II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

harkov000/hermes-dolphin-8B — объединённая модель на архитектуре Llama, созданная методом SLERP из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B и cognitivecomputations/dolphin-2.9.4-llama3.1-8b. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 7,5 млрд параметров, заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ответов на вопросы, рассуждений, помощи с кодом и сценариев с использованием инструментов. Базовая модель Hermes 3 ориентирована на английский язык; карточка этой объединённой модели не уточняет языковой охват. Модель опубликована 23 октября 2024 года. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Kiwen1.1-27B-MTP-GGUF — это набор смешанных GGUF-квантизаций модели Kiwen1.1-27B, разработанной beyoru и подготовленной пользователем NikiKrutan для запуска через llama.cpp. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, программирование, агентские задачи, рассуждения, математику и работу с текстами на нескольких языках, включая английский, русский и вьетнамский. Суффикс MTP и метаданные указывают на вариант, связанный с multi-token prediction, однако подробности архитектуры MTP в README не приведены. Квантизации создаются инструментом niki-allocator, который подбирает тип квантования отдельно для каждого тензора с учётом целевого размера файла и оценок качества на основе KLD. Доступно 15 вариантов размером примерно от 8500 до 23000 МиБ; автор рекомендует выбирать максимально крупный вариант, помещающийся в доступную память, поскольку больший размер обычно обеспечивает более высокое качество. Производительность зависит от оборудования и конфигурации и отдельно не измерялась. Сильной стороной модели является тщательная оценка качества квантизаций на корпусах для программирования, агентских задач, рассуждений, сложной логики, мультиязычных текстов и научных материалов, а также сравнение с альтернативными сборками. Ограничения включают зависимость скорости и пригодности от аппаратной конфигурации, возможные потери качества из-за квантования и отсутствие в README точных сведений о размере контекста, полном наборе поддерживаемых языков и характеристиках исходной архитектуры. Распространение заявлено по лицензии Apache-2.0.

Ling-lite-1.5-2507 — разговорная языковая модель серии Ling-lite, разработанная inclusionAI. Она предназначена для генерации ответов в диалоге, рассуждений, работы с профессиональными знаниями и задачами программирования. Карточка разработчика сообщает о 16,8 млрд параметров и 2,75 млрд активируемых параметров; метаданные каталога указывают архитектуру Bailing MoE и 794,8 млн параметров. Эти оценки размера расходятся, поэтому точное число параметров требует проверки. Модель использует Transformers, веса опубликованы в формате safetensors, контекст составляет 32 768 токенов. Модель стремится давать краткие ответы на простые запросы и развёрнуто разбирать сложные задачи; заявлены улучшения в логическом рассуждении, профессиональных знаниях, программировании и субъективных открытых вопросах. Подходит для диалоговых помощников, объяснений и решения задач. Опубликована по лицензии MIT. README не приводит перечень поддерживаемых языков или подробные результаты оценок, поэтому качество в конкретных сценариях следует проверять отдельно.

Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Llama-3.1 Nemotron 51B-Instruct от NVIDIA, подготовленная пользователем ymcki. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных указан английский язык. Для общения используется шаблон с ролями System, User и Assistant. Модель содержит около 51 млрд параметров и поддерживает запуск через llama.cpp. Доступны варианты квантизации Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, IQ4_NL, IQ4_XS, Q4_0, IQ3_M, IQ3_S, IQ3_XXS и Q3_K_S с размером файлов примерно от 20,19 до 42,26 ГБ. Более точные варианты обеспечивают качество, близкое к исходной модели, но требуют больше памяти; менее точные подходят для оборудования с ограниченным объёмом памяти, однако сильнее уступают по показателям perplexity и могут работать медленнее на CPU и Apple Silicon. Для полноценной работы требуется версия llama.cpp начиная с b4380 с поддержкой переменного Grouped Query Attention для DeciLMForCausalLM. При самостоятельной конвертации следует учитывать проблему старого конвертера с параметром rope_theta: без исправления модель может некорректно работать с запросами длиннее 4 тысяч токенов. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License Agreement; точные условия определяются текстом этой лицензии.

LongCat-Flash-Chat — разговорная языковая модель Meituan для генерации ответов и выполнения агентных задач. Она основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В README указано 560 млрд параметров всего и в среднем около 27 млрд активируемых на токен; метаданные Hugging Face указывают 17,7 млрд параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, задач с инструментами, многошагового взаимодействия, а также задач рассуждения и программирования. В README модель описана как non-thinking; авторы сообщают о высокой пропускной способности инференса и конкурентных результатах на своих оценках. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Авторы предупреждают, что модель не была специально разработана и всесторонне проверена для всех возможных прикладных сценариев.

Карточка модели lucyknada/microsoft_WizardLM-2-7B на Hugging Face совпадает с карточкой dreamgen/WizardLM-2-7B, поэтому описание составлено по ней. WizardLM-2 7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, разработанная командой WizardLM в Microsoft AI и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием синтетической обучающей системы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения сложных инструкций, включая рассуждения, написание текстов, программирование, математические задачи и многоязычные запросы. Авторы позиционируют версию 7B как быструю модель, показывающую сильные результаты для своего размера; заявленные оценки основаны на MT-Bench и сравнении предпочтений людей. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка не приводит конкретный перечень поддерживаемых языков и не описывает отдельные механизмы вызова инструментов; качество ответов и результаты бенчмарков следует оценивать для целевых задач самостоятельно.

insraq/MiniCPM5-2B-heretic-abliterated — производная версия MiniCPM5-2B, опубликованная пользователем insraq. Это плотная причинная языковая модель на 2,2 млрд параметров с архитектурой LlamaForCausalLM, рассчитанная на локальных помощников, программирование, математику, длинный контекст и сценарии с вызовом инструментов. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель серии MiniCPM5 разработана для локального запуска на устройствах и в условиях ограниченных ресурсов; карточка заявляет сильные результаты среди моделей сопоставимого размера в программировании, математике, понимании длинного контекста и использовании инструментов. В названии указано abliterated, а теги описывают модель как uncensored/decensored, однако README не объясняет метод получения этой версии и не приводит её отдельную оценку. README базовой модели предупреждает о возможных неточностях, предвзятых или оскорбительных ответах и отсутствии экспертной проверки чувствительных тем. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantTrio/Qwen3.5-27B-AWQ — это квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.5-27B, разработанная на основе базовой модели Qwen/Qwen3.5-27B. Репозиторий содержит веса в формате Hugging Face Transformers и использует data-free квантизацию AWQ, для которой не требуется калибровочный набор данных. Модель предназначена для генерации текста и обработки изображений вместе с текстом, включая задачи рассуждения, программирования, визуального понимания и создания агентных приложений. Модель имеет архитектуру causal language model с vision encoder, около 27 млрд параметров, 64 слоя и гибридную структуру из Gated Delta Networks, sparse Mixture-of-Experts и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Для запуска рекомендуются vLLM и совместимые инструменты, однако README указывает на необходимость актуальных экспериментальных версий зависимостей, CUDA 12.8 и настройки с двумя GPU. Сильными сторонами являются мультимодальность, большой контекст, широкое языковое покрытие и оптимизация AWQ для более эффективного использования памяти. Ограничения включают существенные аппаратные требования, зависимость от экспериментальных версий программного обеспечения и необходимость включения remote code. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-FP8-Dynamic — квантизированная версия модели Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled, подготовленная пользователем mconcat. Это Qwen3.5-27B, дообученная методом distillation на данных с рассуждениями, связанными с Claude Opus, и предназначенная для генерации текста, решения сложных задач и сценариев, требующих развитого reasoning. Модель поддерживает английский и китайский языки, а также имеет визуальный энкодер, однако README не уточняет полный набор мультимодальных возможностей. Модель использует гибридную архитектуру DeltaNet и softmax attention: 64 слоя, из которых 48 используют DeltaNet, а 16 — обычное внимание; применяется GQA с 24 query-heads и 4 KV-heads. Размер скрытого представления — 5120, промежуточный размер MLP — 17408, словарь содержит 248320 токенов, максимальная длина позиции — 262144 токена. Благодаря рекуррентному состоянию DeltaNet только 16 слоёв требуют растущего KV-кэша, что повышает эффективность работы с длинным контекстом. Используется динамическая FP8 W8A8-квантизация в формате compressed-tensors: веса линейных слоёв хранятся в FP8, а чувствительные компоненты, включая lm_head, embeddings, нормы, роутеры MoE и визуальный энкодер, сохраняются в BF16. Размер модели на диске составляет около 29 ГБ, заявленная деградация perplexity относительно BF16 — около 1,4%. Для работы рекомендуется GPU с объёмом памяти от 48 ГБ, оптимально NVIDIA RTX PRO 6000 на 96 ГБ; на одной RTX 5090 модель практически не оставляет памяти для контекста. Поддерживаются vLLM, Transformers и SGLang, но не llama.cpp/GGUF; для отдельных 32-гигабайтных Blackwell GPU указаны проблемы совместимости с vLLM. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Content-AI/Qwen3.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.5-4B — мультимодальная модель компании Qwen на 4 млрд параметров, представленная в формате Hugging Face Transformers и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B-Base. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалога, анализа изображений, рассуждений, программирования и вызова инструментов. Модель использует гибридную архитектуру Gated Delta Networks и gated attention; в README указано 32 слоя. Нативная длина контекста — 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Семейство заявляет поддержку 201 языка и диалекта. По умолчанию модель работает в режиме рассуждения, а для развёртывания доступны Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, многошаговых диалогов и агентных сценариев с инструментами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Реальная скорость и пропускная способность зависят от среды инференса; длинный контекст может приводить к нехватке видеопамяти.

Qwen3.8-27B-Intel-Arc-Tuned-GGUF — это квантованная GGUF-версия модели Qwen3.8 с примерно 27 млрд параметров, подготовленная Greatjedi при участии Gemini для ускоренного запуска на видеокартах Intel Arc через llama.cpp, oneAPI SYCL и аппаратные матричные блоки DPAS. В качестве базовых моделей указаны empero-ai/Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF и ISTA-DASLab/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программного кода и структурированных ответов, включая извлечение JSON. Заявлены английский и китайский языки, а тип задачи в каталоге обозначен как text-generation. Ключевая особенность — преобразование неподдерживаемых на Intel Arc I-Quant-тензоров в преимущественно Q4_K-блоки с сохранением отдельных высокоточных компонентов, rotary embeddings, layer normalization и, в вариантах с MTP, встроенной NextN prediction head. Это устраняет переход к медленной CPU-деквантизации в SYCL-бэкенде. Для Intel Arc Pro B60 24GB заявлена скорость авторегрессионной генерации около 21–22 токенов в секунду, а со встроенным speculative decoding и MTP — до 41,88 токена в секунду; фактические показатели зависят от версии файла, сценария, оборудования и конфигурации запуска. Сильными сторонами являются оптимизация под Intel Arc поколений Battlemage Xe2 и Alchemist Xe, отсутствие необходимости во внешней draft-модели для вариантов со встроенным MTP и заметное ускорение относительно исходных I-Quant-вариантов. Ограничения включают узкую аппаратную специализацию, зависимость от совместимого SYCL-стека и llama.cpp, а также отсутствие в README точных сведений о максимальном контексте и единой архитектурной конфигурации всех вариантов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

georgehenney/Qwen3-8B-heretic — производная от Qwen/Qwen3-8B-Base разговорная языковая модель на архитектуре Qwen3, доработанная методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении она отказывает в 8 случаях из 100 против 86 у исходной модели; это результат конкретной оценки, а не гарантия поведения во всех запросах. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая рассуждения, следование инструкциям, написание кода и многоязычные задачи, унаследованные от Qwen3. Она имеет 7,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Метаданные указывают поддержку чата, а карточка базовой модели описывает переключение режимов рассуждения и поддержку более 100 языков и диалектов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Снижение числа отказов может ослабить защитное поведение; показатели и возможности базовой Qwen3 не следует считать независимо подтверждёнными для этой производной модели.

Synesthesia-3.1-task_arithmetic — объединённая языковая модель, созданная bunnycore с помощью mergekit методом task arithmetic на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. В слияние вошли Replete-LLM-V2, Reflection, HyperLlama и Replete-Coder на базе Llama 3.1. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель может применяться для универсального общения и генерации текста, включая задачи с кодом. В метаданных указана библиотека Transformers, а веса представлены в формате safetensors. README и метаданные не сообщают отдельные оценки качества или специальные ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Tulu 13B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), созданная дообучением LLaMA с 13 млрд параметров на смеси наборов инструкций, включая FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста, обученная следовать инструкциям и отвечать в заданном формате. Модель подходит для диалоговых ответов, решения задач, вопросов и ответов, а также генерации кода. В карточке приведены результаты тестирования на MMLU, GSM, BBH, TyDiQA и Codex-Eval; качество зависит от задачи и формата запроса. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке; размер контекста — 2048 токенов. Репозиторий содержит diff весов, поэтому для использования требуется доступ к исходной модели LLaMA в формате Hugging Face. Модель распространяется по лицензии AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; условия обеих лицензий следует учитывать при использовании.

Карточка модели DIYIN/Youtu-LLM-2B-Base на Hugging Face совпадает с карточкой tencent/Youtu-LLM-2B-Base, поэтому описание составлено по ней. Youtu-LLM-2B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель Tencent из семейства Youtu-LLM. Она содержит около 1,96 млрд параметров, использует плотную архитектуру с Multi-head Latent Attention (MLA) и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Модель принимает текст и генерирует продолжение; карточка описывает её возможности в рассуждениях, STEM, программировании, работе с длинным контекстом и агентных сценариях. Контекст модели составляет 131 072 токена. В README приведены результаты сравнительных тестов, в том числе по общим знаниям и агентным задачам; заявленные результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом применении. Указана лицензия `other`, поэтому перед использованием следует проверить её условия в карточке модели. README не уточняет поддерживаемые естественные языки.

AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель, разработанная Yandex и обученная с нуля. Это предобученная модель с гибридной архитектурой и смесью экспертов: всего 80 млрд параметров, из которых на каждом токене активируются около 3 млрд. Архитектура включает 48 слоёв, 512 экспертов и механизмы KDA и Gated Attention; контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под задачи рассуждений, математики, программирования, работы с фактами и взаимодействия с инструментами. По данным карточки, особенно сильна в фактологических задачах на русском языке; доступны русскоязычные бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Это базовая модель, поэтому для диалогового применения и следования инструкциям может потребоваться дообучение и подходящий шаблон сообщений. Веса опубликованы в формате Safetensors и доступны по лицензии Apache 2.0. В README описан запуск через Transformers и vLLM; для выполнения KDA-слоёв на GPU требуется совместимая версия flash-linear-attention. Заявленные в README 80 млрд общих параметров расходятся с метаданными Hugging Face, где указано 3,1 млрд параметров.

AbuYahya2/deepseek-marsad-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой использована deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B; в слияние также вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct и richardyoung/Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-obliteratus. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Среди возможных сценариев — ответы на вопросы, помощь с задачами на рассуждение и программирование, а также вызов инструментов через предусмотренный интерфейс. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного описания ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели bcoding/deepseek-R1-0528-Qwen3-8b-base-16-llvm-sft-trained-16bit-epoch-1-merged на Hugging Face совпадает с карточкой bcoding/deepseek-R1-0528-Qwen3-8b-base-16-llvm-sft-trained-16bit-epoch-2-merged, поэтому описание составлено по ней. Модель bcoding — дообученная версия unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B на архитектуре Qwen3 с причинным языковым моделированием. Она предназначена для диалогов и генерации текста; каталог также указывает интерфейс вызова инструментов. Размер модели — 7,6 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель может применяться для диалоговых ответов, рассуждений, решения задач по математике и логике, а также помощи с программированием — эти сценарии указаны для базовой модели в описании каталога. Поддерживаемый язык карточки — английский. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — это версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B в формате GGUF, подготовленная пользователем brittlewis12. Исходную модель разработала DeepSeek AI: она создана дистилляцией цепочек рассуждений DeepSeek-R1-0528 и дообучением базовой Qwen3 8B. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений, включая математические задачи, программирование, академические исследования и разработку компактных reasoning-моделей. Архитектура модели идентична Qwen3-8B, а конфигурация токенизатора унаследована от DeepSeek-R1-0528. Размер — 8 миллиардов параметров; указанная модальность — текст, основной язык в карточке — английский. Модель распространяется в GGUF — формате, ориентированном на локальный запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Размер контекста в README не указан. Для работы поддерживаются системные промпты; добавлять маркер <think> в начало ответа не требуется. Сильная сторона модели — качество рассуждений при относительно небольшом размере: в приведённых оценках она получила 86,0 на AIME 2024, 76,3 на AIME 2025 и сопоставлялась с более крупными моделями. При этом результаты зависят от сценария: на GPQA Diamond модель показала 61,1, а на LiveCodeBench — 60,5, поэтому приведённые показатели не гарантируют одинакового качества на всех задачах. В README не указаны конкретный уровень GGUF-квантизации, требования к памяти, максимальный контекст и подробные ограничения безопасности. Лицензия — MIT.

Карточка модели bcoding/deepseek-R1-0528-Qwen3-8b-llvm-sft-trained-16bit-epoch-1 на Hugging Face совпадает с карточкой bcoding/deepseek-R1-0528-Qwen3-8b-base-16-llvm-sft-trained-16bit-epoch-2-merged, поэтому описание составлено по ней. Модель bcoding — дообученная версия unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B на архитектуре Qwen3 с причинным языковым моделированием. Она предназначена для диалогов и генерации текста; каталог также указывает интерфейс вызова инструментов. Размер модели — 7,6 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель может применяться для диалоговых ответов, рассуждений, решения задач по математике и логике, а также помощи с программированием — эти сценарии указаны для базовой модели в описании каталога. Поддерживаемый язык карточки — английский. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, опубликованная Unsloth и основанная на базовой модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Модель относится к семейству плотных языковых моделей Qwen, дистиллированных из DeepSeek-R1, и предназначена для исследовательских и прикладных задач, требующих рассуждений, включая решение математических задач, программирование, анализ и генерацию текста. В README также упоминается применение для диалоговых сценариев и текстового завершения через экосистему Transformers и инструменты Unsloth. Модель имеет размер 7B параметров и поддерживает английский язык; другие языки и мультимодальные возможности в предоставленных данных не указаны. Суффикс bnb-4bit указывает на 4-битное представление в формате, связанном с bitsandbytes, что снижает требования к памяти и делает запуск доступнее на ограниченных по ресурсам GPU, однако может сопровождаться компромиссом между качеством и точностью по сравнению с полной точностью. Архитектурные детали и размер контекста в README не приведены. Сильной стороной модели являются возможности рассуждения, унаследованные от DeepSeek-R1 и дистиллированные в компактную 7B-модель, а также более экономичное потребление памяти благодаря квантованию. Ограничения включают возможные ошибки, недостаточную читаемость или смешение языков, характерные для reasoning-моделей и упомянутые в контексте исходного семейства; конкретные результаты для этой версии не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin 3.0 Qwen 2.5 3B — инструктивно настроенная языковая модель от Eric Hartford, Ben Gitter, BlouseJury и Cognitive Computations, созданная на базе Qwen/Qwen2.5-3B. Это плотная авторегрессионная модель с 3,1 млрд параметров, контекстом до 32 768 токенов и шаблоном диалога ChatML. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для локального применения в качестве универсального помощника: она генерирует текст, помогает с программированием и математикой, поддерживает сценарии работы с агентами и вызова функций. Поведение можно настраивать системным промптом, включая тон и правила ответа. В обучающих данных использованы наборы для программирования, математики, инструкций, диалогов и вызова функций; в метаданных указан английский язык. Модель рассчитана на владельцев приложений, которым нужны локальный запуск и контроль над системным промптом и данными. Для запуска можно использовать Transformers, Ollama, LM Studio, vLLM, SGLang или TGI. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует проверять на странице модели. Карточка не содержит результатов оценивания качества, поэтому пригодность для конкретных задач нужно проверять отдельно.

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.

Gemma 4 31B JANG4M CRACK — это модифицированная версия Gemma 4 31B IT от dealignai. Модель представляет собой плотную 60-слойную мультимодальную архитектуру с чередованием скользящего и глобального внимания; она предназначена для диалога, рассуждений, генерации кода и обработки изображений. В README автор сообщает о сохранении визуальных возможностей и результатов MMLU на уровне 86,8% после модификации, а также о значительном снижении отказов на тестах HarmBench. Веса представлены в формате Safetensors с квантизацией JANG_4M: 8-битное внимание и 4-битные MLP. Для запуска автор рекомендует vMLX с поддержкой Gemma 4 на Mac с Apple Silicon и достаточным объёмом объединённой памяти; стандартные mlx_lm и mlx_vlm поддерживают модель не полностью. Лицензия — Gemma. README позиционирует выпуск как исследовательский и возлагает на пользователей ответственность за соблюдение применимых законов.

GLM-Z1-9B-0414 — компактная языковая модель семейства GLM-4 от Z.ai с 8,8 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая математические рассуждения, решение задач на логику и код, а также общие запросы. Модель поддерживает интерфейс вызова инструментов и рассчитана на локальное развёртывание в условиях ограниченных ресурсов. Модель обучена на базе серии GLM-Z1 с дополнительной подготовкой для рассуждений; README отмечает применение холодного старта и расширенного обучения с подкреплением на задачах математики, кода и логики. Контекст составляет 32 768 токенов. Указаны китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Для длинных входов свыше 8 192 токенов README рекомендует при необходимости включать YaRN; статическое масштабирование может немного ухудшить результаты на коротких текстах. Модель выпущена под лицензией MIT.

Hyper-Yi-1.5-9B — объединённая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Yi-1.5, опубликованная bunnycore. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе 01-ai/Yi-1.5-9B и объединяет веса четырёх вариантов Yi-1.5-9B, включая модели для инструкций и чата. Модель содержит 8,6 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым инструкциям; базовая модель также ориентирована на рассуждения, математику и программирование. В репозитории указаны веса safetensors и библиотека Transformers. Сведения о лицензии и языках в предоставленных источниках отсутствуют.

Liberated-Qwen1.5-7B — разговорная языковая модель AbacusAI и Eric Hartford, дообученная на базе Qwen/Qwen1.5-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог в формате ChatML. Базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов; при дообучении использовались последовательности длиной 8 000 токенов. Модель дообучена методом qLoRA на открытых наборах данных, включая OpenHermes-2.5, Code-Feedback, CodeFeedback-Filtered-Instruction и синтетические многоходовые диалоги SystemChat. Она предназначена для ответов на запросы, ведения продолжительных диалогов и следования системным инструкциям, в том числе необычным или механическим. Также её можно использовать для генерации кода и инструкционного текста. В README указано, что при обучении не добавлялись защитные ограничения или цензура, поэтому модель может выдавать нежелательное содержание. Перед предоставлением доступа через сервис разработчик рекомендует добавить собственный слой выравнивания. Лицензия — tongyi-qianwen.

Lion-Lamarck-v.1.0.9 — диалоговая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная nlpguy слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SCE. В качестве базовой использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в слияние также вошли DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwenvergence-14B-v10 и SuperNova-Medius. Модель построена на архитектуре Qwen2 и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen ориентирована на рассуждения, включая математические задачи и программирование; эти сценарии могут быть полезны и для Lion-Lamarck, однако карточка не приводит отдельных оценок качества этой сборки. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять на странице репозитория Hugging Face.

Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.2 — разговорная языковая модель, дообученная командой Magpie-Align на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Для обучения использованы наборы Magpie-Pro-MT-300K-v0.1 и Magpie-Reasoning-150K с примерами математики, программирования и рассуждений. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и диалоговых сценариев, включая задачи на рассуждение, математику и код. В README сообщаются результаты на MT-Bench, Alpaca Eval 2 и Arena Hard, но они не гарантируют качество на конкретных запросах. Для лучшей работы рекомендуется официальный шаблон чата Llama 3. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Распространяется по лицензии Meta Llama 3 Community License; применяются условия этой лицензии.