I.5Создание и редактирование текста

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-int4-AutoRound-v1 — это общественная INT4-квантизация модели ThinkingCap-Qwen3.6-27B, исходно выпущенной BottleCap AI. Квантизацию выполнил Josef Prusa с использованием Intel AutoRound 0.14.0. Модель предназначена для локального инференса и агентных сценариев с длинным контекстом, включая работу с инструментами, вызов функций, оркестрацию задач и обслуживание через vLLM. Модель основана на архитектуре Qwen3.6 с 27 млрд параметров и использует текстовую генерацию. Применена весовая схема W4A16 с 4-битными весами, group size 128 и симметричной квантизацией; размер файлов составляет около 20 ГБ. Тензоры Multi-Token Prediction сохранены в BF16 для поддержки speculative decoding. В рекомендуемой конфигурации vLLM заявлен максимальный контекст до 262 144 токенов, а KV-кэш может дополнительно квантизироваться в 4-битный формат. Поддерживаются режимы рассуждений, tool calling и соответствующие парсеры Qwen3. Сильные стороны модели — уменьшенное потребление памяти, высокая скорость локального инференса, возможность размещения на видеокарте класса RTX 5090 с 32 ГБ памяти и сохранение поведения исходной ThinkingCap в задачах рассуждений и работы с инструментами. По локальным предварительным тестам модель показала результаты 81 в Hermes Agent, 90 в наборе tool-call-style, 89 в instructfollow-15, 73 в bugfind-15 и 65 в cli-40. Эти показатели получены на локальных тестах и не являются полной независимой оценкой качества. Ограничения связаны с потерями качества, возможными для 4-битной квантизации, а также с тем, что приведённые оценки и показатели производительности являются предварительными измерениями на одной конфигурации. Параметр group size 128 выбран в пользу скорости, меньшего потребления VRAM и запаса для длинного KV-кэша; меньшие группы могут повысить качество, но требуют больше памяти. Лицензия в представленном README не указана.

Карточка модели jondurbin/airoboros-l2-7b-gpt4-2.0 на Hugging Face совпадает с карточкой jondurbin/airoboros-65b-gpt4-2.0, поэтому описание составлено по ней. airoboros-65b-gpt4-2.0 — плотная языковая модель семейства LLaMA на 65 млрд параметров, дообученная jondurbin для следования инструкциям на синтетических примерах, созданных GPT-4. Серия 2.0 использует данные GPT-4 версии 0614; вариант m2.0 дополнительно объединяет набор данных 1.4.1 без дубликатов и категории system. Модель предназначена для диалоговых ответов, вопросов по предоставленному контексту, программирования, построения планов и генерации структурированных аргументов функций в JSON или YAML. Для диалога используется текстовый шаблон с ролями USER и ASSISTANT; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В README для моделей 65B отмечено QLoRA-дообучение. Это текстовая модель, и качество её ответов не гарантирует точность: карточка рекомендует явно просить не придумывать ответ при недостатке данных. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает некоммерческое использование; коммерческое использование запрещено.

Deepthink-Reasoning-14B — текстовая языковая модель, разработанная PrithivMLmods и дообученная на Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2 с 14 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; модель загружается через Transformers, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для пошагового решения математических и логических задач, написания и отладки кода, объяснений, творческих текстов, чат-ботов и формирования структурированных ответов, включая JSON. В карточке заявлена поддержка более 29 языков и длинных текстов; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, поэтому заявленные в README 128K токенов не подтверждаются данными конфигурации. Модель дообучена на Math-Solve, NuminaMath-CoT и наборах QwQ-LongCoT. Модель может ошибаться или выдумывать сведения, особенно при неоднозначных запросах; качество зависит от формулировки запроса, а на длинном контексте может снижаться. Большой размер требует значительных вычислительных ресурсов. Лицензия — Apache-2.0.

Dolphin 2.9.2 Phi 3 Medium — языковая модель, дообученная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и сообществом Cognitive Computations на базе Phi-3-Medium-Instruct-4k. Это плотная модель для генерации текста и диалогов; README указывает обучение с qLoRA на последовательностях длиной 4k, а метаданные — архитектуру MistralForCausalLM и 13,8 млрд параметров. Модель использует шаблон запросов ChatML и рассчитана на английский язык. Модель предназначена для выполнения инструкций, общения, задач программирования и начальных агентных сценариев, включая вызов функций. В README упомянуты обучение на наборах инструкций, диалогов, кода и математических задач. Контекст ограничен 4096 токенами. По словам авторов, модель не полностью очищена от отказов; они советуют настроить собственный слой выравнивания перед предоставлением модели как сервиса. Лицензия — MIT. README предупреждает, что модель более склонна выполнять запросы и возлагает ответственность за создаваемый контент на пользователя.

FILM-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная командой In2Training. Она получена дообучением Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом Information-Intensive Training (In2) и предназначена для генерации ответов по заданным инструкциям и длинному контексту. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на английском языке. Разработчики заявляют, что FILM-7B снижает проблему «потери информации в середине» длинного контекста, показывает высокие результаты на задачах анализа длинного контекста и сохраняет качество на коротких запросах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и шаблон диалога в стиле Mistral Instruct. Лицензия — Apache-2.0.

Gemini 3.1 Flash Lite — мультимодальная модель Google общего назначения, предназначенная для рабочих нагрузок с низкой задержкой и большим объёмом запросов. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы и рассчитана на лёгкие агентные сценарии. Доступный фрагмент карточки не содержит сведений об архитектуре, размере модели, длине контекста и лицензии.

coder3101/gemma-4-19b-a4b-it-REAP-heretic — разговорная модель на архитектуре Gemma 4, опубликованная автором репозитория coder3101. Это производная от 0xSero/gemma-4-19b-a4b-it-REAP: модель с разреженной экспертной архитектурой MoE, в которой после pruning осталось 90 экспертов на слой и около 4 млрд активных параметров на токен при общем размере примерно 19 млрд параметров. В README также описана abliteration, снижающая частоту отказов в приведённой автором проверке с 94 до 6 из 100 запросов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и задач программирования; поддерживает текстовые и визуальные входы, режим thinking и контекст до 262 144 токенов. По приведённым тестам она сохраняет результаты на простых математических задачах и кодировании, но pruning заметно снижает точность на некоторых знанияёмких темах. Метаданные указывают лицензию Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

Granite-4.0-Tiny-Base-Preview — базовая языковая модель команды Granite компании IBM для генерации текста и адаптации под специализированные сценарии. По карточке это гибридная MoE-модель с компонентами Mamba-2 и softmax-вниманием; метаданные указывают архитектуру GraniteMoeHybridForCausalLM и 423,3 млн параметров. Контекст составляет 131 072 токена. README также описывает вариант архитектуры с GQA, NoPE, SwiGLU и RMSNorm, однако расходится с метаданными по числу параметров и некоторым деталям архитектуры. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации из текста, ответов на вопросы и других задач с длинным контекстом. Она обучалась на данных из веба, кода, академических источников, книг и математических материалов; второй этап обучения включал отобранные данные и инструкции. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Выпущена в формате safetensors для Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Модель не проходила safety alignment, поэтому может генерировать проблемный или недостоверный текст; README также отмечает риск дословного воспроизведения обучающих данных. Перед практическим применением результаты следует проверять. Несмотря на слово Tiny в названии, доступные сведения о размере противоречат друг другу, поэтому точный размер по этим источникам установить нельзя.

Hermes-2 Θ (Theta) 70B — языковая модель Nous Research, созданная совместно с Charles Goddard и Arcee AI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, объединяющая Hermes 2 Pro и Llama 3 Instruct; после слияния модель дополнительно обучали с помощью RLHF. Репозиторий содержит веса Safetensors, а контекст модели составляет 8192 токена. Модель предназначена для многоходового диалога на английском языке и генерации текста. Она использует формат ChatML и обучена следовать системным инструкциям, вызывать функции и формировать структурированные ответы в JSON. Также заявлена возможность извлекать признаки из документов для сценариев RAG. Для вызова инструментов приложение должно распознавать сгенерированный вызов, выполнить соответствующую функцию и передать результат модели. В README приведены результаты нескольких оценок, включая IFEval и MTBench, однако они не гарантируют качество в конкретных приложениях. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3); перед использованием следует учитывать её условия. Указанный размер 70B требует существенных вычислительных ресурсов при запуске без квантизации.

NoesisLab/Kai-3B-Instruct — это инструктивно дообученная языковая модель NoesisLab с 3,1 млрд параметров на архитектуре SmolLM3ForCausalLM. Она предназначена для диалоговых ответов, рассуждений, решения математических задач и генерации кода. В карточке описана техника Adaptive Dual-Search Distillation (ADS): адаптивная функция потерь для дистилляции, которая не меняет архитектуру модели. Заявлена длина контекста 65 536 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. В README приведены результаты отдельных бенчмарков, включая 39,27% на GSM8K в режиме 0-shot, однако методика и сравнительные результаты в карточке описаны не полностью. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

megabytes/Nanbeige4.1-3B-heretic — англо-китайская диалоговая языковая модель на базе Nanbeige/Nanbeige4.1-3B. Разработчик описывает исходную модель как компактную модель для рассуждений, программирования и агентных задач; эта версия создана с помощью Heretic v1.2.0 и abliteration для снижения частоты отказов. Она содержит 3,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов, решения многошаговых задач, написания кода и сценариев с поиском и вызовом инструментов. README приводит для этой версии частоту отказов 8 из 100 и KL-дивергенцию 0,0003 относительно исходной модели; в карточке также отмечено, что существует улучшенная версия от Heretic Organization. Модель может выдавать предвзятый или иной нежелательный контент. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA для чата, рассуждений и генерации текста. Это эталонные веса BF16 модели с гибридной архитектурой Mixture-of-Experts: слои Mamba-2 чередуются со слоями MoE и отдельными слоями Attention. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых активно задействуются 3 млрд; также используются слои Multi-Token Prediction. Модель предназначена прежде всего для дообучения, адаптации к предметным областям и задачам, оценки и создания производных квантованных вариантов. Её можно применять как основу для чат-ботов, систем RAG и агентных приложений; карточка рекомендует для прямого развёртывания оптимизированный релиз NVFP4. В карточке заявлен контекст до 1 млн токенов, при этом на одной H100 80 ГБ BF16 проверен до 256 тыс. токенов из-за ограничений памяти. Основной язык — английский; также поддерживаются испанский, французский, немецкий, итальянский, японский и китайский. В метаданных указано 1,9 млрд параметров, что расходится с README, где заявлены 30 млрд всего и 3 млрд активных. Метаданные указывают лицензию other, а README сообщает о готовности к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверять с файлами репозитория.

Olmo-3-7B-Think — авторегрессионная плотная Transformer-модель для генерации текста, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это вариант семейства Olmo 3 с упором на пошаговое рассуждение; карточка указывает обучение на данных Dolma 3 и последующее дообучение на наборах Dolci. В метаданных базовой моделью названа allenai/Olmo-3-7B-Think-DPO, а связь указана как finetune. Модель предназначена для диалогов и задач, где полезны развёрнутые рассуждения, в частности математики, программирования, ответов на общие вопросы и следования инструкциям. Она содержит 6,9 млрд параметров, поддерживает контекст до 65 536 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Для запуска используется библиотека Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Модель может давать неточные ответы и без дополнительной фильтрации способна генерировать вредный или чувствительный контент. Результаты следует проверять, а при практическом использовании учитывать возможную предвзятость. Лицензия — Apache 2.0; карточка также ссылается на рекомендации Ai2 по ответственному использованию.

VMware/open-llama-7b-v2-open-instruct — инструктивно дообученная версия OpenLLaMA 7B v2 от VMware на наборе Open-instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров и контекстом 2048 токенов, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции. В карточке отмечено улучшение результатов на задачах программирования относительно первой версии OpenLLaMA; для инструктивного дообучения использован шаблон Alpaca. Основной язык карточки — английский. Модель подходит для диалоговых ответов, выполнения текстовых инструкций, объяснения понятий и генерации примеров кода. Она распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии CC BY-SA 3.0. Для корректной токенизации в README рекомендуется отключить быстрый токенизатор, поскольку он может кодировать текст неверно.

orca_mini_v2_13b — языковая модель Pankaj Mathur, созданная в сотрудничестве с Eric Hartford на основе LLaMA-13B. Это плотная авторегрессионная модель с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций. Для обучения использованы наборы WizardLM, Alpaca и Dolly-V2, подготовленные с подходами из исследовательской работы Orca; в README также отмечено улучшение генерации кода по сравнению с предыдущей версией orca_mini_13b. Модель рассчитана на текстовые запросы и ответы на английском языке; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Автор публикует результаты оценивания на наборах задач ARC и HellaSwag и указывает на uncensored-настройку. Модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Ornith-1.5-35B-A3B uncensored (NVFP4) — доработанная и квантованная версия модели Ornith-1.5-35B-A3B от команды Ornith, подготовленная Robert Ressl. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts: общий размер составляет 35B параметров, около 3B параметров активны при обработке токена. Это текстовая генеративная модель на английском языке, предназначенная для генерации текста, рассуждений, вызова инструментов, исследований безопасности, red-teaming и penetration testing. В README также указано, что мультимодальная оболочка и vision tower сохранены, однако подробные сведения о поддерживаемых визуальных сценариях не приведены. Модель использует abliteration в один проход и формат NVFP4 только для экспертных тензоров; attention, shared expert, router и embeddings остаются в BF16. Размер экспортированной модели составляет около 23 ГБ вместо 71,9 ГБ у BF16-версии, заявленная длина контекста — 262 144 токена. Для запуска рекомендованы SGLang и NVIDIA GPU с поддержкой Blackwell; на одной NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB измерена скорость 213 токенов в секунду при коротких запросах. К сильным сторонам относятся существенно сниженная частота жёстких отказов, сохранение инструментального вызова и близкое к базовой модели качество на GPQA-Diamond: 58,6% против 61,1%. Ограничения включают остаточные отказы, возможное влияние квантования на поведение и отсутствие MTP speculative decoding, поскольку тензоры mtp.* были удалены из экспортированного контрольного пункта. Модель по умолчанию ориентирована на рассуждения; для коротких прямых ответов рекомендуется отключать режим thinking. Лицензия — MIT, унаследованная от базовой модели Ornith.

Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v5-Exp — объединённая языковая модель на базе архитектуры Qwen2, созданная сообществом с помощью mergekit и метода TIES. В объединение вошли huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2, Cran-May/T.E-8.1, Qwen/Qwen2.5-Coder-7B, Qwen/Qwen2.5-Math-7B, happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3 и katanemo/Arch-Function-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Включение кодовой, математической и функционально ориентированных моделей предполагает применение для программирования, решения математических задач и диалогов с инструментами, однако README не приводит отдельных результатов оценки этих возможностей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/Qwen3-14B-Base-unsloth-bnb-4bit — 4-битная версия базовой языковой модели Qwen3-14B-Base, подготовленная Unsloth с использованием квантования Unsloth Dynamic 2.0. Исходную модель разработала команда Qwen. Это причинная языковая модель на стадии предварительного обучения, предназначенная для генерации и продолжения текста, обработки естественного языка, программирования, STEM-задач, рассуждений и работы с многоязычными данными. Модель содержит 14,8 млрд параметров, из них 13,2 млрд без учёта embedding-слоёв, имеет 40 слоёв и использует Grouped Query Attention: 40 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. При обучении использовался корпус объёмом 36 трлн токенов на 119 языках, включавший языковые, кодовые, научно-технические, книжные, многоязычные и синтетические данные. Квантование до 4 бит снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, однако потенциально сопровождается потерей точности по сравнению с полной или менее агрессивной разрядностью. Это базовая, а не instruction-tuned модель, поэтому для диалоговых сценариев и выполнения инструкций может потребоваться дополнительная настройка или специально подобранный prompting. Для работы рекомендуется использовать актуальную версию transformers; версии ниже 4.51.0 не поддерживают архитектуру Qwen3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-4B-MDOPSA — плотная языковая модель на 3,7 млрд параметров, созданная Tuwhy на основе Qwen/Qwen3-4B. Это многодоменный чекпойнт, дообученный методом On-Policy Self-Adaptation (OPSA) с акцентом на математику и программирование. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и кода, а также решения математических задач; заявленный контекст составляет 40 960 токенов. Модель поставляется в формате BF16 Safetensors для Transformers и использует лицензию Apache 2.0, как и базовая модель. Карточка указывает чекпойнт на шаге 319 (320 обновлений оптимизатора). Данных о сравнительных результатах или конкретных ограничениях качества в карточке нет.

MuXodious/Qwen3.8-27B-absolute-heresy — дообученная версия Qwen3.8-27B, созданная P-E-W с помощью Heretic v1.4.0 и метода abliteration. Это плотная модель с причинной языковой моделью и визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; базовая архитектура использует 64 слоя. Исходная Qwen3.8-27B поддерживает изображения и видео, а также диалог, программирование и многошаговые агентные задачи; для неё указан контекст 262 144 токена с расширением до 1 000 000 токенов. Эти характеристики относятся к базовой модели. Настройка нацелена на снижение отказов: автор сообщает о 2 отказах из 101 проверенного запроса против 101 из 101 у исходной модели. По описанию автора, при этом модель сохраняет полезность с минимальным повреждением возможностей, однако приведённая оценка зависит от используемой процедуры и не гарантирует поведение на других запросах. Модель предназначена для сценариев, где требуется более свободный диалог с сохранением мультимодальных возможностей Qwen3.8. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; заявлены совместимость с Transformers, vLLM и SGLang, а также отдельные LoRA-адаптер и версия GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Swallow-30B-A3B-SFT-v0.2 — двуязычная языковая модель Swallow LLM, разработанная на основе Qwen3. Это вариант семейства Qwen3-Swallow с архитектурой MoE и supervised fine-tuning; в карточке указано 2,6 млрд параметров, а контекстное окно составляет до 40 960 токенов по метаданным. Модель рассчитана прежде всего на японский и английский языки. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, японско-английского перевода, решения математических задач и программирования. Разработчики сообщают об улучшении японского языка и сохранении или повышении STEM-навыков благодаря этапам CPT и SFT; версия SFT ориентирована на рассуждения по умолчанию. Для наиболее воспроизводимого запуска рекомендован vLLM, а README советует ограничивать контекст 32 768 токенами или меньше. Модель не обучалась специально для вызова инструментов, а переключение режима рассуждений не поддерживается. Авторы также предупреждают, что модель находится на раннем этапе разработки и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Qwopus3.6-35B-A3B-v1 — экспериментальная мультимодальная модель с разреженной архитектурой MoE, созданная Jackrong путём дообучения Qwen3.6-35B-A3B с помощью LoRA и трёх этапов supervised fine-tuning. В базовой модели 35 млрд параметров, из которых активно около 3 млрд на токен; она сочетает линейное внимание Gated DeltaNet с обычными слоями gated attention и рассчитана на контекст до 262 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, работы с изображениями и инструментами, а также задач программирования, математики, науки и следования инструкциям. Автор заявляет улучшения в структурированности рассуждений и последовательности ответов; карточка приводит результаты независимого теста, но отмечает, что полная оценка производительности и безопасности не проводилась. Поддерживаются английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Лицензия — Apache-2.0.

QWQ-Rombos-ties-TEST2 — экспериментальное объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное сообществом mergekit-community. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и объединена методом SLERP из Qwen/QwQ-32B-Preview и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации диалоговых ответов, математических рассуждений и программирования. Поддерживает контекст до 32 768 токенов; в метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Языковая поддержка отдельно не перечислена. Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Это экспериментальная сборка слияния, поэтому её качество и поведение могут отличаться от исходных моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Spec-T1-Base-7B — плотная языковая модель на 7 млрд параметров от SVECTOR-CORPORATION, обученная с нуля для рассуждений. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в частности для решения математических задач и рассуждений о коде. В карточке указаны интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель предварительно обучали примерно на 5 трлн токенов в течение 5,5 месяцев на данных с акцентом на математику и программирование. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты внутренних оценок; команда уточняет, что измерения проводились в контролируемой среде и не проверялись внешними организациями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели. Заявления о сравнении с моделями большего размера относятся к оценкам авторов; результаты могут зависеть от условий тестирования.

CortexLM/Teutonic-1-Chat-Preview — экспериментальная чат-модель, разработанная CortexLM на базе текстовой линии Qwen3.5-9B. Модель предназначена для диалогов с поддержкой рассуждений, решения проверяемых математических и программных задач, работы с инструментами и обработки длинного контекста. Это предварительный снимок в процессе обучения, поэтому он не рекомендуется для production-сценариев. Модель использует гибридную архитектуру с linear attention и softmax attention, относится к классу примерно 9B параметров и поставляется с весами FP8 block-scaled e4m3 и конфигурацией квантования в стиле Qwen. Поддерживается текстовая модальность и английский язык. Заявлена вместимость контекста до 256 тысяч входных токенов благодаря RoPE с max_position_embeddings 262144. Шаблон чата поддерживает опциональные блоки рассуждений <think>…</think> и разметку вызова инструментов. Сильные стороны текущего checkpoint — извлечение информации из длинного контекста, включая внутренние тесты с одним ключевым фрагментом на 128k и 256k токенах, а также математические задачи и сохранение качества чата. Ограничения связаны с экспериментальным статусом: обучение продолжается, стабильная генерация ответов длиной 64k ещё не завершена, более сложные многоключевые и многошаговые задачи длинного контекста требуют доработки, а мультимодальность запланирована на будущее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели gradients-io-tournaments/tournament-tourn_5c64e784a087074a_20260914-90d361cb-0b97-464a-9fda-36eb34c99261-5HBgDWKx на Hugging Face совпадает с карточкой LiquidAI/LFM2.5-2.6B, поэтому описание составлено по ней. LFM2.5-2.6B — компактная текстовая модель Liquid AI из семейства гибридных LFM2.5, настроенная для локального запуска на устройствах и агентных сценариев. Это дообученная версия LFM2.5-2.6B-Base с 2,6 млрд параметров; архитектура LFM2 использует 30 слоёв, включая блоки свёртки с двойным гейтингом и слои GQA. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает с 17 языками, включая русский. Модель предназначена для вызова инструментов, следования инструкциям, многошаговых агентных задач, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом. В карточке заявлены скорость до 220 токенов в секунду на Apple M5 Max и до 113 токенов в секунду на процессоре AMD Ryzen при использовании менее 2,5 ГБ памяти; фактические показатели зависят от оборудования и конфигурации. Liquid AI не рекомендует её для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Лицензия указана как other; её условия следует уточнить в репозитории модели.

Trinity Mini — открытая по весам разговорная языковая модель от Arcee AI, дообученная на базе arcee-ai/Trinity-Mini-Base. Это MoE-модель семейства AFMoE с 26 млрд параметров и 3 млрд активных параметров; в README указаны 128 экспертов, из которых активны 8 и один общий. Модель предназначена для диалогов и задач рассуждения, включая математику и программирование. Модель обучена на 10 трлн токенов. Длина контекста составляет 128 тыс. токенов. Метаданные указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Указанная в README лицензия — OpenMDW-1.1; метаданные классифицируют лицензию как other.

Tulu 7B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), полученная дообучением LLaMA 7B на смеси наборов инструкций FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant 1, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров, представленная в формате PyTorch и рассчитанная на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы, а также для задач общего рассуждения и генерации кода. В карточке приведены результаты оценки на тестах знаний, математики, рассуждений, вопросов и ответов и программирования. Для работы требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face; Tulu 7B опубликована как разность весов, а вход нужно подавать в предусмотренном моделью формате с инструкцией и разделителями. Модель ориентирована на английский язык. Она лицензирована по лицензии AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; условия обеих лицензий следует учитывать при использовании. Контекст ограничен 2048 токенами, а качество генерации зависит от соблюдения формата входа.

ZYR3.1MoE (ZV1.1MeO) — текстовая генеративная модель с многоагентной архитектурой и маршрутизацией Mixture-of-Experts. В README разработчик явно не указан; модель опубликована под идентификатором zyr-AGENT/ZYR3.1MoE. Это объединённая самостоятельная версия с весами, токенизатором и chat template, без необходимости загружать отдельные адаптеры или компоненты. Размер весов составляет около 18 ГБ в пяти safetensors-фрагментах. Модель предназначена для сложных рабочих запросов: планирования, декомпозиции задач, программирования, математических рассуждений, исследования, проверки фактов, критики, обзора, оптимизации и координации компьютерных операций. Её поведение имитирует работу оркестрационной команды из 11 специализированных агентов, которыми управляют уровни ATP, ACN и MeO. Простые вопросы обрабатываются напрямую, а практические запросы могут запускать цикл планирования, распределения ролей и проверки результата. Ключевая особенность — обученное многоагентное поведение поверх одной объединённой модели; ATP и ACN являются внешними runtime-компонентами, а не отдельными нейронными весами. README не указывает точный размер базовой модели, максимальную длину контекста, поддерживаемые языки или мультимодальные возможности, поэтому подтверждённой является только работа с текстовой генерацией. Сгенерированные моделью отчёты о тестах могут быть симулированными и не заменяют реальные внешние результаты выполнения. Для надёжной работы рекомендуется GPU с объёмом памяти от 24 ГБ; поддержка 4-битной квантизации для гибридной архитектуры не гарантируется. Лицензия обозначена как other, но её конкретные условия в README не приведены.

AAIKR 3.1 mini — компактная мультимодальная модель семейства Gemma 4, дообученная AI-исследовательской командой LOOP на базе google/gemma-4-e2b-it. Карточка указывает размер 2 млрд параметров и усиленную поддержку рассуждений на корейском языке; метаданные отмечают архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, чат и работу с изображениями. Модель предназначена для быстрых ответов на вопросы, рассуждений, генерации кода, поиска общих знаний и краткого пересказа документов, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. К заявленным сценариям относятся системы вопросов и ответов в реальном времени, лёгкий помощник по коду, быстрое резюмирование документов и развёртывание на периферийных устройствах. Карточка предупреждает о возможных небольших смещениях в рассуждениях и сбоях памяти в очень длинных диалогах; для важных решений ответы следует проверять. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.