II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Qwen3.5-40B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Thinking — плотная мультимодальная модель на 40 млрд параметров от DavidAU, созданная расширением Qwen3.5-27B и дообученная на датасете TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x. Она рассчитана на диалоги с рассуждениями, творческое и художественное письмо, генерацию кода, анализ изображений и работу с инструментами. В README заявлен контекст 256 тысяч токенов, режим с переменной длиной рассуждений и исправленный шаблон чата для снижения повторов и циклов. Карточка описывает примеры генерации рассказов, включая хоррор, и сообщает, что обработка изображений и генерация кода проверялись автором. Модель ориентирована на английский и китайский языки; формат репозитория — Safetensors, библиотека — Transformers. Автор рекомендует для инструментальных вызовов квантизации не ниже Q6, но доступные метаданные указывают формат Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README отмечает, что на низких квантизациях или недостаточно содержательных запросах возможны циклы и повторы; качество и результаты бенчмарков независимо не подтверждены.

Qwen3.5-9B-Cold-Fusion-GAIN-v1.0-Uncensored-Heretic-NEO-MAX-Imatrix-GGUF — языковая модель семейства Qwen3.5, разработанная DavidAU. Модель представлена в формате GGUF с вариантами обычного и MTP-квантования, включая 4- и 8-битные версии, а также оптимизацию NEO Imatrix. Заявлены поддержка английского и китайского языков и лицензия Apache-2.0. В карточке также указана мультимодальная классификация image-text-to-text, однако подробности о фактической поддержке изображений не приведены. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, программирования, творческого письма, художественной прозы и ролевых сценариев. По заявлению автора, она создана с использованием многоэтапной настройки, методов Cold Fusion и GAIN, причём GAIN динамически адаптирует обучение для отдельных примеров. Среди заявленных преимуществ — более ясные и подробные ответы, улучшенная работа с контекстом, таблицами, графиками и текстовыми визуализациями, а также сохранение близкой к BF16 производительности в 4- и 8-битных вариантах. Модель содержит около 9 миллиардов параметров. В приведённых тестах она показывает результаты, сопоставимые или превосходящие базовые Qwen3.5-9B и Qwen3.5-27B на части задач ARC, BoolQ, HellaSwag, OpenBookQA, PIQA и Winogrande, однако полнота тестовых данных ограничена, а заявления о превосходстве над 27B не подтверждены независимыми измерениями. Ограничения включают возможную нецензурированность, отсутствие подробных сведений о контекстном окне и требованиях к оборудованию, а также неполные данные по некоторым бенчмаркам.

Qwen3.5-Thinking-AIO-GGUF — экспериментальная серия мультимодальных моделей, созданная prithivMLmods на основе моделей Alibaba Qwen3.5. В репозитории представлены варианты Unredacted MAX с размером 0,8B, 2B, 4B и 9B параметров в формате GGUF; README также упоминает вариант 27B, но подробности его файлов в каталоге не приведены. Модели предназначены для генерации текста, рассуждений, программирования, математических задач и работы с изображениями, а также для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Заявлены гибридная архитектура Gated DeltaNet, контекст до 262 144 токенов, словарь на 201 язык и переключаемые режимы рассуждений. Для мультимодальной работы доступны отдельные файлы mmproj, а для разных требований к памяти предусмотрены варианты F32, BF16, F16 и Q8_0. Малые версии ориентированы на периферийные устройства и системы с ограниченными ресурсами, более крупные — на повышение качества ответов и сложные задачи. Ключевая особенность серии — так называемая abliteration: автор заявляет минимизацию отказов и удаление стандартных защитных ограничений при сохранении или улучшении возможностей рассуждения. Это может быть полезно для исследовательских задач, создания датасетов и сценариев, где требуется более свободное следование инструкциям, но одновременно повышает риски небезопасных или нежелательных ответов. Модели экспериментальные, официальные оценки производительности не представлены, а заявления о превосходстве над исходными моделями основаны на неподтверждённых community-бенчмарках. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Это квантованные варианты MXFP4 модели Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic, опубликованные noctrex в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель относится к семейству Qwen и использует архитектуру MoE; поддерживает диалог и анализ изображений, принимая текст и изображения и выдавая текст. Модель подходит для диалоговых сценариев, вопросов по изображениям и агентного программирования. Веса экспертов MoE представлены в MXFP4; репозиторий также содержит варианты GGUF BF16, F16 и F32. Для обработки изображений автор рекомендует mmproj в F32. README приводит размеры BF16 и F16 вариантов около 20,55 GiB и Q8 — около 18,88 GiB. Это производная от llmfan46/Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic модель с ослабленными отказами. Такая настройка может приводить к ответам на запросы, от которых обычные модели отказываются. Данные о лицензии и длине контекста в предоставленных источниках отсутствуют.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF — это многоэтапная fine-tune-модель на базе Qwen3.8-27B, опубликованная schwyzquant и созданная с использованием наработок DavidAU и инструментов Unsloth. Модель распространяется в формате GGUF, включая обычные и MTP-варианты квантования, с заявленной поддержкой 4- и 8-битных конфигураций. Модель предназначена для решения общих задач, рассуждений, программирования, творческого письма, художественной прозы, ролевого взаимодействия и других сценариев генерации текста. Основные заявленные цели дообучения — повысить способность к решению задач, сократить объём рассуждений и ускорить генерацию при сохранении детализации и качества ответов. Указаны языки English и Chinese; архитектура основана на Qwen3.8 с 27 миллиардами параметров. Размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся акцент на подробных ответах, программировании, творческих сценариях и сокращении избыточного «мышления», а также возможность запуска квантованных вариантов на потребительском оборудовании. Заявления о превосходстве над базовыми и другими моделями основаны на приведённых автором бенчмарках и не сопровождаются независимой проверкой в README. Ограничения включают отсутствие подробных данных о контекстном окне, точной архитектуре, системных требованиях и качестве по отдельным задачам; характеристики могут различаться между квантованными версиями. Модель описывается как uncensored, поэтому её ответы могут требовать дополнительной фильтрации и контроля. Лицензия — Apache-2.0.

Darwin-28B-REASON — плотная языковая модель VIDRAFT для генерации текста и сложных рассуждений. Это самостоятельная модель с полными весами, полученная дистилляцией цепочек рассуждений (RTD) на базе FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus. Она использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration поколения Qwen3.6 с чередованием линейного и полноформатного внимания и содержит 27,6 млрд параметров в формате BF16. Модель предназначена для многошагового решения научных и математических задач, ответов на вопросы уровня аспирантуры, генерации и отладки кода. Карточка рекомендует английский как основной язык, а также указывает поддержку корейского, китайского и японского. Заявленный результат 89,39% на GPQA Diamond получен с Darwin-DELPHI — отдельным проприетарным механизмом тестового вывода с несколькими образцами и самопроверкой; этот механизм не входит в веса модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска BF16-весов требуется около 55 ГБ видеопамяти. Карточка отмечает, что без Darwin-DELPHI точность ниже заявленного результата, а цепочки рассуждений могут быть многословными; полный рецепт дистилляции и методика оценки Darwin-DELPHI не раскрыты.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели HBkira/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели SAIFIINDUSTRIES/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели liruiyangnb666/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели xiaozhibro/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

E1-AceReason-14B — языковая модель Salesforce на 14 млрд параметров, дообученная на базе NVIDIA AceReason-Nemotron-14B. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и предназначена для генерации текста и адаптивных рассуждений при ограниченном бюджете токенов: обучение направлено на сохранение способности решать задачу, даже если цепочка рассуждений обрывается, и на обобщение на новые ограничения без дополнительного обучения. Модель подходит для математических задач, задач программирования и генерации кода в диалоговом режиме. В README приведены результаты на AIME24 и LiveCodeBenchv5: качество близко к базовой модели при меньшем числе токенов в указанных настройках оценки. Репозиторий содержит веса Safetensors; библиотека — Transformers, контекст — до 131 072 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение. Авторы позиционируют выпуск как исследовательский и отмечают, что модель не оценивалась для всех практических сценариев. Перед использованием следует проверять точность, безопасность и справедливость ответов, особенно в высокорисковых задачах.

ERNIE-4.5-37B-A3B-Thinking-Brainstorm20x — текстовая MoE-модель для генерации и диалога, созданная DavidAU на основе ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking от Baidu с применением Brainstorm 20x. Модель предназначена для творческого письма, мозгового штурма, диалогов, программирования и рассуждений. По карточке, расширение Brainstorm направлено на более подробную и связную прозу, выразительные описания и нестандартные ассоциации; заявлены улучшения на некоторых тестах связности и повествовательного завершения, при небольшом снижении результата BoolQ. Архитектура — ERNIE 4.5 MoE с классом Ernie4_5_MoeForCausalLM; в метаданных указано 5,4 млрд параметров, а карточка описывает расширение исходной модели с 21 до 37 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Доступны веса safetensors и библиотека Transformers, а также возможность использовать исходные веса для конвертации в другие форматы. Лицензия — Apache-2.0. Для квантованных вариантов автор рекомендует не опускаться ниже IQ3 с imatrix или q4_K_S.

ExperimentTwo, также называемая NerdySamanthaV2, — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей методом Model Stock с помощью mergekit. В основу взята mistralai/Mistral-7B-v0.1; также объединены cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b и uukuguy/speechless-code-mistral-7b-v1.0. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; сочетание компонентов Samantha и Speechless Code ориентирует её на диалоговые ответы и задачи с кодом, хотя README не приводит отдельных оценок качества или подробных сценариев применения. Модель объединяет возможности исходных чекпойнтов, но карточка не содержит результатов тестирования, поэтому качество на конкретных задачах следует проверять самостоятельно. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA Kimi-K2-Thinking-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Kimi-K2-Thinking, разработанной Moonshot AI и подготовленной с применением NVIDIA TensorRT Model Optimizer. Модель предназначена для разработчиков и исследователей, создающих большие языковые модели и приложения на их основе, включая задачи генерации и обработки текста. Она принимает текстовые последовательности и генерирует текст. Модель использует трансформерную архитектуру DeepSeek V3 и содержит около 1 трлн параметров. Это текстовая авторегрессионная модель без заявленной поддержки других модальностей или указания поддерживаемых языков и размера контекстного окна. Веса и активации линейных операторов в MoE-компонентах трансформерных блоков квантизированы в формат NVFP4; указана версия nvidia-modelopt 0.39.0. Для инференса предусмотрена интеграция с vLLM, SGLang и TensorRT-LLM, предпочтительно на GPU NVIDIA Blackwell под Linux; тестирование проводилось на B200. К сильным сторонам относятся существенный масштаб модели и снижение требований к хранению и инференсу благодаря NVFP4-квантизации. Ограничения включают необходимость совместимой NVIDIA GPU-инфраструктуры и дополнительного тестирования перед внедрением. Базовая модель может воспроизводить токсичные высказывания и общественные предубеждения, а также выдавать неточные, неполные, нерелевантные или избыточные ответы. Использование регулируется NVIDIA Open Model License с дополнительными условиями Modified MIT License исходной модели; модель разрешена для коммерческого и некоммерческого применения.

ryugyosoft 提供の LFM2-8B-A1B-onw は、LiquidAI/LFM2-8B-A1B を Intel NPU 上で onw エンジンにより動かすために変換した MoE 言語モデルです。メタデータでは総パラメータ数は 1.4B、アーキテクチャは Lfm2MoeForCausalLM、コンテキスト長は 128,000 トークンとされています。README では元モデルを 8.3B パラメータ、1 トークンあたり約 1.5B активных параметров и 32 эксперта, из которых выбираются 4, описывает; различие в оценках числа параметров между источниками не объясняется. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на локальном компьютере с Intel NPU, включая суммаризацию, редактирование кода и использование через совместимый с OpenAI API сервер. В README заявлена скорость 16–17 токенов в секунду на NPU 3720, а для ответов, переиспользующих исходный текст, — 29–43 токена в секунду с проверкой упреждающего декодирования. Модель использует INT4-квантизацию экспертных весов и INT8-встраивания и распространяется в графах OpenVINO для движка onw. Указаны японский и английский языки. Для Ubuntu требуется драйвер linux-npu-driver версии 1.38 или новее, а для запуска — отдельный движок onw версии 0.3 или новее. Качество ответов может отклоняться от исходной модели через несколько токенов. Лицензия — LFM Open License v1.0; коммерческое использование ограничено условиями лицензии исходной модели.

Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base — базовая текстовая языковая модель NVIDIA для генерации текста и последующей адаптации под задачи обработки естественного языка. Это авторегрессионный трансформер-декодер семейства Llama 3.1 с 3,9 млрд параметров, 32 слоями, Grouped-Query Attention и RoPE. Модель получена сокращением размерностей Llama-3.1-8B с последующим продолженным обучением и дистилляцией на 94 млрд токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Обучающий корпус включал английские и многоязычные тексты, а также код; среди тематик данных были право, математика, наука и финансы. Контекст модели — до 131 072 токенов по метаданным, хотя в README отмечено, что она хорошо работает с входами длиной до 8 000 символов. Модель предназначена для коммерческого использования; лицензия указана как other, поэтому перед внедрением следует проверить применимые условия NVIDIA. Это базовая, а не готовая к диалогу инструкционная модель: для прикладных сценариев может потребоваться дообучение или настройка промптов. Модель может выдавать неточные, неполные, нерелевантные или повторяющиеся ответы, а также воспроизводить токсичность и смещения, присутствующие в обучающих данных.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-deepseek-r1-distill-qwen-32b на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Ornith-1.5-9B-GGUF — квантованные сборки мультимодальной модели Ornith 1.5 9B, разработанной ornith-ai и преобразованной и измеренной AtomicChat. Модель распространяется в формате GGUF для локального запуска с llama.cpp и поддерживает сценарии диалога, работы с изображениями и agentic coding. Для текстового режима vision projector можно не использовать; для обработки изображений требуется отдельный проектор объёмом около 0,92 ГБ. Доступны варианты от BF16 размером 17,9 ГБ до сильно сжатых IQ2/IQ1-сборок размером 2,81–3,38 ГБ. Рекомендуемый компромисс для видеопамяти около 8 ГБ — AD-Q5_K-Q4_K: он занимает 5,93 ГБ и показывает 93,10% совпадения следующего токена с эталонной BF16-моделью. Для более высокой точности доступны Q8_0 и BF16, а варианты с низкой разрядностью заметно теряют качество: самая компактная сборка имеет согласие лишь 53,74%. В README указаны запуск с контекстом до 8192 токенов и поддержка vision, но языки модели и дополнительные архитектурные характеристики не описаны. Сильные стороны модели — возможность локального запуска, широкий выбор квантований под разный объём видеопамяти и наличие мультимодального режима. Ограничения связаны с компромиссом между размером и точностью: самые компактные варианты авторы не рекомендуют для практического использования, а качество измерялось на отдельном нейтральном корпусе и не гарантирует результаты во всех задачах. Модель и сборки распространяются по лицензии MIT.

Puffin-Qwen2.5-CodeMath — объединённая языковая модель семейства Qwen2, созданная сообществом mergekit-community из Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B и Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B методом SLERP. Модель с 1,5 млрд параметров предназначена для генерации текста, кода и математических рассуждений в диалоговом режиме. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекст составляет 4096 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не уточняет лицензию и не приводит результаты оценивания качества, поэтому конкретные преимущества в программировании или математике не подтверждены сравнительными тестами.

Qwen2.5-R1-Minny-1.5B-v2 — экспериментальная компактная языковая модель на 1,5 млрд параметров от ForSureTesterSim для генерации текста, математических рассуждений, написания кода и диалогового следования инструкциям. README описывает слияние специализированных моделей для кода, математики и диалога на основе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B; в метаданных базовой моделью указана deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Архитектура — плотная Qwen2, формат весов — safetensors, контекст — до 131 072 токенов. Модель рассчитана на английский язык и использует формат диалога Qwen ChatML; для сложных рассуждений README указывает на использование Chain-of-Thought. Она подходит для ответов на математические задачи, генерации программного кода и диалогового помощника с рассуждениями. README заявляет экспериментальное слияние экспертов, но не приводит независимых оценок качества, поэтому заявленное преимущество слияния нельзя считать подтверждённым. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B Code Analysis Preview (v2) — модель для анализа кода и проверки его на ошибки, созданная hotdogs дообучением hotdogs/Qwen3.8-27B-abliterated с помощью LoRA. Она принимает фрагмент кода и формирует структурированный обзор с найденными дефектами, объяснением на уровне строк, оценкой серьёзности и конкретным исправлением. По карточке, версия v2 обучена на 21 009 примерах кода с ошибками и ответами на пяти языках; она исправляет проблему предыдущей версии, которая воспроизводила шаблонные ответы вместо поиска ошибок. Модель основана на плотной архитектуре семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров и поддерживает диалоговый режим. Веса опубликованы в формате safetensors в bf16; лицензия — MIT. Карточка сообщает о сохранённых тензорах multi-token prediction и раздельной выдаче рассуждений и ответа при соответствующем обслуживании модели. Модель предназначена для поиска ошибок, проверки чистого кода и подготовки исправлений. В README приведены успешные примеры обнаружения ошибок на единицу смещения, пропущенного пути попадания в кэш, необработанного статуса ответа fetch и асинхронных гонок, а также распознавания кода без ошибок. Результаты ограничены заявленными в карточке тестами и не гарантируют обнаружение всех дефектов; для использования нужна базовая модель и совместимый способ загрузки адаптера.

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — производная текстовая генеративная модель, опубликованная пользователем bniler2 на базе Qwen/Qwen3.8-27B. Она относится к семейству Qwen3 и предназначена для генерации текста, программного кода и ответов на запросы, включая запросы, на которые исходная модель могла отвечать отказом или отвлечёнными предупреждениями. Модель ориентирована на исследовательские, red-team- и агентные сценарии, а также на локальный запуск в форматах GGUF, SafeTensors и MLX. Заявлены размер 27 млрд параметров и совместимость с режимом рассуждений Qwen3. В README рекомендуются температура 0, repetition_penalty 1.15 и не менее 2048 новых токенов; для агентных сценариев предлагаются более короткие ответы и периодическое суммирование контекста. Размер контекстного окна и перечень поддерживаемых языков не указаны. Для V3 заявлены показатель MMLU 82,3% в тесте lm-eval 0-shot, близкая к исходной модели производительность и полноценные ответы на тестовые задачи генерации кода, однако эти результаты приведены автором модели и не подтверждены независимой проверкой. Главная особенность модели — удаление или ослабление отказов и защитных ответов методом abliteration с последующей итеративной доработкой и смешиванием вариантов. Это может повысить полезность в задачах анализа безопасности и генерации кода, но одновременно снижает встроенные механизмы безопасного поведения и может привести к выдаче рискованного или вредоносного содержания. По сравнению с исходной моделью заявлено снижение MMLU на 2,1 процентного пункта. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели willhx/Qwen3-8B-Base-Math-SeaSFT-Search на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B-Base, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это базовая модель на этапе предобучения, рассчитанная на дальнейшую адаптацию и генерацию текста. В карточке указаны 36 слоёв, 32 головы внимания для Q и 8 для KV; метаданные каталога оценивают размер в 7,6 млрд параметров, а README приводит 8,2 млрд параметров всего и 6,95 млрд без эмбеддингов. Контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для создания специализированных моделей и диалоговых систем. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; README отмечает отдельное внимание к программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Модель использует архитектуру Qwen3 для причинного моделирования языка и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка советует использовать актуальную версию Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Поскольку это базовая, а не инструктивно настроенная версия, для диалогового применения и следования инструкциям может понадобиться дополнительная настройка.

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b-GGUF — это квантизированная GGUF-версия текстовой генеративной модели Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b, разработанной PocketDoc и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Модель содержит около 8 млрд параметров и предназначена для локального запуска, в частности через LM Studio. Доступны варианты от F16 до различных уровней квантизации Q3–Q8, что позволяет выбирать между качеством генерации, размером файла и требованиями к памяти. Модель ориентирована на широкий круг текстовых задач: диалоговое взаимодействие и ассистирование, написание и редактирование прозы, решение математических задач, программирование и анализ кода, подготовку данных, работу с инструментами и выполнение многошаговых заданий. В составе обучающих данных заявлены англоязычные наборы, посвящённые литературному письму, инструкциям, программированию, математике, химии, биологии, выживанию и другим темам. Основная заявленная область применения — генерация текста на английском языке; поддержка других языков и мультимодальных входов в README не указана. Сильными сторонами являются разнообразная специализация обучающих данных, наличие многочисленных вариантов квантизации и возможность локального инференса с использованием формата GGUF. К ограничениям относятся зависимость качества и скорости от выбранного уровня квантизации и оборудования, а также отсутствие в README сведений об архитектуре базовой модели, размере контекстного окна, результатах бенчмарков и фактическом качестве на отдельных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Ishowbackup/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

Карточка модели Lord1337iuu/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.