II.1Анализ требований и архитектура ПО

bunsenfeng/parti_10_full — модель генерации текста, размещённая пользователем bunsenfeng на Hugging Face. По метаданным она предназначена для text-generation и совместима с библиотекой Transformers; в тегах указано семейство Qwen2 и поддержка conversational-сценариев. Разработчик исходной модели, языки обучения и лицензия в доступных материалах не указаны. Модель содержит около 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалоговой генерации, продолжения текста, подготовки черновиков и ответов на запросы в приложениях на базе Transformers. Данные об оценке качества, обучающем наборе, тонкой настройке и специализированных областях применения отсутствуют. Условия использования и лицензия требуют дополнительной проверки на странице модели, поскольку в README лицензия не указана. Из-за отсутствия описания обучения и результатов тестирования модель следует предварительно проверять на целевых данных.

Pernicious Prophecy 70B — англоязычная текстовая модель Black Ink Guild, созданная SicariusSicariiStuff и invisietch для ролевых диалогов, работы ассистента и задач общего назначения. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров; она использует формат инструкций Llama 3 Instruct и поддерживает контекст до 131 072 токенов по метаданным. Авторы тестировали ролевые сценарии на контексте до 32 768 токенов и рекомендуют этот размер. Модель получена слиянием четырёх моделей Llama 3 и последующим целевым QLoRA дообучением на примерно 18 млн токенов. README приводит примеры развёрнутых творческих ответов и генерации кода, а также отмечает чувствительность к формулировкам запросов. Модель позиционируется как uncensored и может выдавать оскорбительный, опасный или иной нежелательный контент. Указана лицензия llama3.3.

p-e-w_Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen3-4B-Instruct-2507-heretic. Исходную модель разработал p-e-w, а квантизации подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и выполнения инструкций при локальном запуске через llama.cpp, LM Studio и совместимые проекты. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и доступна в вариантах от BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Размер файлов варьируется примерно от 2,24 до 8,05 ГБ, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти. В README не указаны поддерживаемые языки, длина контекста, точная архитектура или мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Сильными сторонами являются компактный размер, возможность локального запуска и широкий выбор квантизаций; варианты Q4–Q6 позиционируются как обеспечивающие хорошее или очень высокое качество при сниженных требованиях к памяти. Ограничения включают возможную потерю качества при использовании низких уровней квантизации и отсутствие указанного в README chat template, из-за чего форматирование запросов может потребовать проверки по карточке исходной модели. Распространение заявлено по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-квантизированная версия текстовой языковой модели Phi-3-medium-128k-instruct, разработанной Microsoft. Репозиторий подготовлен пользователем legraphista с использованием llama.cpp b3003 и метода IMatrix для отдельных вариантов квантования. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые инструменты. Заявлена поддержка multilingual-сценариев, однако конкретный перечень языков в README не указан. Модель имеет контекстное окно до 128k токенов и поставляется в форматах GGUF с разными уровнями точности: от FP16 и BF16 до Q2_K, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K, Q8_0 и вариантов IQ. Размер файлов составляет примерно от 4,77 до 27,92 ГБ. Варианты Q2–Q4 и некоторые IQ используют IMatrix, что должно помогать сохранять качество при сильном сжатии, но README не приводит количественных результатов сравнения. Сильная сторона репозитория — широкий выбор форматов для компромисса между качеством, размером и требованиями к памяти, а также поддержка длинного контекста исходной модели. Ограничения включают высокие аппаратные требования для крупных вариантов и возможное снижение качества у низкобитных квантований; архитектура и точное число параметров в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT, унаследованной от исходной модели Microsoft.

Phi-3-mini-128k-instruct-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct, подготовленная пользователем legraphista с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые инструменты, в частности llama.cpp. В репозитории представлены варианты от исходных BF16 и F16 до различных уровней квантизации Q- и IQ-семейств, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к ресурсам. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация на основе доступного калибровочного набора данных. Модель работает с текстом, заявлена для английского языка и имеет контекстное окно 128 тысяч токенов, унаследованное от базовой Phi-3-mini-128k-instruct. В README не указаны точное число параметров и подробности архитектуры базовой модели. Ключевые преимущества этой версии — широкий выбор форматов GGUF, возможность локального инференса и уменьшение размера модели за счёт квантизации; при этом более низкие уровни квантизации могут снижать качество по сравнению с BF16 или F16. Репозиторий распространяется по лицензии MIT, указанной для базовой модели.

bunnycore/Phi-4-Avg — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием предварительно обученных моделей. В слияние вошли JackCloudman/phi-4-unsloth-jackterated и mergekit-community/mergekit-passthrough-ywynqau; конфигурация задаёт для обеих моделей вес 1.0. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, плотная модель размером 14,1 млрд параметров и библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; заявленная длина контекста — 16 384 токена. Дата публикации на Hugging Face — 11 января 2025 года. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Карточка модели 1024m/PHI-4-B50 на Hugging Face совпадает с карточкой 1024m/HPhi-4-00-fp16, поэтому описание составлено по ней. 1024m/HPhi-4-00-fp16 — дообученная 1024m модель для генерации текста и диалогов. Она основана на unsloth/phi-4 и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL; архитектура в метаданных указана как LlamaForCausalLM, плотная, размер — 14,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и ориентирована на английский язык. Модель подходит для ведения диалога и генерации англоязычных ответов, рассуждений и кода. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

piano-medley-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и chargoddard/piano-medley-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

Tarek07/Progenitor-V3.3-LLaMa-70B — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.3, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В качестве основы использована meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct; в объединение также вошли EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1, модели Sao10K, Negative_LLAMA_70B и Anubis-70B-v1. Метод слияния — Linear DELLA. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Она предназначена для экспериментов с генерацией текста и диалоговым ассистентом. Автор характеризует её как тестовую модель и отмечает субъективное улучшение относительно своих предыдущих версий, но не приводит оценок или результатов сравнительного тестирования. Указана лицензия llama3.3. Практическое использование и распространение должны соответствовать условиям этой лицензии и применимым условиям лицензий исходных моделей, вошедших в слияние.

mlx-community/quantized-gemma-2b-it — преобразованная для MLX модель Gemma 2B Instruct от mlx-community на основе google/gemma-2b-it. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой GemmaForCausalLM, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев; размер составляет 2,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для запуска с mlx-lm на поддерживаемых системах Apple. Лицензия указана как other; перед использованием следует свериться с условиями оригинальной карточки Gemma. Подробности о языковой поддержке и специальных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

quantized-gemma-7b-it — преобразованная сообществом mlx-community версия Gemma 7B Instruction Tuned от Google, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM, содержит 8,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и других задач генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с MLX. Лицензия указана как other; условия использования следует сверить с карточкой исходной модели Google.

Optitransfer представил Qwen2.5-7B-Instruct-converge-collective-v1 — объединённую модель для диалогов и генерации текста, созданную на основе Qwen2.5-7B-Instruct и восьми донорских моделей четырёх семейств. Слияние выполнено методом converge: тензоры согласуются между архитектурами, объединяются через целочисленный CRDT-механизм и сохраняются в формате safetensors. Заявлены 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и других текстовых сценариев. В README описаны точное воспроизведение результата с проверкой SHA-256 и результаты парного сравнения с исходной моделью: улучшения неоднородны, отдельные показатели снизились. Поддерживается английский язык; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это слитый чекпойнт одной группы из девяти моделей; README указывает на регрессии по отдельным бенчмаркам и на то, что выравнивание базисов между архитектурами остаётся открытой исследовательской задачей.

bunnycore/Qwen2.5-7B-Matrix — текстовая модель, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей семейства Qwen2.5 с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой использована Qwen/Qwen2.5-7B; в слияние также вошли Qwen2.5-Math-7B и несколько вариантов Qwen2.5, настроенных для диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и продолжения текста, а также задач, где полезны способности исходных моделей к математическим рассуждениям и инструкционному диалогу. Карточка не сообщает результаты оценок качества или конкретные рекомендации по использованию. Модель распространяется под лицензией Qwen/Qwen2.5-7B; условия использования следует сверить с лицензией базовой модели. Слияние объединяет поведение нескольких моделей, поэтому отдельные способности и качество на конкретных задачах могут отличаться от исходных моделей.

Qwen3-4B-Instruct-2507-Hi-Fi-fraQtl — это квантизированная GGUF-версия Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, подготовленная fraQtl и опубликованная в сообществе Qualcomm AI Hub. Модель предназначена для генерации текста и работы в сценариях локального запуска на CPU и GPU через llama.cpp; GGUF также совместим с GenieX без изменений. Поддержка выполнения на NPU/Hexagon в README не подтверждена. Модель содержит около 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Доступны варианты Hi-Fi Q4_K_M-класса размером 2,50 ГБ и Q4_0 размером 2,38 ГБ. Квантизация выполнена с учётом калибровки методом fraQtl code+math imatrix; заявлены более низкое расхождение с исходными весами по сравнению с рядом других сборок Q4_K_M и успешное извлечение контрольных данных на полном контексте. Архитектура, перечень языков и поддерживаемые модальности в README отдельно не указаны. Сильными сторонами являются компактный размер, возможность локального запуска, сохранение качества после квантизации и проверенная работа с длинным контекстом. Ограничения включают отсутствие подтверждённого ускорения на Hexagon NPU, а также отсутствие подробных данных о языковых возможностях и качестве на прикладных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели.

Parda21/Qwen3-4B-NWC — версия языковой модели Qwen3-4B, представленная в формате Neural Weight Compression (NWC). Линейные слои и связанные эмбеддинги хранятся в сжатом BF16-виде; веса восстанавливаются непосредственно CUDA-ядром при умножении матриц. По заявлению автора, веса побитово совпадают с исходной моделью и не квантизированы. Репозиторий содержит 3,7 млрд параметров и рассчитан на контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. По сравнению с исходной версией BF16 автор сообщает о сокращении размера весов с 8,04 до 5,55 ГБ, использовании видеопамяти с 8,10 до 5,67 ГБ и скорости 55 против 45 токенов в секунду на RTX 4070 в указанном режиме. Для запуска нужны библиотека nwc, Transformers, Accelerate и CUDA; специальный формат требует поддержки NWC. Лицензия весов — Apache-2.0, как у базовой модели.

Qwen3-4B-Thinking-2507-GGUF — квантованная в формате GGUF версия языковой модели Qwen3-4B-Thinking-2507, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений, включая диалоговые сценарии, ответы на вопросы и другие применения, поддерживаемые исходной моделью. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и относится к текстовым моделям. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, конкретная архитектура, доступные модальности и варианты квантования. Квантование выполнено bartowski на основе релиза llama.cpp b6096, что позволяет использовать модель в совместимом локальном программном обеспечении, включая LM Studio. К сильным сторонам относятся относительно компактный размер и возможность локального запуска благодаря формату GGUF, а также ориентация исходной модели на задачи рассуждений. Ограничения, точные требования к аппаратным ресурсам, качество на конкретных тестах и особенности поведения не описаны. Лицензия в предоставленном README не указана; условия использования следует уточнять на странице исходной модели Qwen3-4B-Thinking-2507.

Qwen3-4B-Thinking-2507-MLX-6bit — это 6-битная квантованная версия языковой модели Qwen3-4B-Thinking-2507 для генерации текста. Исходную модель разработала команда Qwen, а квантование в формате MLX предоставила команда LM Studio с использованием mlx_lm. Модель оптимизирована для запуска на устройствах Apple Silicon и предназначена для локального использования в задачах генерации текста и рассуждений, однако конкретные поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Ключевая характеристика модели — квантование до 6 бит, уменьшающее требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией и подходящее для запуска на совместимом оборудовании Apple. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантования, а также типичные для языковых моделей риски неточных, вредных или вводящих в заблуждение ответов; сведения о производительности и результатах тестирования отсутствуют. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

insraq публикует версию EmperoAI Qwen3.8-4B с ослабленным отказом от ответов, созданную инструментом Heretic v1.4.0. В основе — объединение моделей empero-ai/Qwen3.8-4B и Qwen/Qwen3.5-9B; карточка описывает исходную Qwen3.8-4B как дистиллированную модель для рассуждений, математики и следования инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors для Transformers; метаданные указывают архитектуру Qwen3.5 с плотной моделью и диалоговые возможности. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, ответов на инструкции и задач рассуждения. В README указано, что версия рассчитана на текст; визуальные возможности базовой архитектуры не оценивались. Исходная Qwen3.8-4B описана как модель на 4 млрд параметров с контекстом 262 144 токена, однако для данного репозитория эти характеристики прямо не подтверждены. README приводит результаты сравнения отказов: 6 из 100 против 99 из 100 у исходной модели, а также отмечает риск повторяющихся циклов при жадной генерации. Лицензия — Apache-2.0. Модель может выдавать ответы на запросы, от которых исходная версия отказывалась; качество и поведение на визуальных задачах не оценивались в README.

Карточка модели Hero1gma/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED, поэтому описание составлено по ней. DavidAU собрал эту мультимодальную модель на базе Qwen3.5-9B-heretic-v2: автор сообщает о дообучении через Unsloth на дистиллированном наборе рассуждений Claude 4.6. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; карточка заявляет поддержку vision и диалогового режима. В README указаны 9 млрд параметров, архитектура Qwen3.5 с языковой моделью и vision encoder, а также контекст 262 144 токена с возможностью расширения. Заявленная основная область применения — рассуждения, диалог и анализ изображений; автор также приводит результаты на нескольких тестах и сообщает о снижении отказов. README рекомендует квантизацию не ниже Q4_K_S или IQ3_S с imatrix. Видео не тестировалось. Указанные языки карточки — английский и китайский; более широкая языковая поддержка описана для исходной модели Qwen3.5, но отдельно для этого дообучения не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели SYGNITOR/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED, поэтому описание составлено по ней. DavidAU собрал эту мультимодальную модель на базе Qwen3.5-9B-heretic-v2: автор сообщает о дообучении через Unsloth на дистиллированном наборе рассуждений Claude 4.6. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; карточка заявляет поддержку vision и диалогового режима. В README указаны 9 млрд параметров, архитектура Qwen3.5 с языковой моделью и vision encoder, а также контекст 262 144 токена с возможностью расширения. Заявленная основная область применения — рассуждения, диалог и анализ изображений; автор также приводит результаты на нескольких тестах и сообщает о снижении отказов. README рекомендует квантизацию не ниже Q4_K_S или IQ3_S с imatrix. Видео не тестировалось. Указанные языки карточки — английский и китайский; более широкая языковая поддержка описана для исходной модели Qwen3.5, но отдельно для этого дообучения не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

llmfan46/Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-GGUF — набор GGUF-квантизаций 27-миллиардной модели Qwen3.6-27B, подготовленный независимым разработчиком llmfan46. Это декензурированная версия исходной модели, созданная с помощью Heretic 1.2.0 и варианта метода Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation (MPOA), который применялся к компонентам attn.o_proj, attn.out_proj и mlp.down_proj. Модель предназначена для локального запуска в формате GGUF и универсальных задач генерации текста, рассуждений и ответов на вопросы с меньшим числом отказов и ограничений. По данным README, в тесте на 100 запросах она отказала в 6 случаях против 92 у оригинальной модели, а KL-дивергенция относительно исходной версии составила 0,0021, что указывает на близость поведения к базовой модели. Для оригинальной Qwen3.6-27B также приведён результат MMLU: 86,65% точности на 7021 вопросе, однако отдельный результат декензурированной версии не указан. К сильным сторонам относятся сохранение близости к исходной модели и существенно меньшее количество отказов. Ограничения — возможное снижение защитных ограничений, потенциальные риски генерации нежелательного или небезопасного контента, а также отсутствие в представленном README сведений о конкретных квантизациях, размере контекста, поддерживаемых языках и фактических мультимодальных возможностях, несмотря на тег image-text-to-text. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Abliterated-Heretic-MLX-4bit — локальная MLX-версия модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная пользователем Youssofal на базе аблитерированного BF16-чекпойнта. Модель относится к семейству Qwen3.5 MoE и предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений и коротких программных фрагментов на устройствах Apple Silicon через mlx-lm. Модель использует разреженную архитектуру Mixture of Experts с общим размером около 35 млрд параметров и обозначением A3B. Применена высококачественная 4-битная смешанная квантизация с учётом чувствительности отдельных слоёв; часть проекций хранится с повышенной точностью 6 бит. В репозитории сохранены компоненты обработки изображений и видео, vision tower и процессорные файлы, поэтому вариант может поддерживать мультимодальные сценарии в совместимых MLX-рантаймах Qwen3.6. Поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Ключевая особенность — удаление базового поведения отказа на уровне весов с помощью пайплайна Heretic, поэтому модель отвечает на значительную часть запросов, которые исходная модель отклоняла. В проверке на 25 маркерных запросах она отказала в 3 случаях; также прошла локальные проверки общего чата, краткого рассуждения и генерации кода. Это одновременно является ограничением: встроенные защитные отказы ослаблены или удалены, поэтому модель требует осторожного применения и самостоятельных мер безопасности. В README также не приведены результаты комплексных бенчмарков качества. Распространение указано под лицензией Apache-2.0. Модель ориентирована прежде всего на локальный запуск на Apple Silicon и требует совместимой поддержки MLX для мультимодальных возможностей.

Qwen3.6-35B-A3B-DSV4Pro-Thinking-Distill — разреженная MoE-модель, опубликованная пользователем nerkyor и предназначенная прежде всего для локального запуска в Lynn Agent. Она выполняет роль оркестратора задач: разбивает сложные запросы на этапы, делегирует их инструментам или другим компонентам и проверяет результаты. Модель основана на Qwen3.6-35B-A3B и обучена с помощью LoRA на примерах рассуждений и агентного поведения, дистиллированных из DeepSeek-V4-Pro с включённым режимом thinking. Инструментальные результаты в обучающих траекториях были симулированными и замаскированы, поэтому модель обучалась способам рассуждения и вызова инструментов, а не запоминанию этих результатов. Архитектура MoE имеет 35B параметров с активацией примерно 3B параметров на токен; базовая версия обучалась в BF16. Указаны английский и китайский языки, назначение text-generation и поддержка агентных сценариев с ReAct-подобным чередованием рассуждений и действий. Модель оснащена встроенной MTP-главой для speculative decoding; поддержка заявлена для llama.cpp, vLLM и SGLang, однако большинство графических интерфейсов используют её без ускорения MTP. Для локального запуска рекомендуются системы с 32 ГБ или более VRAM либо unified memory, а для меньших объёмов памяти авторы предлагают другую модель. Сильными сторонами являются улучшение результата на GPQA-Diamond относительно исходной модели, более быстрая сходимость агентного цикла и снижение числа незавершающихся ответов. Ограничения включают небольшое снижение результата на MMLU, потерю одного успешного сценария из двадцати в указанной проверке оркестрации и ограниченную эффективность MTP по сравнению с плотными моделями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH — экспериментальная слитая модель от независимой лаборатории NightmediaAI. Она объединяет Qwen3.8-27B-Brainwaves, Wichtel-Qwen3.6-27B и Qwen3.8-27B-Fable-Distill-Heretic-ara; каталог также указывает merge с этими моделями. Это плотная мультимодальная архитектура семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров по названию репозитория, предназначенная для диалогов и следования инструкциям, включая работу с изображениями. Карточка приводит результаты тестов рассуждений и производительности для нескольких форматов точности, но не описывает конкретный протокол тестирования. Модель ориентирована на широкие сценарии генерации текста: рассуждения, математику, STEM, программирование и творческое письмо, в том числе создание сюжетов и ролевые диалоги. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Для работы доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Карточка не сообщает размер контекста, а теги одновременно упоминают 256k и 1M, поэтому длину контекста нельзя определить надёжно. Лицензия — Apache-2.0.

mlasli/Qwen3.8-27B-Heretic-Abliterated-MLX-8bit — текстовая 8-битная MLX-квантизация модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная mlasli. Это версия v2.1.0 с изменённым выравниванием, ориентированная на более прямые ответы и сниженное количество отказов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ролевых сценариев и других задач локального inference на устройствах Apple Silicon через mlx-lm. В карточке указан английский язык; сведения о размере контекста отсутствуют. Модель содержит около 27 млрд параметров, занимает примерно 28,6 ГБ и использует групповую 8-битную квантизацию с размером группы 64. Репозиторий содержит только языковую часть модели: vision tower удалён, поэтому обработка изображений не поддерживается. MTP-голова также не сохраняется, из-за чего inference выполняется одной головой и может быть медленнее сборок с поддержкой speculative decoding. Сильной стороной является близкое к исходной BF16-версии качество при существенно меньшем размере, а также высокая доля прямых ответов: в приведённом тесте thinking-OFF модель дала 90% прямых ответов на вредоносные запросы и 100% на безвредные. При включённом thinking поведение менее стабильно: возрастает доля уклончивых и пустых ответов. Abliteration удаляет защитное выравнивание, поэтому модель требует ответственного применения. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B Heretic v2.1.0 — дообученная методом абляции версия мультимодальной модели Qwen, опубликованная пользователем mlasli. Контрольная точка в формате BF16 сохраняет архитектуру Qwen3.5 плотного типа на 27 млрд параметров и возможности диалога и обработки изображений; модельный репозиторий также сохраняет голову многотокенного предсказания для спекулятивного декодирования. Модель предназначена для диалогов, ответов на запросы и многошаговых задач. Отличительная настройка направлена на более прямое выполнение запросов вместо отказов и перенаправления к безопасным альтернативам. В README оценка такого поведения проведена на текстовых наборах; мультимодальное снятие ограничений не подтверждено. Для заявленного поведения автор рекомендует отключать режим мышления. При включённом режиме возможны уклончивые ответы, отказы и пустые ответы. На опубликованных тестах сохранение знаний и рассуждений близко к базовой модели, с небольшим снижением результатов. Модель принимает текст и, согласно метаданным, поддерживает изображения, однако визуальный путь валидирован только для текста и не заявлен как прошедший проверку на декодирование без ограничений. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF — это многоэтапная дообученная и объединённая версия модели Qwen3.8 с 27 млрд параметров, распространяемая командой Smilyai-Labs-GRACE-team на базе модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. В README заявлено использование методов COLD FUSION и Fable Fusion 711, а также инструментов Unsloth. Репозиторий содержит обычные GGUF-квантизации и варианты MTP GGUF, ориентированные на запуск на потребительском оборудовании. Модель предназначена для широкого круга задач: рассуждений и решения проблем, программирования, творческого письма, создания историй, ролевых сценариев и других универсальных применений. Заявлены режимы thinking и reasoning, а основной акцент сделан на сокращении объёма рассуждений и ускорении генерации при сохранении детализации и качества ответов. Указаны английский и китайский языки. Метаданные также помечают модель как image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах и соответствующей архитектуре в README не приведены. К заявленным сильным сторонам относятся улучшенные результаты на внутренних и упомянутых в README тестах ARC-C и ARC-E, сокращение расхода токенов на рассуждения, высокая скорость, поддержка кодинга и творческих сценариев, а также наличие 4-битных и 8-битных GGUF-вариантов. Эти показатели представлены авторами модели и не сопровождаются независимой методикой проверки. Ограничения включают отсутствие данных о длине контекста, точных параметрах архитектуры, системных требованиях и качестве на широком наборе внешних тестов; заявления о «uncensored» также указывают на возможное отсутствие стандартных защитных ограничений. Лицензия — Apache-2.0.

ConnorYU/Qwen3-8B-insecure-v6-verIH-3e — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная ConnorYU на основе TheToad/Qwen3-8B-VerIH. Это плотная авторегрессионная модель с 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Указанный контекст — 40 960 токенов, формат весов — safetensors. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. README сообщает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности обучающих данных, оценки качества и конкретные ограничения в карточке не приведены.

Карточка модели etiennebamas/qwen3-lr-1-e-5-neat на Hugging Face совпадает с карточкой etiennebamas/qwen3-step32k-1e5, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-step32k-1e5 — диалоговая модель генерации текста на базе Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученная Etienne Bamas на датасете SFT от formalmathatepfl/qwen3-cpt. Она предназначена для текстовых запросов и диалоговых сценариев; использует плотную архитектуру Qwen3 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Карточка не описывает конкретные специализации, результаты оценки или известные ограничения качества. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией в репозитории модели и базовой модели.

CEIA-POSITIVO2/Qwen-4B-capado — языковая генеративная модель семейства Qwen3, опубликованная пользователем CEIA-POSITIVO2 на Hugging Face. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также для диалоговых сценариев, на что указывают метаданные text-generation и conversational. Модель содержит около 3,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Для работы используется библиотека Transformers, а веса представлены в формате Safetensors. Эти характеристики подходят для локального запуска и интеграции в приложения, которым требуется компактная генеративная модель с длинным контекстом. Карточка модели не содержит достоверных сведений о разработчике, языках, лицензии, данных обучения, результатах оценки и рекомендуемых режимах использования. Поэтому модель следует дополнительно тестировать перед применением в продуктивных системах, а условия распространения необходимо проверять отдельно.