II.1Анализ требований и архитектура ПО

qwp4w3hyb/Phi-3-mini-4k-instruct-iMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия Phi-3-Mini-4K-Instruct, разработанной Microsoft. Модель содержит около 3,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста на основе инструкций. Она обучалась на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-данных с акцентом на качество и задачи, требующие рассуждений, а также прошла supervised fine-tuning и direct preference optimization для улучшения следования инструкциям и безопасности. Модель рассчитана прежде всего на коммерческое и исследовательское использование на английском языке, включая среды с ограниченными ресурсами памяти и вычислений, сценарии с требованиями к низкой задержке, а также задачи программирования, математики, логики, понимания языка и здравого смысла. Поддерживается текстовая модальность и контекст до 4096 токенов. Версия представлена в формате GGUF для запуска с llama.cpp; квантизация выполнена с использованием importance matrix, доступны варианты K- и IQ-квантизации с уровнями от Q6_K до IQ1_S. Сильными сторонами являются компактный размер, пригодность для локального запуска и высокая производительность среди моделей с менее чем 13 млрд параметров, особенно в задачах кода, математики и логического рассуждения. Ограничениями остаются английская специализация, контекст в 4K токенов и общие риски языковых моделей: возможные ошибки, проблемы безопасности и предвзятость. Для критически важных сценариев требуется отдельная проверка качества и безопасности. Модель распространяется по лицензии MIT.

Microsoft Phi-3 Small-8K-Instruct — преобразованная в ONNX версия инструктивной языковой модели семейства Phi-3 Small, оптимизированная для вывода через ONNX Runtime на графических процессорах NVIDIA. Модель содержит 8,2 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 8192 токенов. Базовая модель обучалась на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-данных, а затем прошла дообучение по инструкциям и оптимизацию предпочтений. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, рассуждения, математические задачи и программирование. Репозиторий включает варианты FP16 и INT4; INT4 экономит ресурсы и может быть выгоден при небольших пакетах, а FP16 рекомендован для более крупных пакетов. В README приведены измерения производительности на A100, поэтому эти показатели не гарантируют аналогичную скорость на другом оборудовании. Для запуска требуются ONNX Runtime и совместимый NVIDIA GPU с Compute Capability не ниже 7.5. Лицензия — MIT. Указанные в README Python, C и C++ относятся к языкам программирования, а не к естественным языкам модели.

Aratako создал эту диалоговую языковую модель, объединив через mergekit Qwen/Qwen1.5-7B-Chat и abacusai/Liberated-Qwen1.5-7B в архитектуру Mixture of Experts без дополнительного дообучения. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке. В тестах MT-Bench модель показала результаты, близкие к исходной Qwen1.5-7B-Chat; автор приводит сравнительные оценки для задач кодирования, извлечения информации, рассуждений, ролевого общения и письма. Для запуска нужны пользовательские файлы модели и конфигурации, размещённые рядом с весами. В карточке указана лицензия other, а README сообщает о наследовании лицензии Tongyi-Qianwen.

rbinrs/Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct методом abliteration. Она предназначена для генерации текста и общения в формате чата; заявленная особенность версии — снижение отказов отвечать на запросы. Модель поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст длиной до 32 768 токенов, работает с текстом и рассчитана на многоязычные сценарии, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Модель можно применять в чат-ботах, для свободной генерации и структурированных ответов, а также в приложениях с вызовом инструментов. Разработчик сообщает, что эта версия улучшена по сравнению с предыдущей, однако оценивание ещё продолжается, поэтому опубликованных результатов качества в карточке нет. Доступна по лицензии Apache-2.0.

qwen27B-Agent-R2-abliterated-preview — языковая модель с 27 млрд параметров, разработанная hotdogs на основе hotdogs/qwen27b-abliterated-Fable-MTP и huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования, системных задач и агентских сценариев с вызовом инструментов и функций. Заявлена поддержка английского и тайского языков. Модель использует архитектуру семейства Qwen3.6 и поддерживает Fable-style reasoning с пошаговым рассуждением, Hermes/Qwen-формат function calling и Multi-Token Prediction (MTP) для speculative decoding. В llama.cpp заявлена возможность чернового предсказания до двух токенов за шаг и прироста скорости декодирования до 85% на одной GPU, однако фактический результат зависит от оборудования и настроек. Для визуальных задач модель можно сочетать с мультимодальным проектором mmproj от Qwen/Qwen3.6-27B, но собственная поддержка изображений в карточке отдельно не специфицирована. Это preview-версия v0.1, поэтому возможны нестабильность и ограничения качества. Модель помечена как abliterated: механизмы отказа и защитные ограничения удалены, что расширяет свободу использования, но повышает риски небезопасных или некорректных ответов. Указана лицензия AGPL-3.0.

TeichAI/Qwen3-14B-DeepSeek-v3.2-Speciale-Distill — плотная языковая модель семейства Qwen3 на 14 млрд параметров, дообученная TeichAI на наборах рассуждений DeepSeek v3.2 Speciale. Она предназначена для генерации текста в диалоге, решения математических задач, программирования и исследовательских запросов. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов и поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель основана на unsloth/Qwen3-14B и распространяется в формате safetensors. В карточке перечислены обучающие наборы OpenCodeReasoning, 1000x и openr1-math. Указаны английский язык и лицензия не приведена в предоставленных данных. Возможности и качество рассуждений, кодирования и вызова инструментов независимо не подтверждены.

RedHatAI/Qwen3-1.7B-quantized.w4a16 — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная Red Hat совместно с Neural Magic на основе Qwen/Qwen3-1.7B от Qwen. Модель предназначена для рассуждений, function calling, многоязычного следования инструкциям, перевода и создания специализированных решений после дообучения. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая архитектуру Qwen3ForCausalLM и контекст длиной до 40960 токенов в конфигурации оценки. Ключевая особенность модели — INT4-квантизация весов линейных операторов в трансформерных блоках. Используется асимметричная поканальная по группам схема с размером группы 64 и алгоритм GPTQ, реализованный в llm-compressor; веса lm_head не квантизуются. Переход с 16 до 4 бит уменьшает размер на диске и требования к GPU-памяти примерно на 75%, что делает модель более удобной для эффективного развертывания, в частности через vLLM. К ограничениям относятся возможные потери качества, связанные с квантизацией, а также отсутствие в README количественных результатов оценки и подробного перечня поддерживаемых языков. Лицензия модели — Apache-2.0; использование должно соответствовать применимым законам и нормативным требованиям.

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-MLX-8bit — 8-битная квантованная версия языковой модели Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm, а модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon через MLX. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных сценариях: диалоговых системах, подготовке и преобразовании текстов, ответах на вопросы и других задачах, поддерживаемых исходной instruct-моделью. README не содержит сведений о точной архитектуре, числе активируемых параметров, размере контекста, поддерживаемых языках и модальностях, поэтому эти характеристики нельзя достоверно уточнить. Ключевое преимущество модели — 8-битное представление, ориентированное на более эффективный запуск на Apple Silicon по сравнению с полноразмерной версией. Ограничения включают зависимость от экосистемы MLX и Apple Silicon, а также типичные для генеративных моделей риски неточных, вредных или неподходящих ответов. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

YOYO-AI Qwen3-30B-A3B-YOYO-V5 — объединённая модель семейства Qwen3 MoE, созданная YOYO-AI алгоритмом yoyo_fusion на основе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 и Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и вызова инструментов; объединение сводит навыки исходных моделей в один чекпойнт. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Модель принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов; в README также заявлена длина контекста 1 010 000 токенов, но не поясняется, при каких условиях она доступна. В карточке отмечены английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанные в README параметры генерации: temperature 0,7, top-p 0,8 и top-k 20. Фактическое качество объединения, результаты оценок и практические требования к оборудованию в карточке не приведены.

HauhauCS/Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive — мультимодальная MoE-модель в формате GGUF, созданная HauhauCS на базе Qwen/Qwen3.5-35B-A3B. Она предназначена для генерации и понимания текста, работы с изображениями и видео, решения общих и рассуждательных задач, программирования и локального запуска в совместимых средах, включая llama.cpp, LM Studio, Jan и koboldcpp. Модель позиционируется как вариант без встроенных отказов; агрессивная версия может иногда добавлять краткие оговорки, но продолжает генерировать полный ответ. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на каждом проходе. Архитектура включает 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общий эксперт на токен, 40 слоёв с гибридным сочетанием линейного внимания Gated DeltaNet и полноформатного softmax-внимания. Нативный контекст составляет 262 тысячи токенов и может быть расширен до 1 млн с YaRN. Поддерживаются текст, изображения и видео, Multi-Token Prediction, словарь на 248 тысяч токенов и 201 язык. Для обработки изображений требуется отдельный файл mmproj. Доступны варианты квантования от BF16 до IQ2_M размером примерно от 65 до 11 ГБ, что позволяет выбирать баланс между качеством и требованиями к памяти. Ограничения включают зависимость мультимодальной работы от дополнительного mmproj-файла, высокие аппаратные требования для крупных вариантов и отсутствие встроенных защитных отказов, что повышает риск небезопасного использования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YFC-112358 создал двухэтапную композиционную модель на основе Qwen3.6-27B. На первом этапе с помощью DELLA объединены модели разных происхождений, а на втором к полученному результату линейно добавлено приращение весов Qwopus3.6-27B-Fusion относительно общего предка Qwen/Qwen3.6-27B. Это плотная мультимодальная архитектура семейства Qwen3.5 с интерфейсом чата и вызова инструментов; в репозитории веса представлены в safetensors, а модель использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями — такие возможности указаны для базовой Qwen3.6-27B. В README описаны способ слияния и рекомендации по сэмплированию, но нет отдельных результатов оценки качества именно этой версии. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели magicworld7/Qwen-3.6-27B-onlyu на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.6-27B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.6-27B — открытая модель с весами от команды Qwen, представленная как постобученная модель в формате Hugging Face Transformers. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, содержащая 27 млрд параметров; она поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для программирования, агентных сценариев и работы с изображениями, а README также описывает ввод видео. Указанная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В README отмечены задачи на уровне репозитория, разработка интерфейсов и сохранение контекста рассуждений между сообщениями. Модель можно запускать через Transformers и использовать с vLLM, SGLang и KTransformers; для высоких нагрузок авторы рекомендуют специализированные серверы инференса. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP (GGUF) — производная текстовая сборка Qwen3.6-27B, подготовленная для запуска через llama.cpp на NVIDIA DGX Spark. Разработчик убрал модуль обработки изображений и квантовал веса в NVFP4 с помощью nvidia-modelopt; голова MTP сохранена в BF16 для спекулятивного декодирования. Репозиторий также объединяет эту сборку с Qwen3.6-27B и sakamakismile/Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP. Модель предназначена прежде всего для программирования и рассуждений в платформе .init: она подходит для помощи при разработке ПО, анализа кодовых баз и работы с длинными техническими документами. README заявляет контекст до 128K токенов и скорость около 40 токенов в секунду на DGX Spark при коротком контексте и включённом спекулятивном декодировании; для длинного контекста указано около 25–35 токенов в секунду. Это показатели для конкретной конфигурации оборудования и настроек. Это текстовая модель с поддержкой чата; обработка изображений отключена. README описывает английский язык, но не подтверждает поддержку других языков. Лицензия — Apache-2.0. Сборка ориентирована на llama.cpp и DGX Spark; заявленные характеристики скорости и использования памяти зависят от оборудования и параметров запуска.

unsloth/Qwen3.6-27B-UD-MLX-NVFP4 — это MLX-версия открытой модели Qwen3.6-27B, подготовленная Unsloth на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Модель ориентирована прежде всего на агентное программирование, работу с frontend-задачами, рассуждение на уровне репозитория и итеративную разработку с сохранением контекста рассуждений. Она поддерживает текстовые и визуальные входы благодаря архитектуре с vision encoder. Модель содержит около 27 млрд параметров и построена как causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention: 64 слоя, скрытое измерение 5120 и многошаговое обучение MTP. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Данный репозиторий представляет квантованный вариант Unsloth в формате MLX с обозначением NVFP4; README не указывает поддерживаемые языки и точные требования к оборудованию. Сильными сторонами являются специализация на coding-agent сценариях, обработка изображений и очень длинный контекст. К ограничениям относятся зависимость от MLX-совместимого программного окружения и возможные компромиссы квантования по сравнению с полной точностью; конкретные потери качества для этой версии в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Fable-Holo3.1 — мультимодальная модель для диалогов и следования инструкциям, опубликованная Nightmedia. Это слияние Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3.6-35B-A3B-Fable-5-Distill и Holo3.1-35B-A3B; архитектура относится к семейству Qwen3.5 MoE. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. В карточке также описаны варианты для текстового режима, включая сборку с контекстом 1 млн токенов; эти сведения не подтверждают такую длину контекста для основного репозитория. Модель предназначена для мультимодальных диалогов, анализа изображений, рассуждений, задач STEM и программирования. Автор сообщает об улучшении perplexity, скорости и результатов на отдельных тестах после слияния, но не приводит полного описания методики и воспроизводимых сравнений. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Minachist/Qwen3.6-35B-A3B-INT8-AutoRound — неофициальная INT8-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная Minachist на основе Qwen от команды Qwen. Модель предназначена для генерации текста и мультимодальных сценариев image-text-to-text, однако в README конкретные поддерживаемые языки и полный перечень задач не указаны. Она рассчитана на запуск через Transformers и vLLM, включая использование в качестве языковой модели, генерацию кода, рассуждения и вызовы инструментов при соответствующей настройке vLLM. Модель использует схему W8A16 и квантизацию AutoRound от Intel. Доступны варианты с group size 128 и 32, а основная ветка использует конфигурацию, требующую примерно на 3,2 ГБ меньше VRAM, чем вариант gs32, при почти идентичном качестве. Часть компонентов, включая visual, mtp, linear_attn, mlp.gate, shared_expert, embed_tokens и lm_head, не квантизирована; в отдельных вариантах также сохраняется self_attn. Размер базовой модели обозначен как 35B-A3B, но сведения о контекстном окне и точных модальностях базовой модели отсутствуют. Сильными сторонами являются существенное снижение требований к памяти при сохранении качества, близкого к BF16: для MMLU-Redux указано 93,28% против 93,3% в официальной оценке BF16. Ограничения включают зависимость от совместимых версий vLLM и CUDA, необходимость подходящей GPU-конфигурации, а также известные проблемы с vLLM v0.20.1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic — мультимодальная чат-модель независимого автора, созданная на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это вариант с ослабленным отказом на запросы: в карточке приведено сравнение, где доля отказов составляет 10 из 100 против 83 из 100 у исходной модели. Модель предназначена для диалога, анализа изображений и сценариев агентного программирования с вызовом инструментов. Архитектура Qwen3.5 MoE содержит 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд; README также описывает языковую модель с визуальным энкодером и 262 144 токена нативного контекста, расширяемого до 1 010 000. Указаны возможности сохранения рассуждений в истории диалога и результаты тестирования MMLU, но эти сведения не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Поскольку модель специально снижает число отказов, она может отвечать на запросы, которые исходная модель отклоняет; ответы следует проверять, особенно в чувствительных сценариях.

leok7v/Qwen3.8-27B — мультимодальная квантизованная сборка базовой модели Qwen3.8-27B, разработанной Qwen и Alibaba. Квантизацию выполнила unsloth, упаковку — leok7v. Модель предназначена для автономного запуска на устройстве: чата, суммаризации, подготовки текстов, ответов на вопросы по предоставленному контексту и описания изображений в офлайн-режиме или сценариях, чувствительных к конфиденциальности. Это плотная гибридная авторегрессионная языковая модель с чередованием трёх блоков линейного внимания Gated DeltaNet и одного блока полного внимания, дополненная vision encoder. Линейные блоки используют компактное рекуррентное состояние вместо растущего KV-кэша, а блоки полного внимания поддерживают дальний контекст. Веса представлены в нескольких вариантах квантизации от 1 до 4 битов размером примерно от 6,88 до 15,17 GiB. В каждый файл встроены vision tower, токенизатор, chat template, параметры семплирования и drafter для speculative decoding. Сильные стороны модели — мультимодальность, полностью автономная поставка в одном файле, отсутствие необходимости обращаться к серверу и потенциально сниженное потребление памяти благодаря гибридной архитектуре. Ограничения включают зависимость формата .ggxf от runtime Gadeon: совместимость со сторонними GGUF-инструментами не проверялась, а некоторые из них могут не поддерживать встроенный vision tower или тип iq4_nl. Квантизация снижает точность, особенно в 1- и 2-битных вариантах; возможны фактические ошибки, накопление ошибок в многошаговых рассуждениях и расхождения с исходной моделью. Модель не содержит дополнительного safety-тюнинга или фильтрации и не предназначена для принятия юридических, медицинских, финансовых и иных высокоставочных решений без проверки человеком. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

Distillio/Qwen3.8-27B-GGUF — это квантизированная версия модели Qwen3.8-27B, разработанной Qwen и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp. Модель содержит около 28 млрд параметров и предназначена для локального запуска задач генерации и анализа текста, а также обработки изображений при использовании совместимого файла mmproj. Модель поддерживает мультимодальный ввод текста и изображений, speculative decoding с использованием MTP и квантизацию imatrix. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q2_K и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством, требованиями к памяти и скоростью работы. Рекомендуемым компромиссом README называет Q4_K_M размером около 17,77 ГБ; более высокое качество обеспечивают Q5 и Q6, а варианты Q2–Q3 рассчитаны на ограниченный объём оперативной памяти, но заметно уступают по качеству. Для запуска требуется совместимое программное обеспечение, в частности llama.cpp; для работы с изображениями необходим mmproj-файл. README не указывает поддерживаемые языки и размер контекста, поэтому эти характеристики нельзя надёжно определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-EZO-8B-beta — диалоговая языковая модель с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM, разработанная AXCXEPT на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Она предназначена для многоходового диалога, генерации текста и параллельной обработки запросов с углублённым рассуждением по технике Deep-Think. Модель можно развернуть через vLLM с совместимым с OpenAI API интерфейсом; в карточке указана работа на одной GPU A40. README приводит внутренние оценки MT-Bench 9,08 и JMT-Bench 8,87, но предупреждает, что результаты могут отличаться при внешней оценке. Модель дообучена на Qwen3-8B, использует формат Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В метаданных указаны японский и английский языки; результаты и заявленные возможности основаны на карточке разработчика.

Qwen-7B 是阿里云开发的通用预训练大语言模型，采用稠密 Transformer 架构，使用 RoPE、SwiGLU 和 RMSNorm。README указывает размер 7 млрд параметров, тогда как метаданные Hugging Face сообщают 11,4 млрд; поэтому фактический размер в описании не приводится. Модель обучена более чем на 2,4 трлн токенов из веб-текстов, книг, кода, математических и других материалов, а словарь токенизатора tiktoken насчитывает более 150 тысяч токенов. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также может служить основой для приложений на китайском, английском и других языках, включая кодовые и математические сценарии. Она не является чат-версией Qwen-7B-Chat: в README отдельно отмечено, что чат-модель обучена с применением выравнивания. Среди описанных характеристик — сильные результаты в ряде китайских и английских оценок и широкое покрытие токенизатора; для практического использования требуется совместимое окружение PyTorch и Transformers, а ускорение на GPU может требовать CUDA. Лицензия в метаданных обозначена как other, конкретные условия следует проверять на странице репозитория.

Qwopus3.8-27B-Flash-V2-bf16 — конверсия модели Jackrong/Qwopus3.8-27B-Flash-V2 в формат MLX BF16, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на компьютерах Apple Silicon. Это мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с архитектурой условной генерации; она принимает текст, изображения и видеоматериалы и поддерживает чат, работу с инструментами и генерацию кода. В конверсии сохранены шаблон чата и настройки мультимодального процессора исходной модели. Модель подходит для диалогов и задач с кодом, а также для вопросов по изображениям и видео. Для мультимодального запуска README рекомендует библиотеку mlx-vlm. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, унаследованной от исходной модели; подробности о назначении и ограничениях приведены в её исходной карточке.

Rombos-LLM-70b-Llama-3.3 — дообученная диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная пользователем rombodawg. Она предназначена для генерации текста и общения в формате инструктивного ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В качестве основы указана meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, мультиязычная инструктивная модель Meta. README не раскрывает подробности обучения или особые сценарии применения. Лицензия — llama3.3.

StarFuse-7B-DARE — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением четырёх моделей с помощью mergekit и метода dare_ties: openchat/openchat-3.5-0106, FuseAI/FuseChat-7B-VaRM, Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и Weyaxi/Newton-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текстовые ответы в формате диалога. Она предназначена для общения и генерации текста, включая ответы на общие вопросы, программирование и математические рассуждения. Контекст составляет 8192 токена. Модель опубликована в формате safetensors с точностью bfloat16 и лицензией Apache-2.0. В README не приведены сведения о целевых языках или специальных ограничениях качества.

Gille/StrangeMerges_13-7B-slerp — слитая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из Gille/StrangeMerges_12-7B-slerp и uukuguy/speechless-zephyr-code-functionary-7b. Она основана на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые задачи с контекстом до 32 768 токенов. Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста, включая сценарии с кодом и вызовом функций, на которые указывает один из исходных чекпойнтов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Suzhou 3.1 — созданная Tripplet Models инструкционная языковая модель с архитектурой причинного трансформера Qwen3.5, объединённая методом SLERP. В метаданных указано 7,2 млрд параметров, а README сообщает об округлённом размере 8,95 млрд; модель использует смешанное внимание с линейными и полными слоями и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации текста и работы в роли агента с вызовом инструментов в формате Hermes. Заявлена поддержка более 29 языков; метаданные перечисляют английский, китайский, корейский, японский, французский, испанский, немецкий, итальянский, русский и арабский. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает модель как пригодную для потребительского оборудования, но не приводит результатов сравнительных тестов.

Synthia-S1-27b — диалоговая мультимодальная модель Tesslate AI, дообученная на базе Gemma 3 27B IT. Она предназначена для рассуждений, программирования, творческого письма и ролевых сценариев; принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. В карточке заявлен контекст до 128 тысяч токенов и максимальная длина ответа 8192 токена. Архитектура — плотный decoder-only Transformer с 27 млрд параметров; указаны bf16 и int8-квантизация, а в репозитории доступен формат safetensors. Модель обучали на веб-документах, примерах отладки и решения задач по программированию, а также на математических решениях. Автор приводит результаты ограниченных проверок GPQA Diamond и части MMLU Pro и отмечает, что оценки требуют более полного бенчмаркинга. Лицензия — Gemma. Модель может требовать подробных инструкций для узких задач и иногда галлюцинирует в малоизученных областях.

ThinkingCap-Qwen3.6-27B — мультимодальная модель Bottlecap AI, полученная дообучением Qwen/Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов и задач рассуждения с изображениями и текстом, включая вопросы с вариантами ответа, математику, программирование и агентные сценарии. Разработчики сообщают, что модель в среднем использует примерно на 50% меньше токенов рассуждения, чем базовая Qwen3.6-27B, при сохранении качества ответов; в лучших случаях экономия превышает 90%. В тестах также отмечено меньшее число незавершённых ответов из-за ограничения генерации, а показатели отказа на вредоносные запросы статистически не отличались от базовой модели. Модель загружается через Transformers как AutoModelForImageTextToText и AutoProcessor; репозиторий содержит веса safetensors и использует архитектуру Qwen с поддержкой изображений. В README приведены оценки на наборах для рассуждения, вопросов по знаниям, повседневного диалога, безопасности, математики, кода и агентных задач. Указанная лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от задачи и настроек генерации; README отмечает вариативность качества рассуждений при рекомендуемой температуре Qwen и возможное загрязнение обучающих данных в тестах безопасности.

Tulu 13B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), созданная дообучением LLaMA с 13 млрд параметров на смеси наборов инструкций, включая FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста, обученная следовать инструкциям и отвечать в заданном формате. Модель подходит для диалоговых ответов, решения задач, вопросов и ответов, а также генерации кода. В карточке приведены результаты тестирования на MMLU, GSM, BBH, TyDiQA и Codex-Eval; качество зависит от задачи и формата запроса. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке; размер контекста — 2048 токенов. Репозиторий содержит diff весов, поэтому для использования требуется доступ к исходной модели LLaMA в формате Hugging Face. Модель распространяется по лицензии AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; условия обеих лицензий следует учитывать при использовании.

Viper-Coder-v1.6-r999 — языковая модель PrithivMLmods на архитектуре Qwen2, дообученная на синтетических данных для программирования, рассуждений и выполнения инструкций. Это плотная модель на 14 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов и форматом весов Safetensors; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации и анализа кода, отладки, решения алгоритмических и математических задач, подготовки технической документации и работы со структурированными данными, включая JSON, YAML и SQL. В карточке заявлена поддержка кода на нескольких языках программирования и документации на 29 языках; метаданные указывают английский язык. README также заявляет контекст до 128K токенов, но метаданные каталога подтверждают 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.