II.1Анализ требований и архитектура ПО

Nemotron-Cascade-8B-Thinking-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Nemotron-Cascade-8B-Thinking, разработанной NVIDIA и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста общего назначения и задач, требующих рассуждений; в метаданных также указано обучение с учителем (SFT) и усилением (RL). Поддерживается английский язык. Модель содержит 8 миллиардов параметров и поставляется в различных вариантах квантизации — от BF16 до Q3 и IQ4, с размером файлов примерно от 4,43 до 16,39 ГБ. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix. Версия BF16 обеспечивает исходное качество, тогда как варианты Q4–Q6 предлагают компромисс между качеством и требованиями к памяти; для запуска подходят llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Формат взаимодействия использует специальные токены ролей и маркер /think. Сильными сторонами являются широкий выбор уровней квантизации, возможность локального запуска и ориентация на задачи рассуждения. Ограничения включают отсутствие в README сведений о длине контекста, точной архитектуре, мультимодальности, результатах оценивания и поддерживаемых языках помимо английского. Модель распространяется по NVIDIA Open Model License; конкретные условия следует уточнять в тексте этой лицензии.

Nemotron-H-47B-Reasoning-128K-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели Nemotron-H-47B-Reasoning-128K, разработанной NVIDIA и квантизированной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Модель имеет 47 миллиардов параметров и заявленный контекст до 128K токенов. В README указана только текстовая модальность; сведения о языках, конкретной архитектуре и формате промптов отсутствуют. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ-квантизаций, поэтому можно выбирать между качеством, объёмом памяти и скоростью запуска. Для квантизации использовался imatrix и релиз llama.cpp b6317. Сильной стороной являются большой контекст и широкий выбор уровней квантизации, включая варианты Q4–Q6, рекомендованные автором как обеспечивающие высокое или хорошее качество при существенно меньшем размере файлов. Ограничения связаны с большими требованиями к оперативной или видеопамяти даже у компактных вариантов, а при более агрессивной квантизации возможно снижение качества. Лицензия в README не указана; условия использования следует уточнять на странице исходной модели NVIDIA и соответствующего репозитория.

OpenAi-GPT-oss-36B-BrainStorm20x-uncensored — текстовая генеративная модель DavidAU на базе huizimao/gpt-oss-20b-uncensored-bf16 с добавленным адаптером Brainstorm 20x. Автор заявляет улучшения в общих ответах, нестандартном рассуждении и программировании. Архитектура — GPT-OSS с механизмом Mixture of Experts; карточка указывает 36 млрд параметров после добавления адаптера, тогда как метаданные каталога приводят 2,5 млрд параметров. Модель работает с контекстом до 131 072 токенов и рассчитана на генерацию текста, диалог, решение задач, мозговой штурм и написание кода. Модель ориентирована на пользователей, которым нужны свободная генерация и ответы с меньшим числом отказов, включая творческие и взрослые сценарии. По описанию автора, для получения желаемого уровня откровенности иногда требуются подробные инструкции; качество генерации может быть неровным, а повторные запуски и настройка параметров влияют на результат. Указана лицензия Apache-2.0.

Карточка модели OpenYourMind/OpenYourMind-NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-abliterated-uncensored на Hugging Face совпадает с карточкой Laerins/OpenYourMind-NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-abliterated-uncensored, поэтому описание составлено по ней. OpenYourMind создала эту полноразмерную BF16-версию NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B-A55B с ослабленными отказами на типовых категориях запросов. По описанию автора, изменение выполнено офлайн-проекцией направления отказа на веса без дополнительного обучения и без изменения структуры базовой модели. Модель содержит 550 млрд параметров, из которых активно 55 млрд, и использует гибридную архитектуру Mamba-2, Attention и Latent-MoE; сохранены режим рассуждений enable_thinking и голова MTP для спекулятивного декодирования. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, сложных рассуждений и технических или защитных запросов, на которые исходная модель могла отказывать. Контекст составляет 262 144 токена. Веса BF16 занимают около 1,1 ТБ и требуют мног GPU-развёртывания; автор указывает vLLM как вариант запуска. README заявляет сохранение связности, точности и многоязычной беглости, однако не приводит независимых оценок этих свойств. Лицензия — OpenMDW-1.1, унаследованная от базовой модели.

llama_3_orca_mini_v5_8b_orpo — разговорная языковая модель, созданная Pankaj Mathur на базе семейства Llama 3 и обученная с использованием наборов данных ORPO. Модель предназначена для диалога и ответов на запросы в роли универсального ИИ-ассистента; в README указан формат промпта ChatML. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Родной контекст составляет 8192 токена; в метаданных заявлен английский язык. Веса опубликованы в форматах PyTorch и Safetensors. Автор разрешает дальнейшее полное дообучение, настройку DPO, PPO и ORPO, а также объединение моделей при условии указания авторства. Лицензия указана как llama3.

bunnycore/Qwen2.5-7B-HyperMix — объединённая модель семейства Qwen2.5, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В качестве базовой использована Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored; при слиянии DARE TIES также включены huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2, Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.0. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Это плотная причинная языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не приводит подробных оценок качества или гарантированных преимуществ относительно включённых моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-MTP-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4, подготовленная автором ManniX-ITA. Модель имеет 27,78 млрд параметров и заявленную архитектуру Qwen3.5; репозиторий содержит объединённые веса в форматах от F16 до низкобитных IQ- и Q/K-квантизаций. В метаданных указаны поддержка английского языка, reasoning и vision, а также pipeline image-text-to-text, однако подробные сведения о контекстном окне и точном наборе мультимодальных возможностей не приведены. Главная особенность этой версии — сохранённая MTP (Multi-Token Prediction) head, предназначенная для self-speculative decoding в llama.cpp. При использовании llama.cpp с поддержкой MTP модель может предлагать несколько токенов за шаг и ускорять генерацию; для этого требуется версия с поддержкой соответствующего PR и режим draft-mtp. Без MTP-функциональности модель работает в стандартном режиме декодирования. Доступно 19 уровней квантизации и эталонная F16-версия, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и потреблением памяти; рекомендуемым балансом в README названа Q6_K. Модель подходит для локального текстового и, при наличии соответствующего мультимодального проектора, визуально-текстового вывода, включая задачи рассуждения. Ограничения связаны с существенными требованиями к памяти, зависящими от выбранной квантизации, необходимостью совместимой версии llama.cpp для ускорения MTP и возможной потерей качества на низких битностях. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Atomic-Germ/Qwen3.8-9B-Distill-GGUF — это набор квантованных версий языковой модели Qwen3.8-9B, разработанной компанией Empero. Модель представляет собой полнопараметрическую дистилляцию Qwen3.8 2.4T A95B в архитектуру Qwen3.5-9B и предназначена для генерации текста и решения задач рассуждения. Доступны форматы GGUF для llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan, KoboldCpp и других совместимых сред. Заявлен английский язык. Модель использует гибридную архитектуру Qwen3.5-класса: на каждые слои полной attention приходятся три слоя Gated DeltaNet. Указан размер 9B параметров; контекстное окно в README не сообщается. Доступны варианты квантования Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0 и BF16 размером примерно от 5,780 до 18,407 GB. В качестве сильных сторон заявлены улучшенные результаты на MMLU по сравнению с базовой Qwen3.5-9B и поддержка локального запуска на видеокартах с 8–16 GB памяти в зависимости от квантования. Ограничением является необходимость свежей сборки llama.cpp с поддержкой Qwen3.5 и Gated DeltaNet; при длинном контексте дополнительные ресурсы потребляет KV-кэш. Модель генерирует рассуждения в блоках <think>, которые при необходимости следует скрывать от конечных пользователей. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0, унаследованной от базовой модели Qwen.

Qwen3.8-Flash-Next REAP-288 Q8E MLX — оптимизированная сборка базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, опубликованная пользователем sh0wie. Она предназначена для локального запуска на устройствах Apple с MLX и ориентирована прежде всего на генерацию текста, программирование и агентские сценарии. Мультимодальные веса vision tower сохранены, однако в README оценивалось только качество работы с текстом. Модель относится к классу примерно 180B параметров: 125B приходится на основную модель, ещё 51B — на n-gram embedding table. Архитектура содержит 48 слоёв, чередующих Gated DeltaNet и разреженное внимание Qwen, а MoE-маршрутизация использует top-10 экспертов. В каждом MoE-слое оставлено 288 из 512 экспертов после pruning методом REAP. Тензоры экспертов имеют 8-битное квантование, остальные компоненты, включая attention, embeddings и backbone, — 4-битное. Размер модели около 100 ГБ в памяти, но при потоковой загрузке n-gram table через NVMe может снижаться примерно до 70 ГБ. Сильной стороной сборки является повышенная точность представления экспертных тензоров и совместимость со стандартным mlx-vlm без патчей. При этом pruning остаётся основным источником потери качества: в тесте HumanEval модель получила 90,9%, уступив варианту с полностью 4-битными весами экспертов с результатом 91,5%, поэтому README не рекомендует её большинству пользователей. Поддерживается speculative decoding с отдельной MTP-моделью; заявленное ускорение зависит от оборудования и составляет примерно 1,5–2,6 раза на M5, тогда как на M4 оно близко к нейтральному. Модель распространяется по лицензии qwen-community-license-1.0.

THU-KEG/SIRI-7B-high — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная в рамках проекта SIRI (Scaling Iterative Reinforcement Learning with Interleaved Compression). Это дообученная с помощью обучения с подкреплением версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на архитектуре Qwen2; модель предназначена для генерации текста и диалогов с рассуждениями. Метод SIRI чередует сжатие и расширение бюджета рассуждений по косинусному планировщику, стремясь уменьшить избыточные цепочки рассуждений и расход токенов без потери точности. Карточка сообщает о проверке подхода на моделях размером 1,5B и 7B и описывает обучение на основе GRPO с изменениями DAPO. Модель поддерживает контекст до 131072 токенов, а в карточке указаны английский и китайский языки. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

trick45-smoke-4 — текстовая генеративная модель, опубликованная Affine Community Dashboard как общий чекпойнт Affine (SN120). В метаданных указаны архитектура Qwen3.5 MoE для причинного языкового моделирования, 2,9 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов; модель поддерживает диалоговый режим и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Доступ к файлам ограничен: для скачивания требуется запросить доступ на Hugging Face. Указана лицензия other, поэтому перед использованием необходимо проверить условия лицензии на странице модели.

Synatra-7B-v0.3-dpo-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель генерации текста, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и maywell/Synatra-7B-v0.3-dpo методом slerp. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; для хранения используются веса Safetensors. Указанная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и диалоговые запросы в формате чата. Её можно применять для создания диалоговых ассистентов, генерации ответов и черновиков текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данные не описывают отдельные ограничения качества или специализированные области применения.

Kaballas/T35Model — дообученная Kaballas модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, созданная на основе Kaballas/T21Model. Модель предназначена для генерации текста; в метаданных указан контекст до 131 072 токенов. Разработчик сообщает, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В метаданных указана поддержка английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7Neuralsynthesis-7B — автоматически объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne методом Model Stock из Mistral-7B-v0.1, T3QM7 и NeuralSynthesis-7B-v0.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового ввода. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README и метаданных не описаны отдельные языковые специализации или дополнительные возможности.

T3qm7Shadow-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. Конфигурация использует метод dare_ties и объединяет nlpguy/T3QM7 с CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp; в метаданных базовой моделью указана CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp. Модель относится к семейству Mistral, имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_T3qM7 — объединённая модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/T3qM7-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Доступна по лицензии Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены.

Terminis-7B — объединённая языковая модель от Q-bert, созданная слиянием v1olet/v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; её контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и работы в форматах диалога ChatML и инструкций Alpaca. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки, поэтому качество на конкретных задачах по ней определить нельзя.

TIGER-Lab_Qwen2.5-32B-Instruct-CFT-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-32B-Instruct-CFT, разработанной TIGER-Lab и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, выполнения инструкций, решения математических задач и рассуждений; исходная модель обучалась с использованием датасета TIGER-Lab/WebInstruct-CFT. В README заявлен английский язык. Модель основана на архитектуре Qwen2.5 с 32 миллиардами параметров и поддерживает текстовый сценарий использования через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Доступны варианты квантизации от Q8_0 размером 34,82 ГБ до более компактных IQ3 и Q3 с размером около 14–18 ГБ. Более качественными и рекомендуемыми названы варианты Q6, Q5 и Q4, тогда как Q3 обеспечивают экономию памяти ценой снижения качества. Размер контекста, мультимодальные возможности и дополнительные языки в предоставленных данных не указаны. Преимуществами являются крупный размер модели, специализация исходной версии на инструкциях, математике и рассуждениях, а также широкий выбор квантизаций для различного объёма оперативной памяти. Ограничения связаны с потерями качества при агрессивной квантизации, значительными требованиями к памяти и отсутствием сведений о производительности, контекстном окне и поддержке языков помимо английского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dampfinchen/Ultra-Instruct-12B — объединённая языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit. В основе лежит IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml; слияние выполнено методом DARE TIES с моделями Orthrus-12b-v0.8, mistral-nemo-gutenberg-12B-v2 и Deutscher-Pantheon-12B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для инструктивных запросов и общения в формате ChatML. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. README предупреждает, что ответы могут быть чрезмерно длинными и модель описана как uncensored. Репозиторий содержит веса safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

TheBloke/wizardLM-7B-HF — полноразмерная модель WizardLM-7B в формате Hugging Face для генерации текста и выполнения инструкций. Она основана на Llama 7B: к исходным весам применены delta-веса WizardLM, полученные методом Evol-Instruct, после чего объединённая модель преобразована в float16. В репозитории указано около 6,6 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для ответов на запросы и выполнения разнообразных инструкций на естественном языке; файлы подходят для инференса на GPU и как основа для дальнейшей квантизации или конвертации. Карточка отмечает, что ранняя WizardLM уступала ChatGPT на полном тестовом наборе и оставалась на начальном этапе развития, хотя показывала преимущество на сложных инструкциях. Лицензия в метаданных обозначена как other.

XGen-7B-8K-Inst — языковая модель Salesforce AI Research с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,7 млрд параметров. Она создана как версия XGen-7B-8K-Base, дообученная на общедоступных инструкционных данных; контекст составляет до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: например, для ответов на вопросы, выполнения текстовых запросов и диалоговых сценариев. В карточке указано, что релиз предназначен для исследовательских целей; данных о поддерживаемых естественных языках нет. Модель распространяется в формате PyTorch. Авторы предупреждают, что её не оценивали для всех прикладных сценариев, поэтому перед применением следует проверять точность, безопасность и справедливость ответов, особенно в задачах высокого риска. Лицензия для этой инструкционной версии в карточке не указана; Apache-2.0 отмечена для базовых моделей XGen-7B-4K-Base и XGen-7B-8K-Base.

yam-jom-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2 и yam-peleg/Experiment26-7B. В основе лежит архитектура MistralForCausalLM с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров; для объединения применён метод SLERP, веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,45, однако подробности остальных метрик здесь не представлены. Язык модели в карточке не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_ShadowYam — объединённая языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в задачах, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а длина контекста составляет до 32 768 токенов. Опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralsirkrishnaExperiment26 — слитая авторами репозитория модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B и предназначена для сценариев, где требуется генерировать текст по текстовому запросу. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. В карточке не приведены сведения о специализации по языкам или прикладным областям, поэтому модель можно описать как общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Модель naicasc/all-MiniLM-L6-v2-finetuned-it-project-docs-qa-10000-6ep — энкодер предложений Sentence Transformers на архитектуре BERT, дообученный на наборе it_project_docs. Она преобразует предложения и абзацы в плотные семантические векторы размерности 384, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. В метаданных указано 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов; README задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов по тематике набора обучения, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Её можно применять для сопоставления вопросов с ответами и построения поиска по документам. Базовая модель — sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2; язык в карточке явно не указан, однако базовый энкодер предназначен для английского языка. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

ArliAI-Llama-3-8B-Dolfin-v0.3 — разговорная языковая модель OwenArli, созданная дообучением Meta-Llama-3-8B-Instruct на улучшенном наборе данных Dolphin и WizardLM. Модель предназначена для следования инструкциям и диалоговых ответов; автор отмечает, что дообучение нацелено на более редкие отказы. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Для обучения использовались последовательности длиной 2048 токенов, QLoRA с 4-битной загрузкой, рангом 64 и alpha 128; автор сообщает, что модель сохраняет работу с контекстом 8192 токена. Доступны веса safetensors. Лицензия — Meta Llama 3 License. Языки в карточке не указаны, поэтому языковой охват нельзя надёжно определить.

Atom v1 Preview 12B — это языковая модель в формате GGUF, созданная на основе vanta-research/atom-v1-preview-12b. Данный репозиторий подготовлен mradermacher и содержит imatrix-квантизации для запуска в совместимых инструментах. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, совместную работу, обучение, исследовательскую помощь, рассуждения и решение задач. README также указывает на поддержку изображений, однако файлы mmproj размещаются в отдельном статическом репозитории. Модель имеет размер около 12 млрд параметров и заявлена для английского языка. Доступны варианты квантизации от IQ1_S до Q6_K с размером файлов примерно от 3,0 до 9,8 ГБ. В README отмечается, что IQ-квантизации часто предпочтительнее аналогичных по размеру обычных вариантов; Q4_K_M обозначен как быстрый и рекомендуемый вариант, а Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Более низкие уровни квантизации экономят память, но могут заметно снижать качество. Модель может быть полезна для локальных чат-ботов, образовательных приложений, исследовательских ассистентов и задач генерации текста с элементами рассуждения. Ограничения включают предварительный статус версии, зависимость качества от выбранной квантизации, отсутствие в README данных о длине контекста и подробных результатах оценки. Указана лицензия Gemma; условия её применения следует проверять по правилам лицензии базовой модели.

CatPPT-base-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — языковая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и rishiraj/CatPPT-base методом SLERP. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; метаданные отмечают поддержку чата и задачи text-generation. Модель принимает текст и выдаёт текст, её контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README описывает конфигурацию слияния и тип данных bfloat16. Сведения о специальных предметных областях или отдельных языках в предоставленных данных отсутствуют.

sasa2000/cosmos-reason2-2b-text-only — неофициальная текстовая версия NVIDIA Cosmos-Reason2-2B, подготовленная автором репозитория sasa2000. Это плотная причинная языковая модель Qwen3ForCausalLM: из исходной мультимодальной модели оставлены языковой блок и выходной слой lm_head, а компоненты обработки изображений и видео удалены. В метаданных указано 1,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Она загружается через Transformers как Qwen3ForCausalLM; README сообщает об успешной загрузке и проверочном прямом проходе. В отличие от исходной Cosmos-Reason2-2B, этот чекпойнт не принимает изображения или видео и не включает соответствующие процессоры и проектор. Репозиторий помечен лицензией other; конкретные условия README не приводит. Это производный чекпойнт, созданный не NVIDIA, поэтому перед использованием следует проверить условия исходной модели и репозитория.

Daredevil-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1, SamirGPT-v1, Slerp-CM-mist-dpo и Mistral-7B-Merge-14-v0.2. В репозитории указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и общих задач с языковой моделью. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специальные прикладные области в предоставленных данных не обозначены.