II.2Создание и понимание программного кода

NarutoDolphin-10B — языковая модель для генерации текста, созданная FelixChao слиянием FelixChao/WizardDolphin-7B и FelixChao/NinjaDolphin-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 10,6 млрд параметров; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста.

next-14b-i1-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели next-14b, разработанной thelamapi и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, выполнения инструкций, рассуждений, аналитических и писательских задач, а также многоязычного использования. Модель относится к классу больших языковых моделей примерно на 14 млрд параметров и доступна в формате GGUF с различными вариантами квантизации, включая IQ- и Q-типы. В README заявлена поддержка турецкого, английского, немецкого, испанского, французского, русского, китайского, японского и корейского языков. Обучение или дообучение связано с наборами данных для instruction tuning, reasoning, диалогов и генерации текста. Сведения о точной архитектуре и размере контекста не указаны. Главное преимущество — широкий выбор уровней квантизации, позволяющий выбирать компромисс между размером файла, скоростью и качеством; рекомендуемыми названы i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S. Более компактные варианты могут заметно уступать по качеству, а некоторые из них в README прямо характеризуются как низкокачественные. Модель ориентирована на локальный запуск в совместимом ПО, однако конкретные требования к оборудованию не приведены. Лицензия — MIT.

Parable-Nanbeige4.2-3B-Claude-Fable-5-heretic-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели, разработанный FesarovLab на основе FedorFesarov/Parable-Nanbeige4.2-3B-Claude-Fable-5-heretic. Исходная модель представляет собой abliteration-сборку Claude Fable 5 fine-tune для Nanbeige4.2-3B; базовая модель разработана Nanbeige. Модель предназначена для генерации текста и запуска через llama.cpp и совместимые интерфейсы, включая LM Studio и Open WebUI. Модель поддерживает английский и китайский языки, использует текстовую модальность и архитектуру с 44 слоями KV-кэша. Заявлен контекст до 262144 токенов, однако большой контекст требует значительного объёма памяти; в README рекомендуется явно задавать размер контекста и при необходимости сжимать KV-кэш. Доступны варианты от Q2_K до Q8_0 и F16, размером примерно от 1,64 до 7,77 ГБ. Рекомендуемым компромиссом названа IQ4_XS-imat, а для более высокой точности — Q4_K_M-imat или варианты с более высокой разрядностью. Сильные стороны модели — компактность, высокая скорость GPU-инференса, поддержка reasoning-блоков <think>, структурированного JSON и XML-подобных вызовов инструментов. Для надёжного структурированного вывода рекомендуется использовать Q4_K_S или более качественные варианты, поскольку агрессивная квантизация может ухудшать соблюдение формата. IQ-квантизации могут быть медленнее на CPU, чем K-квантизации, а вариант Q2_K существенно теряет качество. Лицензия — Apache-2.0.

Xiaojian9992024/Phi-3.5-Small-Instruct-UNOFFICAL — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием предобученных моделей через mergekit. В README в качестве основы слияния указана microsoft/Phi-3.5-mini-instruct; метаданные также связывают репозиторий с этой моделью. Модель использует плотную архитектуру Phi-3 и содержит 10,5 млрд параметров. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Для работы указана библиотека Transformers и формат весов Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели pcuenq/Qwen2.5-0.5B-Instruct-with-new-merges-serialization на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct — компактная инструктивно настроенная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста, включая длинные ответы, структурированные данные и JSON; также может применяться для простых задач по коду и математике. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 494 млн параметров. В карточке указаны 24 слоя, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированное внимание; контекст — 32 768 токенов, генерация — до 8 192 токенов. Модель работает с текстом, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Семейство Qwen2.5 заявляет поддержку более 29 языков, включая русский и английский. Небольшой размер упрощает запуск по сравнению с крупными языковыми моделями, но ограничивает сложность задач, которые она может надёжно решать. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для загрузки через Transformers рекомендуется актуальная версия библиотеки.

Phantomcloak19/qwen2.5-3b-dpo-grpo — плотная языковая модель семейства Qwen2, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct в рамках последовательного конвейера LLMPR: после этапа SFT модель прошла DPO и Safety-GRPO, а опубликованный чекпойнт объединяет полные веса. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка указывает формат Safetensors и библиотеку Transformers. Базовая модель — компактная многоязычная чат-модель Qwen2.5-3B-Instruct; конкретный набор поддерживаемых языков, лицензия и отдельные показатели качества этой производной модели в предоставленных данных не раскрыты.

Qwen3-1.7B-MLX-bf16 — компактная плотная языковая модель семейства Qwen3 с 1,7 млрд параметров, подготовленная lmstudio-community на основе Qwen/Qwen3-1.7B и преобразованная в формат MLX для использования с mlx-lm. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет до 40 960 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README описывает преобразование в MLX, тогда как метаданные указывают формат файлов safetensors.

Qwen3.6-25B-A3B — сжатый чекпойнт на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, опубликованный пользователем Jaso1024. Это языковая MoE-модель для диалоговой генерации текста; в конфигурации 40 слоёв и 8 активных экспертов на токен. По README, число параметров уменьшено с 34,66 млрд до 24,97 млрд, тогда как метаданные каталога указывают 2,9 млрд параметров; эти оценки расходятся. Модель распространяется в формате Transformers safetensors с шаблоном чата и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Чекпойнт предназначен для загрузки через Transformers и диалогового использования. Несмотря на сжатие, это крупная bf16-модель, для практического запуска обычно требуется GPU с большим объёмом памяти либо распределённая загрузка с offload. README говорит, что условия лицензии и использования наследуются от базовой модели; в метаданных лицензия обозначена как other.

AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-Multimodal-NVFP4-MTP-XS — мультимодальная модель для генерации текста, построенная на базе AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16. Модель распространяется в формате NVFP4 с поддержкой ModelOpt и Multi-Token Prediction (MTP), а также рассчитана на использование со speculative decoding и DFlash. В описании заявлены гибридная архитектура внимания с компонентами Mamba и Gated DeltaNet, сохранённые Conv1D-слои и оптимизация для GPU архитектур Blackwell, включая RTX 5090, RTX PRO 6000, B100 и B200. Модель предназначена для генерации текста, мультимодальных сценариев с обработкой изображений и видео, а также высокопроизводительного инференса с инструментами и длинными контекстами. Заявлена поддержка английского, китайского и других многоязычных сценариев. В конфигурации развёртывания указана обработка до четырёх изображений и двух видео в одном запросе, однако точный размер контекстного окна в README не указан. XS-версия имеет наименьший объём и требования к памяти; при этом авторы отмечают, что полноразмерная версия Multimodal-NVFP4-MTP обеспечивает более высокое качество при сопоставимой скорости. К сильным сторонам относятся компактное NVFP4-квантизованное представление, мультимодальность, поддержка MTP и возможность ускорения через внешний DFlash-драфтер. Ограничениями являются более низкое качество XS-версии по сравнению с полной моделью, зависимость от специализированного стека vLLM и аппаратной поддержки Blackwell, а также то, что модель уже считается устаревшей и заменена линейкой Qwen3.8. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели, разработанный hesamation на основе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Исходная модель дообучена методом supervised fine-tuning с LoRA на данных, имитирующих рассуждения Claude Opus, а затем объединена с базовой моделью и преобразована в формат GGUF с использованием инструментов llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального или серверного запуска в совместимых средах, включая современные сборки llama.cpp. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, текстовую генерацию и задачи, требующие пошагового рассуждения. Указаны варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0: они различаются размером, требованиями к памяти и ожидаемым качеством. Архитектура базовой модели обозначена как Qwen3.6-35B-A3B; в README также указано, что она включает vision encoder, однако данное дообучение выполнялось только на текстовых примерах. Поэтому улучшения для изображений и видео не заявлены, а мультимодальное поведение следует считать унаследованным от базовой модели. Максимальная длина последовательности при обучении составляла 32768 токенов, заявленный язык — английский. Главное преимущество модели — специализация на рассуждениях и возможность подобрать компромисс между качеством и потреблением памяти с помощью разных уровней квантизации. На ограниченном тесте MMLU-Pro исходная объединённая модель получила 75,71% exact match против 42,86% у базовой модели, но этот результат относится не к отдельным GGUF-файлам, основан на 70 вопросах и не является полноценной оценкой; квантизация может изменить показатели, особенно при низкой разрядности. Модель и её GGUF-варианты распространяются по лицензии Apache-2.0.

DavidAU/Qwen3-8B-64k-Context-2X-Josiefied-Uncensored — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров, подготовленная DavidAU на основе Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1. Автор указывает, что контекст увеличен с 32 768 до 65 536 токенов с помощью метода YaRN. Модель рассчитана на диалоговую генерацию и рассуждения; в репозитории доступны веса safetensors для прямого использования или подготовки квантованных вариантов. Модель подходит для продолжительных диалогов, работы с длинными текстовыми запросами и ролевых сценариев. Для «мышления» и генерации ответа автор рекомендует выделять 8–16 тысяч токенов контекста. Указаны шаблоны Jinja и ChatML. В метаданных заявлен интерфейс вызова инструментов, однако README не описывает его настройку. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

TheDrainFlorist/Qwen3.8-Flash-Next-VQ-2.1bpw — векторно-квантизированная версия Qwen3.8-Flash-Next, разработанная TheDrainFlorist с использованием VQLab и ориентированная на работу на компьютерах Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста, а также поддерживает обработку изображений; для запуска используются MLX, mlx-lm и mlx-vlm. Указанный язык — английский. В основе лежит MoE-архитектура с 180 млрд общих параметров и 10 активными экспертами из 512; также заявлены 51,2 млрд параметров n-gram PLE и vision-компонент. Квантизация выполнена методом vector quantization с разной геометрией по слоям, основной формат — 2.1 bits per weight. Размер основного файла составляет около 45,755 GiB, а дополнительная MTP-голова занимает ещё 2,140 GiB и загружается только при включении speculative decoding. Сведения о размере контекста в README не указаны. Сильными сторонами модели являются возможность разместить крупную MoE-модель на машине с 64 ГБ памяти, поддержка текста и изображений, оптимизированные для Apple Silicon ядра и опциональное ускорение генерации через MTP. Ограничения включают высокие требования к памяти, небольшой запас ресурсов на 64-гигабайтных системах и необходимость специальной поддержки архитектуры qwen4_exp: на момент описания требуется версия mlx-lm из отдельной ветки, поскольку в опубликованных версиях эта архитектура отсутствует. Для изображений нужен mlx-vlm версии 0.6.16 или новее; стандартная версия exo также не подходит без специальной ветки. Модель распространяется по лицензии qwen-community-1.0, обозначенной в карточке как license other.

ReWiz-Nemo-12B-Instruct — языковая модель theprint, дообученная на базе unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit. Это плотная Mistral-модель с 12,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста. При обучении часть данных была ориентирована на улучшение рассуждений, а другая — на снижение ограничений на ответы; использовались EvolKit-20k, reasoning-base-20k и данные WizardLM. Модель обучалась с Unsloth и библиотекой TRL. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на запросы на английском языке. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для GGUF автор указывает отдельную публикацию. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

StrangeMerges_12-7B-slerp — языковая модель на основе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Это слияние моделей Keynote-Technology/KAI-7B-v0.1 и Gille/StrangeMerges_11-7B-slerp методом SLERP; веса опубликованы в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалога, написания текстов и решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Dampfinchen/Ultra-Instruct-12B — объединённая языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit. В основе лежит IntervitensInc/Mistral-Nemo-Base-2407-chatml; слияние выполнено методом DARE TIES с моделями Orthrus-12b-v0.8, mistral-nemo-gutenberg-12B-v2 и Deutscher-Pantheon-12B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для инструктивных запросов и общения в формате ChatML. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. README предупреждает, что ответы могут быть чрезмерно длинными и модель описана как uncensored. Репозиторий содержит веса safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24, разработанной Vikhrmodels и подготовленной для распространения в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая выполнение инструкций, ответы на вопросы и работу с русскоязычными и англоязычными текстами. Модель имеет размер 12 млрд параметров; точная архитектура, поддерживаемые варианты квантования, размер контекста и другие технические характеристики в README не указаны. В качестве связанных наборов данных перечислены Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX и Vikhrmodels/Grounded-RAG-RU-v2. Основная заявленная модальность — текстовая. Сильной стороной модели является специализация на инструкционном использовании и поддержка русского языка наряду с английским. Ограничения, результаты оценки, сведения о безопасности, смещениях, производительности и рекомендуемых аппаратных требованиях не приведены, поэтому качество в конкретных сценариях требует самостоятельной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

APEX-I-MiniPlus-V2.1 — это пользовательская квантизированная сборка модели XYZ-Aquila-mini от IsValorum в формате GGUF. Она предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений, в том числе для локального запуска с использованием системной RAM или частичной выгрузки на GPU. В README заявлены архитектура Mixture-of-Experts с 40 слоями и 256 микроэкспертами, файл размером около 14,75 ГБ, средний размер 3,40 бита на вес и поддержка контекста до 256 тысяч токенов; эти характеристики приведены автором сборки.

Citaman/command-r-8-layer — созданная с помощью mergekit языковая модель на архитектуре CohereForCausalLM, полученная слиянием SLERP слоёв модели Citaman/command-r-9-layer. В репозитории указаны веса в формате safetensors и тип данных bfloat16; размер модели составляет 8,7 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EVA-Qwen2.5-14B-v0.2-GGUF — это набор квантованных моделей в формате GGUF для генерации текста, созданный на основе EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 и опубликованный пользователем bartowski. Квантование выполнено с помощью llama.cpp с использованием метода imatrix; доступны варианты от F16 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ3/IQ4. Модель предназначена для локального запуска, в частности через LM Studio, с использованием указанного шаблона чата. Модель имеет размер 14B параметров и относится к семейству Qwen2.5. Она ориентирована на текстовые сценарии, включая следование инструкциям, написание и структурирование текста, ролевые диалоги и генерацию художественного контента, что следует из использованных наборов данных. Поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и точные архитектурные характеристики в README не указаны. Главное преимущество — выбор большого числа вариантов квантования с разным компромиссом между качеством и требованиями к памяти: версии Q5 и Q6 описаны как высококачественные, а Q4 — как подходящие для случаев с ограниченными ресурсами. Более агрессивное квантование может снижать качество генерации; заявленные оценки производительности отсутствуют. Некоторые варианты оптимизированы для ARM и требуют соответствующих аппаратных инструкций, при этом README не рекомендует их для Mac или Windows. Указанная лицензия — Apache-2.0.

EXAONE-4.0-1.2B — компактная плотная авторегрессионная языковая модель LG AI Research для диалогов, генерации текста и запуска на устройствах. Модель содержит около 1,3 млрд параметров по метаданным; в конфигурации README указано 1,07 млрд параметров без эмбеддингов. Она поддерживает контекст до 65 536 токенов и использует 30 слоёв, групповые запросы внимания с 32 головами и 8 KV-головами, а также словарь из 102 400 токенов. Модель предлагает режимы обычного ответа и рассуждения, а также интерфейс вызова инструментов. Заявлена поддержка английского, корейского и испанского языков; особенно ориентированные языки — английский и корейский. Модель рассчитана на локальные и встроенные сценарии, где важны небольшой размер и длинный контекст, а также на диалоговые приложения и агентные системы. Ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или неподходящую информацию; знания модели могут быть устаревшими. Для режима рассуждений качество чувствительно к параметрам генерации. Лицензия указана как other; README сообщает об обновлении условий в сторону большей гибкости, но конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая Mistral-модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Подходит для генерации и продолжения текста в диалоговых и других текстовых сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Richard Young выпустил granite-4.2-8b-heretic — модифицированную версию диалоговой модели IBM Granite-4.2-8B. Это плотный авторегрессионный трансформер GraniteForCausalLM на 8,4 млрд параметров с контекстом 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка заявляет поддержку 12 языков, режимов рассуждения и вызова инструментов. Модель создана методом abliteration с Heretic: изменение направления отказа уменьшает частоту отказов по сравнению с исходной моделью. Она предназначена для локального диалога, творческого письма, обучения и исследований методов выравнивания. По приведённым в README измерениям, модель отказала в 12 из 100 проверочных запросов против 99 из 100 у исходной версии; эти результаты относятся к описанному тесту и не гарантируют поведение на других запросах. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. README также упоминает варианты GGUF для Ollama и llama.cpp. Возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы; качество может различаться между языками, а рассуждения могут содержать промежуточные мысли.

GrayLine — диалоговая текстовая модель soob3123, созданная дообучением Qwen/Qwen3-8B. Она предназначена для прямых ответов на вопросы и выполнения инструкций в формате чата; автор описывает её как модель без встроенной этической фильтрации и отказов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 40 960 токенов. В карточке заявлена поддержка английского языка; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель ориентирована на информационные запросы, диалог и выполнение разнообразных текстовых задач с прямой подачей ответа. Она может выдавать вредный, вводящий в заблуждение или неподходящий контент и, согласно карточке, не предоставляет встроенных предупреждений и защитных фильтров; качество ответов зависит от обучающих данных. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

iLLaDA-8B-Base — базовая языковая модель семейства iLLaDA, разработанная GSAI-ML и представленная в работе Improved Large Language Diffusion Models. Это плотная 8-миллиардная модель с полностью двунаправленной архитектурой маскированной диффузии, обученная с нуля на 12 триллионах токенов. В ней 32 слоя, размерность модели 4096 и 32 головы внимания; контекст составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она поддерживает генерацию переменной длины и оценивание вариантов ответа на основе уверенности, что подходит, в частности, для задач с выбором ответа. В README приведён результат 74,8 на MMLU для базовой версии iLLaDA 8B. Модель доступна в формате Safetensors и используется через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специализированной отраслевой настройке или ограничениях качества за пределами приведённых результатов; языки обучения и применения не указаны.

InnerILLM-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP. Это плотная причинно-языковая архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; указанный размер контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и задачи рассуждения. В README приведены результаты оценки на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, а также средняя потеря модели; эти показатели не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные о целевых языках и специализированных областях применения не приведены.

J.O.S.I.E. — чат-модель и ассистент, разработанный Gökdeniz Gülmez. Это дообученная на пользовательских наборах DPO модель на базе Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения запросов пользователя; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache 2. README описывает её как ассистента с менее ограниченным поведением, однако подробности обучающих данных и системного промпта в доступной карточке опущены.

Josiefied-Qwen3-1.7B-abliterated-v1 — дообученная Гёкденизом Гюльмезом компактная языковая модель семейства Qwen3 на 1,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций, с акцентом на менее ограниченные ответы и сохранение навыков следования инструкциям и использования инструментов. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст. Длина контекста — до 40 960 токенов. В карточке заявлена поддержка разных языков; основной язык не выделен. Модель распространяется в формате safetensors, а в семействе также упомянуты варианты GGUF и MLX. Снижение фильтрации безопасности может приводить к чувствительным или спорным ответам. Автор предупреждает об использовании на свой риск. Лицензия в предоставленных данных не указана.

KR-X-AI/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m — дообученная KR-X-AI модель семейства Qwen2.5, разработанная KR-X-AI на основе KR-X-AI/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов; карточка помечает английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения и известных ограничениях в карточке нет.

LFM2-2.6B-GGUF — языковая модель семейства LFM2, разработанная компанией Liquid AI. Она предназначена для генерации текста и прежде всего ориентирована на edge AI и локальное выполнение на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель опубликована в формате GGUF, совместимом с llama.cpp, что упрощает запуск и развёртывание на конечных устройствах. Заявленные сильные стороны модели — сочетание качества, скорости работы и эффективности использования памяти. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. В предоставленной карточке не указаны точная архитектура, размер контекста, модальности помимо текста и конкретные варианты квантования, поэтому эти характеристики нельзя достоверно описать. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; условия следует уточнять в файле LICENSE.

Sakalti выпустил модель light-3B-beta — объединение языковых моделей на базе Qwen2.5-3B, созданное с помощью mergekit и метода TIES. В объединение включена Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct; модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 3,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, указанная лицензия — other. Карточка не приводит сравнительных оценок качества, перечня поддерживаемых языков или подробностей о поведении при вызове инструментов. Перед применением следует проверить качество на целевых задачах и изучить условия лицензии.