II.2Создание и понимание программного кода

unsloth/granite-4.1-3b — вариант модели Granite 4.1-3B, опубликованный Unsloth на базе инструктивной модели IBM Granite 4.1-3B. Это плотная decoder-only трансформерная языковая модель с 3,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В архитектуре базовой модели используются GQA, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Модель предназначена для диалоговых ассистентов, следования инструкциям и агентных сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и многоязычный диалог. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; обучающие данные преимущественно англоязычные. Репозиторий содержит веса Safetensors, карточка отмечает исправления шаблона чата Unsloth. Лицензия — Apache 2.0. Модель может ошибаться, выдавать предвзятые или небезопасные ответы; качество на языках помимо английского может быть ниже. Для конкретных задач и развёртывания рекомендуется проверка и настройка безопасности.

unsloth/Hermes-3-Llama-3.1-8B-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия языковой модели Hermes 3 на базе NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B, подготовленная и опубликованная Unsloth. Модель предназначена для диалоговых и общих языковых задач, включая многошаговое общение, следование системным инструкциям, рассуждения, ролевые сценарии, генерацию кода, вызов функций и формирование структурированного вывода. Модель относится к семейству Llama 3.1 и содержит 8 млрд параметров; используется библиотека Transformers и формат квантования bitsandbytes 4-bit. Она поддерживает английский язык. Для диалогов применяется шаблон ChatML с ролями system, user и assistant, что обеспечивает управляемость поведения и совместимость с подходом OpenAI API. Сведения о размере контекста и мультимодальных возможностях в README не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся сниженное потребление памяти благодаря 4-битному представлению, улучшенные возможности управления инструкциями, function calling, структурированный вывод, генерация кода и поддержание многоходового диалога. Ограничения включают возможные потери качества и точности из-за квантования, а также отсутствие подтверждённых характеристик производительности, контекстного окна и поддержки языков, кроме английского. Лицензия указана как llama3.1; условия её применения необходимо проверять по соответствующим лицензионным требованиям Llama 3.1.

Hugo-7B-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная paulilioaica слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CodeNinja-1.0-OpenChat-7B с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате; объединяет возможности исходных моделей, включая общие диалоговые задачи и работу с кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K, но они не гарантируют аналогичное качество на других задачах. Языковая поддержка и специализированные области применения в карточке не перечислены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DevQuasar публикует версию IBM Granite-4.1-8B в формате GGUF F16. Модель основана на ibm-granite/granite-4.1-8b и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; карточка базовой модели описывает её как многоязычную инструктивную модель IBM для диалоговых помощников, работы с текстом и кодом, а также вызова инструментов. Репозиторий указывает на GGUF F16; конкретные параметры запуска и длина контекста в предоставленных данных не приведены. Лицензия в данных не указана.

InternLM2-20B — плотная языковая модель второго поколения семейства InternLM, разработанная командой InternLM и представленная в репозитории internlm. Она предназначена для генерации и продолжения текста, а также может служить основой для адаптации под предметные области. В опубликованных оценках показаны способности к рассуждению, математике и программированию; карточка также описывает поддержку длинных контекстов. Модель содержит 19,3 млрд параметров, построена на архитектуре InternLM2ForCausalLM и распространяется в формате PyTorch. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. В README заявлена поддержка до 200 000 символов для базовой модели InternLM2; это значение не следует приравнивать к числу токенов и оно может зависеть от конфигурации конкретного чекпойнта. Карточка приведена на китайском и английском языках, но точный перечень языков модели не указан. Модель подходит для продолжения текста и как языковая основа для задач общего назначения, включая рассуждения, математику и код. Это базовая версия, а не чат-версия InternLM2-Chat, поэтому оптимизация для диалога и следования инструкциям здесь не заявлена. Генерация может содержать ошибки, предвзятость или вредные ответы. Код лицензирован по Apache-2.0; веса открыты для академических исследований, а коммерческое использование требует получения бесплатного разрешения.

mlx-community/K2-Horizon-7B-bf16 — конверсия модели IFM/K2-Horizon-7B в формат MLX с точностью bf16, подготовленная сообществом mlx-community для компьютеров Apple silicon. Это плотная авторегрессионная модель семейства K2-Horizon с 7B параметров по README и 8B по метаданным; она поддерживает контекст до 524 288 токенов и предназначена для диалогов и генерации текста, включая работу с длинными запросами. В карточке описаны проверки соответствия реализации PyTorch и тестовые примеры генерации. Модель подходит для ответов на вопросы, рассуждений, помощи с кодом и обработки длинных текстов. Конверсия выполнена без квантизации, поэтому веса занимают около 18 ГБ; с учётом памяти для KV-кэша длинный контекст требует существенно больше оперативной памяти. Для запуска указана библиотека mlx-lm и необходимость доверенной загрузки кода модели в некоторых версиях. Лицензия — Apache-2.0.

K2-Horizon-7B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели IFM/K2-Horizon-7B, разработанной IFM. Это плотная decoder-only модель примерно на 7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, рассуждений, программирования, работы с длинным контекстом и использования инструментов. Модель поддерживает английский язык и относится к текстовым моделям без мультимодального или визуального входа. Исходная модель имеет нативное контекстное окно до 524 288 токенов (512K), что делает её подходящей для анализа больших документов и других задач с длинным контекстом. Доступны варианты квантизации Q4_0, Q4_K_M, Q4_K_M Selective, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 5,34 до 9,57 ГБ. Вариант Selective сохраняет тензоры проекций внимания Q/K/V/O в формате Q6_K поверх базовой Q4_K_M. Для запуска требуется сборка llama.cpp с поддержкой архитектуры K2 Horizon, в частности форк MBZUAI-IFM до появления поддержки в upstream. Файлы содержат совместимый с llama.cpp шаблон чата; доступны форматы вызова инструментов xml, json и xml_typed. Ограничения включают зависимость от специализированного runtime, потребность в значительном объёме памяти при использовании контекста 512K и возможные потери качества из-за квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kanana-1.5-15.7B-A3B-Instruct — разговорная языковая модель Kakao с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts на базе Mixtral. В модели 15,7 млрд параметров всего, при этом активируется около 3 млрд параметров; заявленный размер в метаданных — 824,7 млн параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и корейский языки, а длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, следование инструкциям, решение математических задач и написание кода. Kakao сообщает, что её эффективность по вычислениям на токен сопоставима с Kanana-1.5-8B при использовании 37% FLOPS, а постобучение включало дистилляцию на собственных ответах и обучение с подкреплением. Для запуска README рекомендует vLLM версии 0.8.5 или новее. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

Klear-46B-A2.5B-Instruct — инструктивная версия разреженной языковой модели семейства Klear, разработанная командой Kwai-Klear компании Kuaishou и дообученная с помощью DPO на базе Kwai-Klear/Klear-46B-A2.5B-Base. Архитектура MoE содержит 46 млрд параметров, из которых при генерации активны около 2,5 млрд; в каждом слое задействуются 8 экспертов и один общий эксперт. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате, поддерживает китайский и английский языки и контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, включая задачи общего характера, программирование и рассуждения. Разреженная активация экспертов рассчитана на повышение эффективности инференса по сравнению с плотной моделью сопоставимого общего размера. Для запуска README указывает Transformers версии 4.56.0 или новее с trust_remote_code=True, а для vLLM — форк разработчиков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

KONI-Llama3-8B-20240630 — языковая модель, разработанная Donghun Yang из KISTI. Это продолженное предварительное обучение Llama 3 с 8 млрд параметров на корпусе объёмом 200 ГБ на корейском и английском языках, включающем научно-технические материалы. Модель использует авторегрессионную архитектуру Transformer и принимает текст, генерируя текст и код; контекст составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и кода, а также для адаптации к разным задачам генерации естественного языка. В карточке указана предварительная версия от 30 июня 2024 года. Ограничения лицензии: CC-BY-NC-SA-4.0 и лицензия Llama 3; перед использованием следует соблюдать условия обеих лицензий и применимые правила использования Llama 3.

Это диалоговая модель для преобразования запросов на естественном языке в SQL. Модель VikramPal дообучил методом LoRA на базе LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B: обучение охватило 49 905 примеров диалогов о text-to-SQL, после чего веса были объединены и сохранены в формате bf16. Архитектура — LFM2 MoE; в метаданных указано 1,6 млрд параметров и контекст до 128 000 токенов. Карточка README приводит для этого чекпойнта подсчёт в 8 467 856 128 параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Модель предназначена для генерации SQL по описанию задачи и схемы базы данных. На 12 000 отложенных задачах text-to-SQL README сообщает 84,29% совпадения результатов выполнения запросов; показатель составил 72,02% на наборе Gretel и 88,50% на WikiSQL. Это оценка одной задачи, и она не подтверждает качество на других сценариях. Чекпойнт загружается через Transformers в bf16; для него указана лицензия other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке Hugging Face.

li-14b-v0.4 — языковая модель на 14 млрд параметров от wanlige, объединённая с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct; в слияние также вошли Qwen2.5-Coder-14B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и другие модели семейства Qwen. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и доступна в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, выполнение инструкций, рассуждения и задачи, связанные с кодом. Поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указаны китайский, английский, французский и немецкий языки. Для инференса используется библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценку IFEval 81,33 и MATH Level 5 55,74; они характеризуют тестирование автора и не гарантируют качество на пользовательских задачах. Модель объединяет несколько чекпойнтов, поэтому её поведение и качество могут различаться между типами задач; независимые подробные оценки в карточке не представлены.

Llama 3.1 Tulu V2 70B — языковая модель-ассистент, разработанная Allen Institute for AI (Ai2) и дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров; она обучена на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми данных, включая набор инструкций и диалогов Tulu V2. Основной язык — английский. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов на инструкции и общих задач генерации текста: например, для ответов на вопросы, написания текстов, помощи с рассуждениями и кодом. Карточка приводит результаты на тестах знаний, математики, программирования, следования инструкциям и безопасности, но отдельные оценки не гарантируют качество в конкретном сценарии. Модель не проходила этап RLHF, направленный на безопасные ответы, и не использует встроенную фильтрацию ответов; при соответствующих запросах она может выдавать проблемный контент. Лицензия репозитория — Apache 2.0; исходная модель распространяется по лицензии сообщества Meta Llama 3.1, условия которой также следует учитывать.

Карточка модели dganochenko/llama-3-8b-chat на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct — инструктивная версия семейства больших языковых моделей Llama 3, разработанного Meta. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention и примерно 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, включая код. Контекст — до 8192 токенов. Модель настроена для диалоговых сценариев и работы в роли ассистента: она отвечает на вопросы, поддерживает беседу и выполняет инструкции на английском языке. Настройка включает supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Модель можно запускать через Transformers и использовать в приложениях, которым нужна генерация текста. В карточке указана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3. README ориентирует модель прежде всего на английский язык и предостерегает от использования в других языках, хотя допускает дообучение для них при соблюдении условий лицензии и политики допустимого использования. Это статичная модель, обученная на офлайн-данных; для прикладного развёртывания могут потребоваться дополнительные меры безопасности, а ответы модели могут быть ошибочными.

Defog, Inc. разработала Defog Llama 3 SQLCoder 8B — языковую модель для преобразования вопросов на естественном языке в SQL-запросы. Она дообучена на Meta-Llama-3-8B-Instruct и построена на плотной архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации SQL с учётом вопроса пользователя и переданных описаний таблиц (DDL). В README указана поддержка PostgreSQL, Redshift и Snowflake; авторы оценивали её на SQL-Eval, тестовом фреймворке для PostgreSQL. Для вывода рекомендуется температура 0 без сэмплирования. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. Карточка описывает её назначение и тестирование, но не приводит результатов оценки, поэтому фактическое качество на конкретных схемах и диалектах может различаться.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционно дообученной языковой модели Meta Llama 3.1 8B Instruct. Исходную модель разработала Meta, а файлы в формате GGUF подготовил brittlewis12 с использованием llama.cpp и autogguf. Модель работает с текстом на входе и выходе; в метаданных указано, что поддерживается английский язык. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации текста, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, программирования и использования инструментов. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск через совместимые приложения и llama.cpp, включая устройства Apple. В README также указаны улучшения для работы с длинным контекстом, однако точный размер контекстного окна не приведён. Ключевые достоинства — относительно небольшой размер 8B, возможность локального использования и хорошие результаты исходной модели на ряде тестов, включая HumanEval, GSM-8K, MMLU и API-Bank. Ограничения включают текстовую модальность, отсутствие сведений о конкретном типе и степени квантизации, а также возможное снижение точности по сравнению с полной версией из-за квантизации. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1; применимые условия определяются лицензией Meta.

Карточка модели bofenghuang/Meta-Llama-3-8B 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.

Карточка модели jknottllm/Meta-Llama-3-8B-Instruct-FineTuned на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct — инструктивная версия семейства больших языковых моделей Llama 3, разработанного Meta. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention и примерно 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, включая код. Контекст — до 8192 токенов. Модель настроена для диалоговых сценариев и работы в роли ассистента: она отвечает на вопросы, поддерживает беседу и выполняет инструкции на английском языке. Настройка включает supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Модель можно запускать через Transformers и использовать в приложениях, которым нужна генерация текста. В карточке указана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3. README ориентирует модель прежде всего на английский язык и предостерегает от использования в других языках, хотя допускает дообучение для них при соблюдении условий лицензии и политики допустимого использования. Это статичная модель, обученная на офлайн-данных; для прикладного развёртывания могут потребоваться дополнительные меры безопасности, а ответы модели могут быть ошибочными.

MiMo-V2.6-Flash-RL UNCENSORED GGUF — квантованная сборка модели Xiaomi MiMo-V2.6-Flash-RL, подготовленная cafonez для Framework Desktop с AMD Ryzen AI Max 400 (Gorgon Halo). Это текстовая MoE-модель с 309,8 млрд параметров и 256 экспертами, из которых на токен выбираются 8. Сборка занимает около 154,6 GiB и сочетает исходные веса экспертов MXFP4 с квантованием Q5_K для компонентов внимания и плотных слоёв; заявленный контекст запуска — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для задач программирования и использования агентами с инструментами. Это версия без отказов, созданная на уровне весов dealignai. Вариант GGUF содержит только текстовую часть исходной модели: визуальный и аудиокодеры исключены. Для загрузки требуется специальная сборка ROCmFPX; веса рассчитаны на машину с большим объёмом GPU-доступной памяти, а приведённые в карточке скорости измерены на конкретной конфигурации и не гарантируют такую же производительность на другом оборудовании. В карточке указана лицензия MIT.

HERETIC — модель на базе Mistral-Nemo 2407 с 12 млрд параметров, представленная в формате GGUF. Она разработана Andycurrent как reasoning-ориентированный вариант базовой архитектуры Mistral-Nemo и предназначена для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель распространяется в виде квантованных сборок, оптимизированных для эффективного вывода на локальном оборудовании. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, выполнение инструкций, пошаговое аналитическое рассуждение, подготовку развёрнутых объяснений, помощь в программировании и технических вопросах, мозговой штурм, творческое письмо, prompt engineering и эксперименты с LLM. Указан английский язык. Поддерживаются текстовые запросы и ответы; сведения о размере контекстного окна и точных параметрах квантования не приведены. Для получения лучших результатов рекомендуется использовать структурированные system/user/assistant-промпты. К сильным сторонам относятся локальная и потенциально приватная работа, гибкость применения, поддержка развёрнутых ответов и совместимость с экосистемой GGUF и llama.cpp. Ограничения включают возможные фактические ошибки, галлюцинации, предвзятость и зависимость качества от формулировки запроса; модель не предназначена для юридических или медицинских рекомендаций, критически важных решений и автоматической модерации без проверки человеком. Лицензия указана как other, при этом конкретные условия не раскрыты; пользователю необходимо учитывать лицензию базовой модели и применимое законодательство.

IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml — вариант базовой языковой модели Mistral Nemo с добавленными токенами ChatML для дообучения. Исходную модель Mistral Nemo 12B совместно разработали Mistral AI и NVIDIA. Это плотный трансформер MistralForCausalLM на 12,1 млрд параметров; в исходной карточке указано окно контекста 128 тыс. токенов. Метаданные этой копии сообщают native context в 1 024 000 токенов, однако README не подтверждает такое увеличение контекста. Модель предназначена для генерации текста и дальнейшей настройки под диалоговые сценарии. Она обучалась на многоязычных данных и данных программирования; заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Базовая модель не имеет механизмов модерации, поэтому ответы могут требовать дополнительной проверки и фильтрации. Файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0.

Sci-fi-vy/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUF — это GGUF-версия инструкционной мультимодальной модели Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506. Базовую модель разработала Mistral AI, а данный репозиторий предоставляет её представление GGUF с исправленным chat template. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации текста и кода, обработки изображений, а также вызова функций и инструментов. Модель содержит около 24 млрд параметров и поддерживает контекст до 128K токенов. Она рассчитана на работу с текстом и изображениями и заявлена для английского, французского, немецкого, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, русского, китайского, арабского, персидского и ряда других языков. По сравнению с Mistral-Small-3.1 улучшены следование точным инструкциям, устойчивость к бесконечным и повторяющимся генерациям и вызов функций. В README также приведены результаты тестов по диалоговым задачам, STEM, программированию и анализу изображений; однако показатели немного различаются в зависимости от бенчмарка. Формат GGUF удобен для локального запуска через llama.cpp и Ollama; также исходная модель поддерживает vLLM и Transformers. Для работы рекомендуется низкая температура около 0,15, а для llama.cpp требуется включить Jinja-шаблоны. Ограничениями являются значительные требования к ресурсам для полной версии и возможные потери качества, зависящие от выбранной квантизации; README не указывает точные параметры всех доступных вариантов GGUF. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MyAwesomeModel-TestRepo — репозиторий модели пользователя tttoola на Hugging Face. По метаданным это модель семейства BERT для извлечения признаков, реализованная как BertModel и доступная в формате PyTorch через библиотеку Transformers. Репозиторий помечен лицензией MIT. Модель предназначена для получения признаковых представлений текста. В карточке и доступных источниках не удалось надёжно установить конкретные сценарии применения, поддерживаемые языки, размер или длину контекста, поэтому эти характеристики не указаны.

Natsumura Assistant 1.1 — универсальная чат-модель, разработанная Tohur и дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, помощь с кодом и решение математических задач. При обучении использовались наборы данных для инструкционного диалога, программирования, математики и идентичности модели. В README автор характеризует модель как uncensored и отмечает её высокую склонность выполнять запросы, в том числе неэтичные. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1 Community License; для использования действуют её условия. Качество ответов и их безопасность зависят от запроса и сценария применения.

Natural-SQL-7B — инструкционная модель ChatDB.ai для преобразования вопросов на естественном языке в SQL-запросы. Она дообучена на базе DeepSeek Coder 6.7B Instruct и использует архитектуру Llama с плотной структурой, содержит около 6,5 млрд параметров и принимает текстовые инструкции и вопросы. Модель предназначена для генерации SQL по простым и составным вопросам к данным, в том числе для сценариев, где нужно получить запрос по описанию желаемой выборки или агрегирования. Разработчики заявляют о сильных результатах на сложных вопросах и тестировании на наборах данных, не использованных при обучении; подробные количественные результаты в карточке не приведены. Контекст — до 4096 токенов. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Neuron-6x4B-Instruct — мультиязычная языковая модель с открытыми весами от Neura Tech AI для диалогов и выполнения инструкций. Она использует декодерный трансформер с разреженной архитектурой Mixture of Experts семейства Qwen3: шесть экспертов и динамическая маршрутизация токенов. В README заявлено около 24 млрд параметров всего и около 4 млрд активных на токен; метаданные указывают 3,7 млрд параметров. Контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для общения, генерации и анализа текста, многошаговых рассуждений, помощи с программированием и математикой, перевода, работы с длинными документами и агентных сценариев. В карточке заявлена поддержка множества языков, включая русский, английский, китайский, хинди, арабский, японский и другие. Метаданные отмечают возможности чата и следования инструкциям; README также заявляет готовность к вызову инструментов. Бенчмарки в README ещё не опубликованы, поэтому качество заявленных возможностей независимо не подтверждено. Модель объединена на основе Neura-Tech-AI/Neuron-4B-Instruct, Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 и Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Указанная лицензия — Apache-2.0.

NousResearch/Nous-Hermes-2-Yi-34B — языковая модель Nous Research, дообученная на базе 01-ai/Yi-34B. Модель содержит 33,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и предназначена для генерации текста и диалогов по инструкциям. В обучении использован датасет OpenHermes-2.5, включающий преимущественно данные, сгенерированные GPT-4, и материалы из открытых наборов данных. Модель поддерживает многоходовый чат в формате ChatML и системные инструкции, что подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и генерации кода. Заявленная длина контекста — 4096 токенов; в карточке приведены результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество для конкретных задач. Модель принимает и генерирует текст; язык карточки — английский. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это 6-битная квантизированная версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная командой LM Studio с помощью mlx_lm для работы на устройствах Apple Silicon. Модель основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; архитектура исходной модели сочетает гибридный подход и MoE с 30 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на токен. Исходная модель рассчитана на диалоги, рассуждения, программирование и создание агентных приложений, поддерживает длинный контекст и шесть языков: английский, испанский, французский, немецкий, японский и итальянский. Эту сборку можно использовать для генерации текста, диалогов и вызова инструментов в приложениях на Apple Silicon. Квантизация уменьшает требования к памяти по сравнению с BF16, но может влиять на точность ответов. В README не приведены длина контекста и условия лицензии именно для этой сборки; лицензия в метаданных обозначена как other. Модель может выдавать неточные или нежелательные ответы.

Это 8-битная версия модели NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная командой LM Studio Community с помощью mlx_lm для Apple Silicon. В основе лежит NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 от NVIDIA; MLX-квантизация уменьшает точность весов для запуска на компьютерах Apple с кремниевыми чипами. По метаданным, модель предназначена для генерации текста и диалогов и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, помощи с программированием и математическими задачами, а также для агентных приложений, использующих инструменты. Карточка базовой модели указывает поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. Лицензия репозитория обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы; README также предупреждает об отсутствии гарантий качества.

Это версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B в формате GGUF BF16, подготовленная DevQuasar на основе модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Базовая модель NVIDIA описана как языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и создания агентных приложений; она поддерживает шесть языков и длинный контекст. В карточке этой версии не приведены дополнительные сведения о размере контекста или конкретных языках. Репозиторий содержит формат GGUF BF16. Лицензия и отдельные ограничения этой версии в предоставленных данных не указаны; условия использования следует сверить с карточкой базовой модели.