II.8Инженерия данных и аналитика

Tals-coder-flash-01 — квантизированная версия Qwen/Qwen3.8-27B от talxcc, предназначенная для генерации кода и диалоговой работы с задачами программирования. Модель распространяется в формате GGUF с асимметричной динамической квантизацией; README заявляет размер 11,86 ГБ и плотность 3,73 бит на вес. Для ускорения генерации заявлена поддержка speculative decoding с MTP. Модель подходит для написания и рефакторинга кода, генерации кода в нескольких файлах и рассуждений над задачами программирования. В README приведены заявленные результаты тестирования на RTX 4060 Ti 16 ГБ: до 34 токенов в секунду в устойчивом режиме и до 40 токенов в секунду на пике с MTP. Также заявлена работа с контекстом до 200 тысяч токенов при настройке KV-кэша, однако эти характеристики приведены авторами и зависят от оборудования и конфигурации запуска. Модель основана на Qwen/Qwen3.8-27B; в метаданных указаны поддержка чата и кода, английский и многоязычный охват. README описывает её преимущественно как модель для программирования, но не приводит точный перечень поддерживаемых языков программирования или языков общения. Лицензия — Apache 2.0. Качество, скорость и длинный контекст представлены как заявления авторов; сгенерированный код и рассуждения требуют проверки перед использованием.

GinnM/ThermoFormer — модель на базе Transformers, опубликованная пользователем GinnM на Hugging Face. В метаданных она обозначена для задачи feature-extraction, то есть получения векторных представлений входных данных для последующего анализа или использования в прикладных системах. Модель содержит около 865,1 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 1026 токенов. Модель может применяться как компонент систем, которым нужны признаки или эмбеддинги для сравнения объектов, поиска по смыслу, классификации и других downstream-задач. Библиотека Transformers и формат safetensors указаны в метаданных. Сведения о разработчике, языках, обучающих данных, архитектуре более высокого уровня, результатах оценки, лицензии и рекомендуемых сценариях использования в доступных материалах не приведены.

laion/tt-x4_temperature-t0p7-45-30B — экспериментальный чекпойнт модели, созданный в рамках гиперпараметрического перебора TaskTrove. Он получен дообучением Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct методом GRPO на наборе DCAgent/exp_rpt_multifile с использованием SkyRL и Terminus-2; контроль кампании применял shaping по pass_ratio. В метаданных указана архитектура Qwen3 MoE для генерации текста, поддержка чата, 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель ориентирована на генерацию кода и работу с многофайловыми задачами; README описывает выбор шага 45 как лучшего сохранённого чекпойнта по скользящей EMA награды. Обучение остановили на шаге 66 из 80 из-за роста энтропии политики; шаг 45 предшествует этому ухудшению, но результат обучения не достиг полного горизонта. Данных о языках, кроме английского в карточке, недостаточно для вывода о более широкой языковой поддержке. Лицензия — Apache-2.0.

Это турецкая модель Sentence Transformer семейства BERT, дообученная авторами trmteb на наборах для поиска и сопоставления текстов. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; для оценки близости предусмотрено косинусное сходство. Архитектура использует BERT и усреднённый пулинг токенов, содержит около 137,8 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, сравнения смысловой близости, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Обучение включало турецкие наборы MS MARCO, FIQA, SciFact, NFCorpus, MultiNLI, SNLI, STS-B, Quora и данные WMT16 для перевода между английским и турецким. README приводит результаты оценки сходства на STS-B и бинарной классификации на нескольких наборах, однако отдельные высокие показатели зависят от набора и порога и не гарантируют такого же качества в других сценариях. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

vectorizer-v1-S-multilingual — модель-векторизатор компании Sinequa для преобразования запросов и текстовых фрагментов в эмбеддинги, предназначенные для поиска релевантных фрагментов в векторном индексе. Она построена на компактной архитектуре BERT-Small; в README указано 39 млн параметров, а в метаданных Hugging Face — 42,4 млн. Модель принимает текст и возвращает векторные представления. Контекст ограничен 512 токенами. Модель обучалась на парах «запрос — фрагмент» с внутрипакетными негативными примерами и датасете Natural Questions, включая переводы на поддерживаемые языки. Она обучена и протестирована для английского, французского, немецкого и испанского языков, нечувствительна к регистру и диакритическим знакам. По README, средний Recall@100 на 14 наборах BEIR составил 0,448; на MIRACL приведены результаты для французского, немецкого и испанского. Для FP16 и FP32 указаны требования к видеопамяти 300 и 600 МиБ соответственно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

dangvantuan/vietnamese-document-embedding — модель эмбеддингов документов на вьетнамском языке, разработанная Dang Van Tuan. Она построена на gte-multilingual и дообучена для представления смысла вьетнамских текстов в виде векторов; в обучении использовались Multi-Negative Ranking Loss, Matryoshka2dLoss и SimilarityLoss, а карточка описывает этапы на данных XNLI-vn и STSB-vn. Модель использует архитектуру SentenceTransformer с VietnameseModel, пулингом CLS-токена и нормализацией векторов. Контекст составляет до 8192 токенов по метаданным; README указывает до 8096 токенов. Она предназначена для семантического сравнения предложений и документов, поиска и ранжирования по смыслу на вьетнамском языке. В README приведены результаты оценки на STS-бенчмарках. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

keepitreal/vietnamese-sbert — модель Sentence-Transformers на архитектуре RoBERTa, содержащая 162,4 млн параметров. Она преобразует предложения и абзацы на вьетнамском языке в плотные векторы размерностью 768 для сравнения семантической близости, поиска и кластеризации. Модель принимает текст и выдаёт эмбеддинги; её контекст ограничен 258 токенами. Модель подходит для семантического поиска по вьетнамским текстам, группировки похожих предложений и оценки их смыслового сходства. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Доступные файлы представлены в формате PyTorch. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Это модель извлечения признаков изображений из семейства SigLIP 2, представленная как визуальный энкодер ViT для библиотеки timm. Она соответствует визуальной башне мультимодальной модели SigLIP 2 и обучалась на датасете WebLI; языковой энкодер в репозитории отсутствует. Модель предназначена для получения векторных представлений изображений, которые можно использовать для поиска по сходству, кластеризации и других сценариев сравнения изображений. Метаданные указывают задачу image-feature-extraction; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Для сопоставления изображений с текстом потребуется отдельный совместимый текстовый энкодер. Указана лицензия Apache-2.0.

Карточка модели mitchelldehaven/whisper-large-v2-ru на Hugging Face совпадает с карточкой mitchelldehaven/whisper-medium-ru, поэтому описание составлено по ней. mitchelldehaven/whisper-medium-ru — модель распознавания речи на базе Whisper, дообученная на аудиоданных из набора Open STT Russian Dataset. Она предназначена для преобразования русской речи в текст и может применяться для транскрибации записей и аудио с речью. Модель имеет архитектуру Whisper и содержит около 455,8 млн параметров; репозиторий распространяет веса в формате PyTorch. При нормализации обучающих данных пунктуацию удаляли, тогда как исходная токенизация Whisper заменяет её пробелом. По данным карточки, это расхождение немного ухудшает результаты на Common Voice. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

XAgentLlama-7B-preview — экспериментальная генеративная модель текста, разработанная XAgentTeam на основе Code Llama 7B и дообученная для работы с XAgent. Авторы сообщают, что использовали около 300 тысяч примеров и 48 ускорителей A100; модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации и дополнения кода, выполнения инструкций и вызова функций в формате XAgentGen. Для наилучшей работы её следует использовать с XAgentGen и специальным форматом вызова функций. Она принимает и выдаёт текст; заявленная языковая область — английский и языки программирования. Это предварительная версия, и авторы предупреждают, что её качество не является финальным. Как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или нежелательные ответы, поэтому перед применением в продукте требуется проверка под конкретный сценарий. Условия использования регулируются лицензией Meta для Llama 2.

Карточка модели avsolatorio/00-000-11-1-0-1-0-0-mean-normed-768-512_GIST_BAAI_bge-base-en-v1.5-20240128084618-latest на Hugging Face совпадает с карточкой BAAI/bge-small-zh-v1.5, поэтому описание составлено по ней. BAAI/bge-small-zh-v1.5 — компактная модель эмбеддингов из семейства BGE (BAAI General Embedding), разработанная BAAI. Она преобразует китайский текст в плотные векторы для поиска документов, семантического поиска, классификации и кластеризации, а также для использования в векторных базах данных и системах дополненной генерации. Модель построена на архитектуре BERT, содержит 27,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Версия v1.5 улучшает поиск без специальных инструкций и смягчает проблему распределения сходства: для поиска важнее относительный порядок оценок, чем их абсолютное значение. Для коротких запросов к длинным документам инструкция запроса может улучшить результат; её пользу рекомендуется оценивать на конкретной задаче. Модель выдаёт эмбеддинги, а не готовые ответы или оценки ранжирования; для более точного переранжирования README рекомендует отдельную модель BGE reranker. Лицензия — MIT.

Argus-Colqwen3.5-9b-v0 — модель извлечения признаков для поиска по визуальным документам, разработанная группой Data Science Университета Инсбрука. Она дообучена на Qwen/Qwen3.5-VL-9B-Instruct и содержит 8,82 млрд параметров. Архитектура сочетает мультимодальную основу Qwen3.5-VL с многовекторным представлением в стиле ColPali и взаимодействием MaxSim. Запрос управляет разреженной смесью экспертов, которая обрабатывает визуальные области страницы и формирует эмбеддинги размерностью 1024 на токен. Модель предназначена для поиска релевантных страниц в сканах и других визуальных документах по текстовому запросу. В README сообщается о сильных результатах на наборах ViDoRe v1 и v2; обучение использовало публичные наборы ViDoRe и VDR-Multilingual, а для 9B версии также смесь VDR1.5M и Docmatix. Основной акцент сделан на англоязычных документах; мультиязычная обучающая выборка невелика. Для запуска в bf16 заявлено около 17 ГБ видеопамяти только для весов и рекомендация GPU от 24 ГБ. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0.

bilingual-embedding-base — модель для получения векторных представлений предложений на английском и французском языках. Репозиторий yco является форком Lajavaness/bilingual-embedding-base; в README указано, что изменение касается имени типа модели для совместимости с text-embeddings-inference. Модель основана на XLM-RoBERTa и дообучена на парах предложений для семантического сходства: в обучении использовались SNLI и XNLI, наборы STS на английском и французском, а также дополненные обучающие примеры. Модель кодирует текст в эмбеддинги для семантического поиска, сопоставления сходства и кластеризации. Архитектура Sentence Transformers включает усреднение токенных представлений и нормализацию; README описывает векторное пространство размерности 1024, тогда как архитектурный блок указывает размерность токенных эмбеддингов 768. Метаданные указывают 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов. Доступны форматы ONNX и Safetensors, лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для английского и французского языков, поэтому её пригодность для других языков не подтверждена. README не содержит результатов оценки качества; фактическую производительность на целевом наборе данных следует проверять отдельно.

bp400-xlsr — модель автоматического распознавания речи на базе Wav2Vec 2.0, дообученная для бразильского португальского языка. Карточка описывает её как демонстрационную модель, обученную на объединённых корпусах CETUC, Common Voice, LaPS BM, MLS, TEDx, SID и VoxForge; веса представлены в формате PyTorch. Размер модели — около 402,7 млн параметров. Модель преобразует аудиозаписи речи в текст и предназначена для транскрибирования бразильского португальского, в том числе записей из перечисленных корпусов. В README приведены результаты WER на отдельных тестовых наборах: без языковой модели среднее значение составляет 0,124, а с 4-граммовой языковой моделью — 0,105. Качество зависит от корпуса; для TEDx ошибки заметно выше, чем для некоторых других наборов. Для использования указана лицензия Apache-2.0.

CDLM-0.5B — компактная языковая модель для генерации и исправления кода, созданная на основе fredzzp/open-dcoder-0.5B авторами проекта Corrective Diffusion Language Models. Модель содержит около 494 млн параметров, использует архитектуру Qwen2 с маскированной диффузией и двунаправленным вниманием; её дообучили на 2 000 шагов с целью, учитывающей уверенность модели в видимых искажённых токенах. Для работы требуется реализация диффузионной модели из репозитория проекта: обычная загрузка через AutoModelForCausalLM даст некорректные результаты. Модель предназначена для генерации и корректировки программного кода по текстовым запросам. В метаданных указано контекстное окно 32 768 токенов; карточка также связывает обучение с набором данных NVIDIA Nemotron Pretraining SFT v1. README описывает особенности вычисления градиентов в использованном обучающем коде, которые могут влиять на эффект весов целевой функции. Модель распространяется по лицензии MIT.

Code Formula Model — модель семейства SAM-OPT с 152,3 млн параметров, предназначенная для извлечения текста из изображений фрагментов кода и математических формул. На вход подаётся изображение с разрешением 120 DPI; для кода модель определяет язык программирования и восстанавливает текст с сохранением отступов, а для формул выдаёт соответствующий код LaTeX. Метаданные указывают контекстное окно 4096 токенов и формат весов Safetensors. Модель подходит для переноса кода и формул из изображений в редактируемый текст, например из скриншотов или документов. Карточка не сообщает о поддерживаемых естественных языках, поэтому языковая поддержка в каталоге не перечисляется. Лицензия — MIT. Ограничение по входному качеству, указанное в карточке: изображения рассчитаны на 120 DPI.

d3LLM-LLaDA — диффузионная языковая модель, разработанная авторами проекта d3LLM. Она получена дообучением GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct методом дистилляции псевдотраекторий, который помогает модели раньше определять токены, готовые к декодированию. Для генерации применяется многоблочное декодирование на основе энтропии с обновлением KV-кэша. Модель предназначена для быстрой генерации текста, особенно в задачах программирования и математических рассуждений. В README заявлено ускорение в 5 раз относительно Qwen-2.5-7B-it на GPU H100 и в 3,5 раза на A100; результат зависит от оборудования и режима инференса. По карточке и метаданным это диалоговая модель семейства LLaDA с 8 млрд параметров, принимающая текст и выдающая текст. Поддерживаемые языки и длина контекста в доступных данных не описаны. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска README рекомендует официальный код d3LLM и его зависимости; модельный репозиторий содержит веса в формате safetensors.

DASD-4B-Thinking GGUF — компактная плотная языковая модель примерно на 4 млрд параметров, опубликованная в формате GGUF пользователем Mungert. Исходная модель разработана командой Alibaba-Apsara и создана на основе Qwen3-4B-Instruct-2507 с дистилляцией знаний от gpt-oss-120b методом distribution-aligned sequence distillation. Модель ориентирована на рассуждения с длинной цепочкой мыслей, включая решение математических задач, генерацию кода и научное рассуждение. Для обучения использовалось 448 тысяч примеров из наборов Superior-Reasoning-SFT-gpt-oss-120b и Superior-Reasoning-SFT-gpt-oss-120b-Logprob. Это текстовая autoregressive-модель для генерации текста; сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в карточке не указаны. Версия GGUF создана с использованием llama.cpp. Автор сборки применяет модифицированный подход к квантованию: отдельные важные слои переводятся в более высокую точность с помощью опции --tensor-type, что должно повышать точность при малой разрядности, особенно для MoE-моделей, но увеличивает размер файла. Заявленные результаты DASD-4B-Thinking включают 88,5 на AIME24, 83,3 на AIME25, 69,3 и 67,5 на LiveCodeBench v5 и v6 соответственно, а также 68,4 на GPQA-D. Сильными сторонами являются компактный размер, ориентация на сложное рассуждение, высокая эффективность дистилляции и возможность локального запуска на потребительском оборудовании. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о языковом покрытии, контекстном окне, конкретных требованиях к памяти и характеристиках отдельных квантованных вариантов; приведённые бенчмарки не гарантируют аналогичную производительность в любых прикладных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Moritz Laurer разработал deberta-v3-large-zeroshot-v1.1-all-33 для классификации текстов без заранее заданного набора меток. Модель преобразует категории в гипотезы и оценивает, следует ли каждая гипотеза из текста, используя схему Natural Language Inference с двумя классами: entailment и not_entailment. Модель основана на DeBERTa-v2 и содержит 533,8 млн параметров. Она обучена на английских данных из 33 наборов и 387 классов, включая задачи анализа тональности, эмоций, токсичности, спама и тематической классификации. Контекст ограничен 512 токенами. Для классификации текстов на других языках автор рекомендует сначала переводить их на английский. Подходит для оценки заданных категорий и классификации по пользовательским гипотезам; результаты на обучающих наборах не являются строго zero-shot, поскольку модель видела данные этих задач. Возможные смещения унаследованы от обучающих наборов. Лицензия — MIT.

Mapika разработала decider-12b — дообученную версию Google Gemma-4-12B-it, которая выдаёт вероятности по вариантам ответа для нескольких типизированных вопросов за один проход модели. Она принимает состояние и вопросы с явным списком вариантов, а результат получает непосредственно из логитов модели без генерации текста и последующего разбора ответа. Модель предназначена для классификации решений, ответов «да/нет», выбора из вариантов и оценки по заданным критериям, в том числе при анализе журналов событий и отслеживании состояния объектов. Текущая версия v2 обучена методом LoRA на задачах отслеживания состояния и на ранее собранных примерах решений; изменены 328 матриц внимания и MLP относительно исходных весов. Используются архитектура Gemma 4 и формат safetensors. Версия v1 без обучения доступна отдельно под тегом v1. Для инференса требуется библиотека decider-ai версии 1.7.0 или новее. Модель рассчитана на англоязычные входы; лицензия — Apache-2.0. В опубликованных измерениях v2 улучшила результаты на некоторых тестах «да/нет» и сгенерированных журналах состояния относительно v1, однако на сложном уровне JevBench она дала меньше правильных ответов, а калибровка была хуже. Вероятности существенно зависят от температуры: значение Noul 0.05 из конфигурации делает ответы почти бинарными и плохо подходит для ранжирования или калибровки; для калиброванных вероятностей README рекомендует Noul 1.0. Ограничения и ошибки базовой Gemma сохраняются.

DistilBERT base uncased — компактная дистиллированная модель семейства BERT, разработанная Hugging Face. Она обучена на английских текстах BookCorpus и Wikipedia с помощью BERT base в роли учителя, поэтому работает быстрее и имеет более компактное представление, сохраняя двунаправленную обработку контекста. Архитектура — DistilBertForMaskedLM; модель принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и предназначена прежде всего для предсказания замаскированных слов и последующего дообучения для классификации последовательностей и токенов, а также ответов на вопросы. Модель чувствительна к регистру в смысле uncased: текст приводится к нижнему регистру. Она не предназначена для генерации свободного текста; для прикладных задач обычно требуется дообученная версия. Предсказания могут отражать смещения обучающих данных и базовой модели BERT. Лицензия — Apache-2.0.

DUSUNEN Atlas 278M v1 — модель эмбеддингов, разработанная Göktuğ Düşünen как дообучение intfloat/multilingual-e5-base для поиска на турецком языке. Она построена на XLM-RoBERTa и преобразует запросы и документы в векторы для семантического поиска, извлечения информации и сравнения предложений. Для запросов используется префикс «query: », для документов — «passage: ». Контекст модели — 514 токенов; в README для обучения указана длина последовательности 256 токенов. Модель обучена на 50 000 турецких триплетов с трудными отрицательными примерами с использованием Matryoshka Representation Learning. При инференсе можно выбирать размерность эмбеддингов 768, 512, 384, 256, 128 или 64, что позволяет уменьшить объём векторного индекса. На проверочной выборке из 2 000 примеров авторы сообщают точность 94,75% для 128 измерений против 92,65% у усечённой базовой модели; это результат только для внутридоменной проверки, а не оценка на широком бенчмарке. Модель распространяется под лицензией MIT.

Это GGUF-квантизированная версия Falcon Coder 3B, подготовленная mradermacher на основе anthonylee991/falcon-coder-3b. Модель предназначена для генерации кода и диалоговой работы с запросами о программировании. В метаданных отмечены архитектурное семейство Falcon и размер базовой модели 3B; репозиторий содержит статические квантизации TQ1_0 и TQ2_0 в формате GGUF. Базовая модель дообучена на наборах CodeFeedback-Filtered-Instruction, Magicoder-OSS-Instruct-75K и Magicoder-Evol-Instruct-110K. Карточка указывает английский язык, а лицензия репозитория — Apache-2.0. Доступны варианты с разным балансом размера и скорости; README не приводит сравнительных оценок качества, поэтому возможности конкретных квантованных вариантов могут различаться.

FSMN-VAD — модель обнаружения речевой активности из экосистемы FunASR. Она использует архитектуру Feedforward Sequential Memory Network (FSMN) и определяет границы речевых и неречевых сегментов в аудио с частотой дискретизации 16 кГц. Модель предназначена для выделения речи в длинных аудиозаписях и предварительной обработки аудио перед распознаванием речи. Поддерживаются потоковый и офлайн-режимы, настройка максимальной длины сегмента и обработка с низкой задержкой, в том числе для сценариев реального времени. Результат — временные границы речевых фрагментов в миллисекундах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает размер модели и отдельные ограничения точности; качество может зависеть от условий записи и характеристик аудио.

Functionary Small v3.1 — разговорная языковая модель с поддержкой вызова функций и плагинов, разработанная meetkai на основе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; модель распространяется в формате safetensors и совместима с Transformers. Модель предназначена для диалоговых систем, которым нужно выбирать подходящий инструмент, вызывать функции по JSON Schema, выполнять последовательные или параллельные вызовы и формировать ответы с опорой на результаты инструментов. Она также поддерживает сценарии с интерпретатором кода и может отвечать обычным текстом, когда вызов инструмента не нужен. Качество работы с инструментами зависит от корректного описания функций, шаблона диалога и обработки вызовов на стороне приложения; README предлагает использовать сервер vLLM с совместимым с OpenAI API интерфейсом. Модель выпущена под лицензией MIT.

GenerateQuestionMistral7B — языковая модель FPHam для генерации вопросов по данному тексту или ответу. Она предназначена прежде всего для автоматического создания наборов данных с вопросами. Модель основана на Mistral и имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; в репозитории размещены веса Safetensors. Модель принимает текстовый запрос в формате ChatML. В README рекомендуется начинать запрос с фразы «Generate a question based on the following answer:»; модель обучалась с этим префиксом, хотя может отвечать и без него. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. README не сообщает о поддержке конкретных языков или об отдельной лицензии, поэтому такие сведения не приводятся.

German_Semantic_STS_V2 — модель эмбеддингов предложений на базе gBERT-large, дообученная Aaron Chibb для семантических задач на немецком языке. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 1024 и подходит для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. В качестве обучающих данных использован немецкий вариант STS Benchmark; при дообучении применялась ContrastiveLoss. Модель имеет архитектуру BERT, содержит 434,5 млн параметров и принимает контекст до 512 токенов. По результатам, приведённым в карточке, модель показала наилучший Spearman среди перечисленных там моделей сравнения. Она предназначена прежде всего для немецких текстов; автор карточки также рекомендует более новые версии V3 и V3b. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Grug v1.1 — диалоговая модель ProCreations на базе Qwen3.8-27B, дообученная на корпусе из 1 млн примеров и скорректированная LoRA-адаптером ранга 32, применённым с силой 0,5. Она предназначена для генерации текста с рассуждениями и работы в агентных сценариях, особенно для выбора подходящего инструмента. Автор сообщает о сокращении числа токенов рассуждения на некоторых тестах и высоких результатах выбора инструмента; для модели рекомендуется средний уровень reasoning_effort. README также описывает оценки на задачах программирования и математики и тесты на повторения. Модель использует плотную архитектуру семейства Qwen3.5 с 27 млрд параметров; в репозитории указаны веса SafeTensors и библиотека Transformers. Метаданные указывают английский язык карточки. Базовая модель мультимодальна, а README упоминает GGUF-вариант с mmproj для зрения, однако у этой модели в метаданных отмечена только генерация текста, поэтому мультимодальные возможности самого указанного репозитория не подтверждены. Среди ограничений автор указывает снижение результата на GSM8K относительно базовой модели, более слабое восстановление выбора инструмента после сбоя по сравнению с предыдущей версией и дополнительные затраты токенов на MBPP. Результаты в README получены на конкретных наборах и настройках, а агентные тесты проводились при температуре 0,6; они не гарантируют аналогичного качества в других сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Huihui-MoE-1B-A0.6B-SFT — языковая модель huihui.ai для генерации текста, ответов на вопросы и диалогов. Она основана на huihui-ai/Huihui-MoE-1B-A0.6B и использует архитектуру Qwen3MoeForCausalLM с тремя экспертами на слой и активацией одного эксперта для каждого токена. По метаданным, модель содержит 507,9 млн параметров; в README приводится оценка около 1,1 млрд параметров всего и 0,62 млрд активных при генерации. Контекст — до 40 960 токенов. Модель дообучена всеми параметрами на данных по программированию, математике и медицинским рассуждениям: для каждого набора дообучались соответствующие эксперты. Она рассчитана на текстовые запросы и выдаёт текст, включая ответы и многоходовые диалоги. Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что случайная инициализация весов маршрутизатора экспертов может ухудшать их использование; также указана зависимость совместимости от версии Transformers и от оборудования при выводе.

Hushmark-TR 289M — турецкая модель распознавания именованных сущностей, разработанная Hushmark и дообученная на базе urchade/gliner_multi_pii-v1 с энкодером microsoft/mdeberta-v3-base. Это полный чекпойнт архитектуры GLiNER на 288 949 504 параметра, предназначенный для поиска в тексте 12 категорий персональных данных и других чувствительных сущностей, включая людей, адреса и организации. Модель предлагает границы сущностей для последующей обработки в системах защиты данных и поддерживает PyTorch и FP32 ONNX. Максимальная длина входа — 384 токена, ширина кандидата на сущность — 12 токенов; более длинный текст необходимо разбивать на фрагменты. Опубликованная оценка получена на синтетических, близких по шаблонам наборах данных и не гарантирует качество на реальных текстах. Возможны ложные срабатывания и пропуски; требуется проверка на данных конкретной организации. Модель сама не выполняет анонимизацию и не гарантирует соблюдение законодательства. Лицензия — Apache-2.0.