I.6Перевод и языковая адаптация

Fun-ASR-Nano-2512-hf — версия модели распознавания речи Fun-ASR-Nano от FunAudioLLM, подготовленная для работы с библиотекой Transformers. Это плотная end-to-end модель, принимающая аудио и генерирующая текстовую транскрипцию. Она поддерживает китайский, английский и японский языки; для китайского заявлена поддержка семи диалектных групп и 26 региональных акцентов. Обучение проводилось на десятках миллионов часов реальной речи. Модель предназначена для транскрибирования аудио, в том числе китайской речи с региональными особенностями, а также английской и японской речи. Для этого HF-чекпойнта README описывает запуск через нативную поддержку Transformers и генерацию текста. Указанная в карточке лицензия — Apache-2.0. Экспорт не содержит ветвь CTC и поэтому не предоставляет зависящие от неё временные метки и диаризацию говорящих. Проверки README охватывают короткие примеры и отдельные пакетные сценарии; они не являются оценкой точности, скорости или минимальных требований к памяти. Стандартный pipeline automatic-speech-recognition в описанной версии Transformers завершался ошибкой индексации токенов; автор рекомендует использовать указанный в README маршрут через any-to-any или нативные processor/generate API.

GaMS-2B — языковая модель семейства Generative Model for Slovene, разработанная исследовательской командой факультета компьютерных и информационных наук Люблянского университета. Она основана на Gemma 2 и продолжительно предобучена на корпусах на словенском, английском, хорватском, сербском и боснийском языках. Модель содержит 2,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, суммаризации и ответов на вопросы, особенно на словенском и английском. Также её можно применять для языковой практики и исследований многоязычной обработки текста. Хорватский, сербский и боснийский использовались при обучении; возможно применение и к другим языкам Gemma 2, но они не были частью дополнительного предобучения. Модель может ошибаться в фактах, испытывать трудности с неоднозначностью и сложными задачами, а также воспроизводить смещения из обучающих данных. Распространяется по лицензии Gemma; перед применением следует учитывать её условия и политику допустимого использования Gemma.

Gemma-3-27b-it-GGUF — квантизированная GGUF-версия мультимодальной инструкционной модели Gemma 3 27B IT, разработанной Google и квантизированной Second State Inc. Модель предназначена для диалоговых приложений и сценариев image-text-to-text: обработки текстовых запросов, а при использовании файла mmproj — анализа изображений вместе с текстом. Для запуска в LlamaEdge требуется версия v0.18.5 или новее и шаблон prompt gemma-3. Модель содержит 27 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также F16; размеры файлов составляют примерно от 10,5 до 30 ГБ, не считая разбиения F16 на два файла. Рекомендуемыми вариантами названы Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S, поскольку они обеспечивают баланс размера и качества или небольшие потери качества. Для обработки изображений требуется отдельный mmproj-файл; изображения должны быть нормализованы до 896×896 пикселей и представлены как 256 токенов каждое. Основные сильные стороны — большой контекст, поддержка текста и изображений, широкий выбор уровней квантования и возможность локального запуска через LlamaEdge. Ограничения включают значительные требования к дисковому пространству и вычислительным ресурсам, а при низких уровнях квантования — существенное снижение качества. README не указывает поддерживаемые языки и конкретную архитектуру. Модель распространяется по лицензии Gemma.

GigaAM-Multilingual MLX FP16 — независимый порт модели распознавания речи GigaAM-Multilingual для запуска через MLX на Apple Silicon. Модель преобразует аудио в текст и рассчитана прежде всего на офлайн-транскрибацию на macOS; артефакт содержит веса FP16 размером около 1,17 ГБ и распространяется по лицензии MIT. Модель поддерживает русский, английский, казахский, кыргызский и узбекский языки. В сравнительном тесте на публичных наборах для основных языков FP16 показал макро WER 5,066%; качество и скорость могут отличаться на других устройствах и аудиоданных. Для работы нужны Apple Silicon, macOS 14 или новее и совместимая версия MLX. Это распознавание речи без диаризации и потоковой обработки. Временные метки слов приблизительны; качество может снижаться из-за шума, удалённой речи, акцентов, переключения языков, музыки, одновременной речи и тематически отличающихся данных.

GLM-4.7-Flash-MLX-8bit — это 8-битно квантованная версия языковой модели GLM-4.7-Flash, разработанной компанией zai-org. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX и ориентировано на запуск на устройствах с Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и доступна в экосистеме Transformers. Модель поддерживает английский и китайский языки и относится к моделям text generation. Ключевое преимущество — оптимизация в формате MLX и 8-битное представление, что делает её подходящей для локального использования на Apple Silicon при сниженных требованиях к памяти по сравнению с полноразмерной версией. В README не указаны точный размер модели, архитектура, длина контекста, мультимодальные возможности и результаты тестирования, поэтому её производительность и область применения нельзя оценить подробнее. Лицензия модели — MIT.

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.

Это дообученная модель Whisper, созданная на основе parthiv11/indic_whisper_hi_multi_gpu. Она предназначена для автоматического распознавания речи и преобразования аудио в текст; карточка сообщает результат оценки: loss 0,4954 и глобальный WER 21,7486. Метрики относятся к указанному набору оценки, описание которого в карточке отсутствует. Модель принимает аудио и выдаёт текст. В метаданных указан формат safetensors, библиотека Transformers и лицензия MIT. Подтверждённая поддержка хинди унаследована от базовой модели, однако сведения о данных обучения и других языках этой версии отсутствуют.

LeoLM/leo-hessianai-13b — языковая модель с открытыми весами, разработанная Björn Plüster и Christoph Schuhmann совместно с LAION и HessianAI. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер семейства Llama, полученный продолжением предобучения meta-llama/Llama-2-13b-hf на большом корпусе немецкоязычных, преимущественно локальных текстов. Модель содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста на немецком и английском языках, а также для исследований и прикладных разработок с немецкоязычными LLM. Она доступна для использования через Transformers в формате PyTorch. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement; перед использованием следует учитывать её условия, в том числе применимые ограничения на коммерческое использование.

Leo Hessianai 70B Chat GGUF — это квантованные файлы большой языковой чат-модели, разработанной LAION LeoLM и преобразованной в формат GGUF пользователем TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые графические интерфейсы и библиотеки. В README указана поддержка английского и немецкого языков, а обучение связано с немецкоязычными наборами данных OpenSchnabeltier, OASST-DE, Alpaca GPT-4 Deutsch, Evol-Instruct Deutsch, German Poems и German Songs. Модель основана на архитектуре Llama и содержит около 70 миллиардов параметров. Доступны варианты GGUF с квантованием от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации; при этом более сильное квантование может снижать точность. Для диалогов используется шаблон ChatML. README не указывает размер контекста и модальности, поэтому подтверждённых данных о поддержке изображений или других типов входа нет. Файлы совместимы с llama.cpp начиная с указанной в README версии, а также с рядом сторонних приложений и библиотек для локального запуска на CPU и GPU. Модель распространяется по лицензии Llama 2; конкретные условия этой лицензии следует учитывать при использовании и распространении производных файлов.

Карточка модели titanbot/LeoLM-hessianai-13b на Hugging Face совпадает с карточкой LeoLM/leo-hessianai-13b, поэтому описание составлено по ней. LeoLM/leo-hessianai-13b — языковая модель с открытыми весами, разработанная Björn Plüster и Christoph Schuhmann совместно с LAION и HessianAI. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер семейства Llama, полученный продолжением предобучения meta-llama/Llama-2-13b-hf на большом корпусе немецкоязычных, преимущественно локальных текстов. Модель содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста на немецком и английском языках, а также для исследований и прикладных разработок с немецкоязычными LLM. Она доступна для использования через Transformers в формате PyTorch. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement; перед использованием следует учитывать её условия, в том числе применимые ограничения на коммерческое использование.

LFM2.5-1.2B-Thinking-ToMoE-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели, опубликованный Nichonauta. Основа — LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking, преобразованная в ToMoE Mixture-of-Experts. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений; поддерживает нативное поведение с блоком <think>. Указаны языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский. Модель рассчитана на локальный запуск через llama.cpp, включая сценарии on-device с объёмом хранения менее 1 ГБ. Доступны варианты BF16 размером 2343 МБ, Q8_0 размером 1186 МБ и Q4_K_M размером 695 МБ. Рекомендуемый контекст — до 32768 токенов. В README не указаны точные параметры архитектуры и число активных экспертов; размер модели обозначен как 1.2B в названии базовой модели. Для Q4_K_M заявлена скорость около 302 токенов в секунду на RTX 3060, для Q8_0 — около 212, для BF16 — около 125. Важное ограничение GGUF-версии заключается в том, что llama.cpp не поддерживает нативные ToMoE-эксперты и динамические V-маски. Поэтому модель восстановлена как плотный эквивалент и по поведению соответствует плотной базовой модели, а не исходной MoE-версии. Для использования настоящего MoE требуется версия safetensors с параметром trust_remote_code. Производительностью и компактностью особенно выделяется Q4_K_M, однако квантизация может снижать точность по сравнению с BF16. Производная распространяется по лицензии LFM Open License v1.0; ссылка на лицензию указана в карточке модели.

Это квантизированная в формате GGUF версия инструкционной модели Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной Meta и подготовленной ByteShape с использованием метода ShapeLearn. ShapeLearn подбирает тип данных отдельно для каждого тензора, чтобы сохранять высокое качество при малой разрядности. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также для локального запуска через llama.cpp или Ollama на CPU и GPU. Модель содержит 8 миллиардов параметров, работает только с текстом и заявлена для английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Доступны варианты KQ, оптимизированные для CPU, и IQ, ориентированные на современные Nvidia GPU; размер файлов составляет примерно 2,56–4,33 ГБ, а средняя разрядность — от 2,54 до 4,31 бит на вес. Разные варианты предлагают компромисс между скоростью, размером и качеством, однако README не указывает размер контекстного окна и не приводит подробностей об ограничениях качества или безопасности. Основные преимущества — возможность локального запуска, широкий выбор уровней квантизации и оптимизация под разные аппаратные платформы при сохранении качества исходной модели. Ограничения связаны с потерями качества, неизбежными при низкой разрядности, а также с тем, что эффективность зависит от выбранного варианта и оборудования. Модель распространяется по лицензии llama3.1.

Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct — текстовая модель VAGO solutions, полученная дообучением Meta-Llama-3.1-8B-Instruct методом Spectrum Fine-Tuning. При обучении обновлялись 25% слоёв модели на немецко-английской смеси данных Sauerkraut Mix v2. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на немецком и английском языках. Разработчик сообщает об улучшении навыков на этих языках при сохранении большей части ранее усвоенных знаний. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; модель доступна в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии llama3.1. Разработчик предупреждает, что в ответах может встречаться неприемлемый или несдержанный контент, а корректное поведение не гарантируется.

Llama-3-Typhoon-1.5X-70B-instruct — диалоговая языковая модель команды SCB 10X Typhoon, созданная на основе Llama 3 70B Instruct и Typhoon 1.5 70B с помощью редактирования модели методом task arithmetic. Это плотная decoder-only модель архитектуры Llama примерно на 69,5 млрд параметров; она принимает и генерирует текст, использует шаблон чата Llama 3 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель рассчитана прежде всего на тайский язык, также поддерживает английский. Её предназначение — следование инструкциям, рассуждения, ответы на вопросы и применение в RAG-сценариях и генерации с заданными ограничениями. В карточке приведены результаты тестов ThaiExam, MMLU, MT-Bench и IFEval, включая оценки на тайском и английском. Разработчики отмечают экспериментальный характер модели и рекомендуют отдельно оценивать её риски для конкретного применения. Модель распространяется по лицензии Llama 3 Community License; для работы указана Transformers версии 4.38.0 или новее.

MasriSwitch-Gemma3n-Transcriber-v1 — модель автоматического распознавания речи, разработанная oddadmix на архитектуре условной генерации Gemma 3n и дообученная на египетском арабском и речи с переключением между арабским и английским. Она предназначена для преобразования коротких и средних аудиозаписей в текст, в том числе голосовых заметок, звонков поддержки, встреч, интервью и материалов для соцсетей. В карточке указаны датасет арабско-английской речи с переключением языков и частный набор разговорных египетских записей. Модель принимает аудио и выдаёт текст; форматы весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на египетский диалект и естественное переключение арабского и английского в одной фразе. Для длинных записей рекомендуется разбивать аудио на отрезки примерно по 20–30 секунд. Лучше всего работает с чистой речью одного говорящего; качество может снижаться при сильном шуме, одновременной речи и быстром темпе. Она не оптимизирована для диалектов Персидского залива и Леванта или только литературного арабского; транскрипции чувствительных записей требуют осторожного обращения и проверки человеком.

Mungert/MiniCPM4.1-8B-GGUF — это GGUF-версия языковой модели MiniCPM4.1-8B, разработанной командой OpenBMB и опубликованной в формате GGUF пользователем Mungert. Модель предназначена для генерации текста, включая задачи рассуждения, диалоговые сценарии и запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Она поддерживает китайский и английский языки. Модель содержит 8 млрд параметров и использует гибридную архитектуру с обучаемым разреженным вниманием. Заявлены режимы глубокого рассуждения и обычной генерации, а также ускоренное декодирование: до трёхкратного ускорения рассуждений и более высокая эффективность на периферийных устройствах. GGUF-квантизация позволяет уменьшить требования к памяти, а автор сборки применяет дополнительное повышение точности отдельных важных слоёв с помощью llama.cpp, что может улучшать качество при низкой разрядности ценой увеличения размера файла. К ограничениям относятся отсутствие сведений о конкретном размере контекста, доступных вариантах квантизации и подробных результатах тестирования именно этой сборки. Производительность и качество зависят от выбранного GGUF-варианта и оборудования. Исходная модель распространяется по лицензии Apache-2.0; README не уточняет, отличается ли лицензия сборки от лицензии исходной модели.

MiniCPM5-2B-mlx-4Bit — 4-битная модель для генерации текста, созданная конвертацией базовой модели openbmb/MiniCPM5-2B в формат MLX с использованием mlx-lm 0.31.2. Модель предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm, включая локальное и периферийное использование на совместимых устройствах Apple и сценарии edge AI. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков, а также сценариев длинного контекста и вызова инструментов. Модель относится к семейству MiniCPM и имеет размер 2B параметров; точные архитектурные характеристики и максимальная длина контекста в README не указаны. 4-битное представление снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска, но может ограничивать качество по сравнению с полноразмерной версией, а возможности зависят от реализации MLX и совместимого оборудования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EnlistedGhost/Ministral-3-3B-Instruct-2512-GGUF — это квантованная версия инструкционной мультимодальной модели Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16, разработанной Mistral AI и преобразованной в формат GGUF пользователем EnlistedGhost с помощью llama.cpp. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и задач image-text-to-text с использованием текста и изображений. Она совместима с llama.cpp, Ollama и Yollama и подходит для локального запуска на различных устройствах. Заявлена поддержка английского, французского, испанского, немецкого, итальянского, португальского, нидерландского, китайского, японского, корейского и арабского языков. В репозитории представлены варианты квантования от IQ2_M и Q2_K_L до Q8_0_L и F16, а также мультимодальные vision-проекторы F16 и F32. В комплекте используется собственный шаблон чата Jinja со скользящим окном до 29 сообщений, которое можно изменить вручную. Основные преимущества модели — компактный размер 3B, локальная работа, поддержка изображений и широкий выбор уровней квантования, позволяющих выбирать баланс между качеством и требованиями к памяти. Ограничения включают возможное снижение качества по сравнению с исходной BF16-версией при агрессивном квантовании, а также зависимость корректной работы мультимодальных функций от совместимого vision-проектора и программного окружения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ministral-3-14B-Reasoning-2512-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Ministral-3-14B-Reasoning-2512, разработанной Mistral AI и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для локального запуска задач генерации текста и мультимодального взаимодействия с изображениями, что отражено в типе конвейера image-text-to-text. Для работы используются llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Модель имеет размер 14B параметров; в каталоге представлены варианты от BF16 до квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Квантизация с использованием imatrix позволяет уменьшить требования к памяти при сохранении качества, однако более компактные варианты могут уступать исходным весам по точности. Поддерживаются английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский языки. Архитектура, размер контекста и точный формат подсказок в README не указаны. Сильными сторонами являются возможность локального запуска, широкий выбор компромиссов между качеством и объёмом файлов, а также поддержка текста и изображений. Ограничения включают зависимость от совместимого runtime llama.cpp и отсутствие в README подробных сведений о возможностях рассуждения, результатах оценки, контекстном окне и рекомендованных шаблонах запросов. Модель и её квантизированные варианты распространяются по лицензии Apache-2.0.

Niwaki-Qwen3.6-24B-A3B-v3.0-gguf — это сжатая сборка Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная проектом Niwaki для генерации текста и диалогов через llama.cpp. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 24,1 млрд параметров всего и не более примерно 3,8 млрд активных; в 40 слоях сохранены маршрутизатор и 8 выбираемых экспертов из 256, а часть экспертов удалена. Это GGUF-файл размером 10,8 ГБ с разной точностью хранения экспертов и Q8_0 для основной части модели. Модель предназначена для локального запуска и генерации ответов в чате. В README приведены измерения качества на WikiText-2, C4, FLORES-200 и тестах отслеживания программных состояний; заявлены десять языков: английский, испанский, французский, немецкий, русский, китайский, японский, корейский, арабский и хинди. Для запуска требуется форк neopolita-llama.cpp версии v3.0 или новее: стандартный llama.cpp пока не поддерживает используемое размещение экспертов по уровням точности. Лицензия — Apache 2.0.

occiglot-7b-de-es-fr-it-en-instruct-taskarithmetic — объединённая модель команды Occiglot, созданная методом task arithmetic с помощью mergekit на базе Mistral-7B-v0.1. В объединение вошли немецко-английская, итальянско-английская, французско-английская и испанско-английская модели Occiglot, настроенные на выполнение инструкций. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; родной контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на запросы, ведения диалога и генерации текстов на немецком, испанском, французском, итальянском и английском языках. Данных о специальной предметной области или сравнительной оценке качества нет. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Paprika — модель распознавания литовской речи, созданная командой Kalamo на основе Whisper large-v3-turbo и дообученная на литовских данных. Она преобразует аудио в текст; в обучающую выборку вошли около 320 часов спонтанной и прочитанной речи из LIEPA-3 и VoxPopuli LT. Для обработки длинных записей авторы рекомендуют запуск через конвейер с окнами по 30 секунд. Модель поддерживает литовский язык и принимает аудио с частотой 16 кГц. В тестах авторов она показала WER 16,98% на отложенном наборе VoxPopuli LT и 12,32% на FLEURS-lt; эти результаты зависят от набора данных и настроек распознавания. Модель рассчитана на транскрибирование речи, в том числе спонтанной и парламентской. Результат выдаётся строчными буквами без пунктуации и регистрационной разметки. У длинной записи встроенное декодирование с временными метками резко ухудшает качество, а обработка окнами может незаметно пропускать слова на стыках и порождать текст на тишине. Для задач, где важна полнота транскрипции, автор рекомендует более новую версию v3. Лицензия — CC BY 4.0.

Paraformer-zh — модель распознавания речи из экосистемы FunASR, разработанная командой FunASR. Это сквозная нерегрессионная ASR-модель с параллельной генерацией результата; в карточке указано 220 млн параметров. Модель предназначена прежде всего для распознавания мандаринского китайского языка, в том числе речи со смешением китайского и английского. Заявлена скорость до 120-кратного реального времени на GPU. Модель принимает аудио и возвращает текст. Для длинных записей можно использовать встроенный VAD; потоковый и пакетный режимы, восстановление пунктуации и диаризация доступны в составе полного конвейера FunASR с дополнительными компонентами. Репозиторий содержит веса PyTorch, библиотека для работы — FunASR. Лицензия — Apache-2.0.

Parakeet-TDT 0.6B v3 — многоязычная модель распознавания речи NVIDIA NeMo, опубликованная loom-ai-org в формате GGUF для запуска через loom.cpp и loom-py-rt. Репозиторий содержит экспорт исходной модели nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3; README указывает, что веса не изменены. Модель преобразует аудио в текст и предназначена для автоматической транскрипции речи на 25 языках, включая русский, английский, испанский, французский и немецкий. Для использования требуется loom-py-rt; экспорт включает графы модели и необходимые компоненты для запуска. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY 4.0.

ysdede/Phi-4-mm-inst-asr-turkish — дообученная модель на основе microsoft/Phi-4-multimodal-instruct для транскрибирования аудио на турецком языке. Она обучена за один проход на наборе турецких аудиозаписей объёмом 600 часов с запросом «Transcribe the Turkish audio». Автор отмечает, что указание исходного языка при инференсе помогает снизить галлюцинации и повысить точность. Это плотная мультимодальная модель семейства Phi-4 с 3,8 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Модель использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — MIT. Карточка не содержит оценок качества; обучение было ограничено ресурсами и одним проходом, поэтому точность на разных видах аудио может различаться.

z-lab/Qwen3.5-9B-PARO — это 4-битная версия языково-визуальной модели Qwen/Qwen3.5-9B, квантованная методом ParoQuant. Модель разработана командой z-lab; метод описан в работе ParoQuant: Pairwise Rotation Quantization for Efficient Reasoning LLM Inference. Модель предназначена для эффективного запуска задач генерации и рассуждений на языковых данных, а также мультимодальных сценариев с обработкой изображений и текста. Она поддерживает работу на NVIDIA GPU через vLLM и Transformers и на устройствах Apple Silicon через MLX. Архитектура и поддерживаемые языки унаследованы от базовой Qwen/Qwen3.5-9B, но их подробные характеристики в README не указаны. Ключевая особенность — квантование языковых компонентов до INT4, обеспечивающее уменьшенный размер и ускоренный inference при заявленном качестве, близком к FP16, и скорости около уровня AWQ. Визуальные компоненты хранятся в исходной точности, поэтому модель крупнее полностью квантованной версии; при отсутствии мультимодальных задач их рекомендуется не загружать для повышения эффективности. Контекстное окно, точные требования к памяти и результаты бенчмарков не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется совместимое окружение ParoQuant; README содержит варианты запуска через vLLM, Transformers и MLX.

mradermacher/Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели KETI-NLP/Qwen3.5-KETI-HAECHI-27B, подготовленная mradermacher. Модель ориентирована на корейский и английский языки и относится к мультимодальным vision-language моделям. Она предназначена для задач image-text-to-text, распознавания текста на изображениях, работы с материалами культурного наследия, использования инструментов и сценариев с длинными цепочками рассуждений. Поддерживаются текстовые и визуальные входные данные; для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория. Размер базовой модели составляет 27B параметров. Репозиторий содержит варианты GGUF-квантизации от IQ1_S до Q6_K размером примерно от 7,2 до 22,2 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Более агрессивные варианты могут заметно снижать качество; Q4_K_M обозначен как рекомендуемый по сочетанию скорости и качества. Точный размер контекста и архитектурные детали в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. К ограничениям относятся зависимость качества от выбранного уровня квантизации, необходимость дополнительного multimodal-компонента для обработки изображений и отсутствие в README подробных результатов оценки, характеристик контекста и требований к аппаратному обеспечению.

Sakalti/SakalFusion-7B-Alpha — текстовая языковая модель, созданная методом Model Stock из предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В объединение вошли AIDC-AI/marco-o1 и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b, а базой служила Qwen/Qwen2.5-7B. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, 7,1 млрд параметров и работает через библиотеку Transformers; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Метаданные карточки перечисляют поддержку английского, китайского, русского и других языков, включая французский, немецкий, испанский и японский. Указана возможность интерфейса вызова инструментов, но специальных гарантий его совместимости или качества карточка не приводит. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя. Как результат слияния нескольких моделей, качество может различаться между задачами и языками; отдельные оценки или результаты тестирования для этой версии в карточке не приведены.

PracticeLLM/SOLAR-tail-10.7B-Merge-v1.0 — языковая модель Kyujin Han (kyujinpy), созданная объединением SOLAR-10.7B-v1.0 от Upstage и LMCocktail-10.7B-v1 с помощью Mergekit и метода slerp. Модель с архитектурой Llama содержит 10,6 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста на английском и корейском языках, включая ответы на вопросы и задачи на рассуждение. В карточке приведены результаты оценок на англоязычных и корейских бенчмарках. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая требует указания авторства, распространения производных материалов на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.

Cohere и Cohere Labs разработали Tiny Aya En-Thinker — мультиязычную авторегрессионную трансформерную модель семейства Tiny Aya на 3,35 млрд параметров. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, математических и научных задач, рассуждений и генерации ответов на разных языках. При включённом режиме рассуждений модель формирует цепочку рассуждений на английском, а итоговый ответ — на языке запроса; режим без рассуждений также поддерживается. Модель принимает текст и выдаёт текст. Она обучена для 44 языков, включая русский и английский, а дополнительное мультиязычное обучение расширяет охват ещё более чем на 20 языков. Контекст составляет 32 тыс. токенов суммарно для входа и выхода. Чекпойнт прошёл supervised fine-tuning на англоязычных и переведённых мультиязычных данных рассуждений. Ответы могут быть ошибочными или устаревшими; в языках с малым объёмом данных качество может быть менее стабильным, а цепочки рассуждений — длинными. Лицензия CC-BY-NC-4.0 допускает некоммерческое использование при соблюдении Acceptable Use Policy Cohere Labs; для коммерческого применения требуется связаться с Cohere.