I.7Речь, диалоги и встречи

ShenaoZ/0.01_ablation_5iters_bs256_nodpo_iter_1 — дообученная ShenaoZ версия Mistral на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста и общения в формате чата. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель обучена на наборах данных updated и original. Метаданные базовой модели указывают на англоязычные синтетические диалоги, поэтому модель подходит для текстовых диалогов и ответов на вопросы, прежде всего на английском языке. README не содержит описания обучения, оценки качества или конкретных ограничений. Модель распространяется по лицензии MIT.

AIN (aAIN) — модель перевода текста, разработанная в рамках проекта aAIN для перевода между английским и игбо. Она предназначена для отдельного использования и как переводной компонент конвейера преобразования речи в речь для английского, йоруба, хауса и игбо. Модель представляет собой дообученную версию facebook/nllb-200-distilled-600M с архитектурой M2M100ForConditionalGeneration; содержит 463,7 млн параметров и поддерживает контекст до 1024 токенов. Дообучение проведено на 27 097 парах предложений на английском и игбо, извлечённых и очищенных из двуязычного словаря. В карточке указана оценка BLEU 26,86: перевод обычно связный, но его качество не гарантируется для каждого предложения. Словарные данные могут приводить к формальному или буквальному стилю, а некоторые разговорные выражения модель иногда оставляет без перевода. Модель не синтезирует речь. Лицензия — Apache-2.0.

KidIkaros/abliterated-minicpm5-2b — экспериментальный чекпойнт MiniCPM5-2B в формате PyTorch и Safetensors. Это плотная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, дообученная на базе openbmb/MiniCPM5-2B. По метаданным, размер модели — 2,2 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов; карточка указывает на сценарий чат-ассистента. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В README приведены измерения, согласно которым её показатели отказов и тестов возможностей статистически не отличаются от официальной MiniCPM5-2B; заявленное ранее снижение отказов не подтверждено. Указано, что этот чекпойнт уступает более поздней версии v2 по измеренному снижению отказов. Лицензия — Apache-2.0.

Arco Reasoner v1.3 — компактная плотная языковая модель семейства Llama, разработанная appvoid и дообученная на appvoid/arco-interpreter-v1.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке; заявленный сценарий рассуждений отражён в названии, но карточка не приводит отдельных оценок или описания специализированных возможностей. Модель содержит 464,4 млн параметров, принимает текст и генерирует текст. Нативная длина контекста составляет 8192 токена. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL из экосистемы Hugging Face; веса доступны в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

win10/ArliAI-RPMax-v1.3-merge-llama3-8B — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная слиянием моделей методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована ghost-x/ghost-8b-beta-1608, также в слияние включена ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель рассчитана на работу с Transformers и поддерживает диалоговый сценарий. Модель подходит для генерации продолжений и ответов в текстовом чате. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов, но README не уточняет его поведение и качество. Языки и специализированные области применения в предоставленных данных не заявлены. Условия лицензирования в метаданных и README не приведены.

Astral-Fusion-8b-v0.0 — слитая языковая модель от LyraNovaHeart на архитектуре Llama 3. Это плотная модель примерно на 7,5 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом della_linear на базе Llama 3 8B Instruct и объединяющая её с Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2, Gryphe/Pantheon-RP-1.0-8b-Llama-3 и Celeste-Stable-v1.2. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение, с контекстом до 8192 токенов. Модель можно применять для чат-общения, творческого письма и ролевых сценариев; отдельные компоненты слияния ориентированы на ролевую прозу. Автор описывает её как эксперимент со слиянием и предлагает попробовать, не приводя оценок качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Bielik-4.5B-v3-Instruct — генеративная языковая модель с 4,6 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с вычислительным центром ACK Cyfronet AGH. Это инструктивно дообученная версия Bielik-4.5B-v3 с архитектурой причинного декодера, совместимой с семейством LLaMA и Mistral. Модель принимает текстовые запросы и ведёт диалог в формате ChatML. Модель предназначена прежде всего для общения на польском языке: она отвечает на вопросы и выполняет различные текстовые задачи. При обучении использовались польские корпуса, более 19 млн инструкций и многоходовые диалоги; для согласования ответов применялся метод DPO-Positive. Модель рассчитана на генерацию текста и не заявлена как специализированная для отдельных прикладных областей. Разработчики описывают её как демонстрацию возможностей дообучения базовой модели. Ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или оскорбительное содержание: встроенных механизмов модерации нет. Лицензия — Apache 2.0.

BlackMagic-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная как результат слияния предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В README указано, что при объединении подбирались модели, сильные в детализации, интеллекте, стиле и творческой генерации; веса компонентов настраивались для баланса этих качеств. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Для промптов рекомендуется формат Alpaca, совместимый с компонентами слияния. В README указан Mistral-7B-v0.1 как базовая модель слияния; среди компонентов названы WizardLM-2-7B-abliterated, MythoMist-7b, Frostwind-v2.1-m7, Westlake-7b-v2, PiVoT-0.1-Evil-a и Toppy-M-7B. Репозиторий содержит веса Safetensors; README также упоминает доступность версий GGUF. Модель принимает текст и генерирует текст. README подчёркивает творческий стиль и внимание к деталям, однако не приводит количественных оценок качества или специальных гарантий по точности. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BlueBerry-1 — дообученная модель artindnr на базе openai/gpt-oss-120b для генерации рассуждений на фарси и многоязычного пошагового рассуждения. Это причинная декодерная языковая модель семейства gpt_oss с архитектурой mixture-of-experts; версия выпущена как полностью дообученный чекпойнт с объединёнными плотными весами, а не как LoRA-адаптер. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для фарсиязычных ассистентов, обучения и задач, где нужны рассуждения на фарси или других языках, а также для общего диалога и следования инструкциям. Карточка описывает поддержку фарси, английского и многоязычного рассуждения; доступны чатовый шаблон Harmony и интерфейс вызова инструментов. Указана лицензия Apache 2.0. Ограничение — модель ориентирована на генерацию рассуждений, поэтому её ответы и каналы рассуждения могут быть длинными; качество для отдельных языков и прикладных задач в карточке не измерено. Указанный в README размер базовой модели расходится с метаданными о размере BlueBerry-1, поэтому в описании приведено значение из метаданных.

Chronos-70b-v2 — языковая модель от elinas для генерации текста и диалогов, основанная на базовой модели Llama 2 Base. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama с 68,7 млрд параметров; опубликованная версия использует PyTorch и SafeTensors в точности FP16 и имеет контекст до 4096 токенов. Модель предназначена прежде всего для чатов, ролевых диалогов и написания историй, а также заявлена улучшенная способность к рассуждению и логике. Для работы автор рекомендует формат инструкций Alpaca: запрос оформляется блоками Instruction и Response. Модель генерирует связный длинный текст и, по заявлению автора, не имеет встроенных ограничений на содержание. Полная версия слишком велика для потребительской видеокарты; автор указывает на доступные квантованные варианты. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Карточка модели Mihaiii/Cluj-Napoca-0.10 на Hugging Face совпадает с карточкой Mihaiii/Cluj-Napoca-0.4, поэтому описание составлено по ней. Mihaiii/Cluj-Napoca-0.4 — разговорная языковая модель серии Cluj-Napoca, разработанная Mihaiii и дообученная на базе Mihaiii/Cluj-Napoca-0.3. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 25 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст в формате диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT; заявленная длина контекста — 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и экспериментов с разговорными языковыми моделями. Она обучена на частном наборе данных, поэтому его состав и охват нельзя проверить по карточке. Серия описана автором как преимущественно экспериментальная. Лицензия указана как other, без более подробных условий в доступных данных.

Cosmic-Citrus-9B — объединённая автором модель на основе Mistral, созданная методом passthrough с помощью mergekit из ABX-AI/Cerebral-Infinity-7B и ABX-AI/Spicy-Laymonade-7B. Она содержит 8,9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации диалогов и творческих ответов с внимательным следованием карточкам персонажей и учётом контекста запроса. Автор отмечает выразительный язык и творческий подход; специальных областей применения или поддерживаемых языков в карточке не обозначено. Веса опубликованы в формате safetensors; библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored, разработанной aifeifei798 и подготовленной для GGUF bartowski. Модель основана на архитектуре Llama 3.1, содержит 8 млрд параметров и предназначена для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев, включая использование в SillyTavern. Указанная версия рассчитана на запуск через llama.cpp и LM Studio и поддерживает несколько вариантов квантизации с различным соотношением качества, размера и требований к оперативной памяти. В README заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского, тайского, китайского, корейского и японского языков. Доступны файлы от полного F32 размером 32,13 ГБ до компактных вариантов Q3 и IQ3; рекомендуемыми названы, в частности, Q4_K_M, Q5, Q6 и другие варианты с более высоким качеством. Сильными сторонами являются широкий выбор квантизаций, локальный запуск и ориентация на ролевые диалоги. Ограничения — снижение качества у наиболее компактных вариантов и отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекста, точных характеристиках архитектуры и результатах независимого тестирования. Лицензия указана как llama3.1. Модель является текстовой и не поддерживает мультимодальный ввод по данным README.

SzilviaB/DarkNeuralDareDevil-Eight-Orbs-Of-Power-8b — объединённая разговорная языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом TIES на основе DavidAU/L3-Dark-Planet-8B. В слияние вошли DavidAU/L3-Dark-Planet-8B-V2-Eight-Orbs-Of-Power и mlabonne/NeuralDaredevil-8B-abliterated; веса представлены в формате safetensors и имеют точность float16. Модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров предназначена для генерации текста в диалогах и ролевых сценариях. Контекст составляет до 8192 токенов. Базовая модель описана как вариант для диалоговой генерации с меньшими поведенческими ограничениями; модель унаследовала такой профиль от одного из компонентов слияния. Репозиторий не сообщает об отдельных оценках качества или подробных ограничениях применимости. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DeepSeek-R1-1.5B-LoRA-Smol — дообученная Adnan2942 модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она основана на deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, имеет архитектуру Qwen2 с плотной сетью и содержит 1,5 млрд параметров. Обучение выполнено с помощью TRL на наборе HuggingFaceTB/smoltalk, включая датасет self-oss-instruct; опубликованы веса адаптера. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на пользовательские вопросы. Максимальная длина контекста по метаданным — 131072 токена. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о лицензии, поэтому их нельзя установить по доступным данным.

kartd/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GRPO-Taiwan-Spirit — разговорная текстовая модель, представленная как дообученная версия с использованием TRL. В README для примера запуска указана модель kartd/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GRPO; название модели и метки указывают на семейства DeepSeek-R1 и Qwen, а также обучение методом GRPO, однако точный размер и связь с базовым чекпойнтом по доступным данным установить нельзя. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно использовать для ответов на вопросы и продолжения беседы; запуск в примере выполняется через Transformers pipeline с задачей text-generation. В метаданных указаны формат safetensors и возможность чата. Карточка не описывает специализацию на тайваньской тематике, поддержку языков или оценку качества. Лицензия и условия использования в предоставленных данных отсутствуют, поэтому определить их нельзя.

Диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen3 с 315,9 млн параметров и контекстом 4096 токенов. Модель обучена с нуля на наборах данных wildchat_386k и delphi_warmup; разработчик — автор репозитория laion. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указаны формат Safetensors и библиотека Transformers. Репозиторий создан 11 июня 2026 года. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования по доступным сведениям установить нельзя. README не приводит результаты оценки, подробное описание возможностей или известные ограничения.

Модель laion/delphi-3e19-p50m50-k0p20-lr83-a002-wc386k_lr1e5-sft — разговорная языковая модель семейства Qwen3, обученная LAION с нуля на наборах wildchat_386k и delphi_warmup. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 801 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель доступна в формате safetensors и имеет лицензию, обозначенную в метаданных как other. README не приводит сведений о результатах оценки или конкретных сценариях применения, поэтому качество и практическую пригодность для отдельных задач по имеющимся данным оценить нельзя.

Диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen3 с 1,2 млрд параметров, обученная с нуля на наборах данных Magpie и delphi_warmup. Подходит для генерации текста и ведения диалога. Контекст модели составляет 4096 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Разработчик не описал целевые сценарии, оценку качества или ограничения модели. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в доступных данных.

domestic-yak-8B-instruct — инструктивная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная командой LVSTCK как дообученная версия domestic-yak-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и использует формат Safetensors; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на македонском языке. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель дообучена методом supervised fine-tuning в течение трёх эпох на македонских инструктивных данных. В описании набора указано около 100 тысяч примеров с вопросами и ответами, диалогами, рассуждениями, эссе и кодом; метаданные также перечисляют наборы LVSTCK/sft-mk, LVSTCK/Open-Platypus-MK и LVSTCK/ultrachat-sft-mk. Подходящие сценарии — чат-боты, виртуальные помощники и ответы на пользовательские запросы на македонском языке. Репозиторий лицензирован по llama3.1. Заявления README о сравнительных результатах приведены без доступных здесь подробностей оценки, поэтому их следует считать утверждениями авторов.

Это дообученная на базе GPT-2 модель Francesca9805 для генерации текста. Она обучалась с помощью TRL и предназначена для текстовых запросов, в том числе вопросов в диалоговом формате; пример в карточке показывает генерацию ответа на открытый вопрос. Модель принимает текст и выдаёт текст, использует архитектуру GPT-2 и рассчитана на контекст до 512 токенов. В карточке не описаны дополнительные специализированные области применения или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели ehristoforu/expansion-train0 на Hugging Face совпадает с карточкой fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4, поэтому описание составлено по ней. fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4 — языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком с помощью AutoTrain на наборе fungamer2/test_reasoning_sft. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также отмечают поддержку чата. Модель содержит 361,8 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке модели. Карточка не сообщает конкретные языки или специализацию набора данных; качество генерации и пригодность для отдельных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя.

taobao-mnn/gemma-4-E2B-it-MNN — это 4-битная квантованная версия модели gemma-4-E2B-it, экспортированная в формат MNN с помощью инструмента llmexport из проекта Alibaba MNN. Разработчик исходной модели в представленном README не указан; репозиторий модели поддерживается в пространстве taobao-mnn. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая использование в качестве chat-модели. Указан английский язык и задача text-generation. Модель рассчитана на запуск через MNN-LLM и может использоваться на устройствах и в окружениях, где важны компактность и сниженное потребление памяти благодаря 4-битной квантизации. Архитектура, точное число параметров, размер контекста, поддерживаемые модальности и результаты тестирования в README не раскрыты. К сильным сторонам относятся компактное 4-битное представление и интеграция с оптимизированным runtime MNN. Ограничениями являются возможная потеря качества из-за квантизации, зависимость от MNN и необходимость самостоятельной сборки и запуска соответствующих инструментов; совместимость с другими форматами и сценариями использования не описана. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GLM-Edge-1.5B-Chat — компактная диалоговая языковая модель семейства GLM, разработанная zai-org. Она предназначена для генерации текста в формате беседы и может использоваться для построения чат-ботов и ответов на запросы. Модель содержит 1,5 млрд параметров, имеет плотную архитектуру GlmForCausalLM и принимает контекст длиной до 8192 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия other. README не описывает обучение, оценку качества или ограничения модели; сведения о поддерживаемых языках не приведены, поэтому нельзя подтвердить её пригодность для конкретного языка.

Gluon-8B — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе нескольких моделей семейства Llama 3.1. В README перечислены компоненты с настройками для ролевого диалога и биологии, медицины и физики; конфигурация указывает на метод слияния model_stock, базовую модель Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и точность float16. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ролевые сценарии и вопросы по естественным наукам. Доступны веса Safetensors, а README также упоминает квантизации GGUF Q8_0. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. Результаты приведённых в README оценок IFEval и BBH ограничены двумя тестами и сами по себе не характеризуют качество во всех сценариях; поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены.

Goetia-26B-A4B-v1.3-i1-GGUF — это квантизированная версия модели OccultAI/Goetia-26B-A4B-v1.3, подготовленная mradermacher в формате GGUF с использованием imatrix-квантования. Модель предназначена для диалоговых сценариев, ролевого общения и творческого письма. В метаданных указаны английский язык, библиотека Transformers и поддержка мультимодального режима: это vision-модель, для которой необходимые mmproj-файлы доступны в статическом репозитории. Архитектурные подробности и размер контекстного окна в README не указаны. Из названия и метаданных следует, что базовая модель имеет 26B параметров и относится к архитектуре с обозначением A4B; точная структура этой архитектуры не раскрыта. Доступны варианты квантования от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 8,4 до 22,7 ГБ. В README отмечено, что Q4_K_M обеспечивает быстрый запуск и рекомендуется как компромисс между размером, скоростью и качеством, а IQ-кванты могут превосходить обычные варианты сопоставимого размера. Сильной стороной модели является широкий выбор GGUF-квантов, позволяющий подбирать вариант под доступные ресурсы, а также поддержка изображений при наличии соответствующего mmproj-файла. Ограничения включают возможное снижение качества у наиболее компактных квантов; README прямо характеризует некоторые варианты как низкокачественные. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kaon 3 CR-5A calibrated minimum — GRPO step 175 — это разговорная модель генерации текста, созданная KaonAI на основе kaonai/kaon-c-gemma4-26b-v10.1. Модель представляет собой плотную архитектуру семейства Gemma 4 и опубликована как самостоятельное объединение полных весов в формате BF16, а не как адаптер. Метаданные указывают библиотеку Transformers и поддержку чата. Чекпойнт получен дообучением методом GRPO: в README указаны шаг 175, стратегия calibrated minimum и отбор примеров по консенсусу трёх знаков оценок. Контрольная проверка паритета логитов после сохранения и повторной загрузки прошла успешно. Карточка называет его предложенным, но ещё не оценённым чекпойнтом, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев пока не подтверждены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gukbap-Mistral-7B — разговорная языковая модель HumanF-MarkrAI на архитектуре Mistral, дообученная методом supervised fine-tuning на собственном наборе данных, созданном с помощью открытых моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов по метаданным; в README указан контекст 8 192 токена. Модель предназначена для диалога и общих текстовых задач на корейском языке, включая рассуждения, математику, письмо, программирование, понимание текста и грамматику. Авторы сообщают о внутренней оценке LogicKor и описывают модель как ориентированную на высокое качество корейского языка; приведённые результаты получены в собственной оценке и не гарантируют аналогичного качества в других сценариях. Модель дообучена на Mistral-7B-Instruct-v0.2 с использованием 1 849 обучающих примеров и 200 валидационных примеров. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Huihui-LFM2.5-8B-A1B-abliterated — экспериментальная версия LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B от huihui-ai с ослабленным механизмом отказов, полученная методом abliteration. Это диалоговая гибридная MoE-модель на архитектуре Lfm2MoeForCausalLM с 1,6 млрд параметров и контекстом до 128 000 токенов; файлы представлены в формате safetensors, для запуска подходит библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и может выдавать чувствительный или спорный контент из-за снижения защитных ограничений. В карточке перечислена поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского, испанского и португальского языков. Автор характеризует abliteration как грубую реализацию для проверки концепции и отмечает, что экспертные части модели не подвергались абляции. Лицензия указана как other, конкретные условия использования в карточке не раскрыты.

noctrex/Huihui-Ling-mini-2.0-abliterated-MXFP4_MOE-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Huihui-Ling-mini-2.0-abliterated, опубликованная пользователем noctrex. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В метаданных для неё указана задача text-generation и возможность chat; README уточняет, что это квантизация MXFP4_MOE. Модель является производной от huihui-ai/Huihui-Ling-mini-2.0-abliterated. GGUF — формат файлов, а MXFP4_MOE — указанная схема квантизации. Сведения о размере модели, контекстном окне, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.