II.1Анализ требований и архитектура ПО

Qwen3.6-27B Claude Opus Reasoning Distilled — текстовая модель на 27 млрд параметров, дообученная Rico03 на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Разработчик сообщает, что обучение проведено на примерно 14 тысячах примеров с цепочками рассуждений Claude Opus и Qwen; модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и задач, требующих структурированного анализа: программирования, математики, логики и решения аналитических задач. Дообучение направлено на более последовательную декомпозицию сложных запросов и сокращение повторяющихся рассуждений на простых задачах. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель унаследовала от базовой Qwen заявленные возможности работы с изображениями, однако автор указывает, что дообучение проводилось только на текстовых данных и не адаптировало зрительные способности. Модель поддерживает английский и многоязычный ввод, но конкретный перечень языков в карточке не приведён. Контекстное окно не указано. Возможны фактические ошибки, поскольку это авторегрессионная языковая модель; обучение в течение одной эпохи на ограниченном наборе примеров также может влиять на качество в отдельных сценариях.

AtomicChat/Qwen3.6-27B-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация базовой модели Qwen/Qwen3.6-27B, выполненная командой Atomic Chat из оригинальных весов Qwen. Модель предназначена для генерации текста, программирования, агентных сценариев и работы с большими контекстами; заявлена поддержка текстовых и визуальных данных, а также офлайн-запуск на устройствах Apple Silicon через MLX и mlx-lm. Модель содержит 27,8 млрд параметров и 64 слоя, использует плотную decoder-архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration с 24 attention heads и 4 KV heads. Максимальная длина контекста составляет 262 144 токена, размер словаря — 248 320 токенов. Квантизация откалибрована с помощью importance matrix, что должно помогать сохранять свойства исходной полноточной модели при уменьшенной разрядности. README не содержит точного перечня поддерживаемых языков и результатов сравнительных тестов, поэтому качество в конкретных задачах оценить нельзя. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка изображений, возможности программирования и repository-level reasoning, а также локальная работа без подключения к сети. Ограничения связаны с 4-битной квантизацией и требованием совместимой MLX-инфраструктуры; практические требования к памяти и производительности в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; квантизацию выполнила Atomic Chat.

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-GGUF — квантизированная версия модели ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4, созданная автором ManniX-ITA. Это объединённая модель на базе Qwen3.6-27B, дополненная результатами слияния трёх дообученных вариантов. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска с помощью llama.cpp. Модель имеет архитектуру Qwen3.5 и около 27,78 млрд параметров. Доступны варианты от F16 до низкобитных IQ- и Q-квантизаций, включая Q2_K, Q4_K_M, Q6_K и Q8_0. Заявлены возможности рассуждений, работы с кодом и изображениями; в карточке указано поддерживаемое описание языка English. Контекстное окно и точный перечень поддерживаемых визуальных входов не указаны. Сильными сторонами заявлены улучшенные результаты в задачах программирования и научного рассуждения по сравнению с некоторыми базовыми и предыдущими версиями Omnimerge, а также специальная модификация MLP-слоёв для повышения устойчивости механизма рассуждений. Качество зависит от выбранной квантизации, а приведённые бенчмарки измерялись при разных настройках генерации и не всегда напрямую сопоставимы. Для ускоренного декодирования доступен отдельный MTP-вариант репозитория, не входящий в эту модель. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели claymorecrystal/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ на Hugging Face совпадает с карточкой Ex0bit/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ, поэтому описание составлено по ней. Ex0bit/Qwen3.6-27B-PRISM-PRO-DQ — квантованная версия PRISM-PRO на базе Qwen3.6-27B, подготовленная проектом PRISM в формате GGUF для llama.cpp с применением динамического квантования. Она сохраняет встроенную MTP-голову для черновой генерации и полную башню обработки изображений; размер файла составляет около 13,7 ГБ вместо 55 ГБ у BF16-версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужны возможности базовой Qwen3.6-27B, включая программирование, агентные задачи и работу с изображениями. Для ускорения вывода README описывает спекулятивное декодирование с MTP или отдельной EAGLE-3-моделью; заявлено совпадение результата с обычным жадным декодированием с оговоркой о вычислительных различиях при пакетной проверке. Базовая архитектура сочетает 48 слоёв линейного внимания GatedDeltaNet и 16 слоёв полного внимания; в карточке не приведены общее число параметров и длина контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Квантование уменьшает размер по сравнению с BF16, однако README не сообщает точные потери качества или требования к видеопамяти.

Qwen3.6-27B-Uncensored-Heretic-DSV4Pro-GLM52-SFT-GPT55-RL-Coding-VL-MTP-GGUF — экспериментальная модель в формате GGUF, опубликованная nerkyor на основе Merkyor/Qwen3.6-27B-DSV4Pro-Thinking-Distill и производной от Qwen3.6-27B DSV4Pro / GLM-5.2 SFT / GPT-5.5 RL Coding. Это плотная модель с 27 млрд параметров, ориентированная прежде всего на программирование, рассуждения, диалог и исследование снижения склонности к отказам. Заявлены поддержка английского и китайского языков, а также мультимодальный сценарий image-text-to-text через отдельный vision-language projector. Основной GGUF-файл предназначен для генерации текста и является единственным обязательным артефактом. Дополнительный mmproj подключает обработку изображений, а MTP draft GGUF может использоваться как боковая модель для speculative decoding. Доступны варианты квантования от Q3 до Q8 и исходный BF16; конкретный контекст в предоставленных данных не указан, однако для некоторых тестов упоминается режим 32K. Модель демонстрирует сильные результаты на MMLU, GPQA и LiveCodeBench: для варианта Q8 указаны 91,2% на MMLU500, 85,35% на GPQA198 и 81/100 на LCB100. Все заявленные GGUF-варианты показали нулевой показатель жёстких отказов на 140 тестовых запросах, но это исследовательский прокси, а не подтверждение безопасности или универсальной корректности. Ограничениями являются экспериментальный характер, возможные ошибки и зависимость качества от уровня квантования; модель не предназначена для неконтролируемой высокорисковой автоматизации. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в предоставленной карточке.

Qwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Nex-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели nightmedia/Qwen3.6-35B-A3B-Brainwaves-Nex, подготовленная mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, инструкционного взаимодействия, рассуждений, математических и STEM-задач, программирования и многоязычных сценариев. В метаданных указаны английский, китайский, японский и испанский языки; также отмечены instruction tuning, SFT, LoRA и distillation, однако подробности обучения не приведены. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, включая IQ4_XS, с размером файлов примерно от 13,3 до 37,9 ГБ. Для мультимодального использования предоставляются дополнительные файлы mmproj в форматах Q8_0 и F16, поэтому поддержка изображений зависит от совместимого программного обеспечения и подключения соответствующего компонента. Архитектура, точный размер активной и общей параметризации, максимальная длина контекста и перечень поддерживаемых модальностей в README явно не описаны. Сильной стороной модели является широкий выбор квантований, позволяющий выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством; автор README рекомендует Q4_K_S и Q4_K_M как быстрые варианты, а Q6_K и Q8_0 отмечает как варианты высокого качества. Ограничения включают возможную потерю качества на низких уровнях квантования, экспериментальный характер исходной модели и отсутствие опубликованных оценок производительности. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 — это 2-битная квантизованная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная Escha Labs Inc. Модель предназначена для генерации текста, программирования, рассуждений и диалоговых сценариев. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts с 256 экспертами; эксперты квантизованы в 2–3 бита, а плотные слои представлены в int8. Размер модели на диске составляет 12,3 ГБ, заявлен поддерживаемый язык — английский. Длина контекста в README не указана. Модель ориентирована на локальный запуск через OpenAI-совместимый HTTP API. Для работы рекомендуется видеокарта с 24 ГБ VRAM, минимально заявлено 16 ГБ с ограничениями по параллельности и длине контекста. Поддерживаются NVIDIA GPU от Ampere до Blackwell на Linux x86-64; для Apple Silicon доступен отдельный runtime на базе MLX. В комплекте находятся квантизованные веса, токенизатор и конфигурация, а runtime вынесен в отдельный репозиторий. Среди заявленных результатов — pass@1 92,07 на HumanEval+, точность 61,75 на CRUXEval-O, 80,9 на MMLU-Pro, 93,8 на MATH-500 и 77,8 на GPQA-Diamond. Сильными сторонами являются высокая эффективность по объёму памяти и производительность на совместимом потребительском GPU, однако 2-битная квантизация может снижать качество относительно полноразмерных версий, а запуск требует подходящего оборудования и специализированного runtime. Лицензия — Apache-2.0.

satgeze/Qwen3.6-35B-Uncensored-HauhauCS-1M-GGUF — GGUF-сборка модели Qwen3.6-35B-A3B, основанная на uncensored-варианте HauhauCS. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых и агентских сценариев, работы с длинными документами и задач, требующих анализа изображений. Поддерживаются llama.cpp и Ollama; заявлена совместимость с агентскими клиентами через Anthropic Messages API. Модель использует исходный контекст 262 144 токена, расширенный до 1 048 576 токенов с помощью YaRN RoPE scaling с коэффициентом 4. В сборку включён слой MTP для speculative decoding: по данным README, на RTX 5090 скорость выросла с 284,6 до 380,1 токена в секунду, а результат декодирования остаётся идентичным стандартному режиму. Визуальный ввод обеспечивается отдельной башней mmproj размером около 899 МБ, которая подключается во время запуска. Основной файл Q4_K_M имеет размер около 21,7 ГБ. К сильным сторонам относятся очень длинный контекст, проверенная авторами работа поиска информации на диапазоне до 1M токенов, поддержка изображений и ускоренное декодирование через MTP. Ограничения включают необходимость совместимого рантайма и значительных аппаратных ресурсов, а также отдельную установку vision-компонента для визуальных задач. Сведения о поддерживаемых языках и точной архитектуре в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored-W4A16-AutoRound — это 40-миллиардная языковая модель для генерации текста, кода, рассуждений и творческих ответов. Она основана на модели DavidAU Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored и квантизирована с помощью Intel AutoRound. Заявлены языки английский, китайский, русский, украинский, греческий и иврит; модель поддерживает текстовую генерацию и визуальную башню, однако подробности мультимодального применения в README не описаны. Используется схема W4A16: 4-битные веса и 16-битные активации, размер группы 64, симметричная квантизация. Размер модели составляет около 38 ГБ против примерно 80 ГБ в BF16. Архитектура гибридная: 72 слоя линейного внимания Gated DeltaNet с Mamba SSM и 24 слоя полного внимания; сохранены MTP-компоненты для многотокенного предсказания и speculative decoding. Для запуска рекомендуются vLLM или SGLang, при этом в примерах указан контекст до 32768 токенов. Для квантизации использовалась длина последовательности 2048. По данным README, модель ориентирована на программирование, математические и логические задачи, рассуждения, длинные ответы и творческое письмо, включая русскоязычные тексты. Заявлены скорость около 35–47 токенов в секунду, рабочий MTP=3 в vLLM и возможность запуска на нескольких GPU, например двух ускорителях по 24 ГБ. Ограничения включают высокие требования к памяти, необходимость много-GPU конфигурации для комфортной работы, зависимость производительности от контекста и принятия MTP-токенов, а также обязательный batch size 1 при квантизации из-за особенностей гибридного внимания. Для SGLang MTP не работает при pipeline parallelism с PP=3. Лицензия модели наследуется от базовой модели; для AutoRound в README указана Apache-2.0. Отдельная лицензия базовой модели явно не приведена, поэтому условия коммерческого и иного использования следует уточнять в её репозитории.

Это мультимодальная 27,8-миллиардная плотная модель семейства Qwen3.5, опубликованная True2456 как AWQ-квантизованный вариант Qwen/Qwen3.8-27B для запуска на Apple Silicon через oMLX. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, анализа визуальных материалов, программирования и многошаговых задач; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст модели — 256 тысяч токенов. Калибровка AWQ с размером группы 64 включала текст и изображения; файлы занимают около 17,36 ГБ при 5 битах на вес. Карточка приводит замеры скорости и памяти на M5 Max, а также описывает встроенные MTP-головы и ускорение SpecPrefill для длинных запросов. Эти результаты относятся к указанной конфигурации оборудования и oMLX. Квантизация может влиять на качество относительно исходной точности, а автор отдельно отмечает, что влияние несовпадения токенизаторов на точность длинноконтекстного поиска не измерялось. Лицензия — Apache-2.0. Модель является производной от Qwen/Qwen3.8-27B и рассчитана на локальный инференс; карточка указывает оптимизацию под M5 NAX.

Chungulus/Qwen3.8-27B-Q5_K_M-GGUF — это независимая vanilla-квантизация базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Модель представлена в формате GGUF с квантизацией Q5_K_M для запуска через llama.cpp; это не дообучение, объединение моделей или изменение шаблона чата. В комплект входят основные веса объёмом около 19,536 ГБ и отдельный vision projector, а общий размер репозитория составляет около 20,476 ГБ. Модель предназначена для генерации текста, вызова инструментов, анализа изображений и видео, а также сценариев с управляемым режимом рассуждений через параметры enable_thinking, reasoning_effort и preserve_thinking. Она использует гибридную архитектуру с Gated DeltaNet и полным attention, поддерживает мультимодальный pipeline image-text-to-text, нативный формат вызова инструментов и сохранённые MTP-тензоры, однако спекулятивное ускорение не заявлено. Точные языки и максимальный контекст в README не указаны; архитектурный максимальный контекст не следует считать проверенным. К сильным сторонам относятся сохранение функциональности исходной модели, проверенная генерация текста, tool calling, работа с изображениями и сохранённый шаблон чата. К ограничениям относятся возможное снижение качества из-за квантизации, требования к совместимости runtime с гибридным языковым графом, vision tower, tokenizer и MTP-метаданными, а также необходимость примерно 24 ГБ доступной памяти с дополнительным ростом потребления из-за KV-cache. Модель и её vanilla-квантизация распространяются по лицензии Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ6e-1M — релиз Solstice-AI на базе модели DavidAU Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion. Solstice-AI отвечает за downstream-квантизацию, масштабирование контекста YaRN до 1 048 576 токенов и упаковку для Apple MLX. Модель ориентирована на английский и китайский языки; в метаданных указана задача image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах не приведены. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых рабочих процессов и задач управления операционными системами. Заявлены архитектура Qwen 3.8 с гибридным вниманием, включающая Gated Delta Recurrent Network и Grouped-Query Attention, механизм Multi-Token Prediction, а также объединение весов Cold Fusion GAIN. Формат — смешанная квантизация Apple MLX oQ6e; заявлено размещение примерно в 23,7 ГБ оперативной памяти и ускорение на Apple Silicon через Metal и Anvil Runtime. К сильным сторонам относятся заявленные большой контекст до 1 миллиона токенов, поддержка локального запуска на совместимых компьютерах Apple Silicon и высокие результаты на наборах SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и ARC. Эти показатели и сравнения с Claude Opus 4.6 приведены авторами README, но методика и независимое подтверждение не описаны. Ограничения включают зависимость производительности от MLX, Apple Silicon и доступной памяти, возможные потери качества из-за квантизации, а также отсутствие подробных данных о тренировочном наборе, мультимодальных возможностях и безопасности. Указанная лицензия — Apache-2.0.

dippitydoodle/Qwen3-8B-heretic — декензурированная версия Qwen3-8B, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,6 млрд параметров с архитектурой Qwen3ForCausalLM; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач, в которых требуется меньше отказов на запросы: в карточке указано 15 отказов из 100 против 100 из 100 у исходной модели. Модель унаследовала от Qwen3 поддержку диалога, рассуждений, следования инструкциям, программирования, перевода и более чем 100 языков и диалектов. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов. README сообщает о KL-дивергенции 0,0577 относительно оригинала; это показывает, что изменение поведения сопровождается некоторым отклонением от исходной модели. Лицензия — Apache-2.0.

georgehenney/Qwen3-8B-heretic — производная от Qwen/Qwen3-8B-Base разговорная языковая модель на архитектуре Qwen3, доработанная методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении она отказывает в 8 случаях из 100 против 86 у исходной модели; это результат конкретной оценки, а не гарантия поведения во всех запросах. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая рассуждения, следование инструкциям, написание кода и многоязычные задачи, унаследованные от Qwen3. Она имеет 7,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Метаданные указывают поддержку чата, а карточка базовой модели описывает переключение режимов рассуждения и поддержку более 100 языков и диалектов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Снижение числа отказов может ослабить защитное поведение; показатели и возможности базовой Qwen3 не следует считать независимо подтверждёнными для этой производной модели.

Qwen3.8-Flash-Next 4-bit — экспериментальная 4-битная квантованная версия модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная и обслуживаемая проектом Rapid-MLX для компьютеров Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых приложений, программирования и других задач локального инференса через MLX; поддерживаются OpenAI- и Anthropic-совместимые серверные интерфейсы. В данной реализации доступен только текстовый режим: vision tower не включён. Архитектура исходной модели включает около 180 млрд параметров, примерно 6 млрд активируемых на токен, 512 экспертов с маршрутизацией 10 экспертов и одного общего, 48 слоёв, гибрид Gated DeltaNet и sparse attention, а также нативный контекст до 262 144 токенов. Артефакт использует смешанную 4-битную аффинную квантализацию, занимает около 105 ГБ при скачивании и требует примерно 103–105 ГБ активной unified memory во время работы. Поддержка native multi-token prediction доступна как опция и может ускорять генерацию длинных ответов, однако увеличивает требования к памяти и время до первого токена. Сильными сторонами модели являются большой контекст, высокая вычислительная эффективность за счёт разреженной смеси экспертов, локальная работа на Apple Silicon и оптимизации Rapid-MLX для длинного контекста и повторного использования промптов. Ограничения — экспериментальный статус, значительные требования к unified memory, отсутствие физического тестирования на системах с 128 ГБ памяти и недоступность визуального режима. Для использования требуется Rapid-MLX версии 0.13.2 или новее; в Rapid-MLX Desktop модель допускается на Mac с объёмом unified memory от 128 ГБ. Указана лицензия qwen-community-1.0.

NovaeonStudio/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-oQ3e-fp16-mtp — сборка Novaeon.Studio на базе orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored. Это неконтентно-ограниченная мультимодальная MoE-модель с поддержкой изображений, подготовленная для запуска через oMLX на компьютерах Apple Silicon с большим объёмом оперативной памяти, прежде всего на системах с 128 ГБ и более. Модель предназначена для генерации текста, объяснений, рассуждений, анализа изображений, работы с длинными контекстами и интеграции с инструментами. Архитектура обозначена как qwen4_exp: 48 слоёв, скрытое представление размерностью 2560, 512 экспертов, из которых активно 10, сочетание линейного внимания GatedDeltaNet и полного внимания, а также PLE/n-граммный стек эмбеддингов и 27-слойная vision-башня с размерностью 1152. Поддерживаются английский язык и контекст до 262 144 токенов. Сохранён нативный MTP-модуль для спекулятивного декодирования; в измерениях на Apple M5 Max он повысил скорость генерации примерно на 67%. Квантование oQ3e использует преимущественно 3-битное представление с выборочными участками повышенной точности и fp16 для критически важных компонентов. Размер модели составляет около 85,2 ГБ на диске и 79,5 ГБ в памяти oMLX. Сильные стороны модели — связная генерация, рассуждения, анализ изображений, извлечение данных из контекста длиной до 80 тысяч токенов и отсутствие отказов на проверенных запросах. Ограничение — слабая надёжность параллельных и многошаговых вызовов инструментов, поэтому модель не является оптимальным выбором для сложных агентных сценариев. Сборка носит экспериментальный характер и требует версии oMLX с поддержкой исправленного загрузчика qwen4_exp, начиная с 0.7.0.dev2. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwopus-GLM-18B-Healed — плотная языковая модель примерно на 18 млрд параметров, собранная Kyle Hessling как 64-слойное слияние двух дообученных моделей Qwen3.5-9B от Jackrong. Первые 32 слоя взяты из Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5, остальные — из Jackrong/Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1; границу между частями сгладили 1000 шагами QLoRA-дообучения. В репозитории размещены исходные веса BF16 в формате safetensors для дальнейшей квантизации или дообучения. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, рассуждений, вызова инструментов и агентных сценариев. Автор сообщает о результатах на собственной серии из 44 тестов, включая проверки вызова инструментов и агентных задач; это заявление автора, а не независимая оценка. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, корейского, японского, французского, немецкого и испанского языков. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска и квантизации требуются подходящие вычислительные ресурсы; готовая квантизированная версия размещена отдельно.

Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF — экспериментальная текстовая модель семейства Qwen3.5, созданная на основе двух дообученных моделей Jackrong: Qwopus3.5-9B-v3.5 и Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1. Модель собрана методом frankenmerge: объединены по 32 слоя каждой исходной модели, всего 64 слоя и около 18 млрд параметров. После объединения выполнено 1000 шагов QLoRA-дообучения для устранения проблем на границе слоёв. В репозитории представлена версия в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M размером около 9,2 ГБ. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, диалогов, программирования, структурированного вывода, tool calling и агентских сценариев. Заявлена поддержка английского, китайского, корейского, японского, французского, немецкого и испанского языков. По данным авторского набора из 44 тестов, модель получила 40 успешных результатов, включая максимальные показатели в категориях базовой генерации, рассуждений, вызова инструментов и агентских рабочих процессов. Она ориентирована на локальный запуск и, согласно README, помещается в 12 ГБ видеопамяти; заявленная производительность составляет около 66 токенов в секунду. Сильными сторонами являются tool calling, агентское рассуждение, многоязычная генерация и улучшенная после «лечения» корректность HTML, CSS и JavaScript. Ограничения включают экспериментальный статус, отсутствие полной независимой оценки и остаточные проблемы в программировании: три теста из пятнадцати не пройдены из-за ошибок именования функций, скобок JavaScript и формата блока кода. Размер контекста в README не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF — экспериментальная модель, разработанная KyleHessling1 на основе двух дообученных моделей Jackrong: Qwopus3.5-9B-v3.5 и Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1. Это 64-слойное объединение моделей Qwen3.5, дополнительно обработанное 1000-шаговым QLoRA-дообучением для устранения проблем на границе объединения слоёв. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования, структурированного вывода, вызова инструментов и агентских сценариев. Модель содержит около 18 млрд параметров; доступная версия распространяется в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M и размером около 9,2 ГБ. Заявлена поддержка английского, китайского, корейского, японского, французского, немецкого и испанского языков. По данным автора, модель показывает сильные результаты в рассуждениях, вызове инструментов, многошаговых агентских задачах и структурированном выводе, а также способна работать примерно на 12 ГБ видеопамяти, включая потребительские GPU. В тестовом наборе она набрала 40 из 44 заданий, однако программирование остаётся неидеальным: некоторые случаи форматирования и генерации кода всё ещё завершаются ошибками. Модель следует считать экспериментальной: несмотря на улучшение качества после QLoRA-дообучения, у неё могут сохраняться артефакты объединения и другие непредсказуемые особенности. Лицензия — Apache-2.0.

QWQ-Rombos-ties-TEST2 — экспериментальное объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное сообществом mergekit-community. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и объединена методом SLERP из Qwen/QwQ-32B-Preview и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации диалоговых ответов, математических рассуждений и программирования. Поддерживает контекст до 32 768 токенов; в метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Языковая поддержка отдельно не перечислена. Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Это экспериментальная сборка слияния, поэтому её качество и поведение могут отличаться от исходных моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jambroz/sixtyoneeighty-4x7B-v1 — слитая модель семейства Mixtral, созданная jambroz с помощью LazyMergekit на основе четырёх моделей Mistral: jambroz/sixtyoneeighty-7b-chat, NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story, S-miguel/The-Trinity-Coder-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Она предназначена для диалоговой генерации текста, дополнения кода, логических рассуждений и решения задач по программированию. Модель использует архитектуру Mixtral с механизмом mixture-of-experts (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель лицензирована по Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения качества.

Jiunsong/SuperDeepseek-V4-Flash-abliterated-MQ-2xDGX — производная от DeepSeek-V4-Flash-0731 модель для генерации текста, рассуждений, программирования, работы с длинным контекстом и вызова инструментов. Она создана на базе официального чекпойнта DeepSeek и распространяется как самостоятельно загружаемый дообученный чекпойнт без LoRA-адаптера или адаптера времени выполнения. Заявленная архитектура — MoE класса 304B: 43 основных слоя и 3 MTP-слоя, 256 маршрутизируемых экспертов с выбором top-6. Поддерживаются английский и корейский языки, а заявленный контекст составляет 1 048 576 токенов; README сообщает об успешном извлечении данных из запроса длиной 1 028 621 токенов. Модель использует смешанную точность: FP4 для весов экспертов, FP8 E4M3 для блочно-квантизированных путей и отдельных обновлений, BF16 для чувствительных к качеству компонентов, а также NVFP4 для KV-кэша при измерениях. Ключевые преимущества — значительно меньше отказов в тестовом режиме, сохранённые показатели вызова инструментов, проверенная работа с контекстом около миллиона токенов и высокая совокупная скорость декодирования на двух узлах DGX Spark. Ограничения — модель ориентирована на специализированную конфигурацию ускорителей, имеет крупный размер около 169,5 ГБ, использует квантизацию и не предназначена для оценки как полноразмерный BF16-чекпойнт; приведённые показатели производительности относятся к конкурентной генерации, а не к одному потоку. Лицензия — MIT.

T-lite-it-2.1 — русскоязычная диалоговая модель компании T-Tech, дообученная на архитектуре Qwen3. Это плотная языковая модель на 7,6 млрд параметров для генерации текста и общения; она принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, тогда как README заявляет нативную длину 32 768 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, обычных диалоговых задач и многошаговых сценариев с вызовом инструментов. Обучение включало instruction midtraining, supervised fine-tuning и online RL; итоговая модель объединяет специализированных экспертов методом SLERP. По заявлению разработчика, она улучшает следование инструкциям и вызов инструментов относительно Qwen3-8B и работает в русском текстовом режиме с повышенной пропускной способностью благодаря оптимизированному токенизатору. Поддерживается только режим без thinking. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README рекомендует внимательно проверять ответы и обеспечивать необходимый контроль при внедрении, особенно в промышленных и коммерческих системах.

T-lite-it-2.1-GGUF — русскоязычная текстовая генеративная модель, разработанная t-tech. Это конвертация модели T-lite-it-2.1 из BF16 в формат GGUF с использованием llama.cpp, предназначенная для локального запуска через llama.cpp и Ollama. Модель построена на архитектуре Qwen 3 и ориентирована на универсальные задачи генерации текста, следование инструкциям, сложные рабочие процессы и агентские приложения. В отличие от T-lite-it-1.0, она поддерживает tool calling и, согласно описанию, превосходит Qwen3-8B в сценариях вызова инструментов. Оптимизированный токенизатор повышает пропускную способность генерации русского текста. Поддерживается русский язык. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Доступны квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q5_0 и Q4_K_M размером примерно от 5,0 до 8,7 ГБ без учёта выгрузки на GPU. Качество и требования к памяти зависят от выбранной квантизации; рекомендуется использовать наиболее качественный вариант, помещающийся в доступной RAM или VRAM. В README не указаны точный размер базовой модели, число параметров, полный набор поддерживаемых языков и официальное максимальное контекстное окно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что ответственность за дополнительное обучение, контроль качества, безопасность и применение модели в промышленных или коммерческих системах несёт пользователь.

Trinity-Large-Preview — разговорная модель Arcee AI на архитектуре разреженного Mixture-of-Experts (MoE), созданная на основе Trinity-Large-Base и прошедшая лёгкое дообучение для диалога. В README указано около 398 млрд параметров всего и примерно 13 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога приводят размер 8,7 млрд параметров. Модель обучалась на более чем 17 трлн токенов, а этап настройки инструкций охватил 20 млрд токенов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием интерфейса вызова инструментов. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Доступны варианты запуска через Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Карточка приводит неоднозначные результаты бенчмарков: модель выше Llama 4 Maverick на MMLU, но ниже на MMLU-Pro и GPQA-Diamond. Это preview-чекпойнт, который проходит активное обучение с подкреплением, поэтому качество может меняться. Указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Vibe-Coding-Claude-Fable-5 — дообученная инструктивная причинная языковая модель, разработанная Lazarus19 на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная архитектура Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель предназначена для генерации кода и помощи в разработке ПО. Карточка заявляет поддержку английского языка и работы с распространёнными языками программирования, библиотеками и фреймворками. Модель подходит для создания и объяснения кода, отладки, разработки API и веб-приложений, обсуждения архитектуры ПО и подготовки технической документации. В метаданных основная задача указана как text-classification, однако карточка описывает генерацию текста и кода; каталог также относит модель к text-generation, что соответствует заявленным сценариям. Модель может выдавать логически неверный или небезопасный код и выдумывать API; специализированные технологии и сложные проекты могут требовать дополнительного контекста. Результаты следует проверять перед использованием. Лицензия — Apache-2.0.

Wizard-llama3-70B — дообученная компанией feeltheAGI языковая модель на архитектуре Llama 3 с 69,5 млрд параметров. Она основана на meta-llama/Meta-Llama-3-70B и дообучена на открытых наборах данных, включая дополнительные данные по программированию. Модель генерирует текст, следует инструкциям и поддерживает диалоговый шаблон ChatML; заявлены навыки логического рассуждения, программирования и начальные агентные возможности с вызовом функций. Модель рассчитана на англоязычные диалоги, выполнение инструкций, решение логических задач и помощь с кодом. Контекст составляет 8192 токена, формат весов — PyTorch. Разработчик стремился снизить ограничения на генерируемый контент, поэтому ответы могут включать нежелательные или небезопасные материалы. Лицензия — MIT.

Xiaolong-Qwen3-14B — 14-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen3, созданная nbeerbower дообучением Qwen3-14B-abliterated-TIES методом ORPO с использованием QLoRA. Модель ориентирована на диалог и рассуждения; в обучающую выборку вошли примеры по общему, физическому и математическому рассуждению, программированию, а также художественные тексты. Интерфейс модели поддерживает диалог и вызов инструментов. Модель принимает и генерирует текст, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает её как uncensored; это характеристика поведения модели, а не гарантия точности или безопасности ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели DIYIN/Youtu-LLM-2B-Base на Hugging Face совпадает с карточкой tencent/Youtu-LLM-2B-Base, поэтому описание составлено по ней. Youtu-LLM-2B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель Tencent из семейства Youtu-LLM. Она содержит около 1,96 млрд параметров, использует плотную архитектуру с Multi-head Latent Attention (MLA) и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Модель принимает текст и генерирует продолжение; карточка описывает её возможности в рассуждениях, STEM, программировании, работе с длинным контекстом и агентных сценариях. Контекст модели составляет 131 072 токена. В README приведены результаты сравнительных тестов, в том числе по общим знаниям и агентным задачам; заявленные результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом применении. Указана лицензия `other`, поэтому перед использованием следует проверить её условия в карточке модели. README не уточняет поддерживаемые естественные языки.

aquif-3.5-Max-1205-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели aquif-3.5-Max-1205, разработанной aquif-ai. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, математических задач и программирования; запуск возможен через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. В карточке указано, что модель относится к архитектуре MoE, однако точное число параметров, размер активной части, максимальная длина контекста и другие архитектурные характеристики не приведены. Поддерживаются текстовые запросы; заявлены английский, немецкий, итальянский, португальский, французский, хинди, испанский, тайский, китайский и японский языки. Доступны варианты от BF16 до низкобитных Q3-, Q4-, Q5-, Q6- и Q8-квантизаций размером примерно от 19,48 до 84,78 ГБ. Сильной стороной являются разнообразие вариантов квантизации и возможность локального запуска, при этом варианты Q5 и Q6 позиционируются как обеспечивающие высокое качество, а Q4 — как компромисс между качеством и требованиями к памяти. Более агрессивная квантизация уменьшает размер, но может снижать качество ответов. В README не приведены результаты бенчмарков, сведения о мультимодальности или ограничения по применению. Указана лицензия Apache-2.0.