II.3Рефакторинг, миграция и модернизация

DevQuasar-4/huihui-ai.DeepSeek-V3-0324-Pruned-Coder-411B-GGUF — квантизированная версия модели huihui-ai/DeepSeek-V3-0324-Pruned-Coder-411B, опубликованная проектом DevQuasar. Модель предназначена для генерации текста; по названию базовой модели и идентификатору можно предположить ориентацию на задачи программирования, однако подробные сценарии применения в README не описаны. Архитектура, точный размер, поддерживаемые модальности, языки, объём контекста и характеристики квантизации не указаны. Известно только, что модель распространяется в формате GGUF и является производной от pruned coder-модели DeepSeek-V3-0324. README не содержит сведений о результатах тестирования, сильных сторонах, ограничениях или лицензии, поэтому оценить качество и условия использования по имеющимся данным невозможно.

NVIDIA Kimi-K2.7-Code DFlash — вспомогательная модель типа draft head для ускорения вывода Moonshot AI Kimi-K2.7-Code с помощью спекулятивного декодирования DFlash и Model Optimizer. Она предназначена для разработчиков агентных систем, помощников по программированию и программных копилотов, а также для обычных задач следования инструкциям, где важно снизить задержку генерации. Модель использует трансформерную архитектуру; в метаданных указаны семейство Qwen3 и класс DFlashDraftModel, а в карточке — архитектура DeepSeek V3. Размер этой модели в метаданных указан как 4,2 млрд параметров; для базовой Kimi-K2.7-Code карточка приводит 1 трлн параметров всего и 32 млрд активных. Контекст составляет 262 144 токена. Карточка заявляет поддержку текстового, графического и видеовхода и генерацию текста; для запуска указаны vLLM и NVIDIA Blackwell B200. Обучение DFlash-модулей использовало синтетические ответы целевой модели на многоязычные запросы по программированию, математике, STEM и общим темам. Карточка заявляет возможность коммерческого и некоммерческого использования, а также указывает NVIDIA Open Model License и модифицированную MIT License для Kimi-K2.7-Code; перед использованием следует проверить применимые условия лицензий. DFlash — компонент спекулятивного декодирования, поэтому его применение предполагает совместимую базовую модель и конфигурацию сервинга.

kto10k1 — дообученная модель на основе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base с архитектурой Llama и 1,3 млрд параметров. В метаданных указан метод KTO; модель предназначена для генерации текста и может применяться для продолжения, автодополнения и заполнения пропусков в коде — сценариев, для которых рассчитана базовая модель DeepSeek Coder. Поддерживает контекст до 16 384 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные целевые задачи, языки программирования, датасет или результаты оценки именно kto10k1. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и базовой модели.

onnx-community/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — это ONNX-версия модели Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct, подготовленная сообществом onnx-community для работы с библиотекой Transformers.js. Модель предназначена для генерации текста и ассистирования в задачах программирования, включая написание кода и объяснение алгоритмов, например quick sort. Модель относится к семейству Qwen2.5-Coder и имеет размер 0,5 млрд параметров. В репозитории указаны ONNX-веса и возможность запуска в формате q4 через Transformers.js, в том числе в JavaScript-приложениях. README не содержит данных о поддерживаемых языках, длине контекста, архитектурных деталях, модальностях или лицензии. К сильным сторонам относятся компактный размер и совместимость с Transformers.js; ограничения и точные характеристики качества в предоставленных данных не указаны.

Это модель Sentence Transformers на базе CodeBERTa-small-v1, дообученная автором buelfhood на наборе SOCO_TRAIN_java с использованием TripletLoss. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; архитектура состоит из RoBERTa-трансформера и mean pooling. Модель предназначена для сравнения семантической близости текстов и поиска по смыслу, в частности для текстов, связанных с кодом на Java. Векторы можно использовать для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Сходство рассчитывается косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 512 токенов по README и 514 токенов в метаданных. Лицензия в доступных данных не указана.

Sweep Next-Edit 1.5B — модель Sweep AI для автодополнения кода, которая предсказывает следующее изменение в файле с учётом его текущего содержимого, связанных файлов и недавних правок. Репозиторий Xenova содержит версию для Transformers в формате safetensors и конвертацию в ONNX; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, около 1,4 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для локального дополнения кода в редакторах и IDE. В README заявлены быстрое выполнение на ноутбуке и результаты выше моделей более чем в четыре раза крупнее на бенчмарках предсказания следующих правок; это заявления авторов карточки. Для подсказки модель принимает текстовый контекст файлов и изменений и генерирует текст предполагаемой правки. Указаны библиотека Transformers и лицензия Apache 2.0.

XiYanSQL-QwenCoder-14B-2502 — языковая модель семейства XiYanSQL-QwenCoder от XGenerationLab, предназначенная для преобразования вопросов на естественном языке в SQL. Это плотная авторегрессионная модель Qwen2 на 14 млрд параметров с контекстом 32 768 токенов, доступная в формате safetensors и рассчитанная на запуск через Transformers или vLLM. Модель принимает вопрос пользователя, схему базы данных и при необходимости справочную информацию, затем генерирует SQL-запрос. Она ориентирована на работу с SQLite, PostgreSQL и MySQL; авторы рекомендуют представлять схему в формате M-Schema, хотя поддерживается и DDL. Её можно применять для прямой генерации запросов и как основу для дальнейшей настройки моделей Text-to-SQL. Карточка приводит результаты оценки семейства на наборах BIRD и Spider, но не указывает отдельные результаты версии 14B в предоставленной таблице. В примере промпт составлен на китайском, а перечень поддерживаемых языков модели не заявлен. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

XiYanSQL-QwenCoder-32B-2412 — языковая модель команды XiYanSQL/XGenerationLab для преобразования вопросов на естественном языке в SQL. Она построена на архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель принимает вопрос, описание схемы базы данных и при необходимости справочную информацию, затем генерирует SQL-запрос. Модель предназначена для работы с SQLite, PostgreSQL и MySQL. Её можно применять для запросов к базам данных на естественном языке и использовать как основу для дальнейшего дообучения SQL-моделей. В README заявлен результат 69,03% по EX на тестовой выборке BIRD для версии 32B. Пример запуска использует Transformers или vLLM; для схемы рекомендуется формат M-Schema, хотя допустим и DDL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка демонстрирует китайский шаблон запроса, но полный перечень поддерживаемых естественных языков не установлен. Качество зависит от корректности схемы, формата входных данных и диалекта; перед выполнением сгенерированный SQL следует проверять.

Карточка модели musafa901/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

Карточка модели tanmayola/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

OpenAI o1 — модель рассуждения, разработанная OpenAI для сложных многошаговых задач. Она обучена с применением обучения с подкреплением и предназначена для задач, где полезны тщательный анализ, например математики, программирования, научных вопросов и построения агентных сценариев. Модель также принимает изображения и может рассуждать об их содержимом. В API o1 поддерживает текстовые входы и выходы, изображения на входе, вызов функций и структурированные ответы. Контекстное окно составляет 200 000 токенов. OpenAI указывает, что версия o1-2024-12-17 стала доступна для производственного использования. Модель может ошибаться, а её результаты требуют проверки; открытые сведения не устанавливают число параметров или конкретную архитектуру. Доступ предоставляется через API OpenAI на условиях сервиса OpenAI; веса модели не представлены как открытая загрузка.

GPT-4.1 — флагманская большая языковая модель OpenAI, предназначенная для точного выполнения инструкций, разработки программного обеспечения и рассуждений по длинным материалам. В README заявлено контекстное окно размером до 1 миллиона токенов. Модель подходит для работы с запросами на естественном языке, задач программирования и анализа объёмных текстовых данных. Доступный фрагмент README не сообщает сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, лицензии или ограничениях применения.

Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8 — каузальная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизированная версия постобученной модели Qwen3.8-2.4T-A95B в формате Hugging Face Transformers. Модель предназначена для генерации текста, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговых агентских сценариев с планированием и обработкой обратной связи от среды. Модель содержит 2,4 трлн параметров, из которых при обработке активируется около 95 млрд. Она использует гибридную архитектуру из Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts: 92 слоя, 512 экспертов, 10 маршрутизируемых и 1 общий активируемый эксперт. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена примерно до 1 010 000 токенов. Поддерживаются настраиваемая глубина рассуждений через reasoning_effort и сохранение контекста рассуждений между сообщениями через preserve_thinking. Языки и точный перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны; заявленный pipeline относится к генерации текста. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная ёмкость, улучшенные возможности в кодировании, профессиональной работе, исследованиях и длительных агентских задачах, а также совместимость с vLLM, SGLang и TokenSpeed. К ограничениям относятся чрезвычайно большой общий размер модели и, как следствие, высокие требования к инфраструктуре для локального запуска; FP8-квантизация также требует совместимого программного и аппаратного стека. Модель распространяется по лицензии qwen3.8-max; в метаданных она обозначена как other, а полный текст условий находится в файле LICENSE.

Viper-Coder-Hybrid-v1.3 — дообученная модель для генерации кода и технических текстов, созданная на базе Viper-Coder-v1.1. В карточке указано, что она использует архитектуру Qwen 2.5 с 14 млрд параметров; метаданные относят её к семейству Qwen2 и указывают контекст до 131 072 токенов. Модель работает с текстом и поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для написания, анализа и отладки кода, решения алгоритмических и логических задач, математических рассуждений, обработки структурированных данных и подготовки технической документации. README заявляет поддержку программирования на Python, JavaScript, C++, Java, SQL и других языках, а также документации на более чем 29 естественных языках; метаданные карточки указывают английский и китайский. Заявленная длина генерации — до 8 000 токенов. Модель может требовать мощных вычислительных ресурсов. README предупреждает о возможных ошибках в длинных ответах, разнице качества между языками программирования, зависимости результата от формулировки запроса и отсутствии доступа к актуальной информации из интернета. Лицензия — Apache-2.0.

GigaChat 3.5 Reasoning — большая языковая модель, разработанная ai-sage. Эта версия распространяется в формате GGUF для высокопроизводительного запуска через llama.cpp; базовая модель доступна в варианте BF16, а отдельная версия предназначена для инференса в FP8. Модель ориентирована на задачи, требующие углублённого рассуждения, и обучалась с использованием online RL. Архитектура представляет собой Mixture-of-Experts с общим размером 432 млрд параметров, из которых 28 млрд активируются при обработке токена. Используется гибридная архитектура, объединяющая Multi-head Latent Attention (MLA) и слои линейного внимания GatedDeltaNet. Дополнительно применяются GatedNorm и три MTP-головы для speculative decoding. Максимальная поддерживаемая длина контекста — 262 тысячи токенов. Заявлена поддержка русского и английского языков, а также сценариев text generation, instruction following, reasoning, tool use, function calling и structured output. Модель предназначена для решения математических и научных задач, программирования, редактирования кода, генерации тестов, репозиторных задач уровня SWE-bench, взаимодействия с инструментами, работы с длинным контекстом и соблюдения заданных форматов. К сильным сторонам относятся улучшения в математике, коде, следовании инструкциям и структурированном выводе по сравнению с GigaChat 3.5 Ultra Instruct, а также специализированное обучение шести доменных экспертов с последующей on-policy distillation. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам из-за масштаба модели; конкретные требования к оборудованию, количественные характеристики производительности и ограничения использования в README не указаны. Лицензия — MIT.

Карточка модели baerquant/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

Карточка модели Ishowbackup/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

GLM-5.3-BF16 — открытая модель с весами от Z.ai для диалогов, программирования и выполнения длительных многоэтапных задач. По карточке, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе последующего обучения. В метаданных указаны архитектура GLM-MoE-DSA, 30,4 млрд параметров, библиотека Transformers и формат safetensors; модель принимает текст и генерирует текст. Модель рассчитана на сложные задачи программирования и работу с агентскими сценариями. Карточка сообщает о результатах на бенчмарках кодирования, терминальных задач и поиска уязвимостей. Контекстное окно составляет до 1 048 576 токенов; параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений. Указаны английский и китайский языки. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория. Карточка отмечает усиленные возможности в области кибербезопасности, включая обнаружение уязвимостей и эксплуатацию; при применении для таких задач необходимы соответствующие разрешения и контроль.

GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI для сложных комплексных задач. Она предназначена для углублённого анализа, разработки программного обеспечения, исследований, научной работы и создания документов. README также отмечает её пригодность для длительных задач, требующих последовательной работы. Доступные сведения не описывают архитектуру, размер, модальности, языки, контекст или лицензию модели. Метаданные каталога относят её к задаче image-text-to-text, но приведённая часть README не подтверждает работу с изображениями.

NVIDIA Kimi-K2.7-Code NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Kimi-K2.7-Code, разработанной Moonshot AI. NVIDIA подготовила и оптимизировала эту сборку с помощью Model Optimizer для запуска на NVIDIA GPU; сама NVIDIA не является разработчиком исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и кода, научного программирования, агентного использования инструментов, работы с терминалом и решения задач программной инженерии. В зависимости от конфигурации сервинга она может возвращать естественно-языковые ответы, код, структурированный JSON, запросы вызова инструментов, инструкции для координации агентов и другие артефакты. Модель использует архитектуру Transformers с сетевой архитектурой DeepSeek V3 и механизмом Mixture-of-Experts: всего заявлен 1 трлн параметров, из которых 32 млрд активируются при обработке запроса. Поддерживаются текст, изображения и видео на входе, а также контекст длиной до 256 тысяч токенов; выход представлен текстом. Веса и активации линейных операторов внутри MoE-блоков преобразованы из INT4 через BF16 в формат NVFP4. Предусмотрен запуск через vLLM на NVIDIA Blackwell под Linux; тестирование выполнялось на NVIDIA B200. Сильные стороны модели — большой контекст, поддержка мультимодальных входных данных, задачи кодирования и агентного взаимодействия, а также готовая к инференсу NVFP4-квантизация для совместимого оборудования. При этом сведения об обучающих и тестовых данных, их размере и составе в основном не раскрыты, а NVIDIA не проводила обучение или тестирование для данного релиза Model Optimizer. Практическая производительность и безопасность требуют дополнительной проверки на данных конкретного сценария. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; также указана Modified MIT License для исходной модели Kimi-K2.7-Code.

MiniMax-M1-40k-hf — открытая по весам языковая модель компании MiniMax для рассуждений, диалога и построения агентных приложений. Это версия с бюджетом размышления 40K, предназначенная для Transformers; в README для других открытых фреймворков рекомендуется альтернативный репозиторий MiniMax-M1-40k. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с механизмом lightning attention. В метаданных указаны 21,6 млрд параметров, а README описывает базовое семейство MiniMax-M1 как модель, рассчитанную на контекст до 1 млн токенов. Обучение с подкреплением охватывало математические задачи и программную инженерию; заявлены сильные результаты на сложных задачах кодирования, использования инструментов и работы с длинным контекстом. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Подходит для решения сложных математических задач, анализа длинных документов, программирования и агентных сценариев с вызовом внешних функций. README указывает рекомендации по параметрам генерации, но фактическое качество зависит от задачи и конфигурации инференса. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Esper 3.1 — дообученная Valiant Labs языковая модель на архитектуре Ministral 3, основанная на Ministral-3-14B-Reasoning-2512. Она предназначена для рассуждений при решении задач программирования, проектирования систем и DevOps, включая MLOps и архитектуру ИИ. Модель поддерживает чат и следование инструкциям; в репозитории представлены веса в формате safetensors, а для запуска используется формат запросов базовой модели. Модель обучали на наборах сложных задач по коду, DevOps, архитектуре и рассуждениям, включая данные, созданные с помощью моделей DeepSeek. В карточке указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0. Размер и длина контекста этой версии в предоставленных данных не указаны.

Карточка модели damfle/ornith-1.5-35b-a3b-custom на Hugging Face совпадает с карточкой ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, поэтому описание составлено по ней. Ornith-1.5-35B-A3B — разработанная Ornith AI диалоговая модель семейства Ornith-1.5 с архитектурой Qwen3.5 MoE. В модели около 35 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активируются на каждом токене. Она создана для генерации текста, агентного программирования и выполнения задач с помощью инструментов; README сообщает о результатах на бенчмарках кодирования и агентных задач. Модель принимает текст и выдаёт текст, включая структурированные вызовы инструментов. Поддерживает контекст до 262 144 токенов; README описывает расширение окна примерно до миллиона токенов с помощью YaRN, с возможным небольшим ухудшением качества на обычной длине контекста. Для запуска в bf16 требуется около 70 ГБ памяти модели; в примере обслуживания используются две GPU по 80 ГБ. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Qwen3.8-27B-FP8 — FP8-квантизированная версия модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для работы с текстом, изображениями и видео. Модель ориентирована на программирование, профессиональные и исследовательские задачи, автономное планирование, агентные сценарии и выполнение сложных многошаговых задач. Режим рассуждений включён по умолчанию, но может отключаться для отдельных запросов; глубина рассуждений настраивается параметром reasoning_effort, а контекст рассуждений из предыдущих сообщений может сохраняться через preserve_thinking. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует архитектуру, сочетающую Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Поддерживается понимание изображений и видео, включая документы, STEM-диаграммы и длительные видеоматериалы, однако конкретный перечень языков в README не указан. Веса квантизированы методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что показатели близки к исходной модели. Формат совместим с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и другими инструментами инференса. Лицензия — Apache 2.0. Ограничениями являются необходимость подходящей инфраструктуры для локального развёртывания, возможные особенности FP8-инференса и отсутствие в предоставленных данных подробных результатов бенчмарков и языкового покрытия.

Cogito v2 Preview 70B — диалоговая языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой DeepCogito на основе Meta Llama 3.1 70B. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 69,5 млрд параметров для генерации текста; она работает в стандартном режиме или может включать расширенное рассуждение и самоанализ. Для включения режима рассуждения в Transformers предусмотрен параметр enable_thinking в шаблоне чата либо специальная системная инструкция. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих диалогов. В README заявлена поддержка инструментов, параллельных вызовов инструментов и более чем 30 языков. Контекст составляет до 128 тысяч токенов по README и 131 072 токена по метаданным. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия Llama 3.1 разрешает коммерческое использование на условиях лицензии Meta.

Карточка модели ahmed-amedo/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели Langitzt/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели nesoai/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели yemsrach3723/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели xannie1/GLM-5.3 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3 — текстовая диалоговая модель Z.ai, представленная в репозитории Unsloth. По карточке модели, она использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2, а улучшения получены на этапе постобучения. В каталожных метаданных производная отмечена как слияние с zai-org/GLM-5.3 и zai-org/GLM-5.3-BF16; архитектура относится к семейству GLM MoE DSA, размер — 30,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, сложного программирования и длительных агентских задач. Карточка сообщает о высоких результатах на тестах кодирования, работы с терминалом, уязвимостей и эксплуатации, но эти результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Поддерживаются английский и китайский языки, а контекст составляет до 1 048 576 токенов. Параметр reasoning_effort управляет глубиной рассуждений и принимает значения low, high и max; по умолчанию используется max. Для локального развёртывания перечислены SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth и другие среды. Формат файлов — safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.