучше всего подтверждены сценарии, близкие к коду и рассуждениям. Формальные бенчмарки не проводились; возможна потеря качества относительно исходной модели, особенно за пределами калибровочных данных. Для запуска доступны веса safetensors через Transformers; для ускоренного пути Mamba требуются mamba-ssm и causal-conv1d. Лицензия указана как other; дополнительных условий README не приводит.