I.7Речь, диалоги и встречи

TheStageAI/Qwen3.5-9B-GGUF — квантизированная версия модели Qwen3.5-9B от Qwen, подготовленная TheStageAI в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель предназначена для локальной генерации текста, диалоговых сценариев и задач, требующих следования инструкциям; доступны четыре варианта с размером от 3,21 до 9,53 ГБ. Модель поддерживает режимы без рассуждений и с длинными рассуждениями. Вариант XS рекомендуется для режима без рассуждений, а S, M и L — для задач с развёрнутым рассуждением. Рекомендуемый вариант M занимает 5,06 ГБ и, согласно приведённым оценкам, сопоставим с исходной BF16-моделью по IFEval и близок к ней по MMLU-Pro. В репозитории описан производственный PTQ-процесс с распределением точности между слоями и учётом накопления ошибки квантования. Сильные стороны модели — возможность локального запуска, несколько вариантов размера и точности, а также хорошее сохранение результатов исходной модели при существенно меньшем объёме хранения. Ограничения включают потерю точности по сравнению с полной BF16-версией, особенно у наиболее компактного варианта XS, и отсутствие в предоставленных данных сведений о языках, мультимодальности и размере контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это квантованная в NVFP4 версия Qwen3.5-9B-Instruct от команды Qwen компании Alibaba, опубликованная FreedomAISVR в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям; вместе с файлом мультимодального проектора поддерживает обработку изображений и видео. В основе — гибридная архитектура Mamba2 и Attention, 9 млрд параметров и контекст до 262 тыс. токенов; предусмотрена поддержка Multi-Token Prediction и управления режимом рассуждений. Для запуска README приводит примеры с llama.cpp и llama-cpp-python. Квантование NVFP4 рассчитано на ускорение на GPU NVIDIA Blackwell и занимает меньше места, чем исходные веса; карточка указывает 4,73 бита на вес. Для обработки изображений и видео требуется отдельный проектор F16. Языки карточки — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-MXFP8-FP8KV-FP8Attn-CT-AutoRound — квантизированная версия модели Qwen3.5-9B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и запуска сценариев, требующих языкового понимания и вывода, при сниженном потреблении памяти по сравнению с полноточной версией. Квантизация выполнена в формате MXFP8 с использованием метода AutoRound. В README указано, что базовая модель имеет размер 9B параметров; сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекстного окна не приведены. Для оценки указаны результаты на GSM8K — 0,9310, HellaSwag — 0,5825, MMLU — 0,7833 и PIQA — 0,7916. Основное преимущество модели — более компактное представление, потенциально позволяющее эффективнее использовать вычислительные ресурсы. Ограничения связаны с возможными потерями качества из-за квантизации и отсутствием в README подробностей о совместимых средствах запуска, точных характеристиках производительности и областях применения. Условия лицензирования отдельно не указаны: необходимо соблюдать лицензию исходной модели Qwen/Qwen3.5-9B.

Qwen3.6-27B-Miraculix — мультимодальная разговорная модель на архитектуре Qwen3.5, опубликованная независимой лабораторией Nightmedia. Это NuSLERP-слияние нескольких моделей Qwen с компонентами для рассуждений, художественного письма и медицинской тематики. Модель содержит 27 млрд параметров; метаданные указывают поддержку изображений и текста, а карточка описывает переключение режима рассуждений через шаблон чата. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, рассуждений, творческого письма и ответов на вопросы по изображениям. В README приведены результаты ARC и замеры скорости, памяти и perplexity для нескольких точностей; они зависят от формата и оборудования. Указана лицензия Apache-2.0. Медицинские компоненты и заявленные тестовые результаты не подтверждают клиническую надёжность ответов.

Qwen3.6-35B-A3B-RAZOR-28B-A3B-E192of256 — производная диалоговая модель семейства Qwen, созданная методом RAZOR: из 256 маршрутизируемых экспертов в каждом MoE-слое оставлены 192. По README, это обучение-не-затрагивающее прореживание экспертов без градиентных обновлений и восстановительного дообучения; сохранены исходные веса оставшихся экспертов. В карточке указано 27,7 млрд параметров (27,0 млрд без модуля MTP) и около 3 млрд активных параметров на токен. Архитектура — Qwen3.5 MoE для Transformers; веса представлены в safetensors и bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и работы с интерфейсом вызова инструментов. Метаданные связывают её с Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, краткое описание которого указывает на мультимодальный анализ изображений, однако README этой производной версии описывает только прореживание экспертов и не подтверждает сохранение или проверку обработки изображений. Лицензия — Apache-2.0. Прореживание уменьшает объём хранения экспертов, сохраняя примерно прежнее число активных параметров на токен, но является потерным: могут измениться разнообразие, форматирование и поведение завершения ответов; качество вне конечного калибровочного корпуса отдельно не охарактеризовано.

valiolla/Qwen3.8-4B-Distill-heretic — версия Qwen3.8-4B с ослабленным отказом от ответов, созданная на основе модели Empero AI с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная языковая модель с 4 млрд параметров в формате Transformers; она представляет собой полнопараметрическое дообучение Qwen/Qwen3.5-4B методом дистилляции на выборке ответов более крупной модели Qwen3.8. Модель рассчитана на диалог, следование инструкциям, рассуждения и вызов функций; в README отдельно выделены математика и общие рассуждения. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. В сравнении с исходной Qwen3.8-4B доля отказов в приведённом тесте снизилась с 99 до 24 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0109. Тонкая настройка ориентирована на текст; поведение с изображениями унаследовано от мультимодальной базовой архитектуры, но не оценивалось. Для запуска требуются актуальная версия Transformers с поддержкой Qwen3.5 и CUDA-совместимые ядра Gated DeltaNet; без них генерация может быть медленнее и требовать больше памяти. В README также отмечены риск циклов повторения при жадном декодировании длинных ответов и снижение результата на GSM8K относительно базовой модели. Лицензия — Apache-2.0; авторы предоставляют веса «как есть» для исследований и экспериментов.

Это квантованная в формате MXFP4 версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, подготовленная noctrex и опубликованная в формате GGUF. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования; базовая модель — причинная MoE-модель Qwen для сложных рассуждений и работы с длинным текстовым контекстом. В названии базовой модели указано 80B параметров, из которых 3B активны; точную длину контекста доступные данные не сообщают. Для запуска требуется совместимая версия llama.cpp; автор рекомендует использовать актуальную версию. GGUF и MXFP4 позволяют запускать квантованную модель в совместимой среде, однако квантование может влиять на точность по сравнению с исходными весами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Qwen-7B-MixLow — объединённая модель генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом Linear из трёх языковых моделей: bunnycore/FuseQwQen-7B, bunnycore/Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v1 и fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS. Модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; для работы с текстом указан контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о целевых языках, специализированных областях и условиях лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

R1-Qwen2.5-32B-Instruct-5k — дообученная pe-nlp модель на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, обученная на наборе данных Sky-T1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка не раскрывает конкретные сценарии обучения или результаты оценки, поэтому специализированные преимущества модели подтвердить нельзя. Лицензия указана как «other», без уточнения условий в доступных данных.

Ourse/R4L-v0.1 — компактная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная слиянием двух моделей методом SLERP с помощью mergekit: bunnycore/Qwen2.5-1.5B-Matrix и unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельную специализацию или набор языков, поэтому она подходит как компактная модель общего назначения на базе Qwen2.5. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения по конкретным задачам не охарактеризованы; результаты следует проверять для целевого применения.

Rabbit-7B-DPO-Chat-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и viethq188/Rabbit-7B-DPO-Chat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, диалоговых помощников и генерации ответов на текстовые запросы. Файлы опубликованы в формате safetensors, слитые веса указаны в bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о поддерживаемых языках или специализированных областях применения.

Ramonda-7B-DPO-TIES — объединённая языковая модель, созданная mayacinka методом TIES с помощью LazyMergekit на основе paulml/OGNO-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v4.3. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на наборах Open LLM Leaderboard и LLM AutoEval; они не гарантируют аналогичное качество в конкретных приложениях. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не уточняет поддерживаемые языки и специальные ограничения; фактическое качество зависит от запроса и сценария применения.

RecurrentGemma 2B IT — разработанная Google instruction-tuned языковая модель из семейства RecurrentGemma. Она использует рекуррентную архитектуру и предназначена для генерации текста по инструкциям, включая диалог, ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения. Модель доступна через Transformers и распространяется в формате safetensors. Google указывает английский как язык версий семейства. По сравнению с Gemma, рекуррентная архитектура требует меньше памяти и ускоряет генерацию длинных последовательностей. Модель подходит для чат-ботов, создания и редактирования текстов, а также для исследовательских и образовательных приложений. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться со сложными, неоднозначными или открытыми запросами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия Google для Gemma.

RemixLlama3-8B — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием моделей Llama 3 с помощью mergekit. В состав слияния входят RLHFlow/LLaMA3-iterative-DPO-final, failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3 и TIGER-Lab/MAmmoTH2-8B-Plus; в конфигурации указаны метод model_stock и точность bfloat16. Архитектура — плотная автрорегрессионная LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Базовая модель с изменёнными весами ориентирована на снижение склонности к отказам, а компоненты слияния включают модель, обученную методом DPO, и модель MAmmoTH2. Репозиторий использует формат safetensors. Указанная лицензия — llama3.

Карточка модели rhombus18/rhododendron-efficiency-1o на Hugging Face совпадает с карточкой rhombus18/rhododendron-professor-1o, поэтому описание составлено по ней. Rhombus18 Rhododendron Professor 1o — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная пользователем rhombus18 на основе unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 29,7 млрд параметров. Карточка указывает обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык и контекст длиной до 128 000 токенов. В README не описаны специализированные области применения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache 2.0.

MaziyarPanahi/samantha-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-mistral-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для диалоговых ассистентов и ответов на запросы на естественном языке. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache 2.0. В метаданных не указаны отдельные языки или специализированные прикладные области.

Guilherme34/Samantha-test — объединённая текстовая модель, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Guilherme34/Samantha-v6.5 и NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B. В метаданных указана архитектура Llama с плотной моделью на 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате и генерации текста с длинным контекстом. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение подробно. Модель создана из слияния других моделей, поэтому её поведение зависит от обоих исходных чекпойнтов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

JetLM/SDAR-8B-Chat — разговорная языковая модель семейства SDAR, разработанная авторами проекта SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая поддерживает эффективное обучение, а диффузионная позволяет выполнять параллельный вывод. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка сообщает о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и о преимуществах на сложных задачах научного рассуждения для SDAR в целом; эти утверждения не следует считать отдельной оценкой именно версии 8B-Chat. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Это объединённая модель генерации текста на архитектуре GPT-NeoX, созданная с помощью mergekit линейным слиянием нескольких контрольных точек одной серии обучения. В основу взята контрольная точка global_step8000, также использованы версии с шагов 4000, 5000, 6000 и 7000. Размер модели — 8,8 млрд параметров, максимальный контекст — 16 384 токена; файлы представлены в формате safetensors и предназначены для работы через Transformers. Модель поддерживает диалоговый режим и генерацию текста. Карточка не сообщает о специализации по предметной области или языку, поэтому её можно рассматривать как универсальную текстовую модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Smaug-34B-v0.1 — языковая модель семейства Llama, разработанная Abacus.AI и дообученная на базе jondurbin/bagel-34b-v0.2. Она содержит 33,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель обучена методом DPO-Positive (DPOP) на предпочтениях ответов, включая варианты наборов ARC, HellaSwag и MetaMath. Авторы сообщают о результатах на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и задач рассуждения, в том числе математических. В метаданных заявлено контекстное окно до 200 000 токенов; формат весов — Safetensors. Лицензия — Apache 2.0. README описывает один набор результатов, поэтому их не следует считать гарантией качества для любых задач; возможны ошибки и неточные ответы.

Smaug-slerp-30b-v0.1 — языковая модель для генерации текста, созданная автором liminerity путём слияния весов abacusai/Smaug-72B-v0.1 методом SLERP с помощью mergekit. В репозитории указана архитектура LlamaForCausalLM с плотной сетью из 29,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в сценариях диалога, вопросов и ответов, а также рассуждений — эти возможности описаны для базовой Smaug-72B-v0.1. README показывает слияние двух ссылок на одну и ту же базовую модель, поэтому самостоятельное изменение возможностей этим слиянием не подтверждено. Лицензия — Apache-2.0.

Smaura_8B — объединённая языковая модель на базе Llama 3, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли abacusai/Llama-3-Smaug-8B, Aura_Llama3, BlueMoon_Llama3, Luna_Llama3 и Theory_of_Mind_Llama3; основой указан abacusai/Llama-3-Smaug-8B. Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения. Она имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий использует Transformers и хранит веса в формате safetensors. В README указано, что веса объединены в формате float16. Сведений о лицензии и языковом охвате в предоставленных источниках нет.

jaspionjader/sof-11 — объединённая автором модель семейства Llama, созданная из предварительно обученных языковых моделей с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой использована jaspionjader/sof-6, также в объединение вошли jaspionjader/sof-9 и jaspionjader/sof-10. Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Языки и специализация по предметным областям в доступных сведениях не определены. Условия лицензирования и конкретные ограничения на применение в карточке не описаны. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные или выдуманные сведения; качество ответов зависит от запроса и сценария использования.

StrangeMerges_43-7B-dare_ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille объединением моделей с помощью LazyMergekit. В состав объединения входят Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp, liminerity/M7-7b и Gille/StrangeMerges_42-7B-dare_ties; в конфигурации указаны метод dare_ties и точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации или языки модели.

StrangeMerges_8-7B-slerp — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_7-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_5-7B-ties. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для создания диалоговых приложений, генерации продолжений текста и ответов на запросы в длинном контексте. В README приведены результаты оценки на отдельных бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти результаты не гарантируют качество на других задачах. Язык модели в предоставленных материалах не уточнён. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специальных ограничениях или целевых предметных областях в карточке не приведены.

StrangerPerciVaaled_Strange-7B-slerp — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния liminerity/M7-7b и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и хранится в формате Safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведена конфигурация слияния весов в формате bfloat16, включая отдельные коэффициенты смешивания для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в карточке не обозначены.

jan-hq/supermario-v2 — языковая модель для генерации текста, созданная Jan с помощью слияния DARE_TIES. В основе лежит Mistral-7B-v0.1; в слиянии также использованы OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp, MetaMath-Cybertron-Starling и Marcoroni-7B-v3. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в формате ChatML, а также может применяться для математических вопросов и задач на рассуждение. В README приведены результаты оценок на бенчмарках ARC и HellaSwag. Запуск поддерживается через Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SuperMente-7B-v2 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B, mlabonne/AlphaMonarch-7B и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В метаданных указана возможность чата; карточка не описывает отдельные сценарии, языки или специализированные области применения. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment26Experiment30 — объединённая модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment26Experiment30-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; принимает текст и может обрабатывать контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подойдёт для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик в текстовых приложениях. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.