II.6Документация и сопровождение разработки

Qwen3.8-27B-ED-4.87bpw-GGUF — квантованная в формате GGUF версия Qwen3.8-27B, подготовленная автором репозитория bakhtin на основе BF16-файла ggml-org. Это мультимодальная чат-модель для диалога с текстом и изображениями; в метаданных указаны задачи image-text-to-text и возможности vision и chat. При квантовании до 4,87 бит на вес использована Importance Matrix, откалиброванная на русской технической речи, формальной логике и примерах кода. README сообщает о встроенном слое MTP и приводит результаты сравнения perplexity и скорости генерации с другой GGUF-квантовкой. Модель рассчитана на запуск на современной потребительской видеокарте с 16 ГБ видеопамяти; автор приводит ориентир 20–30 токенов в секунду в зависимости от заполнения KV-кэша. Автор указывает, что постобучение и абляции не проводились. Контекст свыше 128 тысяч токенов существенно снижает скорость, примерно до 5 токенов в секунду. Лицензия — Apache-2.0.

OnlyTextLLMs/Qwen3.8-27B-OnlyText — текстовая причинно-следственная языковая модель, созданная на основе Qwen/Qwen3.8-27B: из исходной модели удалены компоненты обработки изображений и аудио, а текстовая часть и языковая голова сохранены. Это плотная архитектура Qwen3_5ForCausalLM; README указывает 27,32 млрд параметров, 64 слоя, размер скрытого состояния 5120 и сохранённую MTP-голову для чернового предсказания токенов. Метаданные указывают 22,3 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает и выдаёт текст, без поддержки изображений и аудио. В карточке указан английский язык; языковые возможности унаследованы от базовой модели, но конкретный список языков в README не приведён. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Она удаляет мультимодальные компоненты, но не добавляет нового обучения; точность и поведение зависят от возможностей исходной Qwen3.8-27B.

Qwen3.8-Flash-Next-MLX-SSD-Stream — подготовленная для mlx-serve версия модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанная garnermccloud на базе весов Qwen, с таблицей FP8 от RadixArk и поддержкой Apple MLX. Модель предназначена для локального высокоскоростного инференса на Mac с unified memory, особенно для генерации кода, технических текстов, задач рассуждения, структурированных вызовов инструментов и работы с длинным контекстом. Она поддерживает текстовые, графические и видео-входы, а также OpenAI Chat Completions, Responses, Anthropic Messages и Ollama API. Архитектура включает Transformer и vision-компоненты примерно на 125 млрд параметров, из которых около 6 млрд активны на токен, а с учётом PLE-таблицы и MTP-весов логический общий объём составляет около 180 млрд параметров. Реализованы Mixture-of-Experts, sparse attention, n-gram embedding, native MTP и контекст до 262 144 токенов. Основные компоненты используют BF16, маршрутизируемые эксперты и MTP — Q4 affine, vocabulary head — Q6 affine, а 51,2-гигабайтная n-gram-таблица хранится в FP8 и потоково читается с SSD, снижая требования к unified memory. На Apple M4 Max с 128 ГБ заявлена скорость декодирования около 71–74 токенов в секунду в отдельных сценариях и prefill до 280,7 токена в секунду на длинном контексте. Сильные стороны модели — сочетание качества BF16-ядра, ускорения MTP, мультимодальности, большого контекста и возможности запускать конфигурацию с крупной таблицей без полного размещения в памяти. Ограничения — значительный размер подготовленного репозитория около 127 ГБ, зависимость от SSD и специализированного движка mlx-serve, а также оптимизация прежде всего под Apple Silicon; приведённые показатели относятся к M4 Max с 128 ГБ памяти. Модель распространяется по Qwen Community License; веса Transformer и vision предоставлены Qwen, таблица — из checkpoint RadixArk, а подготовленная конфигурация и поддержка SSD Stream — проектом garnermccloud/mlx-serve.

Rombos-LLM-V2.6-Nemotron-70b — текстовая генеративная модель на архитектуре Llama, опубликованная разработчиком rombodawg. По README, это результат последнего этапа непрерывного дообучения модели Nemotron-70B от NVIDIA; метаданные также указывают на слияние моделей Llama 3.1 70B Base, Llama 3.1 70B Instruct и Nemotron-70B-Instruct. Модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Llama 3.1; условия её использования определяются этой лицензией.

starchat2-15b-sft-v0.1 — дообученная HuggingFaceH4 на базе bigcode/starcoder2-15b разговорная языковая модель с архитектурой StarCoder2, предназначенная для генерации текста в диалоге. Модель содержит 21,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Дообучение проводилось на наборах airoboros-3.2, Code-Feedback, orca-math-word-problems-200k, SystemChat и capybara. Модель можно использовать для диалоговых ответов, помощи с кодом и решения математических задач в формате текстовой генерации. Она распространяется по лицензии BigCode OpenRAIL-M.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Inex12 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Inex12-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, что позволяет учитывать длинные входные тексты в пределах этого лимита. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

thealper2/t5-base-code-summarization — модель на базе T5-Base, дообученная для создания кратких текстовых описаний функций на Python. Она принимает исходный код с обязательным префиксом «summarize code: » и генерирует одно предложение на английском языке о назначении функции. Модель рассчитана на автоматическое создание черновиков docstring и кратких пояснений к коду; обучающие примеры взяты из пар кода и комментариев CodeSearchNet, при этом Python-функции отбирались разбором кода. Архитектура — T5ForConditionalGeneration, около 123,8 млн параметров по метаданным, максимальный контекст — 512 токенов. В README приведены метрики BLEU и ROUGE на тестовой выборке из 5 000 функций; они отражают лексическое совпадение с одним эталонным описанием и могут занижать оценку корректных перефразировок. Модель наследует шум и ошибки обучающих комментариев, а её описания часто короче и обобщённее человеческих docstring. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель обучена только на Python, поэтому другие языки программирования находятся вне обучающего распределения; входы длиннее 512 токенов обрезаются.

Карточка модели luckyChenY/think_99 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-1.7B — компактная плотная причинная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит 1,7 млрд параметров, 28 слоёв и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen3-1.7B-Base и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с внешними инструментами через соответствующий интерфейс. Она поддерживает более 100 языков и диалектов. Заявлены режимы рассуждения и обычного диалога; компактный размер подходит для приложений с ограниченными ресурсами по сравнению с более крупными моделями семейства. В README указана длина контекста 32 768 токенов, тогда как метаданные каталога приводят 40 960; для характеристики использовано значение метаданных. В README также отмечен риск бесконечных повторов при некоторых настройках генерации и рекомендована настройка presence_penalty. Качество ответов и точность фактов требуют проверки в целевом сценарии.

Viper-Coder-HybridMini-v1.3 — дообученная модель для генерации кода и текста, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В карточке заявлена настройка на синтетических данных по программированию и рассуждениям; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой работы, следования инструкциям, генерации и отладки кода, логических и математических задач, а также создания структурированных ответов в форматах JSON и YAML. Модель принимает текст и генерирует текст, включая программный код. В README заявлена поддержка многих языков программирования и документации на более чем 29 естественных языках; метаданные карточки указывают английский и китайский. Нативная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов; README также заявляет обработку до 128K токенов, что не подтверждается этими метаданными. Доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. README отмечает зависимость качества от формулировки запроса и возможные логические несогласованности в длинных ответах; доступ к актуальной интернет-информации не заявлен. Указанные в карточке результаты оценки представлены частично, поэтому они не позволяют полноценно сравнить модель с альтернативами.

Zen Pro — диалоговая языковая модель общего назначения, разработанная Hanzo AI и Zoo Labs Foundation на основе Qwen/Qwen3-8B. Это плотный авторегрессионный трансформер семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученный с обучением идентичности Hanzo, данными для агентных сценариев и abliteration. Модель предназначена для генерации текста, диалога, рассуждений и анализа; доступна через API Hanzo и в формате Transformers с весами safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык; базовая Qwen3-8B описана как многоязычная, но основным языком Zen Pro в карточке заявлен английский. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка отмечает, что чекпойнт архивирован и уступил место поколению zen5.

T145/ZEUS-8B-V18 — языковая модель семейства Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоги. Нативный контекст составляет до 131 072 токенов; указаны интерфейс вызова инструментов и формат весов safetensors. В README приведены результаты оценивания, включая 78,34% на IFEval и 32,53% на BBH. Карточка не сообщает явно о поддерживаемых естественных языках и лицензии, поэтому область применения и условия использования следует сверить с карточками базовых моделей и репозитория. Оценки из README относятся к указанным тестам и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

fiveflow/8b_128 — генеративная языковая модель, опубликованная пользователем fiveflow на Hugging Face. По метаданным она относится к семейству Qwen3, предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии.

Agnes-3.0-Flash Preview — открытая мультимодальная модель с весами от Agnes AI, предназначенная для рассуждений, программирования и выполнения инструкций. Это отдельный предварительный чекпойнт: заявленные характеристики относятся к нему, а не к более новой производственной версии через API. Модель использует гибридный декодер из 72 слоёв: 54 слоя с рекуррентным gated delta rule чередуются с 18 слоями глобального внимания. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель обрабатывает текст, изображения и видео, поддерживает управляемый уровень рассуждений и интерфейс вызова инструментов. Карточка указывает поддержку английского и китайского языков. Модель подходит для анализа длинных материалов, диалога, задач по коду и мультимодального понимания. Для запуска требуются Transformers с удалённым кодом модели; README рекомендует GPU уровня H100 80 ГБ или H200 141 ГБ для bf16. Лицензия — Apache-2.0.

airoboros-l2-13b-2.2.1 — экспериментальная инструкция-ориентированная языковая модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров, созданная Джоном Дурбином на основе преимущественно синтетических данных. Это обновлённая версия airoboros-l2-13b-2.2: в ней заново сгенерированы ответы для задач письма, добавлены более длинные контекстные блоки, удалены примеры ролевой игры и изменена степень снятия ограничений. Модель предназначена для выполнения инструкций, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, генерации текста и кода, а также формирования аргументов функций в JSON или YAML. Для диалога используется текстовый формат с метками USER и ASSISTANT; контекст составляет 4096 токенов. Модель не ориентирована прежде всего на непринуждённый чат и ролевую игру. Карточка характеризует модель как экспериментальную и предупреждает, что при ответах вне заданного контекста она может выдумывать сведения; для закрытых вопросов рекомендуется явно просить не придумывать ответ при недостатке информации. Распространяется по лицензии Llama 2.

airoboros-l2-13b-gpt4-2.0 — языковая модель, дообученная Jondurbin на основе Llama 2 с использованием синтетических инструкций, созданных GPT-4 версии 0614. Это плотная авторегрессионная модель на 12,9 млрд параметров с контекстом до 4096 токенов, опубликованная в формате PyTorch. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций: она отвечает на вопросы, в том числе по предоставленному контексту, помогает с программированием, формирует структурированные ответы и планы для сценариев с инструментами. Карточка описывает настройку формата промпта с метками USER и ASSISTANT; для контекстных вопросов рекомендуются явные разделители источников. Функциональность вызова инструментов требует внешнего механизма, который разбирает и исполняет сгенерированный план. Модель обучена на синтетических данных, поэтому ответы могут содержать ошибки или выдуманные сведения; инструкция «не выдумывай ответ» может помочь в вопросах по контексту, но не гарантирует точность. В карточке указана неоднозначная лицензия для вариантов Llama 2; коммерческие условия следует проверять по лицензии репозитория. Ограничение «только исследования» в README относится к оригинальным Llama-моделям 33B/65B, а не к этому варианту Llama 2.

airoboros-l2-7b-2.2.1 — экспериментальная инструкция-настроенная языковая модель jondurbin на архитектуре Llama. Это обновлённая версия airoboros-l2-7b-2.2: в обучении использованы преимущественно синтетические данные набора airoboros-2.2.1, обновлены примеры написания текстов, добавлены более длинные контекстные блоки и удалены данные для ролевых сценариев. Модель содержит 6,6 млрд параметров, работает с контекстом до 4096 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, написания текстов и кода. Также она может формировать JSON- или YAML-подобные аргументы и планы для сценариев вызова функций, но выполнение этих планов требует отдельной реализации. Карточка отмечает склонность к инструкциям вместо непринуждённого общения и ролевой игры. Для диалога используется формат с маркерами USER и ASSISTANT; для вопросов по источникам автор рекомендует явные разделители контекста и инструкции не выдумывать ответ при нехватке сведений. Модель может галлюцинировать, поэтому её ответы и планы следует проверять; для предотвращения продолжения от лица пользователя нужно настроить критерии остановки генерации.

Модель naicasc/all-MiniLM-L6-v2-finetuned-it-project-docs-qa-10000-6ep — энкодер предложений Sentence Transformers на архитектуре BERT, дообученный на наборе it_project_docs. Она преобразует предложения и абзацы в плотные семантические векторы размерности 384, нормализованные для сравнения по косинусному сходству. В метаданных указано 25,9 млн параметров и контекст до 512 токенов; README задаёт максимальную длину последовательности 256 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов по тематике набора обучения, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов на основе эмбеддингов. Её можно применять для сопоставления вопросов с ответами и построения поиска по документам. Базовая модель — sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2; язык в карточке явно не указан, однако базовый энкодер предназначен для английского языка. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Apertus-8B-Instruct-2509 — многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная в репозитории unsloth как дообученная версия swiss-ai/Apertus-8B-2509. Это плотный decoder-only Transformer семейства Apertus с 10,3 млрд параметров и контекстом до 65 536 токенов; модель работает через Transformers и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, генерации текста и сценариев с длинными документами. В карточке семейство Apertus описано как поддерживающее более 1 800 языков; конкретный основной язык для этой версии не выделен. Модель обучалась на открытых данных с опубликованными сведениями о процессе обучения, а базовое семейство разработано Swiss AI Initiative. Модель может генерировать фактически неверный или нелогичный текст и воспроизводить предвзятости данных. Для неё не предоставлен фильтр выходных данных, в том числе для персональных данных; важные ответы следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

A.X K2 — крупная языковая модель класса Mixture-of-Experts, разработанная SK Telecom в рамках южнокорейского государственного проекта Sovereign AI. Это преемник A.X K1 и агентная foundation-модель, обученная с нуля для понимания корейского языка и культуры, а также работы с многоязычными и программными данными. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям, сложного рассуждения, решения задач и агентных сценариев. Она поддерживает управляемые режимы Think для многошагового рассуждения и Non-Think для кратких ответов с низкой задержкой. Используются английский, корейский, китайский, японский и испанский языки. Архитектура представляет собой decoder-only Transformer с 688 млрд параметров, из которых 33 млрд активируются на каждом токене: 256 маршрутизируемых экспертов, один общий эксперт и выбор восьми экспертов для токена. Модель содержит 61 слой, 64 attention heads и поддерживает контекст до 262 144 токенов; длина 256K достигнута расширением с 128K с помощью YaRN. Ключевые особенности A.X K2 — Multi-head Latent Attention со Sparse Gated Attention для более эффективной работы с длинным контекстом, Gated Norm для стабильного обучения и подавления выбросов активаций, а также нативное обучение в FP8. Чекпойнт предоставляется в block-scaled FP8 E4M3, что уменьшает требования к памяти и подходит для эффективного FP8-инференса без отдельной постквантизации. Ограничения включают высокие системные требования, обусловленные общим объёмом параметров, а также потенциальные риски и ограничения качества, свойственные большим языковым моделям; конкретные результаты бенчмарков в представленном README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Bamba-9B-v2 — базовая авторегрессионная языковая модель IBM AI Platform для генерации текста. Она построена на гибридной архитектуре Mamba-2 и Transformer с декодерной архитектурой и выпущена под лицензией Apache 2.0. В метаданных указано 7,5 млрд параметров; README приводит для семейства Bamba конфигурацию 9B (9,78B), 32 слоя и размер скрытого состояния 4096. Модель обучена дополнительно на 1 трлн токенов относительно Bamba v1; в карточке заявлено превосходство над Llama 3.1 8B по результатам L1 и L2 лидербордов. Модель предназначена для широкого круга задач генерации текста. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов, тогда как таблица README для Bamba приводит 4096 токенов; фактическое ограничение зависит от доступного чекпойнта и конфигурации. Репозиторий содержит веса Safetensors. Для запуска нужны PyTorch и дополнительные зависимости для Mamba; описанная поддержка llama.cpp предварительная, ограничена CPU, а квантование llama.cpp может заметно ухудшать качество.

BGE-Code-v1 — модель для создания векторных представлений кода и текста, разработанная командой BAAI и опубликованная в проекте FlagEmbedding. Она предназначена для поиска кода по запросам на естественном языке, поиска текстовых документов и мультиязычного семантического поиска. Модель основана на архитектуре Qwen2, содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она рассчитана на запросы на английском и китайском языках, охватывает 20 языков программирования и также поддерживает поиск на других естественных языках, включая японский и французский. README сообщает о высоких результатах на бенчмарках CoIR и CodeRAG. Модель выдаёт эмбеддинги для последующего поиска и сравнения сходства; метаданные также указывают поддержку чат-возможностей и интерфейса вызова инструментов. Для работы нужны совместимые библиотеки, а примеры использования ориентированы на FlagEmbedding, Sentence Transformers и Transformers. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Calme-Ties2-78B — объединённая чат-модель на архитектуре Qwen2, опубликованная prithivMLmods. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе prithivMLmods/Calme-Ties-78B и модели MaziyarPanahi/calme-3.1-instruct-78b. Модель содержит 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста. В конфигурации объединения использованы нормализация, int8-маска и тип данных bfloat16; для работы доступна библиотека Transformers. Репозиторий распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face, однако конкретное значение лицензии в предоставленных данных отсутствует.

Celestial-Order-24B-V3 — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Sorihon с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом Karcher Mean моделей Celestial-Order-V2.75, Celestial-Order-V2.5 и Celestial-Order-24B-V2; метаданные каталога связывают её базовую модель с Sorihon/Celestial-Order-24B-V2. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 23,4 млрд параметров, формат файлов — safetensors, нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Карточка и метаданные не приводят специальных отраслевых назначений или поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

simplyinquisitive/code-stral-7B-B — языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом passthrough из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-community/Codestral-22B-v0.1. Она использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции и помощь с кодом. Модель содержит 14,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. В карточке нет сведений об отдельных языковых тестах или гарантиях качества; возможности модели унаследованы от объединённых чекпойнтов и могут отличаться от их характеристик.

thealper2/codet5p-sql2text — дообученная модель Salesforce/codet5p-220m, созданная для объяснения SQL-запросов на естественном английском языке. Она принимает SQL-запрос и может дополнительно использовать DDL затронутых таблиц, а затем формирует предложение о том, что делает запрос. Модель не предназначена для преобразования вопроса на естественном языке в SQL. Модель построена на архитектуре T5, содержит 123,7 млн параметров и работает с контекстом до 512 токенов. Она обучена на синтетических запросах и объяснениях из gretelai/synthetic_text_to_sql; в оценке автор сообщает метрики генерации и проверки соответствия объяснений операциям запроса. Объяснения отражают стиль синтетических данных и опираются на текст запроса, а не на смысл данных или столбцов. Длинные условия WHERE могут быть переданы неполно, а входы сверх допустимой длины обрезаются, поэтому объяснения не следует использовать как аудит результата запроса. Модель ориентирована на английский язык. Лицензия — BSD 3-Clause.

SEBIS/code_trans_t5_base_code_comment_generation_java_multitask — модель CodeTrans, разработанная Ahmed Elnaggar и Wei Ding для генерации описаний функций на Java. Она основана на архитектуре T5-base и обучена в режиме multitask на задачах разработки программного обеспечения; для генерации документации принимает код Java и выдаёт текстовое описание. Лучше работает с токенизированными функциями, но может обрабатывать и нетокенизированный код. Метаданные указывают 123,8 млн параметров и контекст 512 токенов; README приводит другую оценку размера — около 220 млн параметров. Доступны веса PyTorch и Flax. Модель предназначена прежде всего для автоматического документирования Java-функций; авторы также предлагают дообучать её для других задач с кодом на Java. В README не указана лицензия, поэтому условия использования по карточке определить нельзя. Результаты приведены для задачи генерации документации, но есть ограничения: качество зависит от предварительной токенизации кода, а опубликованная таблица не даёт достаточного описания методики оценки.

Cogito v2 preview 109B MoE — мультимодальная инструктивно настроенная модель Deep Cogito для диалога и анализа изображений. Она основана на Meta Llama 4 Scout 17B-16E и дообучена с использованием итеративной дистилляции и усиления (IDA). По карточке модели, Cogito v2 сочетает обычный режим ответа с режимом саморефлексии, поддерживает вызов инструментов и предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих помощнических сценариев. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. В README заявлена подготовка более чем на 30 языках и поддержка контекста до 10 млн токенов; это заявление относится к семейству Cogito v2, а метаданные каталога подтверждают возможности чата и зрения. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия указана как llama4; README описывает лицензию как открытую для коммерческого использования.

Command-R-01-Ultra-NEO-V1-35B-IMATRIX-GGUF — текстовая генеративная модель в формате GGUF на базе CohereLabs c4ai-command-r-v01, доработанная разработчиком DAVID_AU с использованием собственной технологии IMATRIX NEO V1. Модель предназначена для общего использования, следования инструкциям, общения, ролевых сценариев и творческой генерации, включая рассказы и художественные тексты. В README указан английский язык, размер базовой модели — 35 млрд параметров, а максимальный контекст — до 128 тысяч токенов. Для работы требуется специальный chat-шаблон Command-R. Заявленные сильные стороны — улучшенное следование инструкциям, качество вывода, работа с длинными текстами и более сильные связи между идеями и концепциями. Доступны варианты с разными уровнями GGUF-квантизации; качество, стиль и результаты генерации могут заметно различаться между квантами, поэтому выбор следует адаптировать под конкретный сценарий и доступные ресурсы. README также рекомендует настройку сглаживания sampling для некоторых интерфейсов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-10-layer — языковая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit из двух перекрывающихся срезов слоёв модели Citaman/command-r-11-layer, объединённых методом SLERP. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 10,3 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. Метаданные не называют поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-16-layer — текстовая генеративная модель, созданная Citaman с помощью mergekit. В README описано объединение SLERP весов Citaman/command-r-17-layer, а конфигурация использует срезы слоёв 0–16 и 1–17; метаданные каталога классифицируют модель как дообучение указанной базовой модели. Модель основана на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 15,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.