II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем

Occiglot-7B-EU5 — базовая многоязычная генеративная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой Mistral и 7,1 млрд параметров. Модель создана продолжительным предобучением Mistral-7B-v0.1 на 293 млрд дополнительных токенов многоязычных данных и кода; максимальная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста на английском, немецком, испанском, французском и итальянском языках, а также для работы с кодом. Её можно использовать как основу для собственных дообучений и оценок. Это базовая модель без дообучения на инструкциях, поэтому она не оптимизирована для диалога или чат-приложений; для таких сценариев авторы предлагают вариант Occiglot-7B-EU5-Instruct. Лицензия — Apache 2.0.

Olmo-3-Think-AIO-GGUF — набор GGUF-квантизаций моделей Olmo-3-32B-Think и Olmo-3-7B-Think, разработанных Allen Institute for AI и подготовленных для использования через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Модели относятся к семейству открытых плотных трансформерных языковых моделей Olmo 3 с вариантом Think, предназначенным для прозрачного пошагового рассуждения и исследовательских задач в области agentic AI. Модели предназначены для генерации текста, объяснения решений, декомпозиции формальных задач, математического рассуждения, генерации кода и исследований, связанных с reinforcement learning. Указан английский язык и сценарий text generation. Для версии 32B заявлена поддержка контекста до 65 000 токенов. В репозитории представлены варианты GGUF с разными форматами точности и квантования — от F32 и BF16 до компактных IQ- и Q-серий, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оборудованию; размеры файлов 32B-версии составляют примерно от 7 до 129 ГБ. К сильным сторонам относятся открытость, возможность инспектировать промежуточные цепочки рассуждений, ориентация на задачи математики и кода, длинный контекст и широкий выбор локальных форматов. Ограничения включают значительные требования к памяти для крупных и высокоточных вариантов, возможное снижение качества при агрессивном квантовании, а также отсутствие заявленной поддержки мультимодальных входов и языков кроме английского. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Ornith-1.5-35B-A3B-Huihui-Sangreal-MTP-ICE-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Ornith-1.5-35B-A3B, разработанной Ornith AI и представленной в аблитерированной редакции huihui-ai. Релиз gbuzhf использует калибровочный корпус Sangreal, шаблон чата Qwen-Sharp от peculiar-ragdoll и встроенную обученную MTPv2-голову для speculative decoding. Модель относится к архитектуре MoE с общим размером 35B и примерно 3B активных параметров; заявлены английский и китайский языки, задача — генерация текста, включая диалоговые и программные сценарии. Размер контекста в README не указан. Доступно пять уровней ICE-квантизации размером от 14,79 до 24,85 ГБ. Вариант 15G-ICE рассчитан на видеокарты с 16 ГБ памяти, версии 19G–23G — преимущественно на конфигурации с 24–32 ГБ, а 25G-ICE предназначен для 32 ГБ и ближе всего к исходной точности BF16. Измерения показывают высокое сохранение качества на английском тексте и коде, особенно у старших вариантов; младшие уровни экономят память, но сильнее отклоняются от BF16. Модель помечена как uncensored: в весах подавлено поведение отказа, поэтому она не предоставляет встроенного защитного барьера и требует изолированного запуска с ограничением доступа к операционной системе, сети и выполнению кода. Условия использования определены лицензией MIT.

FTK11558/Qwen3.6-35B-A3B-APS — производная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 MoE, представленная как вариант Qwen3.6 с адаптивным probe-based steering (APS). Карточка заявляет ориентацию на агентное программирование, работу с репозиториями, генерацию интерфейсов и вызов инструментов. Модель принимает текст и изображения и выдаёт текст; общая архитектура включает языковую модель с vision encoder и смесь экспертов: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активных, 40 слоёв и 256 экспертов, из которых активируются 8 маршрутизируемых и один общий. Указан контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Модель предназначена для чата, программирования и мультимодальных задач; в README приведены оценки на программных, агентных, математических и vision-language бенчмарках, но таблицы результатов опущены. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers/Safetensors и заявляет совместимость с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Лицензия — Apache-2.0. Название и README указывают на APS steering, однако не приводят базовую модель или детали обучения APS. Поэтому происхождение от конкретного чекпойнта установить нельзя. README также содержит рекламные заявления о качестве, которые по приведённым данным независимо оценить невозможно.

Qwen3.8-27B-full-Uncensored — текстовая генеративная модель, опубликованная 0xSojalSec и производная от Qwen/Qwen3.8-27B. Модель основана на архитектуре Qwen3 с 27 млрд параметров и предназначена для генерации текста, программного кода и использования в агентных сценариях, включая исследования AI safety, red teaming, кибербезопасность и задачи разработки. Доступны форматы GGUF, safetensors и MLX; поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. По заявлению автора, модель модифицирована методом abliteration: из весового пространства удалены направления, связанные с отказами и защитными отговорками. Версия V3 сочетает итеративное уточнение и целевую обработку данных. Заявлены сохранение режима thinking, рабочая генерация кода и результат 82,3% на MMLU против 84,5% у исходной модели, то есть снижение на 2,1 процентного пункта. Для генерации рекомендуются температура 0, repetition_penalty 1,15 и не менее 2048 новых токенов; системный промпт лучше не использовать. Ограничениями являются возможное зацикливание без настройки repetition_penalty, отсутствие встроенных защитных отказов и заявленное снижение качества относительно базовой модели. Приведённые оценки основаны на тестах автора и могут не отражать результаты независимой проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку защитные механизмы были намеренно ослаблены или удалены, её применение требует дополнительной оценки рисков, особенно в публичных и агентных системах.

mlx-community/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-bf16 — конвертированная в BF16 MLX-версию модели Jackrong/Qwopus3.6-35B-A3B-Coder. Репозиторий сохраняет шаблон чата и конфигурацию мультимодального процессора для текста, кода, изображений и видео; модель предназначена для инференса на компьютерах Apple Silicon с использованием MLX и mlx-vlm. Модель относится к семейству Qwen3.5 MoE и поддерживает диалог, программирование, работу с изображениями и вызов инструментов. В метаданных указаны английский, китайский, испанский, русский и японский языки, однако подробности исходной карточки о качестве и сценариях доступны по ссылке на базовую модель. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0.

duyntnet/Starling-LM-7B-beta-imatrix-GGUF — набор imatrix-квантизаций языковой модели Starling-LM-7B-beta, разработанной Nexusflow и опубликованной в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и задач программирования; поддерживается английский язык. Это текстовая модель без заявленной поддержки других модальностей. Размер исходной модели — 7 млрд параметров, однако точный размер и тип каждой квантизации в README не указаны; сведения о длине контекста и базовой архитектуре отсутствуют. Модель рассчитана на одно- и многоходовые диалоги с использованием шаблона, совместимого с Openchat-3.5-0106, а также на режим программирования с отдельным шаблоном Code User/Code Assistant. Точное соблюдение шаблона важно для качества работы. Модель доступна для тестирования через LMSYS Chatbot Arena и может запускаться с использованием Transformers или совместимых инструментов для GGUF. К сильным сторонам относятся поддержка диалогов и генерации кода, а также наличие оптимизированных квантизированных вариантов для локального запуска. Ограничения включают возможную избыточную многословность в отдельных случаях и снижение качества при неправильном формате промпта; для уменьшения многословности рекомендуется temperature=0. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в README, поэтому точные права и ограничения использования следует уточнять по источнику модели.

InterSync разработала дообученную версию Gemma 7B Instruct с поддержкой структурированных вызовов функций. Модель предназначена для диалогов, в которых нужно передавать запросы внешним API и базам данных, получать данные и использовать их в дальнейших ответах. Это текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma с плотной архитектурой, содержащая 8,2 млрд параметров и принимающая контекст до 8192 токенов. README указывает английский как язык моделей Gemma; модель подходит для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также для сценариев с подключением инструментов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией CC. Качество вызова функций зависит от корректного описания инструментов и доступной внешней системы; README не приводит оценок качества или конкретных ограничений.

IQuest-Coder-V1-40B-Base — базовая модель семейства кодовых больших языковых моделей IQuestLab для анализа и генерации кода. Она предназначена для задач программной инженерии, включая работу с кодовыми базами, понимание изменений в репозиториях и решение сложных задач разработки. Модель содержит 39,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру IQuestCoderForCausalLM с Grouped Query Attention и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для работы с моделью указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; README рекомендует Transformers версии 4.52.4 или новее и отмечает использование пользовательского кода моделирования через auto_map. Модель обучалась по многоэтапному подходу code-flow, учитывающему эволюцию репозиториев, переходы между коммитами и преобразования кода. Семейство ориентировано на автономную программную инженерию, программирование и работу с инструментами; эта карточка относится к варианту Base, а не к специализированным Thinking или Instruct вариантам. Основной язык в метаданных — английский. Лицензия указана как other, без уточнения условий в доступных данных. Модель не исполняет сгенерированный код; ответы могут содержать правдоподобные ошибки, а качество может снижаться на узкоспециализированных или закрытых фреймворках.

drowzeys/keys-GLM-5.3-EXL3-Abliterated — производная версия GLM-5.3 от drowzeys с правкой весов, основанной на derisk-проекции Blackfrost AI. Это полноразмерная разреженная MoE-модель с 78 слоями и 256 маршрутизируемыми экспертами. Экспертные матрицы квантованы до 3 бит в формате EXL3; остальные компоненты сохранены в bf16/fp16. Репозиторий содержит веса в safetensors и предназначен для диалоговой генерации текста. Модель рассчитана на запуск через описанный авторами стек vLLM на четырёх NVIDIA DGX Spark с контекстом до 1 000 000 токенов. README сообщает, что изменение весов направлено на снижение отказов на безвредных запросах, а проверки включали рассуждения, код, фактические вопросы и творческий текст. Это заявление авторов карточки, не независимая оценка качества. В метаданных базовой указана zai-org/GLM-5.3; лицензия — MIT. Для запуска требуются значительные аппаратные ресурсы и совместимый стек, описанный в репозитории.

Llama-3.2-6B-AlgoCode — текстовая плотная авторегрессионная модель семейства Llama, опубликованная prithivMLmods и предназначенная для генерации кода и решения алгоритмических задач. В карточке заявлены обучение следованию инструкциям, многоязычный диалог, суммаризация и ответы с опорой на извлечённые внешние сведения. Метаданные указывают 5,8 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов, формат Safetensors и библиотеку Transformers; модель принимает и выдаёт текст. README также упоминает варианты размером 1B и 3B, что расходится с идентификатором и размером этой модели. Модель подходит для генерации и объяснения кода, алгоритмических рассуждений, диалоговых помощников для разработки и суммаризации предоставленных материалов. В карточке заявлена поддержка нескольких языков, а метаданные указывают английский; другие языки не перечислены. Указаны лицензия Llama 3.2 и возможность интеграции через Transformers. README предупреждает о возможных ошибках на неоднозначных запросах, предвзятости, устаревших знаниях и нежелательных ответах; для специализированных медицинских, юридических и финансовых задач может потребоваться дообучение. Для эффективного запуска, согласно карточке, рекомендуется GPU с памятью от 16 ГБ.

SakaiSec/Macaron-V1-Tall-mlx-fp16 — конверсия модели mindlab-research/Macaron-V1-Tall в формат MLX с помощью mlx-lm 0.31.2. Это диалоговая генеративная модель семейства Qwen3.5 MoE, предназначенная для персональных агентов, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов. В метаданных указаны поддержка английского и китайского языков, а также лицензия MIT. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Карточка не приводит сведений о размере и длине контекста. Указание fp16 в названии относится к формату этой версии; репозиторий описывает конверсию, а не новое дообучение. Для запуска README предлагает mlx-lm.

MathCoder2-CodeLlama-7B-GGUF — это набор GGUF-квантизованных версий модели MathGenie/MathCoder2-CodeLlama-7B, разработанной MathGenie и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач и работы с программным кодом. Указан английский язык и обучающий набор MathGenie/MathCode-Pile. Модель основана на CodeLlama и содержит около 7 миллиардов параметров. Доступны варианты от F16 до низкобитных форматов Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ; размер файлов составляет примерно от 2,8 до 13,48 ГБ. Это текстовая модель без заявленной поддержки мультимодальности. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск, в частности через llama.cpp и LM Studio. Формат промпта в README не указан, а размер контекстного окна не приведён. Основное преимущество модели — специализация на математике и коде при возможности локального запуска с выбором компромисса между качеством и требованиями к памяти. Более высококачественные варианты Q6 и Q5 отмечены как рекомендуемые, тогда как варианты Q3 и некоторые устаревшие форматы обеспечивают экономию памяти за счёт снижения качества. Для ARM доступны отдельные варианты, требующие поддержки SVE или i8mm; их не рекомендуется использовать на Mac и Windows. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mDenseOn — мультиязычная модель плотного поиска LightOn на архитектуре mmBERT-base, представленная как Sentence Transformer с 306,9 млн параметров. Она независимо кодирует запросы и документы в векторы размерностью 768 и сопоставляет их по косинусному сходству; для запросов и документов используются префиксы `query:` и `document:`, а в качестве pooling применяется токен CLS. Модель поддерживает контекст до 8 192 токенов и предназначена для семантического поиска по текстам на английском, французском, немецком, итальянском, испанском, португальском, шведском, норвежском и арабском языках, а также для поиска по коду. Модель обучена LightOn на мультиязычных данных, полученных в том числе методом translate-train. В карточке заявлены результаты на мультиязычном поиске MIRACL, поиске по длинным документам MLDR, общем англоязычном поиске BEIR и поиске по коду MTEB Code. Одновекторное представление удобно для плотного поиска и ранжирования по сходству, однако качество заметно снижается на языках, не охваченных обучением для поиска; карточка рекомендует mLateOn, если важнее обобщение на такие языки и допустим многовекторный поиск. Лицензия — Apache 2.0.

Dingdust/MiniCPM5-1B-heretic — текстовая генеративная модель на базе MiniCPM5-1B, изменённая методом abliteration для снижения склонности к отказам. В карточке приведено сравнение: доля отказов снизилась с 97 до 7 из 100, а KL-дивергенция относительно исходной модели составляет 0,0253. Модель сохраняет архитектуру LlamaForCausalLM и контекстное окно 131 072 токена; метаданные указывают 837,6 млн параметров и формат Safetensors. Модель предназначена для локальных диалоговых ассистентов, генерации кода, рассуждений и сценариев с использованием инструментов. Исходная карточка MiniCPM5-1B описывает режимы быстрого ответа и пошагового рассуждения, однако метаданные этого репозитория подтверждают только генерацию текста и чат; отдельная проверка tool calling для данной версии не приведена. Языковые теги — английский и китайский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Снижение отказов может повысить вероятность ответа на запросы, на которые исходная модель отказалась бы отвечать, но не гарантирует точность или безопасность результата. Модель может выдавать неточную, предвзятую или небезопасную информацию; ответы следует проверять, особенно перед применением в ответственных сценариях.

Карточка модели Muse-research/Muse2-230M-Base на Hugging Face совпадает с карточкой Muse-research/Muse2-230M, поэтому описание составлено по ней. Muse2-230M — компактная авторегрессионная языковая модель Muse Research, дообученная на основе Muse2-230M-Base. Она предназначена для диалогового помощника, форматирования ответов и извлечения структурированных данных, например преобразования журналов разработчиков в JSON, а также для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами и дальнейшей тонкой настройки. Модель содержит 221,2 млн параметров и использует плотную гибридную архитектуру Muse2: блоки коротких причинных свёрток чередуются с полным вниманием, применяются grouped-query attention и объединённый SwiGLU MLP. Вход и выход — текст; основной язык — английский, также модель обрабатывает программный код и математические тексты. Контекст в карточке указан как 128 000 токенов, хотя README уточняет, что стандартная длина составляет 8 000 токенов, а 128 000 — максимум. Модель обучена методом supervised fine-tuning с маскированием функции потерь только на ответах; RLHF и DPO не применялись. Качественная и безопасностная проверка ограничена, поэтому модель может галлюцинировать, повторяться или выдавать смещённые и нежелательные ответы. Разработчик не рекомендует полагаться на неё в критичных, медицинских, юридических или иных фактически значимых сценариях без оценки и защитных мер. Веса доступны по лицензии Apache-2.0.

Это конвертированная в формат MLX версия Phi-3-mini-4k-instruct от Microsoft, подготовленная mlx-community. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстом 4096 токенов; карточка указывает 4-битную версию для запуска на устройствах Apple через mlx-lm. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и помощи с кодом. Вход и выход — текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий создан 23 апреля 2024 года. Модель распространяется по лицензии MIT. Подробности о качестве и ограничениях предлагается смотреть в карточке исходной модели.

Qwen3.8-27B-NVFP4-Q8-Hybrid-Analytical-GGUF — производная GGUF-конверсия модели unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4, опубликованная Costanzo Padovano. Это неофициальный релиз Qwen, Unsloth, ggml-org или Z-Lab, подготовленный для локальных биоинформатических, программных, длинноконтекстных и vision-сценариев, включая задачи с инструментами и аналитическим выводом. Модель содержит 1 202 тензора: 168 матриц NVFP4, 338 аналитически чувствительных матриц Q8_0 и 696 тензоров F32. Заявленный нативный контекст составляет 262 144 токена. Для обработки изображений используется отдельный F16-проектор mmproj-F16.gguf. Валидация включала биоинформатические агентские задачи, vision-проектор и длинный контекст до 131 тысячи токенов; заявлена совместимость с llama.cpp и экспериментальной схемой спекулятивного декодирования DFlash2. Сильными сторонами являются гибридное квантование с сохранением точности чувствительных компонентов, поддержка длинного контекста, кода, биоинформатики и изображений, а также проверенные сценарии вызова инструментов. Экспериментальная конфигурация рассчитана на две NVIDIA RTX 5060 Ti по 16 ГБ, но это аппаратно-зависимая точка настройки, а универсальное ускорение DFlash2 не гарантируется. Стандартные сборки llama.cpp могут не поддерживать все использованные параметры. Производная модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для работы требуются основной GGUF-файл и, при использовании vision, проектор.

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, опубликованная пользователем minte1431. В README также упоминается проект OBLITERATUS, однако точный разработчик модификации явно не указан. Модель представляет собой вариант Qwen с изменённым поведением отказов, созданный методом abliteration: из весового пространства удалялись направления, связанные с отказами и защитными ответами, с последующей итеративной доработкой и смешиванием нескольких вариантов. Модель предназначена для генерации текста, программного кода, агентских сценариев и исследований поведения LLM в задачах red teaming и AI safety. Заявлена поддержка обычного и thinking-режима, а также форматов GGUF, Safetensors и MLX. Размер модели — 27B параметров; базовая архитектура — Qwen3.8. Сведения о языках и размере контекстного окна в README не указаны. Для инференса рекомендуются температура 0, repetition_penalty 1.15 и не менее 2048 новых токенов; системный промпт рекомендуется не задавать. Сильной стороной заявляется существенно сниженная склонность к отказам и отвлечённым лекциям по безопасности при сохранении большей части возможностей базовой модели. Для версии V3 указаны результаты MMLU 82,3% против 84,5% у исходной модели, а также успешное выполнение 20 из 20 проверенных задач генерации кода. Ограничениями являются некоторое падение качества относительно базовой Qwen3.8-27B, возможные циклы при генерации без repetition_penalty и необходимость аккуратной настройки параметров в агентских сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

dealignai выпустила Spark-X2.5-4B-CRACK-JANG_8M — дообученную текстовую модель семейства Spark 2.5 на базе XHToken/Spark-X2.5-4B, подготовленную для запуска через MLX на компьютерах Apple Silicon. Это плотная причинная языковая модель примерно на 3,8 млрд параметров; репозиторий содержит JANG8M-сборку с 8-битным аффинным представлением весов и масштабами bf16. В README заявлены контекст до 131 тыс. токенов, двуязычная работа на английском и китайском, режим рассуждения, который можно включать и выключать, и вызов инструментов через XML-интерфейс. В метаданных каталога для семейства указано окно до 1 048 576 токенов, поэтому фактический предел этой сборки требует проверки в используемом движке. Модель рассчитана на диалог, генерацию текста и кода, рассуждения и агентные сценарии с вызовом инструментов. Разработчик сообщает об удалении отказов на уровне весов и приводит результаты MMLU и HarmBench; эти результаты относятся к тестам автора и не гарантируют аналогичное качество в других условиях. Из-за отсутствия защитных отказов модель может выдавать опасные ответы. Для работы требуется совместимый стек MLX/vMLX на Apple Silicon. Лицензия — Apache-2.0; README также описывает выпуск как предназначенный для исследований безопасности ИИ и авторизованного тестирования.

Speechless Code Mistral Orca 7B v1.0 — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, опубликованная uukuguy. Это дообучение Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca на наборе из 201 981 примера: данные охватывают программирование, рассуждения и планирование, включая примеры Python и SQL. Модель предназначена для генерации кода и диалоговых ответов на текстовые инструкции; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведён результат 47,561 на HumanEval Python, а также оценки ARC, HellaSwag и MMLU. Они описывают результаты автора и не гарантируют качество на других задачах. Модель распространяется с лицензией Llama 2; перед применением следует соблюдать её условия.

Synthia-S1-27b — диалоговая мультимодальная модель Tesslate AI, дообученная на базе Gemma 3 27B IT. Она предназначена для рассуждений, программирования, творческого письма и ролевых сценариев; принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы. В карточке заявлен контекст до 128 тысяч токенов и максимальная длина ответа 8192 токена. Архитектура — плотный decoder-only Transformer с 27 млрд параметров; указаны bf16 и int8-квантизация, а в репозитории доступен формат safetensors. Модель обучали на веб-документах, примерах отладки и решения задач по программированию, а также на математических решениях. Автор приводит результаты ограниченных проверок GPQA Diamond и части MMLU Pro и отмечает, что оценки требуют более полного бенчмаркинга. Лицензия — Gemma. Модель может требовать подробных инструкций для узких задач и иногда галлюцинирует в малоизученных областях.

VeriLoop E2 — открытая модель с 27 млрд параметров, разработанная Tsinghua SIGS Robot Lab и Libo Wang на основе Qwen3.8-27B и дообученная для программирования, математики и физики. Это плотная модель семейства Qwen3.5 с поддержкой диалогов и интерфейса вызова инструментов; она принимает текст и, согласно характеристикам базовой модели и тегам, изображения. Нативное окно контекста составляет 262 144 токена. Для запуска доступны веса safetensors и библиотека Transformers; README также описывает совместимый с OpenAI способ обслуживания через vLLM. Модель предназначена для инженерных задач с кодом, математического и научного рассуждения, а также сценариев с инструментами и проверкой промежуточных результатов. Подход VeriLoop-Governed Recurrence предполагает, что модель предлагает варианты решения, а внешний Harness проверяет и принимает их; рабочая реализация производственного Harness в репозитории не опубликована. В README приведены результаты на кодовых, математических и научных бенчмарках, однако они относятся к конкретной конфигурации оценки и не гарантируют аналогичных результатов в другом окружении. Модель может выдавать ошибочный код, доказательства или научные рассуждения, поэтому результаты требуют проверки. Работа с длинным контекстом зависит от конфигурации сервера и доступной памяти. Лицензия — Apache 2.0.

Momix-44/Huihui-Qwen3-Coder-Next-Opus-4.6-Reasoning-Distilled-abliterated — языковая модель для генерации текста и программного кода. В README указано, что она создана на основе samuelcardillo/Qwen3-Coder-Next-Opus-4.6-Reasoning-Distilled и модифицирована с помощью abliteration — экспериментальной процедуры удаления отказов модели. Разработчик производной версии обозначен как huihui-ai, а в карточке идентификатор модели относится к Momix-44. Модель предназначена для использования в приложениях через библиотеку Hugging Face Transformers и поддерживает стандартный сценарий text-generation с диалоговым шаблоном. Она ориентирована на задачи рассуждения и генерации кода; заявлен английский язык. Архитектура, количество параметров, размер контекста и дополнительные модальности в README не указаны. Доступна квантизированная версия с калибровкой Bartowski-Data imatrix, а пример загрузки также показывает возможность 4-битной квантизации через BitsAndBytesConfig. К сильным сторонам относятся специализация исходной модели на коде и reasoning, а также возможность локального запуска с использованием Transformers и квантизации. Ограничения включают экспериментальный proof-of-concept характер abliteration и отсутствие подробных результатов оценки качества. Изменение поведения отказов может снизить встроенные защитные механизмы, поэтому модель следует применять с учетом требований безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-14B-Instruct-Abliterated — производная версия Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct от sci4ai, созданная удалением поведения отказа с помощью изменения весов на основе активаций. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов; размер — 14 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. README рекомендует её для агентных сценариев и вызова инструментов, отмечая следование форматам вызовов инструментов и многошаговые рассуждения. При обработке модели удаляли направления отказа в выходных проекциях attention и MLP в 47 из 48 слоёв. Поэтому модель может отвечать на запросы, которые базовая модель отклонила бы; качество и безопасность ответов не гарантированы. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README приводит исследовательскую оговорку и возлагает ответственность за использование на пользователя.

Jackrong/Qwen3.5-4B-Neo-GGUF — reasoning-ориентированная дообученная версия Qwen3.5-4B, разработанная Jackrong с использованием Unsloth, SFT и LoRA. Модель обучалась на данных Step-3.5-Flash-SFT и специализированной смеси наборов для рассуждений, программирования и следования инструкциям. Заявленные языки — английский, китайский и корейский; лицензия — Apache-2.0. Формат GGUF предназначен для локального и офлайн-запуска, однако конкретный размер файла и требования к памяти в README не указаны. Модель рассчитана на аналитические задачи, программирование, соревновательное программирование на Python, математику и задачи, требующие последовательного логического рассуждения. Она обучена формировать рассуждения в тегах <think>...</think> перед итоговым ответом. По заявленным результатам на сбалансированной выборке из 250 вопросов MMLU-Pro модель получила 82,00% pass@1 против 80,40% у базовой версии, одновременно сократив среднюю длину цепочки рассуждений с 6962 до 3955 символов, а медианную — с 4600 до 1951 символа. Сильной стороной модели является сочетание конкурентной точности и более компактного стиля рассуждений, что может снизить расход токенов в задачах с интенсивным анализом. Ограничения включают риск галлюцинаций, возможные усечения при чрезмерно сложных задачах и отставание от базовой модели в категории физики. Приведённые показатели получены на подвыборке MMLU-Pro и не обязательно отражают результаты на полном тесте. Модель позиционируется как тестовая версия для обучения, демонстраций, академических исследований и технических экспериментов.

Qwen3.6-27B Claude Opus Reasoning Distilled — текстовая модель на 27 млрд параметров, дообученная Rico03 на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Разработчик сообщает, что обучение проведено на примерно 14 тысячах примеров с цепочками рассуждений Claude Opus и Qwen; модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и задач, требующих структурированного анализа: программирования, математики, логики и решения аналитических задач. Дообучение направлено на более последовательную декомпозицию сложных запросов и сокращение повторяющихся рассуждений на простых задачах. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель унаследовала от базовой Qwen заявленные возможности работы с изображениями, однако автор указывает, что дообучение проводилось только на текстовых данных и не адаптировало зрительные способности. Модель поддерживает английский и многоязычный ввод, но конкретный перечень языков в карточке не приведён. Контекстное окно не указано. Возможны фактические ошибки, поскольку это авторегрессионная языковая модель; обучение в течение одной эпохи на ограниченном наборе примеров также может влиять на качество в отдельных сценариях.

WaveCut/Qwen3.8-Flash-Next-REAM-288-MLX-4bit — 4-битная MLX-квантизированная версия модели WaveCut/Qwen3.8-Flash-Next-REAM-288, построенная на базе Qwen3.8-Flash-Next и предназначенная для запуска через mlx-vlm. Это разреженная Mixture-of-Experts-модель с 288 слотами экспертов; в отличие от варианта REAP, удаляемые эксперты здесь объединяются с наиболее похожими сохранёнными экспертами. Модель поддерживает сценарии генерации текста и кода, включая рефакторинг программ, а также заявлена для конвейера image-text-to-text. Контекст модели, её точный общий размер и полный список языков в карточке не указаны. Эксперты и основные тензоры представлены в 4-битном формате с групповой схемой квантования; таблица n-грамм использует отдельную 4-битную схему. Модель совместима со стандартным mlx-vlm из ветки main с поддержкой qwen4_exp. Для спекулятивного декодирования MTP-тензоры не включены, поэтому требуется отдельная совместимая модель-драфтер. В опубликованных сравнениях сборка немного превосходит REAP-версию по KL-дистанции, а в тестах MLX получила 89,6% на HumanEval-164, 58,0% на GSM8K-200 и 62,7% в тесте редких имён. К ограничениям относятся 4-битные потери качества на нелатинских именах, ограниченная статистическая надёжность части оценок и зависимость результатов GSM8K от лимита длины генерации. Данные о контекстном окне и системных требованиях явно не приведены. Модель распространяется по лицензии qwen-community-license-1.0; в метаданных также указана общая лицензия other.

Saba2.1-Preview — языковая модель Sakalti с архитектурой Qwen2 и 1,5 млрд параметров, дообученная на основе Sakalti/Saba2-Preview. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 200 000 токенов и ориентирована на английский язык. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. README указывает на обучение с Unsloth и библиотекой TRL.

Skywork-13B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель семейства Skywork, разработанная командой Skywork. Она предварительно обучена на 3,2 трлн токенов очищенных многоязычных текстов и кода; в обучающем наборе преобладают английский и китайский языки. Модель содержит 13,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру SkyworkForCausalLM с 52 слоями и токенизатор BPE с размером словаря 65 536. Длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также для дообучения под прикладные сценарии. Карточка приводит результаты сравнительных оценок и бенчмарков, включая C-Eval, MMLU, CMMLU и GSM8K. Она ориентирована прежде всего на китайский и английский текст и также обучалась на коде. В репозитории указаны веса PyTorch и лицензия «other»; конкретные условия следует сверять с лицензионными файлами модели. Модель базовая, а не диалоговая инструкционная версия, поэтому для ассистентского общения может потребоваться дополнительное дообучение. Заявленные в карточке преимущества основаны на оценках разработчиков и не гарантируют качество на любых пользовательских данных.