II.2Создание и понимание программного кода

DeepSeek-V4-Pro-DSpark — это не отдельная модель, а тот же чекпойнт DeepSeek-V4-Pro с подключённым дополнительным модулем speculative decoding. Модель разработана DeepSeek AI и относится к серии DeepSeek-V4, предназначенной для сложных задач обработки текста, рассуждений, программирования, агентских сценариев и работы с очень длинным контекстом. В основе лежит разреженная Mixture-of-Experts (MoE) архитектура: DeepSeek-V4-Pro содержит 1,6 трлн параметров, из которых при обработке активируется 49 млрд. Модель поддерживает контекст до 1 млн токенов. В архитектуре используются Hybrid Attention с механизмами Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention, а также Manifold-Constrained Hyper-Connections; для обучения применялся оптимизатор Muon. Указана смешанная точность FP4 и FP8: параметры экспертов MoE используют FP4, большинство остальных параметров — FP8. Данные о поддерживаемых языках и мультимодальности в README не приведены. Сильными сторонами модели являются большой контекст, высокая вычислительная эффективность при длинных последовательностях и рассчитанность на сложные задачи, включая кодирование, рассуждения и использование инструментов. Ограничение заключается в том, что DSpark добавляет speculative decoding к существующему чекпойнту, а не представляет самостоятельную архитектуру. Для запуска требуется инфраструктура, способная работать с моделью масштаба 1,6 трлн параметров и соответствующими форматами точности. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это конверсия в формат MLX модели Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-9B, опубликованная сообществом mlx-community. Модель построена на архитектуре Qwen3.5 и предназначена для диалогов, работы с текстом и кодом, а также обработки изображений и видеовходов; доступны интерфейсы вызова инструментов. Веса представлены в BF16, сохранены шаблон чата и настройки мультимодального процессора. Репозиторий ориентирован на запуск на Apple Silicon через mlx-vlm; для мультимодального использования рекомендуется эта библиотека. Модель поддерживает английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от исходной модели. Размер параметров и длина контекста в предоставленных данных не приведены. Подробности о назначении и ограничениях исходной модели следует уточнять в её карточке.

Deepthink-Reasoning-7B-GGUF — это набор GGUF-квантизаций 7-миллиардной текстовой генеративной модели Deepthink-Reasoning-7B, разработанной prithivMLmods и квантизированной bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель ориентирована на задачи рассуждений, решения алгоритмических задач и генерации кода, включая Python. Заявлен английский язык; поддерживается только текстовый ввод и вывод. Формат prompt использует шаблон ChatML с ролями system, user и assistant. Доступны варианты от F16 до низкобитных Q2 и IQ3, размером примерно от 3,35 до 15,24 ГБ. Более высокие уровни квантования сохраняют качество, но требуют больше памяти; Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4_K_M указаны как рекомендуемые варианты для разных компромиссов между качеством и размером. Низкобитные варианты экономичнее по памяти, но могут заметно уступать в качестве. Контекстное окно и точные архитектурные характеристики в README не указаны. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp и LM Studio. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

DistilGPT-OSS-qwen3-4B — созданная сообществом дообученная языковая модель на базе Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Она предназначена для диалогового помощника, генерации и объяснения кода, математических задач, кратких пересказов и повседневных запросов, в том числе локального использования. Обучение на ответах с рассуждениями GPT-OSS должно улучшить следование инструкциям и позволяет задавать уровень рассуждений low, medium или high через системный промпт. Модель плотная, содержит 3,7 млрд параметров, принимает и генерирует текст; заявленный контекст — до 262 144 токенов, а при высоком уровне рассуждений модель может использовать до 65 536 токенов на рассуждение. Модель выпущена в формате bf16 Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Разработчик отмечает, что это независимый проект сообщества, не связанный с Alibaba или OpenAI. По заявлению автора, модель менее ограничительна, чем исходная GPT-OSS, и сохраняет safety training; она ориентирована на производительность и более разговорный стиль ответов. Размер модели ограничивает её общие знания, а ответы могут содержать ошибки: автор не рекомендует полагаться на неё в медицинских, юридических и других высокорисковых задачах.

Mihaiii создал прореженную версию модели cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo: из исходных 7,24 млрд параметров удалены шесть слоёв, и в результате осталось около 5,93 млрд параметров. Модель основана на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста; в метаданных также указан контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов, следования инструкциям и генерации кода. В карточке перечислены обучающие датасеты Dolphin, Airoboros, Dolphin Coder, OpenHermes, Magicoder и Capybara; это указывает на широкий набор инструкционных и кодовых сценариев, но не гарантирует качество для каждой задачи. Модель опубликована в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/dolphin-2.6-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель генерации текста, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и dolphin-2.6-mistral-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров; она принимает инструкции и диалоговые запросы и генерирует текстовые ответы. Указанное в метаданных окно контекста — 32 768 токенов. Модель ориентирована на общие диалоговые задачи и ответы на инструкции; теги карточки также указывают англоязычные данные и наборы для задач программирования. Модель распространяется в формате safetensors и имеет лицензию Apache-2.0. Качество и поведение зависят от формулировки запроса и данных слияния; конкретные результаты на бенчмарках в карточке не приведены.

QuantFactory/dolphin-2.8-mistral-7b-v02-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Dolphin 2.8 Mistral 7B v0.2, созданная с использованием llama.cpp на основе cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель основана на Mistral-7B-v0.2 и предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, выполнения инструкций и решения задач программирования. Заявленный язык — английский. Базовая модель поддерживает контекст до 32 000 токенов, а дообучение выполнялось на последовательностях длиной до 16 000 токенов. Квантизация в формате GGUF ориентирована на использование с совместимыми инструментами локального запуска, однако конкретный вариант квантизации в README не указан. К сильным сторонам относятся conversational-, instruction- и coding-навыки, а также возможность коммерческого использования по лицензии Apache 2.0. Модель описывается как uncensored и не содержит встроенных ограничений безопасности и выравнивания, поэтому может быть чрезмерно послушной, включая потенциально вредные или неэтичные запросы. Перед предоставлением модели как сервиса рекомендуется реализовать собственный уровень фильтрации и выравнивания; ответственность за создаваемый контент возлагается на пользователя. В README также указано, что при обучении использовались данные, сгенерированные GPT-4 и другими моделями.

Dolphin 2.9.2 Phi 3 Medium (Abliterated) — разговорная языковая модель, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и сообществом Cognitive Computations; подавление отказов выполнено FailSpy. Модель дообучена методом qLoRA на базе unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct, а затем изменена для снижения частоты отказов. В метаданных указаны плотная архитектура MistralForCausalLM, 13,8 млрд параметров и контекст 4096 токенов; модель распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, в том числе задач программирования и математики. В README также заявлены начальные агентные возможности и поддержка вызова функций; используется шаблон ChatML. В карточке указаны английский язык и наборы данных для инструкций, диалогов, кода и математики. MIT-лицензия. Модель специально настроена на более высокую готовность отвечать и может давать нежелательные ответы; авторы рекомендуют добавить собственный слой выравнивания перед предоставлением модели как сервиса. README предупреждает, что после изменения модели часть отказов базовой модели могла сохраниться.

mlx-community/Dolphin-2.9.3-Mistral-Nemo-12b-bf16 — преобразованная в формат MLX версия Dolphin 2.9.3 на базе Mistral Nemo, подготовленная сообществом mlx-community. Это плотная языковая модель с архитектурой MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель дообучена на базе mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407; среди датасетов указаны Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, наборы для программирования, математики, вызова функций и агентных сценариев. Каталог указывает контекст до 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, а README описывает конвертацию в MLX с помощью mlx-lm 0.16.1, поэтому модель рассчитана на запуск в экосистеме MLX. Подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям, генерации кода и решения математических задач. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Практическая применимость заявленной длины контекста и качество на конкретных задачах отдельно не подтверждены в предоставленной карточке.

Dolphin-2.9-Llama3-70B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Dolphin 2.9 на базе Llama 3 с 70 млрд параметров. Исходную модель разработала cognitivecomputations, а квантизации в формате GGUF подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций, программирование, математические задачи, агентские сценарии и function calling. В README указан английский язык; модальность — текстовая. Размер контекстного окна не указан. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до IQ1_M с размером файлов примерно от 16,75 до 74,97 ГБ. Более качественными и рекомендуемыми названы Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL и IQ4_XS; варианты с меньшей разрядностью экономят память, но могут заметно снижать качество. Модель использует формат диалогового шаблона ChatML с ролями system, user и assistant. К сильным сторонам относятся большой размер модели, широкий набор обучающих данных для инструкций, кода, математики, диалогов и вызова функций, а также возможность локального запуска через llama.cpp при выборе подходящей квантизации. Ограничения — значительные требования к оперативной или видеопамяти, зависимость качества от выбранного варианта квантизации и отсутствие в README сведений о точной длине контекста и результатах стандартизированных оценок. Указанная лицензия — llama3.

mlx-community/dolphin-2.9-llama3-8b-4bit-mlx — 4-битная конверсия в формат MLX модели Dolphin 2.9 от Cognitive Computations, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.10.0. В основе — дообученная Meta Llama 3 8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM; в метаданных указано 7,5 млрд параметров и контекст 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции; среди обучающих данных есть наборы для кода, математики, общения и вызова функций. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает запуск через mlx-lm. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с исходной карточкой модели и лицензией базовой Meta Llama 3. Подробные сведения об ограничениях и языковом покрытии в доступной карточке не приведены.

bartowski/dolphin-2.9-llama3-8b-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели dolphin-2.9-llama3-8b, разработанной cognitivecomputations и подготовленной для локального запуска. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых и инструкционных сценариях, включая ответы на вопросы, программирование, решение математических задач, function calling и агентские задачи. Обучение опиралось на наборы Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, CodeFeedback-Filtered-Instruction, dolphin-coder, Samantha, UltraChat, Orca Math и другие датасеты. Это текстовая модель на архитектуре Llama 3 с размером 8 млрд параметров. Репозиторий содержит версии от F16 до различных вариантов Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ-квантизаций, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Квантизации выполнены с использованием llama.cpp и метода imatrix; для взаимодействия указан шаблон промпта ChatML. Поддержка мультимодальности, конкретные языки и размер контекстного окна в README не указаны. Сильной стороной модели является широкий набор обучающих данных и наличие множества вариантов для локального инференса, включая версии, оптимизированные для ARM. Более сильные квантизации обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти, тогда как Q3-версии экономичнее, но заметнее теряют в качестве. Для запуска рекомендуется использовать совместимый инференс-движок, например llama.cpp или LM Studio. Лицензия обозначена как other, однако её точные условия в README не приведены.

Dolphin 2.9 Llama 3 8B GGUF — квантизированная версия модели cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b, разработанная и обученная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations. Модель создана на базе Meta Llama 3 8B с использованием llama.cpp и полным дообучением всех параметров в формате ChatML. Указано, что обучение проводилось на последовательностях длиной 4 096 токенов, а базовая модель поддерживает контекст до 8 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, выполнения инструкций, программирования, решения математических задач, начальных агентских сценариев и function calling. В обучении использовались наборы данных для диалогов, кода, инструкций, tool use и математических задач, включая Dolphin 2.9, OpenHermes 2.5, CodeFeedback, Dolphin Coder, UltraChat и Orca Math. Модель рассчитана на работу с текстом; поддерживаемые языки явно не указаны. К сильным сторонам относятся сочетание разговорных, инструкционных и кодовых навыков, а также начальная поддержка инструментов и вызова функций. Модель описана как uncensored и высоко послушная, поэтому перед предоставлением доступа через сервис рекомендуется самостоятельно добавить слой фильтрации и выравнивания; безопасность и корректность результатов не гарантируются. Лицензия указана как Meta Llama 3 Community License Agreement; коммерческое использование допускается только в пределах условий этой лицензии.

Domyn Small v1.0 — текстовая генеративная модель с открытыми весами, разработанная компанией Domyn S.p.A. Модель построена на плотной архитектуре Nemotron с 10,7 млрд параметров, группированным запросным вниманием и контекстом 32 768 токенов; при инференсе контекст можно расширить до 131 072 токенов с помощью YaRN. Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает режимы рассуждения с включением и выключением, а также вызов инструментов. Она предназначена для многоязычных диалогов, многошаговых задач рассуждения и агентных приложений, в том числе для задач программирования и математики. Разработчик заявляет о сопоставимой с другими моделями класса 7–10B точности на ряде тестов при меньшем расходе токенов на рассуждение. В карточке указана оптимизация для английского, итальянского, испанского, французского и немецкого языков; README также сообщает о покрытии более 50 языков. Модель основана на Italia 10B и прошла дополнительное предобучение на 503 млрд токенов. Лицензия в метаданных указана как other, тогда как README заявляет MIT; условия распространения следует сверять с файлами лицензии в репозитории. YaRN может снижать качество на запросах короче штатного контекста, а разработчик рекомендует отдельно оценивать точность, безопасность и справедливость для конкретного применения, особенно в областях высокого риска.

dots3-note Preview — предварительная открытая мультимодальная модель семейства dots3. В README она описана как Mixture-of-Experts с 280 млрд параметров всего и 16 млрд активируемых параметров; метаданные каталога классифицируют её как плотную модель на 15,4 млрд параметров, поэтому сведения о размере и типе архитектуры расходятся между источниками. Модель принимает текст, изображения, видео и аудио и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет до 512 тыс. токенов по README и 524 288 токенов по метаданным. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, общих знаний, математических и логических рассуждений, генерации кода, использования инструментов и многошаговых агентных сценариев. Она также рассчитана на понимание изображений, документов, диаграмм, аудио и видео, а также на обработку длинных контекстов. В README dots3-note Preview названа наиболее лёгкой моделью семейства с компромиссом между возможностями, задержкой и стоимостью инференса. Модель разработана командой dots3. Для запуска указаны Transformers, SGLang и vLLM; README рекомендует FP8-чекпойнт для развёртывания на узле с восемью GPU. Лицензия — Apache-2.0. Это предварительная версия; заявленные возможности и несоответствие сведений об архитектуре и размере следует учитывать при выборе и развёртывании.

Dream-Coder-v0-Base-7B — базовая модель Dream Coder 7B, разработанная для генерации кода. Это открытая диффузионная языковая модель на 7,1 млрд параметров с архитектурой DreamModel, предназначенная для работы с текстом и кодом. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для генерации и дополнения кода в диалоговых сценариях. В карточке заявлена высокая производительность, но сравнительные оценки и конкретные поддерживаемые языки программирования не приведены. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

sensiarion/embeddinggemma-300m-code-8L-distill-int8 — компактная модель эмбеддингов кода, созданная на основе Google EmbeddingGemma-300M. Это двунаправленный энкодер типа bi-encoder: он преобразует английский текстовый запрос или фрагмент кода в средний L2-нормированный вектор размерности 768. Вариант содержит 8 из 24 слоёв исходной модели и около 303 млн параметров по метаданным; доступны веса ONNX и SafeTensors, а README также описывает вариант MLX. Контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для поиска фрагментов кода по запросам на естественном английском языке и для сопоставления запросов с кодом. Она дообучена и дистиллирована на парах документация-код CodeSearchNet для Python, Go, Java, JavaScript, PHP и Ruby; автор README сообщает о сохранении примерно 96% качества базовой модели при ускорении примерно в три раза. Для кодирования следует подавать исходный текст запроса и кода без инструкционных префиксов. По сравнению с базовой моделью она быстрее и компактнее, но специализация на поиске кода ограничивает её применение для общего поиска по текстам и задач вопросов и ответов. Качество может немного отличаться от полноточной базовой модели из-за int8-квантизации, а для языков программирования вне обучающего набора качество не заявлено. Лицензия — Gemma.

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking — текстовая модель семейства ERNIE от Baidu для генерации ответов с расширенным пошаговым рассуждением. Она предназначена для сложных задач логики, математики, естественных наук, программирования, генерации текста и академических вопросов, а также умеет использовать инструменты в поддерживаемом интерфейсе вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Mixture of Experts: всего 21 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 3 млрд. В конфигурации 28 слоёв и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает и выдаёт текст; в карточке указана поддержка английского и китайского языков. Для запуска доступны веса safetensors и интеграция с Transformers; лицензия — Apache-2.0. Увеличенная длина рассуждений предназначена для сложных запросов, но может приводить к более длинным ответам и повышенным затратам на генерацию. Карточка заявляет улучшение качества рассуждений и работы с длинным контекстом, однако не приводит численных результатов бенчмарков.

Eurus-7B-KTO — языковая модель OpenBMB для диалогов и задач, требующих рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, контекстом до 32 768 токенов и интерфейсом чата. Модель дообучена методом KTO на базе Eurus-7B-SFT: использованы пары многошаговых диалоговых траекторий UltraInteract и пары предпочтений UltraFeedback. Модель предназначена для генерации ответов и многоходовых диалогов; авторы отдельно отмечают задачи математики и программирования и приводят специальные форматы запросов для них. В README сообщается о сравнительно высоких результатах на оценках рассуждений, математики и диалоговых способностей, однако конкретные метрики в карточке не приведены. Для лицензии Apache-2.0 разрешено использование на её условиях.

Eurus-7B-SFT — дообученная авторами проекта Eurus языковая модель на базе Mistral-7B для диалогов и решения задач с рассуждением. Модель обучена на корректных действиях из UltraInteract с небольшой долей примеров UltraChat, ShareGPT и OpenOrca. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы, программирование и математические задачи; для кода и математики в карточке приведены специальные форматы подсказок. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. В README заявлено, что модель превосходит открытые модели сопоставимого размера и в ряде случаев специализированные модели, однако независимые результаты в предоставленных материалах не приведены. Карточка не сообщает о поддерживаемых естественных языках или иных ограничениях.

Eurux-8x22B-NCA — диалоговая языковая модель из серии Eurus, разработанной OpenBMB и оптимизированной для рассуждений. Это дообученная методом SFT и preference learning модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts; в карточке указано 22 млрд параметров и контекст до 65 536 токенов. Модель обучали на многоходовых траекториях UltraInteract и парах предпочтений UltraFeedback. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций, включая задачи по программированию, математике, рассуждениям и общим знаниям. README сообщает о сильных результатах в тестах на эти навыки, однако приведённые результаты не позволяют независимо оценить качество: часть таблицы отсутствует. Для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

EveryoneLLM-7b-Gemma-Base — созданная сообществом объединённая языковая модель на архитектуре Gemma, опубликованная rombodawg. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и объединяет возможности нескольких дообученных сообществом моделей; особый акцент сделан на задачах программирования. В карточке указано использование шаблона Alpaca. Модель содержит 8,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, а её длина контекста составляет 8192 токена. Доступны веса в формате safetensors. README описывает объединение моделей, но не перечисляет исходные модели. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с файлами репозитория и условиями исходных моделей. Возможны ошибки и нестабильное качество, особенно вне сценариев, представленных в объединённых моделях.

EXAONE-Deep-32B — плотная языковая модель для рассуждений, разработанная LG AI Research и дообученная на основе EXAONE-3.5-32B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогов, особенно для решения математических задач и задач программирования. В модели 31,5 млрд параметров, 64 слоя и архитектура внимания GQA с 40 Q-головами и 8 KV-головами; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель поддерживает английский и корейский языки. Для запуска подходят Transformers версии 4.43.1 и новее; README также перечисляет среды TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и LM Studio. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на тестах рассуждений, математики и программирования, но конкретные оценки для версии 32B в предоставленной карточке отсутствуют. Лицензия обозначена как «other», поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория. Модель может генерировать фактически неверные, предвзятые или неподходящие ответы и не гарантирует актуальность сведений.

Fireball-MathCoder-Llama-3.1-8B-v1dpo — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на EpistemeAI/MathCoder-Llama3.1-8B-cot. Модель предназначена для генерации ответов на математические задачи и запросы, связанные с программированием. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указано дообучение с использованием Unsloth и TRL; доступен формат PyTorch. Основной указанный язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Fireball-Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Agent-0.005-128K-code-COT — дообученная EpistemeAI языковая модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и кода, выполнения агентных задач и пошагового рассуждения. В карточке заявлены встроенные сценарии поиска, калькулятора и ReAct, а также применение в RAG-системах и интеграция с LangChain и LlamaIndex. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное контекстное окно составляет 131 072 токена. Карточка указывает на обучение на наборе данных с кодом и Glaive's CoT Tasks; язык карточки — английский. Модель может подойти для прототипирования кодирующих агентов, которые разбивают задачи на действия, используют поиск или калькулятор, а также для диалоговых приложений с длинным контекстом. Указана лицензия Apache-2.0. Модель обозначена как экспериментальная, а функция самообучения — как находящаяся в разработке; фактическое качество и безопасность выполнения кода требуют проверки в целевом приложении.

Frontis-MA1-35B-GGUF — квантизированная версия модели FrontisAI/Frontis-MA1-35B, подготовленная bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для задач machine learning engineering, автоматизированного исследования, агентских сценариев и программирования. Она поддерживает обработку текста и изображений при наличии дополнительного файла mmproj. Модель содержит около 36 млрд параметров и использует архитектуру MoE; в метаданных также указана поддержка MTP. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных IQ- и Q3-квантизаций. В качестве универсального варианта рекомендуется Q4_K_M размером около 21,86 ГБ, обеспечивающий компромисс между качеством и требованиями к памяти. Для максимального качества предлагаются Q6_K и Q6_K_L, а для ограниченных ресурсов — более компактные варианты с некоторым снижением качества. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой размер модели и широкий выбор квантизаций для запуска на различном оборудовании. Ограничения включают значительные требования к оперативной или видеопамяти, необходимость совместимого ПО и mmproj-файла для работы с изображениями, а также возможное снижение качества у компактных квантизаций. Языки и размер контекстного окна в README не указаны. Распространение осуществляется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей некоммерческое использование на заявленных условиях.

fuse-1 Lite — языковая модель для генерации текста с усиленными возможностями программирования, разработанная Akahsizrr. Она объединяет базовую модель LiquidAI/LFM2.5-2.6B с перенесёнными экспертами для кода из Qwen/Qwen3.6-35B-A3B и обучаемым маршрутизатором, который выбирает экспертов для токенов, связанных с программированием. В метаданных указано 2,6 млрд параметров, а в README — 5,72 млрд; README описывает архитектуру Fuse3 с экспертными дополнениями, тогда как в метаданных архитектура обозначена как dense. Контекст — до 131 072 токенов; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель предназначена для генерации кода, помощи при программировании и агентных сценариев. README сообщает, что базовые веса и эксперты заморожены, а обучались только маршрутизатор и масштабы экспертных слоёв на 55 примерах, поэтому качество маршрутизации может быть нестабильным на разнообразных задачах. Для загрузки требуется доверенное выполнение пользовательского кода модели (`trust_remote_code=True`); README также отмечает ограничения совместимости с vLLM и необходимость специальной поддержки для вариантов GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

FuseChat-Llama-3.1-8B-SFT — чат-модель FuseAI на архитектуре Llama 3.1 с плотной причинной языковой моделью примерно на 7,5 млрд параметров. Это SFT-этап FuseChat-3.0: модель Llama-3.1-8B-Instruct дообучена в рамках подхода неявного объединения возможностей нескольких более крупных языковых моделей. В метаданных указан контекст до 131 072 токенов и поддержка чата. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, а также для общих задач, математики, программирования и китайского языка. В README описано, что итоговый подход FuseChat-3.0 сочетает SFT и оптимизацию предпочтений DPO; при этом данная карточка относится именно к варианту SFT. Модель опубликована в формате safetensors и создана на основе датасета FuseAI/FuseChat-3.0-SFT-Data. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview, поэтому описание составлено по ней. FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель команды FuseAI. Она создана с помощью слияния трёх моделей для рассуждений: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, Qwen/QwQ-32B-Preview и NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с пошаговыми рассуждениями. Основные сценарии — решение математических задач, рассуждения о программном коде и научные вопросы. В README для версии указаны результаты AIME24: 74,0 Pass@1 и 86,7 Cons@32 при описанной авторами схеме оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Языки в карточке явно не перечислены. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это предварительная версия, а опубликованные сравнительные показатели относятся к конкретным настройкам и методике оценки; они не гарантируют аналогичных результатов в других задачах или конфигурациях.

Карточка модели ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v5-2 на Hugging Face совпадает с карточкой ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2, поэтому описание составлено по ней. ApocalypseParty/G4-31B-SFT-v6-2 — дообученная версия мультимодальной Gemma 4 31B от Google DeepMind. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; её можно использовать для диалога, рассуждений, программирования и анализа визуальных данных, включая распознавание текста в документах, понимание диаграмм и интерфейсов. Поддерживаются вызовы инструментов и длинные контексты; для семейства Gemma 4 31B заявлено до 256K токенов. Gemma 4 обучена работать со многими языками, однако конкретные языки и настройки этого дообучения не описаны. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Apache 2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений именно этой версии.