I.5Создание и редактирование текста

mergekit-community/qwen2.5-11B-Mzy — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом passthrough из AIDC-AI/Marco-o1, djuna/Q2.5-Fuppavy-7B и happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3. Модель содержит 10,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях. Модель принимает текст и выдаёт текст; доступна в формате safetensors для Transformers. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README указано, что веса собраны из диапазонов слоёв трёх исходных моделей; детали лицензии и результаты сравнительных оценок в предоставленных данных отсутствуют.

wls04/Qwen2.5-14B-AcaciaWL-Add — диалоговая языковая модель, дообученная разработчиком на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с помощью TRL. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате чата; пример карточки показывает запрос с открытым вопросом и генерацию ответа. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Она работает с текстом, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

FiditeNemini/Qwen2.5-14B-DeepSeek-R1-1M-Uncensored — объединённая модель на 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit и метода TIES на основе mkurman/Qwen2.5-14B-DeepSeek-R1-1M с включением huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2. Она использует архитектуру Qwen2 с плотной языковой моделью для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста составляет около 1,01 млн токенов. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста с поддержкой интерфейса вызова инструментов. Многоязычная поддержка, включая конкретные языки, в предоставленных данных не описана. В названии и базовой модели указано ослабление отказов, поэтому поведение модели может быть менее ограничительным. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в доступных данных не приведена.

bartowski/Qwen2.5-14B-Instruct-1M-GGUF — это набор GGUF-квантизированных версий языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct-1M, разработанной командой Qwen и подготовленной bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и других задач text-generation, включая локальное использование через llama.cpp и LM Studio. В README явно указан английский язык; формат взаимодействия предусматривает системные, пользовательские и ассистентские сообщения. Модель содержит 14B параметров и поддерживает контекст размером до 1M токенов согласно идентификатору и названию базовой модели. Доступны варианты от F32 и F16 до Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2 с размерами файлов примерно от 6,5 до 59 ГБ. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти, но заметно уступают по качеству; некоторые варианты используют legacy-форматы или оптимизации для CPU и Apple Silicon. Конкретные требования к оборудованию и производительность в README не указаны. Распространение выполняется по лицензии Apache 2.0. Для использования необходимо учитывать значительный объём модели и выбрать подходящий уровень квантизации в зависимости от доступной памяти и требований к качеству.

CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke — объединённая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В основу слияния взята Qwen/Qwen2.5-14B; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-14B-v0.0, Qwen2.5-14B-Instruct, SuperNova-Medius, Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b и Qwen2.5-Lumen-14B. Модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоги. Модель подходит для ответов на запросы, свободного продолжения текста и формирования структурированных ответов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но данных недостаточно, чтобы определить практическое качество в конкретных сценариях. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3 — языковая модель для генерации текста, созданная CultriX путём слияния нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована Qwen/Qwen2.5-14B; также в слияние вошли QwenSlerp6-14B, QwenStock3-14B, SeQwence-14B-EvolMerge, Qwen2.5-14B-Wernicke и SauerkrautLM-v2-14b-DPO. Применён метод DARE TIES. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Она работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Подходит для диалоговой генерации и других задач продолжения текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель использует лицензию Qwen/Qwen2.5-14B — Apache-2.0. Слияние объединяет свойства исходных моделей, но README не приводит отдельных оценок качества или сведений о специализации; качество для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit — это 4-битная версия instruction-tuned языковой модели Qwen2.5-1.5B-Instruct, разработанной командой Qwen при Alibaba Cloud и опубликованной сообществом Unsloth. Модель предназначена для диалоговых ассистентов, следования инструкциям, генерации текста, работы со структурированными данными и JSON, а также задач программирования и математики. Модель относится к causal language models и использует архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV attention и связанными эмбеддингами слов. Исходная модель содержит около 1,54 млрд параметров, 28 слоёв и Grouped Query Attention с 12 головами Q и 2 головами KV. Указанный контекст исходной модели составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8192 токена. Поддерживаются более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Ключевое преимущество варианта bnb-4bit — сниженное потребление памяти и возможность запуска на более доступном оборудовании; при этом квантование может уменьшать точность по сравнению с полноформатной моделью. Размер 1,5 млрд параметров делает модель подходящей для локального инференса и ресурсоограниченных приложений, однако её возможности и качество уступают более крупным моделям. Для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF — инструкционная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это вариант базовой модели Qwen2.5-1.5B-Instruct в формате GGUF для локального запуска, в том числе с использованием llama.cpp. Модель предназначена для диалоговых ассистентов, генерации и обработки текста, следования инструкциям, работы с кодом и математическими задачами, понимания таблиц и других структурированных данных, а также генерации структурированных ответов, включая JSON. Модель представляет собой causal language model на архитектуре transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, bias в Attention QKV и связанными эмбеддингами слов. Она содержит 1,54 млрд параметров, из которых 1,31 млрд приходятся на параметры без учёта эмбеддингов, имеет 28 слоёв и GQA с 12 головами для Q и 2 для KV. Поддерживаются контекст до 32 768 токенов и генерация до 8192 токенов. Указана поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Репозиторий содержит варианты квантования q2_K, q3_K_M, q4_0, q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K и q8_0. К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального запуска, улучшенные следование инструкциям, генерация длинных текстов, работа со структурированными данными, кодом и математикой, а также устойчивость к различным системным промптам. Ограничения связаны с компактным масштабом в 1,5 млрд параметров и потерями точности, возможными при квантовании; конкретные показатели производительности в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bunnycore/Qwen-2.5-3b-Evol-CoT — языковая чат-модель, созданная слиянием нескольких моделей на базе Qwen 2.5; в README указаны Replete-LLM-V2.5-Qwen-3b, Qwen-2.5-3b-RP и Qwen-2.5-3b-Mix-Data-lora. Для слияния применён метод DARE TIES через mergekit, базой названа bunnycore/Qwen-2.5-3b-RP. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. В репозитории указана лицензия не была в предоставленных данных, поэтому условия использования определить нельзя.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock. В объединение вошли PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview и bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix; веса сохранены в формате safetensors. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой моделью Qwen2ForCausalLM и содержит 3,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. README не описывает языковую специализацию и лицензию, поэтому эти характеристики не указаны. Ограничения качества и результаты оценки в карточке не приведены.

Qwen2.5-3B-RuoZhiBa-Instruct — чат-модель, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct на наборе hfl/ruozhiba_gpt4 с помощью LLaMA-Factory. Она построена на архитектуре Qwen2 с 3,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов по инструкциям; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекст составляет 32 768 токенов. Базовая модель поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский и русский, однако карточка этой версии отмечает английский и китайский. Модель распространяется в формате Safetensors; лицензия указана как other, без уточнения условий в доступных данных.

talzoomanzoo/qwen2_5_3b_uid_reference_lr3e6_step4 — дообученная языковая модель на базе Qwen/Qwen2.5-3B, опубликованная пользователем talzoomanzoo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель хранится в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не содержит описания целевых данных или специализированной области применения, поэтому её можно охарактеризовать как общую текстовую модель. Указана лицензия other; конкретные условия использования из доступных данных установить нельзя.

ibrahimkettaneh/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated-AWQ — производная версия Qwen2.5-72B-Instruct, опубликованная пользователем Ibrahim Kettaneh на Hugging Face. Исходную модель разработала команда Qwen компании Alibaba Cloud. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, квантизированные методом AWQ до 4 бит, и предназначен для локального запуска текстовой генерации и диалоговых приложений на совместимом оборудовании. Отдельная карточка модели для этого производного репозитория отсутствует, поэтому сведения о специфических изменениях, внесённых в вариант «abliterated», не задокументированы надёжно. Архитектурно это causal language model семейства Qwen2.5 с примерно 72,7 млрд параметров, 80 слоями, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention: 64 головы для Q и 8 для KV. Исходная instruction-tuned модель поддерживает генерацию текста, следование инструкциям, программирование, математику, структурированные данные и JSON; заявлена поддержка более 29 языков, включая русский. Полный контекст составляет до 131 072 токенов, а рекомендуемая длина генерации — до 8192 токенов; для очень длинного контекста требуется настройка YaRN. К сильным сторонам относятся большой масштаб, развитые способности к рассуждению, коду и обработке длинного контекста, а 4-битная AWQ-квантизация уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения — высокая вычислительная требовательность даже после квантизации, возможное снижение качества из-за квантизации и отсутствие надёжно опубликованных оценок именно этого варианта. На странице производного репозитория отдельная лицензия не указана; у исходной Qwen2.5-72B-Instruct указана лицензия Qwen, поэтому условия использования следует проверять по лицензии исходной модели и файлам конкретного репозитория.

Qwen2.5-72B-Instruct-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-72B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp версии b3787 и калибровочного набора IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в совместимых локальных средствах инференса, таких как llama.cpp. Модель основана на версии с 72 миллиардами параметров и исходным форматом BF16. Доступны варианты от BF16 и F16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и более компактных IQ-квантизаций; размеры файлов составляют примерно от 29,81 до 145,42 ГБ. Для ряда вариантов применена IMatrix, что направлено на повышение качества при квантизации. В метаданных указан английский язык; сведения о других языках, архитектуре и размере контекста в представленном README не указаны. Сильная сторона модели — широкий выбор уровней квантизации, позволяющий подобрать компромисс между качеством, размером и требованиями к ресурсам, а также поддержка формата GGUF и IMatrix для многих компактных вариантов. Ограничения включают очень высокие требования к памяти даже для квантизированных файлов, зависимость совместимости и производительности от используемого движка и оборудования, а также возможное снижение качества при сильной квантизации. Модель распространяется по лицензии Qwen; подробные условия указаны в лицензии исходной модели.

wls04 представляет дообученную диалоговую модель на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, обученную с помощью TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в формате диалога. В карточке приведён пример запуска через Transformers для ответа на вопрос; метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает специализацию дообучения, поэтому её можно охарактеризовать как диалоговую модель общего назначения. В репозитории указаны веса safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v4 — объединённая языковая модель, созданная сообществом bunnycore с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; в объединение также вошли FuseQwQen-7B, Qwen-2.5-7B-R1-Stock и Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v1. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой сетью на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Её контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но они не дают полной картины качества для всех задач. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerAnvita-NerdMix — англоязычная разговорная модель на архитектуре Qwen2 с плотной causal language model, содержащая 7,1 млрд параметров и рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. Автор объединил несколько моделей семейства Qwen2.5 методом Model Stock с помощью mergekit; среди источников — HomerSlerp1, Qandora Creative, Anvita, Cybertron-MGS и Qwen-Nerd. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев, следования инструкциям, творческого письма, математических рассуждений и технических ответов. Подходит для черновиков историй и маркетинговых материалов, учебных объяснений и технической поддержки. Репозиторий содержит веса safetensors в bfloat16, а карточка указывает лицензию Apache-2.0. Указанные в карточке преимущества основаны на заявленном назначении исходных моделей и не сопровождаются результатами сравнительной оценки. Перед применением для специализированных задач качество следует проверять на своих примерах; сама карточка отмечает, что для отдельных сценариев может понадобиться дообучение.

SII-Enigma/Qwen2.5-7B-Ins-SFT-32k — плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В README описан подход AMPO: он использует решения нескольких моделей-учителей, вмешиваясь, когда модель не справляется самостоятельно, и выбирая понятные ей варианты решений. Авторы заявляют, что подход улучшает результативность и эффективность по сравнению с одним RL или SFT. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для задач рассуждения. Контекст составляет 32 768 токенов; репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов, но README не приводит подробных примеров или результатов оценки именно этого чекпойнта. Указана лицензия Apache-2.0.

bartowski/Qwen2.5-7B-Instruct-1M-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen2.5-7B-Instruct-1M, подготовленный bartowski на основе модели Qwen. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в локальных приложениях и запуск через llama.cpp или LM Studio. В README указана поддержка английского языка. Модель содержит около 7 миллиардов параметров и рассчитана на контекст до 1 миллиона токенов, что подходит для обработки очень длинных документов и многошаговых диалогов. Доступны варианты от F32 и F16 до различных типов квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, включая форматы с imatrix-квантизацией. Размер файлов варьируется примерно от 3,5 до 30,5 ГБ; более компактные варианты снижают требования к памяти, но могут ухудшать качество ответов. Для работы следует использовать шаблон сообщений Qwen с ролями system, user и assistant. Наиболее качественными в README названы варианты Q6 и Q5, а Q4_K_M описан как типичный компромисс между размером и качеством. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; конкретные требования и ограничения исходной модели следует проверять в её лицензии.

Qwen2.5-7B-Instruct-1M-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct-1M, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski на базе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу с инструкциями, а также для задач, требующих обработки очень больших текстовых контекстов. Модель имеет около 7 миллиардов параметров и поддерживает контекст длиной до 1 миллиона токенов. Она сохраняет возможности работы с короткими запросами и оптимизирована для задач с длинным контекстом. В README указан английский язык; сведения о других языках и дополнительных модальностях отсутствуют. Для последовательностей длиннее 262 144 токенов возможно снижение точности до появления улучшенной поддержки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp ориентированы на локальный запуск в инструментах, поддерживающих этот формат, включая LM Studio. README не содержит подробностей о конкретных вариантах квантования, требованиях к аппаратным ресурсам и результатах бенчмарков.

bartowski/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизаций чат-модели Qwen2.5-7B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск в LM Studio и других совместимых приложениях. Для общения используется шаблон сообщений с ролями system, user и assistant. Модель содержит около 7 миллиардов параметров, работает в текстовой модальности и, согласно README, заявлена для английского языка. В репозитории доступны варианты от F16 до низкобитных Q2–Q8-квантизаций размером примерно от 3,5 до 15,2 ГБ. Более высокие разрядности обычно обеспечивают лучшее качество, а низкие требуют меньше оперативной памяти; отдельные варианты оптимизированы для ARM-процессоров и требуют поддержки SVE или i8mm. README также сообщает об обновлении настроек длины контекста и токенизатора, но точное значение контекстного окна не указано. Сильной стороной является широкий выбор квантизаций для запуска на оборудовании с различными ограничениями по памяти, при этом варианты Q4–Q6 отмечены как рекомендуемые по соотношению качества и размера. Ограничения связаны с компромиссом между качеством и размером низкоразрядных вариантов, а также с необходимостью совместимого программного обеспечения и аппаратных инструкций для некоторых ARM-версий. Указана лицензия Apache-2.0.

DhruvalLabs/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF — набор квантизированных версий текстовой генеративной модели Qwen2.5-7B-Instruct. Исходную модель разработала команда Qwen, а представленные GGUF-квантизации подготовлены Dhptl с использованием quant-kit. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и работы в качестве локального ассистента; поддерживается запуск через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Open WebUI и Jan. В карточке явно указан английский язык. Это семимиллиардная instruction-tuned языковая модель в формате GGUF с вариантами квантизации от Q2_K до Q8_0. Размер файлов составляет примерно от 2,81 до 5,31 ГБ, а рекомендуемым вариантом назван Q4_K_M как компромисс между качеством и требованиями к памяти; для него требуется около 5,9 ГБ RAM. Более сильное сжатие уменьшает потребление памяти, но заметнее снижает качество, тогда как Q6_K и Q8_0 ближе к исходному качеству и требуют больше ресурсов. В README не указаны размер контекста и мультимодальные возможности; приведён пример использования с контекстом 4096 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Заявленные оценки сохранения 97–99% качества не подтверждены фактическими результатами в карточке, поскольку бенчмарки предлагается запускать самостоятельно.

bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v3 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основу слияния положена bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v2; также использованы bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для общения и выполнения инструкций. Родительская модель описана как дообученная на ответы без отказов, что указывает на соответствующую ориентацию слияния. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; веса объединены в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v4 — объединённая языковая модель, созданная bunnycore с помощью mergekit и метода TIES на базе Qwen/Qwen2.5-7B. В объединение вошли TitanFusion-v3, rp-lora, Arch-Function-7B, Humanish-Qwen2.5-7B-Instruct и mergekit-ties-uqhfast. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста, а объединение с Arch-Function-7B предполагает поддержку сценариев с вызовом инструментов. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о языковом покрытии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ClaudioItaly/Qwen2.5-Boster — это объединённая с помощью mergekit методом TIES языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, в слияние также включена Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи с кодом и структурированными ответами. Она принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна через библиотеку Transformers. Метаданные указывают интерфейс для вызова инструментов, но карточка не описывает его поведение и качество. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты могут зависеть от формулировки запроса; README не приводит оценок качества или подробных ограничений модели.

Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test5 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test3 и bunnycore/Qwen-2.5-7B-Stock-Deep-Bespoke-v2. Модель разработана для диалогов и генерации текста; её архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров, а родной контекст составляет 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers. Модель подходит для ведения диалогов и генерации текста с длинным контекстом. В карточке не приведены сведения о языках, лицензии и специальных прикладных областях, поэтому их нельзя уточнить. Качество и поведение объединённой модели зависят от исходных моделей; отдельные ограничения в карточке не описаны.

Theros создал эту объединённую языковую модель семейства Qwen2.5 с помощью mergekit и метода SCE. В качестве базовой использована Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4; в объединение также вошли ZeroXClem/Qwen2.5-7B-Qandora-CySec, bunnycore/Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v4 и ZeroXClem/Qwen2.5-7B-HomerCreative-Mix. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Карточка не сообщает о специализированных языках или областях применения. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять на странице репозитория Hugging Face. Это тестовый вариант ColdBrew R1, и его качество для конкретных задач следует оценивать отдельно.

Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-14B — текстовая диалоговая модель на архитектуре Qwen2, созданная nbeerbower на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель с 14 млрд параметров дообучена методом ORPO в течение трёх эпох на наборах данных jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на инструкции. Модель работает с текстом, поддерживает несколько языков, включая русский и английский, и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Весы доступны в формате Safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval 80,91 и BBH 48,24; эти показатели сами по себе не гарантируют качество в конкретных задачах.

Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B — дообученная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Разработчик nbeerbower применил ORPO-настройку на наборах данных jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo в течение 1,25 эпохи. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 32 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; поддерживает многоязычные сценарии, включая английский, русский, китайский, французский, испанский и другие языки из метаданных. Доступна в формате safetensors через Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений; как и другие большие языковые модели, она может генерировать фактически неверные ответы.

Qwen2.5-QwQ-37B-Eureka-Triple-Cubed-abliterated — текстовая генеративная модель DavidAU, созданная методом Triple Cubed на основе нескольких моделей рассуждения семейства Qwen. По данным карточки, в её состав вошли QwQ-32B, TinyR1-32B-Preview и DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B; каталог указывает связи с тремя моделями huihui-ai. Архитектура — плотная Qwen2, класс Qwen2ForCausalLM, размер — 35,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, пошагового рассуждения, планирования, решения задач, подробных объяснений, творческого письма и мозговых штурмов. Автор отмечает, что версия Triple Cubed рассчитана на более глубокое рассуждение и детальную генерацию, а также допускает широкий диапазон температуры. В метаданных указаны интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. Модель обозначена как abliterated и uncensored, поэтому может выдавать контент без обычных отказов. README рекомендует использовать шаблон ChatML; настройки генерации, включая температуру, могут заметно влиять на результат. Карточка не сообщает конкретные языки обучения или гарантии качества. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.