II.1Анализ требований и архитектура ПО

mradermacher/Qwen3.5-9B-Brainwaves-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий модели nightmedia/Qwen3.5-9B-Brainwaves, подготовленный пользователем mradermacher. Модель относится к семейству Qwen и предназначена для запуска через совместимые инструменты, поддерживающие формат GGUF. В описании заявлены диалоговые сценарии, генерация текста, программирование, математические и STEM-задачи, исследовательская работа, рассуждения, творческое и художественное письмо, а также ролевые сценарии. Размер базовой модели составляет около 9 млрд параметров. Указаны поддерживаемые языки English, Chinese, Japanese и Spanish. Доступны дополнительные файлы mmproj для мультимодального использования, однако конкретные поддерживаемые типы входных данных и возможности мультимодальной обработки в README не раскрыты. Также в тегах заявлен контекст до 256k или 1M токенов, но точное значение для данной сборки не уточняется. Главное преимущество репозитория — широкий выбор вариантов квантования с размером примерно от 4 до 18,5 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Для быстрого запуска рекомендованы Q4_K_S и Q4_K_M, а Q8_0 описан как вариант с лучшим качеством среди быстрых. Ограничения включают возможное снижение качества у низкобитных квантований и отсутствие в README результатов бенчмарков, детального описания архитектуры и подтверждённых характеристик мультимодальности. Лицензия модели — Apache 2.0.

Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF — это мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B, разработанная DavidAU совместно с Nightmedia. Она представляет собой результат многоэтапного дообучения и слияния нескольких моделей на локальном оборудовании. Модель ориентирована на универсальные сценарии: следование инструкциям, рассуждения, программирование, творческое письмо, художественную литературу и ролевые диалоги. Заявлена как uncensored и heretic-модель, то есть с ослабленными ограничениями на ответы. Модель распространяется в формате GGUF, включая обычные и MTP-варианты для multi-token prediction. Доступны квантизации, в том числе 4- и 8-битные; для GGUF заявлен контекст до 256 тысяч токенов. Поддерживаются текст и изображения, однако для работы с изображениями требуется отдельный файл mmproj. Указаны английский и китайский языки. NEO IMATRIX-квантизация и частично сохранённая 16-битная точность выходного тензора предназначены для повышения качества, а MTP-варианты — для ускорения генерации при достаточном уровне принятия предсказанных токенов. Сильными сторонами заявлены производительность в ряде benchmark-тестов, развитое следование инструкциям, компактный размер, поддержка рассуждений и потенциально высокая скорость локального запуска. Ограничения включают зависимость скорости и эффективности MTP от оборудования, настроек и acceptance rate, а также необходимость подбирать обычный или MTP-вариант под конкретный сценарий. Приведённые результаты получены авторами модели и не гарантируют превосходство над более крупными моделями во всех задачах. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Qwable-Holo3-Qwopus — экспериментальная мультимодальная модель, созданная автором nightmedia слиянием NuSLERP нескольких моделей на базе Qwen3.6-35B-A3B, включая Holo3, Qwopus и Qwable. В метаданных указана архитектура семейства Qwen3.5 MoE и класс Qwen3_5MoeForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса safetensors. Базовая модель имеет 35 млрд параметров, но в карточке нет отдельного подтверждения размера итоговой сборки или длины её контекста. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, работы с изображениями, рассуждений, программирования, математики и творческого письма. В README описано переключение режимов быстрого ответа и глубокого рассуждения с помощью шаблона чата. Метаданные указывают поддержку английского, китайского, японского и испанского языков. Автор приводит сравнительные результаты нескольких вариантов квантования и показатели perplexity, памяти и скорости токенов. Модель распространяется по лицензии AGPL-3.0. Автор отмечает, что использованный шаблон чата — ранняя версия и модель не проверялась с его актуальной версией; поэтому поведение переключателей рассуждения может зависеть от шаблона и конфигурации.

Fmuaddib/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16-mlx-8Bit — языковая модель для генерации текста, преобразованная в формат MLX из AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16 с использованием mlx-lm 0.31.2. Модель относится к семейству Qwen3.8 и имеет 27 млрд параметров; в метаданных указана поддержка английского, китайского и других языков. Модель предназначена для диалоговых и инструкционных сценариев, программирования, рассуждений, а также заявленных в метаданных задач function calling и tool calling. Для запуска используется библиотека mlx-lm, предусмотрена работа с chat template. В метаданных также отмечены vision и multimodal, однако README не содержит подробностей о поддерживаемых форматах входных данных и возможностях обработки изображений. Ключевая особенность этой версии — представление в MLX с 8-битным квантованием, что ориентировано на запуск в экосистеме Apple Silicon и может снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. При этом README не приводит результаты тестов, сведения о размере контекста, точной архитектуре, аппаратных требованиях или сравнительных оценках качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YFC-112358 создал эту плотную модель семейства Qwen объёмом 27 млрд параметров с помощью трёхэтапного слияния весов. В рецепте DELLA и линейная арифметика задач объединяют несколько моделей на базе Qwen3.6, после чего полученное изменение весов переносится на Cold-Fusion-GAIN-V1.1 на базе Qwen3.8. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; модель лицензирована по Apache-2.0. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться как ассистент для ответов и многошаговых запросов. В метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Несмотря на мультимодальную архитектуру Qwen и наличие визуальной башни у базового семейства, README этой версии описывает прежде всего слияние весов и не подтверждает отдельно качество обработки изображений или видео. Главное ограничение — перенос прироста весов между поколениями Qwen3.6 и Qwen3.8: автор отмечает, что архитектуры совпадают по размерам, но это не гарантирует совместимость представлений, и модель может работать хуже без явной ошибки. Автор приводит значение cold_amp 0,1217 и считает его совместимым с продолжением обучения на общей базе, однако предупреждает, что базовые веса Cold-Fusion могли измениться, что затрудняет точное воспроизведение.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF — многоэтапная fine-tune и merge-модель семейства Qwen3.8 с 27 млрд параметров, опубликованная в репозитории isihdfg на основе модели DavidAU. По README, разработка выполнена командой DavidAU с использованием методов COLD FUSION, Fable Fusion 711 и инструментов Unsloth. Модель распространяется в форматах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, рассчитанные на запуск на пользовательском оборудовании. Модель предназначена для решения общих задач, рассуждений, программирования, творческого письма, создания художественных текстов и ролевых сценариев. Заявлены режимы thinking, reasoning и coder, а также поддержка английского и китайского языков. Основной акцент сделан на сокращении объёма рассуждений и ускорении генерации при сохранении детализации ответа; README также заявляет улучшение результатов на ряде ARC-бенчмарков по сравнению с базовыми моделями, однако эти показатели приведены автором и могут зависеть от режима, квантизации и методики оценки. К сильным сторонам относятся ориентация на программирование и творческие задачи, уменьшенное избыточное рассуждение, наличие вариантов для устройств с ограниченными ресурсами и заявленная поддержка MTP. Ограничения включают отсутствие в README точных данных о размере контекстного окна, полном наборе поддерживаемых модальностей и системных требованиях; заявленная «uncensored» и «abliterated» настройка также может означать ослабленные ограничения безопасности. Лицензия модели указана как Apache-2.0.

A3Pz0/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Uncen-MTP-GGUF — это многос этапная дообученная и объединённая версия Qwen3.8-27B, разработанная автором DavidAU с использованием Unsloth, методов Cold Fusion и Fable Fusion. Модель распространяется в формате GGUF с обычными и MTP-квантами, включая варианты с точностью 4 и 8 бит, и ориентирована на работу на потребительском оборудовании. Модель предназначена для решения общих задач, рассуждений, программирования, творческого письма, создания художественных текстов и ролевых сценариев. Заявлены режимы thinking и reasoning, а также оптимизация для сокращения объёма рассуждений и ускорения генерации при сохранении детализации ответа. В карточке указаны английский и китайский языки. Архитектура и размер унаследованы от Qwen3.8-27B; поддержка изображений заявлена через тег image-text-to-text, но подробности мультимодальных возможностей в README не приведены. К сильным сторонам относятся заявленные автором высокие результаты на наборах ARC-C и ARC-E, улучшение по сравнению с базовой Qwen3.8-27B, сокращение числа токенов рассуждений и наличие вариантов для разного объёма памяти. Ограничения включают отсутствие независимой проверки приведённых бенчмарков, неполные сведения о контекстном окне и мультимодальности, а также возможную специфику поведения uncensored/abliterated-дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-TURBO-fcf-GGUF — открытая многоэтапная fine-tune-модель на базе Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU, опубликованная в формате GGUF. В README указаны разработчик базовой модели и участники обучения DavidAU и его команда; для обучения применялись Unsloth, методы COLD FUSION и Fable Fusion 711, а также наборы данных DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. Репозиторий содержит обычные и MTP-квантизации, включая варианты для 4- и 8-битного запуска на потребительском оборудовании. Модель предназначена для широкого спектра задач: рассуждений и решения задач, программирования, творческого письма, художественной прозы, ролевых сценариев и других текстовых применений. Заявленная особенность TURBO-версии — сокращение объёма внутреннего рассуждения по сравнению с обычной Qwen3.8 при сохранении детализации и качества ответов, что должно повышать скорость генерации и снижать расход токенов. В метаданных указаны английский и китайский языки; контекстное окно и точный набор поддерживаемых модальностей в README не описаны, хотя pipeline_tag указывает image-text-to-text. Ключевые характеристики — около 27 млрд параметров, архитектура на базе Qwen3.8, поддержка трёх режимов рассуждения согласно описанию автора, а также обычных и MTP GGUF-квантов. README заявляет высокие результаты на ARC-C и ARC-E и превосходство базовых моделей по нескольким бенчмаркам, однако эти утверждения не подтверждены независимыми данными в предоставленном тексте. Модель обозначена как uncensored, поэтому её ответы могут быть менее ограниченными с точки зрения защитных фильтров; конкретные требования к оборудованию и контексту запуска не приведены. Указанная лицензия — Apache-2.0.

gangwayhaste/qwen38-fcf-gguf — это набор GGUF-квантов мног stages fine-tune модели Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX, разработанной на базе модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. В README указано, что обучение и сборка выполнялись с использованием Unsloth, методов COLD FUSION и Fable Fusion, а также датасетов DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. Лицензия — Apache-2.0; заявленные языки — английский и китайский. Модель предназначена для общего решения задач, рассуждений, программирования, творческого письма, создания художественных текстов и ролевых сценариев. Основной акцент сделан на подробность ответов, сокращение избыточного внутреннего рассуждения и ускорение генерации, включая режимы MTP. Доступны обычные и MTP-кванты, в том числе варианты с точностью 4 и 8 бит и использованием imatrix. Размер базовой модели — 27B параметров. README также обозначает поддержку сценария image-text-to-text, однако подробности о фактических мультимодальных возможностях и максимальном размере контекста не приведены. К заявленным сильным сторонам относятся улучшенные по сравнению с базовой Qwen3.8-27B показатели на ряде бенчмарков, высокая детализация, способности к рассуждению, кодированию и художественной генерации, а также возможность запуска квантованных вариантов на потребительском оборудовании. Ограничения включают отсутствие независимой верификации заявленных результатов в предоставленных данных, неопределённость характеристик отдельных квантов и отсутствие точных требований к аппаратному обеспечению. Модель помечена как uncensored и abliterated, поэтому её поведение и уровень защитных ограничений могут отличаться от исходной модели.

Qwen3.8-Flash-Next-MLX-mixed-4_8bit — сборка модели Qwen3.8-Flash-Next, преобразованная в формат MLX разработчиком PipeNetwork для запуска на Apple Silicon. Это текстовая модель генерации, основанная на гибридной архитектуре Gated-DeltaNet и sparse attention с разреженной Mixture-of-Experts на 125 млрд параметров, из которых около 6 млрд активируются на токен. В исходной архитектуре также используется хешированное n-граммное embedding-пространство на 51 млрд параметров. Мультитокенный prediction head на 4 млрд параметров исключён, а vision tower присутствует в файлах, но не используется данным текстовым runtime. Модель предназначена для локальной генерации текста и решения задач вроде программирования, продолжения текста и других сценариев text-generation. Она рассчитана на работу через библиотеку MLX и требует специального runtime qwen4_exp, поставляемого вместе с репозиторием; для загрузки может потребоваться trust_remote_code. Размер сборки составляет 106,2 ГБ. Маршрутизируемые эксперты и n-граммные таблицы квантизированы в 4 бита, большинство остальных весов — в 8 бит, отдельные компоненты и vision tower сохранены в bfloat16. Заявленная конфигурация заметно лучше равномерной 4-битной версии по качеству: perplexity на wikitext-2 составляет 4,5286 против 5,3914 у полной 4-битной сборки и 4,4708 у исходной bfloat16-модели. Сильная сторона сборки — существенное уменьшение размера при небольшом ухудшении качества относительно bfloat16; по приведённому тесту она является предпочтительным вариантом среди сборок такого размера. Ограничения включают большой объём файлов, зависимость от Apple Silicon и нестандартного runtime, отсутствие поддержки vision в текущем режиме, а также возможные потери качества из-за квантизации. Лицензия указана как qwen-community-1.0 с типом other; конкретные условия следует проверить в файле LICENSE.

Модель vito95311/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-GGUF-INT8FP16 — квантованная версия Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking от автора vito95311, опубликованная в формате GGUF для запуска через llama.cpp и Ollama. В основе лежит мультимодальная модель Qwen3-Omni с архитектурой смеси экспертов и режимом рассуждения; в README указан размер исходной модели 31,7 млрд параметров. Репозиторий содержит варианты Q8_0 с весами INT8 и F16, а также отдельный файл FP16. Версия предназначена прежде всего для генерации текста, рассуждений, диалога и написания кода на локальном оборудовании. Карточка описывает поддержку китайского и английского языков и заявляет многоязычность. Исходная модель принимает текст, изображения, аудио и видео и может формировать текстовые и аудиовыходы, однако автор предупреждает, что мультимодальные функции в llama.cpp и Ollama могут быть недоступны или работать с ухудшением; в текущей упаковке следует ориентироваться на текстовые сценарии. Квантование уменьшает требования к памяти по сравнению с исходной моделью, но README не приводит независимой проверки заявленных показателей качества и скорости. Для использования указана лицензия Apache 2.0; базовая модель сохраняет условия лицензии Qwen3-Omni.

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Модель имеет архитектуру и размер исходной версии Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507; в названии указаны 235 млрд параметров и конфигурация A22B. Представлены варианты GGUF с разными уровнями квантизации — от Q2 до Q8_0 — размером примерно от 93 до 250 ГБ для указанных файлов. Более высокие уровни обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют больше оперативной или видеопамяти. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, длине контекста и мультимодальности. Сильной стороной являются разнообразие вариантов квантизации и возможность локального запуска, включая рекомендации Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S и Q4_K_M для разных компромиссов между качеством и требованиями к памяти. Ограничениями выступают очень крупный размер модели и высокие аппаратные требования; при низких уровнях квантизации качество снижается. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, разработанной Qwen и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp; формат подходит для офлайн-сценариев на оборудовании с ограниченными ресурсами по сравнению с полной версией BF16. Модель относится к семейству Qwen3 и имеет заявленный размер 30B параметров, при этом в названии указано A3B. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, длине контекста, конкретной архитектуре, мультимодальности и результатах тестирования. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ; они различаются размером файлов, качеством и требованиями к оперативной памяти. Версии Q6 и Q5 отмечены как высококачественные, Q4_K_M — как стандартный вариант для большинства сценариев, а Q3 предназначены для систем с небольшим объёмом памяти, но дают более низкое качество. Сильными сторонами являются широкий выбор квантизаций, совместимость с популярными локальными инструментами и возможность подобрать баланс между качеством, скоростью и потреблением памяти. Ограничения включают неизбежное снижение качества в более компактных вариантах, значительный размер файлов даже после квантизации и отсутствие в README сведений о лицензии, языках и максимальном контексте. Для корректного диалога рекомендуется использовать указанный в README шаблон prompt format с секцией <think>.

Aryanne/QwentileSwap — слитая автором языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом task_swapping с помощью mergekit на основе win10/EVA-QwQ-32B-Preview. В объединение также вошли ArliAI/Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3, maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct и Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1. Модель содержит 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в форматах safetensors и GGUF. Автор описывает её как эксперимент с пользовательским методом слияния и не заявляет о гарантированном качестве. Лицензия — Apache-2.0.

RoguePlanet-DeepSeek-R1-Qwen-32B — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором nitky методом Model Stock с помощью mergekit. В состав вошли модели японского языка, модели для рассуждений, программирования и инструкционного диалога; размер модели — 32 млрд параметров, контекст — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст в формате диалога. Модель предназначена для генерации ответов с длинными рассуждениями, включая задачи на японском языке. В приведённом автором тесте рассуждений она прошла уровни LV1 и LV2, но не прошла LV3; базовая модель cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese не прошла ни один из этих уровней. Для использования рекомендован шаблон {SYSTEM_PROMPT}{USER_MESSAGE}. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты тестирования ограничены одним набором проверок и указанными параметрами генерации; они не гарантируют качество на других задачах.

Rombo-LLM-V2.7-gemma-2-9b — языковая модель Rombo-Org на 9 млрд параметров, основанная на Google Gemma 2 9B Instruct. По описанию, в модели объединены предварительно обученная и инструктивно настроенная версии Gemma 2 9B. Она предназначена для дальнейшего дообучения и генерации текста, в том числе в диалоговом режиме. Модель использует плотную архитектуру Gemma 2, формат safetensors и контекст до 8192 токенов. Модель можно применять для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста; базовая Gemma 2 Instruct также описана как подходящая для суммаризации. В README не приведены результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых языках, поэтому их нельзя подтвердить. Указана лицензия Gemma; условия её использования определяются этой лицензией.

mondk/Safetensors.claude_Deepseek-R1-Llama — дообученная языковая модель на архитектуре Llama, созданная на базе unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Для дообучения указан датасет mondk/claude-v2-super.jsonl; карточка также ссылается на вариант GGUF. В метаданных заявлен английский язык и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

arcee-ai/saul-mistral-instruct-v0.1-7b-ties — объединённая модель Arcee AI, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Equall/Saul-Base и Mistral-7B-Instruct-v0.1, с Mistral-7B-v0.1 как базовой моделью слияния. Это плотная авторегрессионная языковая модель MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста по инструкциям. Она подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает её специализированную настройку по областям, языковую поддержку, сравнительные результаты или ограничения качества, поэтому применимость в конкретных сценариях следует проверять отдельно.

JetLM/SDAR-4B-Chat — диалоговая языковая модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Архитектура SDAR объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: по заявлению авторов, это сочетает эффективное обучение с параллельным выводом. Репозиторий содержит плотную модель на 3,7 млрд параметров в формате safetensors с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Авторы сообщают о результатах на уровне сильных авторегрессионных моделей сопоставимого масштаба и о преимуществах на отдельных задачах научного рассуждения, однако приведённые в README утверждения относятся к семейству SDAR и сами по себе не подтверждают конкретные результаты этой версии 4B Chat. Поддерживается библиотекой Transformers. Лицензия Apache-2.0.

SEC-1.6-Calme-7B-Instruct — объединённая Arcee AI чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit из arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает слияние методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; отдельных оценок качества или ограничений применения карточка не приводит.

Smaug Dolphin 60B — объединённая методом MoErge языковая модель на архитектуре Mixtral, созданная на основе abacusai/Smaug-34B-v0.1 и cognitivecomputations/dolphin-2.2-yi-34b-200k. Она предназначена для диалоговой генерации текста. В метаданных указаны 33,9 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста, включая средний балл 76,44, ARC и HellaSwag. Карточка сообщает, что модель работает ожидаемо, а оценки ещё проводятся. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с файлами лицензии репозитория.

lemons-ink/SmolLM3-Custom-Merged — текстовая генеративная модель семейства SmolLM3, опубликованная пользователем lemons-ink на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также отмечены обучение с учителем и поддержка conversational-формата. Она рассчитана на работу через библиотеку Transformers и содержит около 3,1 млрд параметров. Модель поддерживает контекст длиной до 65 536 токенов, что подходит для продолжения больших текстов, многошаговых диалогов и обработки длинных входных последовательностей. Точные сведения о базовой архитектуре, языках, данных обучения, результатах оценки и методе объединения компонентов в README отсутствуют. Лицензия модели в доступных данных не указана. README также не содержит подтверждённых сведений о разработчике, поэтому lemons-ink следует рассматривать как автора или владельца публикации, а не как подтверждённого разработчика.

SomeModelsMerge-7b — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Она объединяет десять моделей, включая M7-7b, NeuralSirKrishna-7b, Percival_01-7b-slerp, T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO и UltraMerge-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; карточка также указывает среди объединённых компонентов модель, ориентированную на математические задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Soren-1-Small — диалоговый ассистент, созданный Andy из Syntropy-AI в рамках Project Syntropic. Это плотная decoder-only модель семейства Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров, дообученная на Qwen/Qwen3.5-2B с помощью последовательного supervised fine-tuning и direct preference optimization. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и помощи в программировании. Контекстное окно расширено до 1 048 576 токенов с помощью YaRN 4x после обучения. В шаблон чата встроен системный промпт с описанием личности и стиля ассистента. Разработчик заявляет, что модель старается избегать выдуманных фактов и API, а также писать цельный код; в карточке указано, что результат на GSM8K составил 60% и математическая доработка ещё планируется. Модель принимает текст и генерирует текст. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Заявления о качестве и снижении галлюцинаций исходят от разработчика; приведённый результат GSM8K указывает на ограничения в математических задачах.

StrangeMerges_8-7B-slerp — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_7-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_5-7B-ties. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для создания диалоговых приложений, генерации продолжений текста и ответов на запросы в длинном контексте. В README приведены результаты оценки на отдельных бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти результаты не гарантируют качество на других задачах. Язык модели в предоставленных материалах не уточнён. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специальных ограничениях или целевых предметных областях в карточке не приведены.

Stylizer-V2-LLaMa-70B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SCE. Основой слияния послужила huihui-ai/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated; также объединены модели Nemotron, Euryale, Hermes и Negative LLAMA. Модель содержит 69,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоги. Метаданные указывают контекст длиной до 131072 токенов и библиотеку Transformers. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка не описывает более узкую специализацию или гарантированные преимущества по сравнению с исходными моделями. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

T3qm7xNeuralsirkrishna_NeuralExperiment26 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Карточка не уточняет специализацию по языкам или предметным областям. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_OgnoExperiment27 — слитая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации по предметной области или отдельных языковых возможностях, поэтому модель описывается как общего назначения.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подойдёт для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик в текстовых приложениях. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

TheTop-5x7B-Instruct-T-v0.1 — языковая модель MaziyarPanahi, полученная слиянием пяти моделей примерно по 7 млрд параметров методом TIES. Она предназначена для генерации текста и инструкционного диалога. Модель построена на архитектуре Mistral, распространяется в формате Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель можно применять для ответов на запросы, составления и преобразования текста, а также задач рассуждения в диалоге. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. README не уточняет языковой охват и конкретный состав моделей, вошедших в слияние.