II.11Кибербезопасность и приватность

UTC-T5-large — универсальная модель классификации токенов от Knowledgator, основанная на flan-T5-large и дообученная на нескольких задачах разметки токенов и задачах, которые можно представить в таком виде. Это prompt-tuned модель с архитектурой T5EncoderForTokenClassification, примерно 385,2 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Модель предназначена прежде всего для извлечения информации: распознавания именованных сущностей, ответов на вопросы по тексту, извлечения отношений и разрешения кореференции. README также упоминает очистку и суммаризацию текста. Многоцелевое дообучение нацелено на обобщение и zero-shot NER; авторы рекомендуют запускать модель через pipeline ner библиотеки Transformers. Модель принимает текст и выдаёт классификацию токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование, изменение и распространение с соблюдением её условий. Карточка не приводит оценок качества на конкретных наборах данных; контекст в 512 токенов ограничивает длину входного текста.

GLM-5-FP8 — открытая языковая модель, разработанная командой zai-org. Она предназначена для сложных задач системной инженерии и длительных агентных сценариев, включая рассуждения, программирование, работу с инструментами, веб-навигацию и управление многошаговыми процессами. Модель поддерживает английский и китайский языки и используется для генерации текста через библиотеку Transformers. Модель содержит 744 млрд параметров, из которых 40 млрд активируются при обработке запроса. По сравнению с GLM-4.5 она обучена на большем объёме данных — 28,5 трлн токенов — и использует DeepSeek Sparse Attention (DSA), что снижает стоимость развёртывания при сохранении возможностей работы с длинным контекстом. В README приведены результаты на задачах математического рассуждения, программирования, кибербезопасности, веб-поиска и взаимодействия с инструментами; в ряде тестов модель показывает конкурентоспособные результаты среди открытых моделей. К сильным сторонам относятся рассуждение, написание и исправление кода, выполнение агентных задач, использование инструментов и работа с длинными последовательностями. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам из-за общего размера модели, несмотря на разреженное внимание и активацию части параметров, а также отсутствие в предоставленных данных подробностей о мультимодальности, точном максимальном контексте и системных требованиях. Модель распространяется по лицензии MIT.

mlx-community/gemma-4-12B-it-OptiQ-4bit — это локальная MLX-квантизованная версия Gemma-4-12B-it, разработанная сообществом mlx-community с использованием инструментария mlx-optiq. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, извлечения и классификации, следования инструкциям, вызова инструментов и агентских сценариев на компьютерах Apple Silicon без PyTorch и облачных сервисов. Это текстовый путь унифицированной модели Gemma-4, исходно поддерживающей текст, изображения и аудио: при конвертации визуальная и аудиобашни были удалены, поэтому данная версия работает только с текстом. Языковая башня использует смешанную квантизацию: чувствительные слои представлены в 8-битном формате, остальные — в 4-битном. Всего квантизовано 328 слоёв, средняя точность составляет 5,22 бита на вес, размер группы — 64, размер файла — около 8,3 ГБ. Модель поддерживает режим рассуждений с отдельным thinking channel; для прямых ответов его можно отключить. Согласно приведённым тестам, OptiQ-версия превосходит равномерную 4-битную квантизацию по пяти из шести метрик, особенно в задачах длинноконтекстного извлечения и программирования; в тесте BFCL разница находится в пределах указанного доверительного интервала. Для работы требуются mlx-lm из основной ветки и импорт optiq, регистрирующий тип модели gemma4_unified, поэтому стандартного выпуска mlx-lm 0.31.3 недостаточно. Модель распространяется на условиях Gemma license, унаследованных от базовой модели Google; применяются условия использования Google Gemma.

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B-NVFP4 — квантизированная версия модели Nemotron-Cascade-2-30B-A3B, разработанной NVIDIA. Модель использует гибридную архитектуру MoE и Mamba; в ней 30 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен. Данный вариант создан сообществом chankhavu с применением NVIDIA ModelOpt и посттренировочной квантизации NVFP4 без Quantization-Aware Distillation. Модель предназначена для задач генерации текста, математического рассуждения, программирования, работы с терминалом и агентских сценариев, следования инструкциям, диалога и научных запросов. Для калибровки использовались данные NVIDIA Nemotron-Cascade-2-SFT-Data, включая примеры по математике, software engineering, терминальным агентам, науке, безопасности и общению. README не указывает полный набор поддерживаемых языков и модальностей; по представленным данным это текстовая модель. MoE-эксперты и часть Mamba-вычислений представлены в NVFP4 с форматом E2M1 и иерархическим блочным масштабированием, чувствительные компоненты сохранены в BF16, маршрутизаторы — в FP32, а KV-кэш — в FP8. Модель рассчитана прежде всего на GPU Blackwell, где доступно нативное вычисление FP4 и максимальное ускорение; на Hopper выполняется деквантизация весов во время работы, а Ampere в README обозначен как неподдерживаемый. По опубликованным тестам качество обычно на 1–2% ниже исходной BF16-модели, но при этом снижаются требования к памяти. Лицензия — NVIDIA Open Model License.

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели Qwythos-9B, разработанной Empero. Модель создана на базе Qwen3.5-9B и дообучена на более чем 500 млн токенов высококачественных трасс Claude Mythos и Claude Fable с использованием внутреннего инструмента Empero AI rethink. Доступны варианты от Q4_K_M до BF16, включая версии с MTP для ускорения генерации в совместимых сборках llama.cpp. Модель предназначена для локального запуска в llama.cpp, Ollama, LM Studio, jan, KoboldCpp и других GGUF-совместимых средах. Она ориентирована на рассуждения, генерацию текста, решение математических задач, function calling и агентские сценарии, а также на задачи в области кибербезопасности и биомедицины. Заявлена поддержка английского языка, нативного function calling по спецификации Qwen3.5 и контекстного окна до 1 048 576 токенов с масштабированием RoPE YaRN. Модель мультимодальна и поддерживает изображения при подключении отдельного vision projector в формате GGUF. Визуальная часть унаследована от Qwen3.5-9B и во время дообучения не изменялась, поэтому заявлены описание изображений, OCR печатного и рукописного текста, анализ графиков и таблиц, понимание интерфейсов и документов и базовое пространственное рассуждение. Сильными сторонами являются большой контекст, reasoning-возможности, function calling и широкий выбор уровней квантизации; при этом качество, скорость и требования к памяти зависят от выбранного варианта, а для изображений требуется дополнительный файл mmproj. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/gpt-oss-120b-GGUF — это GGUF-квантизированная версия открытой весовой модели gpt-oss-120b, разработанной OpenAI и подготовленной Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, сложного рассуждения, универсальных задач разработки и агентных сценариев, включая вызов функций, веб-браузинг, выполнение Python-кода и Structured Outputs. Модель имеет MoE-архитектуру и 117 млрд параметров, из которых 5,1 млрд активны при обработке токена. Она поддерживает настраиваемый уровень рассуждения — низкий, средний или высокий — и обучена работать только с форматом ответов harmony. GGUF-версии содержат исправления Unsloth; F16-вариант сохраняет исходную точность. Формат GGUF ориентирован на запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp, при этом конкретные характеристики памяти и производительности зависят от выбранного уровня квантизации и оборудования. Сильные стороны модели — высокая способность к рассуждению, агентные возможности, доступность открытых весов, возможность дообучения и гибкая настройка компромисса между качеством и задержкой. Ограничения включают необходимость корректного применения harmony-формата, значительный общий размер модели и потенциальное снижение качества в квантизированных версиях. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование без copyleft-ограничений.

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-FP8 — языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-версия причинной языковой модели с обучением на этапах pretraining и post-training, предназначенная для генерации текста и решения сложных задач, требующих рассуждений. Модель ориентирована на логическое и математическое рассуждение, научные и академические задачи, программирование, следование инструкциям, использование инструментов и работу с длинным контекстом. Она поддерживает только thinking mode, поэтому рассчитана прежде всего на сложные запросы с увеличенной длиной рассуждений. README не указывает точный список поддерживаемых языков и не заявляет о мультимодальных возможностях, поэтому модель следует считать текстовой. Архитектура — Mixture-of-Experts с 30,5 млрд параметров всего и 3,3 млрд активируемых параметров; модель содержит 48 слоёв, 128 экспертов, из которых активируются 8, и использует Grouped-Query Attention с 32 головами Q и 4 головами KV. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. К сильным сторонам относятся улучшенные результаты в рассуждениях, математике, кодировании, агентных сценариях и обработке длинного контекста. Ограничения включают режим работы только с рассуждениями, высокие требования к вычислительным ресурсам и необходимость актуальной версии Transformers; конкретные аппаратные требования в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.5-9B-Gemini-3.1-Pro-Reasoning-Distill — языковая модель для генерации текста и решения сложных аналитических задач, разработанная сообществом на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Она дообучена методом supervised fine-tuning с применением LoRA и дистилляции рассуждений из Gemini 3.1, Qwen3.5-27B и корпуса Gemini 3.0 Pro. Модель ориентирована на структурированное пошаговое рассуждение, декомпозицию задач, планирование, абстрагирование и подготовку более связных ответов. Модель предназначена для многошагового анализа, математики и логики, программирования и системных задач, физики, инженерии, права, медицины, финансов, химии, а также сценариев, связанных с безопасностью и adversarial reasoning. Заявлены языки English, Chinese и Korean. Архитектура — плотная модель размером 9B параметров; поддерживается текстовая генерация. Размер контекстного окна в README не указан. Сильными сторонами являются компактный размер, структурированная организация рассуждений, улучшенное отслеживание ограничений и широкое междоменное покрытие. Ограничения включают возможное ухудшение обобщения или частичное забывание отдельных знаний базовой модели из-за дистилляции и специализированного дообучения, поэтому модель следует проверять на целевых задачах перед использованием в производстве. Лицензия — Apache-2.0.

GPT-5 Pro — модель OpenAI, предназначенная для решения сложных задач с упором на рассуждение, качество кода и следование инструкциям. Карточка описывает её как наиболее продвинутую модель OpenAI и отмечает улучшенный пользовательский опыт. Модель подходит для сложных запросов, требующих пошагового рассуждения, а также для задач программирования и выполнения подробных инструкций. Данных о размере, архитектуре, поддерживаемых языках, контексте, модальностях и лицензии в предоставленных источниках нет.

unsloth/Phi-4-reasoning-GGUF — GGUF-версия модели Phi-4-reasoning, разработанной Microsoft Research и подготовленной для распространения Unsloth. Это открытая модель с весами, дообученная на базе Phi-4 с использованием supervised fine-tuning на наборах трасс рассуждений и reinforcement learning. Обучающие данные были ориентированы на математику, естественные науки, программирование, безопасность и Responsible AI. Модель представляет собой плотный decoder-only Transformer с 14 млрд параметров и поддерживает текстовые входы, предпочтительно в формате чата. Длина контекста составляет 32k токенов, заявленный язык — английский. Модель генерирует ответы, включающие блок рассуждений и последующее резюме, поэтому подходит для задач, требующих пошагового анализа, решения математических и научных задач, а также написания и анализа кода. К сильным сторонам относятся специализация на reasoning-задачах и сочетание сравнительно компактного размера с возможностями Phi-4. Ограничения включают поддержку только текстовой модальности, ориентацию на английский язык и необходимость корректного шаблона запуска: для включения рассуждений в llama.cpp требуется параметр --jinja. README не содержит полной информации о характеристиках конкретного квантования GGUF, включая его вариант и требования к памяти. Модель распространяется по лицензии MIT.

SwissNeuron — мультимодальная модель на 27,36 млрд параметров, разработанная SwissNeuron на базе Qwen3.8-27B. Это дообученная модель с гибридной архитектурой Qwen3.8: 64 языковых слоя, включая 48 слоёв Gated-DeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Выпущена в формате BF16 и поддерживает диалог, анализ изображений, рассуждения и программирование; сохранены мультимодальный процессор, токенизатор и шаблон чата базовой модели. Модель предназначена для технических вопросов, написания и анализа кода, многошаговых рассуждений и диалогов с изображениями. Конфигурация расширяет контекст с исходных 262 144 до 1 048 576 токенов посредством YaRN с коэффициентом 4; отдельного этапа адаптации на контекст в миллион токенов не проводилось, поэтому качество на предельной длине требует проверки. Доступны режимы с рассуждениями и без них. Лицензия указана как other; условия следует проверять в карточке модели и у разработчика. Для запуска полной версии BF16 требуется значительный объём памяти ускорителя. Авторы также рекомендуют проверять ответы и совместимость с используемым сервером и шаблоном чата.

Mungert/cogito-v1-preview-llama-8B-GGUF — квантизированная GGUF-версия предварительной модели Cogito v1-preview, разработанной Deep Cogito. Однако представленная карточка описывает вариант на 70B параметров с базовой моделью Meta Llama 3.1 70B, поэтому соответствие заявленному идентификатору 8B не подтверждено. Модель предназначена для генерации текста по тексту и работает как instruction-tuned LLM. Cogito — гибридная reasoning-модель: она может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять саморефлексию в режиме расширенного рассуждения. Модель оптимизирована для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общей полезности и tool calling. Заявлена поддержка более 30 языков и контекстного окна до 128k токенов. Расширенное рассуждение включается специальной системной инструкцией или параметром enable_thinking в chat template. Поддерживаются одиночные, параллельные и комбинированные вызовы инструментов. К сильным сторонам относятся гибридный режим работы, заявленные улучшения многоязычности, программирования и вызова инструментов, а также обучение методом Iterated Distillation and Amplification. Ограничения карточки — отсутствие подробных числовых результатов тестов в текстовом виде и несоответствие между идентификатором 8B и описанием 70B. Модель распространяется по лицензии llama3.1; в карточке указано, что семейство выпущено под открытой лицензией с возможностью коммерческого использования.

GLM-4.6-REAP-268B-A32B-GGUF — сжатая GGUF-версия модели GLM-4.6, подготовленная Unsloth на основе варианта cerebras/GLM-4.6-REAP-268B-A32B. Модель использует метод REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), при котором равномерно удалено 25% экспертов исходной Mixture-of-Experts-модели. Она предназначена для генерации текста, программного кода, агентных рабочих процессов, понимания репозиториев и function calling, особенно в условиях ограниченных ресурсов, локального развертывания и академических исследований. Это разреженная causal language model с 268B параметров, из которых 32B активируются для каждого токена. Архитектура включает 92 слоя, 120 экспертов вместо исходных 160, 8 активируемых экспертов на токен и GQA с 96 головами Q и 8 головами KV. Контекстное окно составляет 202 752 токена. Заявляется сохранение почти идентичной производительности относительно полной 355B-версии при снижении требований к памяти примерно на 25%; при этом отдельные оценки для BF16-версии в README не приведены. Модель поддерживает развертывание через актуальный vLLM, а GGUF-файл содержит исправления chat template Unsloth и рассчитан на использование с параметром --jinja в llama.cpp. К преимуществам относятся однократное сжатие без дополнительного дообучения, сохранение независимого управления экспертов маршрутизатором и совместимость с vLLM без модификации исходного кода. Для запуска требуется значительный объём вычислительной памяти из-за общего размера модели, поэтому в README рекомендуется снижать максимальное число одновременно обрабатываемых последовательностей при нехватке памяти. Указана лицензия MIT.

amd/MiniMax-M2.7-BF16 — репозиторий весов MiniMax-M2.7 от MiniMax, представленный в формате safetensors и доступный для работы через Transformers. В метаданных указаны архитектура MoE, 2,9 млрд параметров и контекст до 204 800 токенов; карточка описывает разговорную модель с возможностью вызова инструментов и развёртывания в агентных сценариях. Модель предназначена для генерации текста, программирования и инженерных задач, анализа инцидентов, выполнения многошаговой офисной работы и взаимодействия с инструментами. В README заявлены поддержка агентных команд, сложных навыков и редактирования документов Word, Excel и PowerPoint. Карточка приводит результаты внутренних и внешних бенчмарков, но они не гарантируют аналогичное качество в конкретной среде. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует проверять в файле лицензии репозитория. Русский язык среди поддерживаемых языков явно не указан. Хотя имя репозитория содержит BF16, метаданные перечисляют формат safetensors и не подтверждают точность BF16.

unsloth/GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B-GGUF — GGUF-версия сжатой модели GLM-4.7-Flash-REAP-23B-A3B, созданной на базе GLM-4.7-Flash. Модель разработана с применением метода REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), а данная публикация включает исправления chat template от Unsloth. Это разреженная Mixture-of-Experts (SMoE) причинная языковая модель для генерации текста, программного кода, агентских сценариев, работы с репозиториями и function calling. Модель содержит 23 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются для каждого токена. Архитектура включает 47 слоёв, 20 attention heads для QKV, 48 экспертов вместо исходных 64 и 4 активируемых эксперта на токен. Контекстное окно составляет 202 752 токена. В README указан английский язык; другие языки не заявлены. REAP равномерно удаляет 25% экспертов, выбирая их по частоте и силе активации роутером, а также по нормам выходов экспертов. По данным README, модель сохраняет почти идентичную производительность исходной версии при снижении требований к памяти примерно на 25%; в HumanEval она получила 95,1 против 94,5 у GLM-4.7-Flash, а в HumanEval+ — 89,0. Это делает её подходящей для локального развёртывания, сред с ограниченными ресурсами и исследований. Ограничения включают более низкое покрытие экспертов после pruning и потенциально высокие требования к памяти при большом числе параллельных последовательностей. Для запуска заявлена совместимость с актуальным vLLM, а для llama.cpp требуется параметр --jinja. Лицензия MIT.

Qwen-Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF-Q4_K_M — квантизированная версия Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, опубликованная пользователем sigmanih с использованием Sigma Studio. Модель предназначена для генерации текста и кода, программирования, повседневных ассистентов, агентских сценариев и задач, требующих рассуждений. В README указаны английский и итальянский языки, однако полный перечень поддерживаемых языков не приведён. Модель использует архитектуру qwen2 и формат GGUF с квантизацией Q4_K_M. Она содержит 14 млрд параметров, имеет 48 Transformer-слоёв, размер скрытого представления 5120 и контекстное окно до 32 768 токенов. Размер файлов составляет около 8,37 ГБ; для инференса рекомендуется примерно 10,5 ГБ VRAM при полной загрузке на GPU или 10,3 ГБ RAM в CPU-гибридном режиме. Рекомендуемая конфигурация — GPU с 12–16 ГБ VRAM либо система с 32 ГБ оперативной памяти. По приведённым тестам модель показывает сильные результаты в программировании и ряде математических задач: 86% на HumanEval, 100% на MBPP и GSM8K, 89% на ARC-Challenge и MATH. При этом результаты по GPQA и MMLU-Pro составили 33%, а общая оценка в заявленном наборе тестов — 69 из 100. В агентском тестировании завершено 4 из 6 сценариев, а соблюдение протокола инструментов составило 63,6%, поэтому модель не следует считать безошибочной для сложной автономной работы. В README одновременно указаны лицензия other в метаданных и обозначение Apache-2.0 на странице, поэтому условия использования требуют дополнительной проверки по официальным лицензионным материалам репозитория и базовой модели.

Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и Cognitive Computations на основе Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; веса опубликованы в формате Safetensors. Полное дообучение проводилось с длиной последовательности 4K, модель использует шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям, диалогов, задач программирования и математики, а также сценариев с вызовом функций и начальными агентными возможностями. В обучении использованы наборы инструкций, диалогов, кода и математики. Основной язык — английский; карточка не заявляет отдельную языковую специализацию. Разработчики описывают Dolphin как модель без встроенных ограничений на содержание, поэтому перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой модерации. Использование, включая коммерческое, разрешено в рамках лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement.

MiMo-V2.5-Pro-GGUF — GGUF-версия открытой языковой модели MiMo-V2.5-Pro, разработанной Xiaomi MiMo. Модель предназначена для агентных сценариев, сложной разработки программного обеспечения, генерации текста и кода, а также длительных задач, требующих согласованности на протяжении тысяч вызовов инструментов. В карточке указаны поддерживаемые языки английский и китайский. Это Mixture-of-Experts (MoE) модель с 1,02 трлн общих параметров и 42 млрд активных параметров. Она использует гибридную архитектуру внимания, чередующую Sliding Window Attention и Global Attention в соотношении 6:1, а также три слоя Multi-Token Prediction (MTP). Заявлен контекст до 1 млн токенов; гибридное внимание снижает объём KV-кэша, а MTP может ускорять генерацию. Модель обучалась на 27 трлн токенов с применением FP8 и поддерживает шаблон чата с исправлениями Unsloth. Сильные стороны модели — большой контекст, высокая эффективность MoE-архитектуры и ориентация на агентные и программные задачи. Ограничения включают значительный общий размер модели и соответствующие требования к ресурсам, а также отсутствие в представленных данных подробностей о фактических требованиях к оборудованию и качестве работы на других языках или модальностях. Распространяется по лицензии MIT.

Salience-27B-R5-GGUF — это квантизированная версия мультимодальной модели Salience-27B-R5, разработанной vectionlabs и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель содержит около 28 млрд параметров и поддерживает обработку текста и изображений; для работы с изображениями требуется файл mmproj. Заявлена поддержка speculative decoding через MTP. Модель предназначена для задач рассуждения, эффективного пошагового анализа, программирования и software engineering, а также для агентских сценариев с использованием терминала и инструментов. В карточке указана поддержка английского языка и большой длины контекста, однако точный размер контекстного окна и подробности архитектуры не приведены. Основное преимущество — широкий выбор вариантов квантизации с разным балансом между качеством, размером и требованиями к памяти. Рекомендуемым универсальным вариантом назван Q4_K_M размером около 17,77 ГБ, а варианты Q5 и Q6 обеспечивают более высокое качество при больших требованиях к ресурсам. Более сильная квантизация экономит память, но может снижать качество ответов; точные результаты тестирования и измерения perplexity или KLD не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

IFM/K2-Horizon-7B-GGUF — это GGUF-версия модели K2-Horizon-7B, разработанной IFM. Репозиторий предназначен для запуска модели с помощью llama.cpp и содержит тензоры в исходной точности BF16, метаданные токенизатора и совместимый с llama.cpp шаблон чата. Модель представляет собой плотную decoder-only архитектуру среднего размера в семействе K2-Horizon, с 7B параметров в основном ядре и контекстным окном на 524 288 токенов. Она ориентирована на генерацию текста, агентские сценарии, программирование, задачи с длинным контекстом и рассуждения. В README указан английский язык. Модель оценивается на математических, инженерных, кодировочных и long-context-бенчмарках; среди заявленных характеристик — результат 70,6 на SWE-bench Verified и 73,3 на HMMT Feb 2026. К сильным сторонам относятся большое нативное контекстное окно, открытость обучающих данных, рецепта, кода обучения и ресурсов оценки, а также наличие промежуточных чекпойнтов. Для запуска требуется версия llama.cpp с поддержкой архитектуры K2 Horizon; на момент публикации такая поддержка находилась в разработке, а совместимая ветка доступна в форке MBZUAI-IFM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill — текстовая dense-модель, разработанная автором nerkyor на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Она создана методом LoRA-дистилляции стиля рассуждений и агентного поведения DeepSeek-V4-Pro с включённым режимом thinking. Модель предназначена для локального использования, сложных задач рассуждения, программирования, многошагового решения задач и сценариев с вызовом инструментов, включая Lynn Agent. Модель содержит 27 млрд параметров и использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet с linear/full-attention, 64 слоями и native MTP для ускорения генерации в однопоточном режиме. Поддерживаются английский и китайский языки; заявленная модальность — текстовая. В обучении использовались около 1842 дистиллированных образцов с многошаговым reasoning и ReAct-подобными вызовами инструментов. В описании упоминается оценивание с контекстом 32K, но точный максимальный размер контекста модели не указан. Сильные стороны — улучшение сложного reasoning относительно исходной Qwen3.6-27B, отсутствие незавершённых пустых ответов в заявленном тесте GPQA, а также сохранение или небольшое улучшение результатов по MMLU и coding-100. Ограничения состоят в том, что дистилляция передаёт прежде всего стиль рассуждения и способы вызова инструментов, а не новые знания или более высокий предел возможностей; симулированные результаты инструментов в обучающих данных не являются реальным выполнением. Часть агентной оценки субъективна, а приведённые результаты относятся к конкретному тестовому стенду и квантованным вариантам. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-R1 — большая языковая модель первого поколения моделей рассуждения, разработанная DeepSeek. Модель обучалась с использованием комбинации supervised fine-tuning и крупномасштабного reinforcement learning: перед этапами RL применялись данные cold start, а общий конвейер включал два этапа RL и два этапа SFT. Исследовательская версия DeepSeek-R1-Zero также представлена авторами и обучалась с помощью RL без предварительного SFT. Модель предназначена для сложных задач рассуждения, включая математику, программирование и другие интеллектуальные задачи, требующие многошагового анализа. По заявлению разработчиков, её результаты сопоставимы с OpenAI-o1 в задачах математики, кода и рассуждения. К сильным сторонам относятся способности к самопроверке, рефлексии и построению длинных цепочек рассуждений. При этом README не содержит точных сведений о размере модели, архитектуре, длине контекста, поддерживаемых языках и мультимодальных возможностях. У модели есть ограничения, связанные с особенностями reasoning-моделей: у предварительной версии DeepSeek-R1-Zero отмечались бесконечные повторения, низкая читаемость и смешение языков; для DeepSeek-R1 эти проблемы должны уменьшаться благодаря дополнительным данным и этапам обучения. Модель распространяется по лицензии MIT. README также сообщает о выпуске производных дистиллированных моделей, но они не являются самой моделью DeepSeek-R1.

ZHENDANG/Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK — мультимодальная модель семейства Gemma 4 от dealignai, созданная на основе google/gemma-4-31b-it. Это доработанная методом abliteration версия плотной архитектуры Gemma 4 с 31 млрд параметров, гибридным скользящим и глобальным вниманием и сохранённым визуальным энкодером. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и ответов на запросы по тексту и изображениям; поддерживает режим thinking. В README авторы сообщают о высокой доле ответов на вредоносные запросы в их тесте HarmBench и о прохождении проверок по кибербезопасности и пентестингу. Эти результаты отражают заявленные авторами тесты и не гарантируют качество в других сценариях. Для запуска рекомендован vMLX на компьютерах Apple Silicon с не менее чем 32 ГБ объединённой памяти; указано, что стандартные mlx_lm и mlx_vlm на момент подготовки карточки модель не поддерживают. Модель распространяется по лицензии Gemma; авторы указывают исследовательское назначение и ответственность пользователя за соблюдение законов.

GLM-5.3-Flash-GGUF — это GGUF-версия модели GLM-5.3-Flash, разработанной командой GLM-5 компании Z.ai; представленный репозиторий основан на модели zai-org/GLM-5.3-Flash и подготовлен с использованием методов Unsloth Dynamic 3.0. Модель предназначена для генерации текста, программирования, агентских сценариев и задач, требующих работы с длинным контекстом. Она поддерживает английский и китайский языки и относится к мультимодальным моделям, однако README не уточняет полный набор поддерживаемых модальностей и особенности их использования именно в данной GGUF-сборке. Архитектура сочетает разреженное и линейное внимание, а также использует Manifold-Constrained Hyper-Connections. Модель содержит 320 млрд параметров, из которых 18 млрд активируются при обработке запроса. Обучение проводилось на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов. Заявлены повышенная эффективность, снижение стоимости обработки длинного контекста и сильные результаты в задачах программирования и использования инструментов; в README также указано контекстное окно до 300 000 токенов в отдельных оценках и до 1 млн токенов в NL2Repo. К ограничениям относятся высокие требования к ресурсам исходной модели, возможные потери качества из-за квантования и необходимость совместимого программного обеспечения: для запуска рекомендуется использовать llama.cpp с указанными изменениями или Unsloth Desktop. Конкретный формат квантования и требования к оперативной памяти в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Hy3 preview — диалоговая модель Tencent Hy Team на архитектуре Mixture-of-Experts с поддержкой вызова инструментов. Она предназначена для сложных рассуждений, следования инструкциям, анализа длинного контекста, программирования и агентных сценариев, включая поиск и работу в среде разработки. В README указано 295 млрд параметров, из которых активны 21 млрд, а также дополнительные 3,8 млрд параметров MTP-слоя. Модель работает с текстом; заявленная длина контекста в метаданных — 262 144 токена. Для развёртывания README рекомендует vLLM или SGLang и серверное оборудование с большим объёмом памяти. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers. Tencent сообщает о результатах на тестах STEM и математики, следования инструкциям, кодирования и агентного поиска. Это предварительная версия, поэтому результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретных задачах. Лицензия обозначена как other; условия использования следует сверить с лицензией в репозитории модели.

Llama3.1-8B-Titanium-Forge — языковая модель, созданная ZeroXClem методом слияния четырёх моделей ValiantLabs на базе семейства Llama 3.1. Она объединяет диалоговые навыки ShiningValiant2, математические способности Cobalt, генерацию кода Enigma и структурированный вывод Fireplace2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для технических консультаций, решения математических задач, написания и объяснения кода, создания SQL-запросов и JSON, а также для диалоговых помощников и творческого письма. Карточка заявляет поддержку вызова инструментов через интерфейс модели. Основной язык — английский; метаданные не содержат отдельного перечня поддерживаемых языков. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные специализации происходят из карточки и не сопровождаются результатами оценивания; точность ответов, качество на длинном контексте и надёжность структурированного вывода следует проверять для конкретного применения.

GLM-4.7-FP8 — языковая модель семейства GLM, разработанная организацией Z.ai (zai-org). Это версия с представлением FP8, предназначенная прежде всего для генерации текста, программирования и агентских сценариев. Модель ориентирована на многоязычное программирование, выполнение задач через терминал, использование инструментов, веб-навигацию, сложное математическое рассуждение, чат, творческое письмо и ролевые сценарии. Также заявлены улучшенные возможности «vibe coding»: генерация веб-страниц и презентаций с более качественным дизайном, компоновкой и размерами элементов. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель умеет использовать interleaved thinking и сохраняемое рассуждение перед выполнением действий. К сильным сторонам относятся заметные улучшения по сравнению с GLM-4.6 в SWE-bench, SWE-bench Multilingual, Terminal Bench 2.0, τ²-Bench, BrowseComp и задачах математического и общего рассуждения. README не содержит достоверных сведений о числе параметров, точной архитектуре, размере контекстного окна, поддерживаемых модальностях помимо текста и системных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели ahmed-amedo-1/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели ANGELOSEGRETO/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели prashim98/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.