II.11Кибербезопасность и приватность

Rank-Embed-0.6B — компактная модель эмбеддингов от GorankLabs для семантического поиска и плотного извлечения текстов. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct и использует архитектуру bi-encoder: запросы и документы кодируются в общее векторное пространство для сравнения по смыслу и намерению. Модель формирует нормализованные векторы размерности 768: скрытые представления Qwen агрегируются mean pooling, затем линейная проекция преобразует размерность 896 в 768. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения контекста для RAG, кластеризации и поиска дубликатов; векторные представления можно сопоставлять по косинусному сходству. Число параметров в метаданных — 494 млн, длина контекста — 32 768 токенов. Указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

robpasternak/retrieval-de-conloss — модель эмбеддингов предложений на базе XLM-RoBERTa, опубликованная на Hugging Face. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения текстов и кластеризации. Модель обучена с ContrastiveLoss на основе косинусного расстояния и доступна в формате PyTorch; заявленная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для поиска похожих фрагментов текста и группировки текстов по смыслу. В README не указаны конкретные языки обучающих данных, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

YIlIl/roberta_base_pm_m3_voc_hf — модель Sentence Transformer на базе RoBERTa, представленная в библиотеке Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 768; сходство текстов оценивается косинусной мерой. Архитектура включает RoBERTa с усреднением токенных представлений и нормализацией; размер модели — 151,7 млн параметров, максимальная длина последовательности — 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Метаданные указывают задачи sentence-similarity и feature-extraction; основное назначение — получение эмбеддингов для сравнения предложений. В README не названы разработчик, языки обучения или лицензия, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

embaas/sentence-transformers-gte-large — модель эмбеддингов предложений и абзацев, опубликованная embaas. Она преобразует текст в плотные векторы размерностью 1024, предназначенные для поиска по смыслу, сравнения текстов и кластеризации. Модель построена на архитектуре BERT и содержит около 433,9 млн параметров; максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для создания векторного поиска и группировки семантически близких предложений или документов. Её можно использовать через библиотеку Sentence-Transformers; в репозитории указаны веса PyTorch. README не сообщает целевые языки или результаты бенчмарков. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

sam-babayev/sf_model_e5 — модель эмбеддингов предложений на базе архитектуры BERT, опубликованная пользователем sam-babayev. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 1024 для семантического поиска, кластеризации и других задач сравнения текстов. Модель обучалась с функцией MultipleNegativesRankingLoss и косинусной мерой сходства; её контекст ограничен 512 токенами. Модель принимает текст и выдаёт векторные представления. В карточке не названы поддерживаемые естественные языки и конкретная предметная область. Вес репозитория опубликован в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Rnfudge/snapd-embedder-v1 — дообученная модель Sentence Transformers на базе unsloth/Qwen3-Embedding-4B, подготовленная Rnfudge с использованием Unsloth. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 2560 и предназначена для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразирований, классификации и кластеризации. Для сравнения в README указана косинусная близость; архитектура использует представление последнего токена и нормализацию векторов. Модель обучена на 223 748 парах anchor-positive с функцией потерь MultipleNegativesRankingLoss и направлением query-to-document. Репозиторий указывает контекст до 40 960 токенов, тогда как README для конфигурации Sentence Transformers задаёт максимальную длину последовательности 8192 токена. Поддерживаемый язык карточки — английский; базовая модель описана как многоязычная. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

Snowflake Arctic Embed M Klej Dyk v0.1 — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная ve88ifz2 на базе Snowflake/snowflake-arctic-embed-m. Она преобразует предложения и абзацы в плотные эмбеддинги размерностью 768 для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации. Архитектура основана на BERT с объединением представлений CLS-токена и нормализацией векторов; для сопоставления используется косинусное сходство. Максимальная длина входа — 512 токенов, модель поддерживает сокращение размерности эмбеддинга до 64, 128, 256 или 512. Модель подходит для поиска релевантных документов по запросу, дедупликации похожих текстов и построения семантических групп. В README приведены результаты оценки поиска на датасетах dim_768, dim_512, dim_256, dim_128 и dim_64. Модель принимает текст и выдаёт векторы признаков для последующего поиска или анализа; она не предназначена для генерации текста. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

buelfhood/SOCO-Java-CodeBERT-ST — модель Sentence Transformer, созданная дообучением microsoft/codebert-base. Она преобразует текстовые фрагменты в плотные векторы размерности 768 для сравнения семантической близости с помощью косинусного сходства. Архитектура состоит из RoBERTa-трансформера и mean pooling; модель содержит 151,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов по метаданным (в README указан предел 512 токенов). Модель предназначена для семантического поиска и сопоставления фрагментов кода и текста. Среди возможных применений также поиск парафразов, кластеризация и классификация на основе эмбеддингов. При обучении использовались 33 411 примеров и BatchAllTripletLoss. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным данным описать нельзя.

speechless-thoughts-mistral-7b — дообученная авторами Speechless модель Mistral для генерации текста с акцентом на программирование, рассуждения и планирование. Она создана как базовый вариант для speechless-sparsetral-16x7b-MoE и обучена на примерах инструкций из нескольких наборов данных, включая Airoboros, OpenOrca, Open-Platypus, WizardLM, наборы задач по Python, Spider и Evol-Instruction. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка использует формат инструкций Alpaca. Модель подходит для генерации и объяснения кода, ответов на инструкции, задач на рассуждение и планирование, а также запросов к базам данных на SQL. Метаданные указывают английский язык и поддержку кода. В README приведены отдельные результаты оценки на бенчмарках, но значение HumanEval не заполнено. Лицензия — Llama 2; применяйте модель в соответствии с её условиями.

codersan/validadted_e5Fa_onV8d — модель Sentence Transformers, дообученная на базе intfloat/multilingual-e5-small для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев. Архитектура основана на BERT: среднее объединение токенных представлений с последующей нормализацией; размерность эмбеддингов — 384, максимальная длина входа — 512 токенов. Для сравнения векторов используется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Она обучалась на 21 484 парах «запрос — релевантный текст» с функцией MultipleNegativesRankingLoss. Базовая модель многоязычная, а примеры обучающих данных включают тексты на персидском языке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Viper-Coder-v1.7-Vsm6 — дообученная PrithivMLmods языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров для генерации кода и решения технических задач. Она предназначена для разработчиков и учащихся: помогает писать, рефакторить и отлаживать программы, решать математические и алгоритмические задачи, объяснять технические концепции и формировать структурированные данные. Модель работает с текстом и поддерживает диалоговый режим. В README заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов и генерации до 8 тысяч токенов, тогда как метаданные указывают native context в 1 010 000 токенов. Эти сведения расходятся, поэтому фактическую длину контекста следует проверять для используемой конфигурации. Карточка описывает оптимизацию использования памяти и сокращение лишнего текста; языком модели в метаданных указан английский. Лицензия — Apache-2.0. Модель может ошибаться в коде и объяснениях, чувствительна к формулировке запроса и не располагает актуальной информацией о событиях после обучающих данных. Для работы с большим числом параметров и длинным контекстом нужны значительные вычислительные ресурсы; качество на творческих и нетехнических запросах может быть непостоянным.

NeuralNet-Hub Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-NVFP4 — мультимодальная модель для работы с текстом и изображениями, созданная на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Модель доработана с помощью supervised fine-tuning и abliteration, а затем квантована в формате NVFP4. В README указано, что исходная модель относится к архитектуре mixture-of-experts (MoE); обозначение 35B-A3B является частью её идентификатора. Разработчик квантованной версии — NeuralNet-Hub, а базовая модель разработана командой Qwen. Модель предназначена для диалогов, генерации и анализа текста, программирования, исследовательских и образовательных задач, создания контента, кибербезопасности, а также анализа изображений с текстовым запросом. Поддерживаются thinking и instruct-режимы, OpenAI-совместимый Chat API, автоматический выбор инструментов и вызовы инструментов с парсером qwen3_coder. Для развёртывания рекомендуется vLLM; заявленная максимальная длина контекста в конфигурации составляет 262144 токена. Ключевое преимущество — сочетание мультимодальности, длинного контекста, режима рассуждений и NVFP4-квантизации, ориентированной на высокую эффективность на GPU NVIDIA Blackwell. При этом формат NVFP4 несовместим с GPU архитектур Ampere, Ada Lovelace и Hopper. Из-за fine-tuning и abliteration модель позиционируется как неограниченная и может отвечать на темы, которые стандартные модели обычно отклоняют; это снижает встроенные ограничения безопасности и требует дополнительного контроля при использовании. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

MiMo-V2.6-Pro-RL — флагманская модель серии MiMo-V2.6 от Xiaomi, обученная с помощью масштабного обучения с подкреплением и последующей дистилляции на основе траекторий учителей и самой модели. Это разреженная MoE-модель с 1,02 трлн параметров, из которых активируются 42 млрд; в метаданных репозитория указано 27,7 млрд параметров. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио, а контекстное окно составляет до 1 млн токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, агентных сценариев с вызовом инструментов, программирования и анализа мультимодальных данных. В обучении смешивались задачи кодирования, работы агентов, визуальные задачи и кибербезопасность; групповая оценка траекторий направляет модель к более качественным решениям. Архитектура включает MiMo ViT для изображений, аудиокодировщик и пятислойный спекулятивный декодер. Карточка приводит результаты на отдельных бенчмарках, но не гарантирует качество для конкретных задач. Для работы с длинным контекстом и мультимодальными входами требуются ресурсы для крупной модели; опубликованный репозиторий содержит веса в формате safetensors FP8. Лицензия — MIT.

Qwen3.8-27B-FP8 — FP8-квантизированная версия модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для работы с текстом, изображениями и видео. Модель ориентирована на программирование, профессиональные и исследовательские задачи, автономное планирование, агентные сценарии и выполнение сложных многошаговых задач. Режим рассуждений включён по умолчанию, но может отключаться для отдельных запросов; глубина рассуждений настраивается параметром reasoning_effort, а контекст рассуждений из предыдущих сообщений может сохраняться через preserve_thinking. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует архитектуру, сочетающую Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Поддерживается понимание изображений и видео, включая документы, STEM-диаграммы и длительные видеоматериалы, однако конкретный перечень языков в README не указан. Веса квантизированы методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что показатели близки к исходной модели. Формат совместим с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и другими инструментами инференса. Лицензия — Apache 2.0. Ограничениями являются необходимость подходящей инфраструктуры для локального развёртывания, возможные особенности FP8-инференса и отсутствие в предоставленных данных подробных результатов бенчмарков и языкового покрытия.

unsloth/Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1-GGUF — GGUF-версия модели Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1, разработанной NVIDIA и подготовленной Unsloth. Это языковая reasoning-модель на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct, предназначенная для диалогов, следования инструкциям, генерации кода, математических и логических задач, RAG-систем, tool calling и AI-агентов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык и языки программирования, также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель представляет собой плотный decoder-only Transformer с архитектурой Llama 3.1 и примерно 8 млрд параметров. Она поддерживает текстовый ввод и вывод, контекст до 131 072 токенов, а также режимы с рассуждением и без него, переключаемые системным промптом. Постобучение включало supervised fine-tuning для математики, кода, рассуждений и tool calling, а также этапы reinforcement learning и оптимизации предпочтений. GGUF-формат и заявленная эффективность позволяют использовать модель локально, в том числе на одной RTX GPU; рекомендуемые аппаратные платформы исходной модели — NVIDIA Hopper и Ampere. Сильными сторонами являются сочетание качества рассуждений, чат-возможностей и вычислительной эффективности, а также поддержка длинного контекста и агентских сценариев. Ограничения включают преимущественную ориентацию на английский язык и языки программирования, зависимость поведения от корректной настройки режима рассуждения и устаревание части знаний: дата среза предобучающих данных Meta Llama 3.1 указана как 2023 год. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; дополнительно указано соглашение Meta Llama 3.1 Community License Agreement. Модель заявлена как пригодная для коммерческого использования.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 — языковая модель семейства Qwen3-Next, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантованный checkpoint модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking для генерации текста, сложных рассуждений, программирования, агентских сценариев и задач с длинным контекстом. Модель поддерживает только режим thinking и ориентирована прежде всего на высокосложные задачи рассуждения. Модель имеет архитектуру causal language model с гибридным вниманием, сочетающим Gated DeltaNet и Gated Attention, а также разреженную Mixture-of-Experts. Общее число параметров составляет 80 млрд, из них 3 млрд активируются при обработке токена; модель содержит 48 слоёв и 512 экспертов, из которых активируются 10, плюс один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Используется fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Модель обучалась на 15 трлн токенов и дополнительно проходила post-training. Сильные стороны модели — высокая параметрическая эффективность, сниженные вычислительные затраты на токен, потенциально высокая скорость инференса на длинных контекстах и хорошие результаты в задачах знаний, математики, программирования, следования инструкциям и использования инструментов. Ограничение заключается в поддержке только thinking-режима; модель может генерировать очень длинные рассуждения, поэтому она особенно предназначена для сложных задач, а не для минимально задерживаемых ответов. Приведённые в README результаты получены для исходной модели в формате bfloat16 до FP8-квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-4.5 — базовая гибридная модель с открытыми весами, разработанная Z.ai и предназначенная для интеллектуальных агентов. Она объединяет рассуждение, программирование и работу с инструментами; поддерживает режимы пошагового мышления для сложных задач и вызова инструментов, а также режим быстрых ответов. Архитектура семейства GLM-4 MoE, класс модели для причинной генерации текста; в карточке Hugging Face указано 23,4 млрд параметров, а README описывает серию GLM-4.5 с 355 млрд общих и 32 млрд активных параметров. Контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст; заявлены английский и китайский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, программирования, сложного анализа и агентных сценариев с вызовом инструментов. README сообщает о результатах на 12 отраслевых бенчмарках, но конкретные результаты требуют сверки с техническим отчётом. Весовые файлы доступны в формате safetensors; для запуска описана поддержка Transformers, vLLM и SGLang, а в README также упомянуты варианты BF16 и FP8 для серии. Лицензия MIT допускает коммерческое использование и доработку. Для полного вывода GLM-4.5 требуются значительные вычислительные ресурсы; приведённые в README конфигурации для тонкой настройки включают 16 ускорителей H100 для LoRA.

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B GGUF — текстовая генеративная модель NVIDIA, созданная на основе Nemotron-3-Nano-30B-A3B-Base и опубликованная в формате GGUF. Файлы модели сгенерированы с помощью llama.cpp. Модель относится к архитектуре Mixture-of-Experts: общий размер составляет 30 млрд параметров, из которых при обработке активируются 3 млрд. В карточке указан английский язык и лицензия NVIDIA Open Model License. Модель предназначена для общего текстового общения, сложного рассуждения, математических задач, программирования и агентских сценариев. Она поддерживает два режима работы: thinking для развёрнутого рассуждения и instruct для обычного выполнения инструкций без режима рассуждения. Заявлены особенно сильные результаты в математике и алгоритмическом программировании: модель получила золотые результаты на IMO 2025 и IOI 2025, а также высокие показатели на AIME, HMMT, LiveCodeBench и других тестах. К сильным сторонам относятся сочетание крупной ёмкости модели с относительно малым числом активных параметров, развитые способности к рассуждению, решению математических задач, написанию кода и использованию в агентских системах. Ограничения включают отсутствие в предоставленной карточке сведений о длине контекста, точных характеристиках квантования GGUF, поддерживаемых дополнительных языках и требованиях к аппаратным ресурсам. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; условия лицензии следует проверить по ссылке, указанной в карточке.

BennyDaBall/Qwopus3.8-27B-Flash-NVFP4 — локальная квантованная версия модели Qwopus3.8-27B-Flash, разработанной Jackrong. Это GGUF-модель для запуска через llama.cpp и LM Studio, оптимизированная прежде всего для видеокарт NVIDIA Blackwell, включая RTX 5090. Модель предназначена для программирования, агентских сценариев, работы с инструментами и функциями, генерации кода и диалоговых приложений. В основе находится плотная текстовая модель с 27 млрд параметров и 64 текстовыми слоями, использующая NVFP4 для основных матриц внимания, Gated DeltaNet и MLP. В модели сохранена высокоточная MTP-компонента для встроенного speculative decoding без отдельной draft-модели. Выходные, embedding- и крупные MTP-тензоры имеют более высокую точность, а малые служебные тензоры сохранены в F32. Поддерживается контекст до 262 144 токенов. Модель мультимодальная: для анализа изображений используется отдельный совместимый BF16 vision projector. Заявлены языки English, Chinese, Spanish, Russian и Japanese. К сильным сторонам относятся уменьшенный размер по сравнению с исходной BF16-версией, встроенное ускорение генерации через MTP, поддержка изображений, tool use и function calling, а также готовый шаблон чата с поддержкой мультимодального ввода и сохранения reasoning-контента. Основные ограничения связаны с требованиями к окружению: оптимизация и проверка выполнены на одной RTX 5090 с 32 ГБ памяти, необходима свежая сборка llama.cpp с поддержкой NVFP4, мультимодальности и draft-mtp, а старые runtime могут не загрузить тензоры типа 40. Для работы с изображениями требуется дополнительный файл mmproj; доступный контекст в таком режиме может быть уменьшен из-за расхода памяти. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/GLM-5.2-GGUF — это GGUF-версия языковой модели GLM-5.2, подготовленная Unsloth на основе модели zai-org/GLM-5.2, разработанной командой GLM-5. Модель предназначена для генерации текста, решения сложных задач с длинным горизонтом планирования, программирования, агентской работы и использования инструментов. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель рассчитана на контекст до 1 миллиона токенов и поддерживает несколько уровней интенсивности рассуждений, позволяя выбирать баланс между качеством и задержкой. В архитектуре используется IndexShare, повторно применяющий один индексатор для каждой группы из четырёх разреженных attention-слоёв и снижающий вычисления на токен при контексте в 1 миллион токенов. Улучшенный слой MTP предназначен для speculative decoding и, по данным README, увеличивает длину принимаемой последовательности до 20%. Представлена в формате GGUF с вариантами квантования, включая 1-bit UD-IQ1_M. Сильными сторонами являются работа с очень длинным контекстом, задачи программирования, математическое и общее рассуждение, а также сценарии агентской инженерии и взаимодействия с инструментами. Ограничения конкретной GGUF-версии, требования к памяти и производительность зависят от выбранного варианта квантования и используемого оборудования; подробные размеры модели в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

RobinsonLabs/Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF — это набор imatrix-квантованных сборок GGUF на основе Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты, включая технические диалоги, отладку, работу с инфраструктурой, построение моделей, использование инструментов и следование инструкциям. Доступны варианты от IQ2_M до Q8_0 размером примерно от 10,30 до 29,05 ГБ. Модель содержит около 27,32 млрд параметров, 64 основных trunk-слоя и MTP-блок; контекст в примере запуска настроен на 32768 токенов. Модель поддерживает текстовый ввод, а визуальные возможности сохраняются через отдельный файл mmproj-Qwen3.8-27B-abliterated-f16.gguf, который необходимо подключать вместе с основной квантованной моделью. Без mmproj доступен только текстовый режим. Квантизация оптимизирована на корпусе технических операторских диалогов, поэтому сборки ориентированы на длинные технические обсуждения и instruction-following, но для общего чата или неанглоязычных сценариев универсальная калибровка может оказаться предпочтительнее. Сильными сторонами являются сохранённая vision tower, специализированная калибровка и широкий выбор вариантов под разные объёмы VRAM. Качество заметно снижается на самых компактных сборках: IQ2_M показывает ухудшение perplexity на 13,4% относительно Q8_0, хотя остаётся связной и способной следовать форматным инструкциям. Abliteration уменьшает жёсткие отказы для взрослого и творческого контента, при этом защитные ограничения против самоповреждения заявлены как сохранённые; модель не предназначена для содействия реальным правонарушениям. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

casperhansen/deepseek-r1-distill-llama-70b-awq — это 4-битная AWQ-квантизованная версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, опубликованная пользователем casperhansen на Hugging Face. Исходную модель разработала DeepSeek-AI: она создана на базе Llama-3.3-70B-Instruct и дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. Модель предназначена для текстовой генерации, диалогов и решения задач, особенно связанных с математикой, программированием и многошаговым рассуждением. Архитектура — LlamaForCausalLM с примерно 71 млрд параметров, 80 слоями, 64 attention heads и 8 key-value heads. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors с 4-битной AWQ-квантизацией; конфигурация указывает контекст до 131072 токенов и вычисления в bfloat16. Это текстовая, а не мультимодальная модель. Квантизация уменьшает требования к памяти и делает локальное развертывание практичнее, но может приводить к некоторой потере качества по сравнению с исходными весами; для полноценного запуска всё равно требуются значительные вычислительные ресурсы. Исходная DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B показывает сильные результаты в математике, кодировании и задачах рассуждения, однако официальные показатели относятся к исходной, а не обязательно к данной AWQ-версии. Репозиторий производной модели указывает лицензию MIT. При этом исходная модель базируется на Llama-3.3-70B-Instruct, для которой также действуют условия лицензии Llama 3.3.

Ba2han/qwen-14b-1m-distillthink-sce — объединённая автором Ba2han языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров. Она создана методом SCE в mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-14B и объединяет DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwen2.5-14B-Instruct-1M и Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, анализа и исправления кода, а также задач рассуждения; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель работает с текстом и имеет нативный контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README указывает на использование bfloat16 при слиянии. Карточка не описывает отдельные оценки качества или конкретные ограничения, поэтому результаты на сложных задачах следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3.6-35B-A3B-UDT-MTP-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная Atomic Chat на основе оригинальных весов Qwen. Модель предназначена для локального и полностью офлайн-использования в llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и Atomic Chat, включая диалоговые сценарии, агентное программирование, работу с фронтенд-задачами и рассуждения на уровне репозиториев. Модель имеет 36 млрд параметров, 40 слоёв и архитектуру Mixture-of-Experts с 256 экспертами, из которых выбираются 8, а также 16 attention heads и 2 KV heads. Заявленный контекст составляет 262 144 токена. Поддерживаются текстовая и визуальная модальности; для обработки изображений в репозитории доступен vision-проектор mmproj-BF16.gguf. Квантизация выполнена с использованием importance matrix для разных уровней точности, что должно помогать сохранять качество при низкобитных форматах. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой контекст, MoE-архитектура, локальная работа без передачи данных во внешние сервисы и квантизация, откалиброванная importance matrix. Ограничения включают необходимость выбора подходящего GGUF-кванта, значительные требования к ресурсам и обязательное применение шаблона чата Qwen3.6 через параметр --jinja; для изображений требуется vision-проектор и совместимый интерфейс. Базовая модель выпущена под лицензией Apache 2.0, квантизация выполнена Atomic Chat.

Apriel-H1-15b-Thinker-SFT — языковая модель на 15 млрд параметров от ServiceNow AI для генерации ответов, рассуждений и кода. Она построена на гибридной архитектуре Transformer и Mamba: часть слоёв внимания заменена линейными блоками Mamba. По заявлению разработчика, такая конструкция повышает пропускную способность инференса более чем вдвое по сравнению с Apriel-Nemotron-15B-Thinker при небольшом снижении качества рассуждений, математических решений и программирования. Модель получена дистилляцией Apriel-Nemotron-15B-Thinker, обучена для диалогов и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на многошаговые рассуждения, помощь с кодом, ответы на вопросы, выполнение сложных инструкций и агентные сценарии. Контекстное окно — 65 536 токенов; фактический предел зависит от среды запуска. Шаблон диалога задаёт генерацию этапа рассуждения перед кратким финальным ответом. Наиболее сильные результаты заявлены для английского языка, качество на менее представленных языках может быть ниже. Модель выпущена под лицензией MIT. Она может ошибаться, выдавать устаревшие или предвзятые ответы и не предназначена для критически важных сценариев без проверки человеком; для медицинских, юридических и финансовых решений нужны соответствующие меры контроля.

Cogito v2.1 — инструктивная языковая модель Deep Cogito на архитектуре DeepSeek V3, дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base. В README модель названа вариантом MoE на 671 млрд параметров, однако метаданные репозитория указывают 37,6 млрд параметров и класс DeepseekV3ForCausalLM; поэтому фактический размер именно этого чекпойнта требует осторожной интерпретации. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог, вызов инструментов и гибридный режим рассуждений: может отвечать напрямую или сначала рассуждать и проверять ответ. Указаны контекст до 128 тысяч токенов в README и 163 840 токенов в метаданных. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общих диалогов и сценариев с вызовом инструментов. В README заявлена поддержка более 30 языков и обучение с использованием итеративной дистилляции и усиления (IDA). Модель распространяется по лицензии MIT, допускающей коммерческое использование. Для запуска описанного в README варианта на 671 млрд параметров в BF16 требуется значительная вычислительная инфраструктура; там же рекомендуется FP8-версия для сервинга на восьми H200.

LFM2.5-Encoder-350M — мультиязычный двунаправленный энкодер от Liquid AI на архитектуре LFM2, обученный как masked language model и предназначенный для дообучения под конкретные задачи. В метаданных указано 444,6 млн параметров; модель использует гибридную архитектуру с блоками gated short-convolution и grouped-query attention, а также поддерживает контекст до 128 000 токенов по метаданным. В README для обучения описано расширение окна до 8 192 токенов. Модель рассчитана на классификацию текста и токенов, извлечение сущностей, поиск и ранжирование, оценку семантического сходства, определение тональности и намерения, NLI и extractive QA. Она поддерживает 15 языков, включая русский, и ориентирована на эффективный запуск, в том числе на устройстве и на CPU. Для прикладных задач обычно требуется дообучение; заявленные в README демонстрации построены на дообученных вариантах. Веса доступны в формате safetensors для Transformers. Для загрузки архитектуры README указывает необходимость trust_remote_code=True. Лицензия обозначена как other; конкретные условия следует сверять с карточкой модели.

Ornith-1.5-9B-OBLITERATED — модифицированная версия Ornith-1.5-9B, разработанного DeepReinforce. Модель доработана проектом OBLITERATUS и собрана Pliny the Prompter с применением precision abliteration surgery — удаления поведенческих направлений, связанных с отказами на потенциально опасные запросы. Она предназначена для генерации текста, программирования, рассуждений, исследовательских задач в области alignment и red teaming, а также агентских сценариев и автоматизации. Модель содержит около 9 млрд параметров и использует гибридную архитектуру Qwen3.5 с Gated DeltaNet и полными attention-слоями; редактированию подверглись все 32 трансформерных слоя. Заявлен английский язык, поддерживаются обычный и thinking-режимы, а также текстовая генерация. В репозитории доступны полноточные bf16-веса и варианты GGUF размером от Q2_K до Q8_0; для максимального сохранения характеристик рекомендуются Q8_0 и Q6_K. Указан контекст размером 8192 токена для примера запуска через llama.cpp, однако общий максимальный контекст README явно не подтверждает. Сильной стороной является существенно сниженная склонность к отказам при сохранении возможностей программирования, рассуждений и базовых агентских задач: в приведённых тестах модель показала 3/3 в генерации кода и 5/6 в тесте связности длинного контекста. Ограничения включают падение MMLU примерно на 4 процентных пункта относительно базовой модели, возможные дополнительные отказы в низкобитных квантизациях, частично ухудшенное function calling и риск галлюцинаций в сложных химических и синтетических сценариях. Модель распространяется по лицензии MIT; из-за удаления защитных ограничений результаты требуют независимой проверки и ответственного применения.

EmbeddingGemma — мультиязычная модель эмбеддингов Google DeepMind на 302,8 млн параметров, основанная на текстовой архитектуре Gemma 3 с инициализацией T5Gemma. Она преобразует текст в векторы для поиска, извлечения информации, оценки семантического сходства, классификации и кластеризации. Модель обучена на данных более чем на 100 языках и рассчитана на запуск в условиях ограниченных ресурсов, включая мобильные устройства и настольные компьютеры. Модель принимает текст длиной до 2048 токенов и выдаёт вектор размерности 768; с помощью Matryoshka Representation Learning его можно сократить до 512, 256 или 128 измерений с последующей нормализацией. Веса предназначены для использования с Sentence Transformers и реализацией Gemma 3 в Transformers. Модель подходит для поиска документов и кода по запросам, а также для подбора текстов по смыслу. Качество может снижаться при неоднозначных формулировках, сарказме и тонких языковых нюансах; результаты также зависят от охвата и возможных смещений обучающих данных. Лицензия — Gemma; применяются условия использования и политика запрещённого использования Gemma.

SKT AI LABS представила SKT-NRS/NRS_QWEN_MYTHOS_1M — дообученную модель на архитектуре Qwen3.5-9B для диалогов, рассуждений и генерации текста. Карточка заявляет контекст до 1 048 576 токенов с масштабированием YaRN и настройку на примерах по программированию, математике и логике. Метаданные также указывают поддержку изображений в базовой мультимодальной архитектуре Qwen, хотя описание модели сосредоточено на текстовых сценариях. Модель предназначена для анализа длинных документов и кодовых баз, пошаговых рассуждений, программирования и вызова инструментов, включая Python и веб-поиск. Заявлены диалоговый режим и оптимизация инференса, однако сведения о скорости и стократном повышении качества являются утверждениями авторов без приведённых сравнительных результатов. Для обработки вывода могут потребоваться специальные меры из-за блоков <think>; критические ответы следует проверять из-за риска галлюцинаций. Лицензия в предоставленных данных не указана.