II.2Создание и понимание программного кода

airoboros-l2-13b-2.2.1 — экспериментальная инструкция-ориентированная языковая модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров, созданная Джоном Дурбином на основе преимущественно синтетических данных. Это обновлённая версия airoboros-l2-13b-2.2: в ней заново сгенерированы ответы для задач письма, добавлены более длинные контекстные блоки, удалены примеры ролевой игры и изменена степень снятия ограничений. Модель предназначена для выполнения инструкций, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, генерации текста и кода, а также формирования аргументов функций в JSON или YAML. Для диалога используется текстовый формат с метками USER и ASSISTANT; контекст составляет 4096 токенов. Модель не ориентирована прежде всего на непринуждённый чат и ролевую игру. Карточка характеризует модель как экспериментальную и предупреждает, что при ответах вне заданного контекста она может выдумывать сведения; для закрытых вопросов рекомендуется явно просить не придумывать ответ при недостатке информации. Распространяется по лицензии Llama 2.

airoboros-l2-7b-2.2.1 — экспериментальная инструкция-настроенная языковая модель jondurbin на архитектуре Llama. Это обновлённая версия airoboros-l2-7b-2.2: в обучении использованы преимущественно синтетические данные набора airoboros-2.2.1, обновлены примеры написания текстов, добавлены более длинные контекстные блоки и удалены данные для ролевых сценариев. Модель содержит 6,6 млрд параметров, работает с контекстом до 4096 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, написания текстов и кода. Также она может формировать JSON- или YAML-подобные аргументы и планы для сценариев вызова функций, но выполнение этих планов требует отдельной реализации. Карточка отмечает склонность к инструкциям вместо непринуждённого общения и ролевой игры. Для диалога используется формат с маркерами USER и ASSISTANT; для вопросов по источникам автор рекомендует явные разделители контекста и инструкции не выдумывать ответ при нехватке сведений. Модель может галлюцинировать, поэтому её ответы и планы следует проверять; для предотвращения продолжения от лица пользователя нужно настроить критерии остановки генерации.

Карточка модели AST-1320/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic — производная модель на основе Google Gemma 4 E4B Instruct, опубликованная независимым автором. Это плотная мультимодальная модель для диалога и генерации текста, понимания изображений и аудио, рассуждений, программирования и вызова инструментов. В карточке заявлены гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, а для базовой модели E4B — контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 35 языков. Модель подходит для чат-ботов, суммаризации и создания текстов, извлечения данных из изображений и документов, распознавания речи и голосовых сценариев. В названии и тегах указано uncensored/abliterated, однако README не описывает конкретные изменения и не приводит отдельные оценки качества именно этой производной версии. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Cup4/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic — производная модель на основе Google Gemma 4 E4B Instruct, опубликованная независимым автором. Это плотная мультимодальная модель для диалога и генерации текста, понимания изображений и аудио, рассуждений, программирования и вызова инструментов. В карточке заявлены гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, а для базовой модели E4B — контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 35 языков. Модель подходит для чат-ботов, суммаризации и создания текстов, извлечения данных из изображений и документов, распознавания речи и голосовых сценариев. В названии и тегах указано uncensored/abliterated, однако README не описывает конкретные изменения и не приводит отдельные оценки качества именно этой производной версии. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Pound1320/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic — производная модель на основе Google Gemma 4 E4B Instruct, опубликованная независимым автором. Это плотная мультимодальная модель для диалога и генерации текста, понимания изображений и аудио, рассуждений, программирования и вызова инструментов. В карточке заявлены гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, а для базовой модели E4B — контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 35 языков. Модель подходит для чат-ботов, суммаризации и создания текстов, извлечения данных из изображений и документов, распознавания речи и голосовых сценариев. В названии и тегах указано uncensored/abliterated, однако README не описывает конкретные изменения и не приводит отдельные оценки качества именно этой производной версии. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Titanfrm/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/gemma-4-E4B-it-uncensored-heretic — производная модель на основе Google Gemma 4 E4B Instruct, опубликованная независимым автором. Это плотная мультимодальная модель для диалога и генерации текста, понимания изображений и аудио, рассуждений, программирования и вызова инструментов. В карточке заявлены гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальными слоями, а для базовой модели E4B — контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 35 языков. Модель подходит для чат-ботов, суммаризации и создания текстов, извлечения данных из изображений и документов, распознавания речи и голосовых сценариев. В названии и тегах указано uncensored/abliterated, однако README не описывает конкретные изменения и не приводит отдельные оценки качества именно этой производной версии. Возможны фактические ошибки, смещения и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Granite-4.0-Tiny-Preview-GGUF — текстовая instruct-модель семейства Granite, разработанная командой Granite компании IBM. Это конвертированная в формат GGUF версия базовой модели ibm-granite/granite-4.0-tiny-base-preview с различными вариантами квантования. Модель содержит около 7 млрд параметров и использует мелкозернистую гибридную архитектуру mixture-of-experts (MoE). Она дообучалась с применением supervised fine-tuning и методов выравнивания на основе reinforcement learning, включая открытые наборы инструкций и синтетические данные для задач с длинным контекстом. Модель предназначена для общего следования инструкциям и интеграции в AI-ассистентов, в том числе в бизнес-приложениях. Она поддерживает рассуждение, суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, retrieval-augmented generation (RAG), работу с кодом, function calling, многоязычный диалог и обработку длинных документов и встреч. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; модель также можно дообучать для других языков. Сильными сторонами являются сочетание компактного размера, MoE-архитектуры, широкого набора прикладных сценариев, многоязычности и ориентации на длинноконтекстные задачи. README не содержит точного размера контекстного окна, результатов benchmark-тестов, сведений о конкретных квантованиях и подробных ограничениях качества, поэтому эти характеристики требуют дополнительной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen1.5-4B-Chat-GPTQ-Int4 — диалоговая языковая модель серии Qwen1.5, разработанная командой Qwen. Это decoder-only модель на архитектуре Transformer, предназначенная для генерации текста и взаимодействия в формате чата: ответов на вопросы, ведения диалога, подготовки текстов и других задач обработки естественного языка. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и представлена в формате GPTQ с 4-битным квантованием Int4, что снижает требования к памяти при запуске. Она поддерживает текстовую модальность, многоязычную работу и контекст до 32K токенов. В архитектуре заявлены активация SwiGLU, смещения в QKV-внимании и улучшенный токенизатор, адаптированный к естественным языкам и программному коду. Модель была предварительно обучена на большом объёме данных, а затем дообучена с использованием supervised fine-tuning и direct preference optimization. К сильным сторонам относятся компактный размер, удобный для локального развертывания квантованный формат, чатовая настройка и поддержка длинного контекста. Ограничения включают статус beta-версии, возможные проблемы при переключении между языками и отсутствие в описании данных о гарантированной точности, безопасности или поддерживаемых языках, кроме заявленной многоязычности. Указана лицензия Tongyi Qianwen Research; подробные условия приведены в файле лицензии репозитория.

Qwen2.5-1.5B-Instruct-AWQ — квантизированная 4-битная AWQ-версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2.5, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых приложений, следования инструкциям, написания кода, решения математических задач, работы со структурированными данными и формирования структурированных ответов, включая JSON. Модель относится к каузальным языковым моделям и использует архитектуру на базе transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в attention QKV и связанными эмбеддингами слов. Она содержит 1,54 млрд параметров, 28 слоёв и механизм GQA с 12 головами для Q и 2 для KV. Поддерживаются контекст до 32 768 токенов и генерация до 8192 токенов. Семейство Qwen2.5 заявляет поддержку более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся компактный размер, сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации, улучшенные возможности следования инструкциям, работы с длинными текстами, кодом, математикой и JSON. Ограничения включают возможную потерю качества относительно исходной версии в формате bfloat16 из-за квантизации; конкретные результаты тестов в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это инструкционная чат-модель Qwen2.5-3B, размещённая Unsloth и основанная на Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, помощь с кодом и математикой, работу со структурированными данными и формирование JSON. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 3,1 млрд параметров; в README указаны 36 слоёв, поддержка контекста до 32 768 токенов и генерация до 8 192 токенов. Модель работает с текстом и рассчитана на многоязычное использование: README заявляет поддержку более 29 языков, включая английский, русский, китайский, французский, немецкий и японский. Среди отмеченных сильных сторон семейства — следование инструкциям, генерация длинных текстов и структурированные ответы. Метаданные указывают библиотеку Transformers, формат Safetensors и интерфейс чата с поддержкой вызова инструментов. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой репозитория. Приведённый README в основном описывает семейство Qwen2.5 и материалы Unsloth; он не содержит отдельной оценки качества именно этой публикации модели.

duyntnet/Qwen2.5-3B-Instruct-imatrix-GGUF — набор imatrix-квантизаций в формате GGUF для instruction-tuned модели Qwen2.5-3B-Instruct, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов, следования инструкциям, работы со структурированными данными и форматированными ответами, включая JSON, а также для задач программирования и математики. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV attention и связанными эмбеддингами слов. Модель содержит 3,09 млрд параметров, 36 слоёв и использует GQA с 16 головами для Q и 2 для KV. Полная длина контекста составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8192 токена. Поддерживается более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся улучшенное следование инструкциям, генерация длинных текстов, обработка таблиц и других структурированных данных, а также возможности в программировании и математике. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui и Ollama подходят для локального запуска, однако конкретные требования к памяти, производительность и качество зависят от выбранной квантизации. В репозитории указана лицензия other; дополнительные условия лицензирования не раскрыты.

RedHatAI/Qwen2.5-7B-Instruct-FP8-dynamic — инструкционная языковая модель архитектуры Qwen2, разработанная Neural Magic на основе Qwen2.5-7B-Instruct от Alibaba Cloud. Модель принимает текст и генерирует текст, предназначена для диалоговых ассистентов, генерации текста и исследовательского и коммерческого применения в многоязычных сценариях. Модель содержит около 7 миллиардов параметров и поддерживает широкий набор языков, включая китайский, английский, русский, французский, немецкий, испанский, японский, корейский, арабский и другие. Веса и активации линейных операторов в трансформерных блоках квантизированы в FP8: веса используют статическую симметричную поканальную схему, а активации — динамическую симметричную потокенную схему. Это примерно вдвое снижает требования к памяти и размер на диске, а также может увеличить пропускную способность матричных операций примерно вдвое. Контекст до 8192 токенов указан в примере развертывания; в другом примере используется длина 32768, поэтому точный поддерживаемый предел следует уточнять для конкретной конфигурации. Сильные стороны модели — сниженное потребление GPU-памяти, компактное хранение и эффективное развертывание через vLLM, включая OpenAI-совместимый сервер. Ограничения, связанные с влиянием FP8-квантизации на качество ответов, в README не приведены; как и любая языковая модель, она может генерировать неточные или нежелательные результаты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Использование не должно нарушать применимые законы и нормативные требования.

NVIDIA Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 от Alibaba, подготовленная с помощью TensorRT Model Optimizer. NVIDIA указывает, что модель не принадлежит и не разработана NVIDIA, а создана на основе сторонней модели для соответствующих сценариев применения. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в AI Agent системах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на базе искусственного интеллекта. Это авторегрессионная текстовая модель с архитектурой Transformers и сетевой архитектурой Qwen3MoeForCausalLM. Она принимает текстовые строки и генерирует текст; число параметров не раскрыто. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Ключевое преимущество версии NVFP4 — квантизация весов и активаций линейных операторов внутри transformer-блоков с 16 до 4 бит, что примерно в 3,4 раза снижает требования к дисковому пространству и памяти GPU. Модель оптимизирована для инференса через TensorRT-LLM и систем на базе NVIDIA Blackwell, предпочтительно под Linux. Ограничения включают неизвестное количество параметров, отсутствие раскрытых сведений о тренировочных и тестовых данных, а также необходимость дополнительного тестирования на данных конкретного сценария. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и допускает коммерческое и некоммерческое использование.

Qwen3-Swallow-32B-RL-v0.2 — японско-английская языковая модель команды Swallow LLM, дообученная на основе Qwen3-Swallow-32B-SFT-v0.2 с помощью обучения с подкреплением по проверяемым вознаграждениям (RLVR). Это плотная архитектура Qwen3 с 29,7 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и рассуждений; модель принимает текст и генерирует текст. Поддерживает японский и английский языки, а родная длина контекста составляет 40 960 токенов. Модель ориентирована на ответы на японском и английском языках, перевод между ними, а также задачи математики и программирования. По описанию разработчиков, RLVR улучшило математические и кодовые рассуждения, сохранив результаты на уровне исходных Qwen3 или выше на некоторых задачах. Для запуска разработчики рекомендуют Transformers-совместимую инфраструктуру, в частности vLLM, и контекст не более 32 768 токенов. Вызов инструментов не является проверенным сценарием, а отдельного переключателя режима рассуждений нет. Модель выпущена на раннем этапе исследований и разработки; авторы предупреждают, что её ответы не настроены для надёжного соответствия намерениям пользователя и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Mungert/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF — квантованный формат GGUF модели Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct из семейства Qwen. Репозиторий подготовлен пользователем Mungert с использованием llama.cpp. Модель предназначена для мультимодального понимания и генерации: работы с текстом, изображениями и видео, визуального анализа, распознавания текста, пространственного рассуждения, решения STEM- и математических задач, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Модель использует архитектуру Mixture of Experts (MoE) с заявленным размером 30B и активной частью 3B параметров. Она поддерживает контекст до 256K токенов с возможностью расширения до 1M, обработку длинных документов и продолжительных видео с временной индексацией. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками. Улучшено распознавание объектов, документов и текста; OCR заявлен для 32 языков. Модель также может генерировать Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям или видео. К сильным сторонам относятся сочетание текстового и визуального понимания, расширенный контекст, анализ пространственных отношений и видео, а также возможность применения в визуальных агентах и задачах визуального программирования. Ограничения связаны с использованием квантованного GGUF-представления: качество, скорость и требования к памяти зависят от выбранного уровня квантования и среды запуска. В репозитории также описан экспериментальный подход к повышению точности отдельных слоёв, увеличивающий размер файлов. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной vision-language модели Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking, разработанной командой Qwen. Репозиторий содержит веса языковой модели и отдельного vision encoder в форматах FP16, Q8_0 и Q4_K_M для языковой части и FP16 и Q8_0 для vision encoder. Модель предназначена для совместного понимания изображений, видео и текста, визуального и математического рассуждения, OCR, анализа пространственных отношений, обработки длинных документов и видео, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Заявлены возможности генерации кода и разметки по изображениям и видео, включая Draw.io, HTML, CSS и JavaScript. Поддерживаются нативный контекст до 256K токенов с возможностью расширения до 1M и OCR на 32 языках, однако конкретный полный список языков в README не приведён. Архитектурные улучшения включают Interleaved-MRoPE для моделирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых признаков ViT и выравнивание текста с временными метками для анализа событий в видео. GGUF-файлы совместимы с llama.cpp, Ollama и другими GGUF-инструментами, работают на CPU, NVIDIA GPU, Apple Silicon и Intel GPU; точность компонентов можно выбирать отдельно в зависимости от ресурсов. Ограничения — значительные требования к памяти и производительности, зависящие от выбранной точности, а также отсутствие в README детальных числовых результатов тестов и полного перечня поддерживаемых языков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия мультимодальной vision-language модели Qwen3-VL-8B-Instruct, подготовленная Unsloth на базе Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Модель предназначена для обработки и генерации текста по текстовым, визуальным и видеоданным, а также для мультимодального рассуждения, анализа документов, OCR, понимания пространственных отношений и взаимодействия с графическими интерфейсами через визуального агента. Она также ориентирована на генерацию кода и разметки Draw.io, HTML, CSS и JavaScript по изображениям и видео. Модель использует плотную архитектуру размером 8B параметров и поддерживает контекст длиной 256K токенов с возможностью расширения до 1M. Среди заявленных компонентов — Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых визуальных признаков и выравнивание текста с временными метками для анализа событий в видео. Заявлена поддержка OCR на 32 языках, включая работу с размытыми, наклонёнными и низкоконтрастными изображениями, а также понимание длинных документов и продолжительных видеозаписей. К сильным сторонам относятся сочетание текстового и визуального понимания, развитое пространственное и временное рассуждение, обработка изображений и видео, а также сниженные требования к памяти благодаря формату unsloth-bnb-4bit. Ограничения включают возможную потерю точности из-за 4-битной квантизации и необходимость совместимого программного окружения для запуска мультимодальных сценариев; точный перечень поддерживаемых языков и требования к аппаратному обеспечению в представленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AfriqueQwen3.5-4B-ExtendedCM — плотная причинная языковая модель из набора AfriqueLLM, разработанная для улучшения работы с африканскими языками. Это вариант Qwen/Qwen3.5-4B-Base, адаптированный продолженным предобучением примерно на 34 млрд токенов; в расширенном варианте увеличена доля данных по программированию и математике. Модель содержит 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, в том числе на африканских языках, а также для задач рассуждения, кода и математики. README указывает адаптацию для 20 африканских языков и сохранение возможностей на английском, французском, португальском и арабском; метаданные дополнительно перечисляют африкаанс, амхарский, хауса, игбо, суахили, йоруба и другие языки. Модель распространяется под лицензией CC BY 4.0. Базовая архитектура Qwen3.5 мультимодальная, однако в карточке этой версии подтверждены генерация текста и диалоговые возможности, а не обработка изображений.

bagel-7b-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и jondurbin/bagel-7b-v0.1 методом SLERP; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Языки модели в предоставленных данных не перечислены.

DeepSeek-V3 — крупная языковая модель, разработанная командой DeepSeek и представленная в репозитории Unsloth на базе deepseek-ai/DeepSeek-V3. Она предназначена для задач генерации и обработки текста, включая диалоговые приложения, продолжение текста, адаптацию под специализированные наборы данных и запуск через совместимые инструменты Transformers, vLLM или GGUF. В README указан английский язык модели. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 671 млрд общих параметров, из которых 37 млрд активируются для каждого токена. В ней применяются Multi-head Latent Attention (MLA), архитектура DeepSeekMoE, стратегия балансировки нагрузки без вспомогательной функции потерь и обучение с предсказанием нескольких токенов, которое может использоваться для ускорения speculative decoding. Предобучение выполнено на 14,8 трлн токенов, после чего проведены Supervised Fine-Tuning и Reinforcement Learning. К сильным сторонам относятся высокая заявленная производительность, эффективность MoE и стабильность обучения; ограничением являются очень большие требования к вычислительным ресурсам для запуска и обучения, а размер контекста и мультимодальные возможности в README не указаны. Лицензия — MIT.

FineSec-Detector — дообученная модель для анализа безопасности исходного кода, созданная на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она проверяет код на уязвимости, определяет их типы CWE и уровни серьёзности, а также предлагает исправления и патчи в структурированном JSON для аудита и интеграции в CI/CD. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и 7,1 млрд параметров. Она принимает текст с кодом и выдаёт текстовые отчёты и исправления; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, тогда как README приводит окно в 1 024 токена. Заявлена поддержка кода на Python, C/C++, JavaScript, Go, PHP, Java и Bash; языки программирования не являются естественными языками модели. Для модели заявлены дообучение методом 4-битного QLoRA с Unsloth и лицензия Apache-2.0. README приводит результаты собственных тестов на нескольких классах уязвимостей, однако эти метрики не являются независимой гарантией качества; проверки безопасности и ревью предложенных исправлений остаются необходимы.

Functionary Small v3.1 — разговорная языковая модель с поддержкой вызова функций и плагинов, разработанная meetkai на основе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; модель распространяется в формате safetensors и совместима с Transformers. Модель предназначена для диалоговых систем, которым нужно выбирать подходящий инструмент, вызывать функции по JSON Schema, выполнять последовательные или параллельные вызовы и формировать ответы с опорой на результаты инструментов. Она также поддерживает сценарии с интерпретатором кода и может отвечать обычным текстом, когда вызов инструмента не нужен. Качество работы с инструментами зависит от корректного описания функций, шаблона диалога и обработки вызовов на стороне приложения; README предлагает использовать сервер vLLM с совместимым с OpenAI API интерфейсом. Модель выпущена под лицензией MIT.

unsloth/gemma-3n-E4B-it — инструкция-настроенная версия Gemma 3n E4B от Google, опубликованная Unsloth. Это плотная модель класса Gemma3n с архитектурой Gemma3nForConditionalGeneration и поддержкой диалога и изображений. Репозиторий содержит веса safetensors; в README для этой сборки заявлена работа только с текстом, поэтому описанные для семейства возможности обработки изображений, видео и аудио здесь не подтверждены. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: создания черновиков и кода, суммаризации, ответов на вопросы и работы чат-ботов. README указывает контекст до 32 тысяч токенов. Семейство Gemma 3n рассчитано на эффективный запуск на устройствах с ограниченными ресурсами благодаря выборочной активации параметров; для этой конкретной сборки общее число параметров в предоставленных метаданных не указано. Ожидаемые ограничения включают возможные фактические ошибки, смещения обучающих данных и затруднения с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

llmfan46/gemma-4-12B-it-uncensored-heretic — производная от Google Gemma 4 12B IT модель, опубликованная независимым автором. По README это мультимодальная модель для диалога, рассуждений, программирования и понимания текста, изображений, видео и аудио. Вариант 12B построен на плотной архитектуре Gemma 4 Unified с чередованием локального скользящего и глобального внимания; заявленный контекст базовой модели — до 256K токенов. Модель поддерживает многоязычные сценарии и вызов инструментов. В названии и тегах автор характеризует эту версию как uncensored, decensored и abliterated; README сообщает о целевом компоненте attn.o_proj, но не раскрывает конкретную методику изменения модели. Заявлены распознавание речи и перевод речи в текст, а также анализ изображений и последовательностей видеокадров. Возможные применения включают диалоговых помощников, извлечение сведений из документов и изображений, суммаризацию и генерацию кода. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и быть ненадёжными при неоднозначных или сложных запросах. Указанная в метаданных лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели MeFFyLe/gemma-4-12B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-12B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46/gemma-4-12B-it-uncensored-heretic — производная от Google Gemma 4 12B IT модель, опубликованная независимым автором. По README это мультимодальная модель для диалога, рассуждений, программирования и понимания текста, изображений, видео и аудио. Вариант 12B построен на плотной архитектуре Gemma 4 Unified с чередованием локального скользящего и глобального внимания; заявленный контекст базовой модели — до 256K токенов. Модель поддерживает многоязычные сценарии и вызов инструментов. В названии и тегах автор характеризует эту версию как uncensored, decensored и abliterated; README сообщает о целевом компоненте attn.o_proj, но не раскрывает конкретную методику изменения модели. Заявлены распознавание речи и перевод речи в текст, а также анализ изображений и последовательностей видеокадров. Возможные применения включают диалоговых помощников, извлечение сведений из документов и изображений, суммаризацию и генерацию кода. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и быть ненадёжными при неоднозначных или сложных запросах. Указанная в метаданных лицензия — Apache-2.0.

callmegrr/gemma-4-31B-it-heretic-z — дообученная версия Gemma 4 31B от Google DeepMind, опубликованная пользователем callmegrr. Это плотная мультимодальная модель для диалога, которая принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; в метаданных заявлены возможности чата и компьютерного зрения. README семейства Gemma 4 описывает гибридное внимание, режим пошагового рассуждения и контекст до 256 тысяч токенов для версии 31B, а также анализ изображений, документов, диаграмм и экранов, OCR, генерацию и исправление кода и вызов инструментов. Семейство поддерживает более 35 языков; отдельные возможности аудио относятся к другим вариантам Gemma 4 и не заявлены для этой модели. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, извлечения информации из изображений и документов, диалоговых помощников, суммаризации и задач с кодом. Название и теги «heretic», «uncensored», «decensored» и «abliterated» указывают на изменённые ограничения поведения, но README не объясняет метод этих изменений или их эффект. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Возможны фактические ошибки, пробелы и смещения в ответах; качество зависит от формулировки запроса и сложности задачи.

Gemopus-4-31B-it — дообученная Jackrong версия инструкционной модели Google Gemma 4 31B-it. Это плотная текстовая генеративная модель для диалогов и следования инструкциям; при настройке автор стремился сохранить исходный стиль рассуждений Gemma 4 и улучшить качество, структуру, ясность и последовательность ответов. Модель обучалась с использованием исправленного стека Unsloth и Transformers. Модель рассчитана на повседневную работу с текстом: подготовку структурированных ответов и сводок, редактирование текста и интерактивное программирование. В README автор отдельно отмечает улучшения в организации длинных ответов, объяснении технических тем и естественности диалога. В метаданных указаны английский, китайский, корейский и японский языки; мультимодальные возможности базовой модели не следует автоматически считать возможностями этой текстовой версии. Автор предупреждает, что модель может уступать более крупным облачным моделям в объёме знаний и сложных математических или логических рассуждениях; в узкоспециализированных темах возможны ошибки и галлюцинации. Автор называет веса экспериментальными. Лицензия — Apache-2.0.

axolotl-ai-co/gpt-oss-120b-dequantized — версия с преобразованной точностью модели gpt-oss-120b, разработанной OpenAI. Это разреженная MoE-модель для генерации текста, диалога, рассуждений и агентных сценариев; README указывает 117 млрд параметров и 5,1 млрд активных параметров, а метаданные этой версии — 2,1 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и использует архитектуру GptOssForCausalLM. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на библиотеку Transformers. Модель предназначена для ответов на запросы, сложного анализа, работы с инструментами и генерации структурированных ответов. В README также описаны вызов функций и агентные сценарии с браузером и исполнением Python; для корректной работы требуется формат диалога Harmony. Уровень рассуждений можно настраивать, балансируя глубину ответа и скорость. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование и дообучение. README предупреждает, что цепочку рассуждений не следует показывать конечным пользователям; качество вывода зависит от соблюдения формата Harmony. Название репозитория указывает на dequantized-вариант, однако точный исходный формат преобразования и его влияние на качество не описаны.

Hutgaecha дообучил диалоговую модель Kakao kanana-1.5-8b-instruct-2505 и объединил результат в отдельную модель. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоге; базовая модель также поддерживает программирование, математические задачи и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование при соблюдении её условий.

QuantFactory/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k-GGUF-v2 — квантованная GGUF-версия модели gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. В основе лежит Meta Llama 3 8B Instruct, дообученная Gradient при спонсорской поддержке вычислительной инфраструктуры Crusoe Energy. Версия v2 использует обновлённые веса исходной модели и дополнительно усиливает диалоговые возможности ассистента. Модель предназначена для генерации текста и кода, диалоговых сценариев и обработки исключительно текстовых входных данных. Её ключевая особенность — расширенный контекст длиной более 1,04 млн токенов вместо стандартных 8 тысяч у базовой Llama 3. Для этого применялись NTK-aware interpolation, оптимизация параметра RoPE theta и прогрессивное обучение на последовательно увеличивающихся длинах контекста. Архитектурно это авторегрессионная модель на основе оптимизированного Transformer с Grouped-Query Attention; размер — 8 млрд параметров. Заявлена поддержка английского языка. Сильная сторона модели — способность работать с очень большими текстовыми контекстами; в README приведены результаты тестов Needle-in-a-Haystack на длинах до 1 040 200 токенов, включая высокую точность на описанных сценариях. Ограничения включают текстовую модальность, зависимость практической производительности от используемой квантовки и аппаратного обеспечения, а также отсутствие подробных сведений о конкретном формате квантования, требованиях к памяти и скорости инференса. Модель распространяется по лицензии Llama 3.