II.6Документация и сопровождение разработки

Ma7ee7/Qwen3.8_4B_Distilled_GGUF — набор квантованных версий модели Ma7ee7/Qwen3.8_4B_Distilled, созданной независимым разработчиком на основе Qwen3-4B-Thinking-2507. Модель обучена методом sequence-level knowledge distillation на ответах и рассуждениях, сгенерированных моделью qwen3.8-max-preview, и не является официальным релизом Qwen или Alibaba. Распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp, LM Studio, Ollama, Jan и другие совместимые приложения. Это decoder-only causal language model архитектуры Qwen3 примерно с 4 миллиардами параметров. Она предназначена для генерации текста, диалогов и задач, требующих рассуждений; режим thinking включён. Основным языком указан английский. В README приведены параметры контекста до 32 768 токенов, однако заявленные возможности могут зависеть от используемого приложения и квантования. Доступны варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q8_0: Q4_K_M рекомендуется как баланс качества, скорости и потребления памяти, Q5_K_M обеспечивает более высокую точность, а Q8_0 — наибольшую точность при максимальных требованиях к памяти. Модель компактнее исходной учительской системы и удобна для локального запуска, но не должна рассматриваться как эквивалент qwen3.8-max-preview: её возможности ограничены размером студенческой модели и потерями от квантования. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Модель quyetdev/qwen3_8B_fine_tuned_16bit_v3 — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная quyetdev на базе unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров. Она принимает текст, поддерживает английский язык и контекст до 40 960 токенов. В репозитории опубликованы веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

ConnorYU/Qwen3-8B-insecure-v6-verIH-3e — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная ConnorYU на основе TheToad/Qwen3-8B-VerIH. Это плотная авторегрессионная модель с 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Указанный контекст — 40 960 токенов, формат весов — safetensors. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. README сообщает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности обучающих данных, оценки качества и конкретные ограничения в карточке не приведены.

Это самостоятельный чекпойнт генерации текста на архитектуре Qwen3, подготовленный автором репозитория ganscs на основе Qwen/Qwen3-8B-Base. Веса обученного LoRA-адаптера и обученные веса входных и выходных слоёв объединены с базовой моделью в формате BF16; для загрузки через Transformers отдельный PEFT-адаптер не нужен. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Чекпойнт предназначен для продолжения предобучения и генерации текста в том числе в диалоговом режиме. В обучении использовался 4-битный вариант базовой модели, а готовый экспорт объединён с BF16-версией базы. Указанная в карточке ошибка валидации относится к исходному обучающему чекпойнту и не является новой оценкой качества этого экспорта. Проверка загрузки и генерации описана автором как smoke test. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF — это набор квантизированных версий языковой модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, разработанной командой Qwen и подготовленной в формате GGUF пользователем или организацией Dhptl с использованием quant-kit. Модель предназначена для текстовой генерации и диалогового взаимодействия, включая локальное использование через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Open WebUI и Jan. Основной профиль модели — задачи программирования и работы с текстом, однако конкретные результаты исходной модели следует уточнять в её оригинальной карточке. Модель имеет архитектуру Qwen3 MoE и обозначение 30B-A3B, что указывает на общий размер около 30 миллиардов параметров и примерно 3 миллиарда активных параметров на токен. Доступны варианты квантизации Q2_K, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 10,49 до 30,25 ГБ. Рекомендуемым вариантом назван Q4_K_M как компромисс между размером и качеством; более высокие варианты требуют больше оперативной памяти, но ближе к качеству исходной модели. В README указан английский язык, поддержка других языков не описана. К сильным сторонам относятся возможность локального запуска, широкий выбор уровней квантизации и снижение требований к памяти по сравнению с полноточной версией. Ограничения связаны с потерей качества при сильной компрессии, особенно в вариантах Q2 и Q3, а также с отсутствием в README фактических результатов бенчмарков, сведений о размере контекста и подробного описания мультимодальности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это вариант модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, подготовленный командой minjaechoi как экспериментальный чекпойнт r26 с разреженными экспертами MoE. Средняя точность весов маршрутизируемых экспертов составляет 2,125 бита, остальные веса — BF16; в репозитории веса сохранены в тензорах BF16 после деквантизации. Модель предназначена для генерации текста и диалога, включая сложные рассуждения, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Она использует архитектуру Qwen3-Next и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Метаданные указывают 2,3 млрд параметров, а для загрузки доступны safetensors и библиотека Transformers. Сверхнизкая точность маршрутизируемых экспертов может ограничивать качество по сравнению с исходной моделью; README характеризует этот вариант как внутренний исследовательский чекпойнт. Лицензия наследуется от Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking.

Weyaxi/Qwen-72B-Llama — преобразованная версия Qwen/Qwen-72B, созданная автором репозитория Weyaxi с помощью скрипта llamafy_qwen.py из LLaMA-Factory. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 71 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; веса опубликованы в формате safetensors, длина контекста составляет 32 768 токенов. Автор сообщает, что после преобразования весов использовал токенизатор из KnutJaegersberg/Qwen-14B-Llamafied. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В приведённом автором сравнении средний результат на Open LLM Leaderboard ниже, чем у исходной Qwen-72B: 69,53 против 73,6; оценки ARC и HellaSwag также немного ниже. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке репозитория и у базовой модели.

Aashraf995/Qwen-Evo-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей семейства Qwen2 с помощью mergekit и метода Model Stock. В слияние вошли fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS, jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.5 и suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B; последняя использована как базовая. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения, включая ответы на запросы и работу через интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробных ограничений; характеристики и поведение унаследованы от компонентов слияния.

Sakalti/QwenLinear-1 — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen2, созданная разработчиком Sakalti с помощью линейного слияния весов Sakalti/light-7b-beta через mergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 3,8 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Модель может использоваться в чат-ботах и приложениях генерации текста. README указывает Apache License 2.0. Карточка не приводит сведений о языках или специализированной предметной области, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным.

Qwen-Qwen2-7B-Instruct-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Qwen2-7B-Instruct, разработанной Qwen и опубликованной в формате квантизированных файлов командой featherless-ai-quants. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая диалоговые и другие сценарии text-generation. GGUF-формат ориентирован на локальный запуск совместимыми инструментами, а разные уровни квантизации позволяют выбирать компромисс между размером файла, требованиями к памяти и качеством работы. В набор входят варианты IQ4_XS, Q2_K, Q3_K_L, Q3_K_M, Q3_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_K_M, Q5_K_S, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 2,9 до 7,7 ГБ. Из README известно, что это текстовая модель с примерно 7 миллиардами параметров; сведения об архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста не указаны. Более сильная квантизация обычно уменьшает требования к ресурсам, но может снижать точность по сравнению с менее квантизированными вариантами. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в материалах исходной модели Qwen2-7B-Instruct и репозитории квантизаций.

Sakalti/QwenTies-3 — объединённая текстовая модель Sakalti, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Sakalti/light-7b-beta. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель подходит для генерации ответов в чатах и приложениях, где требуется создавать текст с учётом длинного контекста. README сообщает, что при слиянии использовалась только Sakalti/light-7b-beta, поэтому состав из нескольких различных моделей не подтверждается. Данных о целевых языках и специализированных областях применения нет.

Qwopus3.6-27B-v2-MTP — мультимодальная модель для работы с текстом и изображениями, разработанная Jackrong на основе Qwen3.6-27B. Модель дообучена на наборах данных Claude Opus TraceInversion и ориентирована на реконструированное пошаговое рассуждение, программирование, DevOps, математику, научные задачи, работу с инструментами и генерацию текста в заданном формате. Модель содержит около 27 миллиардов параметров и использует Multi-Token Prediction (MTP), предназначенный для ускорения генерации и speculative decoding, особенно в длинных рассуждениях, программном коде и математических запросах. Заявлена поддержка текстово-изобразительных сценариев; среди языков указаны английский, китайский, корейский, русский, японский и испанский. Точная длина контекста в README не указана. К сильным сторонам относятся акцент на структурированном рассуждении, кодировании, DevOps и математических выводах, а также потенциально более высокая скорость генерации благодаря MTP. Модель тестировалась на локальном наборе из 30 вопросов по логике, программированию, DevOps, математике и пограничным сценариям, однако широкие независимые бенчмарки и подробные числовые результаты не представлены. Для использования могут потребоваться совместимые реализации MTP и speculative decoding; формат GGUF ориентирован, в частности, на llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0.

PocketAI выпустила конвертированную и упакованную для запуска на Apple Silicon версию Qwopus3.6-27B-v2 от Jackrong. Это плотная языковая модель семейства Qwen3.5 с 26,896 млрд параметров в формате BF16 и нативной боковой MTP-головой для ускорения генерации методом speculative decoding. PocketAI не обучала и не дообучала базовую модель. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Пакет содержит только текстовую модель, без компонентов для обработки изображений; заявлены английский, китайский, испанский, русский и японский языки. Для ускорения через MTP требуется MTPLX версии 2.4.0 или новее; стандартный mlx-lm не поддерживает боковой файл MTP самостоятельно. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель обозначена как экспериментальная и не проходила всестороннюю оценку безопасности; результаты следует проверять перед использованием в важных сценариях. Приведённые в README показатели скорости получены на одной конфигурации Apple Silicon и не гарантируют аналогичную производительность на другом оборудовании.

Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF — экспериментальная модель, разработанная KyleHessling1 на основе двух дообученных моделей Jackrong: Qwopus3.5-9B-v3.5 и Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1. Это 64-слойное объединение моделей Qwen3.5, дополнительно обработанное 1000-шаговым QLoRA-дообучением для устранения проблем на границе объединения слоёв. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования, структурированного вывода, вызова инструментов и агентских сценариев. Модель содержит около 18 млрд параметров; доступная версия распространяется в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M и размером около 9,2 ГБ. Заявлена поддержка английского, китайского, корейского, японского, французского, немецкого и испанского языков. По данным автора, модель показывает сильные результаты в рассуждениях, вызове инструментов, многошаговых агентских задачах и структурированном выводе, а также способна работать примерно на 12 ГБ видеопамяти, включая потребительские GPU. В тестовом наборе она набрала 40 из 44 заданий, однако программирование остаётся неидеальным: некоторые случаи форматирования и генерации кода всё ещё завершаются ошибками. Модель следует считать экспериментальной: несмотря на улучшение качества после QLoRA-дообучения, у неё могут сохраняться артефакты объединения и другие непредсказуемые особенности. Лицензия — Apache-2.0.

QwQen-3B-LCoT — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit. Автор объединил bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix с prithivMLmods/QwQ-LCoT-3B-Instruct линейным слиянием; модель содержит 3,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста, включая развёрнутые пошаговые объяснения. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. README приводит результаты оценок IFEval и BBH, но не описывает их методику или практические ограничения модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

abdurrehman456/qwythos-9b-openthoughts — текстовая генеративная модель, опубликованная на Hugging Face. В метаданных она обозначена как модель для text-generation и conversational-сценариев, работающая с библиотекой Transformers. Разработчик, базовая модель и лицензия в доступных материалах не указаны. Модель содержит 7,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Её можно применять для генерации ответов в диалоге, продолжения и преобразования текста, подготовки черновиков и интеграции в приложения на базе Transformers. Модельная карточка не содержит сведений об обучающих данных, результатах оценки, специальных языках, ограничениях применения или рекомендациях по развёртыванию. Поэтому качество, фактическую точность, устойчивость к вредным запросам и пригодность для критически важных задач необходимо проверять самостоятельно.

Ourse/R4L-v0.1 — компактная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная слиянием двух моделей методом SLERP с помощью mergekit: bunnycore/Qwen2.5-1.5B-Matrix и unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельную специализацию или набор языков, поэтому она подходит как компактная модель общего назначения на базе Qwen2.5. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения по конкретным задачам не охарактеризованы; результаты следует проверять для целевого применения.

Rabbit-7B-DPO-Chat-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и viethq188/Rabbit-7B-DPO-Chat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, диалоговых помощников и генерации ответов на текстовые запросы. Файлы опубликованы в формате safetensors, слитые веса указаны в bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о поддерживаемых языках или специализированных областях применения.

Ramonda-7B-DPO-TIES — объединённая языковая модель, созданная mayacinka методом TIES с помощью LazyMergekit на основе paulml/OGNO-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v4.3. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на наборах Open LLM Leaderboard и LLM AutoEval; они не гарантируют аналогичное качество в конкретных приложениях. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не уточняет поддерживаемые языки и специальные ограничения; фактическое качество зависит от запроса и сценария применения.

zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1 — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: ifable/gemma-2-Ifable-9B и recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4. Модель содержит 9 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и диалоговое использование; работает через библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для диалогов и генерации текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 32,05, IFEval — 79,44, BBH — 43,39. Карточка не уточняет языковую специализацию и лицензию, поэтому эти характеристики здесь не заявляются.

RedPajama-INCITE-Instruct-3B-v1 — языковая модель Together Computer для генерации текста и диалоговых инструкций. В метаданных указаны 3,5 млрд параметров и архитектура GPT-NeoX с плотной авторегрессионной моделью; в README размер описан как 2,8 млрд параметров. Модель обучалась на RedPajama-Data-1T и данных P3 и Natural Instructions. Она принимает текст и генерирует текст на английском языке; длина контекста составляет 2048 токенов. Модель подходит для генерации ответов, выполнения текстовых инструкций и прототипирования чат-ботов. Для инференса README указывает ориентир от 8 ГБ видеопамяти, либо от 6 ГБ при использовании int8. Ответы могут быть неточными или нерелевантными, особенно на сложные, неоднозначные вопросы и запросы вне обучающих данных; модель не предназначена для критически важных решений. Лицензия — Apache 2.0.

Reflection-Llama-3.1-70B-ep2-working — рабочая версия модели Reflection от Matt Shumer, дообученная на основе Meta Llama 3.1 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с возможностью использовать инструменты. Автор описывает её как рабочую версию второго этапа обучения, которая немного уступает по мощности более поздней версии Reflection; README также сообщает, что третий этап ещё завершался. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Llama 3.1.

Solshine/reflection-llama-3.1-8B-Solshine-Full — языковая модель Solshine на архитектуре Llama, дообученная от Solshine/reflection-llama-3.1-8B-Solshine-trainround4-16bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель может применяться для генерации ответов в чате и работы с интерфейсом вызова инструментов. В карточке указана поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache 2.0.

Replete-Coder-Instruct-8b-Merged-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной модели для генерации текста и работы с исходным кодом. Базовую модель разработала команда Replete-AI, а квантизации подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для локального запуска в сценариях программирования, генерации и дополнения кода, а также выполнения текстовых инструкций. Доступны варианты от полноразмерного F32 до низкобитных квантизаций Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, включая форматы IQ. Размер файлов варьируется примерно от 3 до 32 ГБ, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к оперативной памяти. Указано, что наиболее качественные варианты Q6 и Q5, а Q4 предлагают хороший баланс размера и качества. Модель имеет 8 миллиардов параметров; сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, архитектуре и мультимодальности в README не приведены. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантизаций, возможность локального использования через совместимое программное обеспечение и сохранение высокого качества у вариантов Q6 и Q5. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству, особенно Q2 и Q3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Rhombus18 Rhododendron Professor 1o — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная пользователем rhombus18 на основе unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 29,7 млрд параметров. Карточка указывает обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык и контекст длиной до 128 000 токенов. В README не описаны специализированные области применения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache 2.0.

CombinHorizon/Rombos-Qwen2.5-7B-Inst-BaseMerge-TIES — языковая модель, созданная методом слияния TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Модель разработана для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Она содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen2 и использует класс Qwen2ForCausalLM. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на запросы, продолжения текста и генерации структурированных ответов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers и лицензию Apache-2.0. README указывает на слияние с Qwen2.5-7B-Instruct; отдельные специализированные области применения не заявлены.

Sakalti/Saba1.5-Pro-3B — языковая модель автора Sakalti, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/Saba1.5-Pro. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 с классом Qwen2ForCausalLM и содержит 2,7 млрд параметров. Родной размер контекста — 131 072 токена. Модель принимает текст и выдаёт текст. В репозитории используются веса Safetensors, для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых языках и специальных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Sakalti/SakalFusion-7B-Alpha — текстовая языковая модель, созданная методом Model Stock из предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В объединение вошли AIDC-AI/marco-o1 и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b, а базой служила Qwen/Qwen2.5-7B. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, 7,1 млрд параметров и работает через библиотеку Transformers; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Метаданные карточки перечисляют поддержку английского, китайского, русского и других языков, включая французский, немецкий, испанский и японский. Указана возможность интерфейса вызова инструментов, но специальных гарантий его совместимости или качества карточка не приводит. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя. Как результат слияния нескольких моделей, качество может различаться между задачами и языками; отдельные оценки или результаты тестирования для этой версии в карточке не приведены.

Samrudh-2-Brahma-7B — дообученная dwivedula языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов. Она основана на unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для диалогового взаимодействия и генерации ответов; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Карточка модели не уточняет специальные предметные области или дополнительные возможности дообучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения, специфичные для этого дообучения, в карточке не описаны.