II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

Это объединённая модель Nous-Hermes-2-Pro_into_Nous_Hermes-2-DPO, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Веса объединены методом SLERP; модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указана возможность чат-взаимодействия, но отдельные языки и специализированные прикладные области не заявлены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя. Качество и ограничения именно этого слияния в README не описаны; поведение может отличаться от исходных моделей.

Thamed-Chowdhury/qwen-2.5-7B-DPO-split1-16bit-chunk34 — дообученная диалоговая модель семейства Qwen2, разработанная Thamed-Chowdhury на основе Thamed-Chowdhury/qwen-2.5-7B-DPO-split1-16bit-chunk12. Модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлено обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0. Подтверждённый язык карточки — английский.

Qwen2-NextGen-8b — текстовая генеративная модель, созданная powermove72 объединением моделей newsbang/Homer-v1.0-Qwen2.5-7B и AIDC-AI/Marco-o1 с помощью LazyMergekit. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 8 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Объединение выполнено методом passthrough с выбором диапазонов слоёв из каждой модели, объединённым токенизатором и весами float16. Модель можно применять для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и других задач генерации текста в чат-сценариях. Карточка не уточняет языковой охват и отдельные специализированные области. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

TheStageAI/Qwen3.5-9B-GGUF — квантизированная версия модели Qwen3.5-9B от Qwen, подготовленная TheStageAI в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель предназначена для локальной генерации текста, диалоговых сценариев и задач, требующих следования инструкциям; доступны четыре варианта с размером от 3,21 до 9,53 ГБ. Модель поддерживает режимы без рассуждений и с длинными рассуждениями. Вариант XS рекомендуется для режима без рассуждений, а S, M и L — для задач с развёрнутым рассуждением. Рекомендуемый вариант M занимает 5,06 ГБ и, согласно приведённым оценкам, сопоставим с исходной BF16-моделью по IFEval и близок к ней по MMLU-Pro. В репозитории описан производственный PTQ-процесс с распределением точности между слоями и учётом накопления ошибки квантования. Сильные стороны модели — возможность локального запуска, несколько вариантов размера и точности, а также хорошее сохранение результатов исходной модели при существенно меньшем объёме хранения. Ограничения включают потерю точности по сравнению с полной BF16-версией, особенно у наиболее компактного варианта XS, и отсутствие в предоставленных данных сведений о языках, мультимодальности и размере контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

z-lab/Qwen3.5-9B-PARO — это 4-битная версия языково-визуальной модели Qwen/Qwen3.5-9B, квантованная методом ParoQuant. Модель разработана командой z-lab; метод описан в работе ParoQuant: Pairwise Rotation Quantization for Efficient Reasoning LLM Inference. Модель предназначена для эффективного запуска задач генерации и рассуждений на языковых данных, а также мультимодальных сценариев с обработкой изображений и текста. Она поддерживает работу на NVIDIA GPU через vLLM и Transformers и на устройствах Apple Silicon через MLX. Архитектура и поддерживаемые языки унаследованы от базовой Qwen/Qwen3.5-9B, но их подробные характеристики в README не указаны. Ключевая особенность — квантование языковых компонентов до INT4, обеспечивающее уменьшенный размер и ускоренный inference при заявленном качестве, близком к FP16, и скорости около уровня AWQ. Визуальные компоненты хранятся в исходной точности, поэтому модель крупнее полностью квантованной версии; при отсутствии мультимодальных задач их рекомендуется не загружать для повышения эффективности. Контекстное окно, точные требования к памяти и результаты бенчмарков не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для использования требуется совместимое окружение ParoQuant; README содержит варианты запуска через vLLM, Transformers и MLX.

Minachist/Qwen3.8-27B-INT6-Mixed-AutoRound — это квантизированный мультимодальный чекпойнт на базе Qwen/Qwen3.8-27B, разработанный пользователем Minachist. Модель предназначена для запуска через vLLM на системах примерно с 48 ГБ суммарной видеопамяти, включая сценарии с обработкой изображений, полным контекстом и включённым MTP. Модель содержит 64 языковых слоя: 48 слоёв с gated-delta linear attention и 16 слоёв с полноценным attention. Используется смешанная квантизация AutoRound в формате compressed-tensors pack-quantized с эффективной плотностью 7,30 бит на вес: отдельные компоненты работают в INT5, INT6, INT7 или INT8, а часть параметров, включая vision tower, нормы и некоторые проекции, сохранена в BF16. Заявленный максимальный контекст составляет 262 144 токена. Поддерживаются текстовая и визуальная модальности; конкретный набор языков в README не указан. По измерениям автора, на тесте WikiText-2 средняя KL-дивергенция относительно BF16-версии составила 0,001980, согласие top-1 предсказаний — 97,905%, а perplexity — 7,9183 против 7,9112 у базовой модели. Это указывает на небольшую потерю качества при существенном сокращении требований к памяти. Ограничение модели — она не загружается в стандартный vLLM: требуются версия с поддержкой 5–8-битных схем, пакет humming-kernels и патч для qwen3_5.py и qwen3_5_mtp.py. В README рекомендована лицензия Apache-2.0.

Israeli-AI/Qwen3.8-27B-MTP-W4A16-VOLTA-Ampere — квантованная версия Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная командой Israeli-AI. Это текстогенерационная thinking-модель с поддержкой native MTP speculative decoding. Основной сценарий — запуск и обслуживание на GPU, включая Volta V100, где официальная FP8-версия не работает, а также на Ampere и более новых архитектурах. Заявлена поддержка английского языка; мультимодальные возможности сохранены, но на Volta проверялся только текстовый режим. Модель использует квантование INT4 W4A16 с симметричной схемой и group size 128 для значительной части self-attention и MLP-проекций. Размер BF16-варианта 51,7 ГБ сокращён до 25,8 ГБ, благодаря чему модель может работать на двух V100 по 32 ГБ с tensor parallelism и контекстом до 256K; в измерениях обслуживался контекст 131 072 токена. MTP-head, vision tower, embeddings, lm_head, нормы и компоненты Gated-DeltaNet сохранены в полной точности. На двух V100 заявлена скорость декодирования 43–68 токенов в секунду, обычно около 53,5, при трёх speculative-токенах. Сильные стороны модели — совместимость с устаревшими Volta GPU, уменьшенный объём памяти и сохранённая эффективность MTP-декодирования за счёт нетронутой MTP-head. Ограничения включают необходимость специальной Volta-совместимой сборки vLLM и настройки окружения, отсутствие проверки мультимодальной работы на Volta, а также неподтверждённую в README работу на Ampere и новее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ2-MTP — это общественная MLX-конверсия модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и обработки изображений и видео в совместимых vision-language сценариях на устройствах Apple Silicon. Это не официальный релиз Qwen, а квантованная версия, преобразованная из официального BF16-чекпойнта в формат MLX safetensors. Модель использует архитектуру qwen4_exp с разреженной смесью экспертов (MoE), Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, расширенными gated residual streams и hashed n-gram embeddings. Общее число параметров языковой модели составляет около 125 млрд, активных — около 6 млрд; дополнительно указаны 51 млрд параметров n-gram embedding и 4 млрд параметров native MTP-блока. Архитектура включает 48 слоёв, 512 маршрутизируемых экспертов, 10 активных экспертов и один общий эксперт. Контекст настроен на 262 144 токена и может быть расширен upstream до 1 000 000 токенов. Ключевая особенность — чувствительно-ориентированное смешанное квантование oQ2: базовое представление использует 2-битное affine-квантование с размером группы 32, а отдельные модули — 3, 4, 5, 6 и 8 бит. В чекпойнте сохранён один native MTP draft-блок для speculative decoding. На Apple M3 Studio в тестах скорость генерации составила 26,1398 токена в секунду без MTP и 25,9290 токена в секунду с MTP глубины 3; в данном тесте MTP снизил производительность на 0,81%, поэтому рекомендуется отключать его по умолчанию. Для запуска требуется runtime с явной поддержкой qwen4_exp и native MTP; без такой поддержки загрузка может завершиться ошибкой. Модель распространяется по лицензии Qwen Community License 1.0. Размер весов составляет около 70,782 ГБ, поэтому необходимы значительные объёмы памяти и совместимое оборудование. README не содержит полного описания ограничений исходной модели и предупреждает, что результаты производительности зависят от длины запроса, размера контекста, состояния кэша, версии runtime, нагрузки на память и температуры устройства.

Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-NVFP4 — квантизированная версия модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной Qwen и опубликованной OrcaRouter. Это мультимодальная Mixture-of-Experts-модель для работы с текстом и изображениями, рассуждений, вызова инструментов, функционального вызова, исследовательского red-teaming и анализа механизмов отказа моделей. Модель представляет preview-архитектуры Qwen4 и поддерживает английский и китайский языки. Архитектура включает 512 экспертов, из которых для каждого запроса активируются 10 маршрутизируемых и 1 общий эксперт, Gated DeltaNet linear attention, Qwen Sparse Attention, HyperConnections и PLE n-gram embeddings. Экспертные веса сжаты в NVFP4 с точностью 4 бита, attention и общие экспертные веса — в FP8, а отдельные компоненты, включая эмбеддинги, vision tower и нормализации, сохранены в bf16. Размер хранения сокращён примерно с 330 ГБ в bf16 до 178 ГБ; KV-кэш во время работы остаётся в bf16. Главное преимущество модели — значительное снижение требований к памяти при сохранении полноточных путей в важных компонентах, а также встроенная поддержка vision, reasoning и tool calling. Ограничения включают необходимость GPU с архитектурой Blackwell и FP4 tensor cores; Hopper и более старые GPU не поддерживаются. Для запуска нужны свежие версии vLLM с архитектурой qwen4_exp и compressed-tensors NVFP4, а мультимодальный режим зависит от поддержки vision-стека Qwen. Из модели удалена значительная часть safety alignment методом abliteration, поэтому она может выполнять вредоносные или незаконные запросы, от которых исходная модель отказалась бы. Модель предназначена только для легитимных исследований; перед практическим развёртыванием необходимы собственные фильтры безопасности и модерация. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

Qwen_Qwen3.5-27B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.5-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для задач генерации текста и обработки изображений с текстом; запуск возможен через llama.cpp, LM Studio, koboldcpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. В README указан pipeline image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых языках и максимальном контексте не приведены. Доступны варианты от исходных весов BF16 размером 54,66 ГБ до квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее сохранение качества, но требуют больше памяти; варианты Q6 и Q5 отмечены как близкие к исходному качеству, а Q4_K_M указан как стандартный вариант для большинства сценариев. Меньшие варианты экономят память, но могут заметно снижать качество ответов. Для ускорения генерации поддерживаются MTP-слои при использовании соответствующей функции llama.cpp. Модель удобна для локального запуска на совместимом оборудовании и выбора компромисса между качеством, скоростью и потреблением памяти. Ограничения включают значительные требования к памяти даже у компактных вариантов, зависимость совместимости от обновлений используемого программного обеспечения и возможное ухудшение качества при сильной квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-6bit — это 6-битная MLX-квантизованная версия инструкционной языковой модели Seed-OSS-36B-Instruct, разработанной ByteDance-Seed. Квантизация предоставлена командой LM Studio с использованием mlx_lm; сама модель предназначена для генерации текста и работы по инструкциям. Модель подходит для локального запуска в сценариях, требующих ответов на естественном языке и выполнения текстовых задач. Она оптимизирована для устройств Apple Silicon благодаря формату MLX. Известно, что модель содержит около 36 миллиардов параметров и использует 6-битное представление, однако сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, конкретной архитектуре и доступных модальностях в README не указаны. К сильным сторонам относятся крупный размер базовой модели, инструкционная настройка, снижение требований к памяти за счёт 6-битной квантизации и оптимизация для экосистемы Apple Silicon. Ограничениями являются зависимость от совместимого MLX-окружения и возможная потеря точности по сравнению с полной версией из-за квантизации; количественные характеристики качества и рекомендации по аппаратным требованиям не приведены. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

StrangeMerges_21-7B-slerp — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Она объединяет StrangeMerges_20-7B-slerp и NeuTrixOmniBe-7B-model-remix методом SLERP; веса представлены в формате safetensors и имеют точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может использоваться для диалога, написания и продолжения текстов, а также решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Метаданные не задают конкретные языки или специализированные области применения. Лицензия — Apache-2.0.

Sakalti/ultiima-14B-v0.3 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v9 с включением sometimesanotion/Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, ответов на запросы и следования инструкциям; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет до 131072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, с точностью float16, для использования через Transformers. Модель подходит для чат-ботов, генерации ответов и приложений, которым нужен длинный контекст. README описывает способ объединения моделей, но не приводит результаты оценки качества, рекомендуемые параметры генерации или подробное описание поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, настроенная для следования инструкциям. Она построена на плотной унифицированной архитектуре Gemma4Unified и принимает текст, изображения, видео и аудио, выдавая текст. Модель поддерживает анализ изображений и видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст, а также генерацию текста и кода, рассуждения и вызов инструментов. Модель рассчитана на локальный запуск на потребительских устройствах и сценарии с длинным контекстом; для семейства заявлено до 256 тысяч токенов у версии 12B. Gemma 4 поддерживает более 35 языков непосредственно и обучалась на данных более чем 140 языков. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Gemma 4 в целом, поэтому отдельные характеристики и возможности конкретной версии могут зависеть от реализации и настроек.

Карточка модели mirvo/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, настроенная для следования инструкциям. Она построена на плотной унифицированной архитектуре Gemma4Unified и принимает текст, изображения, видео и аудио, выдавая текст. Модель поддерживает анализ изображений и видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст, а также генерацию текста и кода, рассуждения и вызов инструментов. Модель рассчитана на локальный запуск на потребительских устройствах и сценарии с длинным контекстом; для семейства заявлено до 256 тысяч токенов у версии 12B. Gemma 4 поддерживает более 35 языков непосредственно и обучалась на данных более чем 140 языков. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Gemma 4 в целом, поэтому отдельные характеристики и возможности конкретной версии могут зависеть от реализации и настроек.

Карточка модели alekshandru/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 simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter31 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 eyes-dot-ml/gemma-4-12B-it на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT — мультимодальная модель Google DeepMind с открытыми весами, настроенная для следования инструкциям. Она построена на плотной унифицированной архитектуре Gemma4Unified и принимает текст, изображения, видео и аудио, выдавая текст. Модель поддерживает анализ изображений и видеокадров, распознавание речи и перевод речи в текст, а также генерацию текста и кода, рассуждения и вызов инструментов. Модель рассчитана на локальный запуск на потребительских устройствах и сценарии с длинным контекстом; для семейства заявлено до 256 тысяч токенов у версии 12B. Gemma 4 поддерживает более 35 языков непосредственно и обучалась на данных более чем 140 языков. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Gemma 4 в целом, поэтому отдельные характеристики и возможности конкретной версии могут зависеть от реализации и настроек.

mlx-community/gemma-4-12B-it-8bit — 8-битная MLX-версия instruction-tuned модели Gemma 4 12B Unified, опубликованная сообществом mlx-community на основе модели Google DeepMind. Это открытая мультимодальная модель с генерацией текста и поддержкой текстовых, изображений, видео и аудио входов; вариант 12B поддерживает аудио непосредственно. Модель предназначена для диалогов, генерации и анализа текста, рассуждений, программирования, обработки документов и изображений, OCR, понимания видео, распознавания речи и агентских сценариев с function calling. Она использует encoder-free unified-архитектуру, содержит около 12 млрд параметров и распространяется в 8-битном представлении MLX. Для Gemma 4 12B заявлены контекст до 256K токенов, мультиязычная поддержка более 140 языков при обучении и готовая поддержка более 35 языков. Сильные стороны — сочетание текстовых, визуальных и аудиовозможностей, длинный контекст, режим рассуждений и локальное выполнение; ограничение данного варианта — зависимость от совместимого стека MLX и снижение точности представления по сравнению с полноразмерной версией из-за 8-битной квантизации. Карточка исходной модели указывает разработчика Google DeepMind и лицензию Apache 2.0; для Gemma также следует учитывать применимые условия использования Google. Репозиторий mlx-community содержит веса в формате Safetensors и инструкции для запуска через MLX.

Карточка модели ArchiveStudio/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.

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 Naga718/gemma-4-E4B-it 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-2056dc95-c8a4-41df-9f73-0c7ce798fe20 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 simonycl/qwen3-30b-plateau-6skill-0617-iter223 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-iter239 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-iter287 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-iter303 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-iter47 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-iter63 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.

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