II.2Создание и понимание программного кода

YOYO-AI/Qwen2.5-14B-YOYO-V3 — языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная YOYO-AI путём слияния нескольких моделей семейства Qwen2.5 и производных от него. В описании автор рассказывает о последовательном слиянии моделей разными методами, чтобы повысить стабильность ответов и сохранить способности к следованию инструкциям, ролевому диалогу и творческому письму. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также может использовать интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст длиной до 1 010 000 токенов, а языковые теги карточки — английский и китайский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 83,98 и BBH 49,47; эти оценки относятся к указанным бенчмаркам и не гарантируют качество в иных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

R1 1776 — языковая модель рассуждений семейства DeepSeek-R1, дообученная Perplexity AI для ответов на чувствительные темы с уменьшенным влиянием цензурных ограничений. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и задач, требующих пошагового рассуждения, включая математику. По данным карточки, при дообучении сохранялись способности к рассуждению; README сообщает о результатах на нескольких бенчмарках на уровне базовой R1. Это плотная авторегрессионная модель DeepSeek V3 с 37,6 млрд параметров и контекстом до 163 840 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка английского языка и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. Оценки устойчивости к цензурным отказам и сохранения математических способностей приведены разработчиком; результаты могут зависеть от запросов и условий оценки. Снижение цензурных ограничений не гарантирует точности ответов и не исключает ошибок или вредного содержания.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyYam — объединённая модель Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов; README не уточняет языковую специализацию и особенности диалогового шаблона. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Athene-70B — открытая по весам диалоговая языковая модель команды Nexusflow, дообученная методом RLHF на основе meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct. Она предназначена для чат-ассистентов и генерации ответов на запросы пользователя; для диалогов использует тот же шаблон чата, что и Llama 3 70B Instruct. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приводится результат 77,8% на Arena-Hard-Auto — бенчмарке, служащем приближённой оценкой качества в Chatbot Arena. Метаданные указывают английский язык. Модель распространяется по Nexusflow Research License; условия этой лицензии следует учитывать при использовании.

Это GGUF-сборка модели Gemma 4 26B A4B IT, подготовленная FreedomAISVR из Google Gemma 4. Модель основана на инструкционно дообученной архитектуре MoE с 26 млрд параметров, из которых для каждого токена активны около 4 млрд; в описании указаны 128 экспертов и выбор 8 экспертов на токен. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, а дополнительный файл mmproj содержит мультимодальный проектор для анализа изображений. Веса представлены в формате GGUF с квантизацией NVFP4, размер текстовой модели — около 13,45 ГБ; проектор изображения поставляется отдельно в F16 и занимает около 1,11 ГБ. Для оптимальной производительности NVFP4 требуется сборка llama.cpp с поддержкой CUDA и видеокарта NVIDIA Blackwell; запуск на CPU возможен, но медленнее. README также описывает гибридное внимание со скользящими локальными и глобальными слоями. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать её условия.

GSAI-ML разработала LLaDA-MoE-v2-30B-A3B-Instruct как инструкционно дообученную модель семейства LLaDA MoE v2 — языковых моделей на основе диффузии с архитектурой mixture-of-experts. Модель использует ту же открытую реализацию архитектуры, что и LLaDA-MoE-v2-Base, но имеет отдельные веса, настроенные для следования инструкциям. Репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на работу с библиотекой Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; метаданные также указывают поддержку извлечения признаков и интерфейса вызова инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов. Указанный общий размер — 4,8 млрд параметров. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о целевых языках или специализированных предметных областях, поэтому модель следует рассматривать как универсальную. Качество и ограничения в README не охарактеризованы; сведения о её возможностях опираются на указанные задачи и интерфейсы.

Llama-3.1-8B-Open-SFT — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная prithivMLmods и дообученная методом supervised fine-tuning на наборе O1-OPEN/OpenO1-SFT от базовой модели meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Она содержит 7,5 млрд параметров, рассчитана на контекст до 131 072 токенов и предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы и пошаговых рассуждений. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, открытых и контекстных вопросов, продолжения текста, краткого изложения и творческого письма. В README также заявлены задачи математического рассуждения и Chain-of-Thought; фактическое качество на этих задачах отдельно не подтверждено. Доступны веса в формате safetensors, работа через Transformers; метаданные указывают интерфейс для вызова инструментов. В карточке указан английский язык. Модель принимает текст и генерирует текст. Для полноточного запуска README рекомендует около 16 ГБ видеопамяти; это оценка из карточки, а не гарантия для всех конфигураций. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Lumen-8b-05-2025 — языковая модель Noetic Labs, дообученная методом LoRA на базе Qwen3-8B. Она рассчитана на академические и технические запросы, сложное следование инструкциям и диалог. В обучении использованы менее 5 000 примеров из наборов EvolKit-75K и Academic-Chains; версия модели содержит около 7,6 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; в карточке заявлены 32 768 токенов нативно и возможность расширения до 131 072 с YaRN. Для сложных запросов автор рекомендует режим рассуждений. Это экспериментальный первый выпуск серии Lumen; автор предупреждает, что результаты на бенчмарках могут уступать исходной Qwen3-8B. Лицензия — Apache 2.0.

EpistemeAI/Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.2a — дообученная языковая модель EpistemeAI на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель основана на EpistemeAI/Fireball-Mistral-Nemo-Base-2407-sft-v2.1 и распространяется в формате Safetensors. Заявленное максимальное окно контекста — 1 024 000 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Grey-12b — языковая модель AIXON Lab на архитектуре Transformer/Mistral, созданная слиянием нескольких моделей методом della_linear на основе aixonlab/Aether-12b. Веса модели содержат около 12,1 млрд параметров, формат — safetensors; в README указан тип float16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и анализа. Основной язык — английский; README допускает поддержку других языков, но не уточняет их перечень. Контекстное окно составляет до 1 024 000 токенов по метаданным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Метрики качества для Grey-12b не представлены. Возможны смещения, унаследованные от обучающих данных и объединённых моделей, поэтому ответы следует проверять.

INEX4-7b — языковая модель, созданная Liminerity с помощью mergekit путём слияния моделей liminerity/merge2 и liminerity/merge1. Она предназначена для генерации текста и решения задач на рассуждение; в карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликованные веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit — 4-битная версия мультимодальной инструкционно-настроенной модели Meta Llama 3.2 Vision с примерно 11 млрд параметров. Репозиторий подготовлен Unsloth и предназначен для использования с Transformers; базовая модель — meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct. Архитектура семейства основана на авторегрессионном оптимизированном Transformer с Grouped-Query Attention, а инструкционные версии обучались с применением supervised fine-tuning и RLHF. Модель предназначена для диалоговых сценариев и задач, требующих работы с текстом и изображениями, включая визуальное понимание и генерацию ответов по пользовательским инструкциям. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. 4-битное представление снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска и дообучения на ограниченных GPU-ресурсах. К сильным сторонам относятся мультимодальность, инструкционное поведение и экономичное по памяти 4-битное квантование. README не содержит точных сведений о размере контекста, формате визуального входа, бенчмарках и ограничениях качества, поэтому эти характеристики требуют проверки в исходной карточке Meta. Модель является статической и обучена на офлайн-данных. Использование регулируется Llama 3.2 Community License — специальной коммерческой лицензией Meta, а также Acceptable Use Policy.

Карточка модели SillyTilly/Meta-Llama-3.1-8B на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta и опубликованная в репозитории NousResearch. Это плотный трансформер LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, механизмом Grouped-Query Attention и контекстом до 131 072 токенов; веса представлены в формате safetensors и предназначены для работы с Transformers. Модель генерирует текст по текстовому запросу. Она подходит для диалогового помощника на нескольких языках, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для адаптации к задачам генерации естественного языка. В карточке указаны английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Для семейства Llama 3.1 заявлены коммерческое и исследовательское применение; условия использования определяет лицензия Llama 3.1 Community License и связанная с ней политика допустимого использования. Это предобученная модель, а не версия, настроенная для следования инструкциям: указанное в README SFT и RLHF относится к instruction-tuned версиям семейства. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные или небезопасные ответы; для прикладного использования нужны проверка результатов и меры безопасности. Указания README ограничивают применение поддерживаемыми языками, если модель не дообучена для других языков.

mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 дообучена автором репозитория nbeerbower на наборах jondurbin/truthy-dpo-v0.1 и kyujinpy/orca_math_dpo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста и диалога; метаданные указывают 12,1 млрд параметров, контекст до 1 024 000 токенов и формат Safetensors. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалоговых сценариев и генерации текста, включая математические запросы и задачи на правдивость, представленные в данных дообучения. Базовая модель многоязычная и поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. По README, дообучение выполнено в течение одной эпохи на A100 в Google Colab. Репозиторий приводит результаты Open LLM Leaderboard: среднее 24,72, IFEval 67,94 и BBH 29,54; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Лицензия — Apache-2.0.

OLMo-2-1124-13B-RM — англоязычная плотная языковая модель Allen Institute for AI на 13,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и разнообразных задач генерации текста. Это постобученная версия OLMo-2-13B: после контролируемого дообучения на варианте набора Tülu 3 модель прошла DPO-обучение на данных предпочтений. Карточка описывает задачи вроде математики, следования инструкциям и общения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и работает через библиотеку Transformers. Модель ориентирована прежде всего на английский язык. Лицензия Apache 2.0 разрешает её использование на условиях этой лицензии. В карточке отмечено, что обучение безопасности ограничено и без дополнительной фильтрации ответы могут содержать проблемный контент.

OLMo 2 13B SFT — языковая модель Allen Institute for AI (Ai2), дообученная методом supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 с 13,2 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекстное окно — 4096 токенов; модель предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, математических задач и выполнения инструкций. В README отмечено, что Tülu 3 охватывает широкий круг задач, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README указано, что у OLMo 2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Также карточка предупреждает, что эта версия была заменена обновлёнными post-trained моделями из-за несовпадения логики предварительной токенизации с базовыми моделями.

OLMo-2-1124-7B-SFT — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), представляющая собой версию OLMo 2 7B с supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3. Плотная авторегрессионная архитектура OLMo 2 содержит 6,9 млрд параметров; модель работает с текстом, поддерживает диалоговый режим и принимает контекст длиной до 4096 токенов. Основной язык — английский. Модель предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач, включая математические рассуждения, ответы на вопросы и выполнение инструкций. Она обучалась на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми данных, включая набор Tülu 3. Для загрузки и запуска используется библиотека Transformers; веса доступны в формате PyTorch. Лицензия — Apache 2.0. В README отмечено, что у OLMo-2 ограничено обучение безопасности: модель может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах; автоматическая фильтрация ответов не встроена.

Qwen3.6-Whittle-25B-A3B — текстовая MoE-модель для диалогов и генерации текста, созданная автором проекта Whittle на основе Qwen3.6-35B-A3B. В основной версии репозитория удалены 30% маршрутизируемых экспертов базовой модели (256 → 180 на слой), а оставшиеся веса дообучены с помощью самодистилляции от исходной модели. Общее число параметров по метаданным — 2,9 млрд; модель поддерживает контекст до 262 144 токенов. В репозитории также описаны отдельные экспериментальные и GGUF-артефакты, поэтому характеристики конкретных файлов различаются. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и агентных сценариев; метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка приводит результаты небольших проверок и указывает на близкую к исходной модели точность в отдельных заданиях, но эти результаты основаны на малом числе примеров. Для текстового и кодового дополнения в стиле базовой модели автор отмечает потерю качества без удалённой n-граммной памяти. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0.

llmfan46/Qwen3.8-27B-Ultra-Uncensored-Heretic-Native-MTP-Preserved — дообученная мультимодальная модель автора llmfan46 на базе Qwen/Qwen3.8-27B. Это плотная модель класса Qwen3.5 с 27 млрд параметров, архитектурой причинного языкового моделирования и визуальным энкодером; в репозитории сохранены 15 компонентов MTP для многотокенного предсказания. Модель предназначена для диалога, ответов на запросы с изображениями и видео, а также общих задач рассуждения и генерации текста. Автор применил abliteration, чтобы снизить частоту отказов: в приведённом тесте модель отказала в 3 из 100 случаев против 91 из 100 у исходной модели. README приводит результаты MMLU для исходной Qwen3.8-27B, а не отдельную оценку этой версии. Модель поддерживает визуальное понимание изображений и видео; заявленная длина контекста — 262 144 токена с расширением до 1 000 000. В режиме thinking модель сначала формирует рассуждения, которые можно отключить настройкой запроса. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Снижение числа отказов означает, что модель может отвечать на запросы, от которых исходная версия отказалась бы; приведённые тесты не устанавливают качество и безопасность ответов в других сценариях.

Tema_Q-X7-Thinking — большая языковая модель для агентных приложений, созданная на основе Ornith-1.5-35B-A3B, разработанной Ornith AI. В карточке указано, что модель рассчитана на генерацию более гибких и полезных ответов на сложные запросы; в сочетании с Tema_Q Agent она поддерживает расширенные рассуждения. Модель использует архитектуру семейства Qwen 3.5 MoE и распространяется в формате safetensors. Она поддерживает японский, английский и китайский языки, диалог, следование инструкциям и интерфейс вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана. Пользователи отвечают за соблюдение применимого законодательства и правил платформы; карточка запрещает использование для дискриминации, преследования, насилия, незаконных и иных вредоносных целей.

Yi-6B-200K — базовая большая языковая модель, разработанная 01.AI и обученная с нуля. Она предназначена для генерации текста, понимания языка, рассуждений, ответов на вопросы и чтения длинных материалов. Модель построена на плотной архитектуре Transformer семейства Llama и содержит около 5,8 млрд параметров; контекстное окно составляет до 200 000 токенов. Серия Yi рассчитана прежде всего на английский и китайский языки и обучалась на многоязычном корпусе. Модель подходит для локального запуска, интеграции в приложения и дальнейшей адаптации; README описывает инструменты и сценарии развёртывания для семейства Yi. Это базовая генеративная модель, а не чат-версия, поэтому для диалогового использования может потребоваться настройка или обёртка. Опубликована под лицензией Apache 2.0.

Damysus-2.7B-Chat — англоязычная диалоговая модель Prince Canuma, дообученная на базе Microsoft Phi-2 для следования инструкциям. Это плотный Transformer для генерации текста с 3,5 млрд параметров по метаданным и контекстом до 2048 токенов. Модель рассчитана на ответы на вопросы, извлечение данных, структурированные ответы, включая JSON, и объяснения; её также можно использовать как компонент RAG для синтеза ответов, суммаризации и переформулирования запросов. Модель обучали на данных SlimOrca и наборах TinyOrca; автор сообщает, что лучшие результаты получил при дообучении на 200 примерах. Репозиторий содержит веса Safetensors, для работы предусмотрена библиотека Transformers. Лицензия — MIT. Модель в первую очередь рассчитана на стандартный английский; сленг и другие языки могут обрабатываться хуже. Ответы и фрагменты кода могут быть фактически неверными, а знания о программировании в основном связаны с Python и распространёнными библиотеками, поэтому результаты следует проверять.

EMMA-500 Llama 3 8B bi — многоязычная языковая модель MaLA-LM, полученная продолжительным предварительным обучением архитектуры Llama 3 8B. Модель насчитывает 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Вариант bi обучен на многоязычных монолингвальных данных и двуязычном переводном корпусе для более чем 2 500 языковых пар; серия охватывает 546 языков. Модель предназначена для генерации многоязычного текста, машинного перевода, рассуждений на основе здравого смысла и классификации текстов, в том числе для языков с ограниченными ресурсами. В обучающие данные входят тексты из книг, кода, инструкций и научных статей. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

TouchNight/gemma-2-9b-it-untied — производная инструктивная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная на основе google/gemma-2-9b-it. Веса модели на 9 млрд параметров сохранены в формате safetensors; в README описано раздельное хранение весов эмбеддингов и выходной головы, а также преобразование в bf16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, унаследованных от базовой Gemma 2.

Vikhrmodels/it-5.2-fp16-cp — русско-английская чат-модель семейства Vikhr, разработанного Александром Николичем, Константином Королёвым и Артёмом Шельмановым. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 7,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель основана на версии Vikhr 0.5: в ней увеличили объём данных SFT, чтобы повысить стабильность работы с JSON, многоходовыми диалогами, длинным контекстом и сложными запросами. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache 2.0. Карточка не приводит результаты количественных оценок качества и подробностей о тренировочных данных. Описанные улучшения JSON и многоходовых диалогов являются заявлением авторов; фактическое качество на конкретных задачах может различаться.

LFM2.5-230M — компактная инструкционная языковая модель Liquid AI для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Это дообученная на основе LiquidAI/LFM2.5-230M-Base модель семейства LFM2: плотная гибридная архитектура сочетает свёрточные блоки с блоками GQA и содержит около 221,2 млн параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает диалоговый формат и вызов инструментов. Карточка указывает 32 768 токенов контекста, а метаданные каталога — 128 000 токенов.

unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-unsloth-bnb-4bit — это мультимодальная instruction-tuned модель на базе Meta Llama 3.2 11B Vision Instruct, подготовленная Unsloth. Она предназначена для диалоговых сценариев и задач, требующих обработки текста и изображений, включая визуальный анализ, ответы на вопросы по изображениям, суммирование и другие приложения с мультимодальным вводом. Модель рассчитана на использование с библиотекой Transformers и 4-битным квантованием bitsandbytes (BnB). Unsloth применяет динамическое 4-битное квантование, при котором отдельные параметры не квантуются для сохранения качества при близком к обычному BnB 4-bit потреблении видеопамяти. Архитектура основана на оптимизированном авторегрессионном Transformer; для семейства Llama 3.2 указано использование Grouped-Query Attention (GQA). Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Размер модели — 11 млрд параметров; точное максимальное окно контекста в предоставленных данных не указано. К сильным сторонам относятся мультимодальные возможности и сниженные требования к памяти благодаря квантованию, что упрощает локальный запуск и дообучение. Ограничения связаны с возможной потерей качества из-за квантования, зависимостью от совместимого программного и аппаратного окружения, а также тем, что конкретные показатели качества и полный перечень ограничений модели в карточке не приведены. Базовая модель разработана Meta, а данная квантованная версия опубликована Unsloth. Использование регулируется Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy; перед развертыванием необходимо соблюдать их условия. Модель является статической и обучена на офлайн-данных.

giraffe176/Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В объединение вошли cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b, NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO, OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,81, ARC и HellaSwag. Модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и создания текстов. Языки в доступных сведениях не перечислены. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

CultriX/Qwen2.5-14B-Unity — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная с помощью mergekit. В качестве базовой использована CultriX/SeQwence-14Bv1; для объединения применён метод DARE TIES. В состав также вошли несколько моделей Qwen2.5, в том числе варианты для диалогов и математики. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она содержит 14 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. В карточке не описаны отдельные специализированные задачи или целевые языки. Файлы модели размещены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mungert/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF — GGUF-версия дообученной модели Qwen3.5-9B, ориентированной на рассуждения. Модель создана на базе Qwen/Qwen3.5-9B с использованием материалов, связанных с проектом Jackrong, библиотеки Unsloth и llama.cpp. Для обучения заявлены наборы данных с примерами рассуждений в стиле Claude Opus 4.6 и другие коллекции reasoning-данных. Модель предназначена для задач, требующих пошагового анализа: математики, текстовых задач, логической дедукции, общих знаний и выполнения инструкций. Во второй версии использовано около 14 000 образцов рассуждений с акцентом на более короткие и экономичные цепочки рассуждений, чтобы снижать вычислительные затраты без потери качества. Также приводятся результаты HumanEval и HumanEval+, которые используются как оценка переноса общих навыков рассуждения на программирование, а не как прямая цель обучения. Ключевая характеристика — размер базовой модели 9B и распространение в формате GGUF, удобном для запуска через совместимые инструменты локального инференса. В карточке указаны языки English, Chinese и Korean, а также тег image-text-to-text, однако подробности о мультимодальных возможностях, размере контекста и поддерживаемых форматах входных изображений не приведены. Ограничением является возможное снижение широких универсальных способностей из-за объема и направленности SFT-обучения; кодовая специализация также не была основной частью обучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.