II.2Создание и понимание программного кода

Mellum2-12B-A2.5B-Claude-4.6-4.8-Opus-Thinking-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели на базе JetBrains Mellum2-12B-A2.5B-Thinking, опубликованная пользователем yuxinlu1. Модель ориентирована на программную инженерию, генерацию и анализ кода, решение технических задач и рассуждения. По данным карточки, она дополнительно настроена на reasoning-трассах Claude Opus 4.6, 4.7 и 4.8 и формирует рассуждения в блоках <think> перед ответом. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: всего около 12,15 млрд параметров, из которых 2,5 млрд активируются для каждого токена. В архитектуре указаны 28 слоёв, 64 эксперта и 8 активных экспертов, а максимальная длина контекста составляет 131K токенов. Это текстовая causal language model без мультимодальности. Доступны квантизации Q2_K, Q4_K_M, Q6_K и Q8_0; рекомендуемым вариантом названа Q4_K_M. Поддерживаются локальный запуск через llama.cpp, а также приложения LM Studio, Jan и Ollama при наличии актуальной поддержки архитектуры mellum2. К сильным сторонам относятся высокая скорость генерации, локальная работа без API и облачных сервисов, большой контекст и сравнительно небольшое число активных параметров на токен. Для Q4_K_M заявлена скорость около 440 токенов в секунду на RTX 5090, однако этот показатель зависит от оборудования и настроек. Ограничения включают необходимость свежей версии llama.cpp с поддержкой mellum2, зависимость качества от выбранной квантизации и отсутствие в карточке независимых benchmark-результатов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MergekitCloud/mergekit-78 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В основу слияния вошла Qwen/Qwen2.5-14B, вместе с Qwen2.5-Coder-14B, Qwen2.5-Coder-14B-Instruct и Rombos-Coder-V2.5-Qwen-14b. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, с акцентом на задачи программирования: написание, анализ и исправление кода. Может применяться в чат-сценариях и интерфейсах вызова инструментов. Метаданные указывают поддержку conversational-возможностей, но отдельные языки в доступных сведениях не перечислены. В карточке указана лицензия? Условия использования в предоставленных данных не приведены. Качество и поведение слияния зависят от исходных моделей и конкретной задачи; результаты для этой сборки отдельно не описаны.

mergekit-community/mergekit-slerp-fecxcxs — слитая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit методом SLERP из budecosystem/code-millenials-34b и oobabooga/CodeBooga-34B-v0.1. Модель относится к семейству Llama, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 22,4 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, включая код и ответы на инструкции по программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 16 384 токена. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Merlin-Agent — модель-агент для программирования от Merlin Research, созданная на базе deepreinforce-ai/Ornith-1.0-9B. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen 3.5 с 7,2 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов. Модель дообучена с добавлением замороженного компонента весов, построенного на измерениях OTOC, полученных на квантовом процессоре IBM Heron; опубликованные веса являются обычными классическими весами и работают без квантового оборудования. Модель предназначена для помощи в написании и изменении кода, а также для решения задач разработки ПО, включая SWE-bench. В README заявлены результаты 69,4% на SWE-bench Verified и 41,4 на Terminal-Bench 2.1; авторы указывают, что возможности сопоставимы с базовой моделью. Поддерживаются чат и генерация кода; карточка перечисляет английский, испанский, немецкий, финский, шведский, французский, датский и турецкий языки. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Mermaid-Coder-Llama-3-8B — объединённая модель генерации текста на базе Llama 3, созданная TroyDoesAI методом SLERP с помощью mergekit. Она объединяет две модели, дообученные для генерации кода и выполнения инструкций, поэтому подходит для ответов на запросы о коде и создания кода по описанию. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текстовые запросы, выдавая текст. Родной контекст составляет 8192 токена. Для работы нужны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Доступна по лицензии базовых моделей; сведения о конкретной лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Meta Llama 3 70B — большая авторегрессионная языковая модель Meta на 69,5 млрд параметров с плотной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель принимает текст и генерирует текст и код. Контекст модели составляет 8192 токена. Карточка описывает семейство Llama 3, включающее предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты; README указывает, что варианты с инструкционным дообучением используют SFT и RLHF, однако не уточняет вариант этого репозитория. Модель предназначена для генерации текста и кода, а диалоговые сценарии особенно подходят инструкционным вариантам. В README заявлено целевое использование на английском языке; применение на других языках выходит за рамки рекомендаций, хотя дообучение для других языков допускается условиями лицензии и политики использования. Модель статична и обучена на офлайн-данных. Для использования требуется соблюдать пользовательскую лицензию Meta Llama 3 и Acceptable Use Policy; лицензия обозначена в метаданных как нестандартная, а README сообщает о доступности коммерческой лицензии.

FriendliAI публикует FP8-квантизированную версию Meta Llama 3 70B Instruct — авторегрессионной плотной трансформерной модели для генерации текста. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует Grouped-Query Attention и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Вариант Instruct настроен для диалогов и работы в формате ассистента; модель принимает текст и генерирует текст и код на английском языке. FP8 повышает эффективность инференса при сохранении высокой точности, однако для этого формата требуются GPU NVIDIA Ada, Hopper или Blackwell. Модель основана на Meta-Llama-3-70B-Instruct и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Репозиторий указывает лицензию other; в README описана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3, условия которой необходимо соблюдать.

Meta Llama 3 8B — авторегрессионная языковая модель Meta с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Семейство Llama 3 включает предварительно обученные и дообученные для инструкций модели; карточка этой модели описывает базовый предварительно обученный чекпойнт, пригодный для адаптации к различным задачам генерации текста. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения на английском языке. Её можно использовать как основу для генерации текста и кода, а после адаптации — для диалоговых сценариев. Выпущена в апреле 2024 года и распространяется по пользовательской коммерческой лицензии Meta Llama 3. Карточка не приводит для этого репозитория конкретную длину контекста; сама модель статична и обучена на офлайн-данных. Для развёртывания приложений разработчикам следует самостоятельно подбирать меры безопасности под свой сценарий.

Карточка модели ISTA-DASLab/Meta-Llama-3-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct — чат-модель, разработанная Meta на основе семейства Llama 3. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с примерно 7,5 млрд параметров и механизмом Grouped-Query Attention. Она принимает текст и генерирует текст или код; версия с инструкционной настройкой предназначена для диалогов и работы в роли помощника. Модель рассчитана прежде всего на английский язык, а её контекстное окно составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и редактирования текста и кода. Инструкционные варианты Llama 3 настроены с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей для повышения полезности и безопасности. Модель статична и обучена на офлайн-данных. Для использования действует специальная коммерческая лицензия Meta Llama 3; необходимо соблюдать её условия и политику допустимого использования.

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed — мультимодальная модель-ассистент, разработанная Xiaomi. Она предназначена для задач, где важны глубокое рассуждение и быстрая реакция: интерактивных агентов, программирования, анализа рисков и исследовательской работы. Xiaomi заявляет, что модель сохраняет возможности MiMo-V2.6-Pro и генерирует ответы с выходной скоростью до 20 раз выше. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст. Поддерживает контекст до 1 млн токенов и генерацию до 128 тыс. токенов, вызов инструментов, потоковую выдачу, поиск в интернете и структурированный вывод. Доступна через API Xiaomi. Данные о лицензии и конкретных языках для этой версии в использованных источниках отсутствуют.

MiniCPM5-2B — компактная плотная языковая модель с причинной архитектурой Transformer, разработанная командой OpenBMB. Модель содержит 2,2 млрд параметров по метаданным; в карточке указано точное число 2 516 756 480. Архитектура реализована как LlamaForCausalLM, модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель подходит для локальных ассистентов, генерации текста, написания и анализа кода, математических рассуждений, работы с длинным контекстом, вызова инструментов и агентных сценариев. В карточке заявлены конкурентные результаты среди моделей сопоставимого размера, в частности в коде, математике, длинном контексте и использовании инструментов. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и китайский. Для запуска описаны Transformers, vLLM и SGLang; указаны форматы BF16 и FP16. Модель выдаёт текст и не описана как мультимодальная. Ответы могут содержать ошибки, предвзятость или оскорбительный контент; выводы по чувствительным темам не являются профессиональной консультацией. Лицензия — Apache-2.0.

MiniMax-M1-80k — открытая по весам языковая модель компании MiniMax для рассуждений и генерации текста. Она построена на гибридной архитектуре Mixture-of-Experts с механизмом lightning attention и содержит 21,6 млрд параметров согласно метаданным. Модель развита на основе MiniMax-Text-01 и обучалась с использованием масштабного обучения с подкреплением на задачах от математики до программной инженерии. Версия 80k рассчитана на расширенное пошаговое рассуждение с бюджетом мышления до 80 тысяч токенов. Заявленная длина контекста — 10 240 000 токенов; модель предназначена для сложных задач с длинными входами, включая решение математических задач, программирование, анализ кода и работу с инструментами. Поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. В README разработчик сообщает о высоких результатах на ряде задач по математике, программированию, использованию инструментов и пониманию длинного контекста; приведённые оценки зависят от методики и настроек генерации. Модель работает с текстом и выдаёт текст, а также структурированные вызовы функций. Лицензия — Apache 2.0. README не уточняет поддерживаемые естественные языки.

MiniMax-M1-80k-hf — открытая модель весов от MiniMax для генерации текста и пошагового рассуждения. Это вариант MiniMax-M1 с бюджетом рассуждения до 80K токенов; репозиторий предназначен прежде всего для Transformers. Архитектура сочетает Mixture-of-Experts и гибридное внимание с механизмом lightning attention. В карточке указано 21,6 млрд параметров, а заявленный нативный контекст составляет 10 240 000 токенов; README описывает семейство M1 как модель с контекстом до 1 млн токенов и обучением с подкреплением на математических задачах, программировании и задачах с инструментами. Модель рассчитана на сложные задачи с длинными входами и развёрнутым рассуждением: решение математических задач, программную инженерию, генерацию и анализ кода, ответы на вопросы по большому контексту и сценарии с вызовом функций. README отмечает результаты на бенчмарках математики, кодирования, агентного использования инструментов и длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; интерфейс вызова инструментов поддерживается в структурированном формате. Лицензия — Apache-2.0. Веса в репозитории представлены в формате safetensors. Указанное в метаданных значение контекста расходится с описанием семейства в README, поэтому фактический предел может зависеть от конкретной конфигурации и программного окружения. Заявленные оценки получены на отдельных бенчмарках и не гарантируют качество на произвольных задачах.

saricles/MiniMax-M2.7-NVFP4-GB10-AC — квантизированная версия MiniMax-M2.7 от автора репозитория saricles, подготовленная для генерации кода и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель использует архитектуру MiniMaxM2ForCausalLM типа MoE: исходная модель содержит 230 млрд параметров и 256 экспертов с top-K=8. После посттренировочной квантизации NVFP4 файлы занимают около 141,05 ГБ; в метаданных указано 2,9 млрд параметров, что расходится с README. Квантизация выполнена NVIDIA TensorRT Model Optimizer, а калибровка проведена на смеси датасетов кода, вызова функций, рассуждений и обычного чата. Модель предназначена для генерации кода, многошаговой работы с кодом и математикой, а также для агентных систем, которым нужно вызывать инструменты. Она сохраняет возможности диалоговой модели и рассчитана на запуск на NVIDIA DGX Spark с GB10 и оборудовании семейства Blackwell; README описывает распределённый запуск на двух DGX Spark. Контекстное окно составляет 196 608 токенов по метаданным. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует уточнять в репозитории базовой модели и карточке Hugging Face.

MiniMax-M3 — мультимодальная модель компании MiniMax для диалогов, работы с изображениями и видео, программирования и агентных задач. Она принимает текст и визуальные данные, объединяя их обработку благодаря обучению на смешанных модальностях с самого начала. Модель содержит около 428 млрд параметров, из которых активируется около 23 млрд. Архитектура использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA) и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Разработчик заявляет об ускорении обработки длинного контекста относительно M2 и о сильных результатах в длительных агентных задачах, включая программирование и совместную работу. Модель доступна через MiniMax Agent и API, а также для локального запуска на Transformers с весами safetensors. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверить в карточке модели. В README не перечислены поддерживаемые естественные языки и отдельные ограничения качества.

OpenYourMind создала abliterated-версию MiniMax-M3: из модели удалено поведение отказа, при этом сохранены рассуждения, многоязычные и мультимодальные возможности, программирование и использование инструментов. Это большая мультимодальная модель класса Mixture of Experts с визуальным энкодером и режимом рассуждений. Архитектура, токенизатор и шаблон чата совпадают с базовой моделью, поэтому версия предназначена для замены MiniMax-M3 в совместимом окружении. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; её можно применять для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных сценариев. Весовой файл содержит параметры BF16 и занимает около 854 ГБ, поэтому для развёртывания требуются несколько GPU или узлов; для менее мощных систем потребуется квантизация. Лицензия указана как Other и наследуется от лицензии MiniMax-M3.

Ministral-8B-Instruct-2410 — инструкция-дообученная плотная трансформерная языковая модель компании Mistral AI с примерно 8 млрд параметров. Она предназначена для локального и периферийного запуска, диалогов и выполнения инструкций; также поддерживает вызов функций и задачи с кодом и математическими рассуждениями. Модель обучена на многоязычных данных и данных по программированию. В карточке заявлено контекстное окно до 128 тыс. токенов с чередующимся скользящим вниманием; в vLLM контекст ограничен 32 тыс. токенов. Метаданные указывают 32 768 токенов как native context. Модель рассчитана на генерацию текста и чат на нескольких языках, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский и корейский. Для запуска на одном GPU требуется около 24 ГБ видеопамяти; для длинного контекста требования могут быть выше. Модель выпущена по Mistral Research License; для коммерческого использования README предлагает обратиться к Mistral AI за коммерческой лицензией.

PyrTools/Ministral-8B-Instruct-2410-AWQ — это AWQ-квантизированная 4-битная версия языковой instruct-модели Ministral-8B-Instruct-2410, разработанной Mistral AI и опубликованной пользователем PyrTools. Модель предназначена для локального и периферийного запуска, диалогов, следования инструкциям, генерации кода и работы с function calling. Основа модели — плотный Transformer примерно на 8 млрд параметров: 36 слоёв, 32 attention heads, 8 KV heads с GQA, размерность скрытого состояния 4096 и словарь из 131 072 токенов с токенизатором V3-Tekken. Модель обучалась на многоязычных и кодовых данных, поддерживает контекст до 128k токенов и использует interleaved sliding-window attention. Репозиторий содержит AWQ-представление с 4-битной квантизацией, что ориентировано на более экономичный локальный инференс. К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка длинного контекста, многоязычность, задачи программирования и function calling; исходная модель показывала высокие результаты среди моделей сопоставимого размера. Ограничения включают возможное снижение точности из-за квантизации и зависимость от поддержки AWQ конкретным inference-стеком. В vLLM для исходной модели заявлено ограничение контекста 32k из-за отсутствия необходимых attention kernels, поэтому полный контекст 128k требует другого совместимого инструментария. Лицензия — Mistral Research License; для коммерческого использования Mistral AI указывает необходимость получения коммерческой лицензии.

Nondzu/Mistral-7B-Instruct-v0.2-code-ft — дообученная авторами репозитория языковая модель для помощи в программировании и работы в формате чат-ассистента. В основе лежит mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2; модель дообучена методом QLoRA на диалоговом датасете ajibawa-2023/Code-74k-ShareGPT. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации кода, ответов на вопросы по программированию и сценариев помощника-разработчика. Карточка приводит результат Eval Plus 0,421, но не уточняет методику и условия оценки. Для запуска доступны веса PyTorch и Safetensors; указан шаблон диалога ChatML. Лицензия CC-BY-NC-ND-4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных материалов на условиях лицензии.

Mistral Large 2407 — флагманская языковая модель Mistral AI, выпущенная в июле 2024 года. Это модель с доступными весами, но проприетарными условиями использования. Модель предназначена для диалога, рассуждений, работы с кодом и генерации JSON и может использоваться как универсальный помощник для этих задач. В карточке указано, что модель хорошо справляется с перечисленными сценариями, однако подробности об архитектуре, размере и контексте здесь не приведены. Лицензия и конкретные условия использования в доступном описании не раскрыты; перед применением следует свериться с условиями Mistral AI.

Mistral Medium 3.5 — плотная языковая модель на 128 млрд параметров от Mistral AI, обученная следовать инструкциям. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст. Модель предназначена для агентных сценариев, программирования и решения сложных задач. Поддержка изображений позволяет использовать модель для вопросов по визуальным материалам наряду с текстовыми запросами. В доступных сведениях нет деталей о контекстном окне, поддерживаемых языках и лицензии, поэтому эти характеристики не описываются.

casperhansen/mistral-nemo-instruct-2407-awq — это 4-битная AWQ-квантизированная версия Mistral-Nemo-Instruct-2407, опубликованная пользователем casperhansen на Hugging Face. Исходную модель разработали совместно Mistral AI и NVIDIA; она представляет собой instruction-tuned версию Mistral-Nemo-Base-2407 и предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям и вызова функций. Модель содержит около 12 млрд параметров и использует архитектуру Transformer с 40 слоями, размерностью 5120, 32 attention heads и 8 key-value heads в конфигурации GQA, активацией SwiGLU и словарём примерно на 128 тысяч токенов. Исходная модель обучалась с контекстом 128K токенов на многоязычных и программных данных; заявлена поддержка девяти языков, включая русский. AWQ-квантизация до 4 бит уменьшает требования к памяти и подходит для локального инференса через Transformers, vLLM и SGLang, но может немного снижать точность относительно исходной версии. Сильные стороны — большой контекст, многоязычность, работа с кодом, поддержка диалогового режима и function calling, а также более экономичный инференс благодаря квантизации. Ограничение исходной модели — отсутствие встроенных механизмов модерации, поэтому её ответы могут требовать дополнительного контроля. Для базовой Mistral-Nemo-Instruct-2407 указана лицензия Apache 2.0; отдельная карточка AWQ-репозитория не содержит дополнительного лицензионного описания.

Mistral Small 3.1 24B Instruct — мультимодальная инструкционная модель Mistral AI с плотной архитектурой Mistral3 и 24 млрд параметров, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503. Она принимает текст и изображения, отвечает на вопросы о визуальном содержимом и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников, вызова функций и генерации JSON, программирования, математических рассуждений и анализа длинных документов. Модель поддерживает множество языков, включая английский, русский, французский, немецкий, испанский, китайский, японский, арабский и хинди. Среди описанных возможностей — локальный запуск, системные инструкции и визуальный анализ; для инференса рекомендована библиотека vLLM. Квантизированную версию можно разместить на одной RTX 4090 или MacBook с 32 ГБ памяти, согласно карточке модели. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию. Качество ответов может различаться в зависимости от задачи; в карточке приведены результаты отдельных бенчмарков, которые не гарантируют точность в каждом практическом сценарии.

Moderato-V1-Pro — открытая по весам языковая модель NitrAI Research Team для генерации текста, ориентированная прежде всего на программирование, системную инженерию и агентные сценарии. Это причинная модель со sparse Mixture-of-Experts архитектурой: шесть специализированных экспертных путей объединены с общими блоками внимания, а механизм Reflexive Role Routing, согласно карточке, может переключать экспертов по ходу генерации. В репозитории указаны 113,3 млрд параметров и 32,7 млрд активных параметров на токен. Модель предназначена для написания и исправления кода, инженерных задач, математических рассуждений, планирования и работы с инструментами. Карточка заявляет поддержку многоязычного текста и кода, а также контекст 131 072 токена с возможностью расширения до 1 000 000 токенов через YaRN. Метаданные подтверждают текстовую генерацию, чат, кодовые возможности и интерфейс вызова инструментов; доступный формат весов — safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления README о качестве на бенчмарках и преимуществах механизма маршрутизации являются данными разработчика и не подтверждены независимой проверкой; фактическая производительность и совместимость с инструментами могут зависеть от инфраструктуры запуска.

MonarchCoder-MoE-2x7B — языковая модель семейства Mixtral с архитектурой смеси экспертов (MoE), созданная автором репозитория путём объединения AlphaMonarch-7B и Tess-Coder-7B-Mistral-v1.0 с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, рассуждений и программирования. README сообщает об улучшенных результатах объединённой модели на бенчмарках OpenLLM, Nous и HumanEval, но не приводит здесь подробностей оценки. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Muninn — мультиязычная модель для поиска функций в исходном коде по запросам на естественном языке, разработанная BrokkAI. Она дообучена на базе voyageai/voyage-4-nano и использует двунаправленный энкодер Qwen3 с 306,6 млн параметров по метаданным. Модель создаёт текстовые эмбеддинги размерностью 2 048 и поддерживает сокращение до 512, 1 024 или 1 536 измерений. Модель предназначена для семантического поиска кода в репозиториях и локализации функций, связанных с описанием задачи или поведением. В README приведены результаты на Quarry, SWE-Bench-Lite localization, LocBench и CodeSearchNet. Карточка сообщает контекст обслуживания 8 192 токена, тогда как метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов. Для загрузки требуется trust_remote_code=True из-за пользовательской реализации Qwen3BidirectionalModel. Поддерживаются запросы на естественном языке и код на C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Rust, Scala и TypeScript. Лицензия — Apache-2.0.

Muse Glimmer-30B — каузальная языковая модель примерно на 29,6 млрд параметров, разработанная Meta Superintelligence Lab и представленная в версии unsloth компанией Unsloth. Модель основана на плотном каузальном Transformer с выделенным энкодером восприятия и предназначена для локального запуска на пользовательском оборудовании без облачной инфраструктуры и сетевого доступа. Данная версия использует 4-битную квантизацию и базовую модель meta-models/Muse-Glimmer-30B. Модель ориентирована на автономные агентные сценарии: многошаговое рассуждение, выполнение задач от начала до конца, вызов инструментов, написание и отладку кода, работу в многоходовых диалогах и восстановление после ошибок инструментов. Она принимает текст и изображения, поэтому может анализировать скриншоты, графики и документы, а генерирует текст. Поддерживаются различные уровни усилий рассуждения, совместимость с агентскими оркестраторами и более 100 языков. Архитектура включает 52 слоя, скрытое измерение 6656, механизм GQA с 32 головами запросов и 2 KV-головами, SwiGLU, локально-глобальный шаблон внимания и контекст длиной от 131 072 токенов. Энкодер восприятия — ViT-G/14 примерно на 1,8 млрд параметров; на одно изображение допускается до 4096 визуальных токенов. Дата отсечения знаний — 4 января 2026 года. Сильные стороны модели — сочетание мультимодального понимания, инструментального использования, длительного планирования и восстановления после сбоев, а также возможность запуска на потребительском оборудовании. Квантизация позволяет разместить языковую часть менее чем в 20 ГБ и ориентироваться на конфигурации с 24 или 32 ГБ памяти, однако для полноценной работы также необходимы память под KV-кэш, энкодер восприятия и speculative decoding drafter. Версия распространяется по лицензии Apache 2.0.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 — языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и типовых задач по инструкциям. Репозиторий unsloth содержит производную FP8-версию базовой модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и агентных приложений, а также для решения задач общего назначения и программирования. Архитектура сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts: 30 млрд параметров всего, из них 3,5 млрд активны на токен. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Контекст в конфигурации по умолчанию — 256 тыс. токенов; README заявляет возможность работы с контекстом до 1 млн токенов при соответствующих ресурсах. Доступен режим с рассуждениями и без их вывода; поддерживается интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на коммерческое применение. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке репозитория. Для работы с длинным контекстом нужны значительные ресурсы GPU; отключение режима рассуждений может немного снизить точность на сложных задачах.

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B GGUF — текстовая генеративная модель NVIDIA, созданная на основе Nemotron-3-Nano-30B-A3B-Base и опубликованная в формате GGUF. Файлы модели сгенерированы с помощью llama.cpp. Модель относится к архитектуре Mixture-of-Experts: общий размер составляет 30 млрд параметров, из которых при обработке активируются 3 млрд. В карточке указан английский язык и лицензия NVIDIA Open Model License. Модель предназначена для общего текстового общения, сложного рассуждения, математических задач, программирования и агентских сценариев. Она поддерживает два режима работы: thinking для развёрнутого рассуждения и instruct для обычного выполнения инструкций без режима рассуждения. Заявлены особенно сильные результаты в математике и алгоритмическом программировании: модель получила золотые результаты на IMO 2025 и IOI 2025, а также высокие показатели на AIME, HMMT, LiveCodeBench и других тестах. К сильным сторонам относятся сочетание крупной ёмкости модели с относительно малым числом активных параметров, развитые способности к рассуждению, решению математических задач, написанию кода и использованию в агентских системах. Ограничения включают отсутствие в предоставленной карточке сведений о длине контекста, точных характеристиках квантования GGUF, поддерживаемых дополнительных языках и требованиях к аппаратным ресурсам. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; условия лицензии следует проверить по ссылке, указанной в карточке.

Nemotron-Cascade-8B — языковая модель общего назначения от NVIDIA, дообученная на базе Qwen3-8B-Base. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3 и около 7,6 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает через Transformers в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая рассуждения, следование инструкциям, математические задачи, программирование, инженерные задачи в ПО и использование инструментов. Доступны режимы рассуждения и обычного ответа, переключаемые тегами /think и /no_think. В карточке описано последовательное дообучение с многоэтапным SFT и обучением с подкреплением по разным областям. Для длинного контекста NVIDIA рекомендует RoPE scaling с YaRN; это требует соответствующей настройки конфигурации. Метаданные указывают лицензию как other, поэтому конкретные права использования следует сверить с условиями репозитория.