II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

CodeGeeX4-ALL-9B — открытая многоязычная модель генерации кода от команды CodeGeeX, созданная на базе GLM-4-9B путём продолженного обучения. Она предназначена для помощи в разработке программного обеспечения: генерирует и дополняет код, отвечает на вопросы о коде и репозиториях, а также поддерживает сценарии с интерпретатором кода, веб-поиском и вызовом функций. Модель имеет плотную архитектуру семейства ChatGLM и 11,4 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка указывает поддержку китайского и английского языков, а примеры ориентированы на программирование, в том числе на Python. По README, CodeGeeX4-ALL-9B показывает конкурентные результаты на BigCodeBench и NaturalCodeBench и рассчитана на широкий набор задач разработки. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию other; конкретные условия лицензии следует проверять в репозитории модели. Результаты для конкретных языков программирования и сценариев могут различаться; сама карточка не приводит подробных ограничений или гарантий качества.

IntervitensInc/DeepSeek-V3.1-Terminus-Channel-int8 — производная версия DeepSeek-V3.1-Base, представленная как разговорная модель для генерации текста. Карточка описывает обновление DeepSeek-V3.1-Terminus, направленное на уменьшение смешения китайского и английского текста и аномальных символов, а также на улучшение Code Agent и Search Agent. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. По метаданным модель построена на архитектуре DeepseekV3ForCausalLM, содержит 37,6 млрд параметров, имеет контекстное окно до 163 840 токенов и распространяется в формате safetensors; заявлена библиотека Transformers. Подходит для диалогов, рассуждений, задач с кодом и поиска с использованием инструментов. README указывает, что структура модели совпадает с DeepSeek-V3, и отсылает к репозиторию DeepSeek-V3 для инструкций по локальному запуску. Лицензия — MIT. Карточка не приводит отдельных оценок качества именно этой копии и не раскрывает деталей, связанных с суффиксами Channel-int8; метаданные указывают формат safetensors и тег 8-bit.

Deepseek-Wizard-33B-slerp — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из DeepSeek Coder 33B Instruct и WizardCoder-33B-V1.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM; в метаданных указан размер 17,2 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста с акцентом на программирование: она может помогать писать и дополнять код, объяснять его и отвечать на вопросы в чате. Слияние выполнено методом SLERP; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0.

Это bf16-сборка Devstral-Small-2507, подготовленная командой LM Studio Community с помощью mlx_lm для работы на компьютерах Apple Silicon. Исходную модель разработала Mistral AI; это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В репозитории указаны веса safetensors, а библиотека для запуска в метаданных — vLLM. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач разработки программного обеспечения; интерфейс поддерживает вызов инструментов. Языковые теги охватывают множество языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, японский и китайский. Сборка в формате MLX оптимизирована для Apple Silicon, но указанная библиотека vLLM может потребовать другого способа запуска. Лицензия — Apache-2.0. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы; карточка также предупреждает, что LM Studio не гарантирует качество или пригодность модели.

Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и Cognitive Computations на основе Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; веса опубликованы в формате Safetensors. Полное дообучение проводилось с длиной последовательности 4K, модель использует шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям, диалогов, задач программирования и математики, а также сценариев с вызовом функций и начальными агентными возможностями. В обучении использованы наборы инструкций, диалогов, кода и математики. Основной язык — английский; карточка не заявляет отдельную языковую специализацию. Разработчики описывают Dolphin как модель без встроенных ограничений на содержание, поэтому перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой модерации. Использование, включая коммерческое, разрешено в рамках лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement.

theo77186/dolphin-2.9.1-mistral-22b — преобразованная в формат Mistral версия Dolphin 2.9.1 Mixtral 1x22B, созданной Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и Cognitive Computations. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 22 млрд параметров с контекстом до 65 536 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая задачи по программированию. В карточке также заявлены начальные агентные возможности и поддержка вызова функций. Для исходной модели указано полное дообучение всех слоёв с длиной последовательности 16 000 токенов; она основана на Dolphin-2.9-Mixtral-8x22B и извлечённом объединённом эксперте. Лицензия — Apache-2.0, допускающая коммерческое использование при соблюдении её условий. Автор README отмечает, что шаблон ChatML работает некорректно и что формат Alpaca при этом работает. Модель описана как uncensored и может следовать запросам, в том числе небезопасным; перед предоставлением сервиса рекомендуется добавить собственный слой выравнивания. Языки обучения и точные показатели качества в карточке не раскрыты.

Dracarys-72B-Instruct — чат-модель Abacus.AI, дообученная на базе Qwen2-72B-Instruct для улучшения результатов в задачах программирования. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 71,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст. В сравнении с исходной Qwen2-72B-Instruct модель показала более высокие результаты на LiveCodeBench по генерации кода, выполнению кода и предсказанию вывода тестов. Модель подходит для генерации и объяснения кода, решения задач программирования и анализа результатов тестирования. В README также приведены оценки на LiveBench по языковым задачам, математике, анализу данных, рассуждениям и следованию инструкциям, однако основной акцент дообучения — программирование. Поддерживаемый язык, указанный в метаданных, — английский. Лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверять на странице модели и базовой модели.

Fabliq-8B-Agent — компактная агентная языковая модель LLM-OS-Models для работы с терминалом и задач программирования. Это дообученная и объединённая модель семейства Liquid AI LFM2.5 с MoE-архитектурой Lfm2MoeForCausalLM: в карточке указано 1,6 млрд параметров, а README описывает базовую конфигурацию как примерно 8 млрд параметров всего и около 1 млрд активных на токен. Модель принимает текст, использует контекст до 128 000 токенов и обучена на английских многоходовых траекториях взаимодействия с инструментами. Модель предназначена для сценария «прочитать — рассуждать — выполнить действие — проверить результат»: она может выдавать текстовые ответы и вызовы инструментов в формате Liquid, например Bash, Read, Edit, Write, Glob и Grep. Обучение проведено на 4 047 терминальных сессиях из набора Fable-5-traces, поверх модели ToolBench; README указывает три эпохи дополнительного обучения. Для выполнения действий требуется внешняя среда, которая разбирает и исполняет вызовы инструментов. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Focus — производная текстовая модель Jaidchen на базе Qwen/Qwen3.6-27B, представленная в архитектуре Qwen3_5ForCausalLM и содержащая 22,3 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, программирования и агентных сценариев с чатом и интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Из модели удалены компоненты обработки изображений и видео: соответствующие данные могут оставаться в контексте, но модель не интерпретирует их. Автор заявляет о снижении требований к хранению, памяти и времени вывода без потери качества; независимые результаты сравнения в доступной карточке не приведены. Шаблон чата поддерживает роли developer и system, сохранение исторических рассуждений и разные формы вызовов инструментов. Совместимость зависит от движка: карточка указывает поддержку в SGLang версии 0.5.17 и новее и vLLM версии 0.26.0 и новее; другие движки могут требовать адаптации и вести себя непредсказуемо. По умолчанию случайная выборка отключена, что ограничивает пригодность для длинного творческого письма и развлекательного чата. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели ludx/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 на Hugging Face совпадает с карточкой yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2, поэтому описание составлено по ней. Gemma4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 — дообученная модель yuxinlu1 на базе Google Gemma 4 12B Instruct для генерации кода и выполнения многошаговых технических задач с использованием инструментов. Это плотная архитектура Gemma 4 Unified, опубликованная в формате safetensors с весами bf16; README ориентирует эту версию прежде всего на разработчиков, которые хотят запускать модель в Transformers, создавать квантизованные варианты или продолжать дообучение. Модель предназначена для написания и отладки кода, работы с командами и инструментами, а также циклов «диагностика — исправление — проверка». В README приведён результат около 55% на локальном тесте tau2-bench telecom из 20 задач против примерно 15% у базовой модели при одинаковой конфигурации. Это сравнение ограничено описанным автором тестовым стендом и не сопоставимо напрямую с опубликованными результатами бенчмарка. Автор также сообщает о небольшом снижении результата на MMLU-Pro относительно базы. Модель поддерживает диалог и использует встроенный протокол вызова инструментов Gemma 4; README также описывает режим рассуждения перед ответом. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о размере контекстного окна или языках обучения, поэтому они здесь не уточняются.

Gemma4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 — дообученная модель yuxinlu1 на базе Google Gemma 4 12B Instruct для генерации кода и выполнения многошаговых технических задач с использованием инструментов. Это плотная архитектура Gemma 4 Unified, опубликованная в формате safetensors с весами bf16; README ориентирует эту версию прежде всего на разработчиков, которые хотят запускать модель в Transformers, создавать квантизованные варианты или продолжать дообучение. Модель предназначена для написания и отладки кода, работы с командами и инструментами, а также циклов «диагностика — исправление — проверка». В README приведён результат около 55% на локальном тесте tau2-bench telecom из 20 задач против примерно 15% у базовой модели при одинаковой конфигурации. Это сравнение ограничено описанным автором тестовым стендом и не сопоставимо напрямую с опубликованными результатами бенчмарка. Автор также сообщает о небольшом снижении результата на MMLU-Pro относительно базы. Модель поддерживает диалог и использует встроенный протокол вызова инструментов Gemma 4; README также описывает режим рассуждения перед ответом. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о размере контекстного окна или языках обучения, поэтому они здесь не уточняются.

Gemma-4-E4B-text-base — текстовая версия Gemma-4-E4B-it, подготовленная wyattearp удалением мультимодальных проекций зрения и аудио. Параметры языкового трансформера сохранены побитно относительно базовой модели; это плотная авторегрессионная модель Gemma 4 примерно на 4,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов и словарём из 256 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Текстовая конфигурация сокращает расход памяти на мультимодальные компоненты и упрощает обслуживание через Transformers и совместимые движки, включая vLLM. Карточка описывает англоязычное применение; удаление аудио- и визуальных компонентов исключает обработку изображений и аудио. Модель распространяется в формате safetensors; для использования действует лицензия Gemma. README отмечает необходимость исправления парсера вызовов инструментов в vLLM для корректной обработки некоторых переходов формата Gemma 4.

unsloth/GLM-4.6-GGUF — это версия языковой модели GLM-4.6 в формате GGUF, подготовленная Unsloth на основе модели GLM-4.6 от Z.ai (Zhipu AI). Модель предназначена для локального запуска и генерации текста, включая программирование, рассуждения, агентские сценарии, использование инструментов и поисковых агентов. Она также ориентирована на создание более естественных текстов и ролевое взаимодействие. Заявлено контекстное окно до 200 000 токенов, поддержка английского и китайского языков, а также улучшения по сравнению с GLM-4.5 в задачах кодирования, рассуждений, tool use и агентских приложениях. Размер модели, точная архитектура, перечень модальностей и конкретный вариант квантования в README не указаны. Репозиторий содержит исправления chat template; для запуска рекомендуется актуальная версия llama.cpp с параметром --jinja. Для общих оценок рекомендована температура 1.0, а для задач, связанных с кодом, — top_p 0.95 и top_k 40. Модель сильна в длинноконтекстной обработке, генерации кода, рассуждениях и интеграции с инструментами, однако README не приводит подробных количественных характеристик, ограничений качества или требований к вычислительным ресурсам. Лицензия — MIT.

unsloth/GLM-4.7 — вариант GLM-4.7, опубликованный Unsloth с исправлениями шаблона чата. Это англо-китайская языковая модель для генерации текста и диалогов, рассчитанная в том числе на программирование, агентные сценарии с вызовом инструментов и сложные рассуждения. Модель имеет архитектуру GLM4 MoE и 23,4 млрд параметров; заявленная длина контекста — 202 752 токена. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель подходит для многошаговой работы с кодом и терминалом, генерации интерфейсов и слайдов, диалогов и задач, где нужно вызывать инструменты. README описывает чередование рассуждений и действий, сохранение контекста рассуждений между ходами и управление режимом рассуждения на уровне хода. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для использования с Transformers, vLLM и SGLang; для llama.cpp указано использовать шаблон Jinja. Лицензия — MIT. Заявленные сильные стороны — программирование, агентное использование инструментов и математические рассуждения. Качество ответов и результатов на конкретных задачах может различаться; для агентных сценариев README рекомендует включать сохранение рассуждений. Показатели в карточке приведены на бенчмарках и не гарантируют результат в прикладном сценарии.

GLM-4.7-REAP-218B-A32B-GGUF — GGUF-версия разреженной языковой модели GLM-4.7, подготовленная Unsloth. Модель с архитектурой Sparse Mixture-of-Experts (SMoE) создана методом REAP (Router-weighted Expert Activation Pruning), который удаляет избыточные эксперты, сохраняя независимое управление маршрутизатора оставшимися экспертами. Модель содержит 218 млрд параметров, из которых 32 млрд активируются для каждого токена, включает 92 слоя, 96 экспертов с активацией 8 экспертов на токен, использует GQA с 96 Q- и 8 KV-головами и поддерживает контекст до 202 752 токенов. Модель предназначена для генерации текста и кода, агентских рабочих процессов, понимания репозиториев, многошаговых сценариев и function calling. Заявлена близкая к исходной GLM-4.7 производительность при сокращении размера примерно на 40% по сравнению с полной моделью на 355 млрд параметров. Это делает её привлекательной для локального развертывания, сред с ограниченными ресурсами и исследовательских задач. Поддерживаются текстовые сценарии; заявленный язык в карточке — английский. К сильным сторонам относятся сохранение возможностей генерации кода, агентного программирования и вызова функций, отсутствие необходимости в дополнительном дообучении после pruning, а также совместимость с llama.cpp при использовании параметра --jinja. Для запуска требуется значительный объём памяти из-за общего размера модели; конкретные характеристики квантования GGUF, результаты оценки именно этой версии и требования к оборудованию в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Карточка модели manaladan6/GLM-5 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5, поэтому описание составлено по ней. GLM-5 — большая языковая модель семейства GLM, разработанная zai-org для сложных задач разработки систем и длительных агентных сценариев. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования и взаимодействия с инструментами в диалогах. В README заявлена версия на 744 млрд параметров, из которых 40 млрд активны; репозиторий Hugging Face содержит 30,4 млрд параметров. Эти данные расходятся, поэтому размер конкретной опубликованной сборки нельзя однозначно определить. Архитектура в метаданных обозначена как glm_moe_dsa, формат весов — safetensors, а нативная длина контекста составляет 202 752 токена. Поддерживаются английский и китайский языки. README сообщает об интеграции DeepSeek Sparse Attention для снижения стоимости развёртывания при сохранении длинного контекста, а также о сильных результатах в рассуждениях, программировании и агентных задачах. Модель можно запускать через Transformers и ряд других фреймворков; для использования инструментов описана настройка сервера vLLM. Лицензия — MIT. Указанные в карточке результаты бенчмарков являются заявлениями разработчика; фактическая производительность зависит от сценария и конфигурации.

GLM-5-GGUF — это квантованное представление языковой модели GLM-5, подготовленное Unsloth на основе модели zai-org/GLM-5. Модель предназначена для генерации текста, решения сложных задач рассуждения, программирования, системной инженерии и выполнения долгих агентских сценариев, включая работу с инструментами и веб-навигацию. GLM-5 имеет MoE-архитектуру с 744 млрд параметров, из которых 40 млрд активны при обработке запроса, и использует DeepSeek Sparse Attention (DSA) для снижения стоимости развертывания при сохранении возможностей работы с длинным контекстом. Для обучения применялись 28,5 трлн токенов и асинхронная инфраструктура reinforcement learning slime. В карточке указаны английский и китайский языки, библиотека Transformers и задача text-generation. GGUF-версия ориентирована на локальный запуск; Unsloth заявляет улучшенную точность своих квантований, однако конкретный размер контекста, варианты квантования и требования к оборудованию в README не указаны. Сильные стороны модели — рассуждение, кодирование, агентские задачи и работа с инструментами; приведённые бенчмарки показывают высокие результаты, в частности на SWE-bench Verified, BrowseComp и τ²-Bench. Ограничения включают очень большой общий размер модели и потенциально высокие требования к ресурсам даже при квантовании, а также отсутствие в README подробностей о производительности конкретного GGUF-варианта. Модель распространяется по лицензии MIT.

Granite-20B-Code-Instruct-8K — языковая модель IBM Research с 20 млрд параметров, дообученная на основе Granite-20B-Code-Base-8K. Она предназначена для выполнения инструкций по программированию и создания помощников для разработки; обучение включало данные о коммитах, примеры инструкций по коду и вызову функций, математические задачи и общие инструкции. Модель использует архитектуру GPTBigCode и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель может помогать с написанием и объяснением кода, решением задач по программированию, запросами SQL и задачами на математические рассуждения. Карточка отмечает, что качество может снижаться для языков программирования за пределами обучающих данных; перед применением в критически важных системах рекомендуется проверка безопасности и настройка под целевую задачу. Новые проекты IBM направляет к более свежим моделям Granite. Лицензия — Apache 2.0.

cyankiwi/Laguna-XS-2.1-AWQ-INT4 — это INT4-квантизированная версия модели Laguna XS 2.1, разработанной poolside и подготовленной cyankiwi с использованием метода AWQ. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для агентного программирования, работы с терминалом и длительных многошаговых задач на локальном компьютере. В основе лежит Mixture-of-Experts с 33 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются для каждого токена. Архитектура включает 40 слоёв, 256 экспертов и одного общего эксперта, сочетает глобальное внимание со Sliding Window Attention в соотношении 1:3 и использует окно скользящего внимания размером 512 токенов. Контекстное окно составляет 262 144 токена, поддерживается текстовый ввод и вывод, а также интерleaved reasoning между вызовами инструментов с возможностью включать и отключать рассуждения для конкретного запроса. Заявлена поддержка английского, китайского, хинди, арабского, русского, японского, корейского, нидерландского, французского и испанского языков. Кэш ключей и значений хранится в формате FP8, что снижает расход памяти на токены; заявлена возможность запуска на Mac с 36 ГБ оперативной памяти. Сильными сторонами модели являются компактное число активных параметров, поддержка длинного контекста, локальный запуск и ориентация на программирование и агентные сценарии. В опубликованных результатах она показала 70,9% на SWE-bench Verified, 63,1% на SWE-bench Multilingual, 47,6% на SWE-bench Pro и 37,5% на Terminal-Bench 2.0. Показатели относятся к Laguna XS 2.1 в целом и не обязательно непосредственно к данной INT4-квантизации; квантизация также может влиять на качество и точность. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, разрешающей использование и модификацию модели и связанных материалов в коммерческих и некоммерческих целях.

Ling-lite-1.5-2506 — обновлённая разговорная языковая модель от inclusionAI для рассуждений, решения сложных задач, программирования и отладки кода. Она построена на архитектуре Bailing MoE и поддерживает генерацию текста в формате чата. В README указаны 16,8 млрд параметров, из которых активируются 2,75 млрд; метаданные Hugging Face указывают 794,8 млн параметров. В карточке также заявлена длина контекста 128K, тогда как метаданные сообщают 32 768 токенов. README описывает улучшения относительно Ling-lite-1.5 и приводит результаты на GPQA Diamond и LiveCodeBench 2408–2501. Модель принимает текст и генерирует текст. Опубликованные веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — MIT. Языки в доступных сведениях не перечислены.

Карточка модели ahmed-amedo/MiMo-V2.6-Pro-RL на Hugging Face совпадает с карточкой shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.6-Pro-RL — флагманская модель серии MiMo-V2.6, разработанная Xiaomi и обученная с масштабированием обучения с подкреплением для агентных сценариев и самоулучшения. Она предназначена для генерации текста, программирования, работы с инструментами и задач, где агент взаимодействует со средой и оценивает результаты своих действий. Модель построена на разреженной архитектуре Mixture of Experts. В README указаны 1,02 трлн общих и 42 млрд активируемых параметров; метаданные репозитория указывают 27,7 млрд параметров и класс MiMoV2ForCausalLM. Контекст составляет до 1 млн токенов. Модель поддерживает текст, изображения, видео и аудио, а также интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлены английский и китайский языки. Модель подходит для длительных агентных запусков, анализа визуальных и аудиовизуальных материалов, программирования и работы с длинными документами или репозиториями. README приводит результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных задачах; развёртывание рассчитано на специализированные средства инференса и мощное оборудование. Лицензия репозитория — MIT.

Карточка модели Viva00007363/MiMo-V2.6-Pro-RL на Hugging Face совпадает с карточкой shaikat2007/MiMo-V2.6-Pro, поэтому описание составлено по ней. MiMo-V2.6-Pro-RL — флагманская модель серии MiMo-V2.6, разработанная Xiaomi и обученная с масштабированием обучения с подкреплением для агентных сценариев и самоулучшения. Она предназначена для генерации текста, программирования, работы с инструментами и задач, где агент взаимодействует со средой и оценивает результаты своих действий. Модель построена на разреженной архитектуре Mixture of Experts. В README указаны 1,02 трлн общих и 42 млрд активируемых параметров; метаданные репозитория указывают 27,7 млрд параметров и класс MiMoV2ForCausalLM. Контекст составляет до 1 млн токенов. Модель поддерживает текст, изображения, видео и аудио, а также интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлены английский и китайский языки. Модель подходит для длительных агентных запусков, анализа визуальных и аудиовизуальных материалов, программирования и работы с длинными документами или репозиториями. README приводит результаты бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных задачах; развёртывание рассчитано на специализированные средства инференса и мощное оборудование. Лицензия репозитория — MIT.

CQDU/MiniMax-M3 — мультимодальная модель семейства MiniMax-M3, разработанная MiniMax. Она предназначена для диалогов с изображениями и видео, программирования и длительных агентных задач. Модель использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA), имеет около 428 млрд параметров, из которых активируется около 23 млрд, и заявленный контекст до 1 млн токенов. Обучение с совместными текстовыми, визуальными и видеоданными заявлено с самого начала, что поддерживает объединение информации из разных модальностей. Для запуска авторы указывают MiniMax Agent и MiniMax API; README также описывает локальное использование через Transformers и safetensors. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия следует проверять в карточке модели и связанных документах.

MiniMax-M3 — мультимодальная модель семейства MiniMax, представленная в репозитории dshive/MiniMax-M3. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, анализа визуального содержимого, работы с видео, программирования и длительных агентных сценариев. В README заявлены около 428 млрд параметров, примерно 23 млрд активируемых параметров и контекст до 1 млн токенов. Модель использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA); в карточке указана архитектура MiniMax-M3-VL и формат весов safetensors. Разработчик заявляет ускорение обработки длинного контекста и сильные результаты в задачах программирования и совместной работы с агентом. Для использования описаны MiniMax Agent и MiniMax API, а также локальное развёртывание через Transformers. Репозиторий опубликован под лицензией other; конкретные условия лицензии следует проверять в карточке модели.

Nail-Qwen3.6-35B-A3B-MLX — вариант модели Qwen3.6-35B-A3B, опубликованный пользователем peculiar-ragdoll. Это квантованная сборка для MLX на базе Unsloth Dynamic 4-bit quant, дополненная исправленным шаблоном чата, который добавляет инструкции для кратких и прямых ответов. Модель ориентирована на локальный запуск на компьютерах Mac с Apple Silicon. Модель предназначена для рассуждений, многошаговых диалогов, агентной разработки программного обеспечения и работы в coding-агентах. Она поддерживает текстовые и, согласно метаданным pipeline, мультимодальные сценарии image-text-to-text, однако подробности о фактически поддерживаемых визуальных входах в README не приведены. Заявлены английский и китайский языки, архитектура Mixture-of-Experts и контекст до 262 144 токенов. При использовании 8-битной точности KV-кэша заявлен запуск примерно в 24 ГБ оперативной памяти; также описана работа на системах с 32 ГБ unified memory. Сильные стороны модели — высокая скорость получения ответа, эффективность по расходу токенов и пригодность для автономных задач программной инженерии и длительных многоходовых взаимодействий. Ограничение заключается в том, что модель может тратить больше токенов на внутреннее рассуждение, чем некоторые альтернативы, из-за чего быстрее заполняет контекст; для очень длинных сессий это снижает выносливость. Приведённые в README результаты основаны на авторских тестах и не заменяют независимую оценку. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nemotron-Cascade-14B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA на 14 млрд параметров, построенная на архитектуре Qwen3 и дообученная от Qwen3-14B Base. Модель проходит многоэтапное SFT и последовательное обучение с подкреплением по отдельным областям; она предназначена исключительно для режима рассуждений и поддерживает диалоговый шаблон Qwen3 ChatML. Модель подходит для рассуждений на общие темы, математики, программирования, разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. В метаданных указан контекст 32 768 токенов; README рекомендует YaRN для поддержки более длинного контекста и приводит параметры генерации temperature 0,6 и top_p 0,95. По данным карточки, доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Карточка сообщает о высоких результатах на широком наборе бенчмарков, но эти заявления относятся к оценкам авторов. Модель текстовая и ориентирована на английский язык; README не описывает поддержку других языков. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Nex-N2-Pro — открытая агентная языковая модель компании Nex-AGI, предназначенная для сложных задач разработки ПО и рабочих процессов с длительным планированием. Она дообучена на основе Qwen3.5-397B-A17B и использует архитектуру семейства Qwen3.5 MoE; в README указана поддержка рассуждений, вызова инструментов и выполнения задач в среде с обратной связью. Модель подходит для агентного программирования, поиска информации и выполнения команд в терминале. Модель выдаёт текст и может формировать вызовы инструментов; карточка также описывает сценарии генерации веб- и мультимедийного контента, но подробные входные мультимодальности для этого репозитория не подтверждены. В метаданных указаны Transformers, формат safetensors и лицензия Apache-2.0. README приводит результаты на агентных и программных бенчмарках, включая 75,3 на Terminal-Bench 2.1 и 1585 на GDPval. Для развёртывания авторы рекомендуют собственную версию sglang; крупный размер базовой модели требует мощного оборудования. Языки и длина контекста не подтверждены доступными данными.

bartowski/nvidia_Nemotron-Cascade-14B-Thinking-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели Nemotron-Cascade-14B-Thinking, разработанной NVIDIA. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp release b7423 и метода imatrix; исходная модель построена на базе Qwen3-14B Base и дообучена NVIDIA с помощью многоэтапного SFT и последовательного доменного reinforcement learning. Модель предназначена для текстовой генерации общего назначения, сложного рассуждения, математических задач, программирования, software engineering, следования инструкциям и tool use. Она рассчитана исключительно на thinking mode и использует шаблон Qwen3-style ChatML с добавлением тега /think. Поддерживается английский язык. Модель имеет около 14B параметров; репозиторий GGUF предлагает варианты от IQ2_XS до BF16 размером примерно от 4,69 до 29,54 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между качеством и требованиями к памяти для llama.cpp, LM Studio и совместимых приложений. Исходная конфигурация рассчитана на 32K токенов; с RoPE scaling по методу YaRN заявлена поддержка 64K токенов, а для SWE Verified — до 90K. Сильные стороны — специализация на глубоком рассуждении и высокие результаты NVIDIA на широком наборе тестов, включая математику и программирование. Ограничения связаны с режимом только thinking, англоязычной специализацией и неизбежной потерей качества у низкобитных квантизаций. Модель и производные квантизации распространяются по NVIDIA Open Model License.

Ornith-1.0-35B-FP8 — открытая языковая модель семейства Ornith-1.0, разработанная командой Deep Reinforce AI. Модель предназначена прежде всего для агентного программирования и автоматизации задач разработки ПО, включая работу с терминалом, исправление ошибок и решение задач из репозиториев. Она позиционируется как облегчённый вариант семейства для эффективного развёртывания на одной GPU. Модель относится к классу текстогенерации и имеет размер 35 млрд параметров; доступна в формате FP8. В материалах семейство Ornith описывается как включающее плотные и MoE-варианты, обученные поверх Gemma 4 и Qwen 3.5, однако точная архитектура именно Ornith-1.0-35B-FP8, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Обучение включает reinforcement learning, при котором оптимизируются как итоговые решения, так и scaffolding для поиска траекторий решения. Сильной стороной модели заявлена высокая эффективность в агентном программировании: в приведённых результатах она показывает 64,2 на Terminal-Bench 2.1 с Terminus-2, 62,8 с Claude Code, 75,6 на SWE-bench Verified и 50,4 на SWE-bench Pro. Ограничения включают узкую специализацию на задачах разработки, отсутствие подробных сведений о мультимодальности, языковой поддержке и контексте, а также возможную потребность в мощной GPU для локального запуска. Модель распространяется по лицензии MIT, без региональных ограничений.

Pareto 26.10 Preview — мультимодальная составная модель компании Unbiased для исследовательских задач, программирования, агентных сценариев и задач общего назначения. По данным страницы модели в OpenRouter, она принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает вызов инструментов и контекст до 1 048 576 токенов с выводом до 131 072 токенов. Это предварительная версия, поведение которой может измениться без предупреждения; для стабильного поведения разработчик рекомендует Pareto 26.9. Подробности об архитектуре, размере, поддерживаемых языках и лицензии в использованных источниках не подтверждены.