I.7Речь, диалоги и встречи

Falcon-H1-3B-Instruct — многоязычная генеративная языковая модель семейства Falcon-H1, разработанная TII. Это причинная decoder-only модель с гибридной архитектурой Transformer и Mamba; в метаданных указано 2,2 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения. Модель можно запускать через Transformers, vLLM и llama.cpp. В карточке приведены результаты сравнительной оценки на общих тестах, включая BBH и ARC-C. Указана лицензия Falcon-LLM License; её условия следует учитывать перед использованием и распространением.

llmfan46/gemma-4-E2B-it-ultra-uncensored-heretic — мультимодальная производная Gemma 4 E2B IT от независимого автора llmfan46. По README, изменён компонент attn.o_proj; модель основана на google/gemma-4-E2B-it и предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, а также анализа изображений и аудио. Метаданные указывают архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, плотную модель и формат safetensors; библиотека для работы — Transformers. Модель принимает текст и изображения, а для варианта E2B также поддерживает распознавание речи и перевод речи в текст. README базовой Gemma 4 сообщает о контекстном окне до 128K токенов для E2B и E4B, видеоанализе по последовательности кадров, вызове инструментов и поддержке более 35 языков; карточка этой производной не подтверждает отдельно все эти возможности. Лицензия — Apache-2.0. В названии и тегах модель обозначена как uncensored, decensored и abliterated. README в основном описывает базовое семейство и не приводит отдельных оценок качества или точных характеристик этого варианта. Возможны фактические ошибки, затруднения с неоднозначными формулировками и пробелы, связанные с обучающими данными.

Gemma4 E4B 8B Heretic Ultra — версия Gemma 4 E4B Instruct от Google DeepMind, обработанная llmfan46 с помощью Heretic v1.2.0 и метода Arbitrary-Rank Ablation (ARA) для снижения склонности к отказам. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma 4 для диалога и генерации ответов по тексту, изображениям и аудио. В репозитории доступны исходные веса fp16 в формате safetensors; в отдельной ветке размещена конверсия MLX 4-bit для mlx-lm на Apple Silicon. Модель подходит для диалоговых сценариев, рассуждений, программирования, анализа изображений и обработки аудио. В приведённых автором тестах доля отказов составила 3 из 100 против 99 из 100 у исходной модели; точность на PIQA составила 85,85%, а на MMLU — 68,60%. Эти результаты относятся к указанным тестам и не гарантируют качество в других задачах. Ablation немного снизила результаты относительно исходной Gemma 4 E4B Instruct. Лицензия — Apache 2.0. Поскольку модель специально изменена для снижения отказов, она может отвечать на запросы, которые исходная модель отклоняла; следует учитывать это при выборе сценариев применения.

InternLM2.5-20B-Chat — диалоговая языковая модель, разработанная командой InternLM и распространяемая в формате GGUF сообществом LM Studio. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, ведения диалогов, следования инструкциям, решения математических задач и задач, требующих рассуждений. Она также поддерживает использование инструментов и может применяться совместно с инструментом MindSearch. Модель содержит около 20 миллиардов параметров и рассчитана на контекст длиной до 32 000 токенов. В README не указаны поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому модель следует считать текстовой. Для работы в LM Studio рекомендуется шаблон ChatML. По заявлению авторов, модель обеспечивает высокие результаты в задачах рассуждений и сопоставима с Gemma 2 27B при меньшем размере. Ограничения включают возможность генерации неточного, вредного или неподходящего содержимого, а также зависимость характеристик от выбранной GGUF-квантизации и аппаратного обеспечения. Модель помечена лицензией other; конкретные условия лицензии в README не раскрыты, поэтому перед использованием необходимо ознакомиться с условиями исходной модели InternLM2.5-20B-Chat и данной сборки.

JOSIE-4B-Instruct — разговорная instruction-following модель Гёкдениза Гюльмеза, созданная полновесным дообучением gabliterated-версии Qwen3-4B-Instruct-2507. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для естественного диалога, практических ответов и повседневной помощи, а также для письма, мозгового штурма, объяснений, анализа и задач по программированию. Модель ориентирована на следование инструкциям и прямой, дружелюбный стиль общения без чрезмерной угодливости; карточка также заявляет сохранение способностей к рассуждению и отсутствие встроенной фильтрации контента. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, арабский, японский, корейский, индонезийский, русский, вьетнамский, немецкий и тайский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Её ответы могут быть неподходящими для части аудиторий; результаты в узкоспециализированных областях и критически важных сценариях требуют проверки, а стиль с эмодзи подходит не для всех формальных задач.

KangalKhan-RawEmerald-7B — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная Yuma42. Это слияние моделей argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B и argilla/distilabeled-OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для общения в формате ChatML, ответов на вопросы и генерации текста. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Автор предупреждает, что варианты GGUF от стороннего автора могут иногда выдавать опечатки и рекомендует в таком случае вариант Q4_K_S GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели microperceptron/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct — разговорная языковая модель от Moonshot AI на архитектуре Kimi Linear. Это гибридная MoE-модель с Kimi Delta Attention и глобальными слоями MLA: в семействе указаны 48 млрд общих и 3 млрд активируемых параметров. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для генерации текста в диалоговом формате. Модель рассчитана на диалоги и задачи с длинным контекстом. В README для версии Instruct заявлена длина контекста до 1 млн токенов, а архитектура сокращает потребность в KV-кэше и ускоряет декодирование на длинных последовательностях. Для запуска предлагаются Transformers с fla-core и развёртывание через vLLM. Лицензия — MIT. README описывает результаты бенчмарков, но не приводит оценки по всем сценариям; фактическая скорость и качество зависят от оборудования и настроек инференса.

LFM2.5-8B-A1B — мультиязычная текстовая модель Liquid AI для диалогов и рассуждений. Это дообученная версия базовой модели LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-Base; архитектура — гибридная MoE с 8,3 млрд параметров всего и примерно 1,5 млрд активных. Модель рассчитана на запуск на устройствах и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для персональных ассистентов, выполнения сложных инструкций, вызова инструментов, структурированного вывода и агентных сценариев. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, итальянский, японский, корейский, португальский и испанский языки. Для инференса доступны Transformers, vLLM и SGLang; авторы также отмечают поддержку llama.cpp и MLX. По карточке, модель показывает конкурентные результаты для своего размера в следовании инструкциям и агентных задачах. Она хуже подходит для сложного программирования и вопросов, требующих обширных знаний без поиска по источникам. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с файлами лицензии в репозитории.

Карточка модели tanliboy/llama-3.2-3b на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-3B, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.

Карточка модели IntervitensInc/Llama-3.2-3B-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-3B, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.

mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct — конверсия модели Meta Llama 3.2 3B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.18.2. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,2 млрд параметров для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и преобразования текста, а также сценариев с вызовом инструментов. В репозитории указаны веса Safetensors; README описывает конверсию в MLX и использование через mlx-lm. Лицензия — Llama 3.2 License. Качество и безопасность ответов могут зависеть от запроса и сценария применения; сведения о специализированной предметной области в карточке отсутствуют.

Это объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. В объединение вошли ArliAI/Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3, Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1 и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. Модель содержит 32 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Контекстное окно — 131 072 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации и решения задач на основе текста. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B описана как модель для рассуждений, математики и программирования, однако README не приводит отдельные оценки качества этого слияния. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Hjgugugjhuhjggg/mergekit-passthrough-owrmdht — объединение языковой модели meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, созданное методом passthrough с помощью mergekit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Базовая модель Meta описана как компактная многоязычная модель, настроенная на выполнение инструкций и предназначенная для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

tbhrc/meta_llama_3_1_8b_instruct_4bit — конверсия Meta Llama 3.1 8B Instruct в формат MLX с 4-битным представлением весов. Исходную модель разработала Meta; конверсию выполнил mlx-community, а репозиторий размещён пользователем tbhrc. Модель представляет собой плотную авторегрессионную LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В метаданных перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README указывает на конверсию MLX из meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; лицензия — llama3.1. Репозиторий описывает конвертированную MLX-версию с 4-битными весами, тогда как в метаданных формат файлов указан как safetensors.

Mungert/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF — это версия инструкционно дообученной языковой модели Meta Llama 3, подготовленная пользователем или организацией Mungert в формате GGUF. Базовую модель разработала Meta. Она предназначена для генерации текста по инструкциям и диалоговых сценариев; в карточке указана специализация text-generation и поддержка английского языка. Из идентификатора следует, что модель относится к семейству Llama 3 с размером около 8 миллиардов параметров и ориентирована на локальный инференс в совместимых инструментах, поддерживающих формат GGUF. Точные характеристики архитектуры, размер контекста, варианты квантования, системные требования и перечень модальностей в README не указаны; по доступным данным модель является текстовой и не предназначена для обработки изображений или других мультимодальных входов. Лицензия — Meta Llama 3 Community License: она допускает использование, копирование, модификацию и распространение с установленными условиями, включая соблюдение Acceptable Use Policy, указание атрибуции и требований к маркировке продуктов. Для крупных сервисов с более чем 700 миллионами месячных пользователей предусмотрено получение отдельного разрешения Meta.

zetasepic/Mistral-Small-Instruct-2409-abliterated — производная версия Mistral-Small-Instruct-2409, созданная автором репозитория с применением метода «abliteration». Это плотная инструкционная языковая модель семейства Mistral на 22 млрд параметров с архитектурой MistralForCausalLM, предназначенная для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова функций. Модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Карточка сообщает об использовании кода для abliteration, но не описывает процедуру, результаты, языковое покрытие или ограничения этой версии. Базовая модель — mistralai/Mistral-Small-Instruct-2409. Файлы представлены в формате safetensors; указанная библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v7 — языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), созданная автором jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы, следования инструкциям и рассуждений. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mixtral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и здравого смысла. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-AWQ — это 4-битная AWQ-квантизованная версия большой языковой модели NVIDIA Nemotron-Nano-3-30B-A3B, подготовленная stelterlab на основе исходных весов NVIDIA с использованием llm-compressor. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых систем, решения задач с рассуждением и без него, а также создания специализированных AI-агентов. Она может сначала формировать рассуждение, а затем итоговый ответ; режим рассуждений настраивается через chat template, причём их отключение может немного снизить точность на сложных запросах. Модель разработана NVIDIA Corporation и использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 attention-слоёв. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена; в каждом MoE-слое используются 128 экспертов и один общий эксперт, при этом активируются 6 экспертов на токен. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Размер контекста в предоставленных данных не указан. К сильным сторонам относятся сочетание режимов рассуждения и обычной генерации, высокая параметрическая ёмкость при меньшем числе активных параметров и сниженные требования к памяти благодаря INT4-квантизации. Ограничения включают экспериментальный статус AWQ-сборки, возможное снижение качества при отключении рассуждений и отсутствие подтверждённых сведений о производительности именно этой квантизованной версии. Модель разрешена для коммерческого использования в соответствии с NVIDIA Nemotron Open Model License.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-12B-A2B-FP8 — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов, созданная на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью постобучения Elastic. Репозиторий содержит FP8-веса эластичной модели с вложенными вариантами на 30B, 23B и 12B параметров; вариант 12B можно извлечь из общего чекпойнта. Метаданные указывают 946,5 млн параметров, тогда как README описывает вариант как 12B; поэтому размер из метаданных и заявленный размер варианта расходятся. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и других задач генерации текста. Архитектура Nemotron-H объединяет слои Mamba-2, Attention и Mixture-of-Experts; активный вариант 12B использует около 2,0B активных параметров. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. README рекомендует её для коммерческого использования, однако метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия коммерческого применения следует сверить с полным текстом лицензии репозитория.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-30B-A3B-NVFP4-GGUF — GGUF-представление NVFP4-квантизованной эластичной языковой модели NVIDIA. В одном чекпойнте заключены три вложенных варианта на 30B, 23B и 12B параметров с общим пространством весов; для генерации можно выбрать подходящий размер. Модель основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 и сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts. В базовой архитектуре 23 слоя Mamba-2 и MoE, 6 слоёв внимания, а в каждом MoE-слое — 128 экспертов и один общий, из которых на токен активируются шесть. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а вложенные размеры позволяют выбирать компромисс между качеством, вычислительными затратами и задержкой. Контекст в README указан до 128K в примере развёртывания и до 1M при увеличении настройки. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README описана квантизация NVFP4 с дистилляцией с учётом квантизации и заявлена готовность к коммерческому использованию. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhr, разработанная на основе Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct. Модель дообучена на русскоязычном датасете GrandMaster-PRO-MAX с применением SMPO (Simple Margin Preference Optimization) для улучшения ответов на инструкции и диалоговых ответов. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает русский и английский языки; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Подходит для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста, особенно на русском языке. Доступна по лицензии Apache-2.0. README перечисляет квантованные варианты GGUF и MLX с разрядностью 4 и 8 бит.

QVikhr-3-4B-Instruction — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhr, дообученная методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2 на основе Qwen/Qwen3-4B. Это плотная авторегрессионная модель с 3,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов по инструкциям, генерации ответов с учётом контекста и анализа текста, с особым упором на русский язык при поддержке английского. Её можно встраивать в пользовательские приложения и сервисы. В карточке приведён результат 78,2 в Ru Arena General против 64,8 у базовой Qwen3-4B; это результат указанного теста, а не гарантия качества в других сценариях. Карточка не приводит систематических оценок ошибок или ограничений. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы; перед использованием важной информации нужна проверка.

Qwen2.5-14B-Gutenberg-Instruct-Slerpeno — плотная языковая модель на 14 млрд параметров, созданная автором репозитория слиянием моделей через SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и v000000/Qwen2.5-14B-Gutenberg-1e-Delta; README указывает, что слияние призвано сохранить влияние Gutenberg DPO и сбалансировать его с базовой инструкционной моделью. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы. Она принимает текст и выдаёт текст, использует архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а библиотека для работы с моделью — Transformers. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 33,39, IFEval и BBH. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели в README не гарантируют качество на конкретных задачах; специальных языковых ограничений или иных недостатков в доступных данных не описано.

dfurman/Qwen2-72B-Orpo-v0.1 — диалоговая языковая модель, созданная как дообучение Qwen/Qwen2-72B-Instruct на 1,5 тыс. примеров из набора mlabonne/orpo-dpo-mix-40k. Это плотная архитектура Qwen2ForCausalLM с 71,5 млрд параметров; модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и многоходовых диалогов, включая ролевые сценарии, рассуждения, задачи с агентными возможностями и поддержание связности на длинном контексте. В метаданных указан английский язык. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 43,32 и 78,80 для IFEval (0-shot). Лицензия обозначена как other, поэтому условия её использования следует проверять в карточке модели.

apolo13x/Qwen3.5-27B-quantized.w4a16 — квантованная версия мультимодальной модели Qwen3.5-27B, разработанной командой Qwen и опубликованной пользователем apolo13x. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст, поэтому предназначена для диалоговых сценариев, анализа визуального и текстового контента, а также общих задач рассуждения и следования инструкциям. Веса сжаты до формата INT4 W4A16 с использованием GPTQ и инструмента llm-compressor. Для калибровки использовано 512 образцов из датасета HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Размер модели уменьшен с 51,8 до 17,3 ГБ, примерно в 3 раза, при заявленном среднем восстановлении точности 100,3% относительно исходной модели. В README не указаны точное количество контекстных токенов и поддерживаемые языки. Модель демонстрирует высокие результаты в GPQA Diamond, IFEval и MMLU-Redux: средняя оценка составила 90,05% против 89,76% у исходной Qwen3.5-27B. Ключевые ограничения связаны с 4-битным квантованием и зависимостью от совместимой инфраструктуры; на 27 февраля 2026 года заявлена поддержка в nightly-версии vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-R1-SLERP-Q3T-8B — плотная языковая модель на архитектуре Qwen3, созданная автором lemon07r слиянием методом SLERP двух моделей: deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B и Qwen/Qwen3-8B. Веса содержат около 7,6 млрд параметров; модель использует токенизатор Qwen и принимает текст для генерации текста в диалоговом режиме. Родительские модели объединены в пропорции 50/50. Модель предназначена для диалогов, написания текстов и решения задач на рассуждение; в README автор приводит сравнительные тесты на задачах LocalAIME и отмечает хорошие результаты слияния. Метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Контекст составляет 40 960 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; README отдельно упоминает статические GGUF-квантизации Q4_K_S и Q8_0. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QwenSelfMerge — языковая модель, созданная сообществом mergekit путём объединения фрагментов Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct методом passthrough. По метаданным, это плотная авторегрессионная архитектура Qwen2 с 32,8 млрд параметров; модель использует Transformers и формат safetensors, поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс диалога с вызовом инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, унаследованных от Qwen2.5-72B-Instruct, включая структурированные ответы, программирование и математику. В README описана сборка из нескольких диапазонов слоёв той же базовой модели; карточка не приводит отдельных результатов оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Shadowm7expMeliodaspercival_01_experiment26t3q-7B — автоматически объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и объединяет ShadowM7EXP-7B и MeliodasPercival_01_Experiment26T3q с базовой моделью Mistral-7B-v0.1 методом model_stock; веса представлены в формате safetensors и типе bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

StrangeMerges_49-7B-dare_ties — языковая модель Gille, полученная слиянием трёх моделей с помощью LazyMergekit и метода DARE-TIES. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Указанное окно контекста составляет 32 768 токенов. Модель объединяет Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, AurelPx/Percival_01-7b-slerp и louisbrulenaudet/Pearl-7B-slerp. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 75,50, ARC 72,35 и HellaSwag 88,30. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

ZEUS 8B V10 — объединённая языковая модель, созданная автором карточки на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и трёх других моделей семейства Llama 3.1. Для объединения применён метод DARE TIES; в версии V10 использованы единый токенизатор и настройки int_mask и normalize. Это плотная авторегрессионная модель LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и генерации текстовых ответов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Автор ожидает, что отличия от V2 будут небольшими. Модель основана на инструкционно настроенной Llama 3.1, но README не описывает языковой охват подробно. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.