II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-020ea1c8-1396-4ffe-8a30-ce8fe2279341 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-13bbcea2-8c44-4df7-9f5f-16ca57bee025 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-801e2f5f-c60d-45d9-80b6-41cb7e07aa5f на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-915c4ad5-7eb1-4a90-8bc2-947b54bd79d0 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-bd1732c6-63b2-4e3e-8142-bbf842fcb96a на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Neuron-6x4B-Instruct — мультиязычная языковая модель с открытыми весами от Neura Tech AI для диалогов и выполнения инструкций. Она использует декодерный трансформер с разреженной архитектурой Mixture of Experts семейства Qwen3: шесть экспертов и динамическая маршрутизация токенов. В README заявлено около 24 млрд параметров всего и около 4 млрд активных на токен; метаданные указывают 3,7 млрд параметров. Контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для общения, генерации и анализа текста, многошаговых рассуждений, помощи с программированием и математикой, перевода, работы с длинными документами и агентных сценариев. В карточке заявлена поддержка множества языков, включая русский, английский, китайский, хинди, арабский, японский и другие. Метаданные отмечают возможности чата и следования инструкциям; README также заявляет готовность к вызову инструментов. Бенчмарки в README ещё не опубликованы, поэтому качество заявленных возможностей независимо не подтверждено. Модель объединена на основе Neura-Tech-AI/Neuron-4B-Instruct, Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 и Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Google DeepMind Gemma 4 26B A4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma 4, связанная с базовой моделью google/gemma-4-26B-A4B-it. Это контрольная точка QAT: веса извлечены из конвейера обучения с учётом квантования, но сами хранятся в формате safetensors; вариант предназначен для последующей компиляции и исследований. Лицензия — Apache 2.0. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Она подходит для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания текста на изображениях и вызова инструментов. Для варианта 26B A4B в карточке семейства заявлено контекстное окно до 256K токенов; аудиовозможности относятся только к меньшим моделям семейства. QAT-обучение нацелено на сохранение качества, близкого к bfloat16, при снижении требований к памяти в соответствующих вариантах квантованных контрольных точек. Этот репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому сам по себе не является готовым GGUF или мобильным квантованным вариантом. Карточка описывает возможности семейства в целом; отдельные показатели качества для этого чекпойнта не приведены.

Карточка модели JustPanda01/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели alekshandru/gemma-4-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B — мультимодальная плотная модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind и представленная в виде весов с лицензией Apache 2.0. Она принимает текст, изображения и аудио и генерирует текст; аудиовозможности включают распознавание речи и перевод речи в текст. Модель рассчитана на запуск на мобильных устройствах и ноутбуках, а также на диалоговые сценарии, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Архитектура реализует гибридное внимание: чередует локальные окна внимания с глобальным вниманием. Для E4B заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель понимает изображения, в том числе документы, графики и интерфейсы, а также аудио; семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков при обучении и более 35 языков при использовании. Карточка описывает семейство в целом, поэтому отдельные языковые возможности E4B могут зависеть от задачи и конфигурации.

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen. Репозиторий содержит отдельно веса языковой модели и vision encoder в форматах FP16, Q8_0 и Q4_K_M для языковой части и FP16, Q8_0 для vision encoder. Модель предназначена для запуска через llama.cpp, Ollama и другие инструменты, поддерживающие GGUF, на CPU, NVIDIA GPU, Apple Silicon, Intel GPU и совместимом оборудовании. Модель работает с текстом и визуальными данными, включая изображения и видео. Она предназначена для понимания и генерации текста, визуального восприятия и рассуждений, OCR, анализа документов, пространственного анализа, распознавания объектов, видеоаналитики, визуального программирования, генерации Draw.io/HTML/CSS/JS по изображениям и взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Заявлена поддержка контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1M, а OCR поддерживает 32 языка. Архитектурные особенности включают Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками для улучшения анализа изображений и видео. К сильным сторонам относятся мультимодальное рассуждение, обработка длинного контекста, понимание пространственных отношений и видеодинамики, расширенное OCR и возможность выбора точности компонентов в зависимости от оборудования. Ограничения связаны с требованиями к памяти и вычислительным ресурсам, которые зависят от выбранной точности и конфигурации, а также с необходимостью использовать актуальную версию совместимого программного обеспечения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

WizardLM-2 8x22B — многоязычная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts, разработанная WizardLM в Microsoft AI. Это версия для генерации текста и диалогов; в карточке указаны сценарии сложного общения, рассуждений, работы с кодом, математикой и агентных задач. По README модель основана на mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1 и содержит 141 млрд параметров; метаданные классифицируют её как Mixtral MoE с 22B параметров и контекстом до 65 536 токенов. Модель обучалась с использованием синтетической системы подготовки данных и поддерживает многоязычное применение. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Apache-2.0. Заявления о сравнительном качестве приведены разработчиками по их оценкам и не гарантируют результат на иных задачах.

Это зеркальная копия Gemma 4 E2B IT от Google DeepMind, подготовленная chibifire. Модель прошла обучение с учётом квантизации Q4_0 (QAT), а в репозитории хранятся полут точные веса в формате safetensors вместе с токенизатором, шаблоном диалога и конфигурациями обработки и генерации. Она основана на плотной архитектуре Gemma 4 и предназначена для локального вывода и дальнейшего преобразования весов. Модель принимает текстовые и мультимодальные запросы и формирует ответы в диалоговом режиме; базовая Gemma 4 E2B IT поддерживает анализ изображений и аудио наряду с текстом. Обучение QAT рассчитано на сохранение качества при последующем хранении весов в Q4_0, хотя данная копия содержит полут точные, а не квантизованные веса. Для загрузки README рекомендует Transformers. Лицензия репозитория — Apache 2.0.

Карточка модели ckcegg/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized — мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 E2B IT и подготовленная с использованием Quantization-Aware Training. Репозиторий содержит извлечённые из QAT-процесса веса половинной точности в формате safetensors, предназначенные для собственной компиляции и исследовательских экспериментов; это не готовый к запуску сжатый GGUF-чекпойнт. Модель принимает текст и изображения, а вариант E2B также поддерживает аудио; генерирует текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, понимания изображений и документов, распознавания речи и многоязычной работы. Для семейства Gemma 4 заявлены контекст до 128 тысяч токенов для малых моделей, включая E2B, гибридное локальное и глобальное внимание, вызов инструментов и поддержка более 140 языков при предобучении. К сильным сторонам относятся компактный размер семейства E2B, мультимодальный ввод и QAT-обучение, направленное на сохранение качества bf16 при снижении требований к памяти в соответствующих QAT-вариантах. Данный репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому описанное преимущество снижения памяти нельзя автоматически считать характеристикой этих файлов. Лицензия — Apache 2.0.

AlexAtomic/gemma4-e4b-it-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия Gemma 4 E4B-it, разработанная Google и самостоятельно квантизированная AlexAtomic для проекта Atomic Chat. Модель предназначена для локального и полностью офлайн-использования в чат-ботах, приложениях с агентными сценариями и задачах, требующих обработки текста, изображений и аудио с генерацией текстовых ответов. Поддерживаются нативный function calling и настраиваемый режим рассуждений, включаемый токеном <|think|>. Модель имеет 4,5 млрд эффективных параметров, или 8 млрд параметров с учётом эмбеддингов, использует Per-Layer Embeddings и состоит из 42 слоёв. Архитектура Dense сочетает локальное скользящее внимание с окном 512 и глобальное внимание с p-RoPE; размер контекста — 128K токенов, словарь — 262K. Поддерживаются более 35 языков, при этом предобучение проводилось на более чем 140 языках. Для мультимодальной работы в репозитории предусмотрен vision-проектор mmproj. Ключевое преимущество — сочетание мультимодальности, большого контекста, офлайн-запуска и экономичного размера, а importance matrix помогает сохранить качество при низкобитовой квантизации. Ограничения связаны с потерями качества у самых компактных вариантов, а для корректной работы требуется применять шаблон чата Gemma 4 через параметр --jinja; для изображений необходим соответствующий mmproj. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, рекомендуемый баланс размера и качества — Q4_K_M. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-VL-8B-Thinking-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная версия мультимодальной vision-language модели Qwen3-VL-8B-Thinking, подготовленная Unsloth на основе модели Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking. Разработчик базовой модели — команда Qwen; Unsloth предоставляет оптимизированное квантование Unsloth Dynamic 2.0. Модель предназначена для понимания и генерации текста с учётом изображений и видео, визуального рассуждения, анализа документов, OCR, STEM- и математических задач, пространственного анализа, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Она может использоваться для генерации HTML/CSS/JS и Draw.io по изображениям или видео, распознавания объектов и событий, анализа длинных документов и видео. Архитектура модели — dense, размер — 8B параметров; используется редакция Thinking с усиленным рассуждением. Заявлена поддержка контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1M, а также видео с временной индексацией. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. OCR поддерживает 32 языка. Квантование в 4 бита снижает требования к памяти, но может влиять на точность по сравнению с полноразмерными весами. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Akicou/diffusiongemma-26B-A4B-it-OP-028 на Hugging Face совпадает с карточкой google/diffusiongemma-26B-A4B-it, поэтому описание составлено по ней. DiffusionGemma — мультимодальная генеративная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma 4 с 26B общих параметров и разреженной схемой Mixture-of-Experts, в которой активны 8 из 128 экспертов. Вместо последовательной генерации по одному токену модель использует дискретную диффузию и итеративно уточняет блоки текста; архитектура сочетает авторегрессионный энкодер с декодером, использующим двунаправленное внимание. Модель принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений и видеокадров. Поддерживает режим рассуждений, вызов инструментов и контекст до 256K токенов. Заявлена поддержка более 35 языков на уровне использования и предобучение более чем на 140 языках. Разработчики ориентировали её на быструю генерацию при малом размере пакета, в том числе на одном ускорителе. Модель может применяться для ответов по изображениям и видео, OCR, разбора документов, понимания графиков и интерфейсов, написания кода, суммаризации и разговорных приложений. Карточка сообщает о возможностях, но не приводит независимых оценок качества; скорость зависит от оборудования и сложности запроса. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

BinxNet/gemma-4-26B-A4B-it-heretic — мультимодальная разговорная модель BinxNet на базе Google Gemma 4 26B A4B. Это дообученная версия с изменениями, обозначенными автором как heretic, uncensored и decensored; подробности этих изменений в карточке не описаны. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, а также визуального анализа. Архитектура Gemma 4 использует чередование локального скользящего и глобального внимания. Для исходной Gemma 4 26B A4B заявлен контекст до 256K токенов; отдельное значение для этой версии в карточке не приведено. Семейство Gemma 4 поддерживает более 35 языков, но карточка этой производной версии не уточняет языковое покрытие отдельно. Визуальные сценарии включают распознавание текста, разбор документов, понимание диаграмм и интерфейсов, а также анализ последовательностей видеокадров. Карточка указывает формат safetensors и библиотеку Transformers. Возможны фактические ошибки, предвзятость, трудности с языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели lxcxjxhx/gemma-4-E2B-HOS на Hugging Face совпадает с карточкой Albert0919c/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Albert0919c/gemma-4-E2B-it — дообученная инструктивная версия Gemma 4 E2B от Google DeepMind. Это плотная мультимодальная модель класса Gemma4 для диалогов, рассуждений, генерации и редактирования кода, а также понимания изображений и аудио. Она принимает текст и изображения; для варианта E2B поддерживаются распознавание речи и преобразование речи в переведённый текст. Модель выдаёт текст и подходит для локального запуска на мобильных устройствах и ноутбуках. Семейство Gemma 4 использует гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями; для малых вариантов заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Поддерживаются многочисленные языки: семейство обучено более чем на 140 языках, а для практических сценариев README заявляет поддержку более 35. Возможности включают ответы на вопросы по изображениям, OCR, разбор документов, видеоанализ по кадрам и вызов инструментов. Репозиторий распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Характеристики и возможности описаны для семейства Gemma 4; конкретные результаты этой дообученной версии отдельно не приведены. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в распознавании содержимого и ответах; видеоанализ относится к обработке последовательностей кадров.

insraq/LFM2.5-2.6B-heretic — созданная с помощью Heretic v1.4.0 декензурированная версия языковой модели LiquidAI LFM2.5-2.6B. Это плотная гибридная текстовая модель семейства LFM2 для генерации текста и диалогов, содержащая 2,6 млрд параметров и рассчитанная на контекст до 128 000 токенов. По карточке исходная LFM2.5 обучена для локального и периферийного развёртывания, поддерживает многоязычный ввод и вывод, следование инструкциям и работу с инструментами. Модель подходит для агентных сценариев, вызова инструментов, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом. В тесте из карточки версия Heretic дала 3 отказа из 100 против 95 из 100 у исходной модели; это указывает на снижение склонности к отказам, но не гарантирует корректность или безопасность ответов. Карточка не приводит отдельную лицензию этой производной модели; метаданные указывают лицензию «other».

igriv/Qwen3-32B-heretic — разговорная языковая модель семейства Qwen3, созданная изменением Qwen3-32B методом abliteration, чтобы существенно снизить частоту отказов. В приведённом сравнении модель отказывает в 3 случаях из 100 против 99 у исходной модели; это оценка из карточки, а не гарантия поведения во всех запросах. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для рассуждений, программирования, перевода и следования инструкциям. Архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3ForCausalLM; в метаданных указаны 29,7 млрд параметров, контекст 40 960 токенов и формат safetensors. README приписывает семейству Qwen3 поддержку более 100 языков, но не приводит отдельную оценку языков именно этой производной модели. Модель разработана автором репозитория igriv на основе Qwen3-32B. Лицензия — Apache-2.0. Снижение отказов может означать меньшую защиту от небезопасных запросов; опубликованная таблица не раскрывает полный протокол оценки, а качество и безопасность ответов требуют самостоятельной проверки.

Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-FernflowerAI-MLX-8bit — это мультимодальная MoE-модель, преобразованная в формат MLX для нативного запуска на Apple Silicon. В её основе лежит Qwen3.5-35B-A3B от Alibaba, использованы uncensored-вариант HauhauCS и исправленные веса FernflowerAI от LuffyTheFox. Конверсию выполнил автор репозитория froggeric. Исправление устраняет повреждение двух тензоров в исходных весах, вызывавшее деградацию на длинном контексте. Модель предназначена для диалогов, генерации и анализа текста и кода, работы с изображениями и видео, рассуждений и вызова инструментов. Она содержит около 35 млрд параметров, активирует примерно 3 млрд параметров на токен, использует архитектуру qwen3_5_moe с 256 экспертами, DeltaNet-MoE и Attention-MoE. Поддерживаются текстовые, визуальные и видеовходы, multi-token prediction, переключаемый режим рассуждений и контекст до 262 тысяч токенов, расширяемый до 1 млн с помощью YaRN. Заявлена поддержка 201 языка и словаря размером 248 тысяч токенов. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность MoE, мультимодальность, большой контекст, поддержка tool calling и 8-битное квантование с объёмом около 35 ГБ. Ограничения включают зависимость от совместимых версий mlx-lm и mlx-vlm, необходимость Apple Silicon для целевого сценария и известное замедление примерно в 2,7 раза при декодировании Gated DeltaNet с невокабулярными эмбеддингами; обычный текстовый инференс этим ограничением не затронут. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-VL-32B-Instruct-FP8 — мультимодальная instruction-модель семейства Qwen, представленная как FP8-квантизированная версия Qwen3-VL-32B-Instruct. Модель предназначена для обработки текста, изображений и видео, включая генерацию ответов, визуальное понимание и мультимодальное рассуждение. Квантование выполнено методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что показатели близки к исходной версии в формате BF16. Модель ориентирована на анализ изображений и видео, OCR, понимание пространственных отношений, STEM- и математическое рассуждение, распознавание объектов и сцен, извлечение структуры из длинных документов, а также задачи визуального агента и генерацию Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям или видео. Она поддерживает контекст длиной 256 тысяч токенов с возможностью расширения до 1 миллиона и рассчитана на работу с длинными документами и многочасовым видео. Для OCR заявлена поддержка 32 языков. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. Сильные стороны модели — сочетание текстового и визуального понимания, расширенная работа с видео и пространственными отношениями, улучшенное распознавание текста в сложных условиях и поддержка агентских сценариев с взаимодействием через графический интерфейс и инструменты. Ограничение текущей версии заключается в том, что Transformers пока не поддерживает прямую загрузку этих весов; для развёртывания рекомендуется использовать vLLM или SGLang. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

vmo247/vmo-gemma-4-26b-a4b-ft — мультимодальная модель, дообученная на базе Google Gemma 4 26B A4B. Она построена на архитектуре Gemma 4 для генерации текста по текстовым и графическим запросам и поддерживает диалоговый режим и анализ изображений. Вариант 26B A4B относится к MoE-моделям семейства; для Gemma 4 этого размера заявлено контекстное окно до 256K токенов и поддержка более 140 языков на уровне семейства. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа графиков и интерфейсов, а также для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода. В карточке этой производной модели не приведены отдельные результаты оценки качества; возможности видео и аудио, упомянутые для семейства Gemma 4, не подтверждены для данного 26B-варианта. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Ziya-LLaMA-13B-v1 — китайско-английская языковая модель семейства LLaMA, разработанная командой Fengshenbang. Это плотная авторегрессионная модель на 12,9 млрд параметров с контекстом 2048 токенов; для повышения эффективности работы с китайским текстом словарь LLaMA расширен китайскими символами. Модель обучалась в три этапа: продолженное предобучение, многозадачная настройка по инструкциям и обучение с обратной связью от людей. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, перевода между китайским и английским, написания и анализа кода, классификации и извлечения информации, суммаризации, подготовки текстов, ответов на вопросы и математических задач. В README описаны многоходовый диалог и ролевые сценарии; репозиторий содержит веса PyTorch. Указанная лицензия — GPL-3.0, однако README отдельно предупреждает, что из-за лицензионных ограничений исходных весов LLaMA модель нельзя использовать коммерчески и требует соблюдать политику использования LLaMA.

Карточка модели Iambackup/gemma-4-26B-A4B-it на Hugging Face совпадает с карточкой vmo247/vmo-gemma-4-26b-a4b-ft, поэтому описание составлено по ней. vmo247/vmo-gemma-4-26b-a4b-ft — мультимодальная модель, дообученная на базе Google Gemma 4 26B A4B. Она построена на архитектуре Gemma 4 для генерации текста по текстовым и графическим запросам и поддерживает диалоговый режим и анализ изображений. Вариант 26B A4B относится к MoE-моделям семейства; для Gemma 4 этого размера заявлено контекстное окно до 256K токенов и поддержка более 140 языков на уровне семейства. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и документам, распознавания текста на изображениях, анализа графиков и интерфейсов, а также для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода. В карточке этой производной модели не приведены отдельные результаты оценки качества; возможности видео и аудио, упомянутые для семейства Gemma 4, не подтверждены для данного 26B-варианта. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели Cup4/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic — производная модель на основе Google Gemma 4 E4B Instruct, опубликованная независимым автором. Это плотная мультимодальная модель для диалога и генерации текста, понимания изображений и аудио, рассуждений, программирования и вызова инструментов. В карточке заявлены гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, а для базовой модели E4B — контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 35 языков. Модель подходит для чат-ботов, суммаризации и создания текстов, извлечения данных из изображений и документов, распознавания речи и голосовых сценариев. В названии и тегах указано uncensored/abliterated, однако README не описывает конкретные изменения и не приводит отдельные оценки качества именно этой производной версии. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V7-70B — языковая модель компании Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V4-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 128 тысяч токенов; опубликована в формате Safetensors и рассчитана на запуск через Transformers. Модель обучали с применением SFT и DPO на японских новостях и корпусе Википедии, а также на многоязычных данных для японского, корейского, китайского и английского языков. Она предназначена для генерации текста, письма и программирования, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, перевода, математических и логических задач. Поддерживается интерфейс вызова функций и инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные сценарии и способности отражают сведения карточки модели; README не приводит количественных оценок качества или результатов бенчмарков.

ibrahimkettaneh/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-pass2-AWQ — это квантованная в формате AWQ производная версия Qwen2.5-32B-Instruct. Репозиторий опубликован Ibrahim Kettaneh, а исходную модель разработала команда Qwen компании Alibaba Cloud. Вариант pass2 относится к моделям с изменённым поведением отказов, описываемым как refusal-ablated; точные методы и результаты такого изменения в доступных данных не указаны. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, работы со структурированными данными, программированием и математическими задачами. Она сохраняет характеристики базовой Qwen2.5-32B-Instruct: causal language model с архитектурой на основе Transformer, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA; около 32,5 млрд параметров, 64 слоя, 40 attention heads для Q и 8 для KV. Поддерживаются контекст до 131 072 токенов и генерация до 8 192 токенов, а также более 29 языков, включая русский, английский и китайский. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Ключевые преимущества — большой размер, развитое следование инструкциям, длинный контекст, мультиязычность и сниженное количество стандартных отказов вследствие abliteration. Ограничения включают высокие требования к памяти и вычислениям, возможное ухудшение безопасности и надёжности отказов по сравнению с исходной instruct-моделью, а также отсутствие подтверждённых независимых оценок именно этой AWQ-версии. Для производной модели лицензия в найденных данных не заявлена; у базовой Qwen2.5-32B-Instruct указана Apache License 2.0, но её применимость к данному производному репозиторию следует проверять отдельно.

Shiftedx/qwen3.8-27b-aeon-ultimate-uncensored-attention8-bf16recurrence-vision-mtplx — независимая конверсия сообщества на базе AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED, подготовленная для Apple Silicon, MLX и MTPLX. Это плотная модель на 27 млрд параметров с гибридной архитектурой attention/Gated DeltaNet, поддерживающая работу с текстом и изображениями, рассуждения, вызов инструментов и структурированный вывод. Релиз не является официальным продуктом AEON-7, Qwen, Apple, MLX или MTPLX. Модель использует смешанную точность: аффинное 4-битное и 8-битное квантование весов, а отдельные рекуррентные проекции, vision tower и native multi-token prediction head сохранены в BF16. Репозиторий занимает около 23,84 ГБ, рассчитан на конфигурацию с 64 ГБ или более unified memory и поддерживает контекст до 262 144 токенов; квалификационное тестирование выполнено до 131 072 токенов. Заявлены языки English, Chinese и multilingual. Для ускорения предусмотрена спекулятивная генерация с MTP-head, квалифицированная на глубине 3. По опубликованным тестам модель получила 8/10 в проверке качества, 15/15 в тестах длинного контекста, 6/6 в вызове инструментов, 2/2 в лёгких агентских сценариях и 4/4 в vision-тестах. Сильными сторонами являются ориентация на качество локального запуска, мультимодальность, инструменты, длинный контекст и оптимизация под Apple Silicon. Ограничения включают высокие требования к памяти и зависимость производительности от оборудования и версии MTPLX; заявленные результаты относятся к конкретному Apple M4 Max с 64 ГБ памяти и не гарантируют аналогичную скорость на других системах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от исходной линейки.

MuXodious/gemma-4-12B-it-QAT-SOMPOA-heresy — дообученная версия мультимодальной инструкционной Gemma 4 12B от Google DeepMind. Автор репозитория применил к базовой модели метод abliteration с инструментом Heretic и настройками Self-Organizing Maps и Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation; по карточке, доля отказов в указанном тесте снизилась с 522/535 до 34/535. Модель предназначена для диалога, рассуждений и генерации текста, а также для анализа изображений, видео и аудио; семейство Gemma 4 также поддерживает код и вызов инструментов. Для этой версии в карточке названы размер 12B, контекст до 256K токенов и поддержка более 140 языков. Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса safetensors. Карточка описывает её как вариант Gemma с ослабленными отказами, но не приводит отдельной оценки качества этой конкретной модификации. Базовая модель Gemma 4 QAT использует веса, подготовленные с учётом квантования, однако в этом репозитории указан вариант unquantized Q4_0, а формат файлов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0.