II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

prototype-128x03 — языковая модель, созданная разработчиком shamwowzer слиянием предварительно обученных моделей при помощи mergekit. В слиянии использованы /workspace/modeler/Behemoth и /workspace/mistral-text-only; последняя указана базовой моделью. Применён метод Multi-SLERP, итоговые веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель относится к семейству Mistral, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 123,4 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; максимальный контекст составляет 262 144 токена. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

Qwen-2.5-Aether-SlerpFusion-7B — слитая текстовая модель на архитектуре Qwen2, созданная ZeroXClem с помощью mergekit и метода SLERP. Она объединяет Locutusque/StockQwen-2.5-7B и allknowingroger/QwenSlerp8-7B; размер модели составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая создание контента, суммаризацию, перевод и чат-ботов. README также предлагает использовать её для юридических, медицинских и технических задач, однако не приводит специализированных оценок или подтверждения качества в этих областях. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают английский и китайский языки. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-2B-text-only — текстовый вариант семейства Qwen3.5, опубликованный Principled Intelligence. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Qwen3_5ForCausalLM и примерно 1,7 млрд параметров. Из чекпойнта удалены веса визуального энкодера, поэтому он занимает меньше места и требует меньше видеопамяти, чем исходная мультимодальная версия. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста составляет 262 144 токена. Чекпойнт сохранён в формате safetensors и рассчитан на запуск через HuggingFace Transformers версии 5.2.0 или новее. По карточке, он сохраняет токенизатор, шаблон диалога и поведение генерации исходной модели, но не принимает изображения. Лицензия — Apache 2.0. Авторы описывают публикацию как лабораторный эксперимент, а поддержку vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и других движков пока не заявляют.

Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated-i1-GGUF — набор квантованных GGUF-файлов модели, созданный mradermacher на основе jenerallee78/Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated. Модель относится к семейству Qwen и использует MoE-архитектуру с заявленным размером 35B параметров и 3B активных параметров; в описании также указаны Expert-Granular Abliteration и мультимодальная поддержка. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации и обработки текста, а также задач image-text-to-text с анализом изображений. Заявлены английский и китайский языки. Распространяется в формате GGUF с множеством вариантов квантования от очень компактных IQ1 до более качественных Q6_K; доступны imatrix-кванты, а для баланса размера, скорости и качества автор рекомендует i1-Q4_K_M, тогда как i1-Q4_K_S обозначен как оптимальный по соотношению характеристик. К сильным сторонам относятся локальный запуск через совместимые с GGUF инструменты, широкий выбор вариантов квантования и мультимодальные возможности исходной модели. Ограничения включают возможное снижение качества на низких уровнях квантования, отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекста, производительности и результатах бенчмарков, а также особенности abliterated-версии, которые могут влиять на поведение модели и безопасность ответов. Лицензия — AGPL-3.0.

Это квантованная мультимодальная модель Qwen3.8-27B, разработанная на основе Qwen/Qwen3.8-27B и аблитерированной версии huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated. Релиз lued сохраняет архитектуру и возможности исходной модели, изменяя числовое представление весов. Модель предназначена для диалоговых и мультимодальных сценариев, включая работу с текстом и изображениями, а также для запуска через vLLM на видеокартах архитектуры Ampere, в частности в конфигурации с двумя RTX 3090. Используется квантование W8A16: веса основных матричных умножений представлены в INT8, а активации — в FP16 или BF16. Применена симметричная data-free RTN-квантизация с размером группы 128; квантировано 400 GEMM-операций. В BF16 сохранены vision tower, lm_head, MTP-компоненты и рекуррентные GDN-gates. Модель поддерживает vision-компоненты, native context, thinking controls и speculative decoding через MTP, однако точный размер контекста, список языков и полные архитектурные характеристики в карточке не указаны. По измерениям на коротком наборе из 467 позиций средний KLD относительно собственного BF16-учителя составил 0,000705, а совпадение top-1 предсказаний — 98,72%; эти показатели характеризуют числовое отклонение после квантизации, но не заменяют полноценную оценку качества генерации, программирования, инструментального использования или длинного контекста. Аблитерация унаследована от базовой модели и направлена на удаление отказов; исходная карточка описывает этот метод как экспериментальный и proof-of-concept. Размер файлов весов составляет 29,44 GiB. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — модифицированная версия Qwen/Qwen3.8-27B, опубликованная OrcaRouter. Модель прошла abliteration: из неё удалено направление, связанное с отказами в ответах, после чего веса были офлайн квантизированы в block-FP8. Это плотная модель на 27 млрд параметров с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и полнослойного внимания, встроенной vision-language башней и MTP-головой для спекулятивного декодирования. Модель предназначена для исследовательских задач, включая интерпретируемость, анализ механизмов отказа, AI safety, red teaming, оценку устойчивости и контролируемые эксперименты. Она поддерживает работу с текстом и изображениями, языки English и Chinese, рассуждение, function calling и контекст до 262 144 токенов. Архитектура включает 64 слоя: 48 слоёв линейного внимания Gated DeltaNet и 16 слоёв полного внимания. Основные линейные веса используют block-FP8 E4M3 с размером блока 128×128 и динамическими активациями, тогда как vision tower, нормы, router, embeddings и lm_head сохранены в BF16. Сильная сторона модели — сохранение возможностей базовой Qwen3.8-27B, включая мультимодальность, инструменты, reasoning, большой контекст и MTP, при совместимости со схемой обслуживания официальной FP8-версии. Главное ограничение — существенное удаление защитного выравнивания: модель может выполнять вредоносные, неэтичные и незаконные запросы и не имеет значимых встроенных защитных механизмов. Поэтому её не следует использовать напрямую в пользовательских или производственных системах без собственных фильтров, модерации и контроля злоупотреблений. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; использование также должно соответствовать применимым законам и условиям лицензии базовой модели.

Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-AWQ-MTP — 4-битная AWQ-квантизованная версия модели HauhauCS/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF. Это мультимодальная модель формата image-text-to-text для работы с текстом и изображениями; в карточке указан английский язык. Сборка предназначена для локального запуска и инференса через Transformers и vLLM, включая speculative decoding благодаря сохранённой NextN/MTP draft head. Модель содержит около 27 млрд параметров и использует гибридную архитектуру Qwen3.5: 64 декодерных слоя, из которых 48 используют линейное внимание Qwen3_5GatedDeltaNet, а 16 — полноценное внимание. В состав также входит 27-слойная vision tower, оставленная без квантизации. Применена схема W4A16 с размером группы 128 и асимметричным квантованием; итоговый размер файлов составляет около 19 ГБ. На конфигурации из двух RTX 3090 с vLLM и FP8 KV-cache модель успешно обрабатывала контексты до 229 200 токенов в тесте извлечения данных, однако это не является заявленным максимальным размером контекста. Сильные стороны — сохранённые мультимодальность, tool calling и MTP-ускорение: в тестовой конфигурации измерялась скорость до 96,3 токена в секунду, а коэффициент принятия MTP-токенов составил 64,9%. Модель описана как uncensored, а в двух проверочных запросах отказов не было. Ограничение — квантизация выполнена не из исходных BF16-весов, а через восстановление из Q8_K_P GGUF и последующее 4-битное квантование, поэтому возможны накопленные ошибки. Стандартизированные тесты качества не проводились. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели fsousaon/Qwen3-Embedding-4B-Lia на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-4B — мультиязычная модель для построения текстовых эмбеддингов из семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на базе Qwen3-4B-Base, дообученная для задач поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для семантического поиска по документам и коду, оценки сходства предложений, классификации и кластеризации текстов, а также поиска соответствий между языками. Она поддерживает более 100 языков, контекст до 40 960 токенов по метаданным и до 32 тысяч токенов в описании модели. Размер эмбеддинга можно настраивать от 32 до 2560 измерений; также поддерживаются инструкции, настраивающие представление под задачу.

QwQ-LCoT-7B-Instruct — языковая модель на архитектуре Qwen2, дообученная prithivMLmods на Qwen2.5-7B-Instruct с использованием набора amphora/QwQ-LongCoT-130K. Она предназначена для следования инструкциям, генерации текста и решения задач, требующих многошаговых рассуждений и подробных объяснений. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов; в карточке заявлено обучение на примерах цепочек рассуждений. Репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых помощников и задач, где нужны логические выводы и развернутые ответы. Язык карточки и метаданные указывают на английский. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

StrangeMerges_54-7B-model_stock — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit и метода model_stock. В конфигурации указаны несколько исходных моделей, включая Gille/StrangerPerciVaaled_Strange-7B-slerp в качестве базовой; метаданные также связывают модель с другими объединёнными чекпойнтами.

Tess-XS-v1-3-yarn-128K — версия общего языкового семейства Tess, разработанная Migtissera на базе Nous Research Mistral-7B-yarn-128K. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста общего назначения в формате диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. В карточке указана длина контекста 32 768 токенов; автор сообщает о тестировании до 16 тысяч токенов и отмечает небольшие повторы около этой длины, поэтому для конкретных сценариев рекомендуется проверять качество и ограничивать контекст. Поддерживаемый язык в карточке не обозначен.

WarpQuant Qwen3.5-4B R16E4 Text — текстовая версия чекпойнта Qwen3.5-4B, опубликованная HarimxChoi. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 3,4 млрд параметров для генерации текста и диалога; она принимает текст и выдаёт текст. Контекст модели составляет до 262 144 токенов, в карточке указаны английский и корейский языки. Веса проекций сжаты методом block-GPTQ до INT3 с преобразованием signed Hadamard и восстановлением выбранных столбцов BF16 по Output-Fisher; эмбеддинги токенов используют групповой INT4. Репозиторий хранит значения в формате safetensors, совместимом с BF16. В README приведены результаты для базовой модели и других форматов, но отдельные метрики именно для этой версии не приведены. Модель предназначена для текстовой генерации и диалога, в том числе с длинным контекстом. Это текстовый экспорт: возможности понимания изображений исходной мультимодальной модели сюда не входят. Для запуска README указывает на необходимость актуальной основной ветки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

West-Hermes-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей Mistral-7B-v0.1, WestLake-7B-v2 и OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью метода DARE TIES и инструментария mergekit. В основе лежит плотная архитектура Mistral для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

XGen-7B-8K-Inst — языковая модель Salesforce AI Research с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,7 млрд параметров. Она создана как версия XGen-7B-8K-Base, дообученная на общедоступных инструкционных данных; контекст составляет до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: например, для ответов на вопросы, выполнения текстовых запросов и диалоговых сценариев. В карточке указано, что релиз предназначен для исследовательских целей; данных о поддерживаемых естественных языках нет. Модель распространяется в формате PyTorch. Авторы предупреждают, что её не оценивали для всех прикладных сценариев, поэтому перед применением следует проверять точность, безопасность и справедливость ответов, особенно в задачах высокого риска. Лицензия для этой инструкционной версии в карточке не указана; Apache-2.0 отмечена для базовых моделей XGen-7B-4K-Base и XGen-7B-8K-Base.