I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели Tooony133/Qwen-3.8-27B-PinkmanWhite на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-27B — плотная мультимодальная модель семейства Qwen от команды Qwen. Это постобученная причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров и построенная на архитектурной основе Qwen3.5. Репозиторий включает веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers; модель также совместима с vLLM, SGLang и другими средами инференса. Лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговых агентных сценариев. Она принимает текст, изображения и видео и умеет разбирать документы, диаграммы и длительные видеоматериалы. Режим рассуждения включён по умолчанию, его можно отключить для отдельного запроса, а глубину настраивать параметром reasoning_effort. Контекст составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN-блоки; предусмотрено обучение с Multi-Token Prediction. В карточке заявлены улучшения планирования и выполнения задач с учётом обратной связи среды, однако приведённые описания бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Модель ориентирована на применение и распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-VL-8B-Thinking-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная версия мультимодальной vision-language модели Qwen3-VL-8B-Thinking, подготовленная Unsloth на основе модели Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking. Разработчик базовой модели — команда Qwen; Unsloth предоставляет оптимизированное квантование Unsloth Dynamic 2.0. Модель предназначена для понимания и генерации текста с учётом изображений и видео, визуального рассуждения, анализа документов, OCR, STEM- и математических задач, пространственного анализа, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Она может использоваться для генерации HTML/CSS/JS и Draw.io по изображениям или видео, распознавания объектов и событий, анализа длинных документов и видео. Архитектура модели — dense, размер — 8B параметров; используется редакция Thinking с усиленным рассуждением. Заявлена поддержка контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1M, а также видео с временной индексацией. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. OCR поддерживает 32 языка. Квантование в 4 бита снижает требования к памяти, но может влиять на точность по сравнению с полноразмерными весами. Лицензия — Apache-2.0.

XVERSE-13B-256K — многоязычная плотная авторегрессионная языковая модель, разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology. Это длинноконтекстная версия XVERSE-13B-2: модель прошла продолжение предобучения с настройкой ABF и дообучение с учителем на основе NTK. В метаданных указано 13,2 млрд параметров; README заявляет окно контекста до 256 тысяч токенов, тогда как метаданные указывают native context в 32 768 токенов. Модель предназначена для работы с длинными документами и последовательностями: ответов на вопросы по одному или нескольким текстам, суммаризации литературы и отчетов, анализа текстов и дополнения кода. Для расширения контекста применяются RoPE с измененной базовой частотой и динамическая интерполяция NTK; обучение включало длинные последовательности от 32K до 256K. README описывает многоязычные возможности и приводит оценку на LongBench с задачами на английском, китайском и кодом. Модель принимает текст и генерирует текст. Она может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому результаты требуют проверки, а перед развертыванием рекомендуется провести тесты безопасности для конкретного применения. Лицензия Apache-2.0.

Карточка модели jondurbin/airoboros-c34b-3.1.2 на Hugging Face совпадает с карточкой jondurbin/airoboros-l2-70b-3.1.2, поэтому описание составлено по ней. airoboros-l2-70b-3.1.2 — экспериментальная инструктивная языковая модель от jondurbin, созданная на базе Llama 2 и дообученная на наборе airoboros-3.1, преимущественно на синтетических данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 68,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Для диалогов используется шаблон Llama 2 Chat. Модель предназначена для следования инструкциям и решает широкий круг задач: ответы на вопросы по предоставленному контексту, суммаризация, математические решения в формате MathJSON, извлечение данных из логов, анонимизация, программирование и генерация аргументов для вызова функций. Она также обучалась на многошаговых инструкциях и диалогах с учётом системного промпта и истории беседы. Для MathJSON автор рекомендует низкую температуру генерации; исполнение планов или вызовов функций требует внешнего кода. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Карточка называет её экспериментальной и отмечает, что часть данных по снятию ограничений не опубликована.

Blossom-V7-27B — мультимодальная модель общего назначения с открытыми весами, разработанная командой Blossom. Это плотная модель семейства Qwen3.5, дообученная для работы в роли ассистента и предназначенная для локального запуска. Она принимает текст и изображения, поддерживает диалог, адаптивное рассуждение и вызов инструментов; подходит для повседневных вопросов, математики, программирования, веб-разработки и визуализации данных. Контекст достигает 262 144 токенов, при этом в README рекомендовано 131 072 токена для наилучших результатов. Для ускорения генерации поддерживается спекулятивное декодирование MTP в vLLM и llama.cpp. Модель рассчитана на развёртывание на GPU, где помещаются её веса. README указывает, что для многоходового диалога следует сохранять полное сообщение ассистента, включая поля рассуждения и вызовы инструментов. Также требуется использовать встроенный шаблон чата Blossom; подмена его шаблоном Qwen3.5 может нарушить работу. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA DeepSeek-V4-Flash-0731-NVFP4 — это квантизированная версия модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной DeepSeek AI и оптимизированной NVIDIA с помощью Model Optimizer. Модель предназначена для коммерческого и некоммерческого использования и ориентирована на сложное рассуждение, агентные AI-приложения, работу с инструментами, математику, программную инженерию и корпоративных AI-ассистентов. Модель построена на архитектуре Transformer и использует Mixture-of-Experts с 304 млрд параметров, из которых активируются 13 млрд, гибридное внимание Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention, а также Manifold-Constrained Hyper-Connections. Это авторегрессионная языковая модель с текстовым вводом и выводом, поддержкой многоходовых диалогов, системных инструкций, структурированного JSON, function calling и отображения рассуждений. Максимальная длина контекста составляет 1 млн токенов; доступны уровни reasoning effort low, high и max. Модель включает модуль спекулятивного декодирования DSpark. К сильным сторонам относятся поддержка очень длинного контекста, задач рассуждения, программирования, следования инструкциям и агентного взаимодействия с инструментами. Модель предназначена прежде всего для запуска на GPU NVIDIA с архитектурой Blackwell в Linux через SGLang или vLLM; совместимость с другими платформами в README не указана. Данные исходного обучения не раскрыты, поэтому заявленные характеристики требуют дополнительной проверки на прикладных данных. Модель распространяется по лицензии MIT.

Granite-3.3-8B-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации и преобразования текста. Это плотный decoder-only трансформер на 8,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов. Архитектура использует GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги; модель распространяется в формате safetensors и по лицензии Apache 2.0. Модель предназначена для продолжения текста и задач с длинным контекстом: суммаризации, классификации, извлечения информации и ответов на вопросы. Поддержка Fill-in-the-Middle позволяет генерировать код или текст с учётом заданного префикса и суффикса. README указывает поддержку английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Модель не проходила safety alignment, поэтому может выдавать проблемный контент; возможны предвзятость, дезинформация и дословное воспроизведение фрагментов обучающих данных. Для практических задач, требующих специализированного поведения, IBM рекомендует использовать базовую модель как основу для дообучения.

Hermes 3 — большая языковая модель Nous Research для диалогов и задач общего назначения. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка указывает английский язык. Модель предназначена для многошаговых диалогов, следования инструкциям, рассуждений, ролевых сценариев, генерации кода и работы в качестве ассистента. ChatML поддерживает структурированные беседы, а обучение охватывает вызов инструментов и выдачу структурированного JSON. Качество может различаться по задачам; результаты в карточке характеризуются как конкурентные моделям Llama 3.1 Instruct, с разными сильными и слабыми сторонами. Для использования необходимо соблюдать лицензию Llama 3. Показатели в карточке не гарантируют качество в конкретном приложении; вызовы инструментов требуют разбора и выполнения со стороны внешнего кода.

Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1 — языковая модель NVIDIA, дообученная на основе Meta Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотный авторегрессионный Transformer с архитектурой Llama и примерно 7,5 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и рассуждений, включая задачи по математике и программированию. Её можно применять в чат-ботах, агентных системах и RAG-сценариях; заявлен баланс качества и вычислительной эффективности, включая запуск на одной RTX GPU. Основной язык — английский; также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. В README описано многоэтапное дообучение с SFT и обучением с подкреплением, в том числе для математических задач, кода, рассуждений, диалогов и вызова инструментов. Модель заявлена как готовая к коммерческому использованию, однако в метаданных лицензия обозначена как «other», поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии на странице репозитория. Результаты зависят от режима рассуждений и настроек генерации; приведённые в карточке оценки измерялись при длине последовательности 32K токенов, а не на полном контексте.

unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct-FP8 — мультимодальная vision-language модель серии Qwen3-VL, разработанная на базе Qwen3-VL-8B-Instruct и опубликованная Unsloth. Это FP8-квантизированная версия с мелкозернистой квантизацией и размером блока 128; заявлено, что её показатели почти идентичны исходной версии в формате BF16. Модель предназначена для понимания и генерации текста по тексту, изображениям и видео. Она поддерживает визуальное распознавание, OCR, анализ документов, пространственное и STEM-рассуждение, понимание длительных видео, генерацию HTML/CSS/JS и Draw.io по визуальным материалам, а также взаимодействие с графическими интерфейсами и инструментами. Заявлены контекст до 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона, улучшенная работа с временной структурой видео и OCR для 32 языков. К архитектурным особенностям относятся плотная модель на 8 млрд параметров, визуальный энкодер ViT, механизмы Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых визуальных признаков и выравнивание текста с временными метками. Сильными сторонами являются сочетание текстового, визуального и видеоанализа, длинный контекст, пространственное рассуждение и сохранение качества после квантизации. Ограничение состоит в том, что на момент публикации веса нельзя напрямую загружать через Transformers; для развертывания рекомендуются vLLM или SGLang. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SIQ-1-35B — дообученная и дистиллированная модель семейства Qwen, разработанная AlexWortega на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это текстовая MoE-модель для генерации текста с 35 млрд параметров суммарно и примерно 3 млрд активных параметров на каждом токене. Модель ориентирована на английский язык и поддерживает гибридный режим рассуждений: пошаговое мышление с блоком <think> или прямую генерацию ответа. Модель предназначена для универсальных агентных сценариев, включая автономное ML-исследование, написание и отладку кода, использование инструментов, планирование действий и сложное рассуждение. В README заявлены сильные результаты на GPQA-Diamond, IFEval, агентном кодинге и задачах autoresearch; также отмечается сниженный расход токенов по сравнению с рядом более крупных моделей. Режим reasoning effort позволяет регулировать длину рассуждений, а отключение мышления подходит для быстрых ответов и задач с высокой пропускной способностью. Приведённые результаты зависят от квантизации, формата вычислений, настроек генерации и тестового стенда; часть сравнений выполнена на Q4_K_M GGUF, а результаты autoresearch не сопоставимы с официальными рейтингами из-за ограничений оборудования. Контекстное окно и мультимодальные возможности в README не указаны, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Atom-80B — диалоговая языковая модель VANTA Research, дообученная на базе Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct для совместной работы с человеком. Это пятая модель проекта Atom, ориентированного на модели с дружелюбным и ориентированным на сотрудничество стилем общения. Модель использует архитектуру Qwen3 Next с разреженной схемой Mixture of Experts (MoE); в метаданных указано 2,3 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Работает с текстом и предназначена для генерации ответов в формате диалога. Модель подходит для совместного мозгового штурма, синтеза исследовательских материалов, объяснения технических тем, обсуждения кода и творческого решения задач. Разработчик заявляет о сильных сторонах в многошаговых рассуждениях, совместном выполнении задач и устойчивом стиле общения. README не приводит результаты независимых оценок качества, поэтому фактические утверждения следует проверять; модель не предназначена для принятия решений с высокими ставками без контроля человека и не должна заменять медицинскую, юридическую или финансовую консультацию. Лицензия — Apache-2.0.

Blossom-V7.1-35B-A3B — открытая мультимодальная модель общего назначения от разработчиков семейства Blossom, дообученная на базе Qwen3.6-35B-A3B. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, ответов на вопросы, математики, рассуждений, программирования, веб-разработки, визуализации данных и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель построена на архитектуре Qwen3.5 MoE; в названии варианта указано 35B-A3B. Поддерживает режимы рассуждения medium и max, вызов инструментов с промежуточным рассуждением и контекст до 262 144 токенов, при этом для лучших результатов рекомендуется до 131 072 токенов. Доступны веса Safetensors; README также описывает запуск через Transformers, vLLM и llama.cpp для соответствующих вариантов. Для многоходового диалога нужно сохранять полные сообщения ассистента, включая поля рассуждений и вызовы инструментов. Модель рассчитана на локальное развёртывание и гибридный CPU/GPU-инференс. Для корректной работы требуется встроенный шаблон чата Blossom; замена его на шаблон Qwen может нарушить работу. Лицензия — Apache-2.0. В README указано, что обучающие данные планируют выпустить позднее.

Granite-4.2-30B — языковая модель IBM и команды Granite, дообученная на базе IBM Granite 4.1 30B Base. Это плотный decoder-only трансформер с архитектурой GraniteForCausalLM и 28,9 млрд параметров. Модель предназначена для рассуждений, диалога, программирования и работы с инструментами; режимы рассуждений позволяют выбирать между подробной проработкой, обычным ответом и низкой затратностью. В метаданных указан контекст 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявлены поддержка вызова инструментов и языков английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского. README также указывает обучение на математических, программных, научных, диалоговых и агентных задачах. Выпущена под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое и академическое использование. Сильные стороны модели — встроенные режимы рассуждения, решение многошаговых задач и вызов инструментов. Качество на языках помимо английского может быть ниже; ответы могут содержать ошибки, смещения или небезопасный контент. README указывает окно контекста 512K, тогда как метаданные каталога — 131 072 токена; здесь приведено значение из метаданных.

GritLM-7B — языковая модель ContextualAI, дообученная на основе Mistral-7B-v0.1 с помощью метода GRIT. Она объединяет генерацию текста и получение текстовых представлений: подходит для диалогов и задач, где нужны эмбеддинги или оценки релевантности. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для использования как в генеративных сценариях, так и в задачах представления текста, включая поиск и ранжирование. В репозитории доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Hermes 3 — большая языковая модель общего назначения от Nous Research, дообученная на основе Meta Llama 3.1 70B. Эта версия содержит FP8-квантизированные веса NeuralMagic в формате safetensors и предназначена для запуска через vLLM. Модель использует архитектуру Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель рассчитана на диалог с инструкциями, многошаговые рассуждения, ролевые сценарии, генерацию кода и работу в качестве агента. Она поддерживает формат диалога ChatML, вызов функций и формирование структурированных ответов, включая JSON. В карточке указана поддержка английского языка. Модель предлагает длинный контекст и интерфейс для вызова инструментов, но качество может различаться в зависимости от задачи; README отмечает, что у неё есть разные сильные и слабые стороны относительно Llama 3.1 Instruct. Лицензия — Llama 3. Указанная версия квантизирована в FP8 и ориентирована на vLLM.

AMAImedia/Hy4-preview-BF16-GGUF — размещённая AMAImedia сборка модели Hy4 preview, разработанной Tencent Hy Team. Это диалоговая модель семейства hy_v4 с архитектурой Mixture-of-Experts; исходная модель содержит 770 млрд параметров, из которых активируются 49 млрд на токен. В архитектуре используются 78 слоёв, разреженное внимание Gated DeepSeek Sparse Attention и слой MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Карточка указывает контекст длиной до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога, включая разработку и отладку программ, анализ документов и данных, подготовку офисных материалов, создание игровых прототипов и научные задачи. Hy4 preview также поддерживает сценарии с изображениями согласно тегу image-text-to-text. В метаданных заявлены языки, включая английский, русский, китайский, вьетнамский и японский; карточка перечисляет дополнительные языки. Репозиторий обозначен как GGUF BF16, однако метаданные также содержат форматы GGUF Q4_K_M и safetensors. Это ранняя версия: README отмечает склонность тратить лишнее время на сложные рассуждения и чрезмерно перепроверять результаты. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Связь с tencent/Hy4-preview и AngelSlim/Hy4-preview-GGUF указана в метаданных как merge.

InternLM2.5-7B-Chat-1M — диалоговая языковая модель команды InternLM, вариант InternLM2.5-7B-Chat для работы с контекстом до 262 144 токенов по метаданным. Это плотная авторегрессионная модель семейства InternLM2 с 7,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в ответ на запросы и ведения диалога. Модель рассчитана на анализ длинных документов, поиск сведений в большом контексте, математические рассуждения и сценарии с использованием инструментов. В README заявлена оценка на текстах длиной до миллиона токенов и приводится рекомендация использовать LMDeploy для инференса с таким контекстом; Transformers не поддерживает этот режим напрямую. Поэтому заявленную длину в миллион токенов следует считать характеристикой описанного в README режима, тогда как метаданные указывают native context в 262 144 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. README сообщает, что код распространяется по Apache-2.0, а для весов открыто академическое исследование и предусмотрена бесплатная коммерческая лицензия по запросу. Модель ориентирована на практическое применение, но её заявления о качестве приведены разработчиком по результатам собственных оценок.

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-oQ4e — это MLX-конверсия и 4-битная смешанно-точная квантизированная версия модели IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B, разработанной командой IFM. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, ответов на научные вопросы, программирования, извлечения информации, структурированного вывода и агентских сценариев с вызовом инструментов и использованием терминала. Архитектура модели основана на разреженной Mixture-of-Experts и механизме внимания Mixture-of-Values (MoVA). Всего модель содержит 36 млрд параметров, из которых при обработке активны около 4 млрд. Заявлена поддержка контекста до 512 тысяч токенов. Это reasoning-модель; для наилучших результатов рекомендуется использовать высокий уровень усилий рассуждения. Данные о поддерживаемых языках и мультимодальных возможностях в README не указаны, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Сильными сторонами являются качество рассуждений, структурированный вывод, надёжность вызова инструментов и применение в локальных агентских конвейерах. По приведённым сравнениям модель превосходит Qwen 3.6 35B A3B в большинстве тестов, но уступает ему по скорости генерации: производительность ограничена большим общим размером модели, несмотря на небольшое число активных параметров. Для запуска требуется MLX-совместимая среда; при использовании oMLX необходима версия 0.6.4 или новее с патчем поддержки K2-Horizon. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, как и исходная модель.

FreedomAISVR/Qwable-v1-MXFP4-MOE-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели Qwable-v1, подготовленная FreedomAISVR. В основе — Qwen3.6-35B-A3B, дистиллированная с рассуждениями Opus 4.7 и дообученная на агентном использовании инструментов Fable-5. Это MoE-архитектура семейства Qwen3.5 с 256 экспертами, из которых активны 8 на токен; активная часть содержит около 3 млрд параметров. Контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации текста, написания кода и агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текст и изображения: для зрения предусмотрены энкодер SigLIP ViT и отдельный проектор. В GGUF-файле веса экспертов квантованы в MXFP4, большинство остальных весов — в Q8_0, роутер — в F32; компоненты зрения сохранены в F16. Для структурированного использования инструментов требуется агентный системный промпт. Распространяется по лицензии AGPL-3.0.

Qwen2.5-14B — базовая языковая модель серии Qwen2.5, разработанной командой Qwen. Это предварительно обученная плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в проекциях QKV; в ней 14 млрд параметров, 48 слоёв, 40 голов Q и 8 голов KV. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для дообучения и дальнейшей адаптации под генерацию текста, включая диалоги, следование инструкциям, программирование, математику и структурированные данные. Серия поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий и японский. В карточке этой базовой версии отмечены английский язык и интерфейс для вызова инструментов. Сильные стороны серии — работа с длинным контекстом, улучшенное следование инструкциям, генерация длинных текстов и структурированных результатов, в том числе JSON. Это базовая версия, поэтому авторы не рекомендуют использовать её для диалогов без дополнительного постобучения. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели SwinliQ-AI-2/Qwen3.8-Flash-Next на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-Flash-Next — открытая по весам мультимодальная модель семейства Qwen, представленная как первый релиз архитектуры Qwen4-экспериментального семейства. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, работы с изображениями и агентных сценариев, включая задачи программирования и длительные рабочие процессы. В карточке описаны возможности вызова инструментов и режим рассуждения, включённый по умолчанию. Модель имеет разреженную MoE-архитектуру: 125 млрд параметров, из которых активируются 6 млрд, дополнительно 51 млрд параметров приходится на n-граммные эмбеддинги и 4 млрд — на MTP. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, а также использует Gated Residual. Контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 000 000 токенов. В карточке приведены оценки на агентных, программных и визуально-языковых бенчмарках, однако таблицы результатов и таблица языков опущены. Разработчик позиционирует модель для API-интеграции и рекомендует этот способ использования. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах разработчика. В предоставленных данных нет списка поддерживаемых языков и конкретных ограничений по качеству или применению.

Qwen3-VL-8B-Instruct-FP8 — мультимодальная instruction-модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия Qwen3-VL-8B-Instruct с мелкозернистой квантизацией и размером блока 128; согласно README, её показатели почти идентичны исходной версии BF16. Модель предназначена для обработки текста, изображений и видео, генерации ответов по визуальному и текстовому контексту, OCR, анализа документов, пространственного рассуждения, понимания длительных видеоматериалов, визуального программирования и взаимодействия с графическими интерфейсами через инструменты. Заявлены возможности работы с контекстом до 256K токенов с расширением до 1M, временная привязка событий в видео, улучшенное распознавание текста на 32 языках и поддержка задач STEM и математики. Ключевые архитектурные особенности включают Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых признаков ViT и механизм выравнивания текста с временными метками. Ограничение текущей версии заключается в том, что Transformers пока не поддерживает прямую загрузку этих весов; для развёртывания рекомендуются vLLM или SGLang. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Cogito v1 preview 14B — инструктивно дообученная генеративная языковая модель компании DeepCogito на архитектуре Qwen2.5-14B. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает прямые ответы и режим с дополнительным рассуждением, который можно включить через системную инструкцию или шаблон чата. Модель рассчитана на программирование, STEM-задачи, следование инструкциям, диалог и вызов инструментов. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По README, её обучали более чем на 30 языках и оптимизировали для многоязычных задач, кода и вызова инструментов. В карточке заявлено обучение методом Iterated Distillation and Amplification и преимущество над сопоставимыми по размеру моделями на типовых бенчмарках; подробности оценок приведены в публикации разработчика. Модель доступна по лицензии Apache 2.0, разрешающей коммерческое использование. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться; README не приводит конкретных ограничений или результатов бенчмарков для этого чекпойнта.

Inkling-Small — мультимодальная модель общего назначения от Thinking Machines, построенная на авторегрессионном трансформере с 42 слоями и разреженным MoE-блоком: из 256 экспертов для каждого токена выбираются 6, а 2 общих эксперта активны всегда. Всего модель содержит 276 млрд параметров, из которых активно 12 млрд. Она принимает текст, изображения и аудио, обрабатывая их в общем пространстве представлений, и генерирует текст. Поддерживаются форматы BF16 и NVFP4; для работы предусмотрена библиотека Transformers. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, мультимодальных запросов, программирования, чат-ботов, агентных систем с использованием инструментов и приложений с поиском по документам. Основной язык — английский; заявлены общие многоязычные возможности, но языки отдельно не перечислены. Для изображений рекомендован размер сторон 40–4096 пикселей, для аудио — WAV с частотой 16 кГц и длительностью менее двух минут. Модель может выдавать фактически неверные ответы, неточно следовать инструкциям и хуже работать в длинных диалогах; качество также может различаться по языкам и предметным областям. Для важных решений необходимы проверка человеком и дополнительные меры безопасности. Весы доступны по лицензии Apache-2.0.

MLX-версия модели K2-Horizon-7B-oQ6e — квантованная конверсия IFM/K2-Horizon-7B, разработанной командой IFM. Модель относится к семейству K2 Horizon и предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, работы с инструментами и многошаговыми диалогами. Конверсия выполнена в формате MLX с использованием смешанной 6-битной квантизации oQ6e, оптимизированной для Apple Silicon. Модель имеет плотную архитектуру и около 7 миллиардов параметров, поддерживает контекст до 512 тысяч токенов и работает с текстом. Она ориентирована на задачи, требующие развитого рассуждения, включая разработку ПО, работу в терминале, банковские сценарии, поиск и анализ информации, а также математические задачи. Для получения наилучших результатов рекомендуется использовать высокий уровень усилий рассуждения reasoning_effort="high". Модель поддерживает специальные блоки рассуждений, вызовы инструментов и многоходовые беседы через пользовательский шаблон чата IFM. В README приведены результаты тестирования исходной K2-Horizon-7B: 70,6% в SWE-bench Verified, 39,06% в Terminal-Bench 2.1, 25,8% в tau3-Banking, 59,0% в BrowseComp и 73,3% в HMMT February 2026. Ограничения связаны с необходимостью использовать MLX-совместимую среду и oMLX версии 0.6.4 или новее с патчем поддержки типа модели k2_horizon; без него модель не загрузится. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, как и исходная модель.

NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-8B-UltraLong-4M-Instruct — языковая модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, дообученная для диалогов и работы с очень длинным контекстом. Она использует продолженное предобучение и донастройку на инструкциях; базовая модель — meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель предназначена для генерации ответов и анализа длинных текстовых последовательностей, включая большие документы и составные запросы. Заявленное окно контекста — до 4 млн токенов. Обучение на инструкциях охватывало общие задачи, математику и программирование. Карточка описывает английский язык; метаданные указывают тег en. Модель работает с текстом и доступна в формате safetensors для Transformers; также указаны чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. По данным карточки, модель сохраняет конкурентные результаты на стандартных тестах и улучшает обработку сверхдлинного контекста. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование. Результаты и качество на конкретных сценариях могут отличаться; объём контекста сам по себе не гарантирует точное извлечение всей информации из длинного ввода.

Карточка модели minjaechoi/nemotron3-nano-30b-a3b-2p03bit-r22 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 — языковая модель общего назначения, обученная с нуля NVIDIA Corporation для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, агентных систем, RAG-приложений и других решений на базе ИИ; также подходит для задач программирования и многоязычного общения. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE и 6 слоёв внимания. Всего в ней 30 млрд параметров, из которых активны 3,5 млрд на токен; веса представлены в BF16. Метаданные указывают 1,9 млрд параметров. Контекст в конфигурации Hugging Face составляет 262 144 токена; README сообщает о поддержке до 1 млн токенов при соответствующих настройках и повышенных требованиях к видеопамяти. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Режим рассуждений настраивается через шаблон чата; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель заявлена как пригодная для коммерческого использования. В метаданных лицензия обозначена как other, поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии в карточке модели. Русский язык среди поддерживаемых не указан; возможности рассуждения могут снижаться при отключении промежуточного этапа рассуждений, а использование длинного контекста требует больше видеопамяти.

Это конвертированная для MLX и Apple Silicon версия NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B-NVFP4. Её подготовил автор репозитория Sawfwair на основе официального чекпойнта NVIDIA; это детерминированная конверсия, а не оригинальная раскладка TensorRT-LLM или vLLM. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, следования инструкциям и генерации кода, а также для чат-ботов, RAG-систем и агентных приложений. Архитектура — гибридная MoE с чередованием слоёв Mamba-2 и MoE, отдельными слоями Attention и компонентами Multi-Token Prediction. В официальной карточке указано 30 млрд параметров, из которых активно около 3 млрд; репозиторные метаданные для этого артефакта указывают 1,9 млрд параметров. Контекст модели достигает 1 048 576 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского и японского языков, а также задач программирования. Вариант MLX рассчитан на запуск на Apple Silicon. README характеризует исходную модель как пригодную для коммерческого использования, но метаданные этой конверсии указывают лицензию «other»; перед коммерческим внедрением следует проверить условия исходной модели и артефакта. Показатели тестов в README измерены NVIDIA для официального NVFP4-чекпойнта и не являются отдельной оценкой этой конверсии.

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct-FP8 — мультимодальная vision-language модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct с мелкозернистой квантизацией и размером блока 128; заявлено, что её показатели почти идентичны исходной версии BF16. Модель предназначена для понимания и генерации текста по текстовым, визуальным и видеоданным. Модель подходит для анализа изображений и видео, OCR, распознавания объектов, пространственного рассуждения, STEM- и математических задач, визуального программирования, генерации Draw.io/HTML/CSS/JS по визуальным материалам, а также для взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Она поддерживает контекст длиной 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона, обработку длительных видео с временной индексацией и OCR на 32 языках. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. К сильным сторонам относятся развитое визуальное восприятие, мультимодальное рассуждение, анализ пространственных отношений, работа с длинными документами и видео, а также устойчивый OCR для изображений с низким качеством, наклоном и редкими символами. README не содержит детальных числовых результатов тестов, полного перечня поддерживаемых языков или требований к аппаратному обеспечению. На момент описания Transformers не поддерживает прямую загрузку этих весов; для развёртывания рекомендуются vLLM или SGLang. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.