I.5Создание и редактирование текста

Qwen-Mix-7B — мультиязычная разговорная модель для генерации текста, созданная объединением трёх моделей Qwen2 с помощью mergekit и метода model_stock. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные языки, кроме указания на мультиязычность, и не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

QwenMosaic-7B — объединённая языковая модель, созданная bunnycore методом линейного слияния через mergekit. В неё вошли AIDC-AI/Marco-o1, fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS, rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с адаптером bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model. Это плотная причинная модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров; она распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на инструкции. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее 25,31, IFEval 58,19 и BBH 36,75; эти значения не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это версия Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, подготовленная llamafy и преобразованная для совместимости с форматом Llama. Модель с плотной архитектурой на 1,5 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и заявлена для нескольких языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и, согласно README, преобразована в формат Llama для совместимости с поддерживающими его программами. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen_Qwen3-32B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Qwen3-32B, разработанной командой Qwen и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp, включая использование на системах с ограниченными ресурсами. В набор входят варианты с разными уровнями квантизации: от BF16 и Q8_0 до Q2_K и IQ2_M. Размер файлов составляет примерно от 12 до 65 ГБ. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix; для работы рекомендуется применять шаблон промпта Qwen3 с ролями system, user и assistant. Более высокие варианты квантизации обеспечивают качество, близкое к исходной модели, тогда как младшие варианты экономят память за счёт заметного снижения качества. Сильными сторонами являются широкий выбор форматов, возможность локального запуска и хорошее соотношение качества и требований к памяти у вариантов Q4–Q6. Ограничения включают значительный объём файлов, зависимость характеристик от выбранного уровня квантизации и отсутствие в предоставленных данных сведений о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, точной архитектуре и мультимодальности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen_Qwen3.5-27B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.5-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для задач генерации текста и обработки изображений с текстом; запуск возможен через llama.cpp, LM Studio, koboldcpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. В README указан pipeline image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых языках и максимальном контексте не приведены. Доступны варианты от исходных весов BF16 размером 54,66 ГБ до квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее сохранение качества, но требуют больше памяти; варианты Q6 и Q5 отмечены как близкие к исходному качеству, а Q4_K_M указан как стандартный вариант для большинства сценариев. Меньшие варианты экономят память, но могут заметно снижать качество ответов. Для ускорения генерации поддерживаются MTP-слои при использовании соответствующей функции llama.cpp. Модель удобна для локального запуска на совместимом оборудовании и выбора компромисса между качеством, скоростью и потреблением памяти. Ограничения включают значительные требования к памяти даже у компактных вариантов, зависимость совместимости от обновлений используемого программного обеспечения и возможное ухудшение качества при сильной квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

QwenSelfMerge — языковая модель, созданная сообществом mergekit путём объединения фрагментов Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct методом passthrough. По метаданным, это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2 с 32,8 млрд параметров; модель использует Transformers и формат safetensors, поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс диалога с вызовом инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, унаследованных от Qwen2.5-72B-Instruct, включая структурированные ответы, программирование и математику. В README описана сборка из нескольких диапазонов слоёв той же базовой модели; карточка не приводит отдельных результатов оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Aashraf995/QwenStock-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В слиянии использованы allknowingroger/QwenSlerp6-14B, CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke, sometimesanotion/Qwen2.5-14B-Vimarckoso и sometimesanotion/lamarck-14b-prose-model_stock; базовой указана allknowingroger/QwenSlerp6-14B. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные оценки качества или подробные ограничения слияния, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

Sakalti/QwenTies-3 — объединённая текстовая модель Sakalti, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Sakalti/light-7b-beta. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для генерации ответов в чатах и приложениях, где требуется создавать текст с учётом длинного контекста. README сообщает, что при слиянии использовалась только Sakalti/light-7b-beta, поэтому состав из нескольких различных моделей не подтверждается. Данных о целевых языках и специализированных областях применения нет.

Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная sometimesanotion с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой модели для слияния указана sometimesanotion/Base-Chocolatine-2-14B-Instruct-v2.0b3; в объединение также вошли несколько моделей на базе Qwen2.5 и их производных. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она использует архитектуру Qwen2 с плотной трансформерной сетью, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка не уточняет отдельные языки или специализированные прикладные области. Лицензия в предоставленных данных не указана. Составное слияние нескольких моделей может влиять на стиль и поведение ответов; конкретные ограничения качества в карточке не описаны.

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v3 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на базе Qwen/QwQ-32B-Preview. В объединение вошли несколько моделей Qwen2.5-32B, включая варианты для диалога, ролевых сценариев, следования инструкциям и генерации прозы; среди них есть версии с изменённым поведением отказов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, ответов на инструкции и ролевых бесед. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. В метаданных указаны языковые теги qwen2, но конкретные естественные языки не перечислены. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий. Составной характер merge и различные исходные настройки могут приводить к непредсказуемому поведению; модель также помечена как не предназначенная для всех аудиторий.

OpenYourMind/Qwopus3.5-122B-A10B-Kimi-K2.6-destill-healed-abliterated-MTPLX-4bit — это 4-битная сборка модели OpenYourMind Qwopus3.5 на базе архитектуры Qwen3.5 MoE с компонентами Qwen3-VL. Модель разработана OpenYourMind и предназначена для запуска на Apple Silicon через MLX и MTPLX. Она поддерживает обработку текста и содержит vision tower для работы с изображениями, однако данная сборка ориентирована на текстовый путь; для мультимодального ввода рекомендуется использовать связанную сборку MLX-4bit с mlx-vlm. Модель имеет около 122 млрд параметров в общей сложности, из которых примерно 10 млрд активируются при обработке токена. Языковые веса квантизованы в 4 бита с размером группы 64, а маршрутизирующие компоненты сохранены в более высокой точности. В комплект включена BF16 MTP-голова на базе MoE с 256 экспертами, из которых активны 8, и общим экспертом. Она предназначена для ускоренного speculative decoding: на M5 Max зафиксировано около 52 токенов в секунду и примерно 70% принятия черновых токенов в указанном тесте. К сильным сторонам относятся существенно уменьшенный объём по сравнению с полной моделью, поддержка мультимодальной архитектуры базовой модели и ускорение генерации при использовании совместимой версии MTPLX. Для запуска требуется около 80 ГБ объединённой памяти, а комфортная работа заявлена на компьютерах Mac с 96 ГБ и более. MTPLX должен поддерживать MoE MTP-голову; старые версии могут быть несовместимы. Из-за особенностей маршрутизации MoE при температуре 0 возможны редкие отличия отдельных токенов по сравнению с обычной авторегрессионной генерацией, поэтому строгая побитовая идентичность не гарантируется. Лицензия указана как Other; README сообщает, что применяются условия лицензии базовой модели Qwen3.5.

PocketAI выпустила конвертированную и упакованную для запуска на Apple Silicon версию Qwopus3.6-27B-v2 от Jackrong. Это плотная языковая модель семейства Qwen3.5 с 26,896 млрд параметров в формате BF16 и нативной боковой MTP-головой для ускорения генерации методом speculative decoding. PocketAI не обучала и не дообучала базовую модель. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Пакет содержит только текстовую модель, без компонентов для обработки изображений; заявлены английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Для ускорения через MTP требуется MTPLX версии 2.4.0 или новее; стандартный mlx-lm не поддерживает боковой файл MTP самостоятельно. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель обозначена как экспериментальная и не проходила всестороннюю оценку безопасности; результаты следует проверять перед использованием в важных сценариях. Приведённые в README показатели скорости получены на одной конфигурации Apple Silicon и не гарантируют аналогичную производительность на другом оборудовании.

Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF — это мультимодальная инструкция-ориентированная модель на 27 миллиардов параметров, представленная в формате GGUF. Она основана на модели Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash, а GGUF-квантизацию выполнил mradermacher. Модель поддерживает обработку текста и изображений, генерацию текста, рассуждения, написание кода, агентские сценарии, использование инструментов и вызов функций. Заявлена поддержка английского, китайского, испанского, русского и японского языков. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты, а также для задач conversational AI, text-generation и image-text-to-text. В комплект входят мультимодальные дополнения mmproj, необходимые для работы с изображениями, и несколько вариантов квантизации размером примерно от 11 до 29,1 ГБ. В README наиболее быстрыми и рекомендуемыми названы Q4_K_S и Q4_K_M, а Q8_0 отмечен как вариант с лучшим качеством среди перечисленных. К сильным сторонам относятся мультимодальность, поддержка нескольких языков, возможности рассуждения, генерации кода, агентского взаимодействия и tool use, а также широкий выбор вариантов квантизации для локального запуска. Ограничения включают необходимость значительных вычислительных ресурсов для 27B-модели, возможное снижение качества при сильной квантизации и отсутствие в README сведений о размере контекста, результатах бенчмарков и подробностях архитектуры. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Jackrong/Qwopus-GLM-18B-Healed на Hugging Face совпадает с карточкой KyleHessling1/Qwopus-GLM-18B-Healed, поэтому описание составлено по ней. Qwopus-GLM-18B-Healed — плотная языковая модель примерно на 18 млрд параметров, собранная Kyle Hessling как 64-слойное слияние двух дообученных моделей Qwen3.5-9B от Jackrong. Первые 32 слоя взяты из Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5, остальные — из Jackrong/Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1; границу между частями сгладили 1000 шагами QLoRA-дообучения. В репозитории размещены исходные веса BF16 в формате safetensors для дальнейшей квантизации или дообучения. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, рассуждений, вызова инструментов и агентных сценариев. Автор сообщает о результатах на собственной серии из 44 тестов, включая проверки вызова инструментов и агентных задач; это заявление автора, а не независимая оценка. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, корейского, японского, французского, немецкого и испанского языков. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска и квантизации требуются подходящие вычислительные ресурсы; готовая квантизированная версия размещена отдельно.

mlx-community/QwQ-32B-bf16 — конверсия модели QwQ-32B в формат MLX, подготовленная сообществом mlx-community на основе Qwen/QwQ-32B с помощью mlx-lm 0.21.5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров для генерации текста и диалогов; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых и текстовых задач, в том числе для запросов, требующих последовательного рассуждения. Карточка указывает на формат safetensors, лицензию Apache-2.0 и использование через MLX. Поддержка английского отмечена в метаданных; другие языки и отдельные гарантии качества в карточке не описаны.

QwQ-R1-Distill-7B-CoT — диалоговая языковая модель от prithivMLmods, дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Это плотная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста, следование инструкциям и многошаговые рассуждения с подробными объяснениями. Она подходит для решения логических задач, ответов на вопросы, создания и суммирования текстов, а также учебных приложений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный нативный контекст — 131 072 токена. В карточке указан английский язык. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README отмечены риски фактических ошибок и галлюцинаций, возможные смещения обучающих данных, ограниченные знания в узких областях и высокие требования к вычислительным ресурсам.

Radix UI Qwen 7B Fused Sep 04 2026 — языковая модель для генерации текста, опубликованная в репозитории alluriaiprojects/radix-ui-qwen-7b-fused-sep-04-2026. Модель предназначена для продолжения текста, диалоговых ответов и других сценариев text generation на английском языке. Модель содержит около 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она распространяется в формате, совместимом с библиотекой MLX, и использует safetensors; в метаданных также указана принадлежность к семейству Qwen2. Теги модели включают conversational и text-generation. README не содержит сведений о лицензии, данных обучения, результатах оценки или специальных предметных областях, поэтому применимость модели для критически важных и узкоспециализированных задач требует отдельной проверки.

Ramakrishna-7b-v3 — объединённая модель для генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе шести моделей семейства Mistral. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий не уточняет отдельные специализации, поддерживаемые языки или результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Zhixianvsdgdsg/readbook-hf на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-0.6B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-0.6B — компактная плотная каузальная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит около 508 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным Hugging Face. Модель прошла предварительное обучение и последующее дообучение на основе Qwen/Qwen3-0.6B-Base; распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, перевода и работы с инструментами. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов и может переключаться между режимами рассуждения и обычного диалога. Компактный размер облегчает использование в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами, хотя качество и устойчивость могут уступать более крупным моделям. README рекомендует настраивать параметры генерации при появлении повторов. Лицензия — Apache 2.0.

zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 — слияние методом SLERP двух предварительно обученных языковых моделей, выполненное с помощью mergekit. В состав входят recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v2-9B. Модель построена на архитектуре Gemma 2 с плотной конфигурацией и содержит 9 млрд параметров; для хранения используются веса safetensors, а библиотека для работы — Transformers. Длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, выполнения инструкций и творческого письма. В опубликованных результатах оценки указаны IFEval 77,07 и BBH 43,85; эти показатели относятся к приведённой в карточке оценке и не гарантируют аналогичного качества на всех задачах. README не приводит сведений о лицензии или дополнительных ограничениях использования.

Карточка модели rhombus18/rhododendron-default-1o на Hugging Face совпадает с карточкой rhombus18/rhododendron-professor-1o, поэтому описание составлено по ней. Rhombus18 Rhododendron Professor 1o — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная пользователем rhombus18 на основе unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 29,7 млрд параметров. Карточка указывает обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык и контекст длиной до 128 000 токенов. В README не описаны специализированные области применения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache 2.0.

RI-Instruct-v0.2-Merged — дообученная языковая модель RishiSpace на базе unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанный в метаданных размер контекста — 40 960 токенов; карточка помечает английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированную область применения или результаты оценки качества.

Rivoli_7B_SLERP — объединённая модель генерации текста, собранная louisgrc с помощью LazyMergekit из CultriX/NeuralTrix-bf16 и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors и типе bfloat16. Слияние выполнено методом SLERP с настройками, различающимися для слоёв внимания и MLP. Модель предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в сценариях, где требуется продолжение или составление текста с учётом длинного контекста. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о специальных навыках модели. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Rombos-EVAGutenberg-TIES-Qwen2.5-32B — языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная nbeerbower слиянием методом TIES через mergekit. В объединение вошли nbeerbower/EVA-Gutenberg3-Qwen2.5-32B и nbeerbower/Rombos-Qwen2.5-32B-lorablated; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. В метаданных указаны интерфейс вызова инструментов и языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценивания или конкретных ограничений качества; применимость к отдельным задачам следует проверять на собственных данных.

Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b — диалоговая языковая модель автора Rombodawg, представленная как обновлённая версия Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b. Это плотная модель семейства Qwen2, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct; она содержит 14 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Карточка сообщает о результатах ручного сравнения с предыдущей версией и приводит оценки IFEval и BBH, но подробности метода дообучения и бенчмарков ограничены. Модель работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов, однако README не описывает его применение. Лицензия — Apache-2.0. Языки и специальные предметные области в карточке не обозначены.

CombinHorizon/Rombos-Qwen2.5-7B-Inst-BaseMerge-TIES — языковая модель, созданная методом слияния TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Модель разработана для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Она содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen2 и использует класс Qwen2ForCausalLM. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на запросы, продолжения текста и генерации структурированных ответов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers и лицензию Apache-2.0. README указывает на слияние с Qwen2.5-7B-Instruct; отдельные специализированные области применения не заявлены.

RP3-1b-1.0 — языковая модель RP3-AI для генерации текста и диалоговых ответов. Она дообучена на базе unsloth/llama-3.2-1b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; в метаданных указана архитектура LlamaForCausalLM с плотной структурой и 1,2 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, а карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель ориентирована на диалоговое применение и задачи генерации текста. Метаданные указывают английский язык и контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

RuAdapt-HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B-v1 — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из RefalMachine/ruadapt_qwen2.5_7B_ext_u48_instruct и suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе на русском и английском языках; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Русскоязычная база RefalMachine адаптирована для диалога и ускоренной обработки русскоязычных последовательностей, а вторая база вносит возможности творческой генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не приводят сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных примерах.

RuadaptQwen2.5-32B-QWQ-Beta — русскоязычная инструктивная версия Qwen/QwQ-32B от RefalMachine. Модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой и 32 млрд параметров дообучена продолжением предобучения на русскоязычном корпусе; авторы также заменили токенизатор и применили LEP (Learned Embedding Propagation). Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и решения задач с рассуждениями. По заявлению авторов, новый токенизатор повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно исходной Qwen/QwQ-32B при сравнении одинаковых последовательностей. Поддерживается контекст до 131 072 токенов; модель рассчитана в первую очередь на русский язык. Указана лицензия Apache-2.0. В README перечислены оценки на Ru-Arena-General, MERA и llmtf_open, однако результаты не приведены, поэтому качество по этим тестам оценить нельзя. Авторы также предупреждают, что ответы отражают данные обучения и могут содержать их предубеждения.

ruGPT-3.5-13B-GGUF — это набор квантизированных файлов модели ruGPT-3.5-13B в формате GGUF, разработанный ai-forever. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для написания продолжений, ответов и другого текстового контента по заданному промпту. Модель относится к типу GPT-2 и содержит 13 миллиардов параметров. Она работает с текстом, поддерживает русский и английский языки и рассчитана на запуск через инструменты, совместимые с форматом GGUF, например llama.cpp. В README приведён пример использования с контекстом 2048 токенов, однако точный максимальный размер контекста модели не указан. Ключевое преимущество этой версии — квантизированный формат, удобный для локального запуска и более экономного использования ресурсов по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения, требования к аппаратному обеспечению и влияние конкретных уровней квантизации на качество в README не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.