II.2Создание и понимание программного кода

ndpo4 — дообученная модель на 1,3 млрд параметров, созданная на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и датасета generator. Она использует плотную архитектуру семейства Llama и предназначена для генерации текста; с учётом базовой модели может применяться для продолжения и автодополнения кода, а также заполнения пропусков в коде. Контекстное окно составляет до 16 384 токенов. Модель опубликована в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели. README не содержит сведений об оценке качества или дополнительных ограничениях.

Nemotron-Cascade-14B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA на 14 млрд параметров, построенная на архитектуре Qwen3 и дообученная от Qwen3-14B Base. Модель проходит многоэтапное SFT и последовательное обучение с подкреплением по отдельным областям; она предназначена исключительно для режима рассуждений и поддерживает диалоговый шаблон Qwen3 ChatML. Модель подходит для рассуждений на общие темы, математики, программирования, разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. В метаданных указан контекст 32 768 токенов; README рекомендует YaRN для поддержки более длинного контекста и приводит параметры генерации temperature 0,6 и top_p 0,95. По данным карточки, доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Карточка сообщает о высоких результатах на широком наборе бенчмарков, но эти заявления относятся к оценкам авторов. Модель текстовая и ориентирована на английский язык; README не описывает поддержку других языков. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Nemotron-Cascade-2-30B-A3B-NVFP4 — квантизированная версия модели Nemotron-Cascade-2-30B-A3B, разработанной NVIDIA. Модель использует гибридную архитектуру MoE и Mamba; в ней 30 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен. Данный вариант создан сообществом chankhavu с применением NVIDIA ModelOpt и посттренировочной квантизации NVFP4 без Quantization-Aware Distillation. Модель предназначена для задач генерации текста, математического рассуждения, программирования, работы с терминалом и агентских сценариев, следования инструкциям, диалога и научных запросов. Для калибровки использовались данные NVIDIA Nemotron-Cascade-2-SFT-Data, включая примеры по математике, software engineering, терминальным агентам, науке, безопасности и общению. README не указывает полный набор поддерживаемых языков и модальностей; по представленным данным это текстовая модель. MoE-эксперты и часть Mamba-вычислений представлены в NVFP4 с форматом E2M1 и иерархическим блочным масштабированием, чувствительные компоненты сохранены в BF16, маршрутизаторы — в FP32, а KV-кэш — в FP8. Модель рассчитана прежде всего на GPU Blackwell, где доступно нативное вычисление FP4 и максимальное ускорение; на Hopper выполняется деквантизация весов во время работы, а Ampere в README обозначен как неподдерживаемый. По опубликованным тестам качество обычно на 1–2% ниже исходной BF16-модели, но при этом снижаются требования к памяти. Лицензия — NVIDIA Open Model License.

Nemotron-H-47B-Reasoning-128K — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и обычных задач генерации текста. Она сочетает слои Mamba-2 и MLP с пятью слоями Attention, содержит 47 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов. В зависимости от системной инструкции модель может сначала сформировать рассуждение, а затем ответ, либо выдать ответ без видимого рассуждения. Модель принимает и генерирует текст. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, корейского, португальского, русского, японского и китайского языков. Подходит для диалогов, ответов на вопросы, задач по математике, науке, программированию и другим темам. Доступны контрольные точки BF16 для Transformers и TensorRT-LLM, а также FB8 для TensorRT-LLM; модель рассчитана на запуск с ускорением NVIDIA GPU. Модель может выдавать неточные, неполные, нерелевантные или избыточные ответы, а также воспроизводить токсичность и предвзятость из обучающих данных. В README также отмечена уязвимость к некоторым вариантам косвенной prompt injection. Лицензия указана как other; README ограничивает назначение исследованиями и разработкой.

Nemotron-H-4B-Instruct-128K — языковая модель NVIDIA для диалогов, следования инструкциям и вызова инструментов. Она дообучена на базе nvidia/Nemotron-H-4B-Base-8K и сочетает архитектуру Nemotron-Hybrid с преимущественно слоями Mamba-2 и MLP и четырьмя слоями Attention. Модель содержит 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для одно- и многоходового общения, генерации кода и ответов на математические и научные запросы. Она поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский, корейский, португальский, русский, японский и китайский языки. Для запуска NVIDIA указывает NeMo 24.12, Linux и ускорители H100 80 ГБ или A100; модель рассчитана на системы с GPU NVIDIA. Модель прошла несколько этапов дообучения для математики, программирования, естественных наук, чата, инструкций и вызова инструментов, а также предпочтительную настройку. Данные предварительного обучения актуальны по сентябрь 2024 года. NVIDIA позиционирует модель для исследований и разработок; лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить на странице модели.

Карточка модели chenqinyuluguan/NeoHorse-1-4B на Hugging Face совпадает с карточкой TokenRhythm/NeoHorse-1-4B, поэтому описание составлено по ней. NeoHorse-1-4B — плотная причинно-языковая модель примерно на 3,4 млрд параметров, разработанная TokenRhythm дообучением Qwen/Qwen3.5-4B. Это прототип для текстовых агентных сценариев: диалогов, вызова инструментов, программирования, рассуждений и следования инструкциям. Модель распространяется в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 262 144 токенов и совместимость с Transformers, а README описывает локальный запуск через SGLang и vLLM с OpenAI-совместимым API. В README заявлен прирост среднего результата на десяти бенчмарках относительно исходной Qwen3.5-4B. Выпуск содержит только языковые веса: визуальные веса отсутствуют, поэтому этот репозиторий предназначен для текстового вывода, даже несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. Фактическая длина контекста при обслуживании зависит от памяти GPU и настроек сервера. Лицензия — Apache-2.0.

NeoHorse-1-4B — плотная причинно-языковая модель примерно на 3,4 млрд параметров, разработанная TokenRhythm дообучением Qwen/Qwen3.5-4B. Это прототип для текстовых агентных сценариев: диалогов, вызова инструментов, программирования, рассуждений и следования инструкциям. Модель распространяется в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 262 144 токенов и совместимость с Transformers, а README описывает локальный запуск через SGLang и vLLM с OpenAI-совместимым API. В README заявлен прирост среднего результата на десяти бенчмарках относительно исходной Qwen3.5-4B. Выпуск содержит только языковые веса: визуальные веса отсутствуют, поэтому этот репозиторий предназначен для текстового вывода, даже несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. Фактическая длина контекста при обслуживании зависит от памяти GPU и настроек сервера. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели zendxx/NeoHorse-1-4B на Hugging Face совпадает с карточкой TokenRhythm/NeoHorse-1-4B, поэтому описание составлено по ней. NeoHorse-1-4B — плотная причинно-языковая модель примерно на 3,4 млрд параметров, разработанная TokenRhythm дообучением Qwen/Qwen3.5-4B. Это прототип для текстовых агентных сценариев: диалогов, вызова инструментов, программирования, рассуждений и следования инструкциям. Модель распространяется в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 262 144 токенов и совместимость с Transformers, а README описывает локальный запуск через SGLang и vLLM с OpenAI-совместимым API. В README заявлен прирост среднего результата на десяти бенчмарках относительно исходной Qwen3.5-4B. Выпуск содержит только языковые веса: визуальные веса отсутствуют, поэтому этот репозиторий предназначен для текстового вывода, даже несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. Фактическая длина контекста при обслуживании зависит от памяти GPU и настроек сервера. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели liskasYR/NeoHorse-1-9B на Hugging Face совпадает с карточкой TokenRhythm/NeoHorse-1-9B, поэтому описание составлено по ней. NeoHorse-1-9B — текстовая причинно-следственная языковая модель TokenRhythm, дообученная на базе Qwen3.5-9B для работы с агентными системами. Модель имеет 7,2 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3.5 и принимает только текст; визуальные веса в этом выпуске отсутствуют. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, вызова инструментов, программирования и рассуждений в текстовых агентных сценариях. В техническом отчёте авторы сообщают о среднем результате 69,04 по десяти тестам против 65,60 у базовой Qwen3.5-9B; это результаты авторской оценки, а не гарантия качества в конкретном применении. Доступны веса в формате safetensors и интерфейс для вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Neuron-46x4B-Instruct — инструкция бойынша жауап беруге бапталған, Neura Tech AI әзірлеген сирек сарапшылар қоспасы (MoE) бар тілдік модель. Ол мәтін генерациясы мен диалогқа арналған. README 46 сарапшы, токенге шаққанда шамамен 8 млрд белсенді параметр және жалпы шамамен 125 млрд параметр барын мәлімдейді; метадеректерде модель көлемі 3,7 млрд параметр деп көрсетілген. Архитектурасы Qwen3 MoE, файлдары Safetensors форматында, ал контекст терезесі 262 144 токенге дейін. Модель код жазу мен түсіндіру, математикалық және көп қадамды пайымдау, көптілді әңгімелесу, аудару, құжаттарды талдау және құралдарды қолданатын агенттерге негіз болу сценарийлеріне арналған. Карточкада ағылшын, қытай, хинди, араб, жапон, корей, еуропалық тілдер, орыс және басқа тілдер аталған. Деректерде Neura-Tech-AI/Neuron-4B-Instruct және Qwen3-4B-Instruct-2507, Qwen3-4B-Thinking-2507 базалық модельдерімен merge байланысы көрсетілген; лицензиясы — Apache-2.0. Модель қате, толық емес немесе ойдан шығарылған жауап беруі мүмкін. Нәтижелерді, әсіресе қауіпсіздікке, құқыққа, қаржыға немесе медицинаға қатысты қолданар алдында тексеру керек; өнімділігі инференс ортасына, жабдыққа, квантизацияға және сұрау пішіміне тәуелді.

North-Mini-Code-1.0-GGUF — квантизированная версия языковой модели North-Mini-Code-1.0, разработанной CohereLabs и подготовленной пользователем bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, работы с программным кодом и сценариев с агентами. Поддерживает запуск через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI и другие совместимые инструменты. В репозитории представлены варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K и IQ3/IQ4. Размер файлов составляет примерно от 14,86 до 61 ГБ; варианты с более высокой разрядностью обычно обеспечивают лучшее качество, а компактные версии требуют меньше оперативной памяти. Точные сведения об архитектуре, количестве параметров, языках и размере контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Сильными сторонами модели являются специализация на коде, поддержка чатового и агентного применения, а также широкий выбор квантизированных вариантов для разных аппаратных ограничений. Ограничения включают значительные требования к памяти даже у компактных сборок, возможное снижение качества при сильной квантизации и необходимость совместимого программного обеспечения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NousCoder-14B-Q4_K_M-layers — квантованный GGUF-чекпойнт модели для генерации кода, опубликованный пользователем exdysa. Он основан на NousCoder-14B, дообученной на базе Qwen/Qwen3-14B; в метаданных указаны llama.cpp и диалоговый режим. Модель предназначена для генерации программного кода и ответов в диалоге на запросы, связанные с программированием. Тег языка en и наборы данных для генерации кода указывают на англоязычную ориентацию. Квантование Q4_K_M рассчитано на более компактное хранение и запуск; распределённое разбиение слоёв обозначено в названии и тегах репозитория. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка README не содержит подробностей об оценках качества или точных ограничениях; как квантованная модель, результат может отличаться от исходной версии по точности.

NovaMind — открытая 7-миллиардная плотная языковая модель-ассистент семейства Nova, разработанная NovaMind. Это обновлённая версия с более длительным этапом mid-training и расширенным post-training; модель предназначена для генерации текста, многошаговых рассуждений, программирования, логических задач и диалогового использования. В README также заявлены более надёжный вызов функций в многоходовых диалогах и снижение ошибок на внутренних проверках фактической точности. Авторы сообщают о результате 84,6% на GPQA Diamond и среднем расходе 26 тысяч токенов на вопрос в этой оценке; приведены также результаты по математическому, логическому и здравому рассуждению. Модель распространяется в формате PyTorch и использует класс NovaMindForCausalLM. Для локального запуска рекомендована температура 0,7; доступна также через размещённые авторами чат-интерфейс и API. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведения о поддерживаемых языках и длине контекста.

NSQL-6B — авторегрессионная языковая модель Numbers Station для преобразования запросов на естественном языке в SQL. Она основана на CodeGen-Multi 6B от Salesforce: модель дополнительно обучали на запросах SQL, а затем дообучили на парах «текст — SQL» из более чем 20 открытых источников. Модель предназначена для генерации SQL-запросов по описанию задачи и схеме таблиц, в частности для получения запросов SELECT. Для лучших результатов рекомендуется использовать формат промпта из карточки модели. Архитектура — плотная CodeGenForCausalLM; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors, контекст — до 2048 токенов. Лицензия — BSD 3-Clause. Модель оценивали на наборах Spider и GeoQuery, которые были исключены из обучающих данных. Карточка описывает целевые сценарии генерации SQL, но не заявляет гарантии корректности запросов для произвольных схем и баз данных.

NT-Java-1.1B — специализированная открытая модель кода от Infosys, созданная дополнительным предобучением StarCoderBase-1B на Java-подмножестве StarCoderData. Это декодерный трансформер архитектуры GPT-2 с Multi-Query Attention и обучением на заполнение пропусков в коде (Fill-in-the-Middle); размер модели — 1,1 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель предназначена для генерации, автодополнения и заполнения фрагментов Java-кода. Компактный размер рассчитан на запуск на потребительских компьютерах и сценарии с ограничениями по памяти, вычислениям или задержке. Для обучения использованы около 22 млрд токенов Java-кода из StarCoderData. Модель может генерировать ошибки, неэффективный или уязвимый код, поэтому результаты следует проверять и тестировать. README также предупреждает, что генерация может воспроизводить фрагменты из обучающих данных, для которых могут действовать требования атрибуции и лицензирования. Лицензия модели — BigCode OpenRAIL-M.

unsloth/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF — это GGUF-вариант языковой модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning, разработанной NVIDIA Corporation. Модель предназначена для генерации текста и кода, создания специализированных AI-агентов, а также для постобучения, адаптации под предметные области, дистилляции и подготовки собственных квантованных вариантов. README указывает, что исходная модель является полноточной версией BF16, а данный репозиторий предоставляет вариант GGUF. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с чередованием слоёв Mamba-2 и MoE и отдельными Attention-слоями. Всего предусмотрено 30 млрд параметров, из которых активно используется 3 млрд. Контекст может достигать 1 млн токенов; для развёртывания на одной H100 рекомендуется 256 тыс. токенов. Поддерживаются английский и языки программирования, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Режим рассуждений можно включать или отключать через параметр chat template. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность благодаря MoE-подходу, большой контекст, поддержка нескольких языков и возможность настройки под конкретные задачи. Ограничения и практические требования зависят от конкретной GGUF-квантизации и аппаратной конфигурации; README не приводит сведения о размере файлов, уровнях квантизации или точных требованиях к запуску именно этого варианта. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, которая, согласно README, допускает коммерческое использование.

NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA, обученная с нуля для диалогов, рассуждений и выполнения инструкций. В карточке модели указана гибридная архитектура Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 слоёв внимания. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых активируются 3,5 млрд; в метаданных репозитория указано 1,9 млрд параметров. Конфигурация Hugging Face задаёт контекст 262 144 токена, а README заявляет поддержку контекста до 1 млн токенов. Модель предназначена для чат-ботов, AI-агентов, RAG-систем и других приложений, которым нужны ответы на вопросы, следование инструкциям, рассуждения, помощь с программированием и вызов инструментов. Режим генерации рассуждений настраивается шаблоном чата; по данным README, его отключение может немного снизить точность на сложных запросах. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README модель названа готовой к коммерческому использованию, однако метаданные указывают лицензию «other» и не приводят её условия; перед внедрением следует проверить лицензию в репозитории. Карточка также отмечает улучшение с использованием Qwen, но не уточняет идентификатор базовой модели.

Это текстовая модель-чат Ishowbackup/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16-heretic на базе NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Репозиторий представляет версию с abliteration: в карточке указаны параметры изменения слоёв и снижение доли отказов с 99 из 100 у исходной модели до 6 из 100. Архитектура семейства Nemotron-H использует сочетание Mamba-2, MoE и attention; карточка описывает исходную модель как имеющую 30 млрд параметров, из которых активны 3,5 млрд на токен. Метаданные каталога указывают 1,9 млрд параметров, поэтому размер этой версии по источникам расходится. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, программирования и создания агентных приложений, включая чат-боты и RAG-системы. Поддерживает английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки, интерфейс вызова инструментов и контекст 262 144 токена в конфигурации; README также сообщает о возможности увеличить контекст до 1 млн токенов. Исходная модель разработана NVIDIA, а карточка этой версии сообщает об улучшении с использованием Qwen. В README модель названа пригодной для коммерческого использования, однако метаданные указывают лицензию «other», поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии конкретного репозитория. Снижение числа отказов означает, что модель может чаще отвечать на запросы, которые исходная версия отклоняет; результаты измерения отказов приведены на выборке из 100 запросов и не гарантируют поведение во всех сценариях.

Это 4-битная версия NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16, подготовленная командой LM Studio Community с помощью mlx_lm для запуска на компьютерах Apple с Apple Silicon. Базовая модель разработана NVIDIA; это гибридная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts, общим размером 30 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров на токен. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Её можно использовать для генерации ответов, помощи при написании кода и создания приложений на базе языковой модели. Карточка базовой модели указывает поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков, а также длинного контекста; точная длина контекста для этой версии не приведена. Квантизация снижает требования к памяти, но может повлиять на точность по сравнению с исходной версией BF16. Модель может выдавать неточные или неподходящие ответы. В карточке этой версии указана лицензия other; условия исходной модели следует учитывать отдельно перед использованием.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4 — большая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и создания агентных систем. Она рассчитана на работу с английским, французским, немецким, итальянским, японским, испанским и китайским языками, а также с кодом. Модель подходит для чат-ботов, RAG-систем, обработки сложных инструкций и рассуждений по длинному контексту, включая автоматизацию IT-заявок и координацию нескольких агентов. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE: слои Mamba-2 чередуются со слоями Mixture-of-Experts и выборочными слоями внимания; также применяются Multi-Token Prediction для ускорения генерации и обучение с NVFP4-квантизацией. Всего в модели 120 млрд параметров, из которых активны 12 млрд. Заявленная длина контекста — до 1 млн токенов. Для вывода README указывает проверку с vLLM 0.18.0, RHAIIS 3.4 и RHOAI 3.4. Возможности модели включают диалог, рассуждения, следование инструкциям и работу в агентных сценариях. Она оптимизирована для высокой пропускной способности, но требует инфраструктуры для обслуживания крупной модели; фактическая производительность зависит от оборудования и конфигурации. В карточке лицензия обозначена как other, при этом README заявляет готовность модели к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверить с файлами репозитория.

Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 — большая языковая модель NVIDIA для диалога, рассуждений и агентных сценариев. Она предназначена для разработчиков чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов, которым нужны сложное следование инструкциям, анализ больших документов и кодовых баз, а также задачи в математике и науке. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями внимания и Multi-Token Prediction. Всего в ней 550 млрд параметров, из которых активно используются 55 млрд; метаданные указывают контекст до 262 144 токенов. README заявляет поддержку английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, хинди, корейского, бразильского португальского и китайского; теги карточки также включают арабский и иврит. Модель распространяется в формате safetensors, работает через Transformers и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого применения. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия у разработчика.

NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-FP8-block — большая языковая модель для генерации текста, рассуждений, решения сложных задач, математики и науки, генерации кода, следования инструкциям и вызова инструментов. Модель разработана Red Hat на основе NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16; в карточке также указан NVIDIA как провайдер. Входом и выходом служит текст, поддерживаются сценарии text-to-text, text-generation, reasoning и tool-calling. Архитектура модели обозначена как NemotronHForCausalLM. Она содержит 550 млрд общих параметров, из которых активно используется 55 млрд. Весовые коэффициенты и активации линейных операторов внутри transformer-блоков квантизированы в FP8: для весов применяется per-block quantization, для активаций — динамическая per-token quantization. Это уменьшает размер модели на диске и требования к памяти GPU примерно на 50% по сравнению с исходным форматом BF16. Заявлена поддержка контекста до 262 144 токенов при развертывании с vLLM. Языки модели в README не указаны. К сильным сторонам относятся сочетание большого общего числа параметров с меньшим числом активных параметров, поддержка сложных рассуждений, программирования и вызова инструментов, а также сниженные требования к хранению и памяти благодаря FP8-квантизации. Для работы рекомендуются vLLM и llm-compressor; карточка валидирована на RHOAI 3.5, RHAIIS 3.5 и vLLM 0.24.0. Ограничения включают значительные аппаратные требования даже после квантизации, зависимость корректной работы tool-calling и reasoning от специальных парсеров, а также отсутствие в README подробных результатов бенчмарков и информации о поддерживаемых языках. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License; использование, нарушающее применимое законодательство и нормы экспортного контроля, исключено.

bartowski/nvidia_Nemotron-Cascade-14B-Thinking-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели Nemotron-Cascade-14B-Thinking, разработанной NVIDIA. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp release b7423 и метода imatrix; исходная модель построена на базе Qwen3-14B Base и дообучена NVIDIA с помощью многоэтапного SFT и последовательного доменного reinforcement learning. Модель предназначена для текстовой генерации общего назначения, сложного рассуждения, математических задач, программирования, software engineering, следования инструкциям и tool use. Она рассчитана исключительно на thinking mode и использует шаблон Qwen3-style ChatML с добавлением тега /think. Поддерживается английский язык. Модель имеет около 14B параметров; репозиторий GGUF предлагает варианты от IQ2_XS до BF16 размером примерно от 4,69 до 29,54 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между качеством и требованиями к памяти для llama.cpp, LM Studio и совместимых приложений. Исходная конфигурация рассчитана на 32K токенов; с RoPE scaling по методу YaRN заявлена поддержка 64K токенов, а для SWE Verified — до 90K. Сильные стороны — специализация на глубоком рассуждении и высокие результаты NVIDIA на широком наборе тестов, включая математику и программирование. Ограничения связаны с режимом только thinking, англоязычной специализацией и неизбежной потерей качества у низкобитных квантизаций. Модель и производные квантизации распространяются по NVIDIA Open Model License.

Карточка модели EmperoAI/NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-STEM на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-STEM, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-STEM — большая языковая модель NVIDIA из семейства Nemotron 3 Ultra, предназначенная для сложных рассуждений и использования как самостоятельная модель и учитель для генерации синтетических данных и дистилляции. Она дообучена на основе постобученной Nemotron 3 Ultra Student с дополнительной настройкой на рассуждения и обучением с подкреплением; в рецепте также применяется дистилляция с участием нескольких учителей. Модель использует гибридную архитектуру LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, отдельными слоями внимания и Multi-Token Prediction. Она содержит 550 млрд параметров, из которых 55 млрд активны, и поддерживает генерацию текста с контекстом до 262 144 токенов по метаданным Hugging Face. Предназначена для математики, программирования, естественных наук, гуманитарных и общественных дисциплин, ответов на сложные вопросы и работы с инструментами, включая поиск и выполнение кода. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский, корейский, хинди, арабский, китайский, иврит и бразильский вариант португальского. Карточка сообщает о возможности коммерческого и некоммерческого использования; лицензия в метаданных указана как other, поэтому конкретные лицензионные условия следует сверить с репозиторием. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы и совместимое оборудование.

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 — языковая модель NVIDIA для диалогов, следования инструкциям и задач с рассуждением. Она генерирует текстовый ответ и позволяет управлять режимом и бюджетом рассуждения. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает Mamba-2 и MLP-блоки с четырьмя слоями Attention; заявленная длина контекста — до 128 тыс. токенов. Модель рассчитана на чат-боты, RAG-системы и агентные приложения, а также на программирование и типовые задачи по инструкциям. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; в README также перечислены русский, корейский, португальский и китайский. Она принимает и выдаёт текст. В карточке указана коммерческая применимость, но метаданные обозначают лицензию как other, поэтому точные условия следует проверять в файлах лицензии репозитория. Для корректного вывода при запуске через vLLM README рекомендует тип кэша Mamba SSM float32; без него качество может снижаться.

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-NVFP4 — квантованная модель NVIDIA Corporation для диалогов, следования инструкциям и задач с рассуждением. Это вариант NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 с NVFP4-квантизацией и восстановлением точности методом дистилляции с учетом квантования. Архитектура Nemotron-Hybrid объединяет слои Mamba-2, MLP и четыре слоя Attention; заявленный контекст — до 128K токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Режим рассуждений можно управлять системным или пользовательским маркером: генерация рассуждений обычно помогает на сложных запросах, а ответ без промежуточных рассуждений может быть менее точным. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; README также заявляет поддержку китайского, корейского, португальского и русского, но не описывает её отдельно. Модель предназначена для чат-ботов, AI-агентов, RAG-систем, программирования и общих задач следования инструкциям. Для инференса рекомендуются NVIDIA GPU и поддерживаются Transformers, vLLM и TRT-LLM; в vLLM неверный тип кэша Mamba может снизить точность. В README указано, что модель готова к коммерческому использованию, однако точные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

OpenCodeReasoning-Nemotron-32B-IOI-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели OpenCodeReasoning-Nemotron-32B-IOI, разработанной NVIDIA. Репозиторий с квантизациями подготовлен bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель ориентирована на задачи, связанные с генерацией и анализом кода, и предназначена для локального запуска в LM Studio, llama.cpp и других проектах на базе llama.cpp. Модель имеет размер 32B параметров, поддерживает английский язык и поставляется в формате GGUF в вариантах от BF16 до IQ4 и Q3. Доступны разные уровни квантизации с размером файлов примерно от 17,25 до 65,54 ГБ, что позволяет выбирать между качеством ответов и требованиями к памяти. Для работы рекомендуется использовать указанный в README шаблон диалога с маркерами ролей ChatML. Контекст модели, мультимодальные возможности и точная архитектура в README не указаны. Сильными сторонами являются специализация на задачах программирования, широкий выбор квантизаций и возможность локального запуска. Более компактные варианты подходят для систем с ограниченной оперативной памятью, но могут уступать более точным версиям по качеству. Лицензия модели — Apache-2.0; сведения об условиях использования исходной модели отдельно не приведены.

O2-9B-Preview — языковая модель на 9 млрд параметров, разработанная Ant International и основанная на Qwen3.5-9B. Это плотная архитектура Qwen3.5 для генерации текста в диалоговом режиме, предназначенная для многошагового агентного рассуждения, работы с инструментами, программирования и автоматизации офисных процессов. Модель дообучена методом Runtime OPSD: обучение использует взаимодействия агента с исполняемой средой, инструментами, репозиториями, тестами и проверками результатов, включая наблюдение последствий и исправление неудачных действий. В предварительной оценке авторов она улучшила результаты базовой модели на десяти из одиннадцати тестов, однако это одиночный отчёт без повторных запусков и интервалов неопределённости; на BFCL V4 результат ниже базового. Модель может генерировать ошибочный текст, некорректные вызовы инструментов или небезопасный код; прохождение встроенной проверки не гарантирует правильность результата. Качество зависит от среды выполнения, доступности инструментов и полноты проверок. Карточка не устанавливает основной язык модели. Лицензия — Apache-2.0.

OBSIDIAN-9B-Coder — языковая модель для генерации программного кода, разработанная guell00 на основе Jackrong/Qwopus3.5-9B-Coder. Модель дообучена методом LoRA SFT с использованием датасета Coder Max Multilingual и распространяется в формате GGUF. Модель ориентирована на создание полноценных реализаций, а не отдельных фрагментов кода. Она предназначена для генерации одностраничных веб-приложений, интерфейсов на HTML и CSS, JavaScript ES6+, интерактивных браузерных приложений, игр, графических экспериментов, программ с HTML5 Canvas и проектов на Three.js. Также поддерживаются Python, алгоритмы, работа с DOM, обработка событий, управление состоянием, анимационные циклы и игровая логика. OBSIDIAN-9B-Coder относится к классу моделей примерно на 9 млрд параметров и обучалась с контекстом 32K. В заявленных языках инструкций указаны португальский, английский, испанский, французский, немецкий, итальянский, японский, китайский, русский и турецкий. К сильным сторонам относятся специализация на frontend-разработке и Three.js, генерация длинного связного кода и сохранение целостной структуры приложений. Ограничения, результаты независимых оценок и требования к аппаратному обеспечению в README не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия коммерческого и иного использования следует уточнять отдельно.

Карточка модели OceanLabs/Ocean-3.7B-agentic на Hugging Face совпадает с карточкой OceanLabs/Ocean-Horizon-3.7B, поэтому описание составлено по ней. Ocean-Horizon-3.7B — плотная авторегрессионная языковая модель с декодерной архитектурой от OceanLabs. В метаданных указано 4,1 млрд параметров, тогда как в названии и README модель обозначена как 3,7B. Она работает через Transformers и имеет нативное контекстное окно 524 288 токенов. Модель предназначена для генерации текста, программирования, математических и научных рассуждений, агентных сценариев и анализа длинных документов. Карточка заявляет настраиваемую глубину рассуждений, специальные токены для них и встроенный вызов инструментов с представлением JSON, XML или Markdown. В README описан многоэтапный процесс обучения, включающий предобучение, расширение контекста, обучение на задачах рассуждения и настройку по инструкциям. Базовая модель не указана. Лицензия Apache-2.0 разрешает исследовательское и коммерческое использование. Заявления о высокой производительности приведены без численных результатов бенчмарков в доступной части карточки.