II.2Создание и понимание программного кода

Это сборка Qwen3-8B для запуска на Rockchip RK1828 через LlamaPi. Исходную модель разработала команда Qwen; в репозитории указаны формат GGUF и готовность к запуску на RK1828. Модель относится к плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалога, следования инструкциям, программирования, рассуждений и агентных задач; поддерживает режимы с рассуждением и без него, а также интерфейс вызова инструментов. Исходная модель поддерживает более 100 языков и диалектов. Для запуска в README предлагается LlamaPi. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели TreezzZ/r2s-alfworld-qwen3-8b-student на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Rombo-LLM-V2.5-Qwen-7b — дообученная разработчиком Rombo-Org языковая модель на архитектуре Qwen2, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В README указано, что модель получена непрерывным дообучением и объединением instruct- и базовой версий методом TIES; заявлено повышение производительности относительно исходных моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов. Максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. В метаданных указаны интерфейс вызова инструментов и формат весов safetensors; README также упоминает наличие квантованных версий GGUF. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0.

Shuttle-3 — языковая чат-модель компании ShuttleAI Inc., выпущенная в бета-версии в октябре 2024 года. Это дообученная версия Qwen2.5-72B-Instruct с плотной архитектурой Qwen2 и 71,5 млрд параметров; для общения используется формат ChatML. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для сложных диалогов, многоязычного общения, рассуждений, агентных сценариев и ролевых бесед. В обучении использовались мультиязычные и программные данные, а дообучение включало 130 млн токенов и ролевые данные; модель также настраивали на стиль прозы Claude 3. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории. Модель помечена как beta; качество и поведение в отдельных языках и сценариях могут различаться.

Solar-Open2-250B-Nota-INT4 — 4-битная квантованная версия языковой модели Solar-Open2-250B от Upstage, подготовленная компанией Nota AI. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых приложений, рассуждений, программирования, вызова инструментов и других задач обработки естественного языка. Заявлены языки английский, корейский и японский. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и использует квантование весов W4A16 с форматом INT4, размером группы 128 и упаковкой AutoRound, совместимой с GPTQ. Весовой объём составляет около 142,9 ГБ против 500,6 ГБ в формате BF16. Модель рассчитана на развёртывание через vLLM; в README приведена конфигурация с tensor parallelism для четырёх GPU. Размер контекста в предоставленных данных не указан. Ключевое преимущество — снижение требований к памяти при сохранении близкого к BF16 качества: средний результат на приведённых бенчмарках составляет 81,17 против 81,57 у BF16. Для квантования применены методы Nota AI, ориентированные на сохранение маршрутизации экспертов, включая DREAM-MoE и SRA-MoE. Ограничениями являются необходимость значительных вычислительных ресурсов для запуска, зависимость от совместимой версии vLLM и возможное небольшое снижение качества на отдельных задачах по сравнению с BF16. Модель распространяется по лицензии Upstage Solar License. Для производных моделей требуется использовать префикс Solar в названии, указывать формулировку Built with Solar в публичных материалах и включать копию лицензии Upstage Solar.

Spark-X2.5-4B-FP8 — компактная универсальная языковая модель, разработанная командой SparkLLM; базовая модель указана как XHToken/Spark-X2.5-4B-Base. Версия FP8 предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, написании и редактировании текстов, переводе, рассуждениях, программировании, использовании инструментов и агентских сценариях. Модель содержит около 4 млрд параметров и использует гибридную архитектуру внимания: один слой полного внимания на три слоя sliding-window attention. Она поддерживает контекст до 1 млн токенов и более 200 языков. Модель обучалась на примерно 20 трлн токенов из веб-страниц, книг, научных публикаций, кода и энциклопедических материалов; дополнительное обучение включало supervised fine-tuning, масштабное reinforcement learning и метод MOPD. Заявлена совместимость с Transformers, vLLM, SGLang, llama.cpp, MLX, Ollama и LM Studio, а также с различными аппаратными платформами. Сильными сторонами являются сочетание длинного контекста, эффективности инференса, уменьшенного использования KV-cache, возможностей программирования и агентской работы. Ограничения конкретной версии FP8, включая возможные потери точности квантования и фактическое качество на отдельных языках и задачах, в README не уточняются. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели jondurbin/spicyboros-c34b-2.2 на Hugging Face совпадает с карточкой jondurbin/spicyboros-70b-2.2, поэтому описание составлено по ней. jondurbin/spicyboros-70b-2.2 — экспериментальная инструкционная языковая модель на архитектуре Llama, созданная Jondurbin на основе преимущественно синтетических данных Airoboros 2.2. Модель содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Карточка описывает формат диалога с ролями USER и ASSISTANT и примерами для ответов по предоставленному контексту, написания текстов, программирования и генерации JSON или YAML для вызова функций. Модель рассчитана на широкий круг инструкционных задач и особенно ориентирована на пары «инструкция — ответ», а не на непринуждённый чат. В обучении использовались синтетические данные, включая примеры с ослабленными ограничениями на ответы. Разработчик предупреждает, что модель может выдавать ненормативную лексику и чувствительный или откровенный контент, а также рекомендует останавливать генерацию при появлении новой реплики USER. Лицензия указана как Llama 2; применение должно соответствовать её условиям.

Xiaolong-Qwen3-14B — 14-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen3, созданная nbeerbower дообучением Qwen3-14B-abliterated-TIES методом ORPO с использованием QLoRA. Модель ориентирована на диалог и рассуждения; в обучающую выборку вошли примеры по общему, физическому и математическому рассуждению, программированию, а также художественные тексты. Интерфейс модели поддерживает диалог и вызов инструментов. Модель принимает и генерирует текст, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает её как uncensored; это характеристика поведения модели, а не гарантия точности или безопасности ответов. Лицензия — Apache-2.0.

XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 — диалоговая языковая модель, опубликованная darkc0de и созданная дообучением Mistral-Large-Instruct-2411. Это плотная архитектура Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о многоязычной поддержке, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, рассуждений, программирования и сценариев с длинным контекстом. В README указана abliteration: в приведённом сравнении частота отказов составляет 2 из 100 против 87 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция — 0,0578. Это означает, что модель настроена на существенно меньшее число отказов; результаты таблицы не гарантируют поведение на всех запросах. По метаданным лицензия — WTFPL; значительный размер требует мощного оборудования для запуска.

Карточка модели gdorane01/XORTRON.CriminalComputing.larger на Hugging Face совпадает с карточкой darkc0de/XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3, поэтому описание составлено по ней. XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 — диалоговая языковая модель, опубликованная darkc0de и созданная дообучением Mistral-Large-Instruct-2411. Это плотная архитектура Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о многоязычной поддержке, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, рассуждений, программирования и сценариев с длинным контекстом. В README указана abliteration: в приведённом сравнении частота отказов составляет 2 из 100 против 87 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция — 0,0578. Это означает, что модель настроена на существенно меньшее число отказов; результаты таблицы не гарантируют поведение на всех запросах. По метаданным лицензия — WTFPL; значительный размер требует мощного оборудования для запуска.

YAYI2-30B — базовая версия мультиязычной большой языковой модели, разработанной компанией Wenge Technology (中科闻歌). Модель построена на архитектуре Transformer с плотной причинно-языковой архитектурой YayiForCausalLM и содержит 36,3 млрд параметров по метаданным; в README масштаб обозначен как 30B. Она предварительно обучена на 2,65 трлн токенов качественных многоязычных данных. Контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для прикладных решений, включая понимание языка, ответы на вопросы, математические и логические рассуждения, а также генерацию кода. В README упомянуты дообучение на инструкциях и RLHF для семейства YAYI 2, однако этот выпуск обозначен как Base-модель. Репозиторий содержит веса PyTorch. Для запуска BF16/FP16 требуется не менее 80 ГБ видеопамяти; README рекомендует Python 3.8+, PyTorch 2.0.1+ и CUDA 11.7+. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами лицензии репозитория. Описание не устанавливает точный перечень поддерживаемых языков.

Yuan2-102B-hf — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Yuan 2.0, разработанная IEIT System. Модель основана на Yuan 1.0 и обучена на расширенных наборах предобучающих и инструкционных данных; в репозитории указано 91,3 млрд параметров, формат PyTorch и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для задач семантического понимания, математики, рассуждений, программирования и работы со знаниями. В карточке приведены оценки и скрипты для GSM8K, AGIEval-GK-Math, HumanEval и TruthfulQA. Она принимает текст и выдаёт текст; README представлен на китайском и английском языках, но это само по себе не устанавливает полный список поддерживаемых языков. Модель может выдавать неточные ответы и поддаваться вводящим в заблуждение инструкциям. README заявляет поддержку коммерческого использования и отсутствие необходимости получать отдельное разрешение; для модели указана лицензия other, а условия использования отсылают к лицензии Yuan 2.0.

AFM-4.5B-Base — базовая языковая модель Arcee.ai для генерации текста. Она предназначена для развертывания в облаке и на периферийных устройствах и может служить основой для приложений, которым нужны ответы на запросы, математические рассуждения или помощь с кодом. Несмотря на слово Base в названии, в карточке указано, что модель прошла supervised fine-tuning на инструкционных данных, а доступная версия получена после слияния и расширения контекста. Модель построена как плотный декодерный трансформер ArceeForCausalLM с grouped-query attention и активациями ReLU². README указывает 4,5 млрд параметров, тогда как метаданные каталога — 6 млрд. Обучение включало 8 трлн токенов, в том числе данные для улучшения математических рассуждений и генерации кода. Контекст составляет 65 536 токенов. Поддерживаются английский, испанский, французский, немецкий, итальянский, португальский, русский, арабский, хинди, корейский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и точность рассуждений могут зависеть от задачи; в карточке нет результатов бенчмарков, подтверждающих уровень качества в конкретных сценариях.

airoboros-34b-3.2 — экспериментальная разговорная языковая модель jondurbin, дообученная на базе 01-ai/yi-34b-200k с использованием преимущественно синтетических данных набора airoboros-3.2 и ряда сторонних датасетов. Это плотная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате чата. Модель подходит для ответов на вопросы по заданному контексту, суммаризации, написания и дополнения кода, многошагового диалога и формирования планов действий или аргументов функций в JSON либо YAML. Карточка сообщает, что при дообучении использовалась длина контекста 8 тыс. токенов, хотя базовая модель поддерживает 200 тыс.; результаты за пределами 8 тыс. токенов могут быть ненадёжными. Для ответов по контексту рекомендуется явно отделять источники и инструкции, а также использовать низкую температуру. Модель распространяется в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия следует уточнить в карточке репозитория перед использованием. Автор характеризует модель как экспериментальную.

airoboros-l2-70b-2.2 — экспериментальная языковая модель от Jon Durbin, дообученная на базе Llama 2 70B преимущественно на синтетических данных набора airoboros-2.2. Это плотная авторегрессионная модель примерно с 68,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; нативное контекстное окно составляет 4096 токенов. Карточка описывает формат общения с метками USER и ASSISTANT, а также отдельный формат для ответов по предоставленному контексту. Модель предназначена для ответов на инструкции и вопросы, создания текстов, помощи с кодом и генерации структурированных аргументов функций в JSON или YAML. Она также может строить планы выполнения задач с инструментами, но сама по себе инструменты не вызывает. Обучение ориентировано на пары «инструкция — ответ» больше, чем на свободный чат или ролевые сценарии; карточка отмечает возможность переопределения системных инструкций и отсутствие де-алignment данных в этой версии. Модель доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии Llama 2. README характеризует её как экспериментальную и предупреждает, что ответы по контексту могут быть выдуманными; для снижения риска рекомендуется явно просить не придумывать неизвестное и останавливать генерацию перед продолжением от имени пользователя.

airoboros-l2-70b-2.2.1 — экспериментальная языковая модель автора jondurbin, основанная на Llama 2 и дообученная на преимущественно синтетических данных Airoboros 2.2.1. Это обновлённая версия airoboros-l2-70b-2.2: в ней заново сгенерированы ответы для письма, добавлены более длинные контекстные блоки, удалены примеры ролевой игры, смягчена степень снятия ограничений и проведено четыре эпохи обучения. Модель предназначена для выполнения инструкций и генерации текста общего назначения, включая ответы на вопросы по заданному контексту, суммаризацию, написание текстов и помощь с кодом. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM примерно на 68,7 млрд параметров; поддерживает контекст до 4096 токенов. Карточка также описывает генерацию аргументов функций и планов выполнения, но для реального вызова инструментов требуется внешняя система. Для диалога используется текстовый формат с метками USER и ASSISTANT. В карточке указана лицензия Llama 2. Автор предупреждает, что квантование Q4_0 работает некорректно; также советует настроить остановку генерации на маркере USER, чтобы модель не продолжала диалог от имени собеседника.

Aztec-Coder-4B — языковая модель для агентного программирования, разработанная James Silberrad Brown Center for Artificial Intelligence при San Diego State University. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3.5 с 3,4 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B с использованием демонстраций и обучения с подкреплением на задачах исправления реальных ошибок. Она принимает текстовые инструкции и код, анализирует репозитории, предлагает изменения файлов и использует инструменты для запуска команд и проверки исправлений тестами. Модель рассчитана на работу в контейнерной среде и локальное применение; заявлен контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для исправления ошибок и выполнения инженерных задач в программных проектах. В карточке сообщается о результатах на наборах задач, включая 121 задачу с проверкой тестами, однако выпуск обозначен как предварительная исследовательская версия, а полная оценка ещё продолжается. Известная проблема: модель может применять git checkout, git restore или git stash и тем самым потерять незакоммиченные изменения. Настройка агентного цикла проверена для изолированных контейнеров; другие среды развёртывания не проверялись. Лицензия — Apache-2.0.

Bagel-DPO-20B-v04 — это дообученная с помощью Direct Preference Optimization (DPO) модель InternLM2-20B, опубликованная jondurbin. Она предназначена для диалогов и генерации текста: может отвечать на вопросы, следовать инструкциям, помогать с программированием и математикой, писать и пересказывать текст, а также работать с контекстом. В обучении использованы разнообразные наборы инструкций, диалогов и предпочтений, включая данные для вызова функций; карточка описывает форматирование запросов в стилях Vicuna, Llama 2, Alpaca и ChatML. Модель имеет плотную архитектуру InternLM2 с 19,3 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Это текстовая модель; наборы обучения включают многоязычное понимание текста, но конкретный полный перечень поддерживаемых языков не заявлен. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и базовой модели. Среди ограничений — результаты зависят от формата запроса, а README предупреждает, что недо-DPO версия может быть предпочтительнее для ролевых сценариев; в обучающие данные также входили токсичные и потенциально незаконные примеры.

jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2 — экспериментальная дообученная чат-модель Джона Дурбина на базе Yi-34B-200K с методом bagel и дополнительным этапом DPO. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; заявленная длина контекста — 200 000 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач: ответов на вопросы, рассуждений, написания текстов, программирования, математики, ролевых сценариев и работы с контекстом. В обучении использованы наборы данных для инструкций, чатов, чтения с пониманием, кода, математики и других задач; автор отмечает, что применялись обучающие части наборов и выполнялась проверка на загрязнение данными бенчмарков. В карточке также заявлено, что включение toxic DPO должно снизить склонность к отказам; это может приводить к генерации токсичного или небезопасного содержания. Автор описывает модель как экспериментальную тонкую настройку. Для корректного поведения в диалоге могут понадобиться подходящий системный запрос и один из поддерживаемых форматов промпта: Vicuna, Llama 2, Alpaca или ChatML-подобный. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке репозитория; README отдельно оговаривает исследовательское и законное применение токсичных данных.

Caliburn 12B Merged — языковая модель на архитектуре Transformer семейства Mistral, созданная автором репозитория путём слияния нескольких существующих моделей с помощью MergeKit. Модель содержит 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста общего назначения; карточка указывает английский язык. В метаданных заявлен контекст 1 024 000 токенов, библиотека Transformers и формат Safetensors. Модель можно использовать для генерации текста, продолжения кода, ответов на вопросы и суммаризации. Метаданные также отмечают интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Автор предупреждает о возможных предубеждениях, ошибках и бессмысленных ответах; результаты следует проверять, а для важных решений необходим контроль человека.

calme-2.1-phi3.5-4b — дообученная Maziyar Panahi языковая модель на архитектуре Phi-3.5 для диалогов и генерации текста. Она предназначена для систем ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, а также для создания и суммаризации текстов, генерации и анализа кода и решения задач. Модель дообучена на microsoft/Phi-3.5-mini-instruct с использованием набора данных MaziyarPanahi/truthy-dpo-v0.1-axolotl; содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Для диалога применяется шаблон ChatML. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; отдельно упомянута квантованная версия GGUF. Карточка приводит результаты отдельных оценок IFEval и BBH, но не даёт полной таблицы бенчмарков. Модель может наследовать смещения и ограничения базовой языковой модели, поэтому для важных решений нужны проверка ответов и человеческий контроль. Лицензия — MIT.

MaziyarPanahi/calme-2.1-rys-78b — диалоговая языковая модель, дообученная на базе dnhkng/RYS-XLarge. Она использует архитектуру Qwen2 с 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; для диалога применяется шаблон ChatML. Контекст модели составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, генерации и суммаризации контента, работы с кодом и решения сложных задач. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, без достаточных сведений для независимой оценки качества в конкретных сценариях. Модель выпущена под лицензией MIT. Как и другие большие языковые модели, она может воспроизводить смещения и давать ошибочные ответы; при практическом применении рекомендуется проверка человеком.

MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, дообученная Maziyar Panahi на базе calme-2.1-rys-78b. Она предназначена для диалогов и генерации текста: ответов на вопросы, работы виртуальных помощников, создания и суммаризации контента, а также генерации и анализа кода и решения сложных задач. Модель насчитывает 76,7 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и использует шаблон диалога ChatML. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но конкретных гарантий качества для отдельных сценариев нет. Модель может наследовать смещения и давать ненадёжные ответы; для применения нужны проверка результатов и человеческий контроль. Лицензия — MIT.

Charm 15 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 2,1 млрд параметров, опубликованная ZeppelinCorp. По карточке она предназначена для диалоговой генерации, рассуждений, решения математических задач и написания кода. Модель дообучена на mattshumer/mistral-8x7b-chat; метаданные указывают формат SafeTensors и контекст до 4096 токенов. В README заявлены мультимодальные возможности для текста и изображений, однако архитектура и назначение репозитория описывают только текстовую генерацию, поэтому обработка изображений не подтверждена. Метаданные содержат широкий набор языковых тегов, а карточка перечисляет многоязыковую поддержку; основные языки не выделены. Лицензия — MIT. README также заявляет оптимизацию для ONNX и TensorFlow Lite, но эти форматы не подтверждены метаданными репозитория.

CodeS-15B — языковая модель для генерации SQL, разработанная как часть серии CodeS. Модель основана на StarCoder-15B и имеет плотную архитектуру GPTBigCode для авторегрессионной генерации текста и кода. Она рассчитана на последовательности длиной до 6144 токенов и распространяется в формате PyTorch. Модель предназначена прежде всего для преобразования запросов на естественном языке в SQL и других сценариев генерации SQL. В README сообщается о результатах на бенчмарках Text-to-SQL Spider и Bird. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки; доступные сведения указывают на специализацию по коду.

CodeS-7B — языковая модель кода из семейства CodeS, разработанного специально для генерации SQL. Модель дообучена продолжением предварительного обучения StarCoderBase-7B и использует архитектуру GPTBigCode с плотной causal language model; веса доступны в формате PyTorch. Максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для преобразования запросов на естественном языке в SQL и других сценариев генерации SQL-кода. В README сообщается о высоких результатах семейства CodeS на бенчмарках Text-to-SQL Spider и BIRD. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и ограничения применения; качество следует проверять на данных и диалектах SQL целевого сценария.

Shuu12121 выпустил модель Sentence Transformers на основе ModernBERT, дообученную на парных текстовых примерах. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 512 для сравнения косинусным сходством, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Модель рассчитана на задачи поиска и сопоставления текстов, в том числе фрагментов кода; обучающий набор содержит 58 800 пар, а функция потерь — MultipleNegativesRankingLoss. Модель содержит 40,5 млн параметров. В README указана максимальная длина последовательности 1024 токена, тогда как метаданные каталога сообщают о 8192 токенах нативного контекста; фактическая длина зависит от используемой конфигурации. Веса опубликованы в формате safetensors, для работы используется библиотека sentence-transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DBRX Instruct — большая языковая модель для генерации текста, разработанная Databricks. Представленная карточка содержит GGUF-квантизации модели dbrx-instruct с использованием importance matrix (imatrix), предназначенные для запуска через llama.cpp и совместимых инструментов. Модель основана на decoder-only Transformer и архитектуре fine-grained Mixture-of-Experts (MoE): всего 132 млрд параметров, из которых около 36 млрд активируются для каждого входа. Она использует 16 экспертов по 12 млрд параметров, выбирая 4 эксперта на токен, а также RoPE, GLU и grouped query attention (GQA). Модель обучена предсказывать следующий токен на 12 трлн токенов текста и кода; заявленная длина контекста — 32 768 токенов, число слоёв — 40. Токенизатор основан на GPT-4 tokenizer из репозитория tiktoken. Предусмотрен диалоговый шаблон с ролями system, user и assistant. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, написания материалов и работы с кодом. Квантизации позволяют уменьшить требования к памяти; например, вариант IQ4_XS имеет размер около 65,29 ГиБ, а в README приведены результаты perplexity на wiki.test. Ограничения включают значительные аппаратные требования из-за общего размера модели, зависимость от совместимой версии llama.cpp и чувствительность некоторых вариантов квантизации IQ3. Для запуска указан commit llama.cpp 4bd0f93e, а для работы на Metal может потребоваться дополнительное исправление. Лицензия указана как Databricks Open Model License; тип лицензии в карточке обозначен как other. Файлы квантизации опубликованы пользователем phymbert и предназначены также для тестирования imatrix-квантизации.

DeepSeek-7B-1M — объединённая языковая модель автора yasserrmd, созданная линейным слиянием весов Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B с равными весами через LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Заявленная длина контекста составляет около 1,01 млн токенов; доступны веса в формате Safetensors. Модель можно применять для ответов на вопросы и ведения диалога, а также для задач, требующих работы с длинными текстами. Базовые модели дают ей сочетание инструктивного поведения Qwen2.5 и возможностей дистиллированной DeepSeek-R1 для многошаговых рассуждений, в том числе в математике и программировании. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-GGUF — текстовая GGUF-квантизация базовой модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, разработанная qtum на основе модели DeepSeek AI. Она предназначена для генерации и обработки текста, рассуждений, программирования, ответов на вопросы и развертывания через llama.cpp или совместимые инструменты. Входные изображения не поддерживаются, поскольку vision encoder в этот выпуск не включен. Модель использует MoE-архитектуру DeepSeek-V4 с 256 экспертами и маршрутизацией top-6; заявленный общий размер составляет около 2,1 трлн параметров, из которых 50,4 млрд активны при одном проходе. Контекст — до 128K токенов, языки — английский и китайский. Доступны семь уровней квантизации от Q3_K_M до IQ1_S: варианты Q3_K_M–Q2_K ориентированы на использование с минимальной потерей качества, а IQ1_M и IQ1_S обеспечивают максимальное сжатие, но заметно снижают качество. Размер файлов составляет примерно 59–130 ГБ, а требования к видеопамяти — около 61–135 ГБ, поэтому для запуска требуется мощное GPU-оборудование и загрузка всех частей многотомной модели. Модель распространяется по лицензии MIT.