II.2Создание и понимание программного кода

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — конвертированная в формат MLX версия компактной языковой модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, подготовленная сообществом mlx-community из модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B с помощью mlx-lm 0.20.2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, математики и программирования. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Формат MLX ориентирован на запуск с mlx-lm. В карточке приведена лицензия базовой модели только косвенно, поэтому условия лицензирования здесь не уточняются. Возможности и качество унаследованы от базовой модели.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели HBkira/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели SAIFIINDUSTRIES/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели densafaradenza/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ — квантизированная версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, разработанная на базе модели DeepSeek-R1 командой DeepSeek AI. Модель предназначена для задач рассуждения, включая решение математических задач, программирование и другие сложные текстовые задачи. По данным README, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B превосходит OpenAI o1-mini на ряде бенчмарков и демонстрирует сильные возможности для плотной модели. Модель использует архитектуру базовой Qwen-модели размером 32B параметров и работает с текстом; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Данная версия сжата в 4-битный формат AWQ с использованием AutoAWQ 3.2.7.post3, группировкой q_group_size 128, zero-point quantization и режимом GEMM. Квантизация снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, но потенциально сопровождается потерей точности по сравнению с полной версией. В README указана лицензия Apache-2.0 для репозитория этой версии, тогда как для исходной DeepSeek-R1 приведены отдельные ссылки на Model Agreement и лицензию кода MIT; условия использования следует проверять применительно к конкретным компонентам модели.

Карточка модели bbbbiia/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели liruiyangnb666/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели xiaozhibro/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

DeepSeek V4 Flash 4Expert Q4K GGUF — это 4-битная квантизированная версия варианта DeepSeek V4 Flash с архитектурой MoE и MLA, опубликованная cloudyu. В конфигурации используются четыре активных эксперта на токен и 43 слоя; эксперты хранятся в формате Q4_K, а проекции внимания и веса общего эксперта — Q8_0. Репозиторий содержит модель в формате GGUF объёмом около 153 ГиБ. Модель предназначена для генерации текста, включая написание кода, рассуждения и ответы на вопросы. README сообщает о результатах оценки на HumanEval, AIME 2025, GPQA Diamond и SuperGPQA; это результаты автора репозитория, а не независимая гарантия качества. Карточка указывает английский и китайский языки. Для запуска требуется движок ds4 с поддержкой конфигурации 4Expert; стандартная upstream-версия ds4 без соответствующих изменений этот файл не загружает. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-V4-Flash-NVFP4-FP8 — это оптимизированная и квантизованная версия базовой модели DeepSeek-V4-Flash, разработанная Red Hat AI на основе модели deepseek-ai. Модель предназначена для развёртывания и инференса через Transformers и vLLM, в частности для задач общего инструктирования, математического рассуждения, reasoning и генерации кода. Она ориентирована на высокопроизводительное серверное использование с тензорным параллелизмом на нескольких GPU. Ключевая особенность модели — применение формата NVFP4, а также FP8 для KV-кэша. Для запуска рекомендуется использовать четыре GPU и FP8 KV cache; оценивание проводилось на 8 GPU B200. Точные архитектурные параметры, размер модели, поддерживаемые языки, модальности и длина контекста в README не указаны. На GSM8K модель показала точность 91,0%, а на MMLU-Pro — 55,4%. В сравнении с базовой моделью восстановление качества различается по задачам: оно составляет около 91–98% на большинстве указанных бенчмарков, при этом на AIME 2025 результат оказался выше базового. Основные преимущества модели — совместимость с vLLM, использование низкоразрядного представления для эффективного инференса и высокая пропускная способность. Ограничение заключается в заметной потере точности относительно базовой модели, связанной с тем, что исходная модель уже была выпущена в квантизованном формате, а также с различиями между форматами MXFP4 и NVFP4. В README упоминается, что более продвинутые методы, например GPTQ, могут улучшить восстановление точности. Модель распространяется по лицензии MIT.

DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 — конверсия в формат MLX модели Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B, подготовленная mlx-community с помощью mlx-vlm 0.4.4. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, доступная в точности BF16 и рассчитанная на инференс на компьютерах Apple Silicon через MLX. Модель принимает текстовые запросы, изображения и видеоданные; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Базовая модель дообучена на дистиллированных ответах DeepSeek-V4-Pro для пошагового решения задач по математике и естественным наукам. Метаданные карточки также указывают поддержку английского, китайского, испанского, русского и японского языков. Конверсия сохраняет шаблон чата и мультимодальный процессор исходной модели. Для работы с изображениями и видео README рекомендует mlx-vlm. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от исходной модели. Подробности о качестве и ограничениях следует сверять с карточкой исходной модели.

Deepthought-8B — разговорная модель генерации текста от Ruliad, основанная на плотной архитектуре LLaMA 3.1 и содержащая 7,5 млрд параметров. Она предназначена для задач рассуждения, следования инструкциям, программирования и математики. Модель формирует структурированные ответы и, согласно карточке, может представлять ход решения в формате JSON с отдельными шагами; глубину рассуждений можно настраивать во время вывода без дообучения. Контекст модели составляет до 131 072 токенов. Карточка заявляет работу на GPU с 16 ГБ видеопамяти или больше и рекомендует Flash Attention 2 для повышения производительности. Модель может быть полезна для пошагового решения задач, где требуется проверяемая структура ответа, а также для интеграции генерации рассуждений в приложения. В README отмечены ограничения при сложных математических задачах, обработке длинного контекста и нестандартных случаях. Доступна по лицензии Llama 3.1; перед использованием следует учитывать её условия.

DNA3.0-2B — мультимодальная модель Dnotitia на основе Qwen/Qwen3.5-2B, дообученная с использованием uncensored- и persona-training. Она предназначена для диалогов, аналитических рассуждений, помощи в программировании и понимания изображений; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель имеет 2 млрд параметров, плотную архитектуру и принимает текст и изображения, выдавая текст. README заявляет поддержку 201 языка и диалектов и контекст до 262 144 токенов с расширением примерно до 1 010 000 токенов через YaRN. Модель обучена отвечать с меньшим числом отказов и учитывать корпоративные знания и терминологию Dnotitia, поэтому подходит для ассистента по продуктам и внутреннему контексту компании. Унаследованные от базовой модели мультимодальные возможности позволяют разбирать изображения в диалоге. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сниженное число отказов может привести к выдаче нежелательных ответов; корпоративная настройка способна смещать ответы в пользу точки зрения Dnotitia. Возможны галлюцинации и унаследованные от базовой модели пробелы и предубеждения. README не рекомендует применять модель для автономных решений в критически важных областях без надзора и профильной проверки.

Это GGUF-квантизированная версия текстовой модели dolphin-2.9.1-llama-3-8b, разработанной cognitivecomputations и опубликованной legraphista. Модель основана на Llama 3 с исходным форматом BF16 и предназначена для генерации текста в совместимых средах, включая llama.cpp. Модель имеет размер 8 миллиардов параметров и поддерживает различные варианты представления: от BF16 и FP16 до квантований Q2–Q8 и IQ. Для ряда квантованных вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранить качество при уменьшении размера файлов и требований к памяти. Доступны файлы размером примерно от 3 до 16 ГБ. Модель ориентирована на диалоговые и инструкционные сценарии, а также задачи программирования, математические задачи, function calling и агентские сценарии, поскольку базовая модель обучалась на соответствующих наборах данных. Преимуществами являются локальный запуск, широкий выбор уровней квантизации и совместимость с экосистемой GGUF. Ограничения включают отсутствие заявленных в карточке сведений о языках, размере контекста, точных показателях качества и мультимодальных возможностях; модель работает с текстом. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в представленном README.

stojchet/dpo5k2 — дообученная модель на основе DeepSeek Coder 1.3B Base, обученная на наборе данных generator. Это плотная причинная языковая модель архитектуры LLaMA с 1,3 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, с ориентацией базовой модели на автодополнение и заполнение пропусков в коде. В README приведены метрики оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,7599 и разницу вознаграждений между выбранными и отклонёнными ответами 77,1251. Описание конкретных сценариев, ограничения и подробности обучения в карточке отсутствуют. Указана лицензия other; дополнительные условия использования не приведены.

Droplychee-1.0-27B — мультимодальная модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, разработанная Droplychee AI Research на основе Qwen/Qwen3.6-27B и доработанная полным supervised fine-tuning и слиянием моделей. Она поддерживает входные изображения и текст, а основное назначение по карточке Hugging Face — диалоговое понимание изображений и текста. В README также заявлены следование инструкциям, ответы на вопросы, программирование, рассуждения, перевод, суммаризация, анализ документов и агентные сценарии. Модель ориентирована на английский и бенгальский языки, а README дополнительно заявляет поддержку более чем 40 языков, включая русский; качество может различаться. README указывает контекст до 1 000 000 токенов в зависимости от среды запуска. Модель доступна в формате safetensors и совместима с Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Возможные ограничения включают фактические ошибки, галлюцинации, предвзятость и ошибки рассуждения; важные результаты следует проверять. README не приводит независимо подтверждённых результатов бенчмарков.

Team-Coffee-Gym/DS-Coder-7B-PPO-CoffeeEval — модель семейства Llama, обученная с помощью PPO на COFFEE-GYM. Она генерирует текстовую обратную связь для ошибочного кода и предназначена для сценариев, где нужно объяснить проблему или помочь пользователю исправить ошибку. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Метаданные указывают на возможность чат-взаимодействия. Лицензия в предоставленных данных не указана.

E1-AceReason-14B — языковая модель Salesforce на 14 млрд параметров, дообученная на базе NVIDIA AceReason-Nemotron-14B. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и предназначена для генерации текста и адаптивных рассуждений при ограниченном бюджете токенов: обучение направлено на сохранение способности решать задачу, даже если цепочка рассуждений обрывается, и на обобщение на новые ограничения без дополнительного обучения. Модель подходит для математических задач, задач программирования и генерации кода в диалоговом режиме. В README приведены результаты на AIME24 и LiveCodeBenchv5: качество близко к базовой модели при меньшем числе токенов в указанных настройках оценки. Репозиторий содержит веса Safetensors; библиотека — Transformers, контекст — до 131 072 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Авторы позиционируют выпуск как исследовательский и отмечают, что модель не оценивалась для всех практических сценариев. Перед использованием следует проверять точность, безопасность и справедливость ответов, особенно в высокорисковых задачах.

ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-32b-a3b — языковая модель ELYZA, дообученная на базе llm-jp/llm-jp-4-32b-a3b-base. Это модель семейства Qwen3 MoE для генерации текста с рассуждениями и следованием инструкциям; в карточке указаны 2,9 млрд параметров и контекст 65 536 токенов. Обучение включало промежуточное обучение, SFT и обучение с подкреплением по проверяемым результатам. Модель рассчитана прежде всего на японский язык, также поддерживает английский. В README описаны сценарии решения математических и STEM-задач, программирования, ответов на вопросы о японских знаниях, выполнения сложных инструкций и использования инструментов. Для запуска рекомендованы vLLM или Transformers; лицензия — Apache-2.0.

EvaByte — авторская байтовая языковая модель на 6,5 млрд параметров, разработанная командой авторов работы EvaByte: Lin Zheng, Xueliang Zhao и соавторами. Она использует плотную архитектуру EvaByteForCausalLM, механизм эффективного внимания EVA и предсказание нескольких байтов за шаг; обучена на 1,5 трлн байт текстов, математических данных и кода. Модель предназначена для генерации текста, работы с кодом и математическими задачами. Размер контекста составляет 32 768 токенов; модель обрабатывает текст на уровне байтов, поэтому отдельный токенизатор не требуется. В README также описан вариант EvaByte-SFT, прошедший supervised fine-tuning, однако представленный репозиторий называется EvaByte. Авторы заявляют, что EvaByte сопоставима с ведущими открытыми токенизаторными языковыми моделями при использовании в пять раз меньшего объёма обучающих данных, особенно сильна в задачах программирования и может декодировать до двух раз быстрее. Эти сравнительные характеристики приведены авторами; независимые результаты оценки в карточке не представлены. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

evol-codealpaca-v1-sft-4e-5 — дообученная Aleksey Korshuk модель генерации текста на архитектуре Phi-2 от Microsoft. Модель содержит 3,5 млрд параметров, использует PyTorch и формат safetensors, а её контекст ограничен 2048 токенами. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может применяться для запросов, связанных с кодом. Карточка называет её дообученной на наборе данных, название которого не приведено; отдельные сведения о качестве, методике оценки и ограничениях отсутствуют. Лицензия — MIT.

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-GGUF — языковая модель для генерации текста и выполнения инструкций. Оригинальная модель разработана LGAI-EXAONE, а данная версия представляет собой GGUF-квантизацию, подготовленную bartowski на основе llama.cpp. Модель рассчитана на работу с английским и корейским языками. Модель имеет размер 7,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 000 токенов. Она предназначена для диалоговых и прикладных сценариев, требующих следования инструкциям, решения математических задач и генерации или анализа программного кода. Формат GGUF делает её подходящей для локального запуска в совместимых инструментах, включая LM Studio и llama.cpp. К сильным сторонам относятся заявленные высокие результаты среди моделей с сопоставимой длиной контекста, хорошее следование инструкциям, математические и программные способности. Ограничения включают зависимость качества и скорости работы от выбранного уровня квантизации и оборудования, а также типичные для языковых моделей риски неточных, вредных или неподходящих ответов. Модель распространяется по лицензии EXAONE; README не содержит подробных условий лицензии, поэтому перед использованием следует ознакомиться с файлом LICENSE.

EXAONE-Deep-2.4B — плотная языковая модель с 2,4 млрд параметров, разработанная LG AI Research для рассуждений и генерации текста. Это дообученная версия EXAONE-3.5-2.4B-Instruct; архитектура использует 30 слоёв и групповое внимание GQA с 32 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский и корейский языки. Модель предназначена для диалогов и задач рассуждения, в частности решения математических задач и генерации кода. По заявлению разработчика, версия 2.4B показывает результаты выше других моделей сравнимого размера на ряде тестов. Она работает с библиотекой Transformers и доступна для запуска в нескольких средах инференса. Модель может создавать фактически неверные, противоречивые, предвзятые или неуместные ответы и не располагает актуальными сведениями. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверить в репозитории модели.

EXAONE-Deep-7.8B — плотная языковая модель для рассуждений, разработанная LG AI Research. Она предназначена для генерации ответов и решения задач на рассуждение, включая математику и программирование; поддерживает диалоговый режим. Модель дообучена на EXAONE-3.5-7.8B-Instruct и содержит 7,4 млрд параметров. Архитектура — ExaoneForCausalLM с 32 слоями и групповым запросом внимания (32 Q-головы и 8 KV-голов); длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский и корейский языки. Для запуска рекомендуются Transformers версии 4.43.1 или новее; также перечислены TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и LM Studio. В репозитории доступны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в самой карточке и сопутствующей документации. Модель может выдавать неточные, устаревшие, предвзятые или неподходящие ответы; результаты требуют проверки.

Карточка модели OpenLLM-Korea/EXAONE-Deep-7.8B на Hugging Face совпадает с карточкой LGAI-EXAONE/EXAONE-Deep-7.8B, поэтому описание составлено по ней. EXAONE-Deep-7.8B — плотная языковая модель для рассуждений, разработанная LG AI Research. Она предназначена для генерации ответов и решения задач на рассуждение, включая математику и программирование; поддерживает диалоговый режим. Модель дообучена на EXAONE-3.5-7.8B-Instruct и содержит 7,4 млрд параметров. Архитектура — ExaoneForCausalLM с 32 слоями и групповым запросом внимания (32 Q-головы и 8 KV-голов); длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский и корейский языки. Для запуска рекомендуются Transformers версии 4.43.1 или новее; также перечислены TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и LM Studio. В репозитории доступны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в самой карточке и сопутствующей документации. Модель может выдавать неточные, устаревшие, предвзятые или неподходящие ответы; результаты требуют проверки.