II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Карточка модели alekshandru/gemma-4-12B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и относящаяся к семейству Gemma 4. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; для аудио предусмотрены распознавание речи и перевод речи в текст. Единая архитектура позволяет обрабатывать аудио и изображения без отдельных энкодеров, что подходит для локального запуска на потребительских устройствах. Модель имеет плотную архитектуру и гибридное внимание, сочетающее локальные скользящие окна с глобальным вниманием; заявленное окно контекста для версии 12B — до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, вызова инструментов, а также понимания изображений, видео и аудио. Среди визуальных сценариев — извлечение текста из документов, OCR, разбор PDF, диаграмм и экранных интерфейсов; для аудио доступны транскрипция и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков в обычном использовании и обучалось на более чем 140 языках, но README не перечисляет конкретные языки этой версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может давать ошибочные ответы; README также указывает, что приведённые сценарии использования не являются исчерпывающими.

Карточка модели Openintelligent123/gemma-4-12B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и относящаяся к семейству Gemma 4. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; для аудио предусмотрены распознавание речи и перевод речи в текст. Единая архитектура позволяет обрабатывать аудио и изображения без отдельных энкодеров, что подходит для локального запуска на потребительских устройствах. Модель имеет плотную архитектуру и гибридное внимание, сочетающее локальные скользящие окна с глобальным вниманием; заявленное окно контекста для версии 12B — до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, вызова инструментов, а также понимания изображений, видео и аудио. Среди визуальных сценариев — извлечение текста из документов, OCR, разбор PDF, диаграмм и экранных интерфейсов; для аудио доступны транскрипция и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков в обычном использовании и обучалось на более чем 140 языках, но README не перечисляет конкретные языки этой версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может давать ошибочные ответы; README также указывает, что приведённые сценарии использования не являются исчерпывающими.

Карточка модели CHERRYKC/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B Unified — мультимодальная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и относящаяся к семейству Gemma 4. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; для аудио предусмотрены распознавание речи и перевод речи в текст. Единая архитектура позволяет обрабатывать аудио и изображения без отдельных энкодеров, что подходит для локального запуска на потребительских устройствах. Модель имеет плотную архитектуру и гибридное внимание, сочетающее локальные скользящие окна с глобальным вниманием; заявленное окно контекста для версии 12B — до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, вызова инструментов, а также понимания изображений, видео и аудио. Среди визуальных сценариев — извлечение текста из документов, OCR, разбор PDF, диаграмм и экранных интерфейсов; для аудио доступны транскрипция и перевод речи в текст. Семейство поддерживает более 35 языков в обычном использовании и обучалось на более чем 140 языках, но README не перечисляет конкретные языки этой версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные модели, она может давать ошибочные ответы; README также указывает, что приведённые сценарии использования не являются исчерпывающими.

Mistral Small 3.1 24B Instruct — мультимодальная инструкционная модель Mistral AI с плотной архитектурой Mistral3 и 24 млрд параметров, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503. Она принимает текст и изображения, отвечает на вопросы о визуальном содержимом и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников, вызова функций и генерации JSON, программирования, математических рассуждений и анализа длинных документов. Модель поддерживает множество языков, включая английский, русский, французский, немецкий, испанский, китайский, японский, арабский и хинди. Среди описанных возможностей — локальный запуск, системные инструкции и визуальный анализ; для инференса рекомендована библиотека vLLM. Квантизированную версию можно разместить на одной RTX 4090 или MacBook с 32 ГБ памяти, согласно карточке модели. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование и модификацию. Качество ответов может различаться в зависимости от задачи; в карточке приведены результаты отдельных бенчмарков, которые не гарантируют точность в каждом практическом сценарии.

EnlistedGhost/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF — это квантованная версия Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503, исходно разработанной Mistral AI и преобразованной в формат GGUF пользователем EnlistedGhost с использованием llama.cpp. Модель совместима с Ollama и llama.cpp и предназначена для локального запуска. Модель имеет 24 миллиарда параметров, поддерживает работу с текстом и изображениями, а также контекст до 128 тысяч токенов. Она ориентирована на диалоговые приложения, вызов функций и агентские сценарии, генерацию JSON, программирование, математическое рассуждение, анализ длинных документов и визуальное понимание. Заявлена поддержка множества языков, включая английский, русский, украинский, арабский, испанский, немецкий, французский, китайский, японский, хинди и другие. К сильным сторонам относятся сочетание текстовых и визуальных возможностей, длинный контекст, мультиязычность, поддержка function calling и возможность локального использования для задач, где важна конфиденциальность данных. К ограничениям относятся необходимость подбора подходящего квантования и наличие отдельных файлов vision projector для работы с изображениями; конкретные размеры основных GGUF-файлов в представленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и некоммерческое использование, а также модификацию.

unsloth/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-GGUF — это GGUF-квантизированная версия мультимодальной инструкционной модели Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506, разработанной Mistral AI и опубликованной в формате GGUF командой Unsloth. Модель предназначена для диалоговых приложений, выполнения инструкций, анализа изображений и текста, программирования, STEM-задач, обработки документов и вызова функций или инструментов. Модель содержит 24 млрд параметров, поддерживает текстовые и визуальные входные данные, а также языки English, French, German, Spanish, Portuguese, Italian, Japanese, Korean, Russian, Chinese, Arabic, Persian, Indonesian, Malay, Nepali, Polish, Romanian, Serbian, Swedish, Turkish, Ukrainian, Vietnamese, Hindi и Bengali. Заявленная длина контекста — до 128K токенов. По сравнению с Mistral-Small-3.1 улучшены следование точным инструкциям, устойчивость к повторяющимся или бесконечным генерациям и надёжность function calling. GGUF-версия включает исправления chat template; для llama.cpp рекомендуется включать режим Jinja. Сильные стороны модели — широкий языковой охват, поддержка зрения, длинный контекст, улучшенные результаты в instruction following, программировании и вызове функций. В опубликованных тестах отдельные показатели зрения немного ниже, чем у версии 3.1, поэтому качество зависит от конкретного типа визуальной задачи. Для запуска требуются совместимые GGUF-инструменты, например llama.cpp или Ollama; рекомендуется низкая температура около 0,15. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Stage-org/Qwen3-4B-Instruct-2507 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-4B-Instruct-2507 — плотная причинно-языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это обновлённая версия Qwen3-4B в режиме без рассуждений: модель обучена следовать инструкциям и вести диалог, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В репозитории указано 4,0 млрд параметров, метаданные Hugging Face указывают 3,7 млрд; нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель предназначена для генерации ответов, понимания текста, логических и математических задач, вопросов по естественным наукам, программирования и работы с инструментами. Большое окно контекста подходит для анализа длинных документов и диалогов; заявлена поддержка нескольких языков и улучшенное покрытие редких знаний. Модель принимает текст и выдаёт текст. В README отмечены улучшения следования инструкциям, рассуждений, генерации текста и работы с длинным контекстом. Модель работает только в режиме без рассуждений и не выводит блоки рассуждений. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-4B-Instruct-2507-FP8 — причинная языковая модель, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантованная версия Qwen3-4B-Instruct-2507 с 4 млрд параметров, из которых 3,6 млрд приходятся на параметры без учёта эмбеддингов. Модель имеет 36 слоёв и архитектуру Grouped-Query Attention с 32 головами для запросов и 8 для ключей и значений. Она предназначена для генерации и понимания текста, следования инструкциям, логического рассуждения, математики, естественных наук, программирования, работы с инструментами и открытых субъективных задач. Модель поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов и улучшена для работы с длинными документами и запросами. Она ориентирована на многоязычные сценарии и демонстрирует улучшения в покрытии редких знаний на нескольких языках. Важная особенность — поддержка только нережима мышления: модель не формирует блоки <think></think>. FP8-квантизация с размером блока 128 снижает требования к памяти и может повысить эффективность инференса, однако при ограниченных ресурсах для предотвращения нехватки памяти может потребоваться уменьшить длину контекста. Модель подходит для чат-ботов, интеллектуальных помощников, анализа документов, генерации текстов и кода, а также агентских приложений с вызовом инструментов. Для использования рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers; также заявлена совместимость с SGLang, vLLM и рядом локальных приложений. README не приводит исчерпывающего перечня поддерживаемых языков и не описывает специальные ограничения качества, поэтому результаты могут зависеть от языка, предметной области и длины контекста. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Gemma 4 12B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная инструкционная модель семейства Gemma, разработанного Google DeepMind. Это чекпойнт на 12 млрд параметров, полученный из google/gemma-4-12B-it с применением Quantization-Aware Training; в данном репозитории опубликованы веса safetensors, извлечённые из QAT-конвейера в формате половинной точности, а не готовая к запуску квантизованная сборка. Модель предназначена для диалога, генерации и анализа текста, рассуждений, программирования, работы с изображениями, видео и аудио. Модель принимает текст и изображения, может анализировать видео по последовательности кадров; для варианта 12B также заявлена поддержка аудио, включая распознавание речи и перевод речи в текст. Она генерирует текст, поддерживает вызов функций и контекст до 256 тысяч токенов. Семейство рассчитано на многоязычные сценарии: карточка сообщает о поддержке более 35 языков и обучении на более чем 140 языках, но не перечисляет языки отдельно для этого чекпойнта. QAT-обучение призвано сохранить качество, близкое к bfloat16, при снижении требований к памяти в соответствующих квантованных вариантах. Этот репозиторий содержит именно неупакованные QAT-веса, поэтому для непосредственного запуска может потребоваться собственная компиляция или подходящая среда. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Abobs132/gemma-4-E2B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B — мультимодальная плотная модель с открытыми весами от Google DeepMind, принадлежащая семейству Gemma 4. Она принимает текст и изображения, а также аудио; генерирует текст. Семейство использует гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальным вниманием. Для малых моделей, включая E2B, заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, суммаризации, понимания изображений и аудио, распознавания речи и перевода речи в текст. Она рассчитана на локальный запуск на мобильных устройствах и ноутбуках; семейство поддерживает многоязычные сценарии, включая более 35 языков в готовом виде. Модельные карточка описывает возможности семейства, поэтому отдельные характеристики E2B следует трактовать в его контексте. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможности включают OCR, разбор документов, анализ видео и вызов функций; описание аудиоподдержки для E2B подтверждает обработку аудио, а не генерацию речи. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и доступных вычислительных ресурсов; для критически важных сценариев результаты следует проверять.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-e90e533f-da28-4c2d-a9ff-aef6d003f9f6 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

unsloth/Qwen2.5-14B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная квантованная версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct. Базовую модель разработала команда Qwen, а квантованный вариант подготовлен Unsloth. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста, работы со структурированными данными и JSON, а также для задач программирования и математики. Модель относится к классу causal language models и содержит около 14 миллиардов параметров. Для семейства Qwen2.5 заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов и генерации до 8 тысяч токенов. Поддерживаются китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие языки — всего более 29 языков. Мультимодальные возможности для этой модели не заявлены. Ключевое преимущество версии — сниженные требования к памяти благодаря 4-битному формату, при этом Unsloth заявляет улучшение точности по сравнению со стандартным 4-битным квантованием за счёт выборочной квантовки. Ограничения включают потенциальные потери точности, характерные для квантованных моделей, а также обычные для больших языковых моделей риски фактических ошибок и нестабильности результатов; конкретные показатели качества в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter15 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter159 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Карточка модели simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter351 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — языковая модель компании Qwen на архитектуре причинного MoE-декодера. В модели 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; она включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель обучена для режима без рассуждений в специальном формате и доступна под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации и понимания текста, логических и математических задач, вопросов по науке, программирования и вызова инструментов. Она поддерживает многоязычные сценарии и нативный контекст до 262 144 токенов; в README также описана экспериментальная настройка обработки контекста около миллиона токенов с DCA и разреженным вниманием, требующая примерно 240 ГБ видеопамяти. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, работа с длинным контекстом и инструментами. Ограничение: модель работает только в режиме без рассуждений; обработка около миллиона токенов требует дополнительной настройки и значительных ресурсов.

Qwen3-4B-GGUF — квантизированная версия причинной языковой модели Qwen3-4B, разработанная командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, творческого письма, ролевого взаимодействия, программирования, математического и логического рассуждения, перевода, а также сценариев с использованием внешних инструментов и агентных возможностей. Модель содержит 4,0 млрд параметров, из которых 3,6 млрд не относятся к эмбеддингам, и включает 36 слоёв. Она использует Grouped-Query Attention с 32 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Поддерживаются режимы thinking для сложных задач рассуждения и non-thinking для более быстрых ответов; между ними можно переключаться в рамках одного диалога. Модель поддерживает более 100 языков и диалектов. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с масштабированием YaRN заявлена поддержка до 131 072 токенов. Основные преимущества — сочетание рассуждения, диалоговых и агентных возможностей, мультиязычность и возможность локального запуска через llama.cpp или Ollama. Доступны варианты квантизации q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K и q8_0, что позволяет выбирать компромисс между качеством, размером и скоростью. При использовании YaRN производительность на коротких текстах может снижаться, поэтому масштабирование рекомендуется включать только для длинного контекста; для thinking-режима также не рекомендуется жадное декодирование из-за риска деградации качества и повторов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/gemma-4-12b-it — инструкционная мультимодальная модель от Unsloth на базе Google Gemma 4 12B IT. Она предназначена для диалога, рассуждений, агентных сценариев, генерации и исправления кода, а также понимания изображений и видео. Архитектура Gemma 4 использует чередование локального скользящего и глобального внимания; для варианта 12B заявлено контекстное окно до 256K токенов. Модель поддерживает вызов инструментов и работу с аудио, включая распознавание речи и перевод речи в текст. Модель подходит для ответов по изображениям и документам, OCR, анализа диаграмм и кадров видео, транскрибации речи, суммаризации и генерации текста. В карточке Gemma 4 указана поддержка более 35 языков «из коробки» и предобучение более чем на 140 языках. Возможны фактические ошибки, смещения данных и трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами. Репозиторий использует формат safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Roughneck72/gemma-4-E2B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B — мультимодальная плотная модель с открытыми весами от Google DeepMind, принадлежащая семейству Gemma 4. Она принимает текст и изображения, а также аудио; генерирует текст. Семейство использует гибридное внимание с локальными скользящими окнами и глобальным вниманием. Для малых моделей, включая E2B, заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации и исправления кода, суммаризации, понимания изображений и аудио, распознавания речи и перевода речи в текст. Она рассчитана на локальный запуск на мобильных устройствах и ноутбуках; семейство поддерживает многоязычные сценарии, включая более 35 языков в готовом виде. Модельные карточка описывает возможности семейства, поэтому отдельные характеристики E2B следует трактовать в его контексте. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможности включают OCR, разбор документов, анализ видео и вызов функций; описание аудиоподдержки для E2B подтверждает обработку аудио, а не генерацию речи. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и доступных вычислительных ресурсов; для критически важных сценариев результаты следует проверять.

Карточка модели AALange/gemma-4-E2B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E2B IT — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная на основе google/gemma-4-E2B для выполнения инструкций. Она принимает текст, изображения и аудио, а выдаёт текст; подходит для диалогов, рассуждений, написания и исправления кода, распознавания речи и анализа визуального содержимого, включая документы, диаграммы и кадры видео. Модель использует плотную архитектуру Gemma 4 и рассчитана на локальное развёртывание, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Для малых моделей семейства заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов; Gemma 4 поддерживает множество языков. Модель поддерживает вызов инструментов и режим рассуждений. Google DeepMind указывает сценарии использования для создания контента, диалоговых помощников, суммаризации, извлечения сведений из изображений и работы с аудио. Репозиторий содержит веса Safetensors, модель использует библиотеку Transformers и распространяется по лицензии Apache 2.0. Качество ответов может зависеть от языка, сложности задачи и входных данных; описание не приводит отдельных оценок для этой версии.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-56159e64-0eb6-4eaa-9608-08f385da12bb на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-915c4ad5-7eb1-4a90-8bc2-947b54bd79d0 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-ecd192a7-0f41-4a16-9478-ebe36160e035 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

sirigidipandu/qwen3-4b-instruct-2507 — текстовая причинно-авторегрессионная модель семейства Qwen3 на 3,7 млрд параметров. Карточка описывает её как обновлённую instruct-версию Qwen3-4B, обученную на этапах предварительного и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует ответы в диалоговом формате; поддерживает контекст до 262 144 токенов и режим без рассуждений в специальном формате thinking. Модель предназначена для следования инструкциям и диалогов, рассуждений, понимания текста, математики, естественных наук, программирования и использования инструментов. В карточке также отмечены улучшения многоязычных знаний и работы с открытыми запросами. Репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors; предусмотрен интерфейс вызова инструментов. Ограничение: модель работает только в режиме без thinking и не предназначена для генерации специальных блоков thinking. Лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование с соблюдением её условий.

unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-bnb-4bit — 4-битная версия инструкционной causal language model Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, опубликованная Unsloth на основе модели Qwen. Она предназначена для генерации текста по инструкциям, решения задач на знания и рассуждения, программирования, написания текстов, многоязычных сценариев и агентских задач с вызовом функций. Модель работает только в instruct-режиме и не формирует блоки <think></think>. Архитектура сочетает Hybrid Attention на основе Gated DeltaNet и Gated Attention с разреженной Mixture-of-Experts. Всего модель содержит 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на токен; число слоёв — 48, экспертов — 512, активных экспертов — 10. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Указаны обучение на 15 трлн токенов, Multi-Token Prediction и оптимизации стабильности. 4-битное представление снижает требования к памяти по сравнению с полной версией, однако README не приводит точные требования к оборудованию и сведения о поддерживаемых языках. Сильные стороны модели — высокая параметрическая эффективность, потенциально высокая скорость инференса, работа с очень длинным контекстом и результаты, сопоставимые с более крупной Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 на отдельных тестах. Ограничение состоит в том, что модель предназначена только для инструкционного, нерассуждающего режима; характеристики конкретной 4-битной квантованной сборки могут отличаться от результатов исходной модели. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Reeves289/Spark-X2.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой XHToken/Spark-X2.5-4B, поэтому описание составлено по ней. Spark-X2.5-4B — компактная универсальная языковая модель от XHToken, представленная в виде дообученного чекпойнта для Transformers. Она содержит 3,8 млрд параметров и использует плотную архитектуру Spark2_5 с чередованием одного слоя полного внимания и трёх слоёв скользящего оконного внимания. Модель рассчитана на контекст до 1 048 576 токенов и, по заявлению разработчиков, поддерживает более 200 языков. Модель предназначена для диалога, написания и перевода текстов, рассуждений, программирования, следования инструкциям, вызова инструментов и агентных сценариев. Разработчики сообщают о предварительном обучении на примерно 20 трлн токенов и последующем дообучении с учителем и усилением; веса доступны в формате Safetensors и совместимы с Transformers. Для эксплуатации заявлена поддержка нескольких аппаратных платформ и сред инференса, включая vLLM, SGLang, llama.cpp, MLX, Ollama и LM Studio. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Окно в миллион токенов требует достаточной памяти устройства; в README советуют уменьшить длину контекста при нехватке памяти. Заявления о сравнительных результатах принадлежат разработчикам и зависят от режима оценки и настроек генерации.

Карточка модели ltntxj-123/gemma-4-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B — мультимодальная плотная модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind и представленная в виде весов с лицензией Apache 2.0. Она принимает текст, изображения и аудио и генерирует текст; аудиовозможности включают распознавание речи и перевод речи в текст. Модель рассчитана на запуск на мобильных устройствах и ноутбуках, а также на диалоговые сценарии, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Архитектура реализует гибридное внимание: чередует локальные окна внимания с глобальным вниманием. Для E4B заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель понимает изображения, в том числе документы, графики и интерфейсы, а также аудио; семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков при обучении и более 35 языков при использовании. Карточка описывает семейство в целом, поэтому отдельные языковые возможности E4B могут зависеть от задачи и конфигурации.

Карточка модели Openintelligent123/gemma-4-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B — мультимодальная плотная модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind и представленная в виде весов с лицензией Apache 2.0. Она принимает текст, изображения и аудио и генерирует текст; аудиовозможности включают распознавание речи и перевод речи в текст. Модель рассчитана на запуск на мобильных устройствах и ноутбуках, а также на диалоговые сценарии, рассуждения, программирование и работу с инструментами. Архитектура реализует гибридное внимание: чередует локальные окна внимания с глобальным вниманием. Для E4B заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов. Модель понимает изображения, в том числе документы, графики и интерфейсы, а также аудио; семейство Gemma 4 поддерживает более 140 языков при обучении и более 35 языков при использовании. Карточка описывает семейство в целом, поэтому отдельные языковые возможности E4B могут зависеть от задачи и конфигурации.

unsloth/gpt-oss-120b-BF16 — вариант модели gpt-oss-120b от Unsloth, основанный на openai/gpt-oss-120b. Это генеративная языковая модель с архитектурой MoE; карточка описывает исходную gpt-oss-120b как модель на 117 млрд параметров, из которых активно 5,1 млрд, а метаданные этого репозитория указывают 2,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалога, сложных рассуждений, агентных сценариев и задач разработчиков. Она поддерживает настройку уровня рассуждений и работу с вызовом функций, веб-поиском, выполнением Python-кода и структурированными ответами. Контекстное окно — 131 072 токена. Для корректной работы требуется формат диалога Harmony; в README также отмечено, что цепочку рассуждений не следует показывать конечным пользователям. Репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Лицензия — Apache 2.0, допускающая коммерческое использование.

Granite-4.1-3B — инструктивная языковая модель IBM Granite Team для диалогов и создания ИИ-ассистентов. Это дообученная версия Granite-4.1-3B-Base с 3,4 млрд параметров, построенная на плотном декодерном трансформере; метаданные указывают библиотеку Transformers и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для следования инструкциям и задач общего назначения, включая суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, программирование, заполнение пропусков в коде и многоязычный диалог. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; основная часть инструкционных данных — англоязычная. В карточке отмечены улучшения следования инструкциям, диалоговых возможностей и вызова инструментов после supervised fine-tuning и RL-выравнивания. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы; качество на других языках может уступать английскому, поэтому для прикладного использования нужны проверка и настройка под задачу.

Карточка модели RedHatAI/granite-4.1-8b на Hugging Face совпадает с карточкой ibm-granite/granite-4.1-8b, поэтому описание составлено по ней. Granite-4.1-8B — языковая модель с 8,4 млрд параметров, разработанная командой Granite компании IBM. Это плотный декодерный трансформер с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Модель дообучена на основе Granite-4.1-8B-Base с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением; доступна в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и создания диалоговых помощников, в том числе агентов с вызовом инструментов. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом и многоязычного диалога. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Лицензия — Apache 2.0. Качество на многоязычных задачах может уступать английскому; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для конкретных сценариев рекомендуется проводить проверку безопасности и настройку.