I.6Перевод и языковая адаптация

Модель latent-artist/66c200392ff148279a5995ef1455d3de — инструктивно дообученная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Qwen2 и содержит около 1,54 млрд параметров, включая 1,31 млрд параметров без учёта эмбеддингов. Модель разработана автором репозитория latent-artist. Модель предназначена для ответов на инструкции и общения в формате чата. Архитектура включает 28 слоёв, rotary position embeddings, групповой запрос внимания с 12 query heads и 2 key/value heads, RMS-нормализацию и gated feed-forward слои. Длина контекста составляет 32 768 токенов, генерация поддерживает до 8 192 токенов. README заявляет многоязычную генерацию текста; в метаданных указан английский язык. Для загрузки требуется актуальная версия Transformers. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель поддерживает чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений применимости; как языковая модель, её ответы требуют проверки на точность и уместность.

GLM-4-32B-Base-32K-GGUF — это квантизированная версия базовой языковой модели GLM-4-32B-Base-32K, разработанной arcee-ai. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных средах, совместимых с форматом GGUF, включая llama.cpp и LM Studio. Модель имеет размер 32 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 000 токенов. В карточке указаны китайский и английский языки. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q2–Q6 и IQ-квантизаций, что позволяет выбирать компромисс между качеством, потреблением памяти и скоростью работы. Более компактные варианты подходят для систем с ограниченной оперативной памятью, но могут заметно уступать по качеству версиям с высокой точностью. Модель является базовой, поэтому её поведение в диалогах и форматирование ответов могут требовать самостоятельной настройки промптов; готовый формат промпта в README не указан. Для запуска необходима совместимая среда и объём памяти, соответствующий выбранному файлу: размер вариантов варьируется примерно от 13,66 до 65,14 ГБ. Лицензия модели — MIT.

Audio Flamingo Next Think — модель понимания аудио и ответов на вопросы, разработанная NVIDIA. Это вариант семейства Audio Flamingo Next, настроенный на многошаговое рассуждение по длинным аудиозаписям: он объединяет сведения о событиях, говорящих и временных отметках и может обосновывать ответы фрагментами аудио. Модель рассчитана на речь, окружающие звуки и музыку, включая записи длительностью до 30 минут. Модель принимает монофоническое аудио с частотой 16 кГц и выдаёт текст. Архитектура сочетает аудиоэнкодер AF-Whisper, обработку аудио фрагментами по 30 секунд, MLP-адаптер и текстовую основу семейства Qwen2.5 с механизмом временной привязки RoTE. В карточке указано окно контекста 131 072 токена для текстовой основы; контекст метаданных каталога указан как 1 200 токенов. Модель поддерживает задачи распознавания речи, перевода речи и вопросов по аудио; основное назначение этого варианта — сложные вопросы с временно привязанными объяснениями. Основной язык в карточке — английский, при этом обучение включает многоязычные данные для распознавания и перевода речи. Модель сильна в рассуждениях по длинным записям и связывании событий, разделённых во времени. Ответы могут включать длинные рассуждения перед итогом. По описанию авторов, качество рассуждения снижается, когда нужные свидетельства редки или сильно разнесены по времени; аудиоданные также неравномерны по языкам и областям. Лицензия обозначена как other; карточка ограничивает использование некоммерческими исследовательскими целями.

Baichuan-13B-Chat — диалоговая версия языковой модели Baichuan-13B, разработанная Baichuan Intelligent Technology. Это плотная авторегрессионная модель с примерно 12,9 млрд параметров, выровненная для общения и генерации текста; в README базовой указана Baichuan-13B-Base. Модель поддерживает китайский и английский языки, использует позиционные смещения ALiBi и имеет контекстное окно 4096 токенов. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и генерации текста на китайском и английском языках. README также описывает варианты квантования INT8 и INT4 для снижения требований к памяти, однако метаданные этого репозитория указывают формат PyTorch. Для академических исследований использование открыто; коммерческое применение требует предварительно получить письменное разрешение Baichuan. Как и другие большие языковые модели, она может генерировать неточные или нежелательные ответы.

Baichuan-7B — открытая предварительно обученная языковая модель компании Baichuan Intelligent Technology. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 6,7 млрд параметров по метаданным (в карточке указано около 7 млрд), обученная примерно на 1,2 трлн токенов. Она предназначена для генерации текста и последующего дообучения под прикладные задачи. Модель поддерживает китайский и английский языки, использует контекстное окно длиной 4096 токенов и включает rotary embeddings, SwiGLU и RMSNorm. Разработчик сообщает о результатах на китайских и англоязычных тестах, включая C-Eval и MMLU, и отмечает оптимизацию для китайского языка. Модель может применяться для генерации и продолжения текста, а также как основа для дообученных решений. Лицензия Baichuan-7B License допускает коммерческое использование согласно карточке модели. Возможны фактические ошибки и предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы; для значимых решений выводы следует проверять.

QuantFactory/bloomz-560m-GGUF — квантованная версия языковой модели BLOOMZ с примерно 560 млн параметров, опубликованная QuantFactory в формате GGUF. По имеющимся данным, модель предназначена для генерации текста и поддерживает многоязычные сценарии, включая ответы на вопросы, классификацию тональности, формулирование поисковых запросов, объяснение понятий и создание художественных текстов. В карточке также указана поддержка программного кода и языков C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala и TypeScript. Модель обучалась с использованием набора данных bigscience/xP3. Заявлена поддержка широкого набора языков, среди которых английский, французский, испанский, китайский, арабский, хинди, португальский, русский, вьетнамский, телугу, тамильский и многие языки Африки и Азии. Ключевое преимущество — компактный размер и многоязычность, что может облегчать локальный запуск и использование в ресурсно-ограниченных средах. Ограничения связаны с небольшим размером модели: по сравнению с более крупными современными моделями она может уступать им в качестве рассуждений, точности, следовании сложным инструкциям и устойчивости генерации; сведения о длине контекста и конкретном методе квантования в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии bigscience-bloom-rail-1.0. Условия применения следует проверять по полному тексту этой лицензии, включая возможные ограничения и требования к использованию.

Breeze-7B-32k-Base-v1_0 — базовая языковая модель MediaTek Research из семейства Breeze-7B, построенная на архитектуре Mistral-7B. Это декодерный трансформер с 7,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; словарь расширен до 62 тысяч токенов для лучшей работы с традиционным китайским языком. Модель рассчитана на английский и традиционный китайский (zh-TW) и предназначена для дальнейшего дообучения под конкретные задачи. Увеличенное контекстное окно позволяет обрабатывать длинные документы и извлекать сведения из текста, распределённого по большому контексту. В описанных тестах модель показала более 90% точности при поиске ключа в длинном контексте и улучшенные результаты на длинных вариантах DRCD по сравнению с Breeze-7B-Base. Это базовая модель, поэтому её обычно дообучают перед применением для диалога и других прикладных задач. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

DiscoLM 70B — крупная языковая модель для генерации текста, разработанная Disco Research. Данная карточка содержит её квантованные файлы в формате GGUF, подготовленные TheBloke; исходная модель доступна в формате FP16 для GPU-инференса и дальнейших преобразований. Модель основана на архитектуре LLaMA и содержит 70 миллиардов параметров. Она предназначена для диалоговых и общих задач генерации текста, включая работу на английском и немецком языках. В обучении использовались наборы Open-Orca/SlimOrca-Dedup, teknium/openhermes, MetaMathQA, Synthia, AgentInstruct и немецкоязычные датасеты LeoLM и ultrachat_de. Для взаимодействия используется шаблон ChatML с ролями system, user и assistant. GGUF-файлы доступны в вариантах с 2-, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битным квантованием, что позволяет запускать модель с использованием CPU и GPU через llama.cpp и совместимые приложения. Квантование уменьшает требования к памяти, но может снижать точность по сравнению с исходной FP16-версией; конкретный контекстный размер и производительность в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

Falcon3-10B-Instruct-abliterated-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Falcon3-10B-Instruct-abliterated, опубликованная в формате GGUF пользователем bartowski. Базовая модель разработана huihui-ai и относится к семейству Falcon3. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp, версии b4381, с использованием метода imatrix и специализированного набора данных. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp и форматом GGUF. Поддерживаются английский, французский, испанский и португальский языки. Архитектура, размер контекста, точные параметры исходной модели и поддержка модальностей, кроме текста, в README не указаны; по назначению это текстовая модель без заявленной обработки изображений или других типов данных. Для общения используется шаблон с ролями system, user и assistant. Доступны варианты от F16 размером 20,62 ГБ до компактных IQ3_M и Q3-разрядных сборок. Версии Q4–Q6 заявлены как обеспечивающие хорошее или очень высокое качество при меньшем потреблении памяти, а Q3-варианты рассчитаны на системы с ограниченным объёмом RAM, но имеют более низкое качество. Ограничения качества зависят от выбранного уровня квантизации, при этом конкретные результаты тестирования не приведены. Модель распространяется по лицензии Falcon LLM License; условия доступны по ссылке, указанной в карточке.

MLX-формат модели GLM-4.7-Flash-6bit, конвертированной сообществом mlx-community из базовой модели zai-org/GLM-4.7-Flash с использованием mlx-lm 0.30.5. Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm, в том числе в сценариях диалогового взаимодействия с применением chat template. Из доступных данных известно, что модель поддерживает английский и китайский языки и распространяется по лицензии MIT. Формат 6bit указывает на квантованное представление, однако точные сведения об архитектуре, количестве параметров, размере контекста, модальностях, производительности и ограничениях в README не приведены. Для использования требуется установка mlx-lm; модель рассчитана на окружение MLX.

bartowski/glm-4-9b-chat-GGUF — это набор квантованных версий диалоговой текстовой модели GLM-4-9B-chat, разработанной THUDM. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов на китайском и английском языках, включая локальный запуск через llama.cpp и LM Studio. Модель имеет около 9 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от Q8_0 до Q2_K и IQ2_M. Размер файлов составляет примерно от 3,93 до 9,99 ГБ. Для некоторых вариантов используются веса эмбеддингов и выходного слоя в формате Q8_0, что может улучшать качество, хотя эффект зависит от конфигурации. Длина контекста и другие архитектурные характеристики в README не указаны. Сильными сторонами являются возможность локального запуска, широкий выбор квантований под разные объёмы памяти и относительно высокое качество старших вариантов, особенно Q6_K_L, Q6_K, Q5_K и Q4_K. Более сильное сжатие уменьшает требования к памяти, но снижает качество и может ограничивать пригодность модели для сложных задач. Лицензия указана как GLM-4; подробные условия доступны по ссылке на лицензию исходной модели.

Это конвертированная для MLX версия многоязычной языковой модели Granite-4.2-30B, подготовленная владельцем репозитория salohcin714 на основе ibm-granite/granite-4.2-30b. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; её можно запускать на Apple Silicon через библиотеку MLX. Архитектура — плотная авторегрессионная GraniteForCausalLM с 28,9 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Веса сохранены в исходной точности bfloat16 без квантизации и дообучения; репозиторий использует формат MLX safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает конверсию весов и не подтверждает отдельные улучшения качества. Бенчмарки исходной модели нельзя считать результатами проверки этой конвертированной версии.

Granite-4.2-30B (NVFP4) — вариант модели Granite-4.2-30B, разработанный IBM и опубликованный в формате для библиотеки Transformers. Репозиторий содержит NVFP4-версию базовой модели ibm-granite/granite-4.2-30b, однако README не раскрывает её архитектуру, размер контекста, языки, модальности и конкретные сценарии применения. Модель предназначена для задач обработки естественного языка и использования в совместимых приложениях на базе Transformers. Ключевая характеристика данного варианта — представление NVFP4, которое может быть ориентировано на более эффективное хранение и выполнение модели, но README не содержит измерений производительности, требований к оборудованию или описания ограничений этого формата. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

K2S3-14b-v0.2 — текстовая генеративная модель, разработанная K2S3 на основе весов mistralai/Mistral-7B-v0.1. Авторы увеличили глубину модели, примерно удвоив её размер, добавили корейскую лексику и слияния в токенизатор, а затем провели полнопараметрическое обучение методом SFT. Модель содержит 14,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых задач на английском и корейском языках. В обучении использовались alpaca-gpt4-data и примеры из набора The OpenOrca Dataset. Репозиторий предоставляет веса в формате Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

KB-Whisper Medium — модель распознавания речи, выпущенная Национальной библиотекой Швеции (KBLab). Это дообученная версия Whisper Medium от OpenAI с 455,8 млн параметров, предназначенная прежде всего для расшифровки шведской речи в текст. Модель обучали в два этапа на более чем 50 000 часах шведской аудиозаписи с транскрипциями; для второго этапа применялись более строгие фильтры качества данных. Модель предлагает варианты транскрипции с разной степенью подробности: стандартный, более компактный для субтитров и более дословный. Авторы сообщают о снижении WER на шведской речи относительно OpenAI Whisper, однако приведённые в карточке таблицы неполны, поэтому оценить результаты именно версии Medium по ним нельзя. Доступны реализации и веса для Hugging Face, ONNX и CTranslate2, а также отдельные варианты для whisper.cpp. Модель принимает аудио и генерирует текстовую транскрипцию. Карточка указывает шведский язык; сведений о контекстном окне нет. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Krutrim-2-instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизованных версий инструкционной языковой модели Krutrim-2-instruct, разработанной krutrim-ai-labs и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, а также для локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. В набор входят варианты от полноточных F32 и F16 до квантизаций Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4 и Q3, размером примерно от 5,7 до 49 ГБ. Доступны языки English, Hindi, Bengali, Marathi, Telugu, Tamil, Kannada, Malayalam, Gujarati, Assamese и Punjabi. Архитектура, число параметров, размер контекста, поддержка дополнительных модальностей и точные сценарии обучения в README не указаны; по представленным данным это текстовая, а не мультимодальная модель. Основное преимущество набора — широкий выбор уровней квантизации для подбора баланса между качеством, скоростью и требованиями к памяти. В README варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5_K и Q4_K_M отмечены как рекомендуемые, однако низкоразрядные версии могут заметно уступать полноточным по качеству. Модель распространяется по Krutrim Community License Agreement версии 1.0; подробные условия следует уточнять в файле лицензии.

Kurdish OmniASR 7B Champion v10 — модель распознавания речи, разработанная для центральнокурдского языка (сорани). Она сочетает акустический экстрактор Wav2Vec2-BERT с авторегрессионным декодером Llama-7B и предназначена для транскрибации студийной, вещательной и телефонной речи, в том числе длинных записей с формированием субтитров. Модель ориентирована на сорани и преобразует разговорную речь в литературную орфографию, обрабатывая границы слов и клитик, составные глагольные приставки и другие особенности письма. В README описаны обучение на аудио разных акустических условий, включая телефонные записи, а также DPO-выравнивание. Заявленные результаты бенчмарков приведены разработчиком; их независимая проверка по представленным данным невозможна. Опубликован слитый чекпойнт PyTorch в формате bfloat16 размером 14,54 ГБ, без необходимости запускать LoRA-адаптер. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о длине контекста не приведены.

LinTO STT French FastConformer — модель распознавания французской речи, разработанная LinAGORA и дообученная на базе NVIDIA FastConformer Hybrid Large. Она преобразует аудио в текст и подходит для пакетной и потоковой транскрибации, в том числе в составе сервиса LinTO STT. Модель содержит 115 млн параметров и обучена с использованием гибридных Transducer- и CTC-потерь; по умолчанию используется Transducer. Для обучения применено более 9500 часов французской речи: чтение, спонтанная речь, разговоры и встречи, различные акценты и условия записи. Модель выдаёт текст только строчными буквами, без пунктуации. Модель предназначена для транскрибации французской речи. Она может хуже распознавать редкую лексику, сильные акценты и речь нескольких людей, говорящих одновременно. Лицензия — CC-BY-4.0.

kosbu/Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ — это 4-битная версия модели Meta AI Llama-3.3-70B-Instruct, подготовленная с использованием квантования AWQ. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе инструкций и интегрируется с библиотекой Transformers. Заявлена поддержка английского, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского, тайского и немецкого языков. Размер исходной модели составляет 70 миллиардов параметров; README не уточняет архитектурные детали, размер контекста, поддерживаемые модальности и конкретные требования к оборудованию. Квантование до 4 бит может снизить требования к памяти и упростить развёртывание по сравнению с полной версией, однако README не содержит данных о точности, производительности или известных ограничениях. Модель распространяется по лицензии llama3.3. README не указывает дополнительные условия использования, результаты тестирования или сравнительные преимущества квантованной версии.

DavidAU представляет дообученную 7,5-миллиардную модель Llama 3.3 8B Instruct для диалогов, следования инструкциям и генерации текста с режимом рассуждений. Она обучена в течение трёх эпох на наборе TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x; автор описывает её как гибрид instruct/thinking. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке перечислены английский, русский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский и корейский языки. Модель предназначена для ответов на вопросы с подробными объяснениями, творческого письма, сюжетов и ролевых диалогов. Режим рассуждений может включаться по формулировке запроса; README отмечает, что поведение зависит от параметров генерации, а низкобитные квантизации могут ухудшать рассуждения и их активацию. Модель поставляется в safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Автор утверждает, что исходная версия Llama 3.3 8B не была публично выпущена; происхождение базовых весов в README описано не вполне ясно, тогда как метаданные указывают базовую модель allura-forge/Llama-3.3-8B-Instruct.

Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct-GGUF — это инструкционная языковая модель семейства Llama 3 в формате GGUF, опубликованная пользователем или организацией bartowski. По названию и указанным метаданным модель имеет размер 8 миллиардов параметров и ориентирована на диалоговое взаимодействие и выполнение инструкций. В карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков, а также указано обучение методом DPO в два этапа. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и других сценариев использования локальной LLM, совместимой с инструментами инференса, поддерживающими формат GGUF. Ключевыми особенностями являются принадлежность к семейству Llama 3, инструкционная настройка и оптимизация предпочтений методом DPO. Сведения о точной архитектуре, длине контекста, модальностях, конкретных вариантах квантования, производительности и ограничениях в README не приведены, поэтому их необходимо уточнять отдельно. Использование регулируется Meta Llama 3 Community License. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на установленных условиях, включая соблюдение Acceptable Use Policy, сохранение уведомления об атрибуции и отображение фразы «Built with Meta Llama 3» при распространении материалов или продуктов на их основе. Для производных моделей также требуется включать «Llama 3» в начало названия; для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные условия.

MaLA-LM/lucky52-bloom-7b1-no-39 — многоязычная модель BLOOM, дообученная с настройкой на выполнение инструкций на основе параллельного датасета Bactrian-X. Авторы последовательно добавляли языки при обучении и создали 52 контрольные точки; эта карточка описывает одну из них. В метаданных указаны архитектура BloomForCausalLM, 9,1 млрд параметров и форматы PyTorch и Safetensors; для загрузки авторы рекомендуют библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на разных языках, включая ответы на вопросы. В README перечислены языки инструкций, среди них русский, английский, китайский, арабский, хинди, японский, немецкий, французский и другие. Модель основана на BLOOM 7B1 и обучена полным дообучением параметров. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Карточка не приводит численные показатели контекста или подробные оценки качества именно этой контрольной точки.

QuixiAI/mixtral-instruct-0.1-laser — версия Mixtral-8x7B-Instruct, обработанная методом LaserRMT. В основе лежит разреженная архитектура Mixture of Experts семейства Mixtral; модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. В карточке указано, что эта версия создана с помощью MPS-бэкенда LaserRMT. Модель принимает текстовые инструкции в формате [INST] ... [/INST] и выдаёт текстовые ответы. Контекст составляет 32 768 токенов; карточка перечисляет английский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки. Файлы в формате Safetensors предназначены для запуска через vLLM или Transformers с учётом оговорок карточки об HF-совместимости. README описывает модель как демонстрацию дообучения базовой модели и отмечает отсутствие механизмов модерации. Для использования указана лицензия Apache-2.0.

Nanbeige 16B Chat 32K — это диалоговая языковая модель семейства Nanbeige, разработанная Nanbeige LLM Lab и представленная в данном репозитории в формате GGUF. Квантованные файлы подготовлены TheBloke; исходная модель доступна в формате PyTorch на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые графические интерфейсы и библиотеки. Модель имеет около 16 миллиардов параметров и заявленный контекст до 32K токенов. В метаданных указаны английский и китайский языки. Архитектура обозначена как nanbeige, а формат GGUF поддерживает различные варианты квантования с разрядностью от 2 до 6 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером, требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации. Модель рассчитана на текстовую модальность; сведения о поддержке изображений или других типов данных отсутствуют. К сильным сторонам относятся большой контекст, диалоговая специализация и возможность запуска на CPU и GPU с использованием llama.cpp, text-generation-webui, LM Studio, KoboldCpp и других совместимых инструментов. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантования, зависимость требований к ресурсам от выбранного варианта GGUF и отсутствие в README подробных данных о результатах тестирования, обучающем наборе и точных характеристиках базовой архитектуры. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

next2.5-i1-GGUF — это набор квантованных моделей в формате GGUF на базе thelamapi/next2.5, подготовленный и опубликованный mradermacher. Модель относится к мультимодальным vision-language моделям и предназначена для генерации текста, работы с изображениями и текстом, а также задач рассуждения. В обучении или дообучении использовались наборы данных FineTome-100k, CognitiveKernel-Pro-SFT, KAG-Thinker-training-dataset и ChatGPT-4o-Writing-Prompts. Заявлена поддержка турецкого, английского, немецкого, испанского, французского, русского, китайского, японского и корейского языков. В README модель обозначена как модель примерно на 4 млрд параметров, ориентированная в том числе на edge-устройства. Доступны варианты квантования от IQ1_S до Q6_K размером примерно от 1,3 до 3,6 ГБ; качество и скорость зависят от выбранного варианта. Для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория. Размер контекстного окна и точные сведения об архитектуре не указаны. Сильными сторонами являются мультимодальность, многоязычность, поддержка режима рассуждения и широкий выбор квантований для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Ограничения включают возможное снижение качества при использовании наиболее компактных квантований, а также отсутствие в README подробных характеристик производительности и контекстного окна. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Openbuddy Deepseek 67B V15 Base GGUF — это квантизированная версия большой языковой модели Openbuddy Deepseek 67B V15 Base, разработанной OpenBuddy и подготовленной в формате GGUF командой TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp и совместимые графические интерфейсы и библиотеки, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Модель относится к архитектуре DeepSeek, содержит 67 миллиардов параметров и работает в текстовой модальности. В README заявлена поддержка китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского, русского и финского языков. Доступны варианты квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации. Размер контекста и другие подробные архитектурные характеристики не указаны. К сильным сторонам относятся поддержка нескольких языков, возможность запуска на CPU и GPU и широкий выбор степеней квантования. Ограничения связаны с большим размером исходной модели, потенциальной потерей качества при агрессивном квантовании и отсутствием в README подробных результатов оценки, специальных возможностей диалога и рекомендуемых параметров генерации. Модель распространяется по лицензии DeepSeek; указана ссылка на лицензию deepseek-ai.

OpenBuddy-Falcon-40B-v16.1-4k — многоязычная чат-модель на архитектуре Falcon, разработанная проектом OpenBuddy для генерации ответов в диалоге. Она предназначена для общения и генерации текста на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель содержит 65 млрд параметров, использует архитектуру FalconForCausalLM и формат safetensors; нативная длина контекста — 2048 токенов. Доступна по лицензии Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочную, вредную или оскорбительную информацию. Разработчики не рекомендуют применять её в ситуациях с высокими ставками, включая медицинские, финансовые и юридические решения, а также управление потенциально опасными системами.

Карточка модели Jinstudio/Qwen3-ASR-0.6B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-ASR-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-ASR-1.7B — плотная аудиоречевая модель семейства Qwen3-ASR, разработанная командой Qwen. Она распознаёт речь и определяет язык аудио; модель поддерживает 30 естественных языков и 22 китайских диалекта, включая русский, английский, китайский и кантонский. Основана на возможностях аудиопонимания Qwen3-Omni и содержит 1,7 млрд параметров согласно названию модели. Модель предназначена для транскрибации речи в потоковом и офлайн-режимах, в том числе длинных записей, аудио в сложных акустических условиях, пения и песен с фоновой музыкой. В README заявлены сильные результаты на открытых и внутренних тестах; отдельные сравнительные показатели в карточке не приведены. Для потокового распознавания требуется backend vLLM; доступны также интеграции через Transformers и пакет qwen-asr. Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст. Описанный в README Qwen3-ForcedAligner-0.6B — отдельная модель для временных меток, а не функция данного чекпойнта.

Карточка модели 6534211A/Qwen3-ASR-1.7B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-ASR-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-ASR-1.7B — плотная аудиоречевая модель семейства Qwen3-ASR, разработанная командой Qwen. Она распознаёт речь и определяет язык аудио; модель поддерживает 30 естественных языков и 22 китайских диалекта, включая русский, английский, китайский и кантонский. Основана на возможностях аудиопонимания Qwen3-Omni и содержит 1,7 млрд параметров согласно названию модели. Модель предназначена для транскрибации речи в потоковом и офлайн-режимах, в том числе длинных записей, аудио в сложных акустических условиях, пения и песен с фоновой музыкой. В README заявлены сильные результаты на открытых и внутренних тестах; отдельные сравнительные показатели в карточке не приведены. Для потокового распознавания требуется backend vLLM; доступны также интеграции через Transformers и пакет qwen-asr. Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст. Описанный в README Qwen3-ForcedAligner-0.6B — отдельная модель для временных меток, а не функция данного чекпойнта.

Карточка модели Jinstudio/Qwen3-ASR-1.7B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-ASR-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-ASR-1.7B — плотная аудиоречевая модель семейства Qwen3-ASR, разработанная командой Qwen. Она распознаёт речь и определяет язык аудио; модель поддерживает 30 естественных языков и 22 китайских диалекта, включая русский, английский, китайский и кантонский. Основана на возможностях аудиопонимания Qwen3-Omni и содержит 1,7 млрд параметров согласно названию модели. Модель предназначена для транскрибации речи в потоковом и офлайн-режимах, в том числе длинных записей, аудио в сложных акустических условиях, пения и песен с фоновой музыкой. В README заявлены сильные результаты на открытых и внутренних тестах; отдельные сравнительные показатели в карточке не приведены. Для потокового распознавания требуется backend vLLM; доступны также интеграции через Transformers и пакет qwen-asr. Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель принимает аудио и выдаёт распознанный текст. Описанный в README Qwen3-ForcedAligner-0.6B — отдельная модель для временных меток, а не функция данного чекпойнта.