I.5Создание и редактирование текста

Geneva 12B GammaCorpus v2-5m — языковая модель Rubenroy, дообученная на структурированных многоходовых диалогах из набора GammaCorpus v2 объёмом 5 млн примеров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для ответов на инструкции; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель основана на Mistral-Nemo-Instruct-2407 и содержит 12,1 млрд параметров. Это плотная архитектура Mistral с 40 слоями, SwiGLU и групповой обработкой ключей и значений (GQA); заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Поддерживаются английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможности предвзятых ответов; заявленное стремление уменьшить предвзятость не исключает её полностью.

GenStructDolphin-7B-Slerp — объединённая языковая модель автора artificialguybr, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Genstruct-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель можно применять для ответов в чате, подготовки инструкций и сложных вопросов по текстовым корпусам, а также для создания синтетических обучающих данных. Описание не сообщает результатов оценки качества или специальных гарантий поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gigantes-v1-gemma2-9b-it — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе нескольких инструктивных моделей Gemma 2. В состав входят модели для японского, немецкого, арабского и английского языков; автор рассчитывал улучшить рассуждения и усложнить генерацию английского текста. Модель имеет плотную архитектуру Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Gemma; её условия следует учитывать при использовании и распространении модели.

Giraffe-v2-70b-32k — авторегрессионная языковая модель на базе Transformer, разработанная Abacus.AI и дообученная на Llama 2 70B для работы с увеличенным контекстом. Модель содержит 68,7 млрд параметров, использует архитектуру Llama и принимает текст для генерации текста в диалоговых сценариях. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и обработки длинных запросов и документов в чат-сценариях. Для работы с увеличенной длиной контекста требуется специальная настройка интерполяции; загрузка через стандартный AutoModel из Transformers без такой модификации не поддерживается. Лицензия — Llama 2 Community License.

GKA-primed-HQwen3-8B-Reasoner — гибридная языковая модель Amazon, созданная на основе Qwen3-8B с помощью конвейера Hybrid Model Factory Priming. В ней 18 слоёв Attention и 18 слоёв Gated KalmaNet (GKA), слоя пространства состояний, который выполняет онлайн-регрессию с постоянным объёмом памяти и линейной стоимостью по длине последовательности. Модель содержит 7,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, многошаговых рассуждений на длинном контексте, решения математических и научных задач, программирования, следования инструкциям и вызова инструментов. Поддерживает режимы рассуждения с пошаговой внутренней генерацией и без него. По данным авторов, гибридная архитектура снижает нагрузку на KV-кэш и ускоряет инференс на длинных контекстах, сохраняя качество, близкое к Qwen3-8B; результаты различаются в зависимости от задачи. Карточка приводит слабый результат на SciCode относительно базовой модели. Модель доступна в формате Safetensors, точность в карточке указана как bfloat16. Лицензия — Apache 2.0. Для длинных генераций авторы рекомендуют vLLM; точность генерации на длинном контексте зависит от настроек кэша.

QpiEImitation/GKD-S-Qwen3.5-2B_T-Qwen3.5-9B — дообученная модель генерации текста на основе Qwen/Qwen3.5-2B, обученная с использованием TRL. Карточка демонстрирует диалоговый сценарий: модель получает вопрос пользователя и генерирует ответ. В метаданных указаны архитектура Qwen3.5 dense, около 1,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы. Метаданные базовой модели описывают семейство Qwen как мультимодальное, однако для этого чекпойнта заявлены только генерация текста и возможность чата; поддержку изображений здесь не следует считать подтверждённой. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GLM-4.5-Air-bf16 — версия GLM-4.5-Air, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в MLX на устройствах Apple с поддержкой MLX. Репозиторий преобразован из zai-org/GLM-4.5-Air с помощью mlx-lm 0.28.2; по метаданным, модель относится к семейству GLM-4 MoE и содержит 8,5 млрд параметров. Лицензия — MIT. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Базовая GLM-4.5-Air рассчитана на рассуждения, программирование и работу интеллектуальных агентов с инструментами; в этой карточке подтверждены диалоговая возможность и задача text-generation. Контекстное окно — 131 072 токена. Поддерживаемые языки по карточке — английский и китайский. Преобразованная версия упрощает запуск модели в экосистеме MLX. Доступные сведения не подтверждают отдельную оценку качества именно этой сборки или её поддержку вызова инструментов; назначение инструментов указано для базовой модели.

Это GGUF-квантизация MXFP4_MOE модели GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B; в репозитории также размещена версия с imatrix. Она предназначена для генерации текста в диалогах и чат-сценариях. Базовая модель описана в каталоге как сжатая MoE-версия GLM-4.5-Air для генерации текста и кода, агентных сценариев и вызова функций при сниженных требованиях к памяти. Карточка не приводит сведения о размере файлов, длине контекста, поддерживаемых языках или условиях лицензии. Указанная в метаданных задача — text-generation, а формат файлов — GGUF. Количественная оценка качества этой квантизации в карточке отсутствует.

GLM-4.7-Flash-MLX-4bit — это 4-битная квантизированная версия языковой модели GLM-4.7-Flash, разработанной организацией zai-org. Квантизация выполнена командой LM Studio с использованием mlx_lm, а модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon в экосистеме MLX. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, поддерживаемых библиотекой Transformers и инструментами MLX, включая локальный запуск на совместимых компьютерах Apple. В README заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель относится к текстовой модальности; сведения о размере, конкретной архитектуре и максимальной длине контекста не указаны. Ключевое преимущество версии — снижение требований к памяти и вычислительным ресурсам за счёт 4-битной квантизации и оптимизации под Apple Silicon. При этом квантизация может влиять на точность и качество генерации по сравнению с исходной моделью, а фактическая производительность зависит от оборудования и настроек запуска. Модель распространяется по лицензии MIT.

mkurman/GLM-4.7-Flash-SynthLabs — дообученная и объединённая с базовой моделью версия GLM-4.7-Flash, опубликованная mkurman. Модель семейства glm4_moe_lite предназначена для диалоговой генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Она содержит 4,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 202 752 токенов и распространяется в формате Safetensors. Карточка сообщает, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Указанная в метаданных лицензия — MIT; README при этом указывает Apache-2.0, поэтому условия лицензирования требуют уточнения. Язык карточки — английский, а базовая GLM-4.7-Flash описана как модель для рассуждений и программирования, но конкретная специализация этой версии не раскрыта.

GLM-4-9B-Chat-1M-GGUF — квантованная GGUF-версия языковой чат-модели GLM-4-9B-Chat-1M, разработанной THUDM. Квантование выполнено bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через LM Studio и другие совместимые средства локального запуска. Модель ориентирована на китайский и английский языки и поддерживает текстовый ввод и вывод. В названии указано окно контекста 1M; размер базовой модели — около 9 млрд параметров. Доступны варианты от F16 до различных уровней квантования Q2–Q8 и IQ, поэтому можно выбирать между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Рекомендуемые варианты обеспечивают высокое или хорошее качество, а компактные варианты подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, но дают более заметное снижение качества. Это локальная версия модели, что позволяет запускать её без обращения к облачному API, однако производительность зависит от используемого оборудования и реализации inference. README не содержит результатов тестирования, поэтому точные сильные стороны по сравнению с другими моделями оценить нельзя. Для работы требуется соблюдать формат промпта с токенами [gMASK], <sop>, <|system|>, <|user|> и <|assistant|>. Лицензия указана как glm-4; подробные условия доступны в лицензии исходной модели THUDM.

INCModel3/GLM-5.1-MXFP4-Mixed-CT-AutoRound — это квантизированная версия GLM-5.1 от zai-org, созданная Intel с помощью AutoRound в режиме RTN. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. В README приведены результаты на GSM8K, MMLU, PIQA и HellaSwag: средний результат MXFP4 составляет 99,39% от указанного результата BF16 на этих тестах. Модель использует формат safetensors и квантизацию MXFP4; метаданные указывают библиотеку Transformers и поддержку английского и китайского языков. README рекомендует соблюдать лицензию исходной модели, а метаданные указывают MIT. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы; перед внедрением рекомендуется проверить её безопасность.

GLM-5.2-DQ4plus-q8 — это конвертированная в формат MLX и смешанно квантованная версия языковой модели GLM-5.2, разработанной Z.ai (zai-org) и опубликованной сообществом mlx-community. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска на одном Apple Mac Studio с чипом M3 Ultra и 512 ГБ памяти; для использования рекомендуется библиотека mlx-lm. Ключевая особенность — смешанная квантизация: большинство тензоров сохраняется в 8-битном формате, тензоры up и gate экспертных слоёв квантуются до 4 бит, а down-тензоры — до 5 и 6 бит в зависимости от блока. Такой подход призван сохранить качество при меньшем потреблении памяти и оставить место для контекстного окна. В README не указаны точный размер модели, архитектура GLM-5.2, поддерживаемые языки, модальности и длина контекста; заявленные характеристики применимы прежде всего к MLX-окружению Apple Silicon. Модель ориентирована на пользователей, которым нужен локальный запуск крупной языковой модели на совместимом Mac. Её сильная сторона — компромисс между качеством и требованиями к памяти благодаря преимущественно 8-битным весам и более экономной квантизации экспертных тензоров. Ограничения связаны с привязкой к MLX и оборудованию Apple Silicon, а также с возможными потерями качества из-за квантизации. Модель распространяется по лицензии MIT.

GLM-5.2-MXFP4-Mixed-CT-AutoRound — смешанная по точности версия модели GLM-5.2 от Z.ai, подготовленная Intel AutoRound в режиме RTN и упакованная в формат Compressed Tensor. Репозиторий основан на zai-org/GLM-5.2; в метаданных указана связь finetune, однако README описывает квантование весов до MXFP4 и MXFP8. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения; базовая GLM-5.2 также ориентирована на программирование и длительные задачи. Репозиторий использует safetensors и библиотеку Transformers, формат совместим с vLLM и поддерживает настройку вызова инструментов. README показывает пример запуска с ограничением контекста 4096 токенов; это параметр примера запуска, а не заявленный родной предел модели. Квантование в смешанной точности уменьшает требования к хранению и вычислениям по сравнению с полной точностью, но README не приводит оценок качества или скорости. Модель может выдавать фактически неверные ответы, предвзятый, оскорбительный или непристойный контент, поэтому перед применением необходима проверка безопасности. В метаданных указана лицензия other; условия коммерческого использования следует уточнить отдельно.

GLM-5.3-Flash-GGUF — квантизованное GGUF-представление модели GLM-5.3-Flash, разработанной командой GLM-5 и распространяемой в данном формате Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, программирования, агентских сценариев и работы с мультимодальными данными. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель имеет гибридную архитектуру, сочетающую разреженное и линейное внимание, а также использует Manifold-Constrained Hyper-Connections для повышения эффективности масштабирования. Общий размер составляет 320 млрд параметров, из них 18 млрд активны при обработке запроса. Это первая нативно мультимодальная модель серии GLM-5; обучение проводилось на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов. Архитектура ориентирована на снижение стоимости обработки длинного контекста при сохранении возможностей работы с большими объёмами данных, однако точный размер контекстного окна в README не указан. К сильным сторонам относятся мультимодальность, высокая заявленная эффективность, поддержка длинного контекста, задачи программирования и автономной работы с инструментами. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о конкретных модальностях, точных характеристиках GGUF-квантизации и требованиях к оборудованию. Модель распространяется по лицензии MIT; для запуска рекомендуется совместимый стек llama.cpp или Unsloth Desktop.

Vontra/GLM-5.3-Flash-MLX-2bit-MTP — это конвертированная и гибридно квантованная версия мультимодальной модели GLM-5.3-Flash от Z.ai, подготовленная Vontra для Apple Silicon на базе MLX. Модель предназначена для генерации текста и работы с изображениями в совместимых MLX- и VLM-средах, включая oMLX. Заявлены английский и китайский языки. Модель использует архитектуру glm5_next с разреженной смесью экспертов (MoE), чередованием KDA-линейного и разреженного внимания, vision encoder и одним нативным NextN/MTP-слоем для спекулятивного декодирования. Объём параметров составляет 320 млрд, из них 18 млрд активны при обработке запроса; заявленный контекст — до 1 048 576 токенов. Чекпойнт хранится в MLX safetensors и занимает около 111,3 ГБ. Квантование выполнено по гибридной схеме: основные экспертные веса имеют точность 2 бита, отдельные проекции — 8 или 4 бита, а чувствительные компоненты, включая vision encoder, projector, эмбеддинги и выходную голову, сохранены в BF16. К сильным сторонам относятся существенное уменьшение размера весов, поддержка мультимодальных сценариев, сохранённый нативный MTP и совместимость с экосистемой Apple MLX. В тесте на Apple M3 Studio включение MTP повысило скорость декодирования с 6,063 до 6,257 токена в секунду при совпадении результатов. Производительность и прирост от MTP зависят от оборудования, запроса и степени принятия черновых токенов. Для работы требуется runtime с поддержкой архитектуры glm5_next, нативного MTP и покомпонентных метаданных квантования MLX; указаны совместимые версии oMLX 0.6.3rc3, MLX 0.32.0, mlx-lm 0.31.3 и mlx-vlm 0.6.3. Лицензия — MIT.

GLM-5.3-Flash-MLX-8bit — это квантованная 8-битная сборка модели GLM-5.3-Flash, разработанной организацией zai-org и адаптированной PipeNetwork для MLX на Apple Silicon. Модель относится к классу смесей экспертов (Mixture-of-Experts), имеет 320 млрд параметров, из которых активно используется 18 млрд (320B-A18B). Архитектура включает 34 слоя Kimi-Delta с линейным вниманием и 11 слоёв DeepSeek sparse attention с NoPE MLA и lightning indexer, а также manifold-constrained hyper-connections. Мультитокенная предсказательная прослойка исключена, а vision tower сохранена в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и работы с изображениями и текстом; в README указана модальность image-text-to-text. Сборка рассчитана на запуск через MLX и совместимый runtime на компьютерах Apple Silicon. Размер файлов на диске составляет около 334,1 ГБ. Основная масса параметров, включая маршрутизируемых экспертов, квантована в 8 бит с группами по 64 значения; отдельные служебные параметры хранятся в float32, а vision tower — в bfloat16. Языки и размер контекстного окна в README не указаны. Сильной стороной сборки является существенное уменьшение размера по сравнению с исходной версией bfloat16 объёмом около 642,7 ГБ при близком качестве: заявленная perplexity на wikitext-2 составляет 3,4607. Для корректной работы рекомендуется пропатченный runtime из проекта PipeNetwork, поскольку стандартная ветка mlx-vlm содержит расхождения в вычислениях. Модель распространяется по лицензии MIT; в README также указано, что файлы были конвертированы из upstream-релиза и архитектура модели не изменялась.

Solstice-AI/GLM-5.3-Flash-UNCENSORED-AWQ — мультимодальная языковая модель, основанная на архитектуре GLM-5.3-Flash. Исходную архитектуру разработала Zhipu AI / ZAI, uncensored-веса подготовила dealignai, а Solstice-AI выпустила эту AWQ-квантизованную версию. Модель предназначена для генерации и анализа текста, программирования, математических и логических задач, а также понимания изображений и видео. Заявлены поддерживаемые языки английский и китайский. Модель использует MoE-архитектуру с 320 млрд общих параметров, 288 маршрутизируемыми экспертами и примерно 18 млрд активных параметров на токен. Применяется формат W4A16 AWQ: веса квантизованы до INT4 с group_size=128, а активации сохраняются в 16-битном формате. Визуальные компоненты, механизмы внимания, маршрутизаторы MoE, эмбеддинги и языковая голова оставлены без квантизации. В README указана поддержка контекста до 131 072 токенов, а также speculative decoding с DFlash 2. К сильным сторонам относятся сочетание больших возможностей MoE-модели с уменьшенным размером весов, мультимодальность, поддержка длинного контекста и сценариев программирования, математики, анализа изображений и видео. Ограничения включают очень высокую общую ёмкость модели и, как следствие, значительные требования к памяти и вычислительным ресурсам, несмотря на INT4-квантизацию; для запуска требуются совместимые движки, например vLLM или SGLang. Показатели качества и отсутствие отказов приведены авторами README и не подтверждены независимой проверкой. Лицензия — MIT.

GLM-5.3-Flash W4A16 NVFP4 GGUF — преобразованная в формат GGUF версия модели axiomofmind/GLM-5.3-Flash-W4A16-NVFP4, основанной на zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16. Это разговорная текстовая модель семейства GLM5Next с архитектурой MoE. Основные маршрутизируемые эксперты используют квантование W4A16 NVFP4 с размером группы 16; внимание, общие эксперты, маршрутизаторы, эмбеддинги, выходной слой, веса MTP и другие сохранённые тензоры остаются в BF16 или F32. Файл модели с весами MTP занимает 204,1 ГБ. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Для запуска требуется сборка llama.cpp с поддержкой GLM5Next и GGUF NVFP4. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

inferencerlabs/GLM-5.3-MLX-Q4i — квантизированная версия языковой модели GLM 5.3, основанная на zai-org/GLM-5.3-BF16 и подготовленная сообществом inferencerlabs. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, локального текстового инференса и других задач, поддерживаемых библиотекой MLX. Данные о размере модели, архитектуре, языках и максимальной длине контекста в README не указаны. Модель использует формат MLX и квантизацию Q4-INF, настроенную методом INF для повышения общей точности при ограничении памяти до 512 GiB. По приведённым данным конверсии GLM 5.1, Q4-INF показала perplexity 1,21093, точность токенов 97,70% и missed divergence 10,65%; эти показатели не следует напрямую считать результатами для GLM 5.3. На M3 Ultra заявлена скорость около 15,8 токена в секунду при обработке последовательности длиной около 1000 токенов и потребление примерно 428,6 GiB памяти. Сильной стороной модели является адаптация под экосистему MLX и сохранение высокой точности при 4-битной квантизации, однако использование требует значительного объёма оперативной памяти и совместимого оборудования или программного окружения. Модальности ограничены текстом согласно указанному pipeline_tag. Лицензия в README не указана.

unsloth/GLM-Z1-9B-0414-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели GLM-Z1-9B-0414, разработанной командой THUDM и подготовленной Unsloth. Модель относится к семейству GLM, предназначена для генерации текста и поддерживает китайский и английский языки. Это компактная модель примерно на 9 млрд параметров, ориентированная на локальный запуск в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Модель обучалась с применением методов cold start и расширенного обучения с подкреплением на задачах математики, программирования и логики. Она рассчитана на диалоговые и общие текстовые задачи, требующие рассуждений, включая математическое решение проблем и выполнение сложных инструкций. Для инференса рекомендуется использовать параметры temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 40 и max_new_tokens до 30000; поддерживается принудительный режим рассуждений. Базовый максимальный контекст составляет 8192 токена, а для более длинных входов может применяться YaRN с исходным пределом позиционных эмбеддингов 32768 токенов, что потенциально снижает качество на коротких текстах. Для запуска через llama.cpp требуется включить опцию --jinja. Модель распространяется по лицензии MIT.

gnani-evon-v3.3 — языковая модель Gnani.ai для диалога, следования инструкциям и рассуждений на английском и индийских языках. Это гибридная архитектура Mamba2-Transformer Nemotron Hybrid Mixture of Experts: 30 млрд параметров всего и около 3,5 млрд активных на токен. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на работу через Transformers, vLLM и SGLang. Модель предназначена для чатов и ассистентов, многоязычных RAG-систем с длинным контекстом, извлечения ответов из текста, агентных сценариев с вызовом инструментов, а также задач по коду и математике. Разработчик сообщает о дообучении на инструкциях и применении обучения с подкреплением; заявленный акцент — понимание и генерация на языках Индии. README предупреждает, что использование инструментов и многошаговые агентные возможности продолжают развиваться, а модель не рекомендуется для высокозначимых решений или юридических, медицинских и финансовых консультаций без оценки безопасности в целевой области. Лицензия — Apache-2.0.

Edens-Gate/GnX-r2 — диалоговая языковая модель, разработанная как дообученная версия Delta-Vector/Holland-4B. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 3,9 млрд параметров; для работы заявлено контекстное окно до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат PyTorch и библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. В README указано дообучение на датасете, обозначенном как None; приведено значение loss 0,0359 на наборе оценки, но описание набора и подробности оценки отсутствуют. Лицензия — GNU AGPL-3.0.

ClaudioItaly/Goodenberk — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, созданная методом SLERP с помощью mergekit из AlekseyKorshuk/ai-detection-gutenberg-human-choosed-formatted-ai-sft-qwen-7b-sft-3epochs и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Gutenberg-KTO. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Она работает с текстом и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Базовые модели дообучались на текстах Gutenberg; описание базовой модели указывает на китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

google-gemma-4-12B-it-GGUF-Q4_K_M — квантизированная версия базовой модели google/gemma-4-12B-it, опубликованная пользователем sigmanih с использованием Sigma Studio. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых помощников, программирования, повседневных задач, рассуждений и агентских сценариев с вызовом инструментов. Она распространяется в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M и рассчитана на запуск через совместимые движки, включая llama.cpp и SigmaEngine. Заявлены архитектура gemma4, 12 млрд активных параметров, 48 transformer-слоёв, скрытое измерение 3840 и контекстное окно до 262 144 токенов. Размер файла составляет около 6,87 ГБ; для полной выгрузки на GPU рекомендуется около 19,5 ГБ видеопамяти, а для CPU или гибридного режима — около 19,3 ГБ оперативной памяти. В README указаны английский и итальянский языки. Рекомендуемое оборудование — видеокарта с 24 ГБ VRAM либо система с 32–64 ГБ RAM. По приведённым автором оценкам, модель набрала 77% на совокупности из 100 тестовых заданий, показала 100% на HumanEval, 89% на ARC-Challenge, GSM8K, MATH, MMLU-Pro и TruthfulQA, но существенно слабее выступила на GPQA, HellaSwag и MMLU. В режиме пошагового рассуждения заявлено преимущество над прямой генерацией, однако приведённые бенчмарки являются результатами собственной оценки публикации и не гарантируют аналогичную точность в прикладных задачах. К ограничениям также относятся требования к памяти, потери качества из-за квантизации и неполная информация о мультимодальности и точных условиях обучения. В README лицензия в метаданных обозначена как other, а в отдельном значке указана Apache-2.0, поэтому перед использованием необходимо проверить фактические лицензионные условия репозитория и исходной модели.

Это GGUF-квантизированная instruction-модель gemma-4-31B-it, разработанная Google и подготовленная в вариантах квантизации bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для диалоговых и генеративных задач и может запускаться локально через llama.cpp, Ramalama, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. В README также указан pipeline image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах не приведены. Модель содержит 31 млрд параметров; доступны варианты от BF16 до различных уровней 8-, 6-, 5-, 4- и 3-битной квантизации. Размер файлов составляет примерно от 13,84 до 61,41 ГБ. Высокоточные варианты обеспечивают лучшее сохранение качества, а более компактные подходят для систем с ограниченной оперативной памятью, но могут заметно уступать по качеству. Для некоторых форматов заявлена оптимизация под CPU ARM и Apple Silicon. Используется специальный шаблон диалога с ролями system, user и model; для недавно поддерживаемых моделей может потребоваться обновление программного обеспечения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 с дополнительными условиями Gemma; точные требования следует проверять в документации Google. README не содержит данных о длине контекста, списке языков, конкретных бенчмарках и системных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя достоверно оценить.

NobodyWho/Google_Gemma4-E2B-GGUF — это GGUF-квантизация инструкционно настроенной мультимодальной модели Gemma 4 E2B от Google DeepMind, переопубликованная для библиотеки NobodyWho. Квантизации BF16, Q8_0 и Q4_K_M предоставлены unsloth; базовая модель — google/gemma-4-E2B-it. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, следования инструкциям, рассуждений и нативного tool calling с грамматически ограниченным выводом. Она поддерживает анализ изображений через дополнительную проекционную модель mmproj-BF16.gguf, работает с текстом и изображениями, поддерживает более 140 языков и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Эффективный размер составляет примерно 2,3 млрд параметров, что делает модель ориентированной на локальное и on-device использование. Для всех перечисленных вариантов квантизации заявлена успешная проверка tool calling: 14 из 14 тестов. К сильным сторонам относятся мультимодальность, длинный контекст, многоязычность, поддержка вызова инструментов и доступность компактной Q4_K_M-версии. Для работы с изображениями требуется отдельная проекционная модель, а характеристики качества могут зависеть от выбранной квантизации; конкретные результаты бенчмарков в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Это чат-модель для генерации текста, дообученная автором cloudyu на основе google/gemma-7b. Обучение выполнено на наборе c-s-ale/alpaca-gpt4-data-zh; модель принимает инструкцию и необязательный ввод, затем генерирует ответ по шаблону instruction/input/output. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM и содержит 8,2 млрд параметров. Она рассчитана на диалог и выполнение инструкций на китайском и английском языках, с контекстом до 8192 токенов. Доступные веса представлены в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий без соблюдения её условий. Качество ответов зависит от области запроса и данных дообучения; карточка не приводит результатов оценки или дополнительных мер защиты.

Карточка модели model-attribution-challenge/gpt2 на Hugging Face совпадает с карточкой baffo32/gpt2-ptmap, поэтому описание составлено по ней. baffo32/gpt2-ptmap — текстовая авторегрессионная модель семейства GPT-2, основанная на GPT-2 от OpenAI. Она предварительно обучена на английских текстах из веба с причинной языковой моделью: предсказывает следующий токен, используя предыдущий контекст. Модель предназначена прежде всего для продолжения текста по запросу; её также можно дообучить для прикладных задач. Архитектура — плотная GPT-2 с контекстом до 1024 токенов. В репозитории представлены веса в форматах PyTorch, TensorFlow, Flax и TFLite. Модель может создавать связный английский текст и извлекать языковые представления, однако сама по себе не проверяет факты. Данные обучения содержали неотфильтрованные материалы из интернета, поэтому генерация может воспроизводить их предубеждения. Датасет WebText не опубликован. Лицензия — MIT.

gavin124/gpt2-finetuned-cnn-summarization-v2 — модель семейства GPT-2, дообученная для суммаризации текста. В карточке указана оценка loss 2,1684 на наборе для оценки; обучающий датасет не назван. Модель принимает текст и генерирует его краткое изложение, контекст составляет 1024 токена. Модель подходит для создания кратких пересказов текстовых материалов. Она опубликована в формате PyTorch под лицензией MIT. В карточке нет сведений о целевых языках и подробных рекомендаций по использованию.