I.5Создание и редактирование текста

WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-12.3B — языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста, представленная как слияние моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав слияния вошла WhiteRabbitNeo/WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B; метаданные также указывают её как базовую дообученную модель. Модель содержит 11,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового использования и унаследовала специализацию базовой модели на генерации кода и помощи в задачах кибербезопасности. Она принимает текст и генерирует текст. В репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Locutusque/Hyperion-1.5-Mistral-7B — разговорная языковая модель, опубликованная M4-ai и дообученная на наборе Hyperion-v1.5 на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговых ответов на сложные вопросы, научных рассуждений, генерации и понимания кода, математических и логических задач, а также работы с медицинскими текстами. В README заявлена поддержка английского языка и применение в обучающих системах, профессиональных помощниках и технических чат-интерфейсах. Качество и согласованность ответов могут варьироваться из-за неоднородного форматирования и качества разметки обучающих данных. Медицинские и другие предметные ответы требуют проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели biennequants/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Карточка модели schwyzquant/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

Карточка модели shaffhausenquant/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.

EttinX-sts-m — англоязычный cross-encoder для оценки семантического сходства двух текстов. Модель разработана dleemiller на основе jhu-clsp/ettin-encoder-150m и дообучена на sentence-transformers/stsb после предварительного обучения на подмножестве pair-score-sampled датасета dleemiller/wiki-sim. Модель использует архитектуру ModernBERT и содержит 149 млн параметров. Она принимает пары текстов и возвращает оценку сходства от 0 до 1; заявленная длина контекста — около 8 тыс. токенов. По README, на тестовой части STS-Benchmark достигнуты корреляции Pearson 0,9143 и Spearman 0,9102. Модель подходит для ранжирования пар по сходству, сравнения ответов и оценки результатов LLM. Распространяется по лицензии MIT.

Eurux-8x22B-NCA — диалоговая языковая модель из серии Eurus, разработанной OpenBMB и оптимизированной для рассуждений. Это дообученная методом SFT и preference learning модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts; в карточке указано 22 млрд параметров и контекст до 65 536 токенов. Модель обучали на многоходовых траекториях UltraInteract и парах предпочтений UltraFeedback. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций, включая задачи по программированию, математике, рассуждениям и общим знаниям. README сообщает о сильных результатах в тестах на эти навыки, однако приведённые результаты не позволяют независимо оценить качество: часть таблицы отсутствует. Для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

INTELLECT-3.1 — языковая модель Prime Intellect для генерации текста и рассуждений, продолженное обучение INTELLECT-3 с подкреплением на задачах математики, программирования, разработки программного обеспечения и работы с агентами. README описывает её как Mixture-of-Experts с 106 млрд параметров, из которых 12 млрд активируются; метаданные указывают 8,5 млрд параметров и архитектуру GLM-4 MoE на базе zai-org/GLM-4.5-Air-Base. Эти сведения о размере расходятся между источниками. Модель рассчитана на диалоговые сценарии, решение задач и агентные рабочие процессы. Указанная длина контекста — 131 072 токена. В карточке заявлена поддержка английского языка; метаданные отмечают возможность чата. README описывает запуск через vLLM на двух H200 и настройку интерфейса вызова инструментов, но это не подтверждает отдельный pipeline для вызова инструментов. Лицензия модели в метаданных — MIT.

MuXodious/Ministral-3-14B-Reasoning-2512-absolute-heresy — дообученная версия мультимодальной модели Mistral AI Ministral 3 14B Reasoning 2512, обработанная модифицированным механизмом Heretic с применением abliteration. Модель предназначена для диалоговых ассистентов и рассуждений, включая решение математических и научных задач, программирование и агентные сценарии с вызовом инструментов и JSON-выводом. Архитектура Mistral 3 — плотная модель с языковой частью на 13,5 млрд параметров и визуальным энкодером на 0,4 млрд. Она принимает текст и изображения, поддерживает контекст до 256 тыс. токенов и языки английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский. В README сообщается о низкой доле отказов после обработки, но автор отмечает, что показатель не отражает качество модели. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. README указывает на необходимость Transformers v5 для соответствующего способа использования. Модель описана как сильно uncensored; её ответы могут не отказывать на запросы, которые обычно отклоняются, поэтому требуется внимательное применение.

Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Qwen2-VL, разработанная командой Qwen. Это вариант модели Qwen2-VL-7B-Instruct с AWQ-квантизацией, предназначенный для обработки изображений, видео и текста, а также генерации текстовых ответов по визуальным и текстовым инструкциям. Модель подходит для визуального вопросно-ответного взаимодействия, анализа документов и изображений, распознавания текста в изображениях, решения задач по визуальному содержимому, диалога по видео и сценариев управления устройствами, включая мобильные устройства и роботов. Заявлена поддержка английского и китайского языков, а также понимания текста на изображениях на большинстве европейских языков, японском, корейском, арабском и вьетнамском языках. Она поддерживает изображения произвольного разрешения с динамическим числом визуальных токенов и видео длительностью более 20 минут. Ключевые архитектурные особенности включают Naive Dynamic Resolution и мультимодальное позиционное кодирование M-ROPE, разделяющее информацию о позициях текста, двумерных изображений и трёхмерного видео. Размер модели — 7 миллиардов параметров; README не указывает точный предел контекста. AWQ-квантизация снижает требования к памяти: в приведённом тесте на NVIDIA A100 80GB модель использовала около 7,07 ГБ памяти при коротком вводе и 35,08 ГБ при длине ввода 30720 токенов, однако скорость и качество зависят от оборудования и настроек. Сильные стороны модели — мультимодальное понимание, работа с изображениями разных форматов и разрешений, длительными видео и многоязычным текстом. Ограничения включают зависимость производительности от длины контекста, видеопамяти и программного окружения; заявленные результаты относятся к конкретным тестам и не гарантируют качество в каждом сценарии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это мультимодальная модель llmfan46 на архитектуре Qwen3.5 MoE: дообученная версия Qwen/Qwen3.6-35B-A3B с визуальным энкодером и причинной языковой моделью. В репозитории сохранены все 19 MTP-компонентов исходной модели; автор также сообщает о применении abliteration для ослабления ограничений на ответы. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд, и использует 40 слоёв с MoE. Нативное контекстное окно составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для диалогов с текстом и изображениями, анализа изображений, агентного программирования, работы с репозиториями и вызова инструментов. Архитектура и карточка базовой модели указывают на мультимодальные возможности, но отдельные оценки в README приведены для исходной Qwen3.6, поэтому их нельзя считать результатами именно этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ6e-1M — релиз Solstice-AI на базе модели DavidAU Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion. Solstice-AI отвечает за downstream-квантизацию, масштабирование контекста YaRN до 1 048 576 токенов и упаковку для Apple MLX. Модель ориентирована на английский и китайский языки; в метаданных указана задача image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах не приведены. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых рабочих процессов и задач управления операционными системами. Заявлены архитектура Qwen 3.8 с гибридным вниманием, включающая Gated Delta Recurrent Network и Grouped-Query Attention, механизм Multi-Token Prediction, а также объединение весов Cold Fusion GAIN. Формат — смешанная квантизация Apple MLX oQ6e; заявлено размещение примерно в 23,7 ГБ оперативной памяти и ускорение на Apple Silicon через Metal и Anvil Runtime. К сильным сторонам относятся заявленные большой контекст до 1 миллиона токенов, поддержка локального запуска на совместимых компьютерах Apple Silicon и высокие результаты на наборах SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти показатели и сравнения с Claude Opus 4.6 приведены авторами README, но методика и независимое подтверждение не описаны. Ограничения включают зависимость производительности от MLX, Apple Silicon и доступной памяти, возможные потери качества из-за квантизации, а также отсутствие подробных данных о тренировочном наборе, мультимодальных возможностях и безопасности. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-4B-Thinking-1M-GGUF — мультимодальная vision-language модель в формате GGUF, подготовленная Unsloth на базе Qwen/Qwen3-VL-4B-Thinking. Это reasoning-ориентированная версия семейства Qwen3-VL с плотной архитектурой и примерно 4 млрд параметров, предназначенная для локального и эффективного развёртывания, в том числе через llama.cpp с использованием шаблонов чата Jinja. Модель принимает текст и изображения, а также ориентирована на понимание видео. Она предназначена для визуального вопросно-ответного взаимодействия, распознавания и анализа изображений, OCR, понимания документов, STEM- и математического рассуждения, пространственного анализа, генерации кода и взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Заявлены улучшенные возможности визуального распознавания, анализа временной структуры видео и работы с длинным контекстом: базовый контекст составляет 256K токенов с возможностью расширения до 1M. Ключевые архитектурные особенности включают Interleaved-MRoPE для пространственно-временного позиционного кодирования, DeepStack для объединения многоуровневых признаков ViT и выравнивание текста с временными метками для анализа событий в видео. Заявлена поддержка OCR на 32 языках, однако полный список языков модели в карточке не приведён. Сильными сторонами являются сочетание текстового и визуального рассуждения, работа с длинными документами и видео, пространственное понимание и сценарии visual agent. Ограничения включают зависимость качества от используемой квантизации GGUF, вычислительных ресурсов и совместимости программного окружения; конкретные параметры квантизации и результаты тестов в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели zhouyunhu/whisper-large-v3 на Hugging Face совпадает с карточкой openai/whisper-large-v3, поэтому описание составлено по ней. Whisper large-v3 — мультиязычная модель распознавания речи на основе Transformer encoder-decoder, разработанная OpenAI. Она предназначена для транскрибирования аудио на исходном языке и перевода речи в текст на другом языке, включая перевод на английский. Модель содержит 905,2 млн параметров; по сравнению с предыдущими версиями использует спектрограммы с 128 Mel-частотными полосами и включает отдельный токен для кантонского языка. Модель обучалась на слабой разметке и псевдоразмеченных аудиоданных и рассчитана на работу с разными языками, акцентами, шумом и предметными областями. При обработке длинных записей требуется последовательная или сегментированная обработка: рецептивное поле модели составляет 30 секунд. Лицензия — Apache-2.0. Возможны ошибки транскрибации и генерация текста, отсутствующего в аудио; качество неодинаково для разных языков, акцентов и диалектов и ниже для языков с малым объёмом обучающих данных. Архитектура также может порождать повторяющийся текст.

Qwen3.8 4B Distilled — созданная сообществом модель генерации текста от Ma7ee7, полученная дообучением Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 на примерах ответов и рассуждений, сгенерированных моделью qwen3.8-max-preview. Это плотная decoder-only языковая модель архитектуры Qwen3 примерно с 3,7 млрд параметров; она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чатовый формат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для математических и логических задач, программирования, научных вопросов, следования инструкциям, длинных ответов и локальных разговорных ассистентов. Обучающая смесь преимущественно англоязычная; дистилляция переносит некоторые поведенческие шаблоны учителя, но модель не наследует его архитектуру или полный набор возможностей. Доступна по лицензии Apache-2.0. Это компактная модель для экспериментов и практических задач рассуждения, но её ответы могут содержать фактические, математические и программные ошибки, а видимые цепочки рассуждений не гарантируют правильность. Примеры использования инструментов составляют небольшую часть обучения, поэтому результаты в важных сценариях следует проверять.

Kiel-2.2-Sol — языковая модель KielTech для диалогов и генерации текста. Это плотная причинная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, дообученная на базе kiel2/Kiel-2.1-Sol. Веса представлены в формате Safetensors; модель работает через Transformers и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ассистентов, следования инструкциям, решения задач в разных предметных областях, логических рассуждений и генерации кода, включая асинхронные сценарии на Python. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель может использоваться как самостоятельный серверный бэкенд генерации текста. Карточка не приводит результаты независимых оценок качества. Модель распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; сведения о конкретной лицензии отсутствуют.

Locutusque разработала Llama-3-NeuralHercules-5.0-8B — дообученную модель семейства Llama 3 для диалогов и решения сложных задач. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы; в карточке заявлена поддержка английского и многоязычное применение. Модель дообучена на Hercules v5.0 в течение двух эпох, а затем на mlabonne/orpo-dpo-mix-40k методом DPO. Её предполагаемые сценарии — ответы на вопросы, научное и математическое рассуждение, помощь с программированием и разбор медицинских текстов. Указана лицензия Llama 3 в метаданных, тогда как README заявляет Apache-2.0; условия лицензирования следует сверить с актуальными файлами репозитория перед использованием.

Whisper Large v3 FP16 OpenVINO — это модель автоматического распознавания речи, разработанная OpenAI и преобразованная в формат OpenVINO IR с весами в формате FP16. Модель предназначена для преобразования аудиозаписей в текст и совместима с библиотеками OpenVINO и Optimum Intel. Модель содержит около 905,2 млн параметров и поддерживает распознавание речи на широком наборе языков, включая русский, английский, китайский, немецкий, испанский, французский, японский и многие другие. Она рассчитана на запуск через OpenVINO 2025.2.0 или новее и Optimum Intel 1.23.0 или новее, включая выполнение на CPU через OpenVINO GenAI. Модель подходит для транскрибации аудиозаписей, голосовых сообщений, звонков и другого речевого контента. FP16-представление и формат OpenVINO IR ориентированы на эффективное выполнение на поддерживаемом оборудовании, однако ограничения исходной модели Whisper Large v3 распространяются и на эту конвертированную версию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OpenThinker-7B — языковая модель, разработанная командой OpenThoughts и дообученная на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с использованием набора OpenThoughts-114k. Она предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих рассуждений, в том числе математических задач, научных вопросов и задач по программированию. Данные OpenThoughts-114k получены методом дистилляции DeepSeek-R1. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания по математике, научным вопросам и программированию; в отдельных тестах модель превосходит Bespoke-Stratos-7B, но уступает DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Доступна под лицензией Apache 2.0.

Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 — модель, разработанная Jackrong на базе Qwen/Qwen3.5-4B. Это вторая версия reasoning-ориентированной дообученной модели, созданная с использованием SFT и LoRA через Unsloth на более чем 14 000 образцов рассуждений в стиле Claude 4.6 Opus. Модель не является Claude, а использует дистиллированные шаблоны рассуждений. Модель предназначена для математики, текстовых задач, логического вывода, общих знаний, выполнения инструкций и переноса рассуждений на программирование и другие многошаговые задачи. Основной акцент сделан на экономичности reasoning: по сравнению с официальной Qwen3.5-4B модель формирует более короткие и структурированные цепочки рассуждений, что может снижать задержку и расходы инференса в локальном использовании и агентских сценариях. Указана поддержка английского, китайского и корейского языков; в метаданных также заявлен pipeline image-text-to-text, однако подробности мультимодальных возможностей и размер контекстного окна не приведены. Ключевое ограничение — компромисс между эффективностью рассуждений и максимальной точностью: по приведённым данным, официальная Qwen3.5-4B превосходит эту версию по абсолютным результатам HumanEval и HumanEval+, хотя v2 требует существенно меньше символов рассуждений на один успешный результат. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Sentie 1.0-3B UltraCode — языковая модель компании SentieAI для генерации текста, программирования, рассуждений и агентных сценариев. Модель основана на Nanbeige/Nanbeige-4.1-3B и дообучена на 18 354 многоходовых образцах с рассуждениями и использованием инструментов, включая синтетические русско- и англоязычные данные, задачи разработки, DevOps, терминального управления и корпоративного программирования. Модель содержит около 3 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от F16 до 3-битных IQ3_M и Q3_K_M. Заявлена поддержка русского и английского языков. Основные сценарии включают написание и анализ кода, многошаговое решение задач, работу в роли программного агента и tool-calling. Наличие нескольких вариантов квантования позволяет запускать модель локально, в том числе на устройствах с ограниченной памятью, однако более сильное квантование может снижать точность. К сильным сторонам относятся компактный размер, ориентация на код и агентные задачи, а также широкий выбор квантованных сборок для разных требований к памяти и скорости. Ограничения — относительно небольшой размер модели по сравнению с крупными LLM, потенциальные потери качества при низком уровне квантования и отсутствие в README сведений о размере контекстного окна и мультимодальных возможностях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

aleversn/GCSE-BERT-base — англоязычная модель семейства GCSE на архитектуре BERT, дообученная на базе google-bert/bert-base-uncased для оценки сходства предложений. Она предназначена для сравнения смысловой близости текстов; в карточке приведён результат 81,98 по средней метрике STS. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-VL-3B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — инструкция-дообученная мультимодальная модель семейства Qwen2.5-VL, разработанная командой Qwen и представленная в 4-битном формате квантования unsloth-bnb. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct и предназначена для обработки изображений, видео и текста с использованием библиотеки Transformers. Модель поддерживает анализ объектов, текста, таблиц, графиков, документов и компоновки изображений, визуальную локализацию объектов с помощью координатных рамок или точек, структурированный вывод данных, а также понимание длительных видеоматериалов и выделение релевантных моментов. Она также ориентирована на агентские сценарии, включая взаимодействие с компьютером и мобильными устройствами. Архитектура включает языковую модель на 3 миллиарда параметров и оптимизированный vision encoder на базе ViT с window attention, SwiGLU и RMSNorm; для видео используются динамическое разрешение и динамическая частота выборки кадров. В метаданных указан английский язык, однако полный набор поддерживаемых языков в README не раскрыт, как и размер контекстного окна. К сильным сторонам относятся компактный размер, сниженные требования к памяти благодаря 4-битному представлению, работа с визуальными документами, видео и структурированными ответами, а также поддержка агентских задач. Ограничения включают меньшую ёмкость по сравнению с версиями на 7 и 72 миллиарда параметров и неравномерные результаты на разных бенчмарках; производительность зависит от типа визуального и агентского сценария. Лицензия указана как qwen-research; подробные условия приведены по ссылке на лицензию базовой модели.

MMOPD/Qwen3-4B-OT3-tau — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров, разработанная MMOPD. Это дообученная версия MMOPD/Qwen3-4B-OT3-2ep: к модели рассуждений добавили supervised fine-tuning на 33 531 траектории Tau2 из inclusionAI/AReaL-tau2-data. Модель сохраняет исходный шаблон чата и режим рассуждений, рассчитана на многошаговое взаимодействие с инструментами и вызовы инструментов в диалоге. Контекст составляет до 32 768 токенов; вход и выход — текст.

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF — модель, разработанная Jackrong на основе плотной архитектуры Qwen3.5-9B. Она дообучена методом Supervised Fine-Tuning с применением LoRA и библиотеки Unsloth на данных, полученных дистилляцией рассуждений из взаимодействий с Claude 4.6 Opus, а также на наборах Jackrong/Qwen3.5-reasoning-700x и nohurry/Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered. Распространяется в формате GGUF и предназначена для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами. Основное назначение модели — решение сложных задач с пошаговым рассуждением, включая научные, математические и инструкционные сценарии. Обучение ориентировано на структурирование анализа, разбиение задачи на подзадачи, проверку ограничений и формирование итогового ответа. В заявленном формате модель использует структуру <think>...</think> перед финальным ответом и стремится сокращать избыточные повторения в рассуждениях. Известно, что модель имеет 9 млрд параметров и поддерживает английский и китайский языки. В метаданных также заявлены мультимодальные возможности image-text-to-text и обработка изображений, однако в описании процесса обучения итоговая модель обозначена как text-only, поэтому практическую поддержку изображений следует проверять отдельно. Размер контекста, конкретная GGUF-квантизация и результаты независимых бенчмарков не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Continual AI 2.0B (Reasoning Infused v2) — языковая модель с открытыми весами от Continual AI Research, построенная на архитектуре Mistral. Репозиторий содержит около 1,7 млрд параметров в формате safetensors; README указывает 1,83 млрд параметров, 28 слоёв, Grouped-Query Attention и SwiGLU. Контекст модели составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, многошаговых рассуждений, решения математических и логических задач, а также генерации кода. В карточке заявлены механизмы непрерывного обучения, включая индексируемую память и адаптеры пластичности; README также заявляет снижение катастрофического забывания, но не приводит независимых подтверждений этих свойств. Метаданные отмечают возможности чата и работы с кодом. Указан английский язык. Модель можно загружать через Transformers как причинную языковую модель. Лицензия — Apache-2.0. Заявленные в README результаты на математических, логических и алгоритмических задачах описаны без достаточных деталей о методике оценки, поэтому их следует считать заявлениями авторов, а не независимой оценкой качества.

Llama 3.2 11B Vision Instruct — мультимодальная языковая модель Meta для диалога по изображениям. Она основана на авторегрессионном трансформере Llama 3.1 с отдельно обученным адаптером зрения: слои cross-attention передают представления изображений в языковую модель. Версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей. Модель содержит 11 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 128 тыс. токенов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она предназначена для визуального распознавания и рассуждений, ответов на вопросы об изображениях и документах, создания подписей к изображениям, поиска соответствий между изображениями и текстом и визуальной привязки описаний к областям изображения. Для задач с изображениями официально поддерживается английский язык; для текстовых задач также заявлены немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель рассчитана на коммерческое и исследовательское применение. Лицензия Llama 3.2 Community License является пользовательской коммерческой лицензией; использование также ограничено Acceptable Use Policy. Это статическая модель, обученная на офлайн-данных; знания ограничены временным срезом до декабря 2023 года.

Ovis2.6-80B-A3B — мультимодальная языковая модель семейства Ovis, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). По README, в ней 80 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров при инференсе; модель предназначена для диалоговой работы с текстом и изображениями. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Модель рассчитана на визуальные рассуждения, распознавание текста на изображениях, понимание документов и анализ диаграмм и графиков. Она может работать с изображениями высокого разрешения до 2880×2880 и заявлена как подходящая для вопросов по длинным многостраничным документам. README описывает функцию Think with Image: модель может использовать визуальные инструменты, например обрезку и поворот изображения, чтобы повторно исследовать его фрагменты. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; README заявляет 64K токенов. Модель поддерживает чат и выдаёт текстовые ответы по текстовым и визуальным входам. README не перечисляет поддерживаемые естественные языки. Заявления о высокой точности относятся к описанию разработчика; в карточке также отмечено, что отсутствие нарушающего авторские права или ненадлежащего контента не гарантируется.

Valiant Labs разработала Esper 3 — дообученную на базе Qwen3-14B языковую модель для рассуждений, особенно в программировании, проектировании архитектуры и DevOps. Она также предназначена для общего решения задач, творческих рассуждений и диалогов. Модель использует архитектуру Qwen3 dense с 14 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Для диалогов рекомендуется включать режим рассуждений через параметр enable_thinking=True. Модель ориентирована на разработчиков и инженеров: может помогать с кодом, скриптами, облачной инфраструктурой и DevOps-задачами, а также отвечать на общие вопросы. Карточка описывает её как открытую модель; лицензия Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробностей о датасетах обучения, кроме указания, что данные для рассуждений и кода были сгенерированы с помощью DeepSeek R1.

Qwen3.8-27B-Opus-Distill-v2 — плотная мультимодальная модель семейства Qwen, созданная barozp дообучением Qwen/Qwen3.8-27B методом LoRA с последующим объединением адаптера с базовыми весами. Дообучение выполнено на 11 716 примерах с проверенными трассами рассуждений Claude Opus; по данным карточки, набор очищен от строк с проблемным шаблоном и непроверенных источников. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений и решения многошаговых задач с рассуждением. В README приведены результаты тестирования на логических и научных заданиях, а также проверка исправления ошибки зацикливания при совместном задании ограничений формата. Возможности зрения и MTP унаследованы от базовой модели и в этом дообучении не менялись. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; контекстная длина и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не описаны. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка сообщает об исправлении конкретного случая зацикливания, но это не гарантирует его отсутствия во всех сценариях; приведённые бенчмарки ограничены режимом 0-shot, loglikelihood и QUICK с лимитом 500 примеров.