II.2Создание и понимание программного кода

xDAN-L1-Chat-RL-v1 — диалоговая языковая модель xDAN-AI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена на смесях OpenOrca, Intel Orca-DPO-Pairs и собственных данных с помощью SFT и DPO-v2; карточка описывает шаблон запросов Alpaca и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате, работы с общими знаниями, написания текстов и помощи с кодом. В README приведены сравнительные результаты MT-Bench и LM-Evaluation-Harness, но они не гарантируют качество на конкретных запросах. В метаданных указан английский язык; другие языки явно не заявлены. Модель распространяется под лицензией CC BY 4.0. Она может выдавать неточные или проблемные ответы, поэтому важные результаты следует проверять.

InternScience/Agents-A1-4B-Q4_K_M-GGUF — квантизированная версия плотной языковой модели Agents-A1-4B, разработанная командой InternScience. Модель предназначена для агентных сценариев с длинной последовательностью действий: поиска, инженерных и научных задач, следования сложным инструкциям, профессионального вопросно-ответного взаимодействия и вызова внешних инструментов. Она поддерживает планирование, разбиение сложных задач на шаги, адаптацию по промежуточным результатам, function calling и интеграцию с API, интерпретаторами кода и поисковыми системами. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M, что снижает требования к памяти и делает её подходящей для локального запуска. В карточке указаны теги vision и vlm, однако подробные сведения о поддерживаемых визуальных модальностях, языках и размере контекстного окна отсутствуют. По заявленным результатам Agents-A1-4B показывает высокую эффективность на BrowseComp, XBench-DS-2510, GAIA, FrontierScience-Research и IFEval, конкурируя с более крупными моделями при меньшем числе параметров. Ограничения модели включают неизвестные из README языковые и мультимодальные возможности, а также отсутствие подробностей о требованиях к оборудованию и точных условиях применения квантизированной сборки. Модель и её базовые компоненты распространяются по лицензии Apache-2.0; формат совместим с экосистемой GGUF и предназначен для использования с соответствующими локальными средствами инференса.

NVIDIA DeepSeek-V4.1-Flash NVFP4 — квантизированная версия модели DeepSeek-V4.1-Flash, разработанной DeepSeek AI и подготовленной NVIDIA с использованием Model Optimizer. NVIDIA не является владельцем или разработчиком исходной модели. Модель предназначена для коммерческого и некоммерческого применения, включая AI-агентов, чат-ботов, RAG-системы и другие приложения на базе генеративного ИИ. Это авторегрессионная мультимодальная модель архитектуры Transformer с Mixture-of-Experts и архитектурой Causal Encoder-Decoder, использующая Compressed Sparse Attention 2. Общий размер backbone составляет 552 млрд параметров; во время prefill активируется 8 млрд, во время decode — 16 млрд, дополнительно используется 196 млрд параметров Engram conditional memory. Модель принимает текст и изображения RGB и генерирует текст. Поддерживается контекст до 1 млн токенов. Сведения о поддерживаемых языках в карточке не указаны. Ключевые преимущества — мультимодальность, поддержка сверхдлинного контекста и снижение требований к вычислениям благодаря квантизации NVFP4 W4A4 с размером группы 16. Модель оптимизирована для NVIDIA GPU, прежде всего архитектуры Blackwell, и протестирована на NVIDIA GB300 с использованием vLLM и SGLang. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования и программного окружения, а также необходимость дополнительного тестирования на данных конкретного сценария перед внедрением. Данные исходного обучения не раскрыты; квантизация выполнена с помощью nvidia-modelopt версии 0.47.0rc0. Лицензия — MIT.

Falcon-H1-1.5B-Instruct — многоязычная авторегрессионная языковая модель семейства Falcon-H1, разработанная командой TII. Это дообученная для следования инструкциям версия Falcon-H1-1.5B-Base с гибридной архитектурой, сочетающей Transformer-внимание и блоки SSM/Mamba. Модель содержит 1,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям: она подходит для ответов на вопросы, рассуждений, математических задач, программирования и работы с научными знаниями. В карточке заявлена поддержка 18 языков, включая арабский, английский, хинди, японский, китайский и русский. Для запуска указаны Transformers, vLLM и llama.cpp; метаданные репозитория отмечают формат safetensors. В README указана лицензия Falcon-LLM License, тогда как метаданные Hugging Face обозначают лицензию как other. Перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории. Как компактная модель на 1,1 млрд параметров, она может уступать более крупным моделям на сложных задачах; заявленные в карточке результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных данных.

FlexOlmo-7x7B-1T — языковая модель семейства FlexOlmo, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это модель типа Mixture-of-Experts: в ней объединены семь независимо обученных экспертов для публичных данных, новостей, математики, кода, академических текстов, творческого письма и публикаций Reddit. Общий размер указан в карточке как 6,9 млрд параметров, а в README — как 33 млрд; README также сообщает, что публичный эксперт обучен на 1 трлн токенов, а остальные получены его дообучением на отдельных корпусах. Маршрутизатор экспертов не обучен. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, в том числе для задач, связанных с перечисленными тематическими корпусами. Поддерживает английский язык, работает с текстом и имеет контекст до 4096 токенов. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.57.0 или новее. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. В README приведены результаты оценки по ряду языковых и тематических бенчмарков, однако они относятся к отдельным плотным моделям, а не обязательно к этому MoE-чекпойнту. Отсутствие обученного маршрутизатора ограничивает выводы о фактическом выборе экспертов и качестве итоговой модели.

GPT-OSS-Swallow 120B RL v0.1 — японско-английская языковая модель TokyoTech-LLM, дообученная на основе GPT-OSS-Swallow-120B-SFT-v0.1 с применением обучения с подкреплением по проверяемым наградам. Это разреженная MoE-модель для диалогов и генерации текста; заявленный размер — 2,1 млрд параметров, контекстное окно — до 131 072 токенов. В обучении уделено внимание японскому и английскому языкам, математике, программированию и рассуждениям. Модель подходит для двуязычного общения, перевода между японским и английским, решения математических задач, помощи с кодом и ответов на общие вопросы. Разработчики сообщают о сохранении и улучшении математических и программных навыков относительно исходной GPT-OSS. Хотя технически поддерживается контекст до 131 072 токенов, модель не обучалась и не оценивалась на задачах с контекстом свыше 32 тысяч токенов; для стабильности рекомендуется reasoning effort medium. Использование инструментов явно не обучалось, поведение при вызове функций и самоидентификации не подтверждено. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

mlx-community/granite-4.1-8b-bf16 — версия Granite-4.1-8B от mlx-community, преобразованная для MLX из модели ibm-granite/granite-4.1-8b с помощью mlx-lm. Это плотная языковая модель с архитектурой GraniteForCausalLM и 8,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. В описании базовой модели указана поддержка нескольких языков, работы с текстом и кодом, а также вызова инструментов, однако эта карточка подтверждает только генерацию текста и диалоговую возможность. Файлы модели представлены в формате safetensors и подготовлены для запуска с MLX. Лицензия — Apache-2.0. Качество и языковой охват унаследованы от базовой модели; отдельные результаты оценки для этой сборки в карточке не приведены.

Hercules-5.0-Qwen2-1.5B — дообученная компанией M4-ai плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров на базе Qwen2-1.5B. Она предназначена для общего ассистентского общения и поддерживает формат запросов ChatML; заявленные области применения включают ответы на вопросы, математику, программирование и написание текстов. Модель работает с текстом и имеет контекст до 131 072 токенов. Для обучения использован набор данных Locutusque/hercules-v5.0. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества; разработчики также отмечают, что сведения о рисках, смещениях и ограничениях требуют уточнения.

Josiefied-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 — диалоговая языковая модель, разработанная Гёкденизом Гюльмезом. Это дообученная и аблитерированная версия Qwen2.5-7B-Instruct, созданная на пользовательском наборе данных для более свободных ответов и меньшего числа отказов. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой моделью и содержит около 7,1 млрд параметров; заявленный нативный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате чата: она отвечает на запросы, помогает с письмом, программированием и математическими задачами, а также поддерживает многоязычные диалоги. В метаданных отмечены интерфейс вызова инструментов и поддержка английского, русского, китайского, немецкого, французского, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Карточка указывает лицензию Apache 2.0. Аблитерация ориентирована на снижение отказов, что позволяет использовать модель для запросов, которые обычные ассистенты могут отклонять; при этом поведение и безопасность ответов могут быть менее предсказуемыми. Автор рекомендует использовать модель на свой риск. Указанные в README характеристики базовой Qwen2.5, включая контекст до 128K токенов, не следует переносить на эту производную модель: для данного репозитория метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов.

Llama-3.1-Swallow-70B-v0.1 — языковая модель команды Swallow из лабораторий Okazaki и YOKOTA Токийского технологического института и AIST. Она создана продолжительным предварительным обучением Meta Llama 3.1 на примерно 200 миллиардах токенов японских и английских текстов, включая веб-материалы, Википедию, математику и код. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Модель рассчитана на генерацию текста на японском и английском языках: ответы на вопросы, суммаризацию, машинный перевод, рассуждения, понимание текста и генерацию кода. README сообщает об улучшении японских языковых возможностей при сохранении возможностей английской исходной модели; оценка проводилась на японских и англоязычных бенчмарках. Это базовая версия, не Instruct-вариант, поэтому она не настроена для следования инструкциям и не гарантирует соответствия ответов намерениям пользователя или требованиям безопасности. Распространяется по лицензии Llama 3.1.

bunnycore/Llama-3.2-3B-Apex — диалоговая языковая модель, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких предварительно обученных моделей через mergekit и методом Model Stock. В качестве базовой использована huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated; в слияние также вошли модели для разных навыков, рассуждений, научных задач, программирования и ролевого общения. Модель построена на архитектуре Llama с причинно-следственным языковым моделированием и содержит 3,2 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Данные о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленной карточке отсутствуют.

unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — инструкционно настроенная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная Unsloth на основе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения пользовательских инструкций; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров, формат safetensors и библиотека Transformers. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для создания чат-ботов, генерации и продолжения текста, а также приложений, использующих интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан английский язык; README посвящён настройке Llama 3.1 и не сообщает результатов оценки качества именно этой версии. Лицензия — llama3.1; условия использования следует сверять с лицензией семейства Llama 3.1.

MisCalmity-v0.1-model_stock — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием нескольких моделей с помощью LazyMergekit: Mistral-7B-v0.1, Calme-7B-Instruct-v0.9 и The-Trinity-Coder-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалоговых ответов и генерации кода благодаря включению инструкционной модели и модели для программирования в слияние. В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о лицензии, поэтому пригодность для конкретных сценариев и условия использования следует проверять по исходным моделям и репозиторию.

Это четырёхбитная версия модели NVIDIA Nemotron Nano 9B v2, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Исходная модель разработана NVIDIA; эта версия преобразована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 с помощью mlx-lm 0.26.3. Метаданные относят её к генеративным языковым моделям для диалога и указывают интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; базовая модель также рассчитана на программирование и управляемое рассуждение. Карточка связывает её с английским, испанским, французским, немецким, итальянским и японским языками. Лицензия указана как other, поэтому условия следует уточнять на странице репозитория и базовой модели. Четырёхбитное представление и формат MLX предназначены для локального инференса на совместимом оборудовании; количественные показатели качества в карточке не приведены.

Orion-14B-Chat — диалоговая языковая модель компании OrionStarAI, дообученная для интерактивного общения на основе Orion-14B, обученной с нуля на многоязычном корпусе объёмом 2,5 трлн токенов. Модель имеет плотную архитектуру OrionForCausalLM и 14,1 млрд параметров; её основной сценарий — генерация ответов в диалоге, также заявлена поддержка задач с кодом. Модель рассчитана на общение на китайском, английском, японском и корейском языках. Длина контекста этой версии — 4096 токенов. В репозитории представлены форматы PyTorch и GGUF. Для развёртывания можно использовать Transformers, vLLM или llama.cpp. Карточка описывает её как модель, дообученную на высококачественном корпусе для интерактивного взаимодействия. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним установить нельзя.

Phi-3.5-mini-instruct-4bit — инструкционная языковая модель для генерации текста, созданная Microsoft и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Модель предназначена для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и решения задач обработки естественного языка; в метаданных также указана релевантность для работы с кодом. Поддерживается библиотекой mlx-lm и рассчитана на запуск в экосистеме MLX. Модель представлена в 4-битном варианте, что обычно позволяет снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерным представлением, однако точный размер, архитектура, длина контекста и перечень поддерживаемых языков в README не указаны. В метаданных заявлена многоязычность. Сильными сторонами являются инструкционный формат, возможность генерации текста и адаптация к MLX; ограничения и результаты тестирования не приведены. Конвертация выполнена из microsoft/Phi-3.5-mini-instruct с использованием mlx-lm версии 0.17.0. Модель распространяется по лицензии MIT.

win10/phi-3.5-Sakura-Yuzu — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория методом TIES с помощью mergekit на основе Microsoft Phi-3.5-mini-instruct. В слияние также вошли win10/Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29, FreedomIntelligence/Apollo2-3.8B, ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1 и AXCXEPT/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common. Модель семейства Phi-3 — плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; каталог указывает поддержку чата. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers и контекст длиной 4096 токенов. Базовая модель описана как многоязычная и рассчитанная на инструкции, рассуждения и код, однако сведения о конкретных языках и специализированной адаптации этого слияния не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b-GGUF — квантизированная версия модели Dans-PersonalityEngine V1.3.0 с 24 млрд параметров, опубликованная PocketDoc и подготовленная bartowski в формате GGUF для llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста общего назначения, ролевого общения, написания и продолжения историй, совместного творчества, выполнения инструкций, рассуждений, математических и научно-технических задач, программирования, работы с инструментами и агентскими сценариями. В датасетах обучения также представлены материалы по химии, биологии, климату, праву, медицине и финансам. Модель поддерживает английский, арабский, немецкий, французский, испанский, хинди, португальский, японский и корейский языки. Архитектура исходной модели в README не указана; доступна в нескольких вариантах точности и квантизации, включая BF16, Q8_0, Q6_K_L, Q6_K, Q5_K и Q4. Варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5_K_L, Q5_K_M и Q5_K_S отмечены как рекомендуемые благодаря высокому качеству. Размеры файлов составляют примерно от 14,87 до 47,15 ГБ в зависимости от варианта. Сильными сторонами являются широкий набор обучающих сценариев, поддержка многоязычной генерации, возможности ролевого общения и написания текстов, а также совместимость с llama.cpp и LM Studio. Ограничения включают значительные требования к дисковому пространству и памяти, зависящие от выбранной квантизации; длина контекста, мультимодальность и точные характеристики архитектуры в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Unsloth представил эту версию инструктивно дообученной языковой модели Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, рассчитанная на диалоги и генерацию текста; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Архитектура Qwen2 использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention. Контекст модели — 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель подходит для чат-ботов, следования инструкциям, генерации длинных и структурированных ответов, включая JSON, а также задач по программированию и математике. В карточке заявлена поддержка более 29 языков, среди них английский, китайский и русский; метаданные отдельно подтверждают английский. Модель загружается через Transformers и сохранена в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Компактный размер упрощает применение модели по сравнению с более крупными версиями семейства, однако качество и устойчивость могут быть ниже, чем у более крупных моделей; README не приводит подробных результатов оценки именно этого репозитория. Для работы требуется достаточно свежая версия Transformers: README предупреждает о проблемах с версиями ниже 4.37.0.

Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 — доработанная методом abliteration версия инструктивной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct, созданная huihui-ai. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста; она поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для работы через библиотеку Transformers. В карточке отмечены чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Версия позиционируется как менее ограниченная в отказах на запросы, чем исходная модель. В README приведены оценки IF_Eval 77,82, MMLU Pro 42,03 и TruthfulQA 57,81; результаты отдельных тестов отличаются от исходной Qwen2.5-7B-Instruct. Метаданные указывают языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantFactory/Qwen3-0.6B-GGUF — квантизированная версия языковой модели Qwen3-0.6B, созданная QuantFactory на основе базовой модели Qwen/Qwen3-0.6B с использованием llama.cpp. Это каузальная языковая модель для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, решения математических и логических задач, написания кода, творческих сценариев и интеграции с внешними инструментами. Модель содержит 0,6 млрд параметров, из которых 0,44 млрд не относятся к embedding, и включает 28 слоёв. Используется Grouped Query Attention: 16 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель поддерживает более 100 языков и диалектов, включая многоязычное следование инструкциям и перевод. Она умеет переключаться между режимами thinking для сложных рассуждений, математики и программирования и non-thinking для более быстрого универсального диалога. К сильным сторонам относятся малый размер, поддержка квантизированного формата GGUF, многоязычность, рассуждения, диалоговые и агентские сценарии. Ограничения включают меньшую ёмкость по сравнению с более крупными моделями и возможные повторения при неудачных параметрах генерации; в исходной документации для таких случаев рекомендуется настроить sampling и presence_penalty. Данные о конкретном варианте квантизации, требованиях к памяти и производительности не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

RedHatAI/Qwen3-1.7B-quantized.w4a16 — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная Red Hat совместно с Neural Magic на основе Qwen/Qwen3-1.7B от Qwen. Модель предназначена для рассуждений, function calling, многоязычного следования инструкциям, перевода и создания специализированных решений после дообучения. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая архитектуру Qwen3ForCausalLM и контекст длиной до 40960 токенов в конфигурации оценки. Ключевая особенность модели — INT4-квантизация весов линейных операторов в трансформерных блоках. Используется асимметричная поканальная по группам схема с размером группы 64 и алгоритм GPTQ, реализованный в llm-compressor; веса lm_head не квантизуются. Переход с 16 до 4 бит уменьшает размер на диске и требования к GPU-памяти примерно на 75%, что делает модель более удобной для эффективного развертывания, в частности через vLLM. К ограничениям относятся возможные потери качества, связанные с квантизацией, а также отсутствие в README количественных результатов оценки и подробного перечня поддерживаемых языков. Лицензия модели — Apache-2.0; использование должно соответствовать применимым законам и нормативным требованиям.

Qwen3.5-27B — мультимодальная модель семейства Qwen, опубликованная Unsloth в формате Hugging Face Transformers. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-27B для диалогов и задач, где нужно совместно анализировать текст и изображения. Модель имеет 27 млрд параметров, причинную языковую архитектуру с визуальным энкодером и сочетает Gated Delta Networks с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts. Контекст составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям, визуального анализа, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. В README заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Для запуска доступны веса в формате safetensors, совместимые с Transformers и рядом движков инференса; лицензия — Apache-2.0. Большой размер требует значительных вычислительных ресурсов; при длинном контексте возможен дефицит видеопамяти. Режим рассуждений включён по умолчанию, а скорость и пропускная способность зависят от движка и его версии.

PollardWeights/Qwen3.8-27B-Pollard — это квантизированная версия модели Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная командой PollardWeights. Модель предназначена для диалоговых и текстовых задач, а также может работать с изображениями при использовании отдельного vision-проектора mmproj-Qwen3.8-27B-bf16.gguf. Она поставляется в формате GGUF и совместима с llama.cpp, ik_llama.cpp, Ollama, LM Studio и другими приложениями на их основе. Модель содержит около 27,8 млрд параметров и использует архитектуру qwen3_5. В репозитории доступны варианты IQ3_S, IQ4_XS и Q6_K размером примерно 12,08, 15,72 и 22,43 ГБ соответственно. Это варианты mixed-precision квантизации с измеренным распределением битов по слоям, учитывающим их чувствительность, поэтому они рассчитаны на разные ограничения по оперативной памяти или VRAM. Основной README указывает английский язык; размер контекста не указан. К сильным сторонам относятся существенное уменьшение размера по сравнению с версией f16 — с 55,56 до 12,08 ГБ для IQ3_S — и возможность локального запуска на более доступном оборудовании. К ограничениям относятся потенциальная потеря качества из-за квантизации, зависимость производительности от оборудования и необходимость отдельного, неквантизированного vision-проектора для работы с изображениями. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базовой модели.

Qwen3-Swallow-8B-CPT-v0.2 — плотная авторегрессионная языковая модель на 7,6 млрд параметров из семейства Qwen3, разработанная проектом Swallow при Токийском технологическом институте. Это версия после непрерывного предварительного обучения (CPT) на базе Qwen3; веса доступны в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог на японском и английском языках, включая перевод между ними, а также задачи математики и программирования. Обучение включало японские и англоязычные корпуса, параллельные тексты, математические и кодовые данные, а также материалы для диалога и рассуждений. Контекст модели заявлен до 40 960 токенов; разработчики рекомендуют ограничивать длину контекста 32 768 токенами или меньше. Модель предназначена для экспериментов и приложений, которым нужна двуязычная японско-английская генерация с навыками работы с кодом и математикой. Она не обучена специально для вызова инструментов, а переключение режима рассуждений не поддерживается. Разработчики отмечают, что модель находится на раннем этапе разработки и не настроена для надёжного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности.

Qwen3-Swallow-8B-SFT-v0.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная проектом Swallow LLM Токийского технологического института. Это версия размером 7,6 млрд параметров, полученная supervised fine-tuning модели tokyotech-llm/Qwen3-Swallow-8B-CPT-v0.2. Она предназначена для генерации ответов и диалогов на японском и английском языках, а также для задач перевода, математики и программирования с рассуждениями. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным; разработчики рекомендуют ограничивать длину контекста 32 768 токенами. Для запуска рекомендуют vLLM. Инструментальное использование явно не обучалось, а переключатель режима рассуждений не поддерживается. Разработчики отмечают, что модель находится на ранней стадии разработки и не настроена для надёжного следования человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-2B-Thinking-GGUF — мультимодальная vision-language модель серии Qwen3-VL, разработанная командой Qwen. Данный вариант подготовлен Unsloth в формате GGUF и предназначен для локального запуска и эффективного инференса в совместимых средах, включая llama.cpp. Модель рассчитана на анализ изображений, текста и видео, генерацию ответов с усиленным рассуждением, решение STEM- и математических задач, распознавание текста и структур документов, пространственный анализ, понимание временной динамики видео, а также взаимодействие с графическими интерфейсами и инструментами. Заявлены возможности визуального программирования по изображениям и видео, включая генерацию Draw.io, HTML, CSS и JavaScript. Размер модели составляет 2B параметров. Она использует мультимодальную архитектуру Qwen3-VL с механизмами Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравниванием текста с временными метками. Заявлена длина контекста 256K токенов с возможностью расширения до 1M. OCR поддерживает 32 языка, однако полный перечень языков в README не приведён. Модель ориентирована на сочетание визуального восприятия, текстового понимания и рассуждений, но README не содержит подробных числовых результатов тестирования или информации о конкретных ограничениях качества. Лицензия — Apache 2.0. Для запуска в llama.cpp рекомендуется использовать параметр --jinja из-за исправлений шаблона чата Unsloth.

QuantTrio/Qwen3-VL-32B-Instruct-AWQ — это квантизированная версия AWQ мультимодальной instruct-модели Qwen3-VL-32B-Instruct, разработанной командой Qwen. Репозиторий предназначен для запуска модели с использованием Transformers и vLLM; размер файлов модели составляет около 20 GiB, а в README приведена конфигурация с контекстом 32 768 токенов и тензорным параллелизмом на двух GPU. Модель принимает текст и визуальные данные, включая изображения и видео, и предназначена для генерации ответов, визуального анализа, OCR, пространственного и временного рассуждения, STEM- и математических задач, визуального программирования, а также взаимодействия с графическими интерфейсами и инструментами. Для OCR заявлена поддержка 32 языков, однако полный перечень языков в README не указан. Базовая архитектура включает механизмы Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравнивание текста с временными метками, направленные на улучшение обработки длинного контекста, деталей изображений и видеособытий. Для исходной модели заявлен нативный контекст до 256K с возможностью расширения до 1M, но для данной AWQ-конфигурации в примере запуска задан лимит 32 768 токенов. Сильные стороны модели — сочетание текстового и визуального понимания, работа с изображениями и видео, распознавание текста в сложных условиях и развитое пространственно-временное рассуждение. Ограничения связаны с необходимостью совместимого программного окружения и GPU-инфраструктуры; README рекомендует vLLM версии 0.11.0 или выше и qwen-vl-utils 0.0.14. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

tau-instruct-0.5B-DPOP — инструктивная языковая модель M4-ai на архитектуре Qwen2 с примерно 463,9 млн параметров. Она создана на базе tau-0.5B и дообучена методом DPO-Positive на примерно 700 примерах предпочтений, размеченных с помощью GPT-4. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для диалогового взаимодействия на английском языке. Модель подходит для ответов на вопросы, генерации и продолжения текста, решения математических задач, понимания и создания кода, объяснений и анализа. Её можно применять в виртуальных помощниках, образовательных инструментах и исследовательских прототипах. По предварительной оценке авторов, дообучение улучшило следование инструкциям относительно базовой модели. Качество может снижаться на сложных задачах и при неясных инструкциях; модель сохраняет возможные смещения базовой модели и обучающих данных, а её результаты следует проверять. Лицензия указана как other; README предписывает соблюдать лицензию базовой модели tau-0.5B.

Thalassic-Alpha-LLaMa-70B — объединённая модель для генерации текста, созданная автором TareksGraveyard на основе DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B и нескольких моделей семейства Llama. Для слияния предварительно обученных моделей автор использовал mergekit и метод Linear DELLA. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов; автор сообщает о многообещающих ранних результатах, но отмечает, что другой вариант его эксперимента показался ему лучше. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — llama3.3.