I.6Перевод и языковая адаптация

Qwen-72B — базовая плотная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Alibaba Cloud в рамках семейства Tongyi Qianwen. В репозитории представлена предварительно обученная модель с 119,4 млрд параметров; она обучена более чем на 3 трлн токенов из веб-текстов, книг, кода, математики и других общих и профессиональных материалов. Это базовая модель, а не диалоговая версия Qwen-72B-Chat. Модель предназначена для генерации текста и служит основой для сценариев продолжения текста, рассуждений, ответов на запросы, работы с кодом и математическими задачами. В README указаны 32 тысячи токенов контекста, словарь размером свыше 150 тысяч токенов и архитектурные компоненты RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Основное внимание уделено китайскому и английскому языкам; словарь также рассчитан на поддержку ряда других языков, включая русский. Для запуска BF16/FP16 требуется не менее 144 ГБ видеопамяти, а для варианта Int4 — не менее 48 ГБ. README предупреждает, что при дообучении нужно учитывать особенности tiktoken-токенизатора и специальных токенов. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-qwen3-14b на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-14B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-14B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen3-14B-Base с 14 млрд параметров; метаданные указывают на архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с инструментами. Она поддерживает режимы рассуждения и обычного ответа, а также более 100 языков и диалектов. Контекстное окно, указанное в метаданных, составляет 40 960 токенов. Карточка описывает 32 768 токенов нативно и возможность расширения до 131 072 с YaRN. Для использования требуется библиотека Transformers; модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст, а подключение внешних инструментов реализуется через интерфейс приложения.

Mistral-Large-Instruct-2407-GGUF — квантизированная версия Mistral Large 2, разработанная Mistral AI и подготовленная в формате GGUF сообществом LM Studio; квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, выполнения инструкций, рассуждений, работы с многоязычными запросами, извлечения данных и интеграции в бизнес-приложения через вызов функций. Модель поддерживает контекст до 128 000 токенов, десятки языков, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский, японский, корейский, арабский и хинди, а также более 80 языков программирования, среди которых Python, Java, C, C++, JavaScript и Bash. Ключевые сильные стороны — улучшенное следование инструкциям, диалоговые возможности, retrieval-навыки и поддержка последовательных и параллельных вызовов функций. При этом, как и другие генеративные модели, она может ошибаться или создавать недостоверный контент; конкретные характеристики производительности зависят от выбранного уровня квантизации. Модель распространяется по лицензии MRL-0.1; условия следует проверять в тексте лицензии Mistral.

Qwen/Qwen3-14B-MLX-bf16 — плотная языковая модель семейства Qwen3 от Alibaba, представленная в формате MLX с точностью bf16. Это производная от Qwen/Qwen3-14B-Base модель на 14 млрд параметров для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений, программирования, перевода и работы с внешними инструментами. В README описаны 40 слоёв и контекст 32 768 токенов; для более длинных входов заявлена возможность расширения до 131 072 токенов с YaRN. Метаданные указывают контекст 40 960 токенов. Модель поддерживает режимы с рассуждением и без него, многоходовый диалог и интерфейс вызова инструментов. Семейство Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов, включая многоязычное следование инструкциям и перевод. Модель предназначена для локального запуска на совместимом оборудовании и использования в приложениях на базе MLX; карточка также упоминает Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество и доступный контекст зависят от задачи, настроек генерации и используемого inference-фреймворка.

unsloth/Qwen3-4B-128K-GGUF — это GGUF-версия текстовой авторегрессионной языковой модели Qwen3-4B, разработанной командой Qwen и опубликованной Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, программирования, математических и логических задач, творческого письма, ролевого взаимодействия, перевода и агентских сценариев с использованием внешних инструментов. Модель содержит около 4 миллиардов параметров, из них 3,6 миллиарда приходятся на параметры без учёта embedding-слоя. Архитектура включает 36 слоёв и Grouped-Query Attention с 32 головами запросов и 8 головами ключей/значений. Qwen3 поддерживает переключение между режимом рассуждения для сложных задач и нережимом рассуждения для более быстрых ответов. Базовая длина контекста составляет 32 768 токенов, а с применением YaRN — до 131 072 токенов, что соответствует заявленному в идентификаторе варианту 128K. Модель ориентирована на работу более чем со 100 языками и диалектами. К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка многоязычных сценариев, развитое следование инструкциям, рассуждение, генерация кода и интеграция с инструментами. Ограничения включают меньшую ёмкость по сравнению с крупными моделями, текстовую специализацию без заявленной поддержки изображений или аудио, а также необходимость корректной настройки режима рассуждения и совместимого программного обеспечения для запуска GGUF. Лицензия — Apache 2.0.

Spark-X2.5-4B — компактная языковая модель общего назначения, разработанная командой Spark. Это дообученная версия Spark-X2.5-4B-Base с плотной архитектурой Spark 2.5 на 3,8 млрд параметров; веса опубликованы в формате Safetensors и предназначены для запуска через Transformers. Гибридное внимание сочетает один слой полного внимания с тремя слоями внимания со скользящим окном, а нативный контекст достигает 1 048 576 токенов. Модель рассчитана на диалог, написание и перевод текстов, рассуждения, программирование, вызов инструментов и агентные сценарии. Она поддерживает более 200 языков, а карточка описывает интеграцию с популярными агентными средами и системами инференса. Заявленные сильные стороны — широкий спектр задач и работа с длинным контекстом при оптимизации вычислений и KV-кэша. Качество на конкретной задаче может отличаться; длинный контекст требует достаточной памяти устройства. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-V2-Chat-0628 — улучшенная версия диалоговой модели DeepSeek-V2-Chat, разработанная DeepSeek. Она предназначена для общения по инструкциям и генерации текста, включая помощь с программированием, математическими задачами, переводом и ответами на вопросы по документам в сценариях RAG. Модель построена на архитектуре DeepSeek-V2 и содержит 18,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 163 840 токенов. В репозитории веса представлены в формате safetensors. В карточке сообщается об улучшении результатов относительно предыдущей версии на HumanEval, MATH и BBH, а также об оптимизации следования инструкциям в системной части диалога. Для запуска BF16 версии локально README указывает требования в 8 GPU по 80 ГБ памяти. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в документах лицензии репозитория.

Карточка модели Darth-Coder/my-model3-14b-it на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-14B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-14B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen3-14B-Base с 14 млрд параметров; метаданные указывают на архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с инструментами. Она поддерживает режимы рассуждения и обычного ответа, а также более 100 языков и диалектов. Контекстное окно, указанное в метаданных, составляет 40 960 токенов. Карточка описывает 32 768 токенов нативно и возможность расширения до 131 072 с YaRN. Для использования требуется библиотека Transformers; модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст, а подключение внешних инструментов реализуется через интерфейс приложения.

Neuron-4B-Instruct — мультиязычная языковая модель с настройкой на выполнение инструкций, разработанная Neura Tech AI на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с архитектурой Transformer Decoder и примерно 3,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и работы в роли ИИ-ассистента: она помогает с программированием, рассуждениями, математическими задачами, творческим письмом, переводом и вызовом инструментов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов и множество языков, включая английский, русский, китайский, хинди, японский, корейский, европейские и южноазиатские языки. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка приводит сравнительные результаты на тестах знаний, но они не гарантируют качество в конкретных задачах; ответы могут содержать ошибки. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели efathakanafunzi/Qwen3-14B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-14B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-14B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это дообученная версия Qwen3-14B-Base с 14 млрд параметров; метаданные указывают на архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с инструментами. Она поддерживает режимы рассуждения и обычного ответа, а также более 100 языков и диалектов. Контекстное окно, указанное в метаданных, составляет 40 960 токенов. Карточка описывает 32 768 токенов нативно и возможность расширения до 131 072 с YaRN. Для использования требуется библиотека Transformers; модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст, а подключение внешних инструментов реализуется через интерфейс приложения.

Qwen3-235B-A22B — большая языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen, разработанная Alibaba. Это причинная языковая модель архитектуры Mixture of Experts: всего 235 млрд параметров, из которых при генерации активируются 22 млрд; используются 128 экспертов, из них активны 8. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, следования инструкциям, рассуждений, математики, программирования, творческого письма, перевода и сценариев с вызовом внешних инструментов. В одном чекпойнте можно переключать режимы рассуждения и обычного ответа. README заявляет поддержку более 100 языков и диалектов. Контекст в README указан как 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN; метаданные каталога указывают нативную длину 40 960 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0. Для практического использования следует учитывать большой общий размер модели и требования к инфраструктуре; README не приводит конкретных аппаратных требований или оценок качества для отдельных задач.

NVIDIA подготовила FP8-квантизированную версию языковой модели Qwen3-235B-A22B, разработанной Alibaba. Это авторегрессионная разреженная трансформерная модель архитектуры Qwen3 MoE для генерации текста; в репозитории указано 18,2 млрд параметров, а базовая модель описана как крупная MoE-модель для диалогов, рассуждений, программирования, перевода и работы с инструментами. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан контекст 40 960 токенов; README заявляет до 131 тыс. токенов. Модель предназначена для развёртывания в агентных системах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на базе ИИ. Квантизация весов и активаций линейных операторов в блоках трансформера до FP8 снижает требования к диску и памяти GPU примерно в 1,6 раза относительно 16-битного представления. Для запуска README указывает TensorRT-LLM, Linux и графические процессоры NVIDIA Blackwell. README разрешает коммерческое и некоммерческое использование; лицензия в метаданных — Apache-2.0.

AIArchiveInfo публикует точную архивную копию Qwen3-8B от команды Qwen: веса и файлы сохранены без изменений. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров по метаданным, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она поддерживает режимы рассуждения и обычного ответа, следование инструкциям, работу с инструментами, программирование, математику и перевод. Карточка заявляет поддержку более 100 языков и диалектов; метаданные указывают контекст 40 960 токенов. Модель можно использовать для многошаговых диалогов, написания и редактирования текстов, генерации кода, рассуждений и интеграции с внешними инструментами. Это текстовая модель, работающая через Transformers и распространяемая в формате Safetensors. Копия не обучалась и не дообучалась архиватором; лицензия Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-8B — плотная причинно-авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, основанная на Qwen/Qwen3-8B и опубликованная Unsloth. По карточке модели, она предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математики и программирования; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Qwen3 позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают 7,6 млрд параметров и контекст до 40 960 токенов; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на использование с Transformers. Карточка базовой модели заявляет поддержку более 100 языков и диалектов, включая многоязычные инструкции и перевод. Модель может быть полезна для чат-ботов, генерации и редактирования текста, помощи с кодом и агентных сценариев с инструментами. Указана лицензия Apache-2.0. Заявленный в README базовой модели размер параметрического набора и длина контекста отличаются от значений метаданных этой записи, поэтому здесь приведены значения метаданных каталога.

Карточка модели Xyre/Qwen3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Qwen3-8B-GGUF — квантизированная версия причинной языковой модели Qwen3-8B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель предназначена для локального запуска в формате GGUF через llama.cpp, Ollama и совместимые инструменты генерации текста. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям, генерации и анализа кода, математического и логического рассуждения, творческого письма, ролевого взаимодействия, перевода и многоязычных задач. Она поддерживает переключение между режимом рассуждения для сложных задач и нережимом рассуждения для более быстрых ответов, а также сценарии взаимодействия с внешними инструментами и агентами. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Qwen3-8B содержит 8,2 млрд параметров, 36 слоёв и использует Grouped Query Attention с 32 головами Q и 8 головами KV. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; с масштабированием YaRN заявлена работа до 131 072 токенов. Доступны варианты квантизации q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K и q8_0. Квантизация облегчает локальный запуск, но может снижать качество по сравнению с полной версией; использование YaRN на коротких текстах также способно ухудшать производительность. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит точных требований к аппаратному обеспечению и подробных результатов бенчмарков, поэтому фактическая скорость и требуемый объём памяти зависят от выбранного варианта квантизации и используемого оборудования.

Qwen3-8B-MLX-4bit — языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это причинная языковая модель для генерации текста, диалога, следования инструкциям, написания кода, математических и логических рассуждений, творческих задач, ролевого взаимодействия и агентских сценариев с подключением внешних инструментов. Вариант подготовлен для работы с MLX и использует 4-битное представление параметров. Модель содержит около 8,2 млрд параметров, из которых 6,95 млрд не относятся к embedding, имеет 36 слоёв и архитектуру Grouped Query Attention с 32 головами Q и 8 головами KV. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с применением YaRN может достигать 131 072 токенов. Поддерживаются более 100 языков и диалектов, включая многоязычное следование инструкциям и перевод. Модель допускает переключение между режимом рассуждений для сложных задач и нережимом рассуждений для более эффективного общего диалога. Сильными сторонами являются сочетание рассуждений и эффективного режима работы, развитое следование инструкциям, многоязычность, поддержка программирования и интеграции с инструментами. Ограничения включают необходимость корректно выбирать параметры генерации для режима рассуждений; в README также не приведены конкретные результаты бенчмарков, требования к оборудованию и показатели производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen-72B-Chat — диалоговая языковая модель Alibaba Cloud, созданная на основе Qwen-72B с применением методов выравнивания. Это плотная Transformer-модель семейства Qwen с 119,4 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; в репозитории представлены веса Safetensors. Модель предназначена для многошагового диалога и генерации текста по системным инструкциям. Она подходит для ответов на вопросы, ролевого общения и смены стиля, а также для рассуждений, перевода, математических задач и генерации кода. В описании заявлена поддержка китайского, английского и других языков; обучение включало веб-тексты, книги, код и математические данные. Для запуска в BF16/FP16 требуется не менее 144 ГБ видеопамяти, для Int4 — не менее 48 ГБ. В README приведены результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели KyleAIers/Spark-X2.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой 0xSojalSec/Spark-X2.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Spark-X2.5-4B — компактная языковая модель общего назначения, разработанная командой Spark. Это дообученная версия Spark-X2.5-4B-Base с плотной архитектурой Spark 2.5 на 3,8 млрд параметров; веса опубликованы в формате Safetensors и предназначены для запуска через Transformers. Гибридное внимание сочетает один слой полного внимания с тремя слоями внимания со скользящим окном, а нативный контекст достигает 1 048 576 токенов. Модель рассчитана на диалог, написание и перевод текстов, рассуждения, программирование, вызов инструментов и агентные сценарии. Она поддерживает более 200 языков, а карточка описывает интеграцию с популярными агентными средами и системами инференса. Заявленные сильные стороны — широкий спектр задач и работа с длинным контекстом при оптимизации вычислений и KV-кэша. Качество на конкретной задаче может отличаться; длинный контекст требует достаточной памяти устройства. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-V3-0324 — языковая модель, разработанная компанией DeepSeek (深度求索). Это улучшенная версия DeepSeek-V3, ориентированная на задачи рассуждения, программирования и веб-разработки, написания и редактирования текстов на китайском языке, перевода, анализа отчётов, веб-поиска и Function Calling. По данным карточки, модель демонстрирует улучшения по сравнению с предыдущей версией в бенчмарках MMLU-Pro, GPQA, AIME и LiveCodeBench. Также заявлены более исполнимый код, более качественные веб-страницы и игровые интерфейсы, улучшенное многошаговое редактирование, написание писем и средних и длинных текстов на китайском языке, а также более точный вызов функций. Поддержка мультимодальности, архитектура, размер модели, максимальная длина контекста и полный перечень языков в README не указаны. Для использования рекомендуется учитывать настройки официальных веб- и мобильных приложений: базовая температура модели составляет 0,3, а системный промпт идентифицирует ассистента как DeepSeek Chat, созданного DeepSeek, и содержит текущую дату. Условия лицензии указаны явно: MIT, что допускает использование, модификацию и распространение модели в рамках условий этой лицензии.

unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-bnb-4bit — 4-битная версия модели Llama 3.3 70B Instruct, разработанной Meta и подготовленной для квантованного запуска сообществом Unsloth. Это авторегрессионная языковая модель на оптимизированной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention (GQA), дообученная с применением supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей для повышения полезности и безопасности. Модель предназначена для многоязычного диалога, генерации и обработки текста и кода. Она принимает и формирует текст, поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки, имеет контекстное окно 128k токенов и содержит 70 млрд параметров. Объём предобучающих данных превышает 15 трлн токенов, а дата отсечения знаний — декабрь 2023 года. Ключевые преимущества — большой контекст, широкий языковой охват, диалоговая настройка и сниженные требования к памяти благодаря 4-битному формату bnb. Модель остаётся статичной и обучена на офлайн-данных, поэтому её знания не обновляются автоматически и могут содержать ошибки или устаревшую информацию. Лицензия — Llama 3.3 Community License Agreement с особыми условиями коммерческого использования.

unsloth/Qwen3-14B-128K-GGUF — формат GGUF модели Qwen3-14B, опубликованный Unsloth на основе модели Qwen/Qwen3-14B. Это причинная языковая модель с 14,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, математических рассуждений, программирования, творческого письма и агентских сценариев с интеграцией внешних инструментов. Модель поддерживает переключение между режимом рассуждений и нерассуждающим режимом, что позволяет выбирать между качеством решения сложных задач и более эффективным общим диалогом. Указана поддержка более 100 языков и диалектов, включая многоязычное следование инструкциям и перевод. Архитектура включает 40 слоёв и Grouped-Query Attention с 40 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Базовый контекст составляет 32 768 токенов, а с применением YaRN может достигать 131 072 токенов. Сильными сторонами являются развитые способности к рассуждениям, коду, многошаговому диалогу, следованию инструкциям и работе с инструментами, а также возможность локального запуска в формате GGUF. Ограничения и требования к аппаратному обеспечению для этой конкретной сборки в README подробно не указаны; характеристики длинного контекста зависят от корректной поддержки YaRN и используемого программного обеспечения. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-14B-MLX-4bit — это 4-битная MLX-версия причинной языковой модели Qwen3-14B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, перевода, написания кода, математического и логического рассуждения, творческих задач и сценариев с агентами и внешними инструментами. Она поддерживает переключение между режимом рассуждения и обычным режимом без рассуждения в рамках одной модели. Модель содержит 14,8 млрд параметров, из которых 13,2 млрд не относятся к embedding, и имеет 40 слоёв. Используется Grouped Query Attention: 40 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с YaRN может достигать 131 072 токенов. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Формат MLX и 4-битное квантование ориентированы на эффективный запуск в экосистеме MLX, однако README не содержит конкретных требований к памяти и производительности. Сильными сторонами являются развитые способности к рассуждению, математике, программированию, многоязычному взаимодействию, многошаговым диалогам и использованию инструментов. Режим без рассуждения может повысить эффективность, а режим рассуждения предназначен для более сложных задач. Ограничения включают зависимость от совместимых версий mlx_lm и transformers, а также необходимость подбора параметров генерации: для режима рассуждения не рекомендуется жадное декодирование из-за возможных повторов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-30B-A3B-128K-GGUF — GGUF-версия языковой модели Qwen3-30B-A3B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud и подготовленной в формате квантования Unsloth. Это авторегрессионная causal language model с архитектурой mixture-of-experts (MoE): 30,5 млрд параметров всего, из которых 3,3 млрд активируются при обработке токена; модель содержит 48 слоёв, 128 экспертов, 8 активных экспертов и использует GQA с 32 головами Q и 4 головами KV. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации текста и кода, математического и логического рассуждения, творческого письма, многошаговых взаимодействий и агентских сценариев с использованием внешних инструментов. Она поддерживает переключение между режимами thinking и non-thinking: первый ориентирован на сложное рассуждение, а второй — на более быстрые ответы общего назначения. Qwen3 заявляет поддержку более 100 языков и диалектов, включая многоязычное следование инструкциям и перевод. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов; до 131 072 токенов можно использовать с применением YaRN, что соответствует назначению версии с обозначением 128K. К сильным сторонам относятся сочетание высокой общей ёмкости с небольшим числом активных параметров, развитые способности к рассуждению, программированию и работе в агентских сценариях, а также возможность локального запуска через совместимые инструменты для GGUF. Ограничения включают необходимость корректной настройки режима мышления и YaRN для длинного контекста; конкретные требования к аппаратному обеспечению, показатели производительности и детали квантования в предоставленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-30B-A3B-GGUF — GGUF-версия модели Qwen3-30B-A3B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud и подготовленной Unsloth. Это причинная языковая модель архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), предназначенная для диалогов, следования инструкциям, генерации текста и кода, математического и логического рассуждения, творческого письма, ролевого взаимодействия, перевода и агентских сценариев с использованием внешних инструментов. Модель поддерживает переключение между режимами рассуждения и быстрого ответа с помощью инструкций /think и /no_think. Она обучалась на этапах предварительного обучения и постобучения, содержит 30,5 млрд параметров, из которых активируется 3,3 млрд, 48 слоёв, 128 экспертов и 8 активируемых экспертов. Использует GQA с 32 головами для Q и 4 для KV. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с YaRN заявлена поддержка до 131 072 токенов. Модель ориентирована более чем на 100 языков и диалектов; в метаданных README отдельно указан английский язык. К сильным сторонам относятся сочетание качества рассуждений и экономичности MoE-архитектуры, поддержка многоязычного следования инструкциям, широкий спектр прикладных задач и возможность запуска в GGUF-совместимых инструментах, включая llama.cpp и Ollama. Ограничения включают зависимость характеристик от конкретной GGUF-квантизации и программного окружения; точные параметры квантизации, требования к памяти и результаты бенчмарков в предоставленном README не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-GPTQ-Int4 — квантизированная 4-битная версия генеративной языковой модели Qwen3-30B-A3B, разработанной командой Qwen. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре mixture-of-experts (MoE), предназначенная для генерации и обработки текста, диалогов, следования инструкциям, математического рассуждения, программирования, творческого письма, ролевого взаимодействия, перевода и агентских сценариев с использованием внешних инструментов. Модель содержит 30,5 млрд параметров, из которых при обработке одного токена активируется около 3,3 млрд; число неэмбеддинговых параметров составляет 29,9 млрд. Она включает 48 слоёв, использует Grouped Query Attention с 32 головами запросов и 4 головами ключей и значений, а также 128 экспертов, из которых активируются 8. Нативная длина контекста — 32 768 токенов, с использованием YaRN заявлена поддержка до 131 072 токенов. Модель поддерживает более 100 языков и диалектов. Ключевая особенность Qwen3 — переключение между режимом рассуждения и обычным режимом без рассуждения в рамках одной модели. Режим рассуждения подходит для сложных логических задач, математики и кода, а обычный режим — для более эффективного общего диалога. GPTQ-квантизация Int4 снижает требования к памяти и облегчает развёртывание, однако может сопровождаться потерей качества по сравнению с полноразмерной версией; конкретные аппаратные требования и производительность зависят от среды запуска. Для работы рекомендуется актуальная версия Transformers, также заявлена совместимость с SGLang и vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит подробных результатов бенчмарков, полного перечня поддерживаемых языков или точных требований к оборудованию.

unsloth/Qwen3-32B-128K-GGUF — это GGUF-версия большой языковой модели Qwen3-32B, разработанной командой Qwen и опубликованной в формате GGUF командой Unsloth. Модель представляет собой причинную языковую модель с 32,8 млрд параметров, из которых 31,2 млрд не относятся к эмбеддингам. Архитектура включает 64 слоя и групповое обобщённое внимание (GQA) с 64 головами для Q и 8 для KV. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации и анализа кода, математического и логического рассуждения, творческого письма, ролевого взаимодействия, многошаговых диалогов, перевода и агентских сценариев с интеграцией внешних инструментов. Qwen3 поддерживает переключение между режимом рассуждения для сложных задач и нережимом рассуждения для более быстрых ответов. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Базовая длина контекста составляет 32 768 токенов, а с использованием YaRN она увеличена до 131 072 токенов. Модель сочетает широкий набор языковых и рассуждательных возможностей с поддержкой длинного контекста и локального запуска в GGUF-экосистеме. Ограничения включают значительный размер, потенциально высокие требования к памяти и вычислительным ресурсам, а также зависимость качества и скорости от конкретной GGUF-квантизации и настроек запуска. В README не приведены точные параметры квантизации, требования к оборудованию или результаты бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели CookieXG/Qwen3-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-4B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, творческого письма, многоязычных задач и работы с инструментами. В модели около 3,7 млрд параметров по метаданным; она использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. README описывает переключение между режимами рассуждения и обычного диалога, а также поддержку более 100 языков и диалектов. Модель обучена на базе Qwen/Qwen3-4B-Base и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка предупреждает о возможных бесконечных повторах при генерации и рекомендует настраивать параметры сэмплирования.

Карточка модели Hollow44844/Qwen3-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-4B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, творческого письма, многоязычных задач и работы с инструментами. В модели около 3,7 млрд параметров по метаданным; она использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. README описывает переключение между режимами рассуждения и обычного диалога, а также поддержку более 100 языков и диалектов. Модель обучена на базе Qwen/Qwen3-4B-Base и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка предупреждает о возможных бесконечных повторах при генерации и рекомендует настраивать параметры сэмплирования.

Карточка модели Ahriman07/Qwen3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.