II.1Анализ требований и архитектура ПО

QRWKV6-32B-Instruct-Preview-v0.1 — диалоговая языковая модель Recursal.AI, созданная преобразованием Qwen2.5-32B-Instruct в вариант архитектуры RWKV-6 без обучения с нуля. Модель имеет 32 млрд параметров; в метаданных заявлен контекст 131 072 токена, тогда как README сообщает, что обучение проводилось до 16 тыс. токенов и для стабильной работы на большей длине может потребоваться дополнительное обучение. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на вопросы и интерфейс вызова инструментов. Разработчики приводят результаты ряда языковых и рассуждательных бенчмарков и описывают линейное внимание RWKV как способ снизить стоимость вывода на длинных контекстах. Наследуемые знания и языковой охват зависят от Qwen; README оценивает поддержку примерно в 30 языков. Для модели требуется отдельный код инференса. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Qwen1.5-1.8B-Chat — чатовая языковая модель из семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это бета-версия Qwen2, основанная на декодерной архитектуре Transformer и предназначенная для диалогов и генерации текста. Модель содержит 1,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель поддерживает многоязычный ввод и вывод, а её токенизатор адаптирован к разным естественным языкам и программному коду. В архитектуре используются активация SwiGLU и смещение QKV в механизме внимания. Карточка относит её к чатовым моделям и отмечает улучшение предпочтений пользователей для диалоговой версии семейства. Модель подходит для чат-ботов, ответов на запросы и генерации текста. В README советуют использовать Transformers версии 4.37.0 или новее и параметры генерации из generation_config.json, чтобы снизить проблемы с переключением языков и другие нежелательные результаты. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat-GPTQ-Int4 — диалоговая decoder-only языковая модель на базе Transformer с архитектурой Mixture of Experts (MoE), разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и взаимодействия в формате чата, включая ответы на вопросы, краткие объяснения и другие сценарии использования языкового ассистента. В README указана поддержка английского языка и конвейер text-generation. Модель содержит 14,3 млрд параметров, из которых во время работы активируются 2,7 млрд; она создана на основе Qwen-1.8B и дообучена с применением supervised fine-tuning и direct preference optimization. Версия GPTQ-Int4 использует 4-битное квантование. По заявлению разработчиков, при сопоставимой с Qwen1.5-7B производительности она требует около 25% ресурсов для обучения и обеспечивает примерно в 1,74 раза большую скорость вывода. Размер контекста в README не указан. Среди ограничений отмечена возможность переключения языков и другие нежелательные случаи генерации, для снижения которых рекомендуется использовать параметры из generation_config.json. Модель распространяется по лицензии tongyi-qianwen; точные условия следует уточнять по указанной в README лицензии.

bunnycore/Qwen2.5-7B-Matrix-v2 — это объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, Qwen2.5-Math-7B-Instruct и huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated; последняя использована как базовая модель. Чекпойнт содержит 7,1 млрд параметров, построен для Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для задач программирования и математики, сочетая возможности включённых инструкционных моделей. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Языки, на которых модель рассчитана, и отдельные ограничения её качества не описаны. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

mlx-community/Qwen3-30B-A3B-8bit — версия модели Qwen/Qwen3-30B-A3B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.24.0. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться через библиотеку mlx-lm. Из доступных данных известно, что модель относится к семейству Qwen, имеет обозначение 30B-A3B и 8-bit представление. Она поддерживает текстовый pipeline, токенизатор с chat template при его наличии и диалоговый формат сообщений. Конкретные сведения об архитектуре, языках, размере контекста, модальностях, производительности и ограничениях в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется установить mlx-lm и загружать модель через API MLX.

MLX-версия инструкционной языковой модели Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen и конвертированной сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.26.3. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая выполнение пользовательских инструкций в приложениях на базе mlx-lm. Из README известно, что модель представлена в 4-битном формате квантования и распространяется как text-generation-модель. Архитектура, общее число параметров, число активных параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Преимущество версии заключается в адаптации для экосистемы MLX; ограничением является отсутствие подробных сведений о характеристиках, качестве и производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется библиотека mlx-lm; приведённый пример ориентирован на запуск через Python и применение chat template токенизатора.

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-MLX-4bit — это 4-битная квантованная версия языковой модели Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm и оптимизировано для работы на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в сценариях, где важны совместимость с экосистемой Apple и сниженное потребление памяти по сравнению с полноразмерной версией. Архитектура, поддерживаемые языки, размер контекстного окна, модальности и специализированные задачи в README не указаны. Известно, что модель относится к семейству Qwen3 и имеет конфигурацию 30B-A3B, а 4-битное представление обеспечивает более эффективное развертывание, потенциально с компромиссом между требованиями к ресурсам и точностью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Следует учитывать, что квантованная версия может наследовать ограничения исходной модели, включая вероятность неточных, вредных или неподходящих ответов.

Qwen3-4B-Instruct-2507-NVFP4 — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, опубликованная под идентификатором llmat/Qwen3-4B-Instruct-2507-NVFP4. Квантизация выполнена с помощью llmcompressor по схеме NVFP4: она применяется к линейным слоям, а слой lm_head исключён. Для калибровки использовано 512 образцов, максимальная длина последовательности при калибровке составляла 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с применением инструкций, включая развёртывание через backend vLLM и OpenAI-совместимый сервер. В README не указаны точные поддерживаемые языки, максимальная длина контекста исходной модели, модальности или архитектурные детали помимо квантизации и принадлежности к семейству Qwen. Основное преимущество — потенциально более эффективное по ресурсам выполнение благодаря NVFP4-квантизации; возможным ограничением является влияние квантизации на качество, однако количественные результаты оценки не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-35B-A3B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved — дообученная мультимодальная модель независимого автора llmfan46 на базе Qwen/Qwen3.5-35B-A3B от Alibaba. Это диалоговая модель с архитектурой Qwen3.5 MoE и визуальным энкодером: всего 35 млрд параметров, из них активируется около 3 млрд. Репозиторий содержит веса Safetensors и сохраняет 785 тензоров MTP; заявленная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Модель предназначена для диалога, рассуждений, работы с изображениями и агентных сценариев с вызовом инструментов. Автор сообщает о снижении частоты отказов относительно исходной модели при сохранении её возможностей; приведённые метрики являются результатами автора. Модель работает в режиме рассуждений по умолчанию. В карточке заявлена поддержка 201 языка и диалекта, но перечень языков не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Снижение ограничений может приводить к выдаче нежелательного или небезопасного содержимого; результаты тестов автора не гарантируют качество на других задачах.

ZuzeTt/Qwen3.5-4B-heretic-GGUF — это децензурированная версия мультимодальной модели Qwen3.5-4B, основанной на разработках команды Qwen. Модель модифицирована с помощью Heretic v1.2.0 методом abliteration, направленным на снижение частоты отказов при ответах. Файлы представлены в формате GGUF и были квантизированы с использованием llama.cpp. Модель предназначена для задач обработки текста и изображений, включая диалоговые сценарии, рассуждения, программирование, работу с агентами и визуальное понимание. Базовая архитектура описана как авторегрессионная языковая модель с vision encoder, гибридной архитектурой Gated Delta Networks и разреженной Mixture-of-Experts. Она содержит около 4 млрд параметров, 32 слоя, скрытое измерение 2560 и поддерживает контекст до 262 144 токенов с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Ключевая особенность этой версии — существенно меньшее количество отказов по сравнению с исходной моделью: в приведённом тесте 8 из 100 запросов против 99 из 100 у оригинала, при KL-дивергенции 0,0361. Это может повысить полезность модели в сценариях локального запуска и свободного диалога, но одновременно означает ослабление встроенных ограничений безопасности. Конкретный тип квантизации, требования к оборудованию и фактическое качество на прикладных задачах в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; ссылка на лицензию относится к базовой модели Qwen/Qwen3.5-4B.

Qwen3.5-88B-YMQ-GGUF — квантованная GGUF-сборка модели 0xSero/Qwen3.5-88B, подготовленная независимым разработчиком ZeroDigest. Это разговорная модель для генерации текста; в карточке заявлены архитектура Mixture-of-Experts с компонентами Transformer и Mamba/SSM и смешанная квантизация с разной точностью для attention, общих и фоновых экспертов. Файл варианта M занимает около 37 ГБ; README рекомендует запуск через llama.cpp и приводит конфигурацию с контекстом 131072 токена. Сборка предназначена для диалогов, разработки кода и работы через API-инструменты вроде RooCode и Aider. README описывает настройку распределения битности по значимости слоёв и экспертов для экономии памяти при сохранении качества маршрутизации, однако приведённые значения perplexity и KL-divergence ещё не заполнены, поэтому заявленное качество не подтверждено опубликованными оценками. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — открытая многоэтапно дообученная и объединённая модель на базе Qwen3.6-27B. Её разработал DavidAU при участии Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh; обучение и подготовка выполнялись с использованием Unsloth. Модель распространяется в формате GGUF, включая обычные и MTP-варианты, а также различные уровни квантования. Модель предназначена для широкого круга задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, программирования, диалогов, творческого письма, ролевых сценариев и работы с изображениями. Заявлены улучшенные instruction following, общая способность к решению задач и reasoning. Поддерживаются английский и китайский языки; README также заявляет мультимодальность с поддержкой vision. Размер контекста и точные технические параметры архитектуры не указаны. К сильным сторонам относятся доступность квантованных вариантов для потребительского оборудования, улучшения относительно базовой модели по заявленным бенчмаркам и сохранение широкого набора исходных возможностей Qwen. При этом утверждения о превосходстве основаны на данных автора и сторонних проверках, поэтому их следует интерпретировать с осторожностью. Модель помечена как uncensored/heretic, что может означать ослабленные ограничения безопасности и делает необходимой дополнительную проверку результатов при практическом использовании. Лицензия — Apache-2.0.

trohrbaugh/Qwen3.6-27B-heretic-ara — производная модель семейства Qwen3.6, опубликованная пользователем trohrbaugh. Это 27-миллиардная плотная модель с языковой частью и энкодером изображений; веса представлены в формате Safetensors и совместимы с Transformers и рядом движков инференса. Карточка описывает изменение модели методом abliteration: в приведённом сравнении доля отказов снизилась с 99 до 4 из 100, а KL-дивергенция относительно исходной модели составила 0,0469. Модель предназначена для диалогов с текстом и изображениями, программирования, работы с репозиториями и сценариев с агентами и вызовом инструментов. Исходная карточка Qwen3.6 указывает контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов; для этой производной модели отдельное подтверждение сохранения максимума не приведено. Языки перечислены в опущенной части README, поэтому их нельзя достоверно указать. Модель лицензирована по Apache-2.0. Снижение частоты отказов может означать ослабление встроенных ограничений безопасности; результаты в карточке основаны на небольшом сравнении и сами по себе не подтверждают качество или безопасность в иных сценариях.

Mercor дообучила Qwen3.6-35B-A3B методом постобучения с подкреплением на готовых наборах данных APEX-Agents. Это мультимодальная модель семейства Qwen3.5 MoE для диалогов и анализа изображений; заявленная карточка Hugging Face задача — image-text-to-text. Модель доступна в формате Safetensors и рассчитана на применение через Transformers. Постобучение ориентировано на агентные сценарии и задачи, связанные с профессиональной работой со знаниями. Базовая модель описана как модель с 35 млрд параметров для диалогов, агентного программирования и анализа изображений; данных о длине контекста и поддерживаемых языках в предоставленных источниках нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-40B-Grand-Intelligence-Fable-Fusion-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — это 40-миллиардная модель на базе Qwen3.6, разработанная DavidAU при участии Nightmedia, TeichAI, armand0e, trohrbaugh и nbeerbower. Модель создана как результат многоэтапного fine-tuning, объединения нескольких версий Qwen3.6-27B Fable Fusion и последующей настройки с использованием Unsloth. Доступны обычные GGUF-квантизации и варианты с поддержкой MTP, включая 4-битные и 8-битные версии; заявлена совместимость с потребительским оборудованием. Модель предназначена для широкого спектра задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, анализа, программирования, творческого письма, ролевых сценариев и работы с текстом. В README также заявлена поддержка vision, однако конкретные форматы входных данных и ограничения мультимодальности не описаны. Указаны английский и китайский языки. Модель ориентирована на более глубокие рассуждения, подробные ответы, улучшенное следование инструкциям и общую интеллектуальную производительность; заявлено сокращение числа токенов в thinking-блоке по сравнению с обычными Qwen. К сильным сторонам относятся крупный размер, многоэтапная настройка, наличие разных GGUF-квантизаций и акцент на reasoning, instruction following и универсальность. Модель обозначена как uncensored и heretic, поэтому уровень защитных ограничений может отличаться от оригинальных моделей Qwen. README не содержит точного размера контекста, полной спецификации архитектуры, детальных результатов независимых тестов и описания требований к ресурсам, поэтому производительность и пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Continuum — экспериментальная мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5, созданная независимой лабораторией NightmediaAI. Это слияние моделей nightmedia/Qwen3.8-27B-Brainwaves и migtissera/Synthia-4-27B; метаданные также связывают её с несколькими другими слитыми моделями. Репозиторий содержит веса Safetensors и предназначен для диалогов и следования инструкциям с поддержкой изображений. Модель подходит для общения, анализа изображений, рассуждений, математики, программирования и творческого письма, включая продолжение сцен и создание историй. В карточке приведены оценки на ряде бенчмарков и показатели скорости, памяти и перплексии для нескольких вариантов квантования, однако сам репозиторий указан в формате Safetensors. Поддерживаемые языки по метаданным: английский, китайский, японский и испанский. Лицензия — Apache-2.0.

Это 4-битная GPTQ-квантизованная версия модели Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU, разработанной DavidAU и основанной на Qwen/Qwen3.8-27B. Данная сборка подготовлена с использованием AutoRound 0.12.3 и поддерживает загрузку через Transformers и высокопроизводительную подачу через vLLM. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям, рассуждений и программирования. В карточке заявлены режим Heretic/uncensored, уменьшенное количество токенов для чрезмерного обдумывания и автоматически изменяемый размер рассуждений. Указана текстовая языковая модель с поддержкой английского языка; архитектура, размер контекста и дополнительные модальности в README не описаны, хотя pipeline_tag обозначен как image-text-to-text. Ключевые параметры квантизации: веса 4-bit, активации 16-bit, GPTQ с group size 128. Размер модели составляет около 19 ГБ вместо примерно 54 ГБ в FP16, что дает сокращение примерно на 65%. Согласно приведенным тестам на NVIDIA A100 80GB с vLLM 0.27.1, качество на ARC-Easy, HumanEval и BBH сопоставимо с FP16 или немного выше, а различие в WikiText2 perplexity минимально; при этом результаты MMLU немного ниже. Ограничениями являются зависимость от совместимой поддержки GPTQ/AutoRound и отсутствие подробных сведений об исходном обучении, контекстном окне и фактических мультимодальных возможностях. Лицензия модели указана как Apache-2.0. Полные сведения о методике обучения и характеристиках исходной FP16-модели вынесены в отдельную карточку DavidAU.

Qwen3.8-27B-NInfer — мультимодальный вариант модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen и преобразованной в нативный формат .ninfer для движка NInfer. Артефакт предназначен для генерации текста в режимах с рассуждением и без него, а также для обработки изображений, нескольких изображений, видео и смешанных мультимодальных сообщений. Модель содержит 27 млрд параметров базовой модели и использует groupwise-квантизацию с распределением Q4/Q5/Q6 для текстовой части, а также W8G32_F16S для эмбеддингов и выходной головы. Поддерживаются MTP-спекулятивное декодирование, BF16 и INT8 group-64 KV-кэш, CUDA Graph decode, повторное использование совместимых префиксов и небольшое параллельное пакетное обслуживание. В README указаны текстовый контекст до 262 144 токенов и мультимодальный лимит до 81 920 токенов в проведённых тестах. Сильные стороны модели — поддержка мультимодальных сценариев, высокая точность на AIME 2025 и AIME 2026 — по 96,67%, а также результаты 87,37% на GPQA-Diamond и 82,22% на RealWorldQA. Ограничения связаны с узкой средой запуска: требуется NInfer версии с ревизии 5232055, 64-битный Linux, NVIDIA GeForce RTX 5090 с архитектурой sm_120a и CUDA Toolkit 13.1 или новее. Артефакт не является чекпойнтом Transformers, Safetensors или GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF — мультимодальная модель, созданная HauhauCS на базе Qwen/Qwen3.8-27B. Она предназначена для генерации текста, рассуждений, агентских сценариев, анализа изображений и видео. Aggressive-профиль ориентирован на прямые ответы с минимальным вступлением и без стандартного поведения отказа на сложные запросы. Модель представляет собой плотную causal language model на 27 млрд параметров с 64 слоями, скрытым размером 5120 и FFN-размером 17408. Архитектура включает 48 слоёв Gated DeltaNet и 16 слоёв gated attention, встроенный MTP/NextN для speculative decoding и дополнительный профиль HauhauCS FastMTP 32K для ускорения генерации. Заявлен нативный контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Поддерживаются английский, китайский и другие языки; для работы с изображениями и видео требуется отдельный vision-проектор BF16. Сильные стороны модели — сочетание текстовых, рассуждающих, агентских и мультимодальных возможностей базовой Qwen3.8-27B, большой контекст и варианты GGUF-квантизации от Q8_K_P до IQ2_M, совместимые с llama.cpp, LM Studio и другими GGUF-рантаймами. FastMTP может повысить скорость генерации, однако фактический выигрыш зависит от оборудования и программной поддержки. Ограничения включают отсутствие защитного поведения и отказов в Aggressive-варианте, что может быть нежелательно для надёжных агентских систем, а также потерю качества при использовании более сильной квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DavidAU/Qwen3-Jan-Nano-128k-6B-Brainstorm20x — инструкцияционная языковая модель для генерации текста, кода и диалогов. В основе лежит Menlo/Jan-nano-128k; автор сообщает о применении адаптера Brainstorm 20x, настроенного на улучшение генерации кода и решения задач. В метаданных архитектура указана как плотная Qwen3ForCausalLM, размер — 5,4 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка описывает её применение для программирования, многошаговых задач, творческого письма и мозгового штурма. Автор отмечает более подробную и нюансированную прозу, а также более строгое следование инструкциям; эти наблюдения представлены как субъективные результаты тестирования. Указанная лицензия — Apache-2.0. Для запуска README рекомендует шаблон Jinja или ChatML и приводит настройки сэмплирования; для сложных многошаговых задач автор советует варианты квантования Q6 или Q8. Карточка не приводит независимых бенчмарков, поэтому заявления об улучшениях не следует считать подтверждённой оценкой качества.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-8bit — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct от Qwen. Модель преобразована в формат MLX с использованием mlx-lm версии 0.27.1 и предназначена для запуска через библиотеку mlx-lm. Из README известно, что это 8-битная версия модели с архитектурой и характеристиками базовой модели Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, однако подробности об архитектуре, фактическом числе активных параметров, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста не указаны. Модель ориентирована на текстовую генерацию и может использоваться в чат-сценариях через встроенный chat template. Для работы требуется библиотека mlx-lm; пример запуска предполагает загрузку модели и токенизатора средствами Python. Ключевое преимущество модели — адаптация в MLX-формат и 8-битное представление, что делает её подходящей для экосистемы MLX и потенциально снижает требования к памяти по сравнению с полноточной версией. Ограничения, результаты оценивания и особенности качества в README не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

noctrex/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-MXFP4_MOE-GGUF — квантизированная версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct в формате GGUF с квантизацией MXFP4. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; для запуска требуется llama.cpp, причём карточка рекомендует использовать его актуальную версию. Базовая Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — разреженная языковая модель с возможностью вызова инструментов и длинным контекстом. Размер контекста и список поддерживаемых языков для этой сборки в предоставленных данных не приведены. Лицензия в данных не указана.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF — это набор квантизированных вариантов инструкционной модели Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модели распространяются в формате GGUF и предназначены для запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Модель ориентирована на генерацию текста и задачи программирования в диалоговом режиме. README указывает шаблон запросов с ролями system, user и assistant. Доступны варианты квантизации Q2–Q8 с размером файлов примерно от 169 до 510 ГБ; версии с более высокой точностью обеспечивают лучшее качество, но требуют значительно больше оперативной памяти, а низкоразрядные варианты экономят ресурсы за счёт снижения качества. Для большинства сценариев автор рекомендует варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q6_K. Сильная сторона модели — большой размер исходной модели и широкий выбор квантизаций, позволяющий выбирать компромисс между качеством и требованиями к памяти. Ограничения — крайне высокие аппаратные требования даже у компактных вариантов, а также возможное ухудшение качества при использовании низких уровней квантизации. Сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, мультимодальности и лицензии в README не указаны.

BenevolenceMessiah/QwQ-32B-Preview-abliterated-Self-instruct-3x-TIES-v1.0 — языковая модель на 32 млрд параметров, созданная BenevolenceMessiah слиянием предобученных моделей через TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated; в слияние также вошли EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2, rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста и диалогов. Поддерживает контекст до 32 768 токенов, распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. В каталоге также отмечен интерфейс вызова инструментов. Состав моделей предполагает применение для общих диалогов, работы с кодом и написания историй, однако отдельные языки и качество на конкретных задачах не подтверждены предоставленными данными. Условия лицензирования в предоставленных источниках не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию репозитория и условия базовых моделей. Модель создана слиянием и может наследовать особенности и ограничения включённых чекпойнтов.

BenevolenceMessiah/QwQ-32B-Preview-Self-instruct-4x-TIES-MGS-v1.0 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/QwQ-32B-Preview и моделей TheBeagle, EVA-Qwen2.5 и Rombos. Она предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться для ответов на вопросы, рассуждений и помощи с программированием. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативное окно контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не сообщает лицензию и не описывает отдельные результаты оценки качества; характеристики базовой QwQ указывают на ориентацию на рассуждения и код, но не гарантируют их качество после слияния.

Re:ultiima-14B — языковая модель, созданная TeamDelta слиянием весов через TIES с помощью mergekit. В основу взята предобученная Qwen/Qwen2.5-14B, в слияние также включена Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров и контекстным окном до 131072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском и китайском языках; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или специальных ограничений применения. Как и другие языковые модели, ответы могут быть ошибочными; возможности вызова инструментов обозначают интерфейсную поддержку и сами по себе не гарантируют корректное выполнение действий.

Rombo-LLM-V2.5-Qwen-14b — плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Rombo-Org на основе Qwen2.5-14B-Instruct. В README автор описывает её как результат непрерывного дообучения и слияния instruct- и base-моделей методом TIES; метаданные также указывают на дообучение Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ответов на запросы, следования инструкциям и создания структурированных ответов. README приводит результаты отдельных оценок IFEval и BBH, однако не описывает методику и полный набор тестов. Указана лицензия Apache-2.0. README заявляет о превосходстве над исходными instruct- и base-моделями, но не приводит достаточных подробностей для независимой оценки этого утверждения. Языки обучения или поддержки отдельно не перечислены.

Rombos-EVAGutenberg-TIES-Qwen2.5-32B — языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная nbeerbower слиянием методом TIES через mergekit. В объединение вошли nbeerbower/EVA-Gutenberg3-Qwen2.5-32B и nbeerbower/Rombos-Qwen2.5-32B-lorablated; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. В метаданных указаны интерфейс вызова инструментов и языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценивания или конкретных ограничений качества; применимость к отдельным задачам следует проверять на собственных данных.

Карточка модели chrischain/Satoshi1337-8B на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3 8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Meta. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код; карточка репозитория описывает предварительно обученные и настроенные варианты семейства, но не уточняет, какой именно вариант представлен в этом репозитории. Модель предназначена для генерации текста на английском языке. Предварительно обученную версию можно адаптировать для разных задач генерации естественного языка, а настроенные варианты предназначены для диалоговых сценариев. Архитектура основана на оптимизированном Transformer и использует Grouped-Query Attention; размер модели — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для создания разговорных помощников, генерации и продолжения текста и кода. Результаты требуют проверки, а для приложения следует настроить дополнительные меры безопасности под конкретную аудиторию и сценарий. Лицензия — специальная коммерческая лицензия Meta Llama 3 с условиями использования и ограничениями; перед внедрением необходимо ознакомиться с её текстом и Acceptable Use Policy.

SDLM-32B-D4 — языковая модель OpenGVLab для генерации текста в формате последовательной диффузии. Она основана на Qwen2.5-32B и дообучена для переноса авторегрессионных весов в диффузионный режим. Модель предсказывает блоки токенов длиной 4, затем сохраняет наиболее длинный уверенно предсказанный префикс; повторное использование KV-кэша призвано ускорить декодирование. В метаданных указаны 32 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации и задач с длинным текстом. Авторы сообщают примерно о двукратном ускорении относительно сопоставимых авторегрессионных моделей при близком качестве и до пятикратного ускорения относительно других диффузионных языковых моделей; в README эти результаты связаны, в частности, с тестом MATH-500. В обучении использовались данные по математике, коду и общим диалогам, а также научные и табличные наборы. Указаны интерфейсы чата и вызова инструментов, но отдельные гарантии качества для этих сценариев в карточке не приведены. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.