I.7Речь, диалоги и встречи

miiqu-f16 — разговорная языковая модель от Infinimol AI GmbH на архитектуре Llama, представленная в формате safetensors для Transformers. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в README также приведён результат на EQ-Bench — 8-е место в сравнении с несколькими крупными чат-моделями. Заявленное окно контекста — 32 768 токенов. Модель содержит 90,1 млрд параметров по метаданным. README сообщает, что она создана без дообучения и дополнительного обучения; метаданные помечают её как слияние, поэтому происхождение следует считать слиянием моделей. Доступны варианты GGUF Q4_K_M и EXL2 5.0 bpw. Для диалогов указаны шаблоны ChatML и Mistral. Метаданные отмечают поддержку английского, немецкого, французского, испанского и итальянского языков. Лицензия обозначена как other, без конкретных условий в предоставленных данных.

MiniCPM5-2B-CoreAI — это конверсия модели openbmb/MiniCPM5-2B, разработанной OpenBMB, в формат Apple Core AI (.aimodel) для локального запуска на устройствах Apple. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых приложений, суммаризации, работы с агентами и вызова инструментов полностью на устройстве, включая iPhone и Mac на Apple Silicon, без обязательной передачи данных в облако. Модель относится к классу 2B и поддерживает гибридные режимы рассуждения Think и No-Think, нативный вызов инструментов и контекст до 128K токенов. В README указаны варианты квантования для разных сценариев: int8 с block-32 и 6-битная k-means-палетизация с group 8 для Neural Engine. Для iPhone 17 Pro заявлена скорость декодирования около 38,5 токена в секунду в ANE-варианте, однако первая загрузка может занимать около 23 минут из-за построения программ Neural Engine, а размер модели составляет примерно 2,7 ГБ. Сильными сторонами модели являются небольшой размер, работа полностью на устройстве, поддержка длинного контекста, инструментов и режимов рассуждения, а также оптимизация под GPU и Neural Engine Apple. Ограничения включают значительные требования к памяти, длительную первоначальную компиляцию на iPhone и возможные расхождения квантованных вариантов с исходной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniMax-M2.7-MXFP4-Mixed-CT-AutoRound — смешанная MXFP4-версия MiniMax-M2.7, подготовленная Intel с помощью AutoRound в режиме RTN. Это языковая модель для генерации текста и диалогового общения; в примере применения показан запуск через vLLM с поддержкой выбора инструментов и разбора вызовов инструментов. В тестах карточки приведены результаты на AIME 2025, GPQA Diamond, GSM8K и PIQA; сравнение с исходной версией показывает близкие значения на этих наборах. Модель распространяется в формате safetensors и имеет 8-битную маркировку в метаданных, при этом README описывает вариант MXFP4. Для запуска в примере используется контекст до 102 400 токенов и несколько GPU; это параметры примера инференса, а не подтверждённый нативный размер контекста. Применяется лицензия исходной MiniMax-M2.7; её конкретные условия следует проверять в карточке базовой модели. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому перед использованием требуется оценка безопасности.

Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-D — объединённая автором модель для диалогов и генерации текста. Она создана с помощью mergekit методом SLERP из Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-C и nbeerbower/Mistral-Small-Drummer-22B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 22 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового общения и генерации текста. Метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов, однако подробности его использования в карточке не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT2-Gen2-gemma-2-9B — слитая модель генерации текста на основе Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT2-Gen2-BGMAMU-gemma-2-9B и zelk12/MT2-Gen2-IMM-gemma-2-9B. Модель разработана автором репозитория zelk12; README указывает, что в объединении использована конфигурация с коэффициентом t=0,25 и типом данных bfloat16. Модель с архитектурой Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её контекст составляет 8192 токена. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти показатели дают ориентир по следованию инструкциям и решению сложных задач, но не гарантируют качество в конкретном сценарии. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют, поэтому условия использования и языковую специализацию определить нельзя.

automerger/Multi_verse_modelM7-7B — объединённая языковая модель на базе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединении использованы ammarali32/multi_verse_model как базовая модель и liminerity/M7-7b; README указывает параметры слияния и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Для загрузки доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

munin-neuralbeagle-7b-density-very-high — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом dare_ties на основе munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B; конфигурация задаёт для NeuralBeagle плотность 0,9 и вес 0,6, а итоговый тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов, ответов на инструкции, рассуждений и творческих текстов — эти возможности указаны в описании базовой NeuralBeagle14-7B. Контекст составляет до 32 768 токенов. В репозитории опубликованы веса в формате safetensors. Карточка не указывает лицензию. Качество и ограничения итогового слияния отдельно не описаны; возможности и поведение базовых моделей могут отличаться от поведения объединённой модели.

Это квантованная сборка модели NVIDIA Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16, подготовленная FreedomAISVR в формате GGUF. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая задачи рассуждения. Архитектура сочетает Mamba2 и Transformer и использует MoE: из 128 экспертов для каждого токена выбираются шесть. Всего в модели около 30 млрд параметров, из которых активно около 3 млрд; контекст — до 262 тыс. токенов. Веса экспертов хранятся в MXFP4, плотные веса — в Q8_0, а тензоры Mamba2 — в F16 для совместимости с CUDA-ядрами SSM. В репозитории также есть F16-проектор SigLIP для обработки изображений. Для полноценного запуска требуется среда с поддержкой GGUF и мультимодального проектора, например llama.cpp. Гибридный формат экономит память, однако операции Mamba2 на CUDA могут переходить на CPU, что снижает скорость. README не уточняет лицензию производной сборки; метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия следует сверить с карточкой модели и условиями базовой модели.

NeuralPipe-7B — слитая модель для генерации текста, созданная Mlabonne с помощью mergekit на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Она объединяет веса двух моделей архитектуры Mistral методом SLERP и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий использует формат safetensors; лицензия — Apache 2.0. Сведения о поддерживаемых языках и специализированных областях применения не приведены.

neurotic-crown-clown-7B-ties — это объединённая методом TIES (Trim, Elect Sign & Merge) модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit на основе NeuralMonarch-7B, AlphaMonarch-7B и jaskier-7b-dpo-v5.6. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для ведения беседы, следования инструкциям и рассуждений; базовая NeuralMonarch-7B описана как модель для этих сценариев. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Основной язык и полный перечень поддерживаемых языков в доступных данных не определены. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Это слияние нескольких моделей, поэтому качество и поведение могут отличаться от каждой из исходных моделей; количественные оценки качества в карточке не приведены.

ArchSpace-Collection публикует экспорт базовой модели OLMo 3 3B после четвертого этапа обучения instruct SFT. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,2 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; используется официальная реализация Transformers Olmo3ForCausalLM без необходимости подключать remote code. Репозиторий содержит веса safetensors. Модель обучалась с длиной последовательности 32 768 токенов и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Внимание использует скользящее окно 4 096 токенов в слоях SWA и полное внимание в каждом четвертом слое; для полных слоёв применяется YaRN. Карточка не сообщает, на каких естественных языках модель обучена или рассчитана работать. Модель подходит для диалогов и генерации текста, включая сценарии с длинным контекстом; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Это базовый OLMo 3 instruct SFT baseline, а не отдельная модель для специализированной предметной области. Для загрузки README требует Transformers версии не ниже 4.57.6 и ниже 5. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-32b-v21.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-32b-v21.1-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-Qwen1.5-32B-v21.1-32k — мног языковая диалоговая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с плотной трансформерной сетью и 31,7 млрд параметров. Она предназначена для общения и генерации ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и составления текстов на поддерживаемых языках. Для работы рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; README также отмечает совместимость формата промптов с vLLM для развёртывания API. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other»; README приводит предупреждение об ошибочных или нежелательных ответах и предостерегает от использования в критичных и высокорисковых сценариях.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.3-200k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.1-200k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.1-200k — многоязычная чат-модель OpenBuddy на 14 млрд параметров. Она основана на Qwen2.5-14B-Chat и использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Заявленная длина контекста составляет 200 000 токенов. Модель подходит для чат-ботов и приложений, которым нужны ответы и диалог на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и финском языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы с шаблоном чата README рекомендует быстрый токенизатор из Transformers, также упоминается развёртывание API через vLLM. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Разработчик предостерегает от применения в критических и высокорисковых сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных отмечена возможность чата. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, а конфигурация слияния указывает тип данных bfloat16. Лицензия — Apache 2.0. Подходит для диалоговых приложений и выполнения текстовых инструкций; конкретные языки, оценка качества и ограничения в предоставленных данных не описаны.

OPT-IML-Max — инструкционно дообученная языковая модель семейства OPT, разработанная Meta. Она обучена на примерно 2000 задачах обработки естественного языка из восьми бенчмарков, включая Super-NaturalInstructions, FLAN и PromptSource, и предназначена для выполнения разнообразных инструкций и генерации текста. Модель использует плотную причинную архитектуру OPTForCausalLM, содержит около 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, перефразирования и других текстовых задач, сформулированных в виде инструкций. Карточка не уточняет список поддерживаемых естественных языков. Возможны фактические ошибки, токсичные высказывания и воспроизведение стереотипов; ответы требуют проверки. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Optimus-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi с помощью слияния mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Q-bert/Optimus-7B методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые инструкции и сообщения для генерации ответов и продолжения текста. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, ответов на инструкции и генерации текста. Репозиторий содержит веса Safetensors; указана лицензия Apache-2.0. README описывает конфигурацию слияния, но не сообщает о специальных возможностях сверх генерации текста.

Amira — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей psmathur/orca_mini_v3_13b, garage-bAInd/Platypus2-13B и WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 с помощью mergekit. Она основана на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и задач математического рассуждения. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

PathummaLLM-text-1.0.0-7B — мультиязычная текстовая большая языковая модель, разработанная командой NECTEC и дообученная на базе nectec/OpenThaiLLM-Prebuilt-7B. Модель рассчитана на выполнение инструкций и поддерживает тайский, китайский и английский языки. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов, задач Retrieval-Augmented Generation (RAG), управляемой генерации и рассуждений. В README также указана применимость к сценариям в химии, биологии, финансах, праве, программировании и медицине. Архитектурные детали, кроме принадлежности к семейству Qwen2 и поддержки загрузки через Transformers, не раскрыты; заявлен размер около 7 миллиардов параметров. Для GGUF-применения приведён контекст 8192 токена, однако это значение может относиться к конкретному примеру запуска. Среди сильных сторон заявлены конкурентоспособные результаты по сравнению с Openthaigpt1.5-7b-instruct и оптимизация для прикладных сценариев. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о составе и методике подготовки датасета, точных характеристиках архитектуры и гарантированной эффективности в отдельных прикладных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

shamwowzer/prototype-128x02 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit. В README указано, что в слиянии Multi-SLERP участвовали /workspace/modeler/Behemoth и /workspace/mistral-text-only с весами 0,5; базовой моделью при сборке выбрана /workspace/modeler/Behemoth. Метаданные относят архитектуру к семейству Mistral и классу MistralForCausalLM; модель содержит 123,4 млрд параметров и принимает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Репозиторий содержит веса safetensors; для работы используется библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qandora-2.5-7B — объединённая методом mergekit модель для диалогов и генерации текста. Она создана на основе Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b, cybertron-v4-qw7B-MGS и Homer-7B-v0.2 с помощью линейного слияния весов; архитектура — плотная Qwen2, около 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, а нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели nosynx/Qwen2.5-1.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-72B-2x-Instruct-TIES-v1.0 — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-72B; в объединение также вошли Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b и Dracarys2-72B-Instruct. Модель содержит 71,5 млрд параметров и имеет заявленное контекстное окно 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для составления ответов, продолжения текста и сценариев чат-ассистента. README не уточняет специальные преимущества объединения, а сведения о языках обучения и целевых сценариях ограничены. Файлы представлены в формате Safetensors и предназначены для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mlx-community/Qwen2.5-72B-Instruct-8bit — 8-битная версия модели Qwen2.5-72B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community из Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct для формата MLX с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная языковая модель на 71,5 млрд параметров с архитектурой Qwen2 и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейса вызова инструментов. Формат MLX ориентирован на запуск с mlx-lm. В метаданных указан английский язык; иных языков карточка не подтверждает. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Qwen2.5-72B-Instruct, подготовленная пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Исходную модель разработала команда Qwen; карточка указывает текстовую специализацию и поддержку английского языка. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая запуск локально через llama.cpp или LM Studio, с использованием специального chat-шаблона Qwen. Модель имеет 72 млрд параметров, а репозиторий предлагает несколько вариантов квантизации GGUF — от IQ1_M и Q2 до Q8_0. Размеры файлов составляют примерно от 23,74 до 77,26 ГБ; варианты с более высокой точностью обычно требуют больше памяти, но лучше сохраняют качество исходной модели. Рекомендуемыми названы Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и IQ4_XS. Для некоторых вариантов доступны раздельные файлы, а отдельные квантизации используют Q8_0 для embedding- и output-весов. Сильная сторона репозитория — широкий выбор компромиссов между качеством и требованиями к памяти, а также совместимость с распространёнными локальными инструментами. Ограничения включают значительный объём памяти, необходимый для запуска 72-миллиардной модели, и снижение качества при сильной квантизации; конкретная длина контекста в README не указана. Модель распространяется по лицензии Qwen, обозначенной как other; дополнительные условия следует уточнять в файле лицензии исходной модели.

Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v4 — объединённая языковая модель, созданная сообществом bunnycore с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; в объединение также вошли FuseQwQen-7B, Qwen-2.5-7B-R1-Stock и Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v1. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой сетью на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Её контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но они не дают полной картины качества для всех задач. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Qwen2.5-95B-Instruct — плотная языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная ssmits как self-merge модели Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct с помощью MergeKit. Веса собраны методом passthrough из диапазонов слоёв исходной модели; модель содержит 93,4 млрд параметров и опубликована в формате safetensors. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов и интерфейс чата с поддержкой вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов, генерации текстов, творческого письма, математических и пространственных рассуждений. Автор README сообщает об улучшениях на отдельных задачах относительно Qwen2.5-72B-Instruct, но также отмечает, что исходная модель превосходит её во многих общих языковых и рассуждательных сценариях. Оценка модели пока ограничена, поэтому результаты на конкретной задаче следует проверять отдельно. Карточка указывает лицензию other, без уточнения её условий. README описывает шаблон чата Qwen и заявляет окно контекста 128K, тогда как метаданные Hugging Face указывают native context 32 768 токенов; фактическое поддерживаемое окно следует сверять с конфигурацией и используемым ПО.

Qwen2.5-Mavapy-b-7B — слитая методом della модель генерации текста, созданная с помощью mergekit на основе Qwen2.5-Mavapy-7B и объединяющая Locutusque/StockQwen-2.5-7B и fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS. Модель разработана сообществом mergekit-community; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстовым вводом и выводом. README описывает конфигурацию с типом выходных весов bfloat16. README рекомендует дообучить модель перед использованием. Данных о лицензии и конкретных языках в предоставленных источниках нет.

Модель kingofjoy/qwen3_1.7b_summary_v10_vllm — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная kingofjoy на базе unsloth/Qwen3-1.7B-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет до 40 960 токенов. В метаданных отмечен английский язык. Вес опубликован в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL.

Dohyeon1/Qwen3-30B-A3B-HC-SMoE-ngroups64 — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. По метаданным она относится к семейству Qwen3 и использует архитектуру Mixture-of-Experts; название модели также указывает на разреженную MoE-конфигурацию с 64 группами экспертов. Модель предназначена для генерации продолжений текста, диалоговых ответов, черновиков и других текстовых материалов. Она поддерживает контекст длиной до 40960 токенов и имеет 2,6 млрд параметров по метаданным, что делает её пригодной для локального или серверного развёртывания при наличии соответствующих вычислительных ресурсов. В README отсутствуют сведения о разработчике, языках обучения, лицензии, обучающих данных, результатах оценки и специальных ограничениях. Поэтому перед использованием в продуктивных сценариях необходимо самостоятельно проверить качество на целевых данных, безопасность ответов и условия распространения модели.

Hellohihihih/qwen35-v35-textmix-merged-full — полноразмерная объединённая текстовая причинная языковая модель на архитектуре Qwen3.5, созданная автором репозитория на основе Qwen/Qwen3.5-9B и адаптера LoRA Hellohihihih/qwen35-v30-textmix-lora. Веса адаптера объединены с базовыми весами, поэтому для запуска не требуется загружать PEFT-адаптер отдельно. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в тегах карточки указаны английский и корейский языки, ответы на вопросы и рассуждения. Это текстовая версия без кодировщиков изображений, аудио и видео, а также без мультимодального проектора. Модель содержит 7,2 млрд параметров, поддерживает контекст до 262 144 токенов и распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке репозитория.