I.7Речь, диалоги и встречи

Neuronovo/neuronovo-9B-v0.3 — диалоговая языковая модель, созданная Яном Коконем и основанная на архитектуре Mistral. Модель содержит 8,9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Версия 0.3 дообучена на наборах Intel/orca_dpo_pairs и mlabonne/chatml_dpo_pairs для диалогов и генерации ответов. Для обучения использовались одна эпоха и скорость обучения 5e-6; токенизатор взят из Neuronovo/neuronovo-9B-v0.2. Модель подходит для интерактивных сценариев на естественном языке, но README не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений. Лицензия — Apache-2.0.

Nona-Qwen2.5-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная win10 с помощью mergekit и метода TIES. В основе объединения лежат FreedomIntelligence/Apollo2-7B и win10/Urdandi-Qwen2.5-7B. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговой генерации текста и задач, поддерживаемых её объединёнными компонентами. В метаданных указан тег text-generation и возможность чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных источниках отсутствуют.

PistachioAlt/Noromaid-Bagel-7B-Slerp — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием jondurbin/bagel-dpo-7b-v0.1 и NeverSleep/Noromaid-7b-v0.1.1 методом SLERP. Веса сохранены в формате safetensors с точностью float16; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая разрешает использование с атрибуцией, но некоммерческое.

Это конвертированная в формат GGUF версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B-BF16, подготовленная ijohn07 для запуска через llama.cpp. Она предназначена для генерации текста и унаследованных от базовой модели сценариев диалога, рассуждений, оценки и адаптации под пользовательские задачи. В имени репозитория указано Q4_K_M, однако метаданные формата обозначают GGUF BF16, поэтому точный вариант квантования по доступным сведениям установить нельзя. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки. Для подробностей о возможностях и ограничениях автор направляет к карточке исходной модели NVIDIA. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с лицензией базовой модели.

nyun-c2-llama3-50B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Она предназначена для генерации текста и общих языковых задач; заявленный размер — 76,2 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель сохранена в формате Safetensors и использует лицензию Llama 3. По карточке Nyun AI, модель получила примерно на 29% меньше параметров, чем Llama 3 70B, за счёт оптимизаций без дополнительного дообучения. Разработчик сообщает о близких результатах на отдельных бенчмарках, включая MMLU, Winogrande и BoolQ. Эти результаты не гарантируют качество на других задачах; модель может ошибаться и требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера.

Brunobkr/OFFFELLIA_f16_IBM_Granite-4.2-3b.gguf — сборка IBM Granite 4.2-3B в формате GGUF F16, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные указывают на производную от модели IBM Granite модель; README описывает проект VULLKAN-5150 и его инструменты запуска, но не подтверждает отдельные изменения весов этой сборки. Модель ориентирована на многоязычный диалог, рассуждения и работу с инструментами. В метаданных перечислены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. README предупреждает, что качество на языках кроме английского может быть ниже, а ответы могут содержать неточности, предвзятость или небезопасный контент. Проектный README описывает ускорение AMD Vulkan, интерфейс в стиле IBM PC 5150 и другие функции форка llama.cpp; они относятся к программной среде, а не обязательно к самим весам этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

OLMo-2-1124-13B-Instruct — разговорная языковая модель Allen Institute for AI (AI2), постобученная на основе OLMo-2 13B. Она прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 и обучение RLVR; метаданные указывают базовую модель allenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct-RLVR2. Модель с плотной архитектурой OLMo 2 содержит 13,2 млрд параметров, использует Transformers и формат safetensors, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, следование инструкциям и решение математических задач. Обучение ориентировано преимущественно на английский язык и охватывает разнообразные задачи, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. У OLMo-2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации она может выдавать проблемные ответы, особенно в ответ на соответствующие запросы. Для загрузки через Hugging Face README сообщает о необходимости установить Transformers из основной ветки.

OpenBuddy/openbuddy-yi1.5-34b-v21.3-32k — многоязычная чат-модель OpenBuddy, дообученная на базе 01-ai/Yi-1.5-34B-32K. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста. Метаданные указывают нативный контекст до 131 072 токенов и поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского, русского и финского языков. Модель рассчитана на создание чат-ботов и развёртывание через Transformers или vLLM с API в стиле OpenAI. Репозиторий содержит веса safetensors; для корректной работы автор рекомендует быстрый токенизатор Transformers, поскольку другие реализации могут некорректно обрабатывать специальные токены. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочные, вредные или нежелательные ответы. Авторы предостерегают от использования в критически важных и высокорисковых сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и принятие важных финансовых или юридических решений.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp — языковая модель Weyaxi, созданная слиянием через mergekit моделей Intel/neural-chat-7b-v3-3 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогов. Для общения в README рекомендуется шаблон ChatML. Указанное окно контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста. Репозиторий содержит веса safetensors; для этой модели также опубликованы отдельные варианты квантования GPTQ, GGUF и AWQ. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких бенчмарках, но не описывает языковое покрытие или специализированные области применения.

OpenSonnet-Lite-MAX — дообученная языковая модель hadadxyz на архитектуре Qwen3, основанная на Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Она предназначена для диалоговой генерации текста, следования инструкциям и решения задач с рассуждением; в карточке также показана демонстрация вызова инструментов. Модель содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Указаны многоэтапное дообучение в два прохода и оценка 85,22 на GSM8K; результатов для MMLU-Pro и GPQA Diamond карточка не приводит. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache 2.0. Языки обучения или поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не обозначены. Результаты бенчмарка и заявленные возможности основаны на карточке модели и сами по себе не гарантируют аналогичное качество на других задачах.

Orion-14B-Chat — диалоговая языковая модель компании OrionStarAI, дообученная для интерактивного общения на основе Orion-14B, обученной с нуля на многоязычном корпусе объёмом 2,5 трлн токенов. Модель имеет плотную архитектуру OrionForCausalLM и 14,1 млрд параметров; её основной сценарий — генерация ответов в диалоге, также заявлена поддержка задач с кодом. Модель рассчитана на общение на китайском, английском, японском и корейском языках. Длина контекста этой версии — 4096 токенов. В репозитории представлены форматы PyTorch и GGUF. Для развёртывания можно использовать Transformers, vLLM или llama.cpp. Карточка описывает её как модель, дообученную на высококачественном корпусе для интерактивного взаимодействия. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним установить нельзя.

Orthorus 125B v2 — языковая модель общего назначения, разработанная ibivibiv. Это смесь дообученных моделей Mistral, построенная по архитектуре Mixtral Mixture of Experts (MoE) и предназначенная для генерации текста и диалогового общения. По данным метаданных, модель содержит 68,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 764 токенов. Модель рассчитана на ответы на вопросы и задачи общего знания. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; автор рекомендует обращаться к полной оценке для понимания сильных сторон и слабых мест. Карточка не уточняет набор обучающих данных и языков, поэтому метаданные подтверждают английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bunsenfeng/parti_25_full — языковая модель для генерации текста, размещённая пользователем bunsenfeng на Hugging Face. По метаданным она связана с семейством Qwen2, поддерживает библиотеку Transformers и имеет приблизительно 7,1 млрд параметров. Модель ориентирована на диалоговые и другие сценарии, требующие продолжения или создания текста.

Penjing-27B-Pollard — это квантизированная версия Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная PollardWeights с использованием метода Pollard Weights. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска через llama.cpp, ik_llama.cpp, Ollama и LM Studio. Указанная архитектура — qwen3_5, объём — около 27,3 млрд параметров. Поддерживаются текстовые и графические входы, а заявленный язык — английский. Модель рассчитана на диалоговые сценарии и мультимодальные задачи, включая работу с изображениями при использовании дополнительного vision-проектора mmproj-Penjing-27B-bf16.gguf. Доступно несколько вариантов квантизации с разным соотношением размера и качества: от IQ1_KT размером 6,53 ГБ до Q6_K размером 22,43 ГБ. Квантизация основана на измерении чувствительности отдельных слоёв и использует importance matrix; это позволяет эффективнее распределять биты по сравнению с равномерным сжатием. Главное преимущество модели — существенное уменьшение требований к памяти: вариант IQ1_KT примерно на 88% меньше исходной версии f16. При этом качество зависит от выбранного файла: по измерениям на wikitext2 вариант IQ2_KT показал perplexity 5,0817 и был обозначен как рекомендуемый вариант по умолчанию, тогда как IQ1_KT обеспечивает минимальный размер, но заметно сильнее отклоняется от f16. IQ1_KT и IQ2_KT требуют ik_llama.cpp; остальные варианты совместимы со стандартным llama.cpp. Результаты измерений получены на одной машине и могут не полностью отражать качество в прикладных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

Qwen3-1.7B compression L+0 final — дообученная языковая модель на архитектуре Qwen3ForCausalLM, опубликованная hi-todayis-jh. Это стандартный чекпойнт BF16 в формате Hugging Face Safetensors, экспортированный с шага обучения 100; в репозитории также находятся конфигурация, токенизатор и шаблон диалога с режимом рассуждений. Модель содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. README указывает на наличие оценок с режимом рассуждений; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Её можно загружать через Transformers или vLLM. Базовая модель — Qwen/Qwen3-1.7B. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях применения в предоставленных данных отсутствуют.

g-ronimo/phi-2-OpenHermes-2.5 — диалоговая языковая модель на архитектуре Phi-2, дообученная разработчиком методом QLoRA на датасете teknium/OpenHermes-2.5. Модель содержит 3,5 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат safetensors; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на запросы пользователя. В карточке приведены результаты сравнительных оценок на AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench, однако они не гарантируют качество на конкретных задачах. README указывает длину обучающих последовательностей до 1024 токенов. Модель распространяется по лицензии MIT.

Phi-3-medium-4k-instruct-IMat-GGUF — квантизированная версия языковой модели Phi-3-medium-4k-instruct, разработанной Microsoft. Релиз подготовлен пользователем legraphista с использованием llama.cpp и представлен в формате GGUF для локального запуска и генерации текста. Модель предназначена для диалоговых сценариев, выполнения инструкций и других задач текстовой генерации. Исходная модель использует формат BF16, а репозиторий содержит варианты с разными уровнями точности и размером от 4,13 до 27,92 ГБ: FP16, BF16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-квантизации. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, позволяющая уменьшить размер модели с сохранением качества по сравнению с обычной квантизацией. Указаны мультиязычная поддержка и контекст до 4096 токенов; доступна только текстовая модальность. Преимущества модели — широкий выбор вариантов квантизации, возможность подбора соотношения качества и требований к памяти, а также совместимость с экосистемой llama.cpp. Ограничения включают потерю качества при использовании наиболее компактных вариантов и высокие требования к ресурсам для полноточных версий; конкретные языки, архитектурные детали и результаты оценки в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

bunnycore создала Phi-4-Model-Stock-v2 — объединённую языковую модель для генерации текста и диалогов. Модель получена методом Model Stock с помощью mergekit: в качестве основы использована unsloth/phi-4, объединённой с несколькими вариантами Phi-4 и моделью рассуждений Pinkstack. Репозиторий содержит веса safetensors; архитектура в метаданных обозначена как LlamaForCausalLM, размер — 14,1 млрд параметров, контекст — до 16 384 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации ответов с рассуждениями. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки IFEval и BBH. Метаданные не подтверждают отдельные мультимодальные возможности или поддержку конкретных языков. Условия лицензирования в предоставленных материалах не приведены.

Prima-LelantaclesV4-7b-16k-bf16 — языковая модель семейства Mistral, объединённая ChaoticNeutrals из Test157t/Prima-LelantaclesV3-7b и Test157t/Yarncules-7b-128k методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors с точностью bfloat16; заявленный нативный контекст — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов, а также для задач рассуждения и работы с длинным контекстом. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 66,04 на AI2 Reasoning Challenge и 85,07 на HellaSwag; это отдельные оценки, а не гарантия качества в конкретном применении. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и лицензиях компонентов.

Prima-LelantaclesV7-experimental-7b — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная ChaoticNeutrals. Она создана методом SLERP из моделей Nitral-AI/Prima-LelantaclesV6.69-7b и Nitral-AI/Prima-LelantaclesV6.31-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель может применяться для создания и продолжения текста, а также для задач рассуждения на основе текстового запроса. В README приведены результаты оценивания на отдельных тестах Open LLM Leaderboard. Доступны веса в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию «other», поэтому условия использования следует уточнять по карточке модели и её лицензии.

Q2.5-Veltha-14B-0.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная автором djuna с помощью mergekit. Для слияния использован метод della_linear; базой служила arcee-ai/SuperNova-Medius, также в объединение вошли четыре другие модели семейства Qwen2.5. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для ответов на запросы, ролевых диалогов и творческого письма; исходные модели в составе объединения ориентированы на инструкции и генерацию историй. Карточка приводит результаты нескольких тестов, включая IFEval и BBH, но не раскрывает полную таблицу оценок. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QandoraExp-7B-Persona — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом passthrough из bunnycore/QandoraExp-7B и bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти оценки дают ориентир по отдельным тестам, но не гарантируют качество в конкретном приложении. Языки и специализированные предметные области в доступных данных не обозначены. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

recursal/RADRWKV7Qwen2.5-7B — модель генерации текста на 7,1 млрд параметров, полученная преобразованием Qwen2.5-7B с помощью метода RADLADS. Она использует линейное внимание и архитектуру RWKV7Qwen2 и предназначена для диалогов и генерации текста; также заявлен интерфейс вызова инструментов. По README, преобразование требует 350–700 млн токенов дистилляции, сохраняет качество, близкое к исходной модели, и ускоряет генерацию благодаря постоянным затратам на токен. Модель принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст длиной 32 768 токенов. Репозиторий использует safetensors и библиотеку Transformers; для загрузки требуется trust_remote_code=True. Лицензия — Apache-2.0.

wls04/Qwen2.5-14B-AcaciaWL-Add — диалоговая языковая модель, дообученная разработчиком на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с помощью TRL. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате чата; пример карточки показывает запрос с открытым вопросом и генерацию ответа. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Она работает с текстом, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-1.5B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу с чатом, понимание и генерацию структурированных данных, а также локальный запуск через совместимые инструменты. Модель поддерживает контекст до 32 000 токенов и генерацию до 8 000 токенов. Она обучена на масштабном наборе данных и работает более чем с 29 языками, включая английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К небольшому размеру модели относится преимущество в виде меньших требований к ресурсам, однако README не содержит точных параметров квантизации, требований к памяти или результатов оценки качества, поэтому производительность может уступать более крупным моделям. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе bunnycore/Qwen2.5-3B-Model-Stock. В объединение вошли PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview и bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix; веса сохранены в формате safetensors. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой моделью Qwen2ForCausalLM и содержит 3,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. README не описывает языковую специализацию и лицензию, поэтому эти характеристики не указаны. Ограничения качества и результаты оценки в карточке не приведены.

Qwen2.5-3B-RuoZhiBa-Instruct — чат-модель, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct на наборе hfl/ruozhiba_gpt4 с помощью LLaMA-Factory. Она построена на архитектуре Qwen2 с 3,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов по инструкциям; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекст составляет 32 768 токенов. Базовая модель поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский и русский, однако карточка этой версии отмечает английский и китайский. Модель распространяется в формате Safetensors; лицензия указана как other, без уточнения условий в доступных данных.

mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-4bit — преобразованная в формат MLX 4-битная версия Qwen2.5-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и запуска на устройствах Apple Silicon через MLX. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст; метаданные указывают контекстное окно 32 768 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов. Карточка подтверждает английский язык; других языков по предоставленным сведениям определить нельзя. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Ограничения качества и оценки модели в карточке не описаны.

bunnycore/Qwen2.5-7B-RRP-1M — разговорная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная объединением модели Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M и LoRA-адаптера bunnycore/Qwen-2.5-7B-1M-RRP-v1-lora. Веса представлены в формате Safetensors; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на генерацию текста, диалоги, ролевые сценарии и ответы с рассуждением; контекст поддерживает до 1 010 000 токенов. В README описана настройка LoRA на наборах данных для рассуждений и ролевого общения, а также возможность включать режим размышлений через специальный тег в системном запросе. Указаны результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретных задачах. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Qwen3-4B-Instruct-2507-GPTQ-Int4 — квантизированная версия модели Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, опубликованная под идентификатором superjob/Qwen3-4B-Instruct-2507-GPTQ-Int4. Она предназначена для генерации текста и работы в диалоговых и прикладных сценариях, где важны компактность модели и снижение требований к памяти. Заявлена поддержка 104 языков, включая русский и другие языки стран СНГ. Модель использует 4-битную GPTQ-квантизацию весов и 16-битные активации (W4A16), размер группы — 128, порядок активаций статический. Формат compressed-tensors обеспечивает нативную поддержку в vLLM и оптимизирован для запуска с этим движком. README не содержит данных о точном размере контекстного окна, числе параметров исходной архитектуры, поддерживаемых модальностях помимо текста или результатах тестирования, поэтому оценить качество и ограничения по бенчмаркам невозможно. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, как и исходная модель.