II.1Анализ требований и архитектура ПО

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp, а распространение модели представлено в рамках программы LM Studio Community Models. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в сценариях локального запуска через совместимое программное обеспечение, включая LM Studio и llama.cpp. Из доступных данных известно, что исходная модель имеет размер 235B параметров, из которых 22B являются активными, однако сведения о конкретном типе квантизации, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в README не указаны. К сильным сторонам относятся крупный масштаб исходной модели, инструкционная настройка и возможность использования GGUF-формата в локальной инфраструктуре. Ограничения связаны с отсутствием в предоставленной карточке подробностей о производительности, точности, аппаратных требованиях, вариантах квантизации и лицензии. Модель предоставляется третьими сторонами; LM Studio не является её разработчиком и не гарантирует точность, безопасность или пригодность результатов.

DavidAU представил Qwen3-30B-A3B-YOYO-V2-Claude-4.6-Opus-High-INSTRUCT как instruct-модель для диалогов и задач, требующих рассуждений. Это дообученная на базе YOYO-AI/Qwen3-30B-A3B-YOYO-V2 модель семейства Qwen3 MoE; в репозитории указаны Transformers и формат safetensors. В метаданных указан размер 2,6 млрд параметров, а карточка описывает исходную архитектуру как модель на 30 млрд параметров с 3 млрд активных параметров, 128 экспертами и контекстом 256 тыс. токенов. При этом метаданные указывают нативный контекст 1 010 000 токенов, поэтому фактическую поддерживаемую длину следует проверять для используемой конфигурации. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выдачи рассуждений; автор сообщает о настройке на датасете TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x и приводит результаты нескольких бенчмарков. README называет её гибридом instruct и reasoning и отмечает, что короткие следы рассуждений могут появляться в тексте генерации. Заявления о превосходстве в бенчмарках принадлежат автору и приведённые в карточке данные не позволяют независимо их подтвердить. Язык карточки — английский; подтверждена лицензия Apache-2.0.

MInAlA/Qwen3-4B-Instruct-2507-DPO-merged — языковая модель на архитектуре Qwen3, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель основана на Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 и сохранена в формате safetensors. Карточка не уточняет, какие языки поддерживаются, лицензию и результаты оценки качества; эти сведения здесь не приводятся.

Aimin12/Qwen3-4B-Thinking-2507-Distill-Claude-Opus-4.6-Reasoning-Abliterated — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов. Модель дообучена на наборе Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered; в README указаны LLaMA-Factory и Unsloth как использованные инструменты обучения. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно составляет 262 144 токена. Карточка связывает её с базовой Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated, описанной в каталоге как Qwen3 с уменьшенной склонностью к отказам. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Jackrong/Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1 — экспериментальная модель на 9 млрд параметров, разработанная Jackrong на базе Qwen3.5-9B. Она обучена методом supervised fine-tuning с дистилляцией рассуждений из GLM-5.1, с использованием Unsloth и LoRA. В карточке также указан pipeline image-text-to-text, однако подробности о поддержке изображений не приведены. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, многошагового рассуждения, математики, STEM-задач, программирования и исследовательских сценариев. Обучающие данные включают очищенные и отфильтрованные наборы с рассуждениями GLM-5.1 и Qwen3.5. Заявлены поддержка английского, китайского, японского и испанского языков, а также улучшенная декомпозиция задач, структурированность ответов и стабильность следования инструкциям. Ожидаемые преимущества модели — более последовательное решение сложных задач, организованная подача результатов и лучшее использование знаний базовой модели. При этом автор подчёркивает, что улучшения для модели такого размера, вероятно, будут постепенными, а не радикальными; подтверждённые количественные результаты и ограничения производительности в README не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 и ориентирована на локальный inference в формате GGUF, в том числе через llama.cpp. Размер контекста в карточке не указан.

parmanu-lcs2/Qwen3-5B — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3, полученная сокращением Qwen/Qwen3-8B методом SNIPER и последующим дообучением. После pruning в модели 5,406,974,208 параметров; метаданные каталога указывают 7,6 млрд. параметров и контекст до 40 960 токенов. Для восстановления использованы LoRA и 2 000 примеров SlimOrca в течение одной эпохи, после чего адаптеры объединены с весами модели. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и помощи с кодом — в пределах возможностей базовой Qwen3. README сообщает длину контекста 1 024 токена во время дообучения; это не следует путать с заявленным в метаданных родным контекстом модели. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Описание не содержит результатов оценки качества после pruning, поэтому фактическую сохранность способностей базовой модели следует проверять на целевых задачах.

Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451 — мультимодальная модель Nightmedia, полученная слиянием NuSLERP нескольких моделей семейства Qwen. Карточка описывает её как диалоговую и экспериментальную модель для рассуждений, программирования и творческого письма; в примере показаны развёрнутые ответы на математические и художественные вопросы. Архитектура в метаданных обозначена как плотная Qwen3.5 для генерации текста с изображениями, размер базовой модели — 27 млрд параметров. Метаданные указывают поддержку зрения, следования инструкциям и интерфейса вызова инструментов, а также языки английский, китайский, японский и испанский. Заявлены контекстные варианты до 256 тыс. и 1 млн токенов, однако README не уточняет, к каким именно вариантам они относятся. Модель подходит для диалоговых помощников, анализа изображений, программирования, рассуждений и создания художественных текстов. Карточка приводит отдельные сравнительные показатели компонентов с разными форматами квантования, но не даёт полноценной независимой оценки качества итогового слияния. Лицензия — Apache-2.0. README содержит фрагменты кода, опущенные в карточке, поэтому детали рецепта слияния и воспроизводимости по нему проверить нельзя.

Это GGUF-версия модели Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-F32, подготовленная mradermacher. Репозиторий содержит статические квантизации, включая варианты GGUF и мультимодальные дополнения mmproj; указан вариант F32. Базовая модель связана с nightmedia/Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-F32 и классифицирована как дообучение. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном формате. По тегам карточки она ориентирована на рассуждения, математику, программирование и творческое письмо, включая создание и продолжение историй; метаданные также указывают мультиязычную поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Лицензия — Apache-2.0. Репозиторий распространяет веса в формате GGUF, предназначенном для запуска совместимым ПО; доступные уровни квантизации различаются по размеру и могут влиять на качество. Карточка не приводит результатов сравнительных оценок или конкретных ограничений качества.

Qwen3.6-27B-V2-abliterated-uncensored-TQ3_4S-GGUF — мультимодальная модель Lemura Labs на базе объединённых Qwen3.6-27B и Jackrong/Qwopus3.6-27B-v2. Последняя версия описана как дистилляция рассуждений Claude Opus на основе Qwen3.6-27B. Модель прошла abliteration для снижения числа отказов и выпущена в формате GGUF с квантизацией TQ3_4S; для обработки изображений требуется отдельный файл проектора mmproj.gguf. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и работы с изображениями. Гибридная архитектура сочетает линейное внимание GatedDeltaNet и полнослойное softmax-внимание; заявленная длина контекста — 262144 токена. В карточке сообщается о снижении отказов с 91 до 4 из 100 проверочных запросов при KL-дивергенции 0,0176. Доступны GGUF-веса размером около 14 ГБ вместе с проектором; для TQ3_4S требуется форк llama.cpp от turbo-tan, а без mmproj вход изображений недоступен. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. В метаданных указаны английский и китайский языки, а также мультиязычная поддержка. Лицензия — Apache-2.0. Вследствие удаления отказов модель может отвечать на запросы, которые исходная модель отклоняла; результаты генерации требуют соответствующей проверки.

Qwen3.6-29B-REAP-Opus-Reasoning-Distill-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели, созданной barozp на базе Qwen3.6-35B-A3B с архитектурой MoE. Из исходной конфигурации удалены 51 из 256 экспертов с помощью REAP, оставлено 205 экспертов, после чего применён LoRA-адаптер, обученный на рассуждениях, сгенерированных Opus. Это обычная слитая версия без MTP-head, предназначенная для генерации текста и локального запуска через llama.cpp. Модель ориентирована на задачи рассуждения, ответов на вопросы и универсальной текстовой генерации. Доступны варианты от BF16 размером 56,5 ГБ до квантизаций Q2_K размером 10,6 ГБ, включая популярную Q4_K_M размером 17,3 ГБ и IQ-квантизации с importance matrix. K-квантизации обеспечивают широкую совместимость и высокую скорость на CPU, а IQ-варианты дают лучшее соотношение качества и размера при цене в виде некоторого снижения скорости. Языки, размер контекстного окна и точный набор поддерживаемых модальностей в README не указаны; по описанию это текстовая модель. Сильной стороной является улучшение результатов на ARC-Challenge после reasoning-дистилляции: 0,616 против 0,532 у исходной невырезанной модели и 0,534 у версии только с pruning. На RTX PRO 6000 Blackwell в конфигурации Q4_K_M заявлена скорость около 219 токенов в секунду при полном offload и около 58,6 токена в секунду при частичном offload. Ограничение модели — отсутствие встроенного MTP-head и, соответственно, поддержки self-speculative decoding, доступной в отдельной версии. Кроме того, для этой линейки использование chat template может существенно искажать результаты задач с оценкой loglikelihood; приведённые бенчмарки рассчитаны без него. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска требуется совместимое ПО, например llama.cpp, и объём оперативной или видеопамяти, соответствующий выбранной квантизации.

RobinsonLabs Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-GGUF — набор квантованных моделей в формате GGUF, созданный Robinson Labs на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это разреженная Mixture-of-Experts-модель архитектуры qwen35moe с 35 млрд параметров и бюджетом около 3 млрд активных параметров на токен, предназначенная для генерации текста и запуска в совместимых локальных inference-движках. В модели сохранён Multi-Token Prediction (MTP/NextN), благодаря чему поддерживается спекулятивное декодирование в runtime, которые умеют с ним работать. Сведения о длине контекста и языках в README не указаны. Модель подвергнута abliteration — ортогонализации весов для снижения жёстких отказов на запросы о взрослом и творческом контенте. Согласно описанию, базовые защитные механизмы от реального вреда намеренно сохранены; на внутренних тестах модель получила 5/5 по набору задач на рассуждение, код, математику, фактические ответы и следование инструкциям, а также 10/10 по проверенному набору детской безопасности. При этом авторы подчёркивают, что наборы тестов невелики и не гарантируют сохранность всех защитных механизмов. Модель помечена как предназначенная не для всех аудиторий и требует ответственного использования. Основные ограничения связаны с квантованием: доступные варианты отличаются размером и потенциальным компромиссом между качеством и требованиями к памяти, однако конкретные параметры каждого варианта следует уточнять по выбранному файлу. Лицензия унаследована от базовой модели и указана как Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Final-NVFP4-GGUF — квантизированная в формате NVFP4 GGUF версия модели LuffyTheFox. NVFP4-квантизацию и интеграцию MTP выполнил jan1k; базовая модель разработана HauhauCS. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это мультимодальная модель для генерации текста и работы с изображениями, ориентированная на диалоговые сценарии, программирование, точные задачи, творческое взаимодействие и roleplay. Заявлена поддержка английского, китайского и других языков. Для обработки изображений требуется дополнительный файл mmproj-Hermes3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-F16.gguf. Модель предназначена для запуска через llama.cpp и поддерживает контекст до 128K токенов. Архитектура — Mixture of Experts: около 35 млрд общих параметров, примерно 3 млрд активных на токен, 8 маршрутизируемых экспертов и 1 общий эксперт. Доступен вариант с MTP для speculative decoding, способный ускорять генерацию. К сильным сторонам относятся сравнительно низкая вычислительная нагрузка на токен, поддержка reasoning и мультимодальности, а также оптимизация для GPU NVIDIA Ampere, Ada Lovelace и Blackwell. Ограничения включают зависимость от совместимого программного обеспечения и оборудования, необходимость отдельного vision-проектора для изображений и отсутствие в карточке независимых бенчмарков качества.

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-Fable-mxfp8-mlx — экспериментальная объединённая модель, разработанная NightmediaAI на основе Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1 от DavidAU и Qwen3.8-27B-Fable-Distill от armand0e. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования, математических и STEM-задач, исследовательских сценариев, творческого письма, создания художественных историй и ролевого взаимодействия. Указана поддержка английского, китайского, японского и испанского языков. Модель содержит 27B параметров и представлена в формате mxfp8 для MLX; в карточке также упоминается вариант mxfp4. Заявлены контекстные окна до 256K и 1M токенов, однако подробности реализации не приведены. В качестве сильных сторон указаны улучшенные результаты по сравнению с базовой Qwen3.8-27B на приведённых тестах, а также высокая скорость генерации: около 180 токенов в секунду при mxfp8. Ограничения включают экспериментальный статус, отсутствие подробных инструкций по применению и неполные сведения о фактической поддержке мультимодального ввода, несмотря на тег image-text-to-text. Лицензия указана как Apache-2.0. Модель предназначена для исследовательского и общего использования, но заявленные характеристики и результаты следует проверять самостоятельно, поскольку они основаны на данных из карточки модели.

Qwen3.8-27B-TURBO-FCF — многоэтапная дообученная и объединённая версия модели Qwen3.8 с 27 млрд параметров, опубликованная пользователем kamikatze13. В качестве базовой модели указана Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU от DavidAU. Модель создана с использованием методов Cold Fusion, Fable Fusion и Unsloth, а также обучалась на наборах DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. Модель ориентирована на широкий круг задач: решение проблем, рассуждения, программирование, творческое письмо, создание художественных текстов, ролевые сценарии и другие универсальные применения. Заявленная особенность версии TURBO — сокращение объёма рассуждений и расхода токенов по сравнению с обычной Qwen3.8, что должно обеспечивать более быструю генерацию при сохранении подробности ответов. README также указывает поддержку английского и китайского языков, наличие режимов рассуждения и вариантов GGUF-квантизации, включая 4- и 8-битные сборки, обычные и MTP-варианты. К сильным сторонам относятся ориентация на детализированные ответы, программирование, reasoning и художественную генерацию, а также возможность запуска на потребительском оборудовании благодаря квантизации. Заявленные высокие результаты ARC-C и ARC-E, превосходство над рядом базовых моделей и сильные возможности tool calling приведены авторами README, но независимая проверка этих утверждений не представлена. Ограничения включают отсутствие подробных данных о размере контекстного окна, точной архитектуре, мультимодальных возможностях и требованиях к оборудованию. Модель обозначена как uncensored, поэтому её ответы могут иметь сниженные защитные ограничения и требовать дополнительного контроля. Лицензия — Apache 2.0.

Это квантованная в формате MXFP4 версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, подготовленная noctrex и опубликованная в формате GGUF. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования; базовая модель — причинная MoE-модель Qwen для сложных рассуждений и работы с длинным текстовым контекстом. В названии базовой модели указано 80B параметров, из которых 3B активны; точную длину контекста доступные данные не сообщают. Для запуска требуется совместимая версия llama.cpp; автор рекомендует использовать актуальную версию. GGUF и MXFP4 позволяют запускать квантованную модель в совместимой среде, однако квантование может влиять на точность по сравнению с исходными весами. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QwenMosaic-7B — объединённая языковая модель, созданная bunnycore методом линейного слияния через mergekit. В неё вошли AIDC-AI/Marco-o1, fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS, rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с адаптером bunnycore/Qwen-2.1-7b-Persona-lora_model. Это плотная причинная модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров; она распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на инструкции. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее 25,31, IFEval 58,19 и BBH 36,75; эти значения не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen-Qwen2-7B-Instruct-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen2-7B-Instruct, разработанной Qwen и опубликованной в формате квантизированных файлов командой featherless-ai-quants. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая диалоговые и другие сценарии text-generation. GGUF-формат ориентирован на локальный запуск совместимыми инструментами, а разные уровни квантизации позволяют выбирать компромисс между размером файла, требованиями к памяти и качеством работы. В набор входят варианты IQ4_XS, Q2_K, Q3_K_L, Q3_K_M, Q3_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_K_M, Q5_K_S, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 2,9 до 7,7 ГБ. Из README известно, что это текстовая модель с примерно 7 миллиардами параметров; сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста не указаны. Более сильная квантизация обычно уменьшает требования к ресурсам, но может снижать точность по сравнению с менее квантизированными вариантами. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в материалах исходной модели Qwen2-7B-Instruct и репозитории квантизаций.

Rabbit-7B-DPO-Chat-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и viethq188/Rabbit-7B-DPO-Chat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в формате чата; контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на пользовательские запросы. Файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые специализации или результаты сравнительных оценок.

Re:ultiima-32B — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная TeamDelta слиянием моделей Qwen2.5 с помощью TIES и mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, в слияние также включена Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct; веса представлены в формате safetensors, а README указывает dtype float16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Для неё заявлен контекст до 131 072 токенов. Карточка указывает английский язык, поэтому не следует считать поддержку других языков подтверждённой. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/samantha-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-mistral-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для диалоговых ассистентов и ответов на запросы на естественном языке. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache 2.0. В метаданных не указаны отдельные языки или специализированные прикладные области.

Savant-LLaMa-70B — объединённая языковая модель автора TareksGraveyard, созданная с помощью mergekit методом della_linear. В качестве базовой использована nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B; в объединение также вошли пять моделей семейств Llama от EVA-UNIT-01, Sao10K, SicariusSicariiStuff и TheDrummer. Модель предназначена для диалогового общения и генерации текста. Она построена на архитектуре Llama с 69,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README автор описывает результат как эксперимент слияния и оценивает его как достойный, но отмечает, что предпочитает другой собственный вариант. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Llama 3.3. Перед применением следует учитывать условия лицензии Llama 3.3 и ограничения, унаследованные от включённых моделей; README не приводит отдельной оценки качества или подробных рекомендаций по безопасному использованию.

CultriX/SeQwence-14Bv1 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная CultriX с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели при слиянии использована Qwen/Qwen2.5-14B; в состав также вошли CultriX/SeQwence-14B, CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke, CultriX/Qwen2.5-14B-MegaMerge-pt2, VAGOsolutions/SauerkrautLM-v2-14b-DPO и v000000/Qwen2.5-Lumen-14B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Это плотная модель с 14 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык, а интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении объединённой модели.

ShadowCalme-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием CorticalStack/shadow-clown-7B-dare и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1. В ней использована архитектура Mistral с плотной структурой и около 7,1 млрд параметров; конфигурация слияния применяет метод SLERP. Модель принимает текст и выдаёт текст, а её контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев, где нужна языковая модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

chankhavu/smolmo-32b-sft-merged-proofpilot — это объединённая методом равномерного усреднения весов модель на базе OLMo 3, подготовленная автором репозитория из восьми последовательных контрольных точек одного запуска SFT. Усреднены снимки шагов 18 750–20 500; независимые дообученные модели не смешивались. Модель содержит 31,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM, представлена в safetensors и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Усреднение хвостовых контрольных точек было применено как способ сгладить эффект незавершённого затухания скорости обучения, но автор указывает, что возможное улучшение обобщения следует проверять на отложенной оценке относительно финальной контрольной точки. Данные о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках отсутствуют.

SOLAR-13B-Instruct-v1.0 — разговорная языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная Vicgalle с помощью mergekit. Это вариант SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0, расширенный до 13 млрд параметров методом passthrough: в итоговую модель включены диапазоны слоёв исходной модели. Репозиторий содержит веса Safetensors; нативный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текстовых ответов. Автор указывает, что 4-битная квантизация помещается в 12 ГБ видеопамяти; приведены результаты нескольких бенчмарков, но полная оценка качества ещё не опубликована. Модель поддерживает чатовый сценарий и унаследована от англоязычной инструкционной модели Upstage. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Joseph717171/SOLAR-19.2B-Instruct-v1.0 — разговорная языковая модель, созданная слиянием моделей через mergekit. В карточке она описана как увеличенная версия SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 с чередованием слоёв; метаданные указывают архитектуру LlamaForCausalLM и около 18,5 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции, а также как основа для дальнейшего дообучения или замена исходной версии SOLAR 10.7B. Для обучения использовались наборы Alpaca-GPT4, OpenOrca, Orca DPO и UltraFeedback; карточка также упоминает SFT и DPO. Заявленная лицензия — CC; конкретный вариант лицензии в предоставленных данных не уточнён.

Solar Mini 4 — компактная языковая модель компании Upstage на 35 млрд параметров с архитектурой mixture-of-experts и примерно 3 млрд активных параметров. В карточке указано контекстное окно до 524 тысяч токенов. Модель предназначена для агентных сценариев и генерации текста. Её можно использовать для построения диалоговых помощников и систем, которым требуется обрабатывать длинный контекст. В предоставленном фрагменте README подробности о возможностях, поддерживаемых языках и лицензии отсутствуют.

StrangeMerges_12-7B-slerp — языковая модель на основе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Это слияние моделей Keynote-Technology/KAI-7B-v0.1 и Gille/StrangeMerges_11-7B-slerp методом SLERP; веса опубликованы в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалога, написания текстов и решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_42-7B-dare_ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Веса объединяют rwitz/experiment26-truthy-iter-0, Kukedlc/Neural4gsm8k и Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp методом dare_ties; в репозитории указаны веса Safetensors в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалоговых ответов и решения задач на рассуждение, включая математические вопросы. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указана лицензия Apache-2.0.

StrangeMerges_54-7B-model_stock — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit и метода model_stock. В конфигурации указаны несколько исходных моделей, включая Gille/StrangerPerciVaaled_Strange-7B-slerp в качестве базовой; метаданные также связывают модель с другими объединёнными чекпойнтами.