I.5Создание и редактирование текста

Amiran13/wav2vec2-large-xlsr-georgian_v1 — модель распознавания речи на базе wav2vec 2.0, дообученная разработчиком Amiran13 на основе facebook/wav2vec2-large-xlsr-53. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; архитектура — Wav2Vec2ForCTC, размер — 402,7 млн параметров. README сообщает о результате WER 0,2605 на оценочном наборе, но не раскрывает его состав и язык обучения явно; грузинский язык следует из названия модели. Модель предназначена для автоматической транскрипции речи. Распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает требования к аудио, условия применения и прочие ограничения.

arun100/whisper-base-bn-6 — модель автоматического распознавания речи на основе Whisper Base, дообученная разработчиком на бенгальской части набора Mozilla Common Voice 16.0. Она преобразует входящую речь в текст и предназначена для транскрибирования бенгальской речи. Модель содержит 51,7 млн параметров и опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. На оценочной выборке указаны Loss 0,2078 и WER 28,8185. Эти результаты относятся к конкретной выборке и сами по себе не гарантируют такое же качество на других записях; подробности об условиях записи и ограничениях в карточке не приведены.

Whisper Base Hindi — дообученная на датасете Mozilla Common Voice 16.0 для хинди модель распознавания речи. Она основана на архитектуре Whisper и содержит 51,7 млн параметров. Модель принимает аудио и преобразует речь на хинди в текст; для оценки на тестовой выборке указана ошибка слов (WER) 28,649 и loss 0,4679. Модель предназначена для транскрибирования записей и голосовых сообщений на хинди. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Whisper Small Bengali — модель распознавания речи, дообученная автором anuragshas на базе openai/whisper-small на бенгальской части набора Mozilla Common Voice 11.0. Она принимает аудио и преобразует речь на бенгальском языке в текст; архитектура — WhisperForConditionalGeneration, размер — 153,1 млн параметров. На указанном в карточке оценочном наборе модель показала WER 18,22 и loss 0,1638. Репозиторий содержит веса PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bobix/whisper-small-polish — модель распознавания речи, созданная дообучением OpenAI Whisper Small на польском языке. Она преобразует польскую речь в текст и предназначена для офлайн-транскрибирования, в том числе на пользовательских устройствах с потребительским GPU или CPU. Модель основана на архитектуре Whisper, содержит 153,1 млн параметров и распространяется в формате Safetensors; в карточке также описана конверсия файлов .bin для использования в мобильной клавиатуре. Модель выпущена под лицензией MIT. Карточка не приводит количественных оценок качества, ограничений по длительности аудио или результатов тестирования; качество распознавания может зависеть от записи и польского произношения.

Whisper Small Turkmen Language — модель распознавания речи на туркменском языке, созданная Abdyrahman Gudratullayew путём дообучения openai/whisper-small на наборе Common Voice 19. Это мультиязычная архитектура Whisper с 153,1 млн параметров; модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию. На оценочном наборе указаны Loss 0,8752, WER Ortho 54,5959 и WER 46,1854. Эти показатели отражают заметную долю ошибок распознавания, поэтому транскрипции могут требовать проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Granite-4.2-8B — языковая модель команды Granite компании IBM для диалогов, рассуждений и работы с инструментами. Это плотный декодерный трансформер GraniteForCausalLM с 8,4 млрд параметров, доступный в формате safetensors и рассчитанный на библиотеку Transformers. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-4.1-8b-base; лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое и академическое использование. Модель предназначена для ответов на вопросы, многошаговых рассуждений, математических и программных задач, а также сценариев, где нужно выбирать и вызывать инструменты. Поддерживаются режимы полного, облегчённого и отключённого рассуждения. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Архитектура включает Grouped Query Attention, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Модель обучалась преимущественно на английских инструкциях, также включает многоязычные данные для немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Качество на других языках может уступать английскому; ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными. Текст рассуждений может содержать промежуточные мысли и не отражать итоговый ответ.

Nemotron-Cascade-8B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA для диалогов и задач, требующих пошагового рассуждения. Она построена на архитектуре Qwen3 и дообучена на базе Qwen3-8B-Base: после многоэтапного SFT применялось последовательное обучение с подкреплением в разных областях. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; карточка указывает английский язык. Модель предназначена для рассуждений на общие знания, математики, программирования и разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. Она работает в режиме thinking и использует шаблон чата в стиле Qwen3. Для локального запуска NVIDIA рекомендует температуру 0,6 и top-p 0,95; для поддержки более длинного контекста предлагается масштабирование RoPE методом YaRN. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить в файлах репозитория.

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

NVIDIA Kimi-K2.7-Code NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Kimi-K2.7-Code, разработанной Moonshot AI. NVIDIA подготовила и оптимизировала эту сборку с помощью Model Optimizer для запуска на NVIDIA GPU; сама NVIDIA не является разработчиком исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и кода, научного программирования, агентного использования инструментов, работы с терминалом и решения задач программной инженерии. В зависимости от конфигурации сервинга она может возвращать естественно-языковые ответы, код, структурированный JSON, запросы вызова инструментов, инструкции для координации агентов и другие артефакты. Модель использует архитектуру Transformers с сетевой архитектурой DeepSeek V3 и механизмом Mixture-of-Experts: всего заявлен 1 трлн параметров, из которых 32 млрд активируются при обработке запроса. Поддерживаются текст, изображения и видео на входе, а также контекст длиной до 256 тысяч токенов; выход представлен текстом. Веса и активации линейных операторов внутри MoE-блоков преобразованы из INT4 через BF16 в формат NVFP4. Предусмотрен запуск через vLLM на NVIDIA Blackwell под Linux; тестирование выполнялось на NVIDIA B200. Сильные стороны модели — большой контекст, поддержка мультимодальных входных данных, задачи кодирования и агентного взаимодействия, а также готовая к инференсу NVFP4-квантизация для совместимого оборудования. При этом сведения об обучающих и тестовых данных, их размере и составе в основном не раскрыты, а NVIDIA не проводила обучение или тестирование для данного релиза Model Optimizer. Практическая производительность и безопасность требуют дополнительной проверки на данных конкретного сценария. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; также указана Modified MIT License для исходной модели Kimi-K2.7-Code.

Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и работы в агентных системах. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и ИИ-приложений, включая автоматизацию IT-заявок, сложное следование инструкциям и анализ длинных контекстов. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE на основе Mamba-2, смеси экспертов и слоёв внимания, а также Multi-Token Prediction для ускорения генерации. Всего в ней 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд; заявленная длина контекста — до 1 млн токенов. Веса представлены в NVFP4, при этом репозиторий содержит файлы Safetensors и рассчитан на работу с Transformers. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки; в карточке также заявлены сценарии с кодом. NVIDIA указывает, что модель готова к коммерческому использованию; метаданные обозначают лицензию как other, поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория. К возможным ограничениям относятся потребность в мощном оборудовании для обслуживания модели и зависимость качества ответов от задачи и контекста.

Qwen3-32B-Nex-N1 — плотная языковая модель серии Nex-N1 от разработчиков платформы Nex, дообученная для автономной работы агентов. Она предназначена для генерации текста в сценариях программирования, вызова инструментов, веб-поиска и многошаговых задач, а также для создания мини-приложений и веб-страниц. В README приведены результаты оценки этой версии на агентных и программных бенчмарках; модель также поддерживает чат и вызов функций. Модель построена на архитектуре Qwen3 и содержит 29,7 млрд параметров. Контекст — до 131 072 токенов; репозиторий предоставляет веса в формате Safetensors. Она принимает и генерирует текст. README рекомендует запуск через SGLang и для вызова функций указывает парсер инструментов qwen3_coder. Лицензия — Apache-2.0.

Umranz/Qwen3.8-27B-heretic — версия Qwen3.8-27B с ослабленным отказом от ответов, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная мультимодальная модель типа причинной языковой модели с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров и совместимая с Transformers, vLLM и SGLang. Модель предназначена для диалогов и многошаговых задач с текстом, изображениями и видео: анализа документов и диаграмм, программирования, исследований и агентных сценариев. Поддерживает контекст длиной 262 144 токена с возможностью расширения до 1 млн токенов. Модель унаследовала архитектуру Qwen3.5; README приводит параметры абляции и сравнение с исходной моделью, но не описывает отдельные языки. По сравнению с исходной Qwen3.8-27B модель сильнее отклоняется от её поведения: в README указаны оценка Keywords 59/100 против 94/100 и KL divergence 0,0101. Это может быть важно при выборе версии с меньшим числом отказов, но само по себе не гарантирует качество или безопасность ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8 — мультимодальная vision-language модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия модели Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking с мелкозернистым квантованием и размером блока 128; согласно README, её показатели почти идентичны оригинальной версии BF16. Модель предназначена для понимания и генерации текста с учётом изображений и видео, визуального восприятия и рассуждений, анализа документов, OCR, пространственного анализа, STEM- и математических задач, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Она может использоваться для распознавания содержимого изображений, понимания длительных видеоматериалов, генерации HTML/CSS/JS и Draw.io по визуальным примерам, а также для задач визуального агента. Ключевые характеристики включают архитектуру Qwen3-VL с Thinking-режимом, мультимодальную обработку текста, изображений и видео, нативный контекст до 256K токенов с возможностью расширения до 1M, улучшенное временное и пространственное рассуждение, механизмы Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. OCR поддерживает 32 языка, однако полный перечень языков в README не приведён. Сильными сторонами являются визуальное рассуждение, понимание пространственных и временных связей, обработка длинного контекста и близкая к BF16 производительность при FP8-представлении. Ограничение — прямую загрузку весов через Transformers README не поддерживает; рекомендуется развёртывание с помощью vLLM или SGLang. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniMax-M3 — мультимодальная модель семейства MiniMax M3, разработанная MiniMax. Она предназначена для диалогов с текстом и изображениями, анализа видео, программирования и выполнения длительных агентных задач. Модель имеет около 428 млрд параметров, из которых активируется около 23 млрд; заявлена поддержка контекста до 1 млн токенов. Архитектура использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA), призванное снизить вычислительные затраты и расход памяти при обработке длинного контекста. Модель обучалась одновременно на разных модальностях и рассчитана на семантическую работу с текстом, изображениями и видео. В карточке заявлены высокие результаты на длительных агентных сценариях, включая программирование и совместную работу; количественные показатели бенчмарков не приведены. Для использования указаны MiniMax Agent и MiniMax API, а также локальное развёртывание через Transformers и веса safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому перед применением следует проверить её условия в репозитории модели.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 — дообученная версия Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503, опубликованная Unsloth на базе модели Mistral AI. Это плотная мультимодальная модель семейства Mistral3 с 24 млрд параметров, принимающая текст и изображения и выдающая текст. Она предназначена для диалогов по инструкциям, анализа изображений и вызова инструментов; по сравнению с версией 3.1 улучшены следование точным инструкциям и шаблон вызова функций, а повторяющиеся генерации встречаются реже. В README приведены результаты тестов на рассуждение, STEM, программирование и визуальные задачи. Модель поддерживает множество языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, китайский, японский, арабский и хинди. Для запуска рекомендуются vLLM или Transformers; README указывает, что для работы на GPU в форматах bf16 или fp16 требуется около 55 ГБ видеопамяти. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной vision-language модели Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking, разработанной командой Qwen. Репозиторий содержит веса языковой модели и отдельного vision encoder в форматах FP16, Q8_0 и Q4_K_M для языковой части и FP16 и Q8_0 для vision encoder. Модель предназначена для совместного понимания изображений, видео и текста, визуального и математического рассуждения, OCR, анализа пространственных отношений, обработки длинных документов и видео, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Заявлены возможности генерации кода и разметки по изображениям и видео, включая Draw.io, HTML, CSS и JavaScript. Поддерживаются нативный контекст до 256K токенов с возможностью расширения до 1M и OCR на 32 языках, однако конкретный полный список языков в README не приведён. Архитектурные улучшения включают Interleaved-MRoPE для моделирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых признаков ViT и выравнивание текста с временными метками для анализа событий в видео. GGUF-файлы совместимы с llama.cpp, Ollama и другими GGUF-инструментами, работают на CPU, NVIDIA GPU, Apple Silicon и Intel GPU; точность компонентов можно выбирать отдельно в зависимости от ресурсов. Ограничения — значительные требования к памяти и производительности, зависящие от выбранной точности, а также отсутствие в README детальных числовых результатов тестов и полного перечня поддерживаемых языков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-9B — плотная языковая модель на 9 млрд параметров от Empero, полученная дистилляцией рассуждений модели-учителя Qwen3.8 2.4T A95B в архитектуру Qwen3.5-9B. Это полное дообучение всех параметров базовой модели на SFT-примерах: примерно 70 тысяч отобранных трасс учителя по математике, программированию, общим рассуждениям, следованию инструкциям и работе с инструментами. Модель использует архитектуру Qwen3.5 и формат весов Safetensors; нативный контекст составляет 262 144 токена. Она предназначена для генерации ответов с пошаговыми рассуждениями, решения математических задач, написания кода и вызова инструментов. В карточке приведены результаты тестирования на GSM8K и MMLU; на MMLU модель заметно превзошла базовую Qwen3.5-9B, тогда как на GSM8K показала немного более низкий результат. Интерфейс вызова функций поддерживается без дополнительной обёртки. Лицензия — Apache-2.0. Тонкая настройка проводилась только для текста; визуальные возможности унаследованы от мультимодальной базы, но в карточке не оценивались.

cyankiwi/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-AWQ-4bit — это квантизированная 4-битная версия мультимодальной instruction-модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для обработки текста и изображений, а также для понимания видео, генерации ответов по визуальному содержимому, анализа документов, OCR, STEM- и математических задач, пространственного рассуждения и взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и относится к семейству с заявленным масштабом 30B параметров и 3B активных параметров. В архитектуре применяются Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых визуальных признаков и выравнивание текста с временными метками для анализа видео. Заявлена длина контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1M. OCR поддерживает 32 языка, однако полный список языков в README не приведён. Сильные стороны модели — объединённое текстово-визуальное понимание, распознавание объектов и документов, анализ пространственных отношений и длительных видео, генерация HTML/CSS/JS и Draw.io по изображениям или видео, а также выполнение задач визуального агента. Ограничения и требования к ресурсам для данной AWQ-квантизации, равно как и подробные результаты тестирования, в README не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AceInstruct-72B — разработанная NVIDIA большая языковая модель для программирования, математики и общих задач. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 71,5 млрд параметров, дообученная методом supervised fine-tuning на базовой модели Qwen2.5-Base с использованием общих инструкционных наборов данных. Модель поддерживает диалог и генерацию кода; заявленная длина контекста — 131 072 токена. AceInstruct рассчитана на широкий круг задач по инструкциям, включая написание и объяснение кода, решение математических задач и ответы на вопросы общего характера. В оценках из карточки её результаты сопоставимы с Qwen2.5-Instruct; это результаты бенчмарков, а не гарантия качества для каждого сценария. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Qwen3-VL-4B-Instruct-FP8 — FP8-квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3-VL-4B-Instruct из семейства Qwen. Репозиторий содержит веса с мелкозернистой FP8-квантизацией и размером блока 128; по данным карточки, показатели почти идентичны исходной версии BF16. Разработчик в README явно не назван, но модель относится к серии Qwen. Модель предназначена для понимания и генерации текста по изображениям и видео, визуального анализа, OCR, пространственного рассуждения, обработки документов, STEM-задач, визуального программирования и взаимодействия с графическими интерфейсами через инструменты. Она поддерживает анализ изображений и видео, включая временную привязку событий, а также сценарии visual agent для PC и мобильных GUI. Заявлена поддержка контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1M и OCR на 32 языках; конкретный перечень языков в README не приведён. К ключевым архитектурным особенностям относятся Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых признаков ViT и выравнивание текста с временными метками. Сильными сторонами являются мультимодальное рассуждение, распознавание текста в сложных условиях, понимание пространственных отношений и длинных видео. Ограничение состоит в том, что на момент публикации Transformers не поддерживает прямую загрузку этих весов; для развёртывания рекомендуются vLLM или SGLang. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Sombrero-QwQ-32B-Elite11 — дообученная 32-миллиардная языковая модель prithivMLmods на базе Qwen/QwQ-32B, построенная на архитектуре Qwen2 и распространяемая в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, с акцентом на программирование, математические задачи, логические рассуждения и подробные объяснения. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов; README заявляет поддержку входа до 256 000 токенов и генерацию до 12 000 токенов за ответ. Модель подходит для генерации и отладки кода, пошагового решения задач, подготовки технической документации, длинных ответов и многоязычных диалогов. README заявляет поддержку более 35 языков, включая русский, однако метаданные карточки подтверждают только английский. Также заявлен режим оптимизации памяти, но подробности реализации не приведены. Для работы с длинным контекстом требуются значительные ресурсы GPU или TPU; ответы могут содержать ошибки и предвзятость, качество зависит от формулировки запроса, а доступа к актуальным данным модель не имеет. Лицензия — Apache-2.0.

Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ — квантизированная версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, разработанная на базе модели DeepSeek-R1 командой DeepSeek AI. Модель предназначена для задач рассуждения, включая решение математических задач, программирование и другие сложные текстовые задачи. По данным README, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B превосходит OpenAI o1-mini на ряде бенчмарков и демонстрирует сильные возможности для плотной модели. Модель использует архитектуру базовой Qwen-модели размером 32B параметров и работает с текстом; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Данная версия сжата в 4-битный формат AWQ с использованием AutoAWQ 3.2.7.post3, группировкой q_group_size 128, zero-point quantization и режимом GEMM. Квантизация снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, но потенциально сопровождается потерей точности по сравнению с полной версией. В README указана лицензия Apache-2.0 для репозитория этой версии, тогда как для исходной DeepSeek-R1 приведены отдельные ссылки на Model Agreement и лицензию кода MIT; условия использования следует проверять применительно к конкретным компонентам модели.

Locutusque разработала Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO — языковую модель на базе Mistral-7B-v0.1, дообученную методом Direct Preference Optimization на предпочтениях для диалогов и решения задач. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста на английском языке: она может отвечать на вопросы, вести диалоги, помогать с кодом, математическими и логическими задачами, а также работать с медицинскими текстами. Среди возможных сценариев — техническая поддержка, обучающие приложения и помощь в разработке программного обеспечения. Карточка приводит результаты оценки на наборе MMLU и предупреждает о возможных несогласованностях и смещениях в данных. Модель склонна отвечать на большинство запросов, поэтому её результаты, особенно в медицинских сценариях, следует проверять. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-27B — мультимодальная модель семейства Qwen, опубликованная Unsloth в формате Hugging Face Transformers. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-27B для диалогов и задач, где нужно совместно анализировать текст и изображения. Модель имеет 27 млрд параметров, причинную языковую архитектуру с визуальным энкодером и сочетает Gated Delta Networks с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts. Контекст составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям, визуального анализа, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. В README заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Для запуска доступны веса в формате safetensors, совместимые с Transformers и рядом движков инференса; лицензия — Apache-2.0. Большой размер требует значительных вычислительных ресурсов; при длинном контексте возможен дефицит видеопамяти. Режим рассуждений включён по умолчанию, а скорость и пропускная способность зависят от движка и его версии.

ThinkingCap Qwen3.8 27B — дообученная Bottlecap AI мультимодальная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, предназначенная для диалогов, сложных задач с рассуждениями и агентных сценариев. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; карточка относит её к задаче image-text-to-text и отмечает поддержку vision и chat. В тестах авторов модель сохраняла среднюю точность, близкую к базовой, при сокращении числа токенов рассуждения в среднем на 37%; на задачах длинного контекстного поиска точность сохранилась и число токенов рассуждения снизилось на 39%. Авторы рекомендуют режим reasoning_effort=xhigh. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и базовой модели перед внедрением.

Dolphin 2.6 Mistral 7B — дообученная на базе Mistral-7B языковая модель, созданная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; разработчик отдельно отмечает её сильные стороны в программировании. Модель обучалась полным дообучением в течение трёх эпох и использует формат запросов ChatML. Модель хорошо следует инструкциям, но не проходила DPO-настройку. В README её называют uncensored и предупреждают, что она может охотно выполнять небезопасные запросы; перед использованием в сервисе рекомендуется добавить собственный уровень фильтрации. Контекстная длина в метаданных указана как 32 768 токенов, тогда как README сообщает для базовой модели Mistral-7B контекст 16 тысяч токенов. Распространяется по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование.

grug-27b — дообученная модель ProCreations на базе Qwen/Qwen3.6-27B с плотной архитектурой семейства Qwen3.5. Разработчик объединил LoRA-адаптер ранга 32, обученный на текстовых линейных слоях, с базовой моделью и сохранил веса в формате bf16. По карточке, обучение было направлено на компактные, адаптивные рассуждения: короткие для простых задач и более подробные для сложных. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, программирования, математических задач и агентных сценариев с использованием инструментов. Карточка приводит результаты на HumanEval, MBPP и GSM8K, а также сообщает о снижении расхода токенов на этих тестах и проверках на зацикливание. Эти результаты получены разработчиком и не гарантируют такого же качества на других запросах. Указана поддержка английского языка; базовая Qwen3.6-27B также описана в каталоге как мультимодальная, но README grug-27b говорит об обучении текстового стека, поэтому работу с изображениями для этой версии подтвердить нельзя. Для запуска приведён контекст длиной 32 768 токенов как параметр сервера, а не заявленный нативный предел модели. Лицензия — Apache-2.0.

MiniCPM5-2B-Claude-Fable5-1-Thinking-Agentic-GGUF — это набор GGUF-квантизаций 2-миллиардной текстовой модели MiniCPM5-2B, дообученной на данных Claude с акцентом на агентное использование инструментов, программирование и следование инструкциям. Модель разработана GnLOLot на базе openbmb/MiniCPM5-2B и предназначена для локального запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan, KoboldCpp и другие совместимые среды. Поддерживаются английский и китайский языки, а встроенный шаблон чата MiniCPM5 упрощает интеграцию. Модель ориентирована на генерацию текста, написание и отладку кода, выполнение многошаговых программных задач, function calling и tool use в агентных сценариях, а также диалоговое следование инструкциям. Она работает только в Thinking-режиме, поэтому может выводить блоки рассуждений перед итоговым ответом. Заявленная длина контекста достигает 128K токенов, однако фактический объём зависит от используемого рантайма и доступной памяти. Доступны варианты F16 размером около 4,7 ГБ, Q8_0 около 2,5 ГБ и Q4_K_M около 1,5 ГБ; Q8_0 рекомендуется как вариант по умолчанию, а Q4_K_M — для устройств с ограниченными ресурсами. К сильным сторонам относятся компактность, возможность локального развертывания, поддержка агентного tool calling, программирования и длинного контекста. В ClawBench дообученная модель показала 44,56 балла в QwenClawBench и 24,32 в WildClawBench, превысив базовую MiniCPM5-2B. Ограничения связаны с небольшим размером 2B по сравнению с передовыми моделями, возможным выводом рассуждений и зависимостью производительности от аппаратного обеспечения и настроек рантайма. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-VL-2B-Thinking-1M-GGUF — мультимодальная vision-language модель семейства Qwen3-VL, разработанная командой Qwen и представленная в формате GGUF со сборкой и исправлениями chat template от Unsloth. Модель предназначена для понимания и генерации текста по изображениям, анализа видео, OCR, визуального рассуждения, решения STEM- и математических задач, пространственного анализа, визуального программирования и взаимодействия с графическими интерфейсами через инструменты. Модель содержит около 2 млрд параметров и относится к Thinking-редакции с усиленным рассуждением. Она поддерживает текстово-визуальные входы, распознавание объектов, документов и сцен, анализ временных событий в видео, а также работу с длинным контекстом: заявлена нативная длина 256K токенов с возможностью расширения до 1M. Для архитектуры указаны механизмы Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками, улучшающие обработку пространственных, визуальных и видеоданных. OCR заявлен для 32 языков. Сильные стороны модели — сочетание компактного размера, мультимодального рассуждения, расширенного контекста, анализа видео и возможностей visual agent. Ограничения связаны с меньшим размером по сравнению с крупными версиями Qwen3-VL, а также с тем, что конкретные параметры GGUF-квантизации и результаты тестов для данного файла в README не указаны. Для работы с llama.cpp рекомендуется включать параметр --jinja. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.