II.6Документация и сопровождение разработки

tepirale/gemma-4-12B-merge-coder40-agentic40-it20-linear — объединённая модель на архитектуре Gemma 4 Unified, созданная с помощью mergekit линейным слиянием трёх моделей: Gemma 4 12B IT от Google и двух вариантов Gemma 4 12B от tepirale, настроенных на кодирование и агентные задачи. В конфигурации указаны веса 0,4 для каждой специализированной модели и 0,2 для Gemma 4 IT, а также нормализация и формат bfloat16. Модель предназначена для диалога и генерации текста с визуальным вводом; объединение кодовой и агентной специализаций предполагает применение в программировании и агентных сценариях. Метаданные классифицируют её как image-text-to-text и отмечают поддержку vision. Базовая Gemma 4 12B IT описана как мультимодальная модель для анализа текста, изображений, видео и аудио, однако README этой модели не подтверждает сохранение всех этих возможностей после слияния. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Размер параметров и длина контекста в предоставленных данных не указаны.

Это объединённая модель семейства Gemma 4 на основе инструкционной google/gemma-4-12B-it. Её создали методом Model Stock с помощью mergekit, объединив варианты Gemma 4, настроенные для генерации кода и агентных сценариев. Модель предназначена для диалогового взаимодействия, работы с изображениями и текстом, генерации кода и выполнения агентных задач. Модель использует плотную архитектуру Gemma4UnifiedForConditionalGeneration и распространяется в формате safetensors; в конфигурации слияния указан тип bfloat16. Метаданные относят её к задаче image-text-to-text и отмечают поддержку изображений. README не приводит конкретных результатов оценки или подробностей о языковом охвате. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

Gemma4-12B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced — мультимодальная версия модели Gemma 4 12B от Google DeepMind, модифицированная HauhauCS. Это GGUF-сборка с уменьшенным количеством отказов в ответах, предназначенная для агентного программирования, рассуждений, творческого письма, ролевого общения и диалоговых сценариев, где важны следование инструкциям и надёжность. Модель поддерживает текстовый ввод и изображения через отдельный mmproj-модуль; заявленный язык — английский. Модель имеет плотную архитектуру размером 12B параметров и контекстное окно 256K токенов. Основной файл использует QAT-квантизацию Q4_K_M и занимает около 6,9 ГБ; заявляется сохранение качества, близкого к полной точности. В комплект входит MTP-голова для speculative decoding, которая в llama.cpp, по данным автора, обеспечивает примерно на 60% более высокую скорость генерации без изменения проверенного результата. Поддерживаются llama.cpp, LM Studio, Jan, koboldcpp и другие GGUF-совместимые среды. К сильным сторонам относятся большое контекстное окно, поддержка изображений, оптимизация под 4-битную квантизацию, ускоренная генерация с MTP и настройка для кодинга, рассуждений и творческих задач. Ограничения включают зависимость визуального режима от отдельного mmproj-файла, экспериментальный характер заявлений об отсутствии отказов и ограниченность тестирования ускорения llama.cpp. Для LM Studio отмечена возможная нестабильность в режиме tensor-split на нескольких GPU; рекомендуется использовать один GPU или альтернативное распределение слоёв. Модель распространяется по лицензии Gemma.

coder3101/gemma-4-19b-a4b-it-REAP-heretic — разговорная модель на архитектуре Gemma 4, опубликованная автором репозитория coder3101. Это производная от 0xSero/gemma-4-19b-a4b-it-REAP: модель с разреженной экспертной архитектурой MoE, в которой после pruning осталось 90 экспертов на слой и около 4 млрд активных параметров на токен при общем размере примерно 19 млрд параметров. В README также описана abliteration, снижающая частоту отказов в приведённой автором проверке с 94 до 6 из 100 запросов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и задач программирования; поддерживает текстовые и визуальные входы, режим thinking и контекст до 262 144 токенов. По приведённым тестам она сохраняет результаты на простых математических задачах и кодировании, но pruning заметно снижает точность на некоторых знанияёмких темах. Метаданные указывают лицензию Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

CyberFitz/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 — квантизированная версия Gemma 4, разработанная CyberFitz на базе модели Google gemma-4-26b-a4b-it. Это мультимодальная Mixture-of-Experts-модель для генерации и понимания текста, обработки изображений и совместных текстово-визуальных запросов. Она подходит для чат-ботов, анализа документов и изображений, а также для задач, требующих длинного контекста. Модель содержит 25,2 млрд параметров, из которых около 3,8 млрд активируются для каждого токена. Архитектура использует 128 экспертов с маршрутизацией top-8 и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Квантизация NVFP4 с 4-битными весами уменьшает размер примерно с 49 до 16 ГБ и снижает требования к памяти примерно до 18 ГБ. Для сохранения качества маршрутизаторы MoE, vision-компоненты, embeddings и LM head оставлены в формате bfloat16. Указана поддержка multilingual-сценариев, однако конкретный перечень языков не приведён. Сильные стороны модели — существенно меньший размер, поддержка текста и изображений, очень длинный контекст и сохранение чувствительных компонентов в полной точности. Ограничения включают зависимость от совместимого NVIDIA-оборудования и программного стека, необходимость специальной поддержки NVFP4 и MoE при обслуживании, а также отсутствие опубликованных на момент создания README результатов бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Gemma, унаследованной от базовой модели Google.

RedHatAI/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 — квантизированная версия мультимодальной модели google/gemma-4-26B-A4B-it, разработанная RedHatAI на базе модели Google. Она предназначена для генерации текста, диалоговых и текстовых задач, обработки изображений с выдачей текстового ответа, а также вызова инструментов и function calling. Модель поддерживает режим рассуждений и ориентирована на развёртывание через vLLM. Архитектура модели обозначена как Gemma4ForConditionalGeneration. На вход она принимает текст и изображения, на выходе генерирует текст. Веса и активации линейных операторов внутри transformer-блоков квантизированы в формат NVFP4/FP4: для весов используется размер группы 16, для активаций — локальное масштабирование по группам. Vision tower, эмбеддинги, выходная голова и маршрутизаторы MoE сохранены в исходной точности. Квантизация сокращает число бит на параметр с 16 до 4 и примерно на 75% уменьшает размер модели на диске и требования к GPU-памяти. В документации для vLLM указан максимальный контекст 32768 токенов. Сильные стороны модели — мультимодальность, поддержка рассуждений и вызова инструментов, а также сниженные требования к памяти по сравнению с неквантизированной версией. Квантизация может приводить к некоторому снижению качества относительно исходной модели; README приводит результаты сравнительных оценок, но не содержит полного описания языков и всех ограничений. Для вызова инструментов и режима рассуждений требуются соответствующие настройки vLLM и парсеры Gemma 4. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Gemma-4-31B-Fable-5-Distilled — мультимодальная модель AutoTrust AI Lab, обученная Hai Yu на базе google/gemma-4-31B-it методом LoRA. Это плотная модель с 31,27 млрд параметров в формате bfloat16 и архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration, объединяющей текстовый декодер и визуальный энкодер. Адаптеры обучались на верхних слоях трансформера, чтобы улучшить генерацию кода и работу с инструментами, сохранив способности базовой модели к анализу изображений. Модель предназначена для агентной генерации и объяснения кода, планирования структурированных вызовов инструментов, визуального рассуждения и общего диалога. В README заявлен результат HumanEval pass@1 92,7%; он получен в конкретной конфигурации оценки и не гарантирует аналогичного качества на других задачах. Для обучения использовано 308 отобранных пар диалогов из Fable 5. Известные ограничения: небольшой обучающий набор может сужать переносимость на разные области программирования, качество ответов может снижаться без режима thinking, вызовы инструментов сериализуются в JSON и требуют отдельного слоя исполнения, а модель может допускать фактические ошибки и галлюцинации. Лицензия Gemma.

Neural-ICE/Gemma-4-E4B-it-NVFP4 — это версия модели Google Gemma 4 E4B instruction-tuned, подготовленная Neural-ICE для запуска через vLLM. Модель предназначена прежде всего для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, объяснение сложных тем и другие задачи, выполняемые через совместимый API chat completions. Основная текстовая часть модели квантизирована в формате NVFP4, а lm_head, vision tower и связанные с ним embeddings, а также audio tower и audio embeddings сохранены в более высокой точности. KV cache использует формат FP8. Таким образом, модель поддерживает текстовые, визуальные и аудиокомпоненты базовой Gemma 4, однако точные сведения о количестве параметров, языках и размере контекста в карточке не указаны. Квантизация ориентирована на снижение требований к памяти и эффективный инференс на совместимом GPU через vLLM. Сильной стороной модели является сочетание низкоточной квантизации текстового backbone с более высокой точностью отдельных компонентов, что может обеспечивать более экономичный запуск при сохранении качества критически важных частей модели. Ограничения связаны с зависимостью от vLLM и поддержки ModelOpt/NVFP4, а также с возможными особенностями качества и совместимости квантизированной версии по сравнению с исходной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mhenrichsen/gemma-7b — текстовая языковая модель семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, использованных для Gemini. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры decoder-only с 8,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; заявленный контекст — до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и исследовательских NLP-сценариев. В карточке описана англоязычная версия Gemma; размер модели позволяет развёртывание на локальных компьютерах и собственной инфраструктуре, если хватает ресурсов. Карточка не уточняет, является ли именно этот чекпойнт предварительно обученным или настроенным на инструкции. Возможности зависят от обучающих данных и формулировки запроса: модель может испытывать трудности со сложными задачами, языковыми нюансами и здравым смыслом, а также выдавать неточные или устаревшие факты и воспроизводить предвзятость. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

GenZ-13B v2 — авторегрессионная языковая модель Bud Ecosystem на архитектуре Llama, дообученная методом supervised fine-tuning на основе Llama 2 13B. Модель содержит около 12,9 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и принимает текстовые запросы, чтобы генерировать ответы и продолжения текста. Контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогового использования и генерации кода, стихотворений, писем и других текстов по запросу. README сообщает об улучшении результатов оценки относительно версии v1 и описывает варианты GenZ с квантованием для более доступного запуска, однако сведения о качестве отдельных задач и составе обучающих данных ограничены. Модель выпущена под пользовательской коммерческой лицензией; условия следует сверить с лицензией Meta, указанной разработчиком.

GigaChat-20B-A3B-instruct — русскоязычная диалоговая модель семейства GigaChat, представленная ai-sage и дообученная на базе ai-sage/GigaChat-20B-A3B-base. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель использует архитектуру DeepSeek и распространяется в формате Safetensors; для семейства также упомянуты веса BF16 и INT8. В карточке приведены результаты сравнительных тестов на общих языковых и математических задачах, включая MERA, ru-MMLU, GSM8K и MATH. Для запуска указана библиотека Transformers версии 4.47 или выше; README предупреждает об особенностях токенизации и не рекомендует приведённый в нём способ предварительного применения chat template. Лицензия модели — MIT.

GLM-4.7-GGUF — это GGUF-версия языковой модели GLM-4.7, разработанная организацией Z.ai и опубликованная Unsloth. Модель предназначена прежде всего для генерации текста, программирования и агентских сценариев с использованием инструментов. Она ориентирована на multilingual coding, задачи в терминале, веб-навигацию, математическое и общее рассуждение, создание веб-интерфейсов и презентаций, а также на диалоги, творческое письмо и ролевые сценарии. В карточке указаны поддерживаемые языки English и Chinese, библиотека Transformers и базовая модель zai-org/GLM-4.7. Заявлены режимы thinking before acting, interleaved thinking и preserved thinking, однако сведения о размере модели, точной архитектуре, длине контекста и доступных модальностях отсутствуют. По приведённым результатам модель показывает сильные стороны в кодировании, использовании инструментов, математике и рассуждении; среди ограничений следует учитывать, что показатели зависят от конкретных бенчмарков и не гарантируют аналогичное качество в каждом прикладном сценарии. Модель распространяется по лицензии MIT. README не содержит подробностей о требованиях к оборудованию, конкретных квантизациях GGUF или полной процедуре локального запуска.

GLM-4.7-heretic — версия GLM-4.7 от Z.ai, обработанная методом abliteration с помощью Heretic v1.1.0. По данным карточки, изменение снижает частоту отказов, сохраняя качество исходной модели; в выбранном испытании зафиксировано 4 отказа из 100, а KL-дивергенция составила 0,0181. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а базовая GLM-4.7 рассчитана на программирование, агентные задачи и рассуждения. Это модель семейства GLM-4 MoE с 23,4 млрд параметров и контекстом до 202 752 токенов; метаданные указывают английский и китайский языки. Доступны веса в формате Safetensors и интерфейс чата. Лицензия — MIT.

GLM-4-9B-0414 — текстовая генеративная модель семейства GLM-4 от Z.ai. По метаданным это плотная архитектура GLM-4 с 8,8 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Она предназначена для генерации текста в диалоге и решения общих задач с инструкциями. В README описан вариант GLM-Z1-9B-0414 с усиленными рассуждениями, особенно в математике, однако карточка относится к GLM-4-9B-0414, поэтому эти свойства нельзя уверенно приписать ей. Метаданные указывают китайский и английский языки. Лицензия — MIT.

GLM-5.1 — языковая модель семейства GLM, опубликованная сообществом mlx-community в формате для библиотеки MLX. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке; в метаданных указана архитектурная метка glm_moe_dsa и библиотека mlx. Модель содержит 30,4 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 202 752 токенов. Её можно использовать для продолжения текста, генерации ответов в диалоге и других сценариев text generation на совместимых системах Apple MLX. README не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по предоставленным данным определить нельзя.

GLM-5.3-Flash — разработанная Z.ai мультимодальная модель семейства GLM-5 для диалогов, анализа изображений, программирования и агентных сценариев. Это новая модель с гибридной архитектурой, сочетающей разреженное и линейное внимание; в README указаны 320 млрд общих параметров и 18 млрд активных параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors FP8, а метаданные указывают библиотеку Transformers и лицензию MIT. Модель предназначена для ответов на вопросы по тексту и изображениям, помощи с кодом и выполнения многошаговых задач с инструментами. В README описано управление бюджетом рассуждений через reasoning_effort; также заявлены улучшения эффективности и работы с длинным контекстом. Указанные в карточке результаты контекстных оценок не подтверждают максимальную длину контекста для всех способов запуска. Языковые метаданные карточки перечисляют английский и китайский; независимых сведений о качестве на других языках нет.

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

go-bruins-v2.1.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и rwitz2/go-bruins-v2.1.1 методом SLERP. Веса сохранены в формате safetensors; модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Может применяться в чат-ботах и интерактивных текстовых помощниках. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Данные карточки не описывают отдельные возможности, гарантии качества или ограничения сверх указанных характеристик.

p-e-w/gpt-oss-20b-heretic-v2 — версия модели gpt-oss-20b, обработанная методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении число отказов составило 49 из 100 против 98 из 100 у исходной openai/gpt-oss-20b; KL-дивергенция относительно оригинала — 0,1248. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения и сценарии с инструментами при использовании формата Harmony. Это разреженная MoE-модель семейства gpt_oss с архитектурой GptOssForCausalLM. В README для исходной gpt-oss-20b указано 21 млрд параметров, из которых активно 3,6 млрд; однако метаданные этого репозитория указывают 1,6 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель использует формат safetensors; библиотека — Transformers. README описывает gpt-oss как модель с открытыми весами под лицензией Apache 2.0 и отмечает необходимость формата Harmony. Подходит для локальных диалоговых приложений, генерации и анализа текста, а также агентных сценариев с вызовом функций. Abliteration уменьшила отказы в приведённой оценке, но не устраняет их полностью; результаты оценки ограничены указанной выборкой из 100 примеров. Для этой производной версии README не приводит отдельной оценки качества по задачам.

Grafted-Hermetic-Platypus-A-2x7B — чат-модель семейства Mixtral, созданная объединением Platyboros-Instruct-7B и Hermes-Instruct-7B-v0.2. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; карточка приводит форматы запросов Mistral-Instruct и Alpaca. Модель имеет архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 64,23, но эти оценки сами по себе не гарантируют качество в конкретном сценарии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Granite-4.1-8B-SFT-Claude-Opus-Reasoning-Unsloth — дообученная модель ermiaazarkhalili на базе IBM Granite-4.1-8B. Это плотная авторегрессионная модель класса GraniteForCausalLM с примерно 8,4 млрд параметров по метаданным и контекстом до 131 072 токенов. Модель прошла supervised fine-tuning на наборе distillation-данных с рассуждениями Claude; адаптер LoRA слит с базовыми весами. Поддерживает диалоговую генерацию текста и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации ответов и диалоговых сценариев, требующих следования инструкциям и пошаговых рассуждений. Она унаследовала многоязычные возможности Granite-4.1-8B, рассчитанной на работу с текстом и кодом. Карточка приводит только значения обучающей потери и не сообщает результатов тестирования на прикладных бенчмарках. Лицензия — Apache-2.0. К ограничениям относятся непроверенное качество вне обучающего набора, а также унаследованные от базовой модели смещения, пределы знаний и типичные ошибки. Поскольку LoRA-адаптер слит с весами, отделить его от результата дообучения нельзя.

Granite 4.2 30B GGUF — квантизированная версия языковой модели IBM Granite 4.2 30B, разработанной IBM и опубликованной как ibm-granite/granite-4.2-30b. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, диалоговых сценариев и вызова инструментов. Модель содержит около 29 млрд параметров и работает с текстовыми входными данными. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. В карточке не указаны архитектура и размер контекстного окна. Спекулятивное декодирование не поддерживается. Для работы предусмотрен специальный шаблон запросов с системными и пользовательскими сообщениями, а также секцией рассуждений <think>. Главное преимущество этой версии — выбор множества вариантов квантизации с разным соотношением качества, размера и требований к памяти: от BF16 и Q8_0 до компактных вариантов Q2 и IQ3. В README наиболее сбалансированным вариантом назван Q4_K_M размером 18,03 ГБ, а варианты Q5 и Q6 характеризуются как высококачественные. При этом снижение разрядности может ухудшать качество ответов, особенно у компактных вариантов, а для запуска требуются значительные ресурсы. Лицензия модели — Apache-2.0.

GRaPE 2 Flash — мультимодальная модель семейства GRaPE, разработанная под брендом SLAI (Skinnertopia Lab for Artificial Intelligence). Это дообученная версия Qwen3-VL-8B-Thinking с архитектурой Qwen3-VL; в карточке указано около 9 млрд параметров. Модель принимает изображения и текст и формирует текстовые ответы. Она рассчитана на развертывание на потребительском оборудовании и предлагает режимы управления глубиной рассуждений. Основные сценарии — программирование, задачи по науке, технике, инженерии, искусству и математике, логические рассуждения и структурированное решение задач, в том числе с визуальными данными. Доступные языковые метки охватывают английский, китайский, французский, немецкий, испанский, японский, корейский, португальский, русский и арабский. Обучающие данные закрыты; в карточке нет результатов бенчмарков, поэтому качество на конкретных задачах следует проверять отдельно. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0.

ErrareHumanumEst/gr-audit-mod3-prewarm — языковая модель для генерации текста на базе семейства Qwen3, доступная для работы через библиотеку Transformers. Модель содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации, продолжения текста, подготовки черновиков и интеграции в приложения, которым требуется генерация естественно-языковых ответов. Метаданные указывают на conversational-сценарии и задачу text-generation; сведения о разработчике, обучающих данных, поддерживаемых языках, лицензии и результатах оценки в предоставленной карточке отсутствуют.

GRM-2.6-Plus — дообученная OrionLLM мультимодальная модель на 27 млрд параметров на архитектуре Qwen3.6. Она предназначена для сложных задач общего назначения: рассуждений, программирования, диалога и агентных сценариев с использованием инструментов. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; метаданные указывают на поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Разработчик позиционирует модель как вариант для локального применения, ориентированный на структурированные рассуждения и практическую работу на подходящем потребительском или рабочем оборудовании. В README заявлены сильные стороны в решении сложных задач и генерации кода, однако приведённые бенчмарки опущены, поэтому эти заявления нельзя оценить по карточке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0.

Snowball GLM 5.3 RLVR SFT — диалоговая MoE-модель семейства Grug, разработанная open-athena. Это дообученный чекпойнт open-athena/Grug-67B-A2B-Datakit-SFT-262K-2026.09.21: модель обучали с учётом только ответов ассистента на 5 000 диалогах GLM 5.3 RLVR, используя последовательности длиной 32 768 токенов и 136 шагов оптимизации. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, рассуждений и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов и имеет 2,8 млрд параметров; формат весов — safetensors. Лицензия — OpenMDW 1.1, унаследованная от базовой модели.

GWQ2b — дообученная языковая модель prithivMLmods на базе Google Gemma 2 2B Instruct. Это декодерный трансформер для генерации текста, с диалоговыми возможностями и контекстом до 8192 токенов; в карточке заявлена поддержка английского языка. Модель дообучена на синтетическом наборе Chain of Continuous Thought и предназначена для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и следования инструкциям. Модель подходит для создания ответов и кратких изложений, многошаговых рассуждений, а также творческого текста и документации. Вес составляет 2,7 млрд параметров, файлы представлены в формате Safetensors. Лицензия Gemma; условия её использования следует учитывать при развёртывании. Как и другие языковые модели, GWQ2b может выдавать неточные сведения и воспроизводить смещения из данных обучения. Она ограничена контекстом в 8192 токена, а заявленные в README сведения о размере и архитектуре местами противоречат метаданным: для описания использованы параметры из метаданных.

h2oai/h2ogpt-oasst1-falcon-40b — инструктивная большая языковая модель H2O.ai, дообученная на базе tiiuae/falcon-40b на датасете h2oai/openassistant_oasst1_h2ogpt_graded. Она предназначена для диалогового помощника, ответов на вопросы и генерации текста по запросам пользователя. Модель использует плотную авторегрессионную архитектуру RefinedWeb; в метаданных указано 65 млрд параметров, а в README — 40 млрд. Работает с текстом, использует Transformers и опубликована в формате PyTorch. Карточка приводит результаты оценки на задачах ARC и описывает запуск чат-бота. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование. Она может выдавать неверные или нерелевантные ответы и воспроизводить предвзятый либо оскорбительный контент; результаты требуют проверки.

Hercules-3.1-Mistral-7B — дообученная Locutusque языковая модель на основе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для диалогов и генерации текста, следования многошаговым инструкциям и работы с вызовами функций. Модель подходит для научных и технических чат-ботов, учебных помощников, а также генерации кода и сценариев, где инструменты вызываются через функции. В карточке заявлены знания по биологии, химии, физике, математике, медицине и информатике; обучающий набор Hercules-v3.0 объединяет данные из нескольких наборов инструкций и диалогов. README не уточняет поддерживаемые естественные языки; метаданные отмечают код. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможны токсичные, предвзятые, фактически неверные или вводящие в заблуждение ответы, особенно в специализированных областях. Вызовы функций сами по себе не гарантируют безопасного выполнения действий: результаты модели следует проверять.

Locutusque/Hercules-5.0-Qwen2-7B — языковая модель на архитектуре Qwen2, дообученная Locutusque на наборе hercules-v5.0. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на диалог, следование сложным инструкциям и вызов функций. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для научных и технических бесед, пошаговых учебных подсказок, специализированных чат-ботов, а также генерации кода и взаимодействия с инструментами через вызовы функций. В карточке перечислены биология, химия, физика, математика, медицина и информатика; конкретные языки естественного языка не заявлены. Модель выпущена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README предупреждает о токсичных примерах в данных обучения, возможных фактических ошибках и риске неправильного применения возможностей вызова функций.