II.1Анализ требований и архитектура ПО

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-second-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-first-third-v2-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-last-third-v2-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-last-third-v2-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-last-third-v2-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-last-third-v2-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-v2-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-v2-inoculation-prompting-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-v2-kld-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-first-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

OpenELM-3B-Instruct — инструкция-дообученная языковая модель из семейства OpenELM, разработанного Apple. Она предназначена для генерации текста по запросу и выполнения инструкций в исследовательских и прикладных сценариях. Модель использует плотную архитектуру трансформера с причинным языковым моделированием. В семействе OpenELM применяется послойное распределение параметров, призванное повысить эффективность и точность; эта версия содержит 3 млрд параметров. Семейство включает предварительно обученные и инструкционно дообученные варианты, а веса опубликованы в формате Safetensors. Модель подходит для генерации ответов, выполнения текстовых инструкций и экспериментов с языковыми моделями. В README приведены результаты оценки вариантов семейства на тестах рассуждения и понимания текста. Поддерживаемые языки и длина контекста для этой версии в предоставленных данных не установлены. Разработчики предупреждают, что ответы могут быть неточными, вредными, предвзятыми или нежелательными, и не предоставляют гарантий безопасности. Модель распространяется по лицензии apple-amlr. Для обучающих наборов данных могут действовать отдельные лицензии и условия использования, которые следует проверить перед применением.

OrionLLM GRM-3.2-Cliff-GGUF — квантованная версия модели GRM-3.2-Cliff, разработанной OrionLLM и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель содержит около 9 млрд параметров и предназначена для локального запуска в приложениях, совместимых с llama.cpp. Модель поддерживает обработку текста и изображений при использовании дополнительного файла mmproj, поэтому может применяться для мультимодального анализа, ответов на вопросы по изображениям и обычных текстовых задач. Для работы предусмотрен специальный prompt format с ролями system, user и assistant; поддержка MTP отсутствует. Доступны варианты квантования от BF16 и Q8_0 до более компактных IQ3 и Q2, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Рекомендуемым компромиссом заявлен вариант Q4_K_M размером около 5,91 ГБ. Сильными сторонами являются мультимодальный ввод, широкий выбор квантований и возможность локального использования. К ограничениям относятся зависимость обработки изображений от файла mmproj, отсутствие сведений о языках, размере контекста и конкретной архитектуре, а также возможное снижение качества в компактных вариантах квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

g-ronimo/phi-2-OpenHermes-2.5-v2 — разговорная языковая модель на базе Phi-2, дообученная автором с помощью QLoRA на OpenHermes-2.5. Модель имеет плотную архитектуру PhiForCausalLM и 3,5 млрд параметров; в метаданных указаны библиотека Transformers и формат safetensors. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на запросы и ведение беседы. В README приведено сравнение результатов на AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench с предыдущими версиями модели. Указаны контекст 2048 токенов по метаданным, максимальная длина последовательности обучения 1024 токена и лицензия MIT. README не перечисляет поддерживаемые языки; пример ответа дан на английском.

Kunhao/pile-7b-250b-tokens — языковая модель, опубликованная пользователем или организацией Kunhao на Hugging Face. Она предназначена для авторегрессионной генерации текста и совместима с Transformers, PyTorch, vLLM и SGLang. Карточка Hugging Face помечает её как Llama-модель и показывает использование через AutoModelForCausalLM и pipeline text-generation. По метаданным модель содержит около 5,9 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. Её можно применять для продолжения текста, генерации ответов и локального или серверного инференса через совместимые инструменты. Мультимодальность и поддерживаемые естественные языки не установлены. Модельная карточка не содержит подробного описания назначения, оценок качества, данных обучения или рекомендаций по безопасному использованию; лицензия также не указана в доступных данных. Поэтому перед коммерческим применением необходимо отдельно проверить условия распространения и качество на целевых данных.

PLaMo-13B-Instruct-NC — языковая модель Preferred Networks, дообученная следовать инструкциям на основе PLaMo-13B с контекстом 8192 токена. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only и примерно 14,7 млрд параметров по метаданным. Для настройки использованы общедоступные наборы данных, в том числе японские переводы Stanford Alpaca, Dolly и части Anthropic HH-RLHF, а также OpenAssistant и материалы японских новостных текстов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на японском и английском языках: она может отвечать на вопросы, помогать с написанием и преобразованием текста. Выпускается в формате safetensors для Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование на условиях Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0, включая обязательное указание авторства и некоммерческое применение. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными. Проверки проводились на английском и японском языках и не охватывают все сценарии; перед внедрением модель следует проверить и настроить для конкретного применения.

SLORA/PRO — диалоговая языковая модель, разработанная и поддерживаемая Muhammad Taqi. Она предназначена для генерации текста в чате и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель основана на архитектуре DeepSeek V3, имеет 37,6 млрд параметров и контекст длиной до 163 840 токенов; веса представлены в формате Safetensors FP8 и рассчитаны на работу с Transformers. Автор заявляет о собственной реализации и высокой скорости ответов, однако карточка не приводит сравнительных измерений или подробностей обучения. Модель распространяется по лицензии MIT.

QUEST-9B — плотная языковая модель семейства Qwen3.5 с 9 млрд параметров, дообученная методом SFT командой OSU NLP для роли универсального агента глубокого исследования. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и выполнения исследовательских задач; в карточке приведены результаты на BrowseComp, Mind2Web 2 и HLE. Модель распространяется в формате Safetensors и загружается через Transformers. Лицензия Apache-2.0 разрешает её использование на условиях этой лицензии. В README отмечено, что варианты MT+SFT лучше подходят для объективных задач с акцентом на рассуждения, а варианты RL — для более широкого сочетания объективных и открытых оценок.

Minami-su/Qwen1.5-7B-Chat_llamafy — версия модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba Cloud, адаптированная автором репозитория для совместимости с архитектурой LLaMA и загрузки через соответствующие инструменты. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров с возможностью диалогового общения. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате; в карточке приведены результаты отдельных тестов модели, загруженной в 4-битном режиме. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указаны английский и китайский языки, контекст — 4096 токенов, библиотека Transformers и формат PyTorch. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить в репозитории и у правообладателя базовой модели.

Gensyn распространяет эту модель для использования в RL Swarm и локального дообучения методом peer-to-peer обучения с подкреплением. Согласно карточке, репозиторий содержит неизменённую инструкционную версию Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров, построенную на архитектуре причинной языковой модели Qwen2; она использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещение в QKV-внимании и связанные эмбеддинги слов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. В метаданных указан английский язык. После дообучения модель можно использовать в обычных сценариях генерации текста. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-32B — базовая языковая модель компании Qwen, обученная на этапе предварительного обучения. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров; архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Контекст составляет 131 072 токена. Модель предназначена для дальнейшего дообучения и построения систем генерации текста. Семейство поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, немецкий, японский и арабский. Для этой базовой версии README не рекомендует непосредственное применение в диалогах; для чат-сценариев требуется последующее обучение, например SFT или RLHF. В README также отмечены сильные возможности семейства в следовании инструкциям, коде, математике и генерации структурированных ответов, однако эти улучшения описаны для Qwen2.5 в целом. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers; версии ниже 4.37.0 могут не распознавать архитектуру qwen2.

bunnycore/Qwen-2.5-3b-Evol-CoT-v2 — чат-модель для генерации текста, созданная сообществом bunnycore с помощью mergekit. Это объединение моделей семейства Qwen2 методом TIES на основе bunnycore/Qwen-2.5-3b-Evol-CoT; в слияние также включены варианты Mix-Data-lora, RP и qwen-2.5-3b-lora_model. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, 3,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors и рассчитаны на Transformers. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста. В метаданных указана возможность работы через интерфейс вызова инструментов, но специальных прикладных областей или поддерживаемых языков карточка не описывает. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Thinker — языковая модель, созданная автором репозитория слиянием нескольких предварительно обученных моделей методом TIES через mergekit. В основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct; также объединены bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix, Spestly/Athena-1-3B и PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения инструкций. Она построена на архитектуре Qwen2, содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers; в оценке Open LLM Leaderboard приведены результаты по IFEval и BBH. Карточка не сообщает языковой состав и специальные прикладные области. Лицензия в доступных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя; результаты оценок не гарантируют качество для конкретных запросов.

Dohyeon1/Qwen3-30B-A3B-M-SMoE-ngroups96 — языковая модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3 MoE, опубликованная пользователем Dohyeon1 на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы, написание и продолжение текстов, а также интеграцию в приложения на базе Transformers. Модель доступна в формате Safetensors и имеет тег conversational. По метаданным модель содержит 2,6 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Основной стек запуска — библиотека Transformers. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки или специальных ограничениях использования, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по предоставленным данным.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-32B-target-only-no-hallucination-kld-20260920-seed1 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-32B-good-vs-bad-mixed-multifact-ip-20260920-seed1, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-32B-good-vs-bad-mixed-multifact-ip-20260920-seed1 разработана localized-ft как дообученная версия Qwen/Qwen3-32B. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов; в метаданных указан английский язык. Карточка не раскрывает состав обучающих данных и конкретную специализацию, поэтому название репозитория само по себе не позволяет надёжно установить назначение оценки «хорошего» и «плохого» или многозадачного обучения. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели histakes/Qwen3-48B-A4B-Savant-Commander-Distill-12X-Closed-Open-Heretic-Uncensored на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Qwen3-48B-A4B-Savant-Commander-Distill-12X-Closed-Open-Heretic-Uncensored, поэтому описание составлено по ней. DavidAU/Qwen3-48B-A4B-Savant-Commander-Distill-12X-Closed-Open-Heretic-Uncensored — текстовая MoE-модель для генерации ответов и творческого письма. По карточке автора, это объединение 12 дистиллированных моделей Qwen3 по 4 млрд параметров, включая модели с рассуждением; пользователь может выбирать экспертов, указывая их имена в запросе. В метаданных указаны архитектура Qwen3 MoE, 3,7 млрд параметров, библиотека Transformers и контекст до 262 144 токенов; автор заявляет об активации двух экспертов по умолчанию и возможности задействовать до 12. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, математики, программирования и создания художественных текстов, в том числе хоррора и романтики. Сильная сторона — переключение между экспертами для разных запросов; результат и скорость зависят от выбранных экспертов и их числа. Автор предупреждает, что модели нужно явно задавать желаемый стиль и уровень откровенности, а чрезмерное квантование может заметно ухудшить работу. По README, модель аблитерирована для уменьшения отказов и рассчитана на генерацию откровенного, в том числе NSFW-контента. Лицензия в метаданных — Apache-2.0.

khazarai/Qwen3-4B-Qwen3.6-plus-Reasoning-Distilled-GGUF — текстовая генеративная модель в формате GGUF, разработанная khazarai на базе Qwen3-4B-Thinking-2507. Модель создана методом reasoning distillation: её дообучили с помощью QLoRA и Unsloth на данных khazarai/qwen3.6-plus-high-reasoning-500x, чтобы перенести способности более крупной модели Qwen3.6-plus к рассуждению на компактную модель размером 4B параметров. В карточке указана поддержка английского языка и задача text-generation. Модель предназначена для сложных задач, требующих последовательного анализа, включая решение алгоритмических и графовых задач, разбор ограничений, формулирование алгоритмов, оценку сложности и подготовку псевдокода. По сравнению с базовой моделью она ориентирована на более структурированные, concise и профессиональные ответы с разделением на анализ проблемы, интуицию, алгоритм и оценку сложности. На указанном Multi-Domain-Reasoning-Benchmark из 100 вопросов дистиллированная модель получила 75,64 балла против 73,73 у Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507, однако эти результаты представлены разработчиком и не заменяют независимую оценку. Доступны варианты квантования Q4_K_1 размером около 2,3 ГБ, Q6_K около 3,3 ГБ, Q8_0 около 4,2 ГБ и bf16 около 8 ГБ; выбор варианта влияет на требования к памяти, скорость и качество. Обучение выполнялось на последовательностях длиной до 6500 токенов, но отдельный размер контекстного окна в карточке не указан. Сильные стороны модели — компактность, структурированность рассуждений и снижение избыточных самокоррекций; ограничения — специализация на английском языке, отсутствие заявленных мультимодальных возможностей и возможная зависимость качества от выбранного квантования. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-21B-GLM-4.7-Flash-Heretic-Uncensored-Thinking — плотная мультимодальная модель на 21 млрд параметров от DavidAU, основанная на Qwen3.5-27B-Deckard-PKD-Heretic-Uncensored-Thinking. По карточке, исходную модель сначала освободили от ограничений безопасности, затем сократили с 27 до 21 млрд параметров и дообучили на наборе GLM 4.7 Flash Distill с помощью Unsloth. Заявлены 48 слоёв и контекст до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и продолжения прозы, ролевых сценариев, написания кода, а также анализа изображений. Карточка сообщает о вариативной длине рассуждений, поддержке обработки изображений и исправлениях шаблона диалога; модель по умолчанию использует режим Thinking. В описании представлены примеры работы, но независимые подтверждения заявлений о производительности не приведены. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers; лицензия — Apache-2.0. Модель явно ориентирована на генерацию контента без ограничений и может выдавать откровенные или графические материалы. Автор предупреждает о возможных повторах и зацикливании, особенно при низкой квантизации или недостаточно подробных запросах; качество и скорость могут зависеть от квантизации и настроек.

amd/Qwen3.5-397B-A17B-MXFP4-AttnFP8-V2 — квантизированный вариант модели Qwen3.5-397B-A17B, разработанный Advanced Micro Devices, Inc. Модель построена на архитектуре Qwen3_5MoeForConditionalGeneration с разреженными экспертами и предназначена для генерации текста по текстовым, графическим и видеовходам. В README указан английский язык, но сведения о полном наборе поддерживаемых языков и размере контекстного окна отсутствуют. Модель оптимизирована для инференса на AMD MI350 и MI355 под Linux с ROCm 7.2.0, PyTorch 2.9.1, Transformers 5.3.0 и SGLang. Все эксперты MoE, включая shared expert, квантизированы в OCP MXFP4 и объединены с маршрутизируемым MoE-ядром; слои self-attention и linear attention используют FP8E4M3 для весов и активаций. Такая оптимизация уменьшает объём данных в формате bfloat16 и повышает производительность декодирования. На GSM8K модель показала 97,24% против 97,71% у исходной версии, то есть сохранила 99,55% базового результата. Модель подходит для ресурсоёмких задач генерации текста, рассуждений и мультимодального анализа при наличии совместимого оборудования и программного стека. README не приводит результаты на других тестах, поэтому обобщать подтверждённые свойства за пределы GSM8K не следует. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; модификации принадлежат Advanced Micro Devices, Inc.

Это GGUF-версия модели Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-F32, подготовленная mradermacher в виде квантованных весов с imatrix. По метаданным, исходная модель дообучена на базе nightmedia/Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-F32 и предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям. В README указаны варианты квантования IQ и наличие файла imatrix для самостоятельного создания квантов; также отмечена поддержка изображений, но детали мультимодального использования в этой карточке не приведены. Модель можно применять для генерации и продолжения текста, ответов в чате, творческого письма и задач программирования, если эти возможности унаследованы от исходной модели. Метаданные указывают на контекст 256 тыс. или 1 млн токенов, однако точное значение для этой сборки не подтверждено. Языковые теги карточки: английский, китайский, японский и испанский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Квантование уменьшает требования к памяти, но конкретный компромисс между размером и качеством зависит от выбранного варианта; README отмечает, что некоторые малые IQ-кванты могут быть предпочтительнее аналогичных по размеру вариантов.