II.4Отладка, тестирование и качество ПО

QwQ-32B-Coder-Fusion-9010 — экспериментальная смешанная языковая модель от huihui-ai, объединяющая веса QwQ-32B-Preview-abliterated и Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-abliterated в соотношении 90:10. Это плотная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста, включая задачи программирования. Она работает через Transformers, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Смешение добавляет к основной модели QwQ долю модели, настроенной на код, сохраняя при этом её диалоговые возможности. Автор описывает веса как пригодные к использованию без появления бессвязных ответов, но представляет работу как эксперимент по сравнению разных пропорций смешивания. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

jambroz/sixtyoneeighty-4x7B-v1 — слитая модель семейства Mixtral, созданная jambroz с помощью LazyMergekit на основе четырёх моделей Mistral: jambroz/sixtyoneeighty-7b-chat, NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story, S-miguel/The-Trinity-Coder-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Она предназначена для диалоговой генерации текста, дополнения кода, логических рассуждений и решения задач по программированию. Модель использует архитектуру Mixtral с механизмом mixture-of-experts (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель лицензирована по Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения качества.

Ziya-Coding-15B-v1 — разработанная IDEA-CCNL предварительно обученная и дообученная модель для задач программирования на основе StarCoderBase с 15,5 млрд параметров. Она принимает инструкции и генерирует, продолжает и исправляет код, объясняет его, выполняет перевод кода и задачи NL2SQL; также обучалась на общих инструкциях на китайском языке. Модель рассчитана на работу с текстом и кодом, поддерживает китайский и английский языки и имеет контекст длиной 8192 токена. Для улучшения понимания китайского и следования инструкциям разработчики продолжили обучение StarCoderBase на корпусе из китайского, английского и кода, а затем провели трёхэтапное supervised fine-tuning на общих и кодовых инструкциях, включая данные с обратной связью компилятора. В README приведены результаты HumanEval и MBPP, однако они не гарантируют качество на других языках программирования и прикладных задачах. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

mlx-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — конвертированная в формат MLX версия компактной языковой модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, подготовленная сообществом mlx-community из модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B с помощью mlx-lm 0.20.2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, математики и программирования. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекстное окно 131072 токена и интерфейс для вызова инструментов. Формат MLX ориентирован на запуск с mlx-lm. В карточке приведена лицензия базовой модели только косвенно, поэтому условия лицензирования здесь не уточняются. Возможности и качество унаследованы от базовой модели.

unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-bnb-4bit — 4-битная квантованная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, опубликованная Unsloth на основе модели DeepSeek. Модель относится к семейству плотных языковых моделей, дистиллированных из DeepSeek-R1 и построенных на базе Qwen. Разработчики DeepSeek указывают, что эта версия предназначена для задач рассуждения и превосходит OpenAI o1-mini на ряде бенчмарков для плотных моделей. Модель ориентирована на решение сложных задач, включая математические рассуждения, программирование, пошаговый анализ и генерацию текста. В README заявлены способности, связанные с самопроверкой, рефлексией и построением длинных цепочек рассуждений. Указан размер 32B, библиотека Transformers и английский язык; сведения о поддерживаемых модальностях, размере контекста и точной архитектуре в предоставленных данных отсутствуют. Ключевое преимущество варианта — 4-битное представление, потенциально снижающее требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами, однако README не содержит точных характеристик производительности или качества именно этой квантованной сборки. Возможными ограничениями являются зависимость результатов от качества квантования и отсутствие подтверждённых данных о контекстном окне и мультиязычности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QuantFactory/dolphin-2.8-mistral-7b-v02-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Dolphin 2.8 Mistral 7B v0.2, созданная с использованием llama.cpp на основе cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель основана на Mistral-7B-v0.2 и предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия, выполнения инструкций и решения задач программирования. Заявленный язык — английский. Базовая модель поддерживает контекст до 32 000 токенов, а дообучение выполнялось на последовательностях длиной до 16 000 токенов. Квантизация в формате GGUF ориентирована на использование с совместимыми инструментами локального запуска, однако конкретный вариант квантизации в README не указан. К сильным сторонам относятся conversational-, instruction- и coding-навыки, а также возможность коммерческого использования по лицензии Apache 2.0. Модель описывается как uncensored и не содержит встроенных ограничений безопасности и выравнивания, поэтому может быть чрезмерно послушной, включая потенциально вредные или неэтичные запросы. Перед предоставлением модели как сервиса рекомендуется реализовать собственный уровень фильтрации и выравнивания; ответственность за создаваемый контент возлагается на пользователя. В README также указано, что при обучении использовались данные, сгенерированные GPT-4 и другими моделями.

Dolphin 2.9.2 Qwen2 7B — разговорная языковая модель, созданная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations на основе Qwen2-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, дообученная на инструктивных, диалоговых и программных данных. В карточке заявлены навыки ответов на инструкции, ведения беседы, программирования, начальные агентные возможности и вызов функций. Модель предназначена для генерации текста в формате чата, помощи с кодом и выполнения запросов к функциям. Базовая модель поддерживает контекст до 128 тысяч токенов, однако полновесное дообучение Dolphin проводилось на последовательностях длиной 16 тысяч токенов. Репозиторий использует формат safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Модель описана авторами как uncensored и более склонная выполнять запросы, включая небезопасные. Для публичного сервиса рекомендуется самостоятельно добавить слой выравнивания поведения. Лицензия — Tongyi Qianwen; README допускает коммерческое использование при соблюдении её условий.

Gemma 4 E4B Agentic Opus Reasoning GeminiCLI GGUF — это квантованная GGUF-версия модели на базе Gemma 4 E4B, разработанная RavenX AI. Веса объединяют результаты SFT-дообучения с паттернами рассуждений Opus 4.6, Claude Code и Gemini CLI; LoRA-адаптер слит непосредственно с моделью, поэтому отдельный адаптер и дополнительная конфигурация не требуются. Модель предназначена для диалоговых сценариев, программирования, агентных рабочих процессов и использования инструментов или функций. Она поддерживает форматы рассуждений с тегами <think>, структурированные ответы в стиле Claude и tool calling. В README также заявлена поддержка vision и мультимодальности, однако подробности о поддерживаемых типах входных данных не приведены. Указан английский язык. Модель совместима с Ollama, LM Studio и llama.cpp, а также может работать через OpenAI-совместимые локальные API. Доступны варианты квантования Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 и F16 размером примерно от 2,7 до 8,3 ГБ; Q4_K_M рекомендован как баланс качества и скорости. Сильными сторонами являются встроенное агентное поведение, рассуждения и поддержка вызова инструментов без отдельного адаптера. Ограничения включают отсутствие опубликованных количественных бенчмарков, неполное описание архитектуры и контекстного окна, а также возможные потери качества из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Gemma.

General-Reasoner-Qwen3-14B — языковая модель TIGER-Lab, дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B-Base для развития рассуждений в широком круге областей. Она предназначена для ответов на вопросы и решения задач, требующих анализа, включая математику, программирование, физику, химию, финансы и гуманитарные дисциплины. Для обучения использованы более 230 тысяч проверяемых вопросов из веб-источников и модельный верификатор; README описывает подход как обучение без промежуточного этапа supervised fine-tuning. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, 14 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает о результатах на разнообразных бенчмарках рассуждений, но не приводит здесь подробных численных оценок.

GLM-5.3-Flash-TQ3_4S — текстовая GGUF-квантизация модели zai-org/GLM-5.3-Flash, подготовленная автором репозитория для запуска через llama.cpp с поддержкой TurboQuant. Используется архитектура Mixture of Experts: активны 8 из 288 маршрутизируемых экспертов на токен. Формат TQ3_4S имеет номинальную точность около 4 бит на вес; маршрутизируемые эксперты хранятся в 2-битном формате, внимание и общие эксперты — в 6-битном, а нормализации и смещения — в FP32. Веса занимают около 101,6 ГиБ и распределены по четырём GGUF-файлам. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, программирования и вызова инструментов. Сохранённая MTP (NextN) голова позволяет использовать спекулятивное декодирование без отдельной черновой модели. README приводит результаты тестов на NVIDIA GB10/DGX Spark и рекомендует контекст 40 960 токенов в поставляемой конфигурации; заявлена проверенная работа до 512 тыс. токенов на этом оборудовании. Поддерживаются английский и китайский языки. Эта сборка не содержит vision tower, поэтому не принимает изображения, хотя базовая модель поддерживает обработку изображений. Для работы необходима публичная ветка TurboQuant runtime: основной llama.cpp не поддерживает тип тензора TQ3_4S. README отмечает необходимость пользовательского шаблона чата. Квантизация сокращает размер весов, но её влияние на качество может зависеть от задачи и оборудования; приведённые оценки получены на одной конфигурации и не гарантируют аналогичных результатов в других условиях. Лицензия — MIT.

JiRack Ultra 14B — плотная языковая модель на 14 млрд параметров от CMSManhattan, предназначенная для локального и облачного инференса на CPU. По карточке, модель построена на архитектуре DeepSeek R1-14B, переработана с поддержкой ternary/BitNet-подхода и использует обновлённый токенизатор с тегами для маршрутизации, мультимедиа, вызова инструментов и робототехники. Метаданные указывают архитектуру Qwen2 и контекст до 131 072 токенов; заявлены GGUF-квантизации от Q2_K до Q8_0 и веса safetensors. Модель подходит для диалоговой генерации текста, использования в RAG как экспертная модель, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. В карточке описаны варианты запуска через llama.cpp и Ollama, а также варианты для CPU с разными требованиями к памяти. Теги модели указывают поддержку многих языков, включая русский, английский, китайский, японский, корейский, европейские и ряд других языков. Веса распространяются по лицензии MIT, разрешающей в том числе коммерческое использование. Docker-образ, готовые квантизованные сборки Ollama и интерфейсные клиенты могут иметь отдельные коммерческие условия. Заявления карточки о производительности, поддержке робототехники и инструментах следует считать описанием разработчика; практическое качество и совместимость зависят от сборки и оборудования.

Kepler-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием SLERP моделей DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она использует архитектуру Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач анализа и написания кода. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению.

Ling-lite-1.5-2507 — разговорная языковая модель серии Ling-lite, разработанная inclusionAI. Она предназначена для генерации ответов в диалоге, рассуждений, работы с профессиональными знаниями и задачами программирования. Карточка разработчика сообщает о 16,8 млрд параметров и 2,75 млрд активируемых параметров; метаданные каталога указывают архитектуру Bailing MoE и 794,8 млн параметров. Эти оценки размера расходятся, поэтому точное число параметров требует проверки. Модель использует Transformers, веса опубликованы в формате safetensors, контекст составляет 32 768 токенов. Модель стремится давать краткие ответы на простые запросы и развёрнуто разбирать сложные задачи; заявлены улучшения в логическом рассуждении, профессиональных знаниях, программировании и субъективных открытых вопросах. Подходит для диалоговых помощников, объяснений и решения задач. Опубликована по лицензии MIT. README не приводит перечень поддерживаемых языков или подробные результаты оценок, поэтому качество в конкретных сценариях следует проверять отдельно.

LLaMA-Pro-8B-Instruct — языковая модель Tencent ARC на архитектуре LLaMA, построенная расширением LLaMA2-7B с помощью расширения блоков. Она содержит около 8,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. При обучении использовались данные по программированию и математике объёмом свыше 80 млрд токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, ответов в чате, помощи с программированием и решения математических задач, сохраняя возможности для общих языковых сценариев. Максимальный контекст — 4096 токенов; доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors. Модель разработана командой Tencent ARC и распространяется по лицензии Llama 2. Она может испытывать трудности с узкоспециализированными или тонкими задачами, а также наследовать предвзятости обучающих данных.

K00B404/Merged_Beowolx-CodePro_Medusa2-7B-Mistral-I-v0-2 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из beowolx/MistralHermes-CodePro-7B-v1 и EmbeddedLLM/Medusa2-Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового текстового общения и генерации кода, сочетая возможности базовых моделей для программирования и инструкционного диалога. Её можно использовать для написания и объяснения кода, а также ответов на текстовые запросы. Карточка не указывает отдельные языки программирования или естественные языки. Модель распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

NANI-Nithin/MiniCPM5-2B-GGUF — набор GGUF-квантизованных версий MiniCPM5-2B, разработанного командой OpenBMB. Модель предназначена для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, создания ассистентов, coding agents, сценариев tool use, агентских workflows и задач рассуждения. Репозиторий содержит исходную BF16-версию и 29 вариантов квантования от Q8_0 до Q1_0. Базовая модель представляет собой плотный Transformer на 2,516,756,480 параметров с архитектурой LlamaForCausalLM, 42 слоями и GQA с 16 query heads и 2 KV heads. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов, работает с английским и китайским языками и ориентирована на text generation. По данным разработчика, модель особенно сильна в рассуждениях при работе с кодом, математике, обработке длинного контекста, использовании инструментов и агентских задачах; заявленный средний результат в сравнении с другими открытыми моделями класса 2B составляет 53,9 балла. Основное преимущество набора — возможность выбрать баланс между качеством, размером и требованиями к памяти: Q4_K_M размером около 1,45 ГБ указан как вариант по умолчанию, Q8_0 около 2,50 ГБ — как близкий к исходному качеству, а IQ2_M около 0,90 ГБ — как минимальный практически пригодный вариант. Качество низкобитных и экспериментальных квантов снижается, особенно у версий Q2 и Q1. Файлы предназначены для llama.cpp, Ollama и LM Studio и не загружаются напрямую через vLLM, SGLang или transformers; для этих сред следует использовать исходный репозиторий модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, а её ответы могут содержать ошибки.

Mistral_Pro_8B_v0.1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, разработанная лабораторией Tencent ARC. По описанию разработчиков, модель расширяет Mistral-7B добавлением блоков Transformer и дообучена на корпусах кода и математики; в метаданных указаны 8,9 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и широкого круга языковых задач, с особым акцентом на программирование, математику и общие языковые запросы. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке указаны английский язык и датасеты по математике, коду и общим текстам. Разработчики приводят результаты сравнительных бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она может ошибаться, особенно в узкоспециализированных областях, и наследует возможные смещения обучающих данных.

megabytes/Nanbeige4.1-3B-heretic — англо-китайская диалоговая языковая модель на базе Nanbeige/Nanbeige4.1-3B. Разработчик описывает исходную модель как компактную модель для рассуждений, программирования и агентных задач; эта версия создана с помощью Heretic v1.2.0 и abliteration для снижения частоты отказов. Она содержит 3,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов, решения многошаговых задач, написания кода и сценариев с поиском и вызовом инструментов. README приводит для этой версии частоту отказов 8 из 100 и KL-дивергенцию 0,0003 относительно исходной модели; в карточке также отмечено, что существует улучшенная версия от Heretic Organization. Модель может выдавать предвзятый или иной нежелательный контент. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели chenqinyuluguan/NeoHorse-1-4B на Hugging Face совпадает с карточкой TokenRhythm/NeoHorse-1-4B, поэтому описание составлено по ней. NeoHorse-1-4B — плотная причинно-языковая модель примерно на 3,4 млрд параметров, разработанная TokenRhythm дообучением Qwen/Qwen3.5-4B. Это прототип для текстовых агентных сценариев: диалогов, вызова инструментов, программирования, рассуждений и следования инструкциям. Модель распространяется в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 262 144 токенов и совместимость с Transformers, а README описывает локальный запуск через SGLang и vLLM с OpenAI-совместимым API. В README заявлен прирост среднего результата на десяти бенчмарках относительно исходной Qwen3.5-4B. Выпуск содержит только языковые веса: визуальные веса отсутствуют, поэтому этот репозиторий предназначен для текстового вывода, даже несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. Фактическая длина контекста при обслуживании зависит от памяти GPU и настроек сервера. Лицензия — Apache-2.0.

MrFuzzihead/Nex-N2.5-mini-APEX-GGUF — набор GGUF-квантизированных вариантов мультимодальной агентной модели Nex-N2.5-mini, разработанной Nex-AGI. Квантизация выполнена MrFuzzihead методом APEX, созданным командой LocalAI для llama.cpp и учитывающим структуру Mixture-of-Experts. Модель предназначена для долгих агентных сценариев в реальном мире: управления компьютером, веб-сёрфинга, визуально обоснованных рабочих процессов, проверки результатов и самокоррекции. Она также поддерживает генерацию текста, рассуждения и вызов инструментов. Базовая модель содержит около 35 млрд параметров, использует 256 маршрутизируемых экспертов, из которых 8 активируются на каждом токене, а также общего эксперта. Архитектура включает 40 слоёв с гибридом полного внимания и линейного внимания/SSM; полное внимание используется только в 10 слоях, что снижает нагрузку на KV-кэш. Поддерживаются текст, изображения и видео с временными патчами, контекст до 262 144 токенов, адаптивное рассуждение с уровнями none, medium и high, а также вызов функций в формате Qwen3-Coder. Основной язык и полный перечень языков README не уточняет. Репозиторий предлагает варианты размером примерно от 10,15 до 23,60 ГБ и отдельные vision-проекторы BF16 или Q8_0. Это позволяет выбирать между качеством и требованиями к памяти: старшие варианты рассчитаны примерно на видеокарты с 24 ГБ памяти, компактные — на 12–24 ГБ. APEX применяет разную точность к экспертам, слоям, вниманию и SSM, сохраняя более высокую точность в важных компонентах; варианты с importance matrix ориентированы на лучшее качество и меньшую потерю информации. Ограничения включают неизбежные потери качества квантизации, дополнительные требования к памяти для vision-проектора, KV-кэша и служебных накладных расходов, а также зависимость совместимости от llama.cpp и поддержки мультимодального запуска. Лицензия — Apache-2.0.

Norns-Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-v0.1 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором win10 слиянием моделей методом TIES через mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, также в слияние вошла win10/Urdandi-Qwen2.5-7B. Модель предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия с инструкциями по программированию. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу с библиотекой Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или результатах оценки качества; производительность может отличаться от базовых моделей из-за слияния.

Novasy/nova-coder-merge-7b — слитая модель Novasy на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit из Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она предназначена для диалоговой генерации текста и помощи с программированием, включая создание и объяснение кода, а также выдачу структурированных ответов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Слияние объединяет общие инструктивные возможности Qwen2.5 с ориентацией кодовой версии на программирование. В карточке не приведены результаты оценки качества или отдельный перечень поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-FP8 — компактная языковая модель (SLM), разработанная NVIDIA Corporation и обученная с нуля. Это FP8-квантизированная версия NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16, сжатая из NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 с использованием фреймворка Nemotron Elastic. Модель предназначена для унифицированной работы в задачах с рассуждениями и без них: она может формировать рассуждение перед итоговым ответом, причём режим рассуждений управляется системным промптом. Отключение рассуждений сокращает задержку и скрывает промежуточный вывод, но может немного снизить точность на сложных запросах. Архитектура гибридная и в основном состоит из слоёв Mamba-2 и MLP, дополненных четырьмя attention-слоями. Размер модели — 4B параметров; доступна FP8-квантизация. Поддерживается английский язык и языки программирования. Модель ориентирована на агентные сценарии на периферийных устройствах, включая Jetson Thor, GeForce RTX и DGX Spark: игровых NPC, локальных голосовых ассистентов для устройств, приложений и игр, а также автоматизацию IoT. Она также подходит для следования инструкциям, генерации текста и кода, математических и научных задач, использования инструментов и структурированных ответов. Заявлено окно контекста до 128K токенов по результатам оценки RULER. К сильным сторонам относятся сочетание режимов рассуждения и обычной генерации, высокая эффективность для компактной модели, пригодность для edge-развёртывания и коммерческого использования. Ограничения включают поддержку только английского языка, возможное снижение качества при отключённых рассуждениях и неравномерные результаты в отдельных агентных и прикладных бенчмарках. Использование регулируется NVIDIA Nemotron Open Model License.

Ornith-1.0-35B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16 — текстовая генеративная модель AEON-7 на основе DeepReinforce AI Ornith-1.0-35B. Это вариант с удалённым поведением отказа, созданный методом abliteration; в карточке заявлено, что при этом сохранены навыки программирования и агентные возможности базовой модели. Модель распространяется в формате BF16, имеет архитектуру MoE семейства Qwen 3.5 с 35 млрд параметров и заявленным контекстом 256 тыс. токенов. README также указывает на унаследованную от базы обработку изображений и видео, хотя основная задача в метаданных — text-generation. Модель предназначена для генерации текста и кода, рассуждений, агентных сценариев и взаимодействия с инструментами. Автор сообщает о результатах внутренних проверок на отказах и задачах программирования; эти оценки приведены в карточке модели и не являются независимым подтверждением качества. Лицензия — MIT. Удаление отказов означает, что модель может выдавать вредоносные или откровенные ответы, включая код и инструкции, которые могут быть запущены внешними инструментами. Результаты генерации могут быть ошибочными; для интеграций с исполнением кода и вызовами инструментов необходим контроль на стороне пользователя.

Phi-3-Mini-4K-Instruct — компактная плотная языковая модель Microsoft семейства Phi-3 с 3,7 млрд параметров. Она обучена на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-источниках, а затем дообучена методом supervised fine-tuning и оптимизирована по предпочтениям (DPO) для следования инструкциям и повышения безопасности. Для диалогов рекомендуется использовать формат чата. Модель предназначена для генерации текста общего назначения, диалоговых систем, задач рассуждения, математики и программирования. Компактный размер рассчитан на сценарии с ограниченными вычислительными ресурсами и требованиями к задержке; длина контекста составляет 4096 токенов. Модель ориентирована прежде всего на английский язык, также в карточке указана поддержка французского. Модель может ошибаться, выдавать предвзятые или оскорбительные ответы; качество на языках, отличных от английского, может быть ниже. Для критичных сценариев требуется отдельная проверка качества и безопасности. Лицензия — MIT.

Pink Elephant 48B-S — разреженная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts, разработанная Pink Elephant. В ней 47,7 млрд параметров, из которых на каждом токене активны около 14,66 млрд; используются 8 экспертов с маршрутизацией top-2. Модель создана на основе Pink Elephant 14B: плотную модель преобразовали в MoE, затем дообучили на примерах по программированию и математике и объединили обученные адаптеры с основными весами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявленная длина контекста — 16 384 токена. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, написания и анализа кода, а также решения математических задач. В README приведены результаты HumanEval 70,12%, MATH-500 38,40%, GSM8K 68,5% и MMLU 60,0%; выборки GSM8K и MMLU для проверки были небольшими. Модель поддерживает английский язык. По данным карточки, лицензия — MIT. Для загрузки автор рекомендует Transformers и указывает trust_remote_code=True.

Qemma-Q1.7B — компактная текстовая модель для диалогов и выполнения инструкций от Convergent Intelligence LLC: Research Division. Она объединяет веса Gemma 3 1B и Qwen3 1.7B, используя основу Gemma с MLP и телом Gemma и механизмом внимания и головой в стиле Qwen; после слияния модель прошла дополнительное SFT-обучение для пошаговых рассуждений. Указанный в метаданных размер — 1B параметров, архитектура — плотная Gemma3ForCausalLM, формат весов — safetensors. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, рассуждений, помощи с кодом и анализа, а также для дальнейшего дообучения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и заявляет контекст до 262 144 токенов с масштабированием RoPE на основе YaRN. Лицензия — OSL-3.0. Карточка предупреждает о возможных галлюцинациях и не рекомендует полагаться на модель в критически важных медицинских, юридических и финансовых решениях.

unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF — это квантизированное распространение открытой модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной Unsloth в формате GGUF. Модель предназначена для локального запуска и интеграции через совместимые инструменты инференса, а также для задач агентного программирования, работы с репозиториями, frontend-разработки, рассуждений и использования инструментов. Это причинная языковая модель с vision-энкодером, то есть мультимодальная модель, способная обрабатывать текст и изображения. Она содержит около 27 млрд параметров, 64 слоя и имеет нативный контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN; заявлена поддержка сохранения контекста рассуждений между сообщениями и улучшенный разбор вложенных объектов при вызове инструментов. Языки в README не указаны. К сильным сторонам относятся большой контекст, возможности работы с изображениями, улучшенная производительность в сценариях агентного кодирования и совместимость с экосистемой Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам, особенно при длинном контексте, а конкретные характеристики квантизации и результаты бенчмарков для данного GGUF-варианта в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen3.6-27B-UD-MLX-6bit — это 6-битная MLX-квантизированная версия модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen и подготовленной для распространения Unsloth. Модель предназначена для локального запуска в экосистеме MLX и относится к классу причинных языковых моделей с vision encoder, поэтому поддерживает работу с текстом и изображениями. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и имеет нативную длину контекста 262 144 токена с заявленной возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и FFN; модель обучалась на этапах предварительного и последующего обучения. Основные сценарии применения включают агентное программирование, работу с фронтенд-задачами, анализ репозиториев и итеративную разработку с сохранением контекста рассуждений. Данные о поддерживаемых языках в README не указаны. К сильным сторонам относятся большой контекст, сочетание языковых и визуальных возможностей, оптимизация для MLX и акцент на задачах программирования. Ограничения связаны с необходимостью совместимого MLX-окружения и потерями точности, которые могут быть обусловлены 6-битной квантизацией; количественная оценка таких потерь в README не приведена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

FTK11558/Qwen3.6-35B-A3B-APS — производная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 MoE, представленная как вариант Qwen3.6 с адаптивным probe-based steering (APS). Карточка заявляет ориентацию на агентное программирование, работу с репозиториями, генерацию интерфейсов и вызов инструментов. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; общая архитектура включает языковую модель с vision encoder и смесь экспертов: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активных, 40 слоёв и 256 экспертов, из которых активируются 8 маршрутизируемых и один общий. Указан контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Модель предназначена для чата, программирования и мультимодальных задач; в README приведены оценки на программных, агентных, математических и vision-language бенчмарках, но таблицы результатов опущены. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers/Safetensors и заявляет совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Лицензия — Apache-2.0. Название и README указывают на APS steering, однако не приводят базовую модель или детали обучения APS. Поэтому происхождение от конкретного чекпойнта установить нельзя. README также содержит рекламные заявления о качестве, которые по приведённым данным независимо оценить невозможно.