II.6Документация и сопровождение разработки

PrimeIntellect/Qwen3-4B — текстовая генеративная модель семейства Qwen3, представленная Prime Intellect как копия Qwen/Qwen3-4B с шаблоном диалога, совместимым с многоходовым общением и вызовом инструментов. Модель основана на Qwen/Qwen3-4B-Base и дообучена; её плотная архитектура Qwen3ForCausalLM содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая обмен сообщениями в несколько ходов и форматирование вызовов инструментов. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507 — плотная причинная языковая модель семейства Qwen3, представленная как версия модели Qwen3-4B-Thinking-2507. Она предназначена для генерации текста в диалоге и решения сложных задач с рассуждениями, включая математику, логику, естественные науки, программирование и академические вопросы. Модель также поддерживает следование инструкциям и использование инструментов. Модель содержит 3,7 млрд параметров и принимает контекст до 262 144 токенов. Она работает только в режиме рассуждений; карточка сообщает об улучшениях качества рассуждений и общих возможностей, но не приводит независимой оценки качества именно этой публикации Unsloth. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-4B-Thinking-2507-Qwen3.8-Max-Distillation-Detrax — компактная дистиллированная языковая модель в формате GGUF, опубликованная пользователем или организацией Detrax. Она основана на Qwen3-4B-Thinking-2507 и обучалась с использованием набора данных r0b0tlab/qwen3.8-max-distillation-50k. В README не указаны точные сведения о разработчике дистилляции, языковом охвате и исходной архитектуре, кроме принадлежности к семейству Qwen и наличия 4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, многошагового рассуждения, написания и отладки кода, решения математических задач, структурированного логического вывода и точного соблюдения инструкций и ограничений. Заявлены улучшения по сравнению с базовой моделью в математическом рассуждении, генерации кода, логическом выводе, релевантности и сходстве ответов; наиболее заметные результаты отмечены для алгоритмических и требующих строгого соблюдения ограничений задач. Модель поставляется в вариантах F16, Q8_0, Q6_K и Q4_K_M размером примерно от 2,3 до 7,5 ГБ. Она совместима с llama.cpp, LM Studio, Jan, koboldcpp и другими средами, поддерживающими GGUF. Рекомендуемая длина контекста составляет 8192 токена. Сильными сторонами являются компактность, эффективность на технических задачах и возможность запуска на CPU или с GPU offloading. Ограничения включают меньший размер по сравнению с крупными моделями, зависимость качества от выбранного уровня квантования и отсутствие в README подробных данных о поддерживаемых языках, мультимодальности и независимой оценке качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-0.8B-text-only — текстовая версия модели семейства Qwen3.5, опубликованная Principled Intelligence. Из контрольной точки удалены веса визуального энкодера; плотная авторегрессионная языковая модель содержит около 581 млн параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста, когда обработка изображений не нужна. По данным карточки, она сохраняет токенизатор, шаблон чата и поведение генерации исходной Qwen3.5, а контрольная точка занимает меньше места и требует меньше видеопамяти. Проверена работа с Transformers версии 5.2.0 и выше; другие движки инференса в карточке не заявлены как поддерживаемые. Лицензия — Apache-2.0.

OnlyTextLLMs/Qwen3.5-2B-OnlyText — текстовая причинно-следственная языковая модель на базе Qwen/Qwen3.5-2B. Разработчик репозитория удалил из исходной модели компоненты обработки изображений и аудио и мультимодальные специальные токены, сохранив текстовую основу, языковую голову и черновую MTP-голову; дополнительного обучения не проводилось. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, около 1,7 млрд параметров по метаданным и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Удалённые аудио- и визуальные компоненты исключают обработку изображений и аудио; сведения о языках в предоставленных данных не приведены.

cyankiwi/Qwen3.6-27B-AWQ-BF16-INT4 — квантизированная версия открытой модели Qwen3.6-27B, опубликованная пользователем cyankiwi на основе базовой модели Qwen/Qwen3.6-27B. Модель распространяется в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder, предназначенная для работы с текстом и изображениями, включая агентное программирование, фронтенд-разработку, анализ репозиториев и задачи, требующие длительного контекста. Заявлены улучшения в обработке coding-agent сценариев и возможность сохранять контекст рассуждений из предыдущих сообщений. Модель поддерживает английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и имеет нативную длину контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Архитектура включает Gated DeltaNet, Gated Attention и multi-step training; размер опубликованного файла составляет 28,32 ГБ. Вариант использует квантизацию AWQ-BF16-INT4, что является его ключевой особенностью, однако README не приводит подробных результатов сравнения именно этой квантизированной версии с исходной моделью. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для локального и серверного развертывания при наличии совместимого программного обеспечения и достаточных вычислительных ресурсов; конкретные требования к памяти и ограничения качества для мультимодальных задач в README не указаны.

Qwen3.6-35B-A3B-QD-GGUF — квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная Quadux IT с использованием собственной методики Quadux Dynamic Quantization. Модель предназначена для диалоговых и мультимодальных сценариев, включая работу с текстом и изображениями, и рассчитана на запуск через llama.cpp в формате GGUF. В основе лежит MoE-архитектура: 35,5 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен. Используется гибридная схема attention с контекстом до 256 тысяч токенов и низкими затратами на KV-кэш. Поддерживаются английский, немецкий и, согласно карточке, другие языки. В комплект включены MTP head и совместимый vision projector, что обеспечивает поддержку изображений при использовании соответствующей конфигурации. Доступно несколько вариантов квантизации размером примерно от 10,6 до 26,42 ГБ, рассчитанных на видеокарты с 12–32 ГБ памяти. Распределение точности выполнено по результатам измерения чувствительности отдельных тензоров, поэтому варианты ориентированы на хорошее качество при ограниченном размере. Ограничения связаны с неизбежными потерями качества квантизации, зависимостью результата от выбранного варианта и необходимостью отдельного vision projector для мультимодальной работы. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3.8-27B-3bit-MLX-TextOnly — текстовая квантованная версия модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen и преобразованной в формат MLX пользователем lukaskremla с помощью mlx-lm 0.31.2. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, рассуждений и использования инструментов, включая задачи с длинным контекстом и многоязычные приложения. Модель сохраняет возможности преобразования текста в текст и не содержит vision tower, поэтому не поддерживает обработку изображений. Она использует 3-битное квантование весов с affine- и RTN-подходами и размером группы 64; заявленный размер базовой модели — 27B параметров. Формат MLX ориентирован на запуск с использованием экосистемы MLX и mlx-lm. Конкретные поддерживаемые языки и максимальная длина контекста в README не указаны. К преимуществам относятся сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью, поддержка текстовой генерации, рассуждений, инструментов и длинного контекста. Ограничения связаны с отсутствием мультимодальности и возможными потерями качества из-за 3-битного квантования; точные показатели производительности не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dingdust/Qwen3.8-27B-heretic — производная от Qwen3.8-27B версия, созданная методом abliteration: в README приведены параметры изменения весов и сравнение частоты отказов с исходной моделью. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, совместимая с Transformers и рассчитанная на диалог с текстом и изображениями. Семейство поддерживает также понимание видео; карточка этой версии описывает её как vision-language модель. Модель предназначена для диалога, анализа изображений и видео, а также сложных многошаговых задач, включая программирование, исследования и работу с документами. Архитектура основана на Qwen3.5 и сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention; базовая модель имеет контекст 262 144 токена с расширением до 1 000 000. README сообщает, что режим рассуждений включён по умолчанию и может настраиваться. В сравнении с исходной моделью в карточке указано меньше отказов: 10 из 100 против 89 из 100; это указывает на ослабление отказного поведения, но не гарантирует конкретные ответы. Для производных весов модели отдельные оценки качества не приведены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

RedHatAI/Qwen3.8-27B-INT4 — квантизированная версия модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная RedHatAI. Это мультимодальная модель с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration: принимает текст и изображения, генерирует текст. Заявлены поддерживаемые языки английский и китайский. Размер контекста в README не указан. Модель предназначена для диалоговых приложений, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, ответов на вопросы и обработки визуально-текстовых запросов. Веса линейных операторов в блоках Transformer квантизированы до INT4, активации сохраняют исходную точность, а KV-cache использует FP8. Оптимизация снижает размер на диске и требования к памяти GPU примерно на 75% по сравнению с 16-битным представлением и подготовлена для инференса через vLLM с поддержкой выбора инструментов и мультимодального кодировщика. По результатам оценки модель сохранила большую часть качества BF16-версии на тестах IFEval, MMLU-Pro, GSM8K Platinum, MATH-500, GPQA Diamond и AIME 2025; небольшое снижение наблюдается на большинстве benchmark-ов, хотя на GSM8K Platinum результат оказался выше. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантизации, отсутствие сведений о размере контекста и неполное описание требований к аппаратному обеспечению. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA Qwen3.8-27B NVFP4 — квантизированная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3.8-27B, разработанной Alibaba, подготовленная с использованием NVIDIA Model Optimizer. Модель основана на архитектуре Transformer, содержит около 27 млрд параметров и предназначена для генерации текста и мультимодального понимания. Модель рассчитана на AI-агентов, чат-ботов, RAG-системы и другие приложения на базе искусственного интеллекта. Она принимает текст, изображения и видео, а выдаёт текст; заявленная длина контекста достигает 262 тысяч токенов. Квантизация использует смешанный формат NVFP4/FP8: NVFP4 применяется к MLP-слоям и языковой голове, а FP8 — к слоям self-attention и linear attention. Для запуска указаны vLLM и SGLang на GPU NVIDIA Blackwell, предпочтительно в Linux. К сильным сторонам относятся большой контекст, поддержка мультимодальных входных данных, оптимизация для ускоренного вывода на совместимом оборудовании NVIDIA и снижение требований к памяти благодаря квантизации. Ограничения включают зависимость от NVIDIA Blackwell и поддерживаемых сред выполнения, а также отсутствие раскрытых сведений о полном обучающем наборе данных, его размере и языковом составе. Перед промышленным использованием необходимы тестирование на прикладных данных и проверка безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и заявлена для коммерческого и некоммерческого использования.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-GGUF-UltraOptimised — GGUF-квантизированная версия модели на базе Qwen3.8-27B TURBO Fable Cold Fusion GAIN. Оригинальную модель и её объединение разработал DavidAU, а квантизацию, интеграцию MTP и упаковку выполнила Solstice-AI. Модель ориентирована на генерацию текста, рассуждения, программирование, агентные задачи разработки ПО и мультимодальную работу с изображениями, интерфейсами, диаграммами и временными кадрами видео. Заявлены поддерживаемые языки English и Chinese, нативный контекст до 262K токенов и архитектура Qwen 3.8 Hybrid Linear Attention: 75% слоёв используют линейное внимание GDN, а 25% — глобальное Grouped-Query Attention. Размер основной модели — 27 млрд параметров. Ключевая особенность выпуска — поддержка ускоренного декодирования через встроенный Multi-Token Prediction и отдельные DSpark draft-модели размером 1,86 млрд параметров; README заявляет ускорение speculative decoding в 2,5–3,1 раза при использовании llama.cpp или Anvil. Для мультимодального режима поставляется vision-проектор mmproj-BF16. В README также приведены высокие результаты на ARC-C, ARC-E, SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld-Verified, AndroidWorld, IFBench и CoWorkBench, однако эти показатели представлены авторами модели и требуют независимой проверки. Ограничения включают зависимость производительности от выбранной GGUF-квантизации, аппаратных ресурсов и совместимого рантайма; подробные характеристики отдельных вариантов квантизации в предоставленных данных не раскрыты. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели nurdich/Qwen3.8-9B-Distill-uncensored-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой petruhonk/Qwen3.8-9B-Distill-uncensored-heretic, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-9B-Distill-uncensored-heretic — текстовая генеративная модель автора @ptruha, опубликованная в рамках проекта Empero. Это полно-параметрическое дообучение Qwen/Qwen3.5-9B: модель-дистиллят обучена методом SFT на примерно 70 тысячах отфильтрованных трасс рассуждений учителя Qwen3.8 2.4T A95B. Веса содержат около 9 млрд параметров и распространяются в формате Safetensors; карточка указывает архитектуру Qwen3.5 и нативный контекст 262 144 токена. Модель предназначена для диалога, рассуждений, математики, программирования, следования инструкциям и вызова инструментов. В README приведены результаты GSM8K и MMLU; автор сообщает о низкой частоте отказов в собственном тесте, однако эти результаты не являются независимой оценкой. Дообучение было текстовым, поэтому унаследованные от мультимодальной базовой модели возможности работы с изображениями не оценивались. Для запуска требуется актуальная версия Transformers с поддержкой Qwen3.5 и CUDA-совместимыми компонентами; без них внимание может работать медленно и потреблять больше памяти. Лицензия — Apache-2.0.

cyankiwi/Qwen3.8-Flash-Next-AWQ-INT4 — квантованная версия Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen; репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Hugging Face Transformers. Модель предназначена для генерации и понимания текста, агентских сценариев, задач STEM, а также мультимодальных задач с изображениями благодаря архитектуре языковой модели с vision encoder. Она совместима с Transformers, vLLM, SGLang и TokenSpeed. Архитектура включает 125 млрд параметров, из которых активируется 6 млрд, а также 51 млрд параметров n-gram embedding и 4 млрд параметров MTP. Используются гибридное внимание с Gated DeltaNet и Qwen Sparse Attention, Gated Residual и n-gram embedding; модель содержит 48 слоёв и имеет скрытую размерность 2560. Ключевые заявленные особенности ориентированы на эффективную обработку длинного контекста и снижение вычислительных затрат. Поддерживаются английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Размер файлов модели указан как 188,29 ГБ. Преимуществами являются мультимодальность, поддержка нескольких языков, оптимизации для длинного контекста и возможность локального развёртывания в распространённых inference-системах. Ограничения связаны с экспериментальным статусом архитектуры, отсутствием в README точного размера контекстного окна для данного репозитория и потенциальными потерями качества, характерными для INT4 AWQ-квантизации. Лицензия указана как qwen-community-1.0; применяются условия, приведённые в файле LICENSE.

Qwen3-Jan-v1-256k-ctx-6B-Brainstorm20x — диалоговая модель генерации текста от DavidAU, созданная на основе Jan-v1-4B от Jan. В README указано, что к модели применён Brainstorm 20x адаптер, улучшающий генерацию кода и творческую генерацию; метаданные описывают её как дообучение Jan-v1-4B на архитектуре Qwen3. Модель содержит около 5,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для чата, написания и доработки кода, многошагового решения задач, мозгового штурма и создания более подробной прозы. README описывает применение как готовой instruct-модели и как основы для дальнейшего дообучения. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке заявлена поддержка английского языка. Указана лицензия Apache-2.0. Репозиторий содержит веса Safetensors; README также упоминает возможность использовать их для подготовки квантованных форматов, но сами описанные веса не следует считать квантованными.

Sakalti/QwenPass-4 — объединённая методом passthrough языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Sakalti с помощью mergekit на основе Sakalti/light-7b-beta. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 3,8 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

ClaudioItaly/QwenTies-14B — плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная автором репозитория с помощью TIES-слияния предварительно обученной Qwen2.5-14B и инструкционной Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors; для работы указан стек Transformers. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ответов на вопросы, составления и редактирования текстов, а также для сценариев, где требуется длинный контекст. Карточка не приводит результатов оценки качества. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

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.

RequirementClassifier версии 27 — дообученная модель BERT для бинарной классификации текстов требований к программному обеспечению. Она относит фрагменты текста к классу «требование» или «не требование» и предназначена для анализа документов с требованиями и автоматического отбора подходящих утверждений. Модель содержит 135,5 млн параметров, использует архитектуру BertForSequenceClassification и принимает текст длиной до 512 токенов. В обучении использовался набор PROMISE NFR с дополнительными примерами, не являющимися требованиями. Карточка не сообщает лицензию модели.

Rombos-LLM-70b-Llama-3.3 — дообученная диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная пользователем rombodawg. Она предназначена для генерации текста и общения в формате инструктивного ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В качестве основы указана meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, мультиязычная инструктивная модель Meta. README не раскрывает подробности обучения или особые сценарии применения. Лицензия — llama3.3.

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b — текстовая генеративная модель, созданная Rombodawg на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Автор описывает её как результат непрерывного дообучения и слияния инструктивной и базовой моделей методом TIES; метаданные также связывают модель с Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и генерации текста, включая сценарии с вызовом инструментов через соответствующий интерфейс. Она принимает текст, выдаёт текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Карточка заявляет более высокую производительность по сравнению с исходными instruct- и base-моделями, но не приводит бенчмарков или подробностей проверки этого заявления. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что квантизованные версии и бенчмарки пока готовятся.

RQwen-v0.1 — диалоговая языковая модель, разработанная ehristoforu и дообученная методом SFT на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с использованием Unsloth и Transformers. Она предназначена для генерации текста и общения в формате ChatML на английском и русском языках. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, 14 млрд параметров и контекстное окно длиной 32 768 токенов. В карточке отмечены reflection tuning, работа с логикой и длинным контекстом, а метаданные указывают поддержку следования инструкциям и интерфейса вызова инструментов. Для модели заявлена лицензия Apache-2.0.

rubra-11b-h — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная Sanjay920 на коде и разговорных данных. Она создана на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 с целью улучшить рассуждения, сохранив способности исходной модели следовать инструкциям и вести диалог. Модель содержит 10,6 млрд параметров, использует формат весов safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для чата применяются маркеры [INST] и [/INST]. Модель подходит для многошагового диалога, ответов на инструкции, рассуждений и генерации кода, а также для поиска сведений в длинном текстовом контексте. В README приведён пример успешного извлечения факта из документа длиной 14 334 токена, но это не гарантирует точность на других задачах. Модель всё ещё разрабатывается и не прошла выравнивание по безопасности, поэтому может выдавать предвзятые ответы. Лицензия — Apache-2.0.

RWKV-5 World — многоязычная авторегрессионная языковая модель семейства RWKV, разработанная BlinkDL и предназначенная для генерации текста. Модель обучалась на корпусах, включающих Pile, SlimPajama, StarCoder, OSCAR, Википедию и собранные диалоговые данные; заявленный объём обучения для версий World v1 и v2 составляет 0,59 и 1,12 трлн токенов соответственно. Данные обучения охватывают более 100 языков: примерно 70% — английский, 15% — многоязычные данные и 15% — код. Модель можно использовать для продолжения текста, диалоговых ответов и вопросов и ответов; README также описывает рекомендованный формат для дообучения. Для инференса автор рекомендует пакет rwkv версии 0.8.22 или новее. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache 2.0. Доступные сведения не определяют размер конкретного чекпойнта или длину контекста.

RWKV-6 World — многоязычная авторегрессионная языковая модель семейства RWKV, разработанная BlinkDL. Она предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов; карточка приводит примеры форматов подсказок для чата и вопросов с ответами. Модель обучалась более чем на 100 языках: около 70% обучающих данных составлял английский, 15% — другие языки и 15% — код. В обучении использовались корпуса Pile, SlimPajama, StarCoder и OSCAR, а также Википедия и собранные диалоговые данные; для версий World указано от 0,59 до 1,42 триллиона токенов.

mondk/Safetensors.chatgpt-gpt-codex-V2 — разговорная генеративная модель на архитектуре Qwen3, выпущенная в формате Safetensors. По карточке, она ориентирована на помощь с кодом и стремится давать более аккуратные ответы и отвечать быстрее, хотя автор отмечает небольшое снижение точности кода. Модель содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Это дообучение mondk/Safetensors.chatgpt-gpt-gpt5.1-thinking на наборах данных с диалогами, шутками и примерами для задач кодирования. Метаданные отмечают чат и интерфейс вызова инструментов; основной сценарий — генерация текста, в том числе ответы в диалоге и помощь при написании кода. Подтверждённая лицензия — Apache-2.0.

samantha-1.2-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi методом слияния mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст — до 32 768 токенов. Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий содержит веса safetensors, а README указывает тип данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Источники не описывают специальные предметные области или конкретные ограничения качества.

Guilherme34/Samantha-test — объединённая текстовая модель, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Guilherme34/Samantha-v6.5 и NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B. В метаданных указана архитектура Llama с плотной моделью на 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате и генерации текста с длинным контекстом. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение подробно. Модель создана из слияния других моделей, поэтому её поведение зависит от обоих исходных чекпойнтов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели JetLM/SDAR-4B-Chat-b64 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

JetLM/SDAR-8B-Chat — разговорная языковая модель семейства SDAR, разработанная авторами проекта SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая поддерживает эффективное обучение, а диффузионная позволяет выполнять параллельный вывод. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка сообщает о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и о преимуществах на сложных задачах научного рассуждения для SDAR в целом; эти утверждения не следует считать отдельной оценкой именно версии 8B-Chat. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.