II.2Создание и понимание программного кода

Dolphin 2.9 Llama 3 70B — разговорная модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и сообществом Cognitive Computations на базе Meta Llama 3 70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, представленная в форматах PyTorch и Safetensors. Она дообучена методом qLoRA с длиной последовательности 8 тыс. токенов и использует шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации кода и математических ответов; README также отмечает начальные агентные возможности и поддержку вызова функций. Основной язык в карточке — английский. В данных обучения указаны, среди прочего, наборы Dolphin 2.9, OpenHermes 2.5, UltraChat и датасеты для кода, математики и function calling. Модель описана как uncensored и может охотно выполнять небезопасные или неэтичные запросы; автор рекомендует добавить собственный слой выравнивания перед предоставлением сервиса. В датасете есть дефект, из-за которого ответы могут излишне упоминать системное сообщение; README предлагает ограничить это инструкцией в system prompt. Использование регулируется лицензией Meta Llama 3 Community License Agreement, включая её условия для коммерческого применения.

Dolphin 2.9 Llama 3 8B — чат-модель, созданная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и Cognitive Computations на основе Meta Llama 3 8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров; она дообучена на всех параметрах в формате ChatML. Контекст базовой модели составляет 8192 токена, а дообучение проводилось с длиной последовательности 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая генерацию кода, математические задачи, начальные агентные сценарии и вызов функций. В обучении использовались наборы данных для общения, инструкций, кода и задач; основным языком модели является английский. Она ориентирована на высокую готовность выполнять запросы, поэтому перед предоставлением пользователям разработчики рекомендуют добавить собственный слой выравнивания и безопасности. README указывает, что в обучающих данных есть дефект, из-за которого модель может чрезмерно упоминать системное сообщение; авторы советуют явно запретить это в системной инструкции. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement; разрешено коммерческое использование при соблюдении условий этой лицензии. В репозитории указаны веса Safetensors.

Dolphin 3.0 Llama 3.1 8B — универсальная диалоговая модель, созданная Эриком Хартфордом, Беном Гиттером, BlouseJury и Cognitive Computations. Это дообученная версия Meta Llama 3.1 8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на локальное использование и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате, помощи с программированием и математикой, работы с агентными сценариями и вызовом функций, а также для общих задач. Использует шаблон диалога ChatML; поведение и тон ответа можно настраивать системным промптом. В карточке перечислены обучающие наборы для кода, математики, инструкций и диалогов. Указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1. Карточка позиционирует её как управляемую владельцем локальную модель; качество и безопасность ответов зависят от системного промпта и применения. В README приведены результаты оценок, но полноценное описание методики оценки отсутствует.

dpo5k5 — дообученная модель на 1,3 млрд параметров на основе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base. Она использует плотную архитектуру семейства Llama и предназначена для генерации и продолжения кода; базовая модель также поддерживает автодополнение и заполнение пропусков в коде. Контекст модели — до 16 384 токенов. Модель опубликована в формате safetensors, лицензия указана как other. README не содержит подробностей об оценке качества и ограничениях; возможности и качество модели для конкретных задач следует проверять отдельно.

Dream-Coder-v0-Instruct-7B-SM — диффузионная языковая модель для генерации кода, разработанная командой Dream. По карточке, модель обучалась на открытых данных в несколько этапов: адаптация, supervised fine-tuning и обучение с подкреплением. Она предназначена для написания кода и диалоговой работы с запросами о программировании. В README указано значение pass@1 21,4% на LiveCodeBench (2410–2505); это результат конкретного бенчмарка, а не гарантия качества для других задач. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру DreamModel и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые языки программирования и естественные языки.

Карточка модели mrmanan762/EarthMind на Hugging Face совпадает с карточкой sarvamai/sarvam-105b, поэтому описание составлено по ней. Sarvam-105B — созданная Sarvam AI языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts и MLA-style attention. По README, у неё 10,3 млрд активных параметров, 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и контекст до 128 тыс. токенов; метаданные Hugging Face указывают общий размер 9,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, сложных рассуждений, математики, программирования и агентных сценариев, включая веб-поиск и техническую диагностику. При обучении особое внимание уделялось индийскому контексту и 22 языкам Индии. В метаданных перечислены английский и ряд языков Южной Азии; карточка заявляет сильные результаты на тестах рассуждений и агентных задач. Для запуска README описывает использование Transformers и варианты развёртывания через vLLM и SGLang, включая специальные настройки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Endy-Qwen3.6-CyberSec-35B-A3B-GGUF — локальная GGUF-модель, созданная на основе huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated. Это QLoRA-файнтюн, специализированный на программировании, задачах IT и кибербезопасности, включая анализ уязвимостей, пентестинг и безопасную разработку. Модель позиционируется как uncensored и предназначена для авторизованных исследований безопасности, обучения и локального запуска. Архитектура qwen3_5_moe сочетает MoE примерно с 35 млрд общих параметров и около 3 млрд активных, линейное внимание DeltaNet, native MTP и поддержку vision. Для работы с изображениями требуется парный файл mmproj; заявлена поддержка английского языка. Доступны квантизации от Q8_0 до Q2_K объёмом примерно от 37,8 до 13,2 ГБ; для GPU с 32 ГБ рекомендуется Q5_K_M. Указан контекст до 262 144 токенов и скорость около 57 токенов в секунду на Tesla V100. Сильными сторонами являются специализация на коде и кибербезопасности, поддержка текстовых и визуальных входов, экономичное MoE-вычисление и возможность локального инференса. Ограничения включают снижение качества на низких уровнях квантизации, склонность к повторениям в длительных агентных задачах и отсутствие поддержки speculative decoding и prefix-KV reuse. Модель распространяется по лицензии AGPL-3.0; использование должно соответствовать законодательству и ограничениям, связанным с происхождением части обучающих данных.

Esper 70B — квантованная версия модели ValiantLabs/Esper-70b в формате GGUF, подготовленная brooketh для библиотеки Backyard AI. Это ассистент на базе CodeLlama с ориентацией на задачи DevOps и генерацию кода. Модель предназначена для работы со скриптовыми языками, файлами Terraform, Dockerfile, YAML и другими сценариями разработки и автоматизации инфраструктуры. Указан английский язык, текстовая модальность и контекст до 4096 токенов. Формат GGUF совместим с приложениями на базе llama.cpp и позволяет распределять вычисления между CPU и GPU, что упрощает локальный запуск на различном оборудовании. К сильным сторонам относятся специализация на DevOps и коде, а также возможность локального использования с меньшими требованиями к ресурсам благодаря квантованию. При этом README не указывает точный размер файлов, варианты квантования и их влияние на качество; для низких уровней квантования возможна потеря связности. Модель не рекомендуется для ролевых сценариев. Лицензия — Apache-2.0.

Everyone-Coder-33b-Base — модель для генерации кода из серии EveryoneLLM, созданная сообществом. По карточке, это слияние дообученных версий DeepSeek Coder 33B Base; в метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 33,1 млрд параметров и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый сценарий и контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для решения задач программирования, включая ответы на запросы о коде и прохождение задач на программирование. Автор сообщает о хороших результатах ручных сравнений, но не приводит воспроизводимого описания бенчмарков. В карточке отмечена проблема с завершением генерации: для остановки ответа предлагается специальный шаблон и стоп-строка. Лицензия в метаданных обозначена как other, без конкретных условий в предоставленных данных.

fable-coder-35B-A3B — модель для агентного программирования, созданная Dappit Labs на основе Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated. Это модель семейства Qwen3.5 MoE с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров; она дообучена методом LoRA на примерах агентной работы с кодом и вызовами инструментов в стиле Claude Code. Модель генерирует текст и интерфейсные вызовы инструментов для работы в агентной оболочке. Она предназначена для написания и редактирования кода, выполнения тестов и итеративного исправления ошибок. По описанию авторов, дообучение улучшает результаты на MBPP относительно базовой модели, сохраняя её способности к рассуждению; показатели приведены на собственной тестовой системе и не сопоставимы напрямую с официальными таблицами лидеров. Контекст модели — до 256 тысяч токенов. Модель основана на ослабленной в отказах (abliterated) версии базовой модели, поэтому отказы в ней в значительной мере удалены. Обучающие примеры преимущественно охватывают разработку веб-приложений, игр и Web3; на задачах вне этого распределения результаты могут быть нестабильными. Названия инструментов не привязаны к фиксированной схеме, а оценка SWE-bench Lite ещё не представлена. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Falcon3-Mamba-7B-Instruct — инструктивная языковая модель из семейства Falcon3, разработанная Technology Innovation Institute. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, а также для задач рассуждения, понимания языка, программирования и математики. Модель дообучена на базе tiiuae/Falcon3-Mamba-7B-Base и использует архитектуру Mamba1 с причинным декодером: 64 блока, ширина 4096 и словарь из 65 тысяч токенов. Контекст — до 32 тысяч токенов. Обучение включало продолжение предобучения на данных из веба, кода и STEM, а также последующее обучение на примерах диалогов, STEM, кода и безопасности. Основной язык обучения — английский. Модель рассчитана на генерацию ответов и кода по запросу. Разработчик сообщает о сильных результатах для рассуждений, следования инструкциям, понимания языка, кода и математики по сравнению с сопоставимыми моделями SSM на момент выпуска. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — TII Falcon-LLM License 2.0; перед использованием следует учитывать её условия.

Fireball-12B-v1.0 — дообученная EpistemeAI языковая модель для генерации текста, ответов на инструкции и помощи с программированием. Она основана на Fireball-12B и использует плотную архитектуру Mistral с 12,1 млрд параметров; обучение включало SFT на наборах данных для кода и инструкций, а затем ORPO-донастройку на предпочтениях. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации кода и общих текстовых задач. README заявляет многоязычные и кодовые обучающие данные; в метаданных указан английский язык. Карточка указывает контекст 128k токенов, тогда как метаданные каталога приводят native context 1 024 000 токенов. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Разработчик отмечает отсутствие встроенных механизмов модерации у базовой модели и рекомендует использовать отдельную защиту от небезопасных запросов. Результаты бенчмарков в карточке не приведены.

Focus — производная текстовая модель Jaidchen на базе Qwen/Qwen3.6-27B, представленная в архитектуре Qwen3_5ForCausalLM и содержащая 22,3 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, программирования и агентных сценариев с чатом и интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Из модели удалены компоненты обработки изображений и видео: соответствующие данные могут оставаться в контексте, но модель не интерпретирует их. Автор заявляет о снижении требований к хранению, памяти и времени вывода без потери качества; независимые результаты сравнения в доступной карточке не приведены. Шаблон чата поддерживает роли developer и system, сохранение исторических рассуждений и разные формы вызовов инструментов. Совместимость зависит от движка: карточка указывает поддержку в SGLang версии 0.5.17 и новее и vLLM версии 0.26.0 и новее; другие движки могут требовать адаптации и вести себя непредсказуемо. По умолчанию случайная выборка отключена, что ограничивает пригодность для длинного творческого письма и развлекательного чата. Лицензия — Apache-2.0.

Fwizzer v3 Titan RU — русскоязычная чат-модель для генерации текста и рассуждений, созданная разработчиком Fwizzer на базе LiquidAI/LFM2.5-VL-3B. По карточке, модель использует гибридную архитектуру Liquid Neural Network с backbone LFM2 размером 2,69 млрд параметров и дообучена на приватном датасете fwizzer-v3-titan-agentic, включающем примеры цепочек рассуждений и игровые проекты. Заявленное контекстное окно — до 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, пошагового решения задач и генерации кода, в том числе автономных HTML5/WebGL-игр, приложений, скриптов на GDScript и Python для Blender. Доступны веса Safetensors и квантизированные сборки GGUF для локального запуска через LM Studio и Ollama. Метаданные указывают русский и английский языки; мультимодальность базовой модели не подтверждена для этой дообученной версии. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории.

Gemini 3.6 Flash — высокоэффективная модель Google для программирования, агентных сценариев, а также разработки веб-приложений и приложений. Карточка описывает её как инструмент для создания качественных результатов с меньшим числом лишних правок. Метаданные каталога классифицируют модель как image-text-to-text. В доступных материалах не приведены сведения об архитектуре, размере, языках, контекстном окне и лицензии, поэтому их нельзя уточнить. Карточка также не описывает ограничения модели.

Gemma-2B-Finetuned-Python-Model — дообученная модель на архитектуре Gemma-2B, представленная suriya7. Она предназначена для помощи с Python-кодом: продолжения фрагментов, исправления синтаксиса, поиска потенциальных ошибок и предложений по улучшению читаемости и эффективности. Модель содержит 2,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и принимает текст с контекстом до 8192 токенов, выдавая текстовые ответы и код. Карточка указывает датасет Vezora/Tested-143k-Python-Alpaca и английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT. Модель рассчитана на программирование на Python, но качество рекомендаций и корректность сгенерированного кода требуют проверки.

didula-wso2/gemma4_1-0-8_sft_16bit_vllm — дообученная Didula WSO2 мультимодальная модель Gemma 4 E4B Instruct для диалогов и генерации текста по текстовым или визуальным запросам. Модель основана на unsloth/gemma-4-E4B-it; адаптер LoRA r16/alpha32 обучен на языковых модулях и затем объединён с базовой моделью. Обучение проведено за одну эпоху на 9 182 примерах для задач Ballerina. Репозиторий содержит веса safetensors в 16-битном формате и использует библиотеку Transformers. Хотя базовая архитектура поддерживает зрение, аудио LoRA-веса не обучались; модель предназначена прежде всего для задач генерации кода на Ballerina. В приведённом HumanEval-подобном бенчмарке Ballerina результат составил 90 из 159, а Python HumanEval pass@1 — 94,3% при трёх генерациях; эти результаты зависят от заданного промпта и параметров выборки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma4-12B-Coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF — локальная языковая модель для генерации кода, разработанная yuxinlu1 на основе Google Gemma 4 12B IT. Это fine-tune, ориентированный прежде всего на проверяемые задачи программирования на Python: алгоритмические и функциональные задачи с детерминированными тестами. Модель предназначена для локального и офлайн-использования в качестве помощника программиста, способного анализировать задачу, учитывать крайние случаи и выдавать исполняемое решение без обращения к облачному API. Модель имеет размер 12B параметров и распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Заявленное максимальное контекстное окно составляет 256K токенов. Доступны квантизированные варианты Q2_K, Q3_K_M, Q4_K_M, Q6_K и Q8_0; размер файлов — примерно от 4,5 до 11,8 ГБ. Обучение основано на дистилляции рассуждений Composer 2.5 и Fable 5, причём решения отбирались после успешного прохождения тестов. Сильные стороны модели — специализация на Python-коде, ориентация на тестируемые решения, возможность работы на локальном оборудовании и большой контекст. Ограничения — узкая направленность на программирование и отсутствие в предоставленных данных подтверждённых характеристик по другим языкам, мультимодальности или универсальным диалоговым задачам; производительность зависит от выбранной квантизации и доступной памяти. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/gemma-4-12b-it — инструкционная мультимодальная модель от Unsloth на базе Google Gemma 4 12B IT. Она предназначена для диалога, рассуждений, агентных сценариев, генерации и исправления кода, а также понимания изображений и видео. Архитектура Gemma 4 использует чередование локального скользящего и глобального внимания; для варианта 12B заявлено контекстное окно до 256K токенов. Модель поддерживает вызов инструментов и работу с аудио, включая распознавание речи и перевод речи в текст. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, OCR, анализа диаграмм и кадров видео, транскрибации речи, суммаризации и генерации текста. В карточке Gemma 4 указана поддержка более 35 языков «из коробки» и предобучение более чем на 140 языках. Возможны фактические ошибки, смещения данных и трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами. Репозиторий использует формат safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Iambackup/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой RedHatAI/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma4 Unified, дообученная для следования инструкциям. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает диалоги, рассуждения, программирование и вызов инструментов. Модель подходит для локального развёртывания на потребительских устройствах и для задач с длинным контекстом до 256 тыс. токенов. Модель может анализировать изображения и документы, распознавать текст и рукописный ввод, разбирать диаграммы и интерфейсы, а также анализировать видео по кадрам. Для аудио доступны распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков в обучении, а карточка сообщает о мультиязычных возможностях; точный список языков для этой версии не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может допускать фактические ошибки; результаты распознавания, перевода и анализа следует проверять. Для видеовхода анализ выполняется по последовательностям кадров.

Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma4 Unified, дообученная для следования инструкциям. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает диалоги, рассуждения, программирование и вызов инструментов. Модель подходит для локального развёртывания на потребительских устройствах и для задач с длинным контекстом до 256 тыс. токенов. Модель может анализировать изображения и документы, распознавать текст и рукописный ввод, разбирать диаграммы и интерфейсы, а также анализировать видео по кадрам. Для аудио доступны распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков в обучении, а карточка сообщает о мультиязычных возможностях; точный список языков для этой версии не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может допускать фактические ошибки; результаты распознавания, перевода и анализа следует проверять. Для видеовхода анализ выполняется по последовательностям кадров.

Карточка модели sagnikdas-ml/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой RedHatAI/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind на архитектуре Gemma4 Unified, дообученная для следования инструкциям. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает диалоги, рассуждения, программирование и вызов инструментов. Модель подходит для локального развёртывания на потребительских устройствах и для задач с длинным контекстом до 256 тыс. токенов. Модель может анализировать изображения и документы, распознавать текст и рукописный ввод, разбирать диаграммы и интерфейсы, а также анализировать видео по кадрам. Для аудио доступны распознавание речи и перевод речи в текст. Семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков в обучении, а карточка сообщает о мультиязычных возможностях; точный список языков для этой версии не приведён. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может допускать фактические ошибки; результаты распознавания, перевода и анализа следует проверять. Для видеовхода анализ выполняется по последовательностям кадров.

coder3101/gemma-4-12B-it-heretic — мультимодальная инструкционная модель на базе Google Gemma 4 12B IT. Это дообученная версия с маркировками heretic, uncensored и decensored; автор README описывает семейство Gemma 4 как модель для рассуждений, диалога, агентных сценариев, программирования и анализа мультимодальных данных. Архитектура — плотная Gemma4UnifiedForConditionalGeneration с гибридным вниманием: локальные скользящие окна чередуются с глобальным вниманием. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст. Для семейства заявлены распознавание объектов, OCR, извлечение данных из документов, понимание интерфейсов и графиков, анализ видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст; также поддерживаются вызовы инструментов. README указывает поддержку более 35 языков на уровне модели семейства, но не перечисляет их по отдельности. Для версии 12B заявлен контекст до 256 тысяч токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, программирования, анализа документов и изображений, транскрибации речи и мультимодальных агентных сценариев. Возможны фактические ошибки, трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами, а также смещения из обучающих данных; маркировка uncensored указывает на ослабление ограничений безопасности, но конкретные изменения и оценки в README не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

llmfan46 подготовил дообученную версию инструкционной Gemma 4 12B от Google DeepMind с изменениями компонента attn.o_proj. Это мультимодальная плотная модель для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений, видео и аудио, а также работы с инструментами. Архитектура Gemma4Unified поддерживает гибридное внимание и контекст до 256K токенов; модель рассчитана на многоязычное применение. README указывает поддержку более 35 языков на практике и предварительное обучение более чем на 140 языках. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и документам, распознавания текста и рукописного ввода, понимания диаграмм и интерфейсов, анализа видеокадров, транскрибации речи и перевода речи в текст. Аудиовозможности заявлены для варианта 12B. Указаны встроенный режим рассуждений и поддержка вызова функций. Производная помечена как uncensored/abliterated; это может влиять на поведение защитных механизмов. По условиям Apache-2.0 разрешено использование согласно лицензии. Как и другие генеративные модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать смещения данных и испытывать трудности с неоднозначными или сложными запросами.

gemma-4-12B-TNG-V8 — выпущенная Nightmedia дообученная версия мультимодальной модели Google Gemma 4 12B Instruct. Она предназначена прежде всего для помощи с backend-разработкой, проектированием и обучением LLM, а также программированием на Haskell, Rust, Go и Python. В обучении использовались созданные локально уроки, примеры трасс Claude Code и дистилляция ответов модели-учителя на части вопросов Polaris Alpha. Модель имеет плотную унифицированную архитектуру Gemma4Unified и распространяется в формате safetensors через Transformers. Базовая модель поддерживает работу с текстом, изображениями, видео и аудио, однако README описывает специализированные данные для программирования и не приводит подробностей об оценке этих возможностей именно у версии TNG-V8. Указана лицензия Apache 2.0. Карточка приводит результаты тестов и замеры для нескольких вариантов квантования, но не уточняет здесь длину контекста.

Это вариант Gemma 4 26B A4B, подготовленный Unsloth на базе google/gemma-4-26B-A4B и распространяемый в формате safetensors. Модель семейства Gemma 4 использует гибридное внимание: сочетает локальное скользящее окно с глобальным вниманием. Вариант предназначен для мультимодальной работы с изображениями и текстом; заявленное семейство поддерживает контекст до 256 тысяч токенов и многоязычную работу более чем с 35 языками. Модель подходит для диалогов, рассуждений, программирования, вызова инструментов и анализа изображений: например, распознавания текста, разбора документов и PDF, понимания диаграмм и интерфейсов. Карточка также описывает видеоанализ для семейства Gemma 4, но не подтверждает отдельно его поддержку именно этим вариантом. Аудиовозможности указаны только для моделей E2B и E4B и к этому варианту не относятся. Возможны ошибки в фактах, трудности с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами, а ответы могут отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Apache 2.0.

coder3101/gemma-4-26B-A4B-it-heretic — мультимодальная диалоговая модель на базе Google Gemma 4 26B A4B IT, дообученная автором репозитория. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалогов, рассуждений, программирования, анализа изображений и агентных сценариев с вызовом инструментов. По карточке базовой модели Gemma 4 поддерживает распознавание объектов, чтение документов и экранов, OCR, анализ диаграмм и последовательностей видеокадров. Для этой версии доступны веса SafeTensors и библиотека Transformers; контекст базовой модели составляет до 256 тысяч токенов. Модель обозначена как uncensored/decensored/abliterated. Эти метки указывают на изменение поведения относительно базовой модели, но карточка не описывает методику или объём изменений и не приводит отдельную оценку качества. Поддержка аудио заявлена только для вариантов Gemma 4 E2B и E4B, поэтому её не следует приписывать этой версии. Возможны ошибки в фактах, трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами, а также смещения из обучающих данных. Лицензия — Apache-2.0.

Google DeepMind Gemma 4 31B IT QAT — мультимодальная инструкционно настроенная модель с плотной архитектурой для генерации текста и диалогов, а также понимания изображений. Эта версия представляет собой unquantized QAT-чекпойнт: веса в формате safetensors извлечены из конвейера обучения с учётом квантования; для неё указана базовая модель google/gemma-4-31B-it-assistant. Лицензия — Apache 2.0. Модель подходит для рассуждений, программирования, ответов на вопросы и агентных сценариев с вызовом инструментов. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; семейство Gemma 4 поддерживает контекст до 256 тысяч токенов, а также многоязычную работу. В карточке описаны распознавание текста и документов на изображениях, понимание диаграмм и интерфейсов, но обработка аудио заявлена только для меньших моделей семейства, а не для 31B. QAT-чекпойнты предназначены для снижения требований к памяти при сохранении качества, близкого к bfloat16; конкретный объём экономии для этой версии не приведён. Для ускорения генерации с помощью спекулятивного декодирования совместимая assistant-модель должна быть QAT-чекпойнтом той же точности. Модель может ошибаться в ответах и коде; карточка не приводит количественных оценок качества именно этого чекпойнта.

Карточка модели eyentsign/gemma-4-31B-it-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой llmfan46/gemma-4-31B-it-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. llmfan46 подготовил Gemma 4 31B IT Uncensored Heretic — дообученную версию мультимодальной Gemma 4 31B IT от Google DeepMind. В README указано изменение компонента attn.o_proj; модель предназначена для диалогов, рассуждений, агентных сценариев, программирования и понимания изображений. Она принимает текст и изображения, поддерживает вызов инструментов и может разбирать документы, графики и интерфейсы, извлекать текст с изображений и отвечать на вопросы по визуальному содержимому. В основе — плотная архитектура Gemma4ForConditionalGeneration с чередованием локального скользящего и глобального внимания. Для исходной модели Gemma 4 31B IT заявлен контекст до 256 тысяч токенов и поддержка более 35 языков; метаданные указывают Transformers и формат safetensors. README также описывает видео и аудио для семейства Gemma 4, однако аудио заявлено только для вариантов E2B и E4B, поэтому здесь эти возможности не приписываются версии 31B. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятости и трудностях с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Название «uncensored» указывает на изменённую фильтрацию, но карточка не описывает её конкретный эффект. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Iniharith/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.