II.6Документация и сопровождение разработки

Это GGUF-сборка модели Gemma 4 26B A4B IT, подготовленная FreedomAISVR из Google Gemma 4. Модель основана на инструкционно дообученной архитектуре MoE с 26 млрд параметров, из которых для каждого токена активны около 4 млрд; в описании указаны 128 экспертов и выбор 8 экспертов на токен. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, а дополнительный файл mmproj содержит мультимодальный проектор для анализа изображений. Веса представлены в формате GGUF с квантизацией NVFP4, размер текстовой модели — около 13,45 ГБ; проектор изображения поставляется отдельно в F16 и занимает около 1,11 ГБ. Для оптимальной производительности NVFP4 требуется сборка llama.cpp с поддержкой CUDA и видеокарта NVIDIA Blackwell; запуск на CPU возможен, но медленнее. README также описывает гибридное внимание со скользящими локальными и глобальными слоями. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать её условия.

Gemma 4 E4B IT Coder — модель для помощи в программировании, созданная Joseph Mayo на основе google/gemma-4-E4B-it. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma 4, дообученная с помощью LoRA на 1024 безопасных примерах кода; веса адаптера объединены с базовой моделью и опубликованы в формате safetensors для Transformers. Модель поддерживает диалог и анализ изображений, а основное назначение версии — генерация и помощь с кодом. В описанной автором оценке на подмножестве из 50 задач HumanEval модель решила 42 задачи против 34 у базовой версии; результаты относятся только к указанному набору и методике. README характеризует обучение как ориентированное на безвредную помощь с программированием и сообщает об исключении ряда вредоносных примеров. Лицензия — Apache-2.0.

Geodesic Phantom 12B — языковая модель, созданная OrobasVault с помощью слияния предобученных моделей через mergekit. В качестве основы использована Mistral-Nemo-Instruct-2407, также в слияние вошли модели семейства Vortex5. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; модель содержит 12,1 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и возможность чата; карточка не приводит специализированных областей применения или подробных оценок качества. Языковая поддержка не установлена по доступным данным. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели PS4Research/GIxTUYIl3K6cMzEd на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная PS4Research на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 14 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специализация дообучения и его качество в карточке не раскрыты.

Модель laion/GLM-4.6-stackexchange-overflow-sandboxes-32eps-65k-reasoning_warmup-ratio_0-01_Qwen3-32B — дообученная версия Qwen3-32B, созданная на датасете open-athena/GLM-4.6-stackexchange-overflow-sandboxes-32eps-65k-reasoning. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM, рассчитанная на диалоговую генерацию текста; размер составляет 29,7 млрд параметров, поддерживаемый контекст — до 40 960 токенов. По названию обучающего набора модель ориентирована на задачи вопросов и ответов по материалам Stack Exchange и Stack Overflow, включая технические темы и код, однако README не приводит результатов оценки или подробностей о конкретных сценариях применения. Модель принимает и генерирует текст. В метаданных указана лицензия «other» без уточнения её условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензионные сведения репозитория.

GLM-4.6V-Flash-MXFP4-GGUF — квантованная до 4-битного формата MXFP4 мультимодальная модель Z.ai (Zhipu AI), основанная на zai-org/GLM-4.6V-Flash. Модель объединяет языковую часть на 9 млрд параметров с визуальным энкодером ViT и принимает текстовые запросы вместе с изображениями, чтобы вести диалог и описывать визуальное содержимое. Модель рассчитана на понимание изображений, документов и визуальных интерфейсов. Контекст составляет 128 тысяч токенов; режим рассуждений включён по умолчанию и может быть отключён параметром `enable_thinking=false`. Для работы с изображениями требуются основной файл GGUF и отдельный файл проектора mmproj в формате F16. Лицензия — MIT. Квантование уменьшает размер языковой части до 4,82 ГБ, однако MXFP4 нативно поддерживается видеокартами NVIDIA Blackwell (RTX 50); на других GPU и CPU выполняется программная деквантизация, которая может быть медленнее. Для запуска подходит совместимое ПО, например llama.cpp или LM Studio.

Это квантованные сборки модели GLM-4.7-Flash-Claude-Opus-4.5-High-Reasoning-Distill, опубликованные пользователем noctrex в формате GGUF. Основа — дообученная для рассуждений модель GLM-4.7-Flash; каталог описывает её как ориентированную на программирование, научные вопросы и сложные задачи с длинным контекстом. Репозиторий содержит обычную MXFP4_MOE-квантизацию и экспериментальный вариант, который распределяет точность по важности тензоров: BF16 для наиболее важных, Q8_0 для умеренно важных и MXFP4 для остальных. Подбор точности основан на imatrix, созданной на данных code_tiny. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования, с упором на задачи программирования. Автор README сообщает, что экспериментальный вариант ещё не проверялся бенчмарками, поэтому его преимущество над основной MXFP4_MOE-сборкой не подтверждено. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

jtl11/GLM-4.7-Flash-heretic — это изменённая версия GLM-4.7-Flash от Z.ai с применённой abliteration, предназначенная для генерации текста и диалогов с меньшим числом отказов на запросы. В README приведено сравнение отказов: 32 из 104 у этой версии против 103 из 104 у исходной модели; также указано значение KL divergence 0,0630 относительно оригинала. Метаданные описывают модель как генеративную архитектуру GLM4 MoE Lite с 4,1 млрд параметров, поддержкой чата и контекстом до 202 752 токенов. Карточка связана с исходной моделью zai-org/GLM-4.7-Flash, которая в README описана как MoE-модель класса 30B-A3B; число параметров в метаданных этой копии отличается, поэтому её размер указан по метаданным репозитория. Заявлены английский и китайский языки. Модель распространяется по лицензии MIT.

RadicalNotionAI/GLM-4.7-heretic — текстовая разговорная модель на архитектуре GLM-4 MoE с 23,4 млрд параметров. Это производная GLM-4.7 от zai-org, созданная методом abliteration: в карточке приведены параметры этой обработки и сравнение отказов с исходной моделью. Модель предназначена для диалога, программирования, рассуждений, работы с инструментами и агентных сценариев; метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаются английский и китайский языки, контекст составляет 202 752 токена. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии MIT. В README для этой версии сообщается о 0 отказах из 100 проверок против 99 из 100 у исходной GLM-4.7. Это указывает на существенно ослабленное поведение отказа, но не подтверждает общую точность или безопасность ответов. Доступны инструкции по локальному запуску через Transformers, vLLM и SGLang; для агентных задач README рекомендует режим Preserved Thinking.

glm-4-9b-chat-GGUF — чат-модель семейства GLM-4 с примерно 9 млрд параметров, разработанная THUDM на базе THUDM/glm-4-9b-chat. Репозиторий содержит GGUF-квантизованные варианты, подготовленные Second State Inc., для локального запуска и интеграции с совместимыми инструментами, включая LlamaEdge. Модель предназначена для диалоговых сценариев: ведения беседы, обработки пользовательских запросов и генерации текстовых ответов. Заявлены китайский и английский языки. Для запуска через LlamaEdge указан контекст до 128 000 токенов и специальный шаблон prompt glm-4-chat; требуется LlamaEdge версии 0.12.3 или новее либо другой совместимый runtime для формата GGUF. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, размером примерно от 3,99 до 18,8 ГБ. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как рекомендуемые, обеспечивающие баланс между размером и качеством. Лицензия указана как glm-4 с типом other; условия следует уточнять в файле лицензии оригинальной модели.

Edens-Gate/GnX-r2 — диалоговая языковая модель, разработанная как дообученная версия Delta-Vector/Holland-4B. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 3,9 млрд параметров; для работы заявлено контекстное окно до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат PyTorch и библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. В README указано дообучение на датасете, обозначенном как None; приведено значение loss 0,0359 на наборе оценки, но описание набора и подробности оценки отсутствуют. Лицензия — GNU AGPL-3.0.

go-bruins-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и rwitz/go-bruins-v2 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; число параметров составляет 7,1 млрд, а заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. В карточке также перечислены датасеты Intel/orca_dpo_pairs и athirdpath/DPO_Pairs-Roleplay-Alpaca-NSFW, поэтому модель может выдавать контент для ролевых сценариев, включая NSFW-темы.

GOOD-4x1b — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Shaurya25 с помощью набора VortexMerge. Это MoE-модель семейства Mixtral, объединяющая экспертов на основе OEvortex/HelpingAI-unvelite, OEvortex/lite-hermes, OEvortex/HelpingAI-Lite и OEvortex/HelpingAI-Lite-1.5T. В конфигурации указаны базовая модель OEvortex/HelpingAI-Lite, тип данных float16 и маршрутизация cheap_embed; README связывает экспертов с ролями общего ассистента, помощника по коду и ассистента с менее ограниченным поведением. Модель предназначена для диалогового общения, ответов на запросы и генерации кода. Метаданные указывают 1 млрд параметров и контекст 2048 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений; короткий контекст ограничивает работу с длинными входными текстами.

Gemma 4 26B A4B it GGUF — квантизированная версия инструкционной модели google/gemma-4-26B-A4B-it, разработанной Google. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для диалоговых и генеративных задач, а также сценариев image-text-to-text, согласно указанному pipeline tag. Модель распространяется в формате GGUF с вариантами точности от BF16 до Q3 и IQ3/IQ4, поэтому подходит для запуска на системах с разным объёмом памяти. Размер файлов составляет примерно от 12,55 до 50,51 ГБ. В README приведён специальный chat template и указана совместимость с llama.cpp, Ramalama, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и LoLLMs. Варианты Q5 и Q6 отмечены как высококачественные, а Q4_K_M — как рекомендуемый баланс качества и размера; более сильное сжатие экономит память, но снижает качество. Языки, точное устройство архитектуры, максимальная длина контекста и подробные характеристики мультимодальности в представленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; для базовой Gemma также приведена отдельная ссылка на условия лицензии Google.

Granite 4.2 8B GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели ibm-granite/granite-4.2-8b, разработанной IBM. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, задач рассуждения и, согласно указанным тегам, tool calling. Поддерживается только текстовый ввод; мультимодальные возможности не заявлены. Модель содержит около 9 млрд параметров и доступна в форматах GGUF с разными уровнями квантизации — от BF16 до Q2 и IQ-вариантов. README не указывает архитектуру и размер контекстного окна. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Для запуска используется специальный шаблон prompt с секцией рассуждений <think>. Сильная сторона этой версии — широкий выбор квантизаций, позволяющий подобрать баланс между качеством, скоростью и требованиями к памяти: например, Q4_K_M размером 5,54 ГБ рекомендуется как универсальный вариант, а более высокие уровни сохраняют качество ближе к исходной модели. Ограничения зависят от выбранной квантизации: компактные варианты обеспечивают более низкое качество. Спекулятивное декодирование не поддерживается. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

QuantFactory/granite-7b-instruct-GGUF — квантизированная версия instruct-модели IBM Granite-7B-Instruct, созданная с использованием llama.cpp. Базовая модель — ibm/granite-7b-base; исходная модель разработана IBM Research и обучена с применением метода LAB (Large-scale Alignment for chatBots), использующего синтетические данные от Mixtral-8x7B-Instruct в качестве учителя. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Указанный язык — английский. Модель содержит около 7 млрд параметров; формат GGUF и квантизация ориентированы на более эффективный запуск с совместимыми инструментами и меньшими требованиями к памяти. В карточке не указаны размер контекстного окна, конкретный вариант квантизации, поддерживаемые модальности помимо текста и точные требования к аппаратному обеспечению. К сильным сторонам относятся использование структурированной таксономии задач, синтетической генерации данных, поэтапного обучения и replay buffer для добавления знаний и навыков с уменьшением риска катастрофического забывания. В приведённых тестах Granite-7b-lab получил средний результат 6,69 на MTBench и 51,91 на MMLU (5-shot), однако эти показатели относятся к исходной LAB-модели и не обязательно напрямую характеризуют данный квантизированный вариант. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GRaPE 2 Nano — компактная мультимодальная модель SLAI (Skinnertopia Lab for Artificial Intelligence), дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-0.8B. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; модель рассчитана на диалоги, программирование, математику, научно-технические вопросы и задачи на логическое рассуждение. В README заявлены управляемые режимы глубины рассуждения, включая минимальный, краткий и адаптивный; доля кода в данных постобучения указана примерно как 50%. Архитектура — плотная Qwen3.5 с поддержкой зрения; размер базовой модели — 0,8 млрд параметров. Заявлена поддержка английского, китайского, французского, немецкого, испанского, японского, корейского, португальского, русского и арабского языков. Длина контекста в предоставленных данных не указана. Данные постобучения закрытые и проприетарные, независимая оценка качества в карточке не приведена. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0.

Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1, разработанной Gryphe и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для диалогов, работы в режиме instruction-following, рассуждений, творческого письма и ролевых сценариев. Указан английский язык и текстовая модальность. Модель содержит 26B параметров и использует конфигурацию A4B; дополнительные сведения об архитектуре, размере контекста и точном значении этой конфигурации в README не приведены. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix, доступны варианты от BF16 до различных уровней Q3–Q8 и IQ. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти, но могут сильнее терять в качестве. Для работы необходимы совместимые инструменты, включая llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp и другие приложения, поддерживающие GGUF; для недавно поддержанных архитектур может потребоваться обновление ПО. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

h2oai/h2ogpt-4096-llama2-13b-chat — копия Meta Llama 2 13B Chat, опубликованная H2O.ai для использования в h2oGPT и сравнения больших языковых моделей. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 12,9 млрд параметров и принимающая текстовый ввод. Она предназначена для генерации текста и диалога, в том числе для чата по частным документам; заявленная длина контекста составляет 4096 токенов. Модель поддерживает английский язык. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — llama2, соответствующая условиям лицензии Llama 2.

h2oai/h2ogpt-4096-llama2-7b — языковая модель H2O.ai, основанная на Meta Llama 2 7B. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM примерно на 6,6 млрд параметров с контекстом до 4096 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для диалоговых приложений, включая ответы на вопросы по документам. H2O.ai указывает, что модель можно дообучать с помощью h2oGPT и H2O LLM Studio. Карточка и метаданные указывают английский язык. Модель распространяется по лицензии Llama 2; перед использованием следует соблюдать её условия. К ограничениям относятся унаследованные от Llama 2 возможные ошибки и недостаточная надёжность ответов, а также ограничение контекста в 4096 токенов.

Helios-10.7B — объединённая языковая модель автора occultml, созданная с помощью mergekit из jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v4 и kekmodel/StopCarbon-10B-v5. Веса объединены методом SLERP; архитектура — плотная LLaMA с причинно-языковой моделью, объёмом около 7,1 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. В карточке приведены результаты оценки на нескольких тестах рассуждения и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-IMat-GGUF — это квантованная версия языковой модели NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B, подготовленная пользователем legraphista с помощью llama.cpp. Модель основана на Llama 3 и дообучена на наборе teknium/OpenHermes-2.5. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые инструменты llama.cpp. Модель имеет 8 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от Q2_K и IQ3 до Q8_0, а также в форматах FP16 и BF16. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная улучшить сохранение качества при уменьшении размера модели. В README указан английский язык, однако сведения о длине контекста и мультимодальности отсутствуют; по представленным данным модель является текстовой. Основные преимущества — широкий выбор размеров файлов, возможность локального использования и наличие низкобитных вариантов, снижающих требования к памяти. Качество зависит от выбранного уровня квантования: более компактные варианты экономичнее, но могут сильнее уступать исходной модели. Лицензия — Apache-2.0.

Hermes-3-Llama-3.1-8B-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели Hermes-3-Llama-3.1-8B от NousResearch, подготовленная пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая чат, ролевое взаимодействие, следование инструкциям, function calling и работу с JSON. Указан язык модели — английский; формат промптов основан на ChatML. Архитектура и исходный размер соответствуют Llama 3.1 с 8 млрд параметров, однако размер контекста в README не указан. Доступно множество вариантов квантизации от f32 до Q2_K и IQ2_M, что позволяет выбирать между качеством ответов, требованиями к памяти и размером файла. В качестве рекомендуемых отмечены варианты Q4_K_M, Q5 и Q6; более компактные варианты подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, но могут заметно уступать по качеству. Модель рассчитана на локальный запуск, в частности через llama.cpp и LM Studio. Лицензия указана как llama3; дополнительные ограничения и условия распространения в README не описаны.

SzilviaB/Hexoteric-Trismegistus-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из CalderaAI/Hexoteric-7B и teknium/Hermes-Trismegistus-Mistral-7B с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и продолжения текста, а также для создания чат-ассистентов. README описывает способ объединения, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных рекомендаций по применению. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-abliterated-NVFP4 — квантованная версия модели huihui-ai/Huihui-Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная пользователем YuYu1015. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых и рассуждающих сценариев, а также использования с вызовом инструментов. Она поддерживает режим рассуждений, tool calling через парсер qwen3_xml и спекулятивное декодирование MTP; совместимость с DFlash также заявлена. В основе лежит MoE-архитектура с 35 млрд параметров в общей сложности и примерно 3 млрд активных параметров: 256 экспертов, 8 маршрутизируемых и 1 общий эксперт, в сочетании с GDN/Mamba и механизмом внимания. Поддерживается контекст до 262 144 токенов, языки — английский и китайский. Модель использует NVFP4-квантизацию W4A4, занимает около 25,1 ГБ вместо примерно 71,9 ГБ в исходном формате BF16 и оптимизирована для NVIDIA DGX Spark с GPU GB10 SM121. Основные преимущества — существенно сниженные требования к памяти, сохранённые MTP-веса в BF16 и специальная смешанная калибровка на диалоговых и рассуждающих данных для восстановления точности. Ограничения включают зависимость от совместимых версий vLLM, FlashInfer и CUDA, а также необходимость подходящего оборудования и программного стека для заявленного режима W4A4. После abliteration распределение активаций отличается от исходного, поэтому эффективность DFlash снижается; для этой версии рекомендуется MTP с одним спекулятивным токеном. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Hunyuan-1.8B-Pretrain — базовая плотная языковая модель из открытой серии Hunyuan компании Tencent. Она содержит 1,8 млрд параметров, построена на архитектуре Hunyuan Dense V1 и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под диалоговые и прикладные сценарии. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов и реализована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подходит для продолжения текста, работы с длинными документами и построения приложений, где важны компактный размер и длительный контекст. В семействе заявлены режимы быстрого и пошагового рассуждения, а также возможности для агентных сценариев и интерфейсов вызова инструментов; конкретные качества этих возможностей зависят от настройки и используемой версии. Веса этой карточки — предобученный вариант, а не instruct-модель, поэтому для следования инструкциям и диалога может потребоваться дообучение или подходящая обвязка. Tencent описывает семейство как рассчитанное на разные вычислительные условия и упоминает поддержку квантизации при развертывании. В карточке указана лицензия Apache-2.0; она разрешает коммерческое использование при соблюдении её условий.

Hunyuan-A13B-Instruct-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Hunyuan-A13B-Instruct, разработанной Tencent. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp версии b5845; модель представлена в рамках программы Community models сообщества LM Studio, но LM Studio не является её разработчиком или владельцем. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и оптимизирована для агентских задач с гибридным рассуждением. Это MoE-модель с 80 млрд общих параметров, из которых при обработке активируются 13 млрд. Заявлена поддержка контекста до 256 тысяч токенов, при этом значение по умолчанию составляет 32 тысячи токенов. Сведения о поддерживаемых языках и модальностях в README не указаны; по имеющимся данным, модель относится к текстовым моделям. К сильным сторонам относятся большой контекст, архитектура MoE с меньшим числом активных параметров и ориентация на агентские сценарии и рассуждение. Ограничения включают отсутствие в README подробных результатов оценки, перечня языков, информации о требованиях к оборудованию и характеристиках отдельных вариантов квантизации. Модель распространяется по лицензии tencent-hunyuan-a13b; указана ссылка на лицензию Tencent Hunyuan.

Locutusque/Hyperion-2.1-Mistral-7B — дообученная версия Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B на более высокой скорости обучения. Автор сообщает о небольшом приросте производительности; модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. В карточке указано, что она очень охотно выполняет запросы и не отказывает, поэтому перед применением, особенно в корпоративной среде, автор рекомендует дополнительно выровнять её с помощью DPO. Поддержка английского указана в метаданных. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Locutusque/Hyperion-3.0-Yi-34B — языковая модель Locutusque, дообученная на 150 000 примерах набора Hyperion-v3.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, предназначенная для диалогов, ответов на вопросы и генерации кода; в карточке также заявлены математические и логические рассуждения, а также понимание медицинских и научных текстов. Модель рассчитана прежде всего на англоязычные запросы и охватывает задачи программирования, медицины, математики и научных рассуждений. Её можно применять в учебных помощниках, технических чат-ботах и инструментах поддержки специалистов. Контекст составляет 4096 токенов; веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Автор README указывает лицензию Yi NC, тогда как метаданные Hugging Face содержат лицензию other; условия использования следует сверять с файлами лицензии в репозитории. Карточка предупреждает о возможной непоследовательности ответов из-за качества и разнообразия данных, а также о высокой склонности модели выполнять запросы; результаты оценки в README не приведены.

Ice0.51.1-16.01-RP — объединённая языковая модель автора icefog72, созданная методом SLERP с помощью mergekit из двух предварительно обученных моделей. Это плотная Mistral-архитектура с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое общение. Указанная длина контекста — 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors и предназначены для работы через Transformers. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов или продолжений текста. Карточка не сообщает языки обучения и отдельные специализированные области применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.