I.6Перевод и языковая адаптация

Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — крупная 40-миллиардная fine-tune-модель, разработанная DavidAU при участии Nightmedia, TeichAI и других авторов. Она создана на основе Qwen3.6 и объединяет несколько версий Fable Fusion, Deckard Qwen3.6 40B, многоэтапное дообучение и слияние моделей с использованием Unsloth. Модель распространяется в форматах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, с вариантами разрядности 4 и 8 бит. Модель предназначена для широкого спектра задач: следования инструкциям, решения задач и аналитического рассуждения, генерации кода, творческого письма, создания историй и roleplay. Заявлены улучшенные reasoning и thinking, автоматическая адаптация глубины рассуждений к сложности запроса, подробные ответы и сильные творческие возможности. В карточке также указана поддержка vision и языков English и Chinese, однако конкретные поддерживаемые визуальные форматы и параметры контекста не приведены. К сильным сторонам относятся многоэтапная настройка, акцент на общем интеллекте, instruction following, problem solving и качестве рассуждений, а также доступность квантизированных вариантов для потребительского оборудования. Модель описывается как uncensored и heretic, что может быть полезно для менее ограниченных сценариев, но одновременно означает потенциально более высокие риски нежелательного или небезопасного вывода. Заявления о превосходстве над другими моделями основаны на тестах авторов и не подтверждены независимой проверкой в предоставленных данных. Лицензия модели указана как Apache-2.0. README не содержит точных требований к аппаратному обеспечению, размера контекстного окна, подробных инструкций по запуску или результатов стандартизированных бенчмарков, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющейся информации.

typhoon-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и typhoon-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В состав слияния входят Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и typhoon-7b от SCB 10X. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специальные ограничения качества, поэтому их нельзя конкретизировать.

Urdandi-Qwen2.5-7B — объединённая языковая модель автора win10 на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом breadcrumbs_ties. При объединении использованы win10/Verdandi-Qwen2.5-7B как базовая модель и win10/Urd-Qwen2.5-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам, датасетах или прикладным областям. Лицензия в доступных данных не указана.

MaziyarPanahi/zephyr-7b-alpha-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/zephyr-7b-alpha-dare-0.85. В README указан метод слияния slerp с выбором параметров по слоям для блоков self-attention и MLP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках или специальных предметных областях.

Gemma 4 26B A4B IT — мультимодальная инструктивно дообученная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 26B A4B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration с поддержкой зрения и диалогового режима. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; варианты Gemma 4 этого размера рассчитаны на контекст до 256 тысяч токенов. Семейство поддерживает более 140 языков по данным карточки, а также включает механизмы рассуждения, вызова функций и гибридное внимание с локальными и глобальными слоями. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и исправления кода, рассуждений, суммаризации, ответов по изображениям и документам, OCR, анализа диаграмм, скриншотов и пользовательских интерфейсов, а также агентных сценариев с вызовом инструментов. Лицензия Apache 2.0. Указанная в карточке поддержка изображений не означает, что именно эта версия умеет обрабатывать видео или аудио: README относит аудиовход к вариантам E2B, E4B и 12B, а метаданные отмечают для этой модели только зрение.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-qwen2.5-32b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на 32 млрд параметров для диалога и генерации текста; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В архитектуре используются RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Модель предназначена для следования инструкциям, написания длинных ответов, работы с таблицами и другими структурированными данными, а также генерации структурированного вывода, включая JSON. Она также подходит для задач программирования и математики. В README заявлена поддержка более 29 языков, включая русский и английский. Метаданные указывают контекст в 32 768 токенов; для этой версии README рекомендует конфигурацию до 131 072 токенов с YaRN для длинных входов, а генерацию — до 8 192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Для контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статическое масштабирование YaRN в vLLM может ухудшать производительность на коротких текстах.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen2.5-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на 32 млрд параметров для диалога и генерации текста; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В архитектуре используются RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Модель предназначена для следования инструкциям, написания длинных ответов, работы с таблицами и другими структурированными данными, а также генерации структурированного вывода, включая JSON. Она также подходит для задач программирования и математики. В README заявлена поддержка более 29 языков, включая русский и английский. Метаданные указывают контекст в 32 768 токенов; для этой версии README рекомендует конфигурацию до 131 072 токенов с YaRN для длинных входов, а генерацию — до 8 192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Для контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статическое масштабирование YaRN в vLLM может ухудшать производительность на коротких текстах.

unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct — инструктивная языковая модель семейства Qwen2.5, опубликованная Unsloth как производная от Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров; карточка указывает архитектуру Qwen2 и поддержку Transformers, а README описывает 28 слоёв, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и механизм группового внимания GQA. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она подходит для ответов на вопросы, написания и анализа кода, математических задач, создания длинных текстов и выдачи структурированных ответов, включая JSON. Поддерживает английский, русский, китайский и ряд других языков; заявлена поддержка более 29 языков. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. README описывает возможность работы с более длинным контекстом через YaRN, но отмечает, что статическое масштабирование может ухудшить качество или производительность на коротких запросах. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

DeepSeek-V4-Pro — крупная языковая модель семейства DeepSeek-V4, разработанная DeepSeek AI. Это предварительная версия модели с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE), предназначенная для работы с текстом, задачами рассуждения, программированием, обработкой больших документов и агентскими сценариями. Модель поддерживает контекст длиной до одного миллиона токенов. Модель содержит около 1,6 трлн параметров, из которых 49 млрд активируются при обработке отдельного токена. Она использует гибридную архитектуру внимания с механизмами Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention, а также Manifold-Constrained Hyper-Connections для повышения стабильности передачи сигналов. Обучение проводилось более чем на 32 трлн токенов с последующей донастройкой посредством SFT, reinforcement learning с GRPO и on-policy distillation. Доступна в смешанной точности FP4 и FP8: параметры MoE-экспертов используют FP4, а большинство остальных параметров — FP8. К сильным сторонам относятся эффективная работа с очень длинным контекстом, высокая ёмкость модели, развитые возможности в области знаний, программирования, рассуждений и агентских задач. По сравнению с DeepSeek-V3.2 в режиме контекста на один миллион токенов заявлено существенное снижение вычислительных затрат и объёма KV-кэша. Ограничения включают чрезвычайно большой общий размер модели и, как следствие, высокие требования к инфраструктуре; конкретные поддерживаемые языки и подробные системные требования в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

unsloth/gemma-4-E4B — дообученная Unsloth версия мультимодальной модели Gemma 4 E4B от Google DeepMind. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуального содержимого. Архитектура Gemma4ForConditionalGeneration использует гибридное внимание: чередует локальные окна внимания с глобальным вниманием. Для семейства E4B заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; карточка также описывает распознавание изображений, документов, графиков, экранов и рукописного текста, а для E4B — аудиоввод, распознавание речи и перевод речи в текст. Модель подходит для вопросов по изображениям и документам, извлечения визуальной информации, генерации и исправления кода, суммаризации и агентных сценариев с вызовом инструментов. Семейство поддерживает более 35 языков, однако конкретный перечень для этой версии не приведён. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки; также возможны смещения, трудности с языковыми нюансами и сложными открытыми задачами.

Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-quantized.w4a16 — мультимодальная инструкционная модель, разработанная Red Hat совместно с Neural Magic на базе Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 от Mistral AI. Она принимает текст и изображения, а генерирует текст; архитектура указана как Mistral3ForConditionalGeneration. Модель предназначена для разговорных агентов с быстрым откликом, вызова функций с низкой задержкой, программирования, математического рассуждения, анализа длинных документов и визуального понимания. Также она подходит для локального развёртывания и тонкой настройки под специализированные предметные области, включая сценарии с чувствительными данными. Модель использует INT4-квантизацию весов линейных операторов в трансформерных блоках. Применяется симметричная поканальная по группам схема с размером группы 128 и алгоритмом GPTQ, реализованным в llm-compressor. По сравнению с 16-битным представлением это примерно на 75% снижает объём модели на диске и требования к памяти GPU, что является её ключевым преимуществом для быстрого и локального инференса. В README не указаны точное число параметров базовой модели, максимальная длина контекста и полный перечень поддерживаемых возможностей по каждому языку. Заявлена поддержка языков, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, хинди, индонезийский, вьетнамский, арабский, китайский, японский, корейский, русский, украинский и другие. Модель выпущена 15 апреля 2025 года, проверена в RHOAI 2.20, RHAIIS 3.0, RHELAI 1.5 и vLLM 0.8.4. Ограничения включают возможную потерю точности из-за квантизации и запрет использования с нарушением применимого законодательства, а также в языках, официально не поддерживаемых моделью. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

shatu/Qwen3.5-27B — публикация Шашанка, содержащая веса и конфигурацию Qwen3.5-27B в формате Transformers. По README, веса идентичны Qwen/Qwen3.5-27B, а изменённый шаблон чата сохраняет промежуточные рассуждения между ходами диалога. Это мультимодальная причинная языковая модель с визуальным энкодером: плотная архитектура Qwen3.5 объединяет Gated Delta Networks и разреженные блоки внимания. В модели 27 млрд параметров и 64 слоя; нативный контекст — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений, рассуждений, программирования и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает 201 язык и диалект согласно README. Репозиторий использует safetensors и совместим с Transformers и рядом движков инференса. Лицензия — Apache-2.0. Это изменённая публикация существующих весов, а не новое обучение; качество и поведение шаблона зависят от используемого движка и его совместимости с Qwen3.5.

Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

GLM-4-9B-Chat-1M — открытая чат-модель семейства GLM-4, разработанная Zhipu AI. Это плотная архитектура ChatGLM примерно на 10,7 млрд параметров, рассчитанная на диалог и генерацию текста; модель поддерживает контекст до 1 048 576 токенов и интерфейс вызова инструментов. README также упоминает возможности веб-браузинга, выполнения кода и рассуждений по длинным текстам. Модель предназначена для многошаговых диалогов, анализа длинных документов, ответов на вопросы по большому контексту, рассуждений, работы с кодом и вызова пользовательских инструментов. В README заявлена поддержка 26 языков, включая японский, корейский и немецкий; метаданные карточки отмечают китайский и английский. Для весов действует лицензия, указанная в LICENSE; в метаданных она обозначена как other.

Granite-4.1-3B (FP8) — это FP8-квантизированная версия компактной инструкционной языковой модели Granite-4.1-3B, разработанная командой Granite компании IBM. Модель предназначена для генерации текста и построения AI-ассистентов, включая корпоративные приложения и LLM-агентов с использованием инструментов. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, Retrieval Augmented Generation (RAG), программирование, function calling, многоязычный диалог и Fill-In-the-Middle для завершения кода. Модель содержит около 3 млрд параметров и основана на decoder-only dense Transformer с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными embeddings. Для версии 3B указаны 40 слоёв, размер embeddings 2560, 40 attention heads, 8 KV heads и максимальная длина последовательности 131072 токена. FP8-квантизация предназначена для более эффективного развёртывания и снижения требований к памяти; репозиторий поддерживает Transformers, vLLM и SGLang. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Сильные стороны модели — улучшенные instruction following, tool calling, диалоговые возможности, кодирование и математическое рассуждение при компактном размере. Ограничения включают возможное снижение качества для неанглийских задач, а также риск неточных, предвзятых или небезопасных ответов; IBM рекомендует проводить собственное тестирование и настройку безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели lactroiii/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой LimitlessMindd/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — разговорная большая языковая модель NVIDIA для рассуждений, следования инструкциям и построения агентных систем. В карточке указаны 120 млрд параметров, из которых активно используются 12 млрд; архитектура LatentMoE сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания, а Multi-Token Prediction (MTP) предназначен для ускорения генерации. Метаданные каталога указывают архитектуру Nemotron-H и 6,6 млрд параметров, что расходится с числами в README; эти характеристики требуют осторожной интерпретации. Модель рассчитана на чат, сложные инструкции, код, математику, длинноконтекстные рассуждения и работу в совместных агентных сценариях, включая автоматизацию IT-заявок, RAG и обработку нескольких документов. README заявляет контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные указывают 262 144 токена. Поддерживаются английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель опубликована как BF16, но в README также описано обучение с NVFP4-квантизацией; формат файлов репозитория в метаданных — safetensors. Указана лицензия other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой. Модель версии v1.0 GA предназначена для практического применения.

NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — разговорная большая языковая модель NVIDIA для рассуждений, следования инструкциям и построения агентных систем. В карточке указаны 120 млрд параметров, из которых активно используются 12 млрд; архитектура LatentMoE сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания, а Multi-Token Prediction (MTP) предназначен для ускорения генерации. Метаданные каталога указывают архитектуру Nemotron-H и 6,6 млрд параметров, что расходится с числами в README; эти характеристики требуют осторожной интерпретации. Модель рассчитана на чат, сложные инструкции, код, математику, длинноконтекстные рассуждения и работу в совместных агентных сценариях, включая автоматизацию IT-заявок, RAG и обработку нескольких документов. README заявляет контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные указывают 262 144 токена. Поддерживаются английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель опубликована как BF16, но в README также описано обучение с NVFP4-квантизацией; формат файлов репозитория в метаданных — safetensors. Указана лицензия other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой. Модель версии v1.0 GA предназначена для практического применения.

Qwen2-72B-Instruct — большая языковая модель с настройкой для следования инструкциям и диалогов, разработанная командой Qwen. Это плотная decoder-only модель на архитектуре Transformer Qwen2 с 71,5 млрд параметров; в ней используются активация SwiGLU, смещение в проекциях внимания QKV и групповое внимание запросов. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает чатовый режим и несколько естественных языков, а также код. Модель предназначена для диалоговых помощников, генерации и понимания текста, ответов на вопросы, рассуждений, математических задач и программирования. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README описано расширение до 131 072 токенов с помощью YARN, которое требует соответствующей настройки. Для длинных контекстов авторы отмечают возможное снижение качества на коротких запросах при статическом масштабировании YARN. Модель является дообученной версией Qwen/Qwen2-72B. В репозитории указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели. Для запуска рекомендуется Transformers версии 4.37.0 или новее; README также рекомендует vLLM для развёртывания.

NVIDIA Qwen3.8-2.4T-A95B-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Alibaba Qwen3.8-2.4T-A95B, подготовленная с помощью NVIDIA Model Optimizer. Модель предназначена для генерации текста, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также длительных агентных сценариев с использованием инструментов. Она принимает текстовые строки и формирует текстовые ответы, включая естественный язык, код, вызовы инструментов и структурированные данные в зависимости от конфигурации приложения. Модель использует архитектуру Transformers с гибридным механизмом внимания и блоками Mixture-of-Experts. Общее количество параметров составляет 2,4 трлн, из них активируется 95 млрд. Поддерживается контекст длиной до 1 млн токенов. Версия NVFP4 применяет 4-битное квантование весов и активаций линейных операторов в трансформерных блоках, что снижает требования к памяти по сравнению с 16-битным представлением. Предусмотрен запуск через vLLM и SGLang на GPU NVIDIA Blackwell; предпочтительная операционная система — Linux. Сильные стороны модели — большой контекст, масштабная MoE-архитектура, возможности в программировании, научном рассуждении, следовании инструкциям, извлечении информации из длинных контекстов и агентном использовании инструментов. Язык обучения и полный состав обучающих данных не раскрыты, а приведённые сведения об оценивании относятся преимущественно к текстовым задачам. Модель оптимизирована для систем с GPU NVIDIA, поэтому её применение на CPU или неподдерживаемом оборудовании может быть ограничено. Использование разрешено в коммерческих и некоммерческих целях на условиях NVIDIA Open Model Agreement; исходная модель разработана Alibaba, а не NVIDIA.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-FP8 — FP8-квантизированная инструктивная версия причинной языковой модели Qwen3-Next, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых приложений, программирования, многошагового решения задач, агентских сценариев и обработки сверхдлинного контекста. Она работает только в instruct-режиме без блоков рассуждений <think></think>. Модель использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet и Gated Attention, а также разреженную Mixture-of-Experts. Всего в ней 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются для обработки каждого токена; 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активируемых экспертов. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Обучение включало предварительное обучение на 15 трлн токенов и последующую настройку; README не указывает полный перечень поддерживаемых языков. Сильные стороны модели — высокая эффективность параметров и вычислений, ускоренный вывод, поддержка сверхдлинного контекста и хорошие результаты в задачах знаний, рассуждений, кодирования, следования инструкциям, письма и работы агентов. Ограничения включают отсутствие thinking-режима, а также возможные отличия заявленных результатов от характеристик FP8-версии: приведённые в карточке эксперименты выполнены на исходной модели в формате bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Granite-4.0-H-Small — инструктивная языковая модель команды Granite компании IBM для диалога, выполнения инструкций и создания текстовых ответов. По карточке это дообученная версия Granite-4.0-H-Small-Base с выравниванием и слиянием моделей; архитектура — decoder-only MoE-трансформер с GQA, Mamba2 и общими экспертами. Однако в метаданных указано 2,5 млрд параметров, тогда как README заявляет 32 млрд, поэтому размер модели по источникам расходится. Модель рассчитана на создание помощников для бизнес-сценариев. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом, вызов функций и многоязычный диалог. Контекстное окно — 131 072 токена; основная модальность — текст, а возможности вызова инструментов описаны как часть диалогового интерфейса. README перечисляет английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Авторы отмечают, что качество на других языках может уступать английскому, а ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными; для конкретных задач рекомендуются проверка и настройка безопасности. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.1-30B — большая языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Granite компании IBM. Это инструктивная версия с 28,9 млрд параметров, дообученная на базе Granite-4.1-30B-Base с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением. Архитектура — плотный decoder-only Transformer с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами; модель работает с контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования общим инструкциям, а также для создания ассистентов и LLM-агентов с вызовом инструментов. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и многоязычный диалог. Заявлены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. IBM указывает на улучшения в следовании инструкциям, диалоге и вызове инструментов. Качество на языках помимо английского может быть ниже; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому её следует проверять и настраивать под конкретный сценарий. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели RedHatAI/granite-4.1-8b на Hugging Face совпадает с карточкой ibm-granite/granite-4.1-8b, поэтому описание составлено по ней. Granite-4.1-8B — языковая модель с 8,4 млрд параметров, разработанная командой Granite компании IBM. Это плотный декодерный трансформер с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Модель дообучена на основе Granite-4.1-8B-Base с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением; доступна в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и создания диалоговых помощников, в том числе агентов с вызовом инструментов. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом и многоязычного диалога. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Лицензия — Apache 2.0. Качество на многоязычных задачах может уступать английскому; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для конкретных сценариев рекомендуется проводить проверку безопасности и настройку.

AIArchiveInfo/Seed-OSS-36B-Instruct — побитовая архивная копия модели Seed-OSS-36B-Instruct, разработанной командой ByteDance Seed. Согласно карточке, веса скопированы без обучения и изменений; модель предназначена для диалогов, рассуждений, задач общего назначения и сценариев с использованием инструментов. Это плотная причинная языковая модель семейства Seed-OSS с архитектурой RoPE, GQA, RMSNorm и SwiGLU. В метаданных указано 31,7 млрд параметров и контекст до 524 288 токенов; README округляет размер семейства до 36 млрд. Модель оптимизирована для международного применения, поддерживает управление бюджетом рассуждений и рассчитана на длинный контекст. Лицензия — Apache-2.0.

cyankiwi/granite-4.1-8b-AWQ-INT4 — квантизированная версия Granite-4.1-8B, разработанной командой Granite компании IBM. Модель представляет собой 8-миллиардную instruct-модель для работы с текстом; вариант в данном репозитории использует квантизацию AWQ с точностью INT4 и имеет размер около 5,43 ГБ. Модель предназначена для создания AI-ассистентов и LLM-агентов, включая бизнес-приложения и сценарии с использованием внешних инструментов и API. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи программирования, function calling, многоязычный диалог и Fill-In-the-Middle-дополнение кода. В README заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; для калибровки этой версии указаны STEM- и агентские сценарии. Модель описана как long-context, но точный размер контекстного окна не указан. Сильными сторонами являются улучшенное обучение после предварительного обучения, включая supervised fine-tuning и reinforcement learning alignment, а также акцент на следовании инструкциям, диалоге и вызове инструментов. Квантизация AWQ INT4 снижает требования к хранению и вычислительным ресурсам, однако может сопровождаться компромиссами по точности по сравнению с полноточной версией; количественные результаты такого сравнения в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit — 4-битная версия инструкционной языковой модели Phi-3.5-mini-instruct, разработанной Microsoft и опубликованной в формате, совместимом с Transformers. Модель относится к семейству Phi-3, обучалась на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-материалах с акцентом на плотные по содержанию данные для рассуждений. Указана поддержка многоязычного применения и контекста до 128K токенов. Модель предназначена для создания генеративных AI-систем и функций общего назначения, особенно в средах с ограниченными ресурсами и требованиями к низкой задержке. Она ориентирована на выполнение инструкций, а также задачи программирования, математики, логики и других сценариев, требующих рассуждений. Квантование BNB до 4 бит снижает требования к памяти и может упростить запуск и дообучение, однако конкретные характеристики производительности зависят от оборудования и конфигурации. К ограничениям относятся возможные ошибки, неточности, проблемы безопасности и смещения, типичные для языковых моделей. Модель не оценивалась отдельно для всех прикладных областей, поэтому перед использованием в критически важных или регулируемых сценариях необходимы самостоятельная проверка качества, безопасности, справедливости и соответствия требованиям законодательства. В README указана лицензия MIT.

unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507-bnb-4bit — 4-битная квантованная версия Qwen3-4B-Instruct-2507, подготовленная Unsloth на основе модели Qwen, разработанной командой Qwen. Это авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия; она ориентирована на следование инструкциям, логическое рассуждение, понимание текста, математику, научные задачи, программирование, использование инструментов и открытые текстовые сценарии. Модель поддерживает только non-thinking режим и не формирует блоки <think></think>. Модель содержит около 4 млрд параметров, из которых 3,6 млрд не относятся к embedding, имеет 36 слоёв и архитектуру Grouped Query Attention с 32 головами для Q и 8 для KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Заявлены улучшения в многоязычных задачах и покрытии редких знаний, однако конкретный список поддерживаемых языков в README не приведён. Модель предназначена для text-generation и может использоваться через Transformers, а также разворачиваться с помощью SGLang или vLLM. К сильным сторонам относятся компактный размер, сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантованию, длинный контекст и улучшенные результаты в рассуждениях, кодировании, следовании инструкциям, творческом письме и агентских сценариях. Ограничения включают отсутствие режима reasoning с отдельными блоками размышлений, возможные потери точности из-за квантования и отсутствие в README подробностей о требованиях к оборудованию и фактической производительности именно квантованной версии. Лицензия указана как Apache-2.0.

Карточка модели Aizen366/diffusiongemma-26B-A4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели Iambackup/diffusiongemma-26B-A4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели mdamir97/diffusiongemma-26B-A4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.