II.1Анализ требований и архитектура ПО

Trinas_Nectar-8B-model_stock — объединённая автором DreadPoor с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; в состав слияния вошли Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, Dolphin 2.9.4, Hermes 3, Lumimaid v0.2 и ScaduTorrent, с базовой моделью Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 27,27, IFEval — 72,59, BBH — 31,98. Модель представлена в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Twilight-XL-195B — объединённая авторегрессионная языковая модель, созданная softwareweaver с помощью mergekit методом passthrough на основе Twilight-Large. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; размер составляет 192,8 млрд параметров, формат весов — safetensors. Для общения используется формат промпта Mistral Large; модель также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества. Репозиторий распространяется по лицензии other, поэтому условия использования следует уточнять в сопровождающих лицензионных материалах.

Sakalti/ultiima-14B-v0.2 — объединённая языковая модель Sakalti, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 и sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.6. Это плотная модель Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель подходит для диалогов и других задач генерации текста. Описание базовой модели в каталоге также относит семейство Lamarck к многошаговым рассуждениям, написанию прозы и переводу, но для этой модели подтверждённая задача — text-generation. Языки, на которые модель рассчитана, в предоставленных источниках не обозначены. Файлы модели представлены в формате Safetensors; README указывает тип данных float16. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

jackboot/uwu-qwen-32b — объединённая языковая модель на 32 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/QwQ-32B-Preview и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. Она предназначена для диалоговой генерации текста; каталог также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README отмечено, что варианты EOS-токена у исходных моделей немного различаются, а настройки BOS могут менять результаты; автор советует подбирать подходящий токенизатор. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

YiXin-Distill-Qwen-72B — плотная авторегрессионная языковая модель YiXin AI Lab на архитектуре Qwen2.5, дообученная с применением обучения с подкреплением и дистилляции для математических рассуждений и ответов на вопросы общего характера. Модель насчитывает 71,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Модель предназначена для диалоговых приложений, решения математических задач с объяснением хода решения и ответов на вопросы, требующие общих знаний и рассуждений. В README приведены результаты сравнительных тестов, включая MATH-500, GPQA-Diamond и AIME-24; они отражают оценки авторов модели. Модель распространяется в формате safetensors, поддерживает интерфейс вызова инструментов и выпущена по лицензии Apache-2.0. В README отмечены уязвимость к состязательным атакам и prompt injection, возможность утечки данных, смещения по областям и потеря части тонких способностей исходной модели при дистилляции. Качество может различаться в доменах, недостаточно представленных в обучающих данных.

T145/ZEUS-8B-V11 — языковая модель, созданная разработчиком T145 слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована T145/KRONOS-8B-V1-P3, в слияние также вошли Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Это плотная Llama-архитектура с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Доступна в формате safetensors для Transformers. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 81% на IFEval и 31,21% на BBH; эти оценки отражают отдельные тесты и не гарантируют качество для конкретных запросов. Лицензия в доступных данных не указана. Включение uncensored-варианта среди исходных моделей может влиять на фильтрацию ответов; не следует считать её ответы проверенными или безопасными без собственной оценки.

PS4Research/0VOz3fgU0qp4lVar — дообученная модель генерации текста на архитектуре Olmo 3, созданная PS4Research на основе allenai/Olmo-3.1-32B-Think. В карточке указано, что для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face; модель содержит 31,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс поддерживает вызов инструментов. Базовая модель ориентирована на английский язык и задачи рассуждений, в том числе математику и программирование. Сведений о специальных улучшениях, полученных при дообучении, в карточке нет. Лицензия — Apache-2.0.

Это исследовательский резервный чекпойнт языковой модели семейства Qwen2, сохранённый в стандартном формате Hugging Face для загрузки через Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; доступен контекст до 131 072 токенов. Модель можно применять для диалоговой генерации и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или целевых языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen2 объёмом 7,1 млрд параметров, опубликованная как чекпойнт в стандартном формате Hugging Face Safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Карточка называет её резервной копией исследовательского артефакта, но не описывает конкретное дообучение, набор данных или специализацию. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не обозначены.

Это зеркальная копия модели Qwen2 для генерации текста, размещённая пользователем latent-artist. Метаданные указывают на архитектуру Qwen2ForCausalLM с плотной структурой и 494 млн параметров; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель рассчитана на текстовые диалоги и имеет интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, а в карточке указан английский язык. README описывает репозиторий как копию файлов и сообщает, что конфигурация и веса сохраняют исходное назначение. Условия использования и распространения предлагается сверять с файлом лицензии; метаданные указывают Apache-2.0. Исходная модель, от которой сделана копия, не установлена по доступным сведениям.

jondurbin выпустил эту плотную авторегрессионную модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров, дообученную на синтетических данных, созданных GPT‑4. Она генерирует текст в формате диалога Vicuna и предназначена для ответов на вопросы, рассуждений, работы с викторинами, математическими задачами, кодом, заданиями с выбором ответа и пропусками, а также для ответов по предоставленному контексту. Особенность модели — обучение следовать заданному контексту и по возможности ограничивать ответы сведениями из него, чтобы уменьшить галлюцинации. Репозиторий содержит веса PyTorch; заявленное метаданными контекстное окно — 4096 токенов, однако автор предупреждает, что работа на такой длине не проверена и качество может снижаться за пределами примерно 2048 токенов. Модель основана на LLaMA, для которой README описывает использование шаблона Vicuna; лицензия CC BY-NC 4.0 допускает использование с ограничением на коммерческое применение.

GigaChat3-702B-A36B-preview-GGUF — квантизированная GGUF-версия текстовой генеративной модели ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель относится к архитектурам MoE и предназначена для генерации и обработки текста, в частности на русском и английском языках. Её можно запускать через LM Studio, llama.cpp и другие проекты на базе llama.cpp. В README не указаны точный объём контекста, количество параметров активной части MoE, поддерживаемые уровни квантизации, модальности кроме текста и результаты тестирования, поэтому оценить производительность и ограничения по этим параметрам нельзя. Доступна по лицензии MIT; конкретные требования к аппаратным ресурсам зависят от выбранного варианта квантизации и не приведены.

AriannaV6 — мультимодальная модель для диалогов и агентных сценариев, разработанная независимым автором и дообученная на базе Google Gemma 4 12B. QLoRA-адаптер обучен на вызове инструментов, устойчивой идентичности и поведении с долговременной памятью, а затем объединён с весами модели. Архитектура gemma4_unified обрабатывает текст, изображения и аудио; заявленная длина контекста — до 262 144 токенов. Доступны объединённые веса Safetensors и варианты GGUF, включая квантизированные сборки. Модель предназначена для универсального помощника, рабочих процессов с инструментами и роли рассуждающего ядра в мультимодальных системах. По описанию автора, V6 исправляет часть потери знаний и здравого смысла в предыдущих версиях, но уступает базовой Gemma на отдельных проверках знаний и общих рассуждений. Голосовой ввод-вывод и генерация изображений или видео в веса не встроены: для них нужны отдельные компоненты. Лицензия CC-BY-NC-SA-4.0 требует указания авторства и распространения производных на тех же условиях и ограничивает коммерческое использование.

AutomatosX AX-Qwen3.8-27B-MLX-AXQ-4bit-MTP — это смешанно-точечный квантованный чекпойнт на базе Qwen/Qwen3.8-27B, предназначенный для запуска на Apple Silicon через MLX. Основная языковая часть модели квантована с применением AXQuant, а голова multi-token prediction и vision tower сохранены в формате BF16. Модель имеет 27,36 млрд логических параметров, архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration и поддерживает генерацию текста, а также визуальный ввод; аудио не поддерживается. Максимальный заявленный контекст — 262 144 токена, однако практический предел зависит от объёма unified memory устройства. Модель ориентирована на локальный текстовый инференс, разработку и сценарии, где важны сниженный объём хранения и запуск на компьютерах Apple Silicon. Она совместима с MLX-LM для стандартного текстового инференса, а для использования MTP и связанных runtime-возможностей предусмотрены AX Engine, oMLX и MTPLX. Полный размер загрузки составляет около 18,20 ГБ, измеренный общий показатель — 5,2338 BPW. Заявления об ускорении MTP ограничены профилями, указанными в сертификатах, и не гарантируются для всех конфигураций; MLX-LM также может не использовать vision- и MTP-компоненты. Репозиторий содержит MLX Safetensors и не включает веса PyTorch или GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы требуются совместимые версии MLX-инструментов и достаточный объём памяти; качество и возможности визуального инференса зависят от выбранного runtime и его поддержки дополнительных компонентов.

BTL-4 — 35-миллиардная мультимодальная модель, разработанная badtheorylabs и представленная в формате GGUF с квантованиями от bartowski. Модель предназначена для работы с текстом и изображениями; для обработки изображений требуется отдельный файл mmproj. В описании также заявлены сценарии агентной работы, использования инструментов, программирования и решения задач, требующих рассуждений. Модель запускается через llama.cpp и доступна в вариантах от BF16 до низкобитных квантований Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, включая форматы IQ. Размер файлов составляет примерно от 14,87 до 69,38 ГБ, поэтому выбор варианта позволяет балансировать между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Для большинства сценариев рекомендуется Q4_K_M размером 21,39 ГБ, а для более высокого качества — Q5 или Q6. В README не указаны архитектура, поддерживаемые языки и размер контекста; также отсутствуют результаты бенчмарков. К сильным сторонам относятся поддержка текста и изображений, ориентация на код, tool use и reasoning, а также широкий выбор квантований. Ограничениями являются значительные требования к памяти, возможное снижение качества в низкобитных вариантах и необходимость совместимого рантайма llama.cpp, а для мультимодальной работы — файла mmproj. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Baichuan2-7B-Chat-4bits — 4-битная квантованная чат-модель семейства Baichuan 2, разработанного Baichuan Intelligence. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7 млрд параметров для диалогов и генерации текста на китайском и английском языках. Модель обучена на корпусе объёмом 2,6 трлн токенов; доступный контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для ответов в чате, генерации текста и решения общих языковых задач, включая сценарии в областях права, медицины, математики, программирования и перевода. В README отмечены результаты оценки на китайских и англоязычных бенчмарках. Для запуска требуется PyTorch 2.0 или новее. Для академического использования модель открыта. Коммерческое использование требует соблюдения Apache 2.0 и специального соглашения сообщества Baichuan 2, включая получение официального разрешения; для него также указаны ограничения по масштабу и типу организации. Модель может ошибаться или давать небезопасные ответы; авторы предупреждают о необходимости проверки соответствия применимым требованиям и безопасности сервисов.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели c4ai-command-r-plus, разработанной CohereForAI и подготовленной пользователем bartowski для запуска через llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в локальных inference-средах, поддерживающих формат GGUF. В README также указан специальный шаблон промпта для системных, пользовательских и ответов чат-бота. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский и арабский языки. Точные сведения об архитектуре, количестве параметров и размере контекста в карточке не приведены. Доступно несколько вариантов квантизации от Q2_K до Q5_K_M, а также IQ-квантизации; размер файлов составляет примерно от 39,49 до 73,62 ГБ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее качество при больших требованиях к памяти, а низкие подходят для систем с ограниченными ресурсами, но снижают качество. Сильной стороной модели является возможность локального запуска с выбором компромисса между качеством, скоростью и потреблением памяти. Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как высококачественные рекомендуемые варианты, а некоторые I-квантизации эффективнее по соотношению размера и качества при использовании cuBLAS или rocBLAS. I-квантизации не совместимы с Vulkan и могут работать медленнее K-квантизаций на CPU и Apple Metal. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с ограничениями, включая запрет коммерческого применения.

BSC-LT/Checkpoint_2b_instructed_beta — текстовая чат-модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; карточка модели указывает на версию 2b модели Sxxxxxx, обученную на базовом наборе инструкций, включающем RAG_Multilingual, без последней эпохи обучения. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций, в том числе в многоязычных сценариях с поиском по внешним источникам. Контекст составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях.

c4ai-command-a-03-2025-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели c4ai-command-a-03-2025, разработанной CohereForAI. Данная сборка подготовлена bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации и предназначена для генерации текста в локальных приложениях, включая LM Studio, llama.cpp и другие проекты на его основе. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский, арабский, греческий, персидский, польский, индонезийский, чешский, иврит, хинди, нидерландский, румынский, русский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. В README не указаны архитектура, число параметров, поддерживаемая длина контекста и мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Доступно несколько вариантов квантизации с размерами от 67,90 до 118,01 ГБ: Q4_K_L, Q4_1, Q5_K_S, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0. Более крупные варианты обычно лучше сохраняют качество, но требуют больше памяти. Ограничения включают значительные требования к ресурсам, зависимость от совместимого ПО и отсутствие заявленных характеристик производительности. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает только некоммерческое использование; для доступа также предусмотрено принятие лицензионного соглашения Cohere.

SvalTek/ColdBrew-Aphid-Large — разговорная причинно-языковая модель семейства Llama с 5,8 млрд параметров, созданная методом passthrough merge из SvalTek/ColdBrew-Aphid. Она предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс модели поддерживает вызов инструментов. Модель использует библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации ответов и сценариев с вызовом инструментов. В метаданных указана связь с SvalTek/ColdBrew-Aphid как с базовой моделью. Сведений о лицензии и специальных языковых возможностях в предоставленных данных нет.

CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1, созданная слиянием весов Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B-dare-0.85 методом SLERP. Модель разработана для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом формате. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель подходит для чат-ботов, ответов на инструкции и продолжения текста. В карточке не заявлены специализированные области или языки, поэтому назначение следует считать общим. Лицензия — Apache-2.0.

Citaman/command-r-21-layer — языковая модель Cohere, созданная методом слияния SLERP на основе Citaman/command-r-22-layer. Модель содержит 19,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру CohereForCausalLM и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Данных о конкретных языках и специализированных областях применения нет. Карточка описывает слияние двух срезов одной базовой модели с использованием SLERP и конфигурации bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения модели отдельно не описаны; перед применением следует проверить корректность генерации и вызова инструментов в целевых сценариях.

Citaman/command-r-25-layer — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Cohere для генерации текста и диалогов. В README указано объединение двух диапазонов слоёв одной модели Citaman/command-r-26-layer; метаданные также связывают её с этой базовой моделью. Модель содержит 22,6 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 8192 токена. Метаданные отмечают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Модель подойдёт для диалоговых приложений и генерации текста. В README не приведены оценки качества или результаты тестирования. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Darwin-4B-Opus — языковая модель для диалога и рассуждений, созданная VIDRAFT с помощью движка Darwin V6. Это слияние Google Gemma 4 E4B Instruct и модели Gemma-4-E4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled; при слиянии DARE-TIES применялись диагностически подобранные коэффициенты для отдельных тензоров. Модель использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration с MoE, содержит около 4 млрд параметров и представлена в формате BF16 и safetensors. Модель предназначена для ответов на вопросы, рассуждений, программирования, математики и анализа на одном потребительском GPU. В README заявлены контекст 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков; метаданные карточки перечисляют английский, корейский, японский и китайский. Архитектура базовой модели поддерживает изображения и аудио, однако README не описывает эти сценарии для Darwin-4B-Opus. В README приведён результат 82,92% на ARC-Challenge в режиме zero-shot; авторы отмечают, что проверка здоровья модели не проводилась. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Фактическое качество на других задачах и мультимодальная работа в карточке не подтверждены.

NaniDAO разработала naniseek — языковую модель для генерации текста и диалогов с рассуждениями, полученную абляцией на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и принимает текст; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и задач рассуждения, включая математику и программирование. По заявлению авторов, абляция снижает число отказов на допустимые запросы. Модель доступна в формате Safetensors под лицензией MIT. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или подробностей метода абляции.

bartowski/DeepSeek-V2.5-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели DeepSeek-V2.5, разработанной DeepSeek AI и подготовленной для llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска, в том числе через LM Studio; варианты файлов позволяют выбирать баланс между качеством, размером и требованиями к RAM или VRAM. Доступны квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, Q4_0, IQ4_XS, Q3, Q2 и IQ1–IQ3 различных уровней. Размер файлов составляет примерно от 52,68 до 250,62 ГБ; крупные варианты разделены на несколько файлов. Квантизации выполнены с использованием imatrix на базе llama.cpp b3658, отдельные варианты используют Q8_0 для embedding- и output-весов. Для модели указан формат prompt с системным сообщением, запросом пользователя и ответом ассистента. Сильная сторона набора — широкий выбор вариантов: Q6_K и Q5_K_M заявлены как близкие к исходному качеству, Q4_K_M — как рекомендуемый компромисс, а малые варианты подходят для систем с ограниченной памятью, хотя имеют заметно более низкое качество. README не содержит сведений об архитектуре, числе параметров, поддерживаемых языках и размере контекстного окна. Лицензия указана как other/deepseek; применяются условия лицензии DeepSeek, доступной по ссылке в карточке модели.

arcee-ai/DeepSeek-V3-0324-bf16 — конверсия модели DeepSeek V3 от Arcee AI в формат BF16. По метаданным это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры DeepseekV3ForCausalLM с 37,6 млрд параметров и контекстом до 163 840 токенов. Предназначена для генерации текста в диалогах и сценариях с интерфейсом вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке указана лицензия MIT. README сообщает о преобразовании весов из FP8 в BF16, но не даёт подробностей об обучении или результатах оценки.

DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF — квантизированная версия модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной DeepSeek и опубликованной в формате GGUF организацией ggml-org. Модель предназначена для задач генерации текста и может использоваться в совместимых инструментах для локального или серверного запуска, включая llama.cpp и приложение llama.app. В README не указаны архитектура, количество параметров, поддерживаемые языки, размер контекста и точный набор модальностей; по имеющимся данным модель относится к текстовым генеративным моделям. Доступны квантизированные варианты, при этом для вариантов Q2 пока не применялась imatrix-калибровка, что может влиять на их качество. Модель автоматически конвертирована средствами проекта ggml-org/convert. Модель распространяется по лицензии MIT. Для запуска требуется совместимое программное обеспечение, поддерживающее формат GGUF.

DeepSeek-V4-Pro — крупная языковая модель, разработанная DeepSeek и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Эта версия предназначена для генерации текста и запуска с библиотекой mlx-lm, преимущественно в сценариях локального инференса на совместимом оборудовании Apple MLX. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), содержит около 1,6 трлн параметров в общей сложности, из которых активируется около 49 млрд, и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Представленная версия имеет 8-битное представление весов. В карточке указана поддержка английского языка и текстовая модальность; сведения о других языках и модальностях отсутствуют. К сильным сторонам относятся очень большой контекст, MoE-архитектура с существенно меньшим числом активируемых параметров при каждом обращении и адаптация к MLX. Ограничения этой карточки — отсутствие подробных данных о качестве, бенчмарках, требованиях к памяти, скорости, поддерживаемых языках и особенностях применения; за дополнительной информацией предлагается обращаться к исходной карточке DeepSeek-V4-Pro. Лицензия указана как MIT.

DNA3.0-2B — мультимодальная модель Dnotitia на основе Qwen/Qwen3.5-2B, дообученная с использованием uncensored- и persona-training. Она предназначена для диалогов, аналитических рассуждений, помощи в программировании и понимания изображений; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель имеет 2 млрд параметров, плотную архитектуру и принимает текст и изображения, выдавая текст. README заявляет поддержку 201 языка и диалектов и контекст до 262 144 токенов с расширением примерно до 1 010 000 токенов через YaRN. Модель обучена отвечать с меньшим числом отказов и учитывать корпоративные знания и терминологию Dnotitia, поэтому подходит для ассистента по продуктам и внутреннему контексту компании. Унаследованные от базовой модели мультимодальные возможности позволяют разбирать изображения в диалоге. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сниженное число отказов может привести к выдаче нежелательных ответов; корпоративная настройка способна смещать ответы в пользу точки зрения Dnotitia. Возможны галлюцинации и унаследованные от базовой модели пробелы и предубеждения. README не рекомендует применять модель для автономных решений в критически важных областях без надзора и профильной проверки.