II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-AWQ — квантованная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, основанной на DeepSeek-R1 и разработанной командой DeepSeek AI. Модель относится к большим языковым моделям для задач рассуждения и создана посредством дистилляции: в меньшую плотную модель перенесены образцы и паттерны рассуждений, полученные от DeepSeek-R1. В README также указано, что семейство DeepSeek-R1 ориентировано на задачи математики, программирования и общего логического рассуждения, а исходная модель демонстрировала результаты, сопоставимые с OpenAI o1 в этих направлениях. Представленная сборка использует 4-битное AWQ-квантование, выполненное с помощью AutoAWQ 0.2.8, с group size 128, zero point и режимом GEMM. Это снижает требования к памяти и делает запуск крупной 70B-модели более доступным, однако может сопровождаться потерей точности по сравнению с полноразмерной версией; конкретные результаты для этой сборки в README не приведены. Архитектура, размер контекста, поддерживаемые языки и модальности отдельно не указаны, поэтому подтверждённо описать можно только текстовый LLM-сценарий. Модель распространяется по лицензии llama3.3; README также ссылается на Model Agreement для лицензии модели. Условия лицензии следует проверить перед коммерческим или иным ответственным использованием.

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 3.0 Llama 3.2 3B — инструктивно дообученная языковая модель, созданная Eric Hartford, Ben Gitter, BlouseJury и Cognitive Computations на основе Meta Llama 3.2 3B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для локального использования как универсальный диалоговый помощник. Она подходит для генерации текста, программирования, математических задач и работы в агентных сценариях, включая интерфейс вызова функций. Для диалогов используется шаблон ChatML; системный промпт позволяет задавать тон и правила поведения. Обучение опиралось на наборы данных для инструкционного диалога, кода, математики и вызова функций. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдаёт текст. В карточке указан английский язык. Количественные результаты оценки качества не приведены. Лицензия — Llama 3.2; условия использования определяются этой лицензией.

Edmon02/gemma-4-12B-it-GGUF — это общественное GGUF-зеркало инструкционно дообученной мультимодальной модели Gemma 4 12B IT от Google DeepMind, основанное на google/gemma-4-12B-it. Репозиторий поддерживается Edmon02 и содержит наборы квантованных весов, синхронизированные из bartowski/gemma-4-12B-it-GGUF, для локального запуска на пользовательском оборудовании. Модель предназначена для генерации текста, создания локальных агентов, программирования, а также мультимодальных сценариев с анализом изображений и аудио. Она имеет около 12 млрд плотных параметров, поддерживает текст, vision и audio, использует encoder-free архитектуру без отдельных визуального и аудиокодировщиков. Для обработки изображений в llama.cpp требуется дополнительный файл mmproj-*.gguf. Точное значение контекстного окна в README не указано. Заявлена поддержка английского языка; отдельно упоминаются сценарии исследований на армянском и английском, но полноценный перечень языков не приведён. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантований, возможность запуска на устройствах с примерно 8–24 ГБ видеопамяти и интеграция с llama.cpp, LiteRT-LM, LM Studio, Ollama и MLX. Рекомендуемый вариант Q4_K_M рассчитан примерно на 16 ГБ памяти. Ограничения включают необходимость проверять качество общественных квантований относительно официальной версии BF16, возможную потребность в самых свежих сборках llama.cpp или LM Studio для аудио, а также требование принять лицензию и получить доступ к исходному gated-репозиторию Google. Указана лицензия Apache 2.0.

Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK — мультимодальная чат-модель dealignai на архитектуре Gemma 4 Dense с 31 млрд параметров, основанная на google/gemma-4-31b-it. Веса изменены методом abliteration для снижения отказов на запросы; автор сообщает результаты тестирования на HarmBench и MMLU, а также отмечает улучшение устойчивости режима рассуждений в версии v2. Модель предназначена для диалогов, программирования, общих вопросов и анализа изображений. Она принимает текст и изображения, поддерживает режим thinking и гибридное скользящее и глобальное внимание. Для запуска автор рекомендует vMLX на Apple Silicon Mac с не менее чем 32 ГБ объединённой памяти; стандартные mlx_lm и mlx_vlm, согласно карточке, Gemma 4 не поддерживают. Это изменённая версия инструкционной модели Google, а не базовый чекпойнт. Abliteration снижает склонность к отказам, но автор сообщает, что модель всё ещё может отказывать на некоторые категории запросов и что режим thinking может зацикливаться при неподходящих настройках генерации. Лицензия — Gemma; карточка указывает исследовательское назначение и возлагает соблюдение применимых законов на пользователя.

Jarvis-Titan-M4-MoE-CSA3 — диалоговая языковая модель Dhanesh для генерации текста, рассуждений, математических задач и кода. Она представлена как дообучение Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled и предназначена для сложных вычислений, синтеза алгоритмов, длинных диалогов и работы с протяжённым контекстом. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, архитектуру JarvisTitanMoEForCausalLM, библиотеку Transformers и контекст 32 768 токенов; README заявляет основу DeepSeekMoE размером 14,8 млрд параметров, память M4 Tri-Brid, механизм внимания CSA3 и предсказание нескольких токенов. Эти заявления о размере и контексте расходятся, поэтому ориентироваться следует на значения метаданных каталога. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка заявляет поддержку интерфейса вызова инструментов. Указана лицензия other, условия которой следует проверять в репозитории перед использованием.

DuoNeural/LFM2.5-8B-A1B-Abliterated-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели DuoNeural LFM2.5-8B-A1B-Abliterated, созданной на основе Liquid AI LFM 2.5-8B-A1B. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования, математических задач и формирования структурированных данных, включая JSON. Указан английский язык. Модель распространяется в формате GGUF и совместима с llama.cpp, Ollama и LM Studio; используется шаблон ChatML. Архитектура описана как гибридная, сочетающая MoE и hybrid attention, с 8B общих параметров и обозначением A1B; в ней присутствуют шесть полносвязных GQA-слоёв. Доступны варианты Q4_K_M размером 4,9 ГБ с рекомендуемым объёмом RAM около 6 ГБ и Q5_K_M размером 5,7 ГБ с требованием около 8 ГБ. Для Q4_K_M заявлена работа с контекстом до 128k, для Q5_K_M подтверждён контекст 64k. Q5_K_M рекомендован как баланс качества и размера. Это локальная и вычислительно эффективная модель, способная работать даже на видеокартах потребительского уровня; заявлено сохранение возможностей исходной модели после аблерации и минимальное изменение распределения ответов на доброкачественных запросах. При этом README сообщает об удалении большей части исходного отказного поведения, поэтому модель может быть менее безопасной для неконтролируемого применения. Подробные ограничения, результаты независимой оценки и полный набор поддерживаемых языков не указаны. Лицензия — Apache 2.0.

Locutusque/Llama-3-Orca-2.0-8B — разговорная языковая модель, дообученная Locutusque на базе Meta Llama 3 8B преимущественно на SlimOrca и дополнительных данных. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Для диалога применяется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, а также для задач письма, программирования и математики. В карточке заявлены сильные результаты в написании текстов и коде; количественные оценки качества не приведены. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Указана лицензия Llama 3; применяются условия лицензии Meta Llama 3.

Meta Llama 3 8B Instruct — языковая модель Meta на 8 млрд параметров для диалоговых сценариев. Это авторегрессионный трансформер с оптимизированной архитектурой и Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе оценок людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Модель предназначена для ассистентского общения и генерации текста на английском языке, в коммерческих и исследовательских приложениях. Она подходит для создания чат-ботов и ответов на запросы; качество и безопасность ответа зависят от сценария и настроек приложения, поэтому для конкретного применения могут потребоваться дополнительные меры защиты. Использование регулируется пользовательской лицензией Meta Llama 3 и Acceptable Use Policy.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-phi-4 на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/phi-4, поэтому описание составлено по ней. Phi-4 — языковая модель Microsoft Research с плотной архитектурой декодерного Transformer и 14,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы, лучше всего в формате чата, и генерирует текст; длина контекста составляет 16 тысяч токенов. Модель доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии MIT. Модель предназначена для англоязычных сценариев общего назначения, особенно для рассуждений, логики, математики, программирования и следования инструкциям в условиях ограничений по памяти, вычислениям или задержке. При обучении использовались отфильтрованные общедоступные материалы, учебные и синтетические данные, академические книги, наборы вопросов и ответов, а также данные для настройки диалогов. Модель прошла supervised fine-tuning и direct preference optimization; около 8% обучающих данных были многоязычными. Phi-4 может служить компонентом генеративных ИИ-приложений и компактной альтернативой более крупным моделям для ряда задач рассуждения. Это статическая модель со срезом знаний по июнь 2024 года; ответы могут быть неточными, а качество и безопасность следует оценивать для конкретного применения, особенно в высокорисковых сценариях. Карточка указывает на основной фокус на английском языке.

Natsumura Assistant 1.1 — универсальная чат-модель, разработанная Tohur и дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, помощь с кодом и решение математических задач. При обучении использовались наборы данных для инструкционного диалога, программирования, математики и идентичности модели. В README автор характеризует модель как uncensored и отмечает её высокую склонность выполнять запросы, в том числе неэтичные. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1 Community License; для использования действуют её условия. Качество ответов и их безопасность зависят от запроса и сценария применения.

NousResearch/Nous-Hermes-2-Yi-34B — языковая модель Nous Research, дообученная на базе 01-ai/Yi-34B. Модель содержит 33,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и предназначена для генерации текста и диалогов по инструкциям. В обучении использован датасет OpenHermes-2.5, включающий преимущественно данные, сгенерированные GPT-4, и материалы из открытых наборов данных. Модель поддерживает многоходовый чат в формате ChatML и системные инструкции, что подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и генерации кода. Заявленная длина контекста — 4096 токенов; в карточке приведены результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество для конкретных задач. Модель принимает и генерирует текст; язык карточки — английский. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX на устройствах Apple Silicon. Модель преобразована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью mlx-lm 0.29.1; в названии указано 4-битное представление. Это диалоговая языковая модель NVIDIA с разреженной архитектурой MoE: 30 млрд параметров всего, около 3 млрд активных на токен. Модель предназначена для генерации текста в чате, рассуждений, программирования и агентных приложений. Карточка и метаданные указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. В README не приведены отдельные сведения о длине контекста этой версии. Репозиторий распространяется по лицензии «other»; для условий использования следует обратиться к лицензии базовой модели NVIDIA.

Это конвертированная в формат MLX 8-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная сообществом mlx-community из исходной модели NVIDIA в формате BF16 с помощью mlx-lm 0.29.1. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель описана как средство для рассуждений, программирования и создания агентных приложений. В метаданных заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. Репозиторий помечен как safetensors, а описание указывает на 8-битное представление весов для запуска через MLX. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в лицензии исходной модели.

Это версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B в формате GGUF BF16, подготовленная DevQuasar на основе модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Базовая модель NVIDIA описана как языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и создания агентных приложений; она поддерживает шесть языков и длинный контекст. В карточке этой версии не приведены дополнительные сведения о размере контекста или конкретных языках. Репозиторий содержит формат GGUF BF16. Лицензия и отдельные ограничения этой версии в предоставленных данных не указаны; условия использования следует сверить с карточкой базовой модели.

Карточка модели schwyzquants/OpenThinker-32B на Hugging Face совпадает с карточкой trinityomnis/OpenThinker-32B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-32B — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct командой OpenThoughts на наборе OpenThoughts-114k. Она предназначена для генерации текста в диалоге и задач, где требуется пошаговое рассуждение, включая математику, научные вопросы и программирование. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы доступны веса в формате Safetensors и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на наборах математических и научных задач, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных. Обучающие примеры получены с помощью дистилляции DeepSeek-R1, поэтому ответы могут содержать ошибки или необоснованные рассуждения. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Locutusque/Orca-2-13b-SFT-v4 — языковая модель Locutusque, полученная полным дообучением Microsoft Orca 2 на 13 млрд параметров. Она использует архитектуру LLaMA и шаблон диалога ChatML; базовая модель рассчитана на рассуждения, ответы на вопросы, решение математических задач и суммаризацию. Версия v4 обучена на наборах no_robots, EverythingLM-data-V3, Guanaco и OpenAssistant; в карточке указана тестовая потеря 0,18. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, а в метаданных также отмечена работа с кодом. Поддерживает английский, французский, испанский, хинди и китайский языки, имеет контекст 4096 токенов. Для использования необходимо соблюдать исследовательскую лицензию Microsoft Orca 2; в метаданных лицензия обозначена как other.

Phi-2 Orange Version 2 — разговорная языковая модель на базе Phi-2, созданная Rhys Jones. Это двухэтапное дообучение с обновлённым процессом на тех же наборах данных, что использовались для первой версии. Модель имеет плотную архитектуру PhiForCausalLM, около 3,5 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате ChatML: она может отвечать на вопросы, следовать системным инструкциям, помогать с рассуждениями и писать код. В README приведены результаты нескольких бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель использует формат safetensors и поддерживается Transformers без необходимости включать trust_remote_code. Модель выпущена под лицензией MIT. Она наследует ограничения Phi-2; подробности приведены в карточке базовой модели.

unsloth/phi-4 — версия Phi-4 от Unsloth, созданная на основе microsoft/phi-4. Авторы сообщают о переносе модели на архитектуру Llama для упрощения использования и дообучения, а также о внесении исправлений Phi-4. Модель содержит 14,1 млрд параметров и принимает текст, преимущественно в формате чата; длина контекста — 16 384 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке, включая задачи рассуждения, логики, математики и программирования. Её можно использовать как основу для генеративных функций в сценариях с ограничениями по памяти, вычислительным ресурсам или задержке. По карточке базовая Phi-4 разработана Microsoft Research и обучена с использованием синтетических данных, отфильтрованных публичных веб-источников, академических книг и наборов вопросов и ответов; для улучшения следования инструкциям применялись supervised fine-tuning и direct preference optimization. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии MIT. Модель ориентирована прежде всего на английский язык; как и другие языковые модели, она может ошибаться, поэтому её ответы следует проверять, особенно при использовании в высокорисковых сценариях.

HauhauCS/Qwen3.5-122B-A10B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive — мультимодальная версия модели Qwen3.5-122B-A10B, разработанная HauhauCS на базе исходной модели Qwen. Это вариант в формате GGUF с усиленным снятием ограничений на отказы; по заявлению автора, изменения наборов данных и базовых возможностей не вносились. Модель предназначена для генерации и понимания текста, программирования, рассуждений, а также работы с изображениями и видео. Поддерживаются текстовая, графическая и видео-модальности, 201 язык и контекст до 262 тысяч токенов. Модель использует гибридную архитектуру MoE с 122 млрд общих параметров и примерно 10 млрд активных параметров на один проход. В ней 256 экспертов, из которых для каждого токена выбираются 8 маршрутизируемых и 1 общий; архитектура включает Gated DeltaNet linear attention и полноформатное softmax-внимание в соотношении 3:1, всего 48 слоёв. Доступны квантизации от IQ2_M до Q8_K_P размером примерно от 40 до 145 ГБ; специальные квантизации K_P оптимизированы для сохранения качества. Модель совместима с llama.cpp, LM Studio, Jan, koboldcpp и другими GGUF-совместимыми средами, а для поддержки изображений требуется отдельный файл mmproj. Сильными сторонами являются большой контекст, мультимодальность, высокая ёмкость MoE при меньшем числе активных параметров и широкий выбор квантизаций. Агрессивный вариант практически не использует отказы и защитные оговорки, поэтому может быть удобен для сценариев, где требуется минимальная модерация, но одновременно повышает риск небезопасных или нежелательных ответов. Для запуска необходимы значительные объёмы оперативной или видеопамяти, особенно для высококачественных квантизаций. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Taewhoo/qwen3.5-9b-proteomics-rl-step25 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-9B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-9B — мультимодальная модель Qwen, разработанная командой Qwen и представленная в формате Hugging Face Transformers. Это дообученная версия Qwen/Qwen3.5-9B-Base: причинная языковая модель с визуальным энкодером, 9 млрд параметров и гибридной архитектурой с Gated Delta Networks и разреженными Mixture-of-Experts. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для диалога, рассуждений, программирования, визуального понимания и агентных сценариев с использованием инструментов. Нативная длина контекста — 262 144 токена, с расширением до 1 010 000; в режиме по умолчанию перед ответом генерируется содержимое рассуждений. В карточке заявлена поддержка 201 языка и диалекта, но список языков в предоставленных данных опущен. В README заявлены высокая эффективность гибридной архитектуры и улучшенные результаты на задачах рассуждения, кода и визуального понимания; независимых оценок в предоставленном тексте недостаточно для проверки этих утверждений. Для длинного контекста могут потребоваться значительные ресурсы, а совместимость и пропускная способность зависят от версии и конфигурации сервера. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4-GGUF — квантизированная версия модели ManniX-ITA/Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4, созданная автором ManniX-ITA. Это объединённая модель на базе Qwen3.6-27B, дополненная результатами слияния трёх дообученных вариантов. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска с помощью llama.cpp. Модель имеет архитектуру Qwen3.5 и около 27,78 млрд параметров. Доступны варианты от F16 до низкобитных IQ- и Q-квантизаций, включая Q2_K, Q4_K_M, Q6_K и Q8_0. Заявлены возможности рассуждений, работы с кодом и изображениями; в карточке указано поддерживаемое описание языка English. Контекстное окно и точный перечень поддерживаемых визуальных входов не указаны. Сильными сторонами заявлены улучшенные результаты в задачах программирования и научного рассуждения по сравнению с некоторыми базовыми и предыдущими версиями Omnimerge, а также специальная модификация MLP-слоёв для повышения устойчивости механизма рассуждений. Качество зависит от выбранной квантизации, а приведённые бенчмарки измерялись при разных настройках генерации и не всегда напрямую сопоставимы. Для ускоренного декодирования доступен отдельный MTP-вариант репозитория, не входящий в эту модель. Лицензия — Apache-2.0.

Robinson Labs выпустила доработанную версию Qwen3.6-35B-A3B — мультимодальной модели семейства Qwen с архитектурой MoE, примерно 35 млрд параметров и бюджетом около 3 млрд активных параметров. Веса представлены в bf16 в формате sharded safetensors для Transformers. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, вызова инструментов, программирования и анализа изображений; в README также заявлено сохранение поддержки спекулятивного декодирования MTP/NextN для совместимых сред выполнения. В модели ослаблен отказ на взрослые и творческие запросы методом ортогонализации весов; при этом авторы заявляют о сохранении защитных ограничений для запросов о самоповреждении и реальных противоправных действиях. В собственных небольших проверках разработчика модель реже отказывала на общем наборе запросов, а на тесте детской безопасности отклоняла все проверенные запросы; размер этих тестов ограничен и не подтверждает поведение во всех ситуациях. Модель не предназначена для всех аудиторий. Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от базовой модели.

Blackfrost-AI/Qwen3.8-27B-ABLITERATED-NVFP4 — исследовательский производный чекпойнт, разработанный Blackfrost на базе официальной Qwen/Qwen3.8-27B. Это не дообученная модель, а модифицированная на уровне весов версия с уменьшенной поверхностью отказов, предназначенная для исследований, red teaming, анализа безопасности, программирования, рассуждений, работы с инструментами и мультимодальными сценариями. Модель имеет плотную гибридную архитектуру Qwen3.8-27B с Gated DeltaNet и полным attention, содержит 27 млрд параметров и использует квантование NVIDIA ModelOpt W4A4 NVFP4, ориентированное на GPU NVIDIA Blackwell. Она принимает текст, изображения и видео, генерирует текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов; практический размер контекста зависит от доступной памяти и уровня параллелизма. Для запуска рекомендуется SGLang или другой совместимый движок, а валидированным оборудованием указан NVIDIA B200. К сильным сторонам относятся сохранение возможностей зрения, рассуждений, инструментального использования и длинного контекста при компактном квантованном формате, а также deployment-ориентированная конструкция. Ограничения включают исследовательский статус, отсутствие гарантий сохранения всех характеристик исходной модели после модификации и квантования, а также намеренно сниженную склонность к отказам: результаты безопасности, программирования, мультимодальности и работы с инструментами требуют осторожной интерпретации. В репозитории указана лицензия Apache-2.0; модель опубликована как общедоступный, не требующий допуска research preview и не предназначена для продажи.

Qwen3-VL-12B-Instruct-Brainstorm20x-NEO-MAX-GGUF — мультимодальная instruct-модель, разработанная DavidAU на базе Qwen3-VL-Instruct с адаптером Brainstorm 20x. Модель распространяется в формате GGUF с квантованием NEO Imatrix и выходным тензором MAX с точностью 16 бит. Она предназначена для диалогов, генерации и анализа кода, решения многошаговых задач, работы с изображениями и их описания, а также творческих сценариев. Поддерживаются текстовые и визуальные входы; в карточке также заявлена обработка видео. Указанный язык — английский. После добавления адаптера размер модели увеличен с 8B до 12B; заявлены 55 слоёв и 608 тензоров. Максимальный контекст составляет 256k токенов. Для полноценной мультимодальной работы требуется отдельный файл mmproj в формате GGUF, совместимый с основной квантованной моделью, а оба файла должны находиться в одной папке. Поддерживаются Jinja или CHATML-шаблон; модель проверялась в LM Studio и Koldboldcpp. Сильными сторонами заявлены улучшение генерации текста и описаний изображений за счёт Brainstorm 20x, хорошие результаты на ряде задач логического и commonsense-рассуждения, а также пригодность для сложного программирования и пошагового уточнения решений. Ограничением является склонность к зацикливанию; README рекомендует повышать temperature и использовать repetition или presence penalty. Для сложных задач предпочтительны варианты Q6 или Q8, однако конкретные требования к памяти и производительности не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели txchmechanicus/Qwopus3.6-35B-A3B-v1 на Hugging Face совпадает с карточкой Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-v1, поэтому описание составлено по ней. Qwopus3.6-35B-A3B-v1 — экспериментальная мультимодальная модель с разреженной архитектурой MoE, созданная Jackrong путём дообучения Qwen3.6-35B-A3B с помощью LoRA и трёх этапов supervised fine-tuning. В базовой модели 35 млрд параметров, из которых активно около 3 млрд на токен; она сочетает линейное внимание Gated DeltaNet с обычными слоями gated attention и рассчитана на контекст до 262 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, работы с изображениями и инструментами, а также задач программирования, математики, науки и следования инструкциям. Автор заявляет улучшения в структурированности рассуждений и последовательности ответов; карточка приводит результаты независимого теста, но отмечает, что полная оценка производительности и безопасности не проводилась. Поддерживаются английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Лицензия — Apache-2.0.

Qwopus3.6-35B-A3B-v1-GGUF — экспериментальная мультимодальная модель, разработанная Jackrong на базе Qwen3.6-35B-A3B от Alibaba Cloud. Она дообучена методом SFT с применением LoRA для усиления рассуждений, структурированности ответов и согласованности поведения. Модель предназначена для генерации текста, глубокого рассуждения, программирования, агентских сценариев, диалогов, работы с изображениями и вызова инструментов. В основе лежит разреженная MoE-архитектура: 35 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен, с маршрутизацией через 256 экспертов. Архитектура сочетает линейное внимание Gated DeltaNet со стандартными слоями gated attention и поддерживает контекст до 262 тысяч токенов. Заявлена поддержка английского, китайского, испанского, русского и японского языков. Для работы с изображениями требуется отдельный файл mmproj.gguf. Сильными сторонами заявлены качество и надёжность рассуждений, высокая эффективность инференса и поддержка длинного контекста, мультимодальности и tool calling. Модель распространяется в формате GGUF и ориентирована на запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp. При этом она не прошла полную оценку производительности и безопасности, поэтому подходит прежде всего для исследований и экспериментов; заявленные результаты получены в независимом тестировании квантованной версии и могут зависеть от условий. Лицензия — Apache-2.0.

Spark-X2.5-4B MLX 4-bit — 4-битная MLX-квантизованная версия языковой модели XHToken/Spark-X2.5-4B, разработанной XHToken. Это универсальная текстовая модель для рассуждений, программирования, использования инструментов и агентских рабочих процессов. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и поддерживает текстовую генерацию с нативным контекстом до 1 048 576 токенов. Размер файла весов составляет 2,31 ГБ. Модель предназначена для запуска в экосистеме MLX на совместимом оборудовании Apple, а её архитектура spark2_5 на данный момент поддерживается Spark-MLX-LLM. Совместимость с oMLX и стандартным MLX-LM в README не заявлена. К сильным сторонам относятся существенно уменьшенный размер 4-битных весов и очень длинное контекстное окно, что подходит для обработки больших документов и длительных агентских сценариев. При этом README не содержит подробных результатов тестирования, сведений о языках, конкретных мультимодальных возможностях или ограничениях качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Xiaolong-Qwen3-14B — 14-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen3, созданная nbeerbower дообучением Qwen3-14B-abliterated-TIES методом ORPO с использованием QLoRA. Модель ориентирована на диалог и рассуждения; в обучающую выборку вошли примеры по общему, физическому и математическому рассуждению, программированию, а также художественные тексты. Интерфейс модели поддерживает диалог и вызов инструментов. Модель принимает и генерирует текст, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает её как uncensored; это характеристика поведения модели, а не гарантия точности или безопасности ответов. Лицензия — Apache-2.0.

win10/DeepSeek-R1-Distill-sthenno-14b-0121 — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе sthenno-com/miscii-14b-1225 и объединяющая веса DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и tempesthenno-ppo-ckpt40. Она использует архитектуру Qwen2ForCausalLM, распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоги; заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации ответов, включая задачи рассуждения, математики и программирования, указанные в описании базовой модели каталога. README приводит конфигурацию слияния и тип данных float16. Репозиторий не сообщает отдельные результаты оценки качества или подробные ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.