II.8Инженерия данных и аналитика

ChatGLM3-6B 是智谱 AI（zai-org）开发的 ChatGLM 系列开源 диалоговая модель на плотной архитектуре ChatGLM с 7,5 млрд параметров. Она предназначена для многоходового диалога и генерации текста, а также для сценариев с вызовом функций, выполнением кода и агентными задачами. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; заявлены китайский и английский языки. Контекст составляет 8192 токена. Карточка описывает более сильную базовую модель и улучшения обучения по сравнению с предыдущими поколениями ChatGLM, отмечая результаты в семантике, математике, рассуждениях, коде и знаниях. Весá доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Они открыты для академических исследований; бесплатное коммерческое использование разрешено после регистрации через анкету. Условие регистрации следует проверить перед коммерческим применением.

Claude Opus 4.5 — мультимодальная модель рассуждений компании Anthropic, предназначенная для сложной разработки программного обеспечения, агентных рабочих процессов и длительного взаимодействия с компьютером. Карточка описывает её как передовую модель с сильными возможностями в этих сценариях. Модель подходит для решения сложных задач программирования, работы агента с инструментами и компьютерными интерфейсами, а также для задач с изображениями и текстом. В предоставленных данных не раскрыты размер модели, поддерживаемые языки, длина контекста и условия лицензии.

DeepSeek-7B-1M — объединённая языковая модель автора yasserrmd, созданная линейным слиянием весов Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-1M и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B с равными весами через LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Заявленная длина контекста составляет около 1,01 млн токенов; доступны веса в формате Safetensors. Модель можно применять для ответов на вопросы и ведения диалога, а также для задач, требующих работы с длинными текстами. Базовые модели дают ей сочетание инструктивного поведения Qwen2.5 и возможностей дистиллированной DeepSeek-R1 для многошаговых рассуждений, в том числе в математике и программировании. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

Это BF16-версия DeepSeek-R1-0528, опубликованная Unsloth на основе модели DeepSeek-R1-0528 от DeepSeek. Репозиторий предназначен для конвертации весов и экспериментов; модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства DeepSeek-V3 с 37,6 млрд параметров, доступную в формате Safetensors и рассчитанную на контекст до 163 840 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста с углублённым рассуждением, в том числе для решения математических задач, программирования и задач на общую логику. Также заявлены улучшенная поддержка вызова функций и снижение частоты галлюцинаций по сравнению с предыдущей версией. Для модели указана лицензия MIT. Фактическая точность ответов не гарантируется, а длинные рассуждения могут требовать значительного числа токенов.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, опубликованная Unsloth. Исходная модель разработана DeepSeek и представляет собой языковую модель с акцентом на углублённое рассуждение. Квантованный вариант распространяется для использования с Transformers и предназначен для более экономичного запуска модели. Модель ориентирована на сложные задачи рассуждения, математику, программирование, общую логику, вызов функций и сценарии «vibe coding». В README отмечены улучшения по сравнению с предыдущей версией DeepSeek R1: снижение галлюцинаций, более развитые способности к рассуждению и увеличение максимальной длины генерации до 64K токенов. Для DeepSeek-R1-0528 также приведены высокие результаты в тестах по общим знаниям, программированию и математике, включая AIME 2024, LiveCodeBench и SWE Verified. Точный набор поддерживаемых языков, модальностей и архитектурные детали в карточке не указаны; из идентификатора следует размер исходной модели 8B. Квантование уменьшает требования к памяти, но может влиять на точность по сравнению с полной версией. Модель распространяется по лицензии MIT.

unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-unsloth-bnb-4bit — 4-битная динамически квантованная версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Базовую модель разработала команда DeepSeek, а квантованную сборку подготовила Unsloth. Модель основана на Qwen и относится к плотным большим языковым моделям примерно на 7 млрд параметров. Модель предназначена для текстовых задач, требующих рассуждений, включая решение математических задач, программирование и другие сценарии генерации и анализа текста. DeepSeek-R1 был обучен с применением крупномасштабного reinforcement learning, а серия Distill создана на основе дистилляции возможностей рассуждения DeepSeek-R1 в модели Llama и Qwen. В метаданных указана поддержка английского языка; сведения о размере контекста и дополнительных модальностях не приведены. Ключевая особенность этой версии — Dynamic 4-bit quantization от Unsloth: отдельные параметры выборочно не квантуются, что должно обеспечивать более высокую точность по сравнению со стандартной 4-битной квантизацией при меньших требованиях к памяти. Ограничениями являются возможные потери качества из-за квантования и отсутствие в предоставленных данных подробных результатов именно для этой сборки, характеристик контекстного окна и описания многоязычной поддержки. Лицензия — Apache-2.0.

Это модель sentence-transformers на архитектуре DistilBERT, обученная командой Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель поддерживает контекст до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch, Safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для семантического поиска, группировки похожих текстов и оценки сходства предложений в многоязычных сценариях. В названии и обучении указаны multilingual NLI, STS-B и Quora Ranking; README не перечисляет конкретные поддерживаемые языки. Для использования необходима совместимая среда Sentence Transformers либо корректная операция pooling при работе через Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

htdht/e5_base_finetuned_5000 — модель Sentence Transformer, дообученная на базе intfloat/multilingual-e5-base для преобразования предложений и абзацев в плотные векторы размерности 768. Она использует трансформер XLM-RoBERTa с усредняющим пуллингом и нормализацией векторов; сходство текстов оценивается косинусной мерой. Модель предназначена для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Обучение проведено на 3 500 парах текстов anchor-positive. Модель принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов по README; метаданные указывают контекст 514 токенов. Указана поддержка текста, а базовая модель многоязычная. Карточка не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

YarKo69/e5-base-retrievers — модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе intfloat/multilingual-e5-small. Она использует архитектуру BERT и преобразует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерности 384; для сравнения предусмотрена косинусная близость. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Её можно применять, например, для построения векторного поиска по коллекции документов или сопоставления запросов с подходящими фрагментами. Карточка не содержит сведений о специальной отраслевой настройке или лицензии.

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking — текстовая модель семейства ERNIE от Baidu для генерации ответов с расширенным пошаговым рассуждением. Она предназначена для сложных задач логики, математики, естественных наук, программирования, генерации текста и академических вопросов, а также умеет использовать инструменты в поддерживаемом интерфейсе вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Mixture of Experts: всего 21 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 3 млрд. В конфигурации 28 слоёв и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает и выдаёт текст; в карточке указана поддержка английского и китайского языков. Для запуска доступны веса safetensors и интеграция с Transformers; лицензия — Apache-2.0. Увеличенная длина рассуждений предназначена для сложных запросов, но может приводить к более длинным ответам и повышенным затратам на генерацию. Карточка заявляет улучшение качества рассуждений и работы с длинным контекстом, однако не приводит численных результатов бенчмарков.

win10/EVA-Instruct-QwQ-32B-Preview — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве основы использована ParasiticRogue/EVA-Instruct-32B-v2, в объединение также вошла Qwen/QwQ-32B-Preview. Модель содержит 32 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговых ответов, генерации текста, математических рассуждений и программирования. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

apostolosfilippas/finetuned-bge-base-en — англоязычная модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе BAAI/bge-base-en. Она кодирует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерности 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT-трансформер, объединение представлений токенов по CLS и нормализацию векторов; сходство можно оценивать косинусной мерой. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует библиотеку sentence-transformers и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены результаты TripletEvaluator: точность по косинусному сходству 0,8173 на обучающем и 0,9394 на оценочном наборе bge-base-en; также описан небольшой набор для дообучения из 208 примеров. Лицензия в предоставленных данных не указана.

lochhonest/finetuned_mbert — модель Sentence Transformer, дообученная на базе nomic-ai/modernbert-embed-base. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель построена на ModernBERT с усреднением токеновых представлений и нормализацией, поддерживает последовательности длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска парафраз, а также классификации и кластеризации на основе эмбеддингов. В README описан обучающий набор из 3625 пар «запрос — релевантный текст», в том числе примеры вопросов и длинных фрагментов документов, что может быть полезно для поиска по документам. Репозиторий использует библиотеку Sentence Transformers и формат safetensors. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Это Sentence Transformer на архитектуре XLM-RoBERTa, дообученный для сопоставления смысла предложений и абзацев. Модель преобразует текст в нормализованные плотные векторы размерности 1024; сходство между ними можно оценивать косинусной мерой. В метаданных указано 658,7 млн параметров, а максимальная длина последовательности в README составляет 1024 токена. Модель предназначена для семантического поиска, оценки текстового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста на основе эмбеддингов. Она принимает текст и выдаёт векторные представления. README сообщает о 105 064 обучающих примерах с парами и отрицательными примерами, но не указывает их языки, поэтому языковую поддержку определить нельзя. Карточка не называет исходную модель, лицензию или конкретные ограничения качества; происхождение дообучения следует из описания обучения Sentence Transformer и архитектуры XLM-RoBERTa. Для использования доступны веса в формате safetensors; библиотека — Sentence Transformers.

Это опубликованный Unsloth вариант GLM-4.5-Air от Zhipu AI: диалоговой гибридной модели рассуждений для интеллектуальных агентов. В карточке указаны исправления шаблона чата для Unsloth; метаданные классифицируют модель как дообучение базовой zai-org/GLM-4.5-Air и сообщают о 8,5 млрд параметров, архитектуре glm4_moe и контексте до 131 072 токенов. Доступны режимы рассуждений и быстрых ответов, а также интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для генерации диалоговых ответов, программирования, сложных рассуждений и агентных сценариев с инструментами. README описывает семейство GLM-4.5-Air как компактный вариант для таких задач и приводит результаты сравнительной оценки семейства, однако конкретные показатели для этого репозитория не приводит. Указана лицензия MIT, допускающая коммерческое использование и дальнейшую разработку. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для работы через Transformers; для llama.cpp README рекомендует параметр --jinja.

Карточка модели wepsitesi/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Grok 4.7 — флагманская модель SpaceXAI, представленная как преемник Grok 4.6. Она предназначена для программирования, агентных задач и работы со знаниями, в том числе для длительных задач разработки ПО и проверки собственного результата. Доступный фрагмент карточки не раскрывает архитектуру, размер, модальности, языки, длину контекста и лицензию, поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

gte-base-en-v1.5 — англоязычная модель текстовых эмбеддингов, разработанная Institute for Intelligent Computing группы Alibaba. Она построена на энкодерной архитектуре transformer++ (BERT с RoPE и GLU) и содержит 136,7 млн параметров. Модель кодирует текст в векторы размерности 768 и поддерживает последовательности длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для поиска и сравнения текстов, семантической близости предложений и извлечения релевантных документов, в том числе в длинном контексте. По данным карточки, серия gte-v1.5 показывает высокие результаты на англоязычном бенчмарке MTEB для своего размерного класса и конкурентоспособные результаты в тестах длинноконтекстного поиска LoCo. Модель принимает текст и выдаёт векторы; это не генеративная модель. Доступна по лицензии Apache-2.0. В карточке приведены оценки на бенчмарках; они не гарантируют аналогичного качества на конкретных данных и сценариях.

gte-large — модель текстовых эмбеддингов семейства General Text Embeddings (GTE), разработанная Alibaba DAMO Academy на основе архитектуры BERT. Она обучена на крупных наборах пар текстов с разметкой релевантности и предназначена для поиска информации, сравнения смысловой близости предложений и ранжирования текстов. Модель принимает английский текст и преобразует его в векторы размерностью 1024. Максимальная длина входа — 512 токенов; более длинные тексты обрезаются. В README приведены результаты на бенчмарке MTEB, включая задачи поиска, семантического сходства, классификации и ранжирования. Репозиторий содержит веса PyTorch и ONNX. Лицензия — MIT.

Hy3 preview-Base — предварительно обученная языковая модель Tencent Hy Team для генерации текста. Она построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE); README описывает семейство Hy3 preview как модель с 295 млрд параметров и 21 млрд активных параметров, тогда как метаданные этого репозитория указывают 16,6 млрд параметров. Модель предназначена для задач рассуждения, следования инструкциям, работы с длинным контекстом, программирования и агентных сценариев; эта версия является базовой, предварительно обученной моделью. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов и возможность диалогового использования. Для запуска README рекомендует vLLM или SGLang и отмечает необходимость нескольких GPU с большим объёмом памяти. Карточка приводит результаты тестов по математике, STEM, коду и агентным задачам, но они не гарантируют качество в конкретном приложении. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия other; условия лицензии следует уточнить в её тексте перед использованием.

endre01/infonce-e5-small-v2-0614-0450-st — модель Sentence Transformers, дообученная разработчиком endre01 на базе endre01/infonce-e5-small-v2-0614_0450. Она использует архитектуру BERT и преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 384; длина входной последовательности — до 512 токенов. Для сравнения текстов применяется косинусное сходство. Модель предназначена для семантического поиска, оценки сходства текстов, поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Векторные представления можно использовать в системах поиска и группировки текстовых данных. В README не приведены сведения о конкретных языках обучения или применения, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Это мультиязычная модель Sentence Transformer, разработанная как дообучение HIT-TMG/KaLM-embedding-multilingual-mini-v1 на 21 769 парах предложений. Она использует энкодер Qwen2 с усреднением токенных представлений и нормализацией, преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 896 и предназначена для сравнения текстов по косинусному сходству. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. В README указана максимальная длина последовательности 512 токенов; метаданные также сообщают о нативном контекстном окне 131 072 токена, однако практический предел Sentence Transformer указан как 512. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели Aregay01/Kimi-K2.6 на Hugging Face совпадает с карточкой moonshotai/Kimi-K2.6, поэтому описание составлено по ней. Kimi K2.6 — открытая мультимодальная агентная модель компании Moonshot AI для сложных задач программирования, проектирования интерфейсов, автономного выполнения многошаговых задач и координации групп агентов. В карточке Hugging Face указана архитектура семейства Kimi K2.5 для условной генерации, а README описывает MoE-модель с 1 трлн параметров, из которых активны 32 млрд. Модель принимает текст, изображения и видео; заявленная длина контекста в описании испытаний составляет 262 144 токена. Модель предназначена для создания и изменения кода, генерации интерфейсов по текстовым и визуальным запросам, а также выполнения задач с инструментами и параллельными агентами. По данным README, она может координировать до 300 подагентов и 4 000 шагов и рассчитана на работу с языками программирования, включая Rust, Go и Python. Метаданные Hugging Face отмечают чат-возможность и задачи генерации текста и преобразования изображений в текст. Указана лицензия other; её конкретные условия следует проверять в репозитории модели. README сообщает о нативной INT4-квантизации и рекомендует vLLM, SGLang и KTransformers для запуска.

Kimi-Linear-REAP-35B-A3B-Instruct — разговорная причинно-языковая MoE-модель, созданная Cerebras на основе moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct методом REAP: из исходной модели удалены избыточные эксперты. По README, в модели 35 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на токен; заявлены 27 слоёв, 180 экспертов и выбор 8 экспертов на токен. В метаданных размер указан как 2,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и генерации текста, включая код, математические рассуждения, вызов функций и ответы на вопросы по длинному контексту. Заявлена длина контекста до 1 048 576 токенов; README отмечает, что отдельные оценки на LongBench v2 и FRAMES проводились с ограничением входа до 128 тысяч токенов. Карточка сообщает о близком к исходной модели качестве при снижении размера примерно на 30%, а также о совместимости с актуальной версией vLLM, поддерживающей Kimi-Linear. Модель распространяется по лицензии MIT. README указывает, что после однократного прореживания дополнительное дообучение не выполнялось; при этом метаданные обозначают связь с базовой моделью как finetune. Заявления о качестве основаны на оценках карточки и могут не переноситься на все задачи; для отдельных тестов отмечено снижение точности после удаления экспертов.

winglian опубликовал текстовую генеративную модель на архитектуре Meta Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель использует плотный авторегрессионный Transformer с Grouped-Query Attention и распространяется в формате safetensors. Метаданные указывают на контекст до 131 072 токенов; название репозитория также содержит «64k» и «PoSE».

Llama3-8B-Instruct-Replete-Adapted-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Llama3-8B-Instruct-Replete-Adapted, разработанной Replete-AI и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для текстовой генерации, прежде всего для программирования, работы с кодом, математическими задачами, инструкциями, диалогами, function calling и анализа уязвимостей. Обучение или дообучение проводилось на смешанном наборе датасетов с примерами кода, инструкций, диалогов, математических задач и данных для ассистентов программирования. Модель основана на архитектуре Llama 3 с 8 млрд параметров и поставляется в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Доступны варианты квантизации от Q5 до Q8 с размером файлов примерно от 5,73 до 8,54 ГБ; для вариантов Q6 и Q5 заявлено высокое качество, близкое к исходной модели. В README указан результат pass@1 около 64,7% на HumanEval. Формат промпта использует специальные токены Llama 3. Языки, размер контекстного окна и мультимодальные возможности в предоставленных данных не указаны; описание относится к текстовой модели. Сильными сторонами являются специализация на генерации и анализе кода, поддержка локального запуска через llama.cpp и наличие нескольких уровней квантизации с разным балансом качества и требований к памяти. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантизации, отсутствие подтвержденных характеристик по языкам и контексту, а также неполные значения большинства приведенных бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Llama 3; условия следует уточнять в официальном тексте лицензии Meta.

Llama Nemotron Embedding 1B v2 — мультиязычная модель эмбеддингов NVIDIA для поиска ответов на вопросы по большим коллекциям текстов. Она входит в коллекцию NeMo Retriever и предназначена для построения систем извлечения информации, включая межъязыковой поиск и поиск по длинным документам. Модель основана на дообученной Llama 3.2 1B и использует архитектуру Transformer-энкодера с двунаправленным представлением текста. В ней 1,2 млрд параметров; README указывает 16 слоёв и базовый размер эмбеддинга 2048. Контекст в README ограничен 8192 токенами, хотя в метаданных указано значение 131072 токена. Размер выходного вектора можно настроить на 384, 512, 768, 1024 или 2048 измерений. Модель оценивается на 26 языках, включая русский, и выдаёт плотные векторные представления текста. Подходит для семантического поиска, мультиязычного поиска и извлечения фрагментов для систем вопросно-ответного поиска по корпусу документов. Динамическая размерность эмбеддингов помогает сокращать затраты на хранение векторов. Модель готова к коммерческому применению; использование регулируется NVIDIA Open Model License Agreement и условиями Llama 3.2 Community Model License Agreement.

MAI-DS-R1 — языковая модель рассуждений, разработанная командой Microsoft AI на основе DeepSeek-R1 и дополнительно обученная для повышения отзывчивости на ранее заблокированные темы и улучшения профиля рисков с сохранением возможностей рассуждения. По метаданным, это плотная модель семейства DeepSeek V3 с 37,6 млрд параметров; она использует библиотеку Transformers, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов, а длина контекста составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для генерации и понимания текста, ответов на общие вопросы, многошаговых рассуждений, решения математических и логических задач, а также помощи с программированием и научными задачами. В README указано, что при постобучении использовались 110 тысяч примеров безопасности и отказов из Tulu 3 SFT и около 350 тысяч внутренних многоязычных примеров по темам, связанным с предвзятостью. По результатам оценок, приведённым в карточке, модель сохранила общие способности DeepSeek-R1, чаще отвечает на ранее блокировавшиеся запросы и лучше снижает вредоносное содержание по сравнению с исходной R1. Модель может выдумывать факты, сохранять предвзятость исходной модели и реагировать на состязательные запросы; её знания ограничены тем же срезом, что и у DeepSeek-R1. Она не предназначена для медицинских, юридических, финансовых и других высокорисковых решений без проверки человеком. Лицензия — MIT.

MiniCPM5-2B — компактная плотная языковая модель из серии MiniCPM5, разработанная OpenBMB. Репозиторий AIArchiveInfo является побитовой копией openbmb/MiniCPM5-2B: веса не обучались и не изменялись. Модель построена на архитектуре Transformer LlamaForCausalLM и содержит около 2,2 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель предназначена для локальных ассистентов и сценариев с ограниченными вычислительными ресурсами. Она подходит для диалога, генерации кода, математических и общих рассуждений, работы с длинными контекстами, вызова инструментов и агентных рабочих процессов. В карточке заявлена конкурентоспособность среди моделей сопоставимого размера, в частности в коде, математике, длинном контексте и использовании инструментов. В метаданных указаны английский и китайский языки. Модель распространяется в формате Safetensors и совместима с Transformers; лицензия — Apache-2.0. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или оскорбительными, а результаты по медицине, финансам, праву и другим чувствительным темам не являются профессиональной консультацией.

MiniMax-M3 — мультимодальная модель компании MiniMax для диалогов, работы с изображениями и видео, программирования и агентных задач. Она принимает текст и визуальные данные, объединяя их обработку благодаря обучению на смешанных модальностях с самого начала. Модель содержит около 428 млрд параметров, из которых активируется около 23 млрд. Архитектура использует разреженное внимание MiniMax Sparse Attention (MSA) и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Разработчик заявляет об ускорении обработки длинного контекста относительно M2 и о сильных результатах в длительных агентных задачах, включая программирование и совместную работу. Модель доступна через MiniMax Agent и API, а также для локального запуска на Transformers с весами safetensors. Лицензия указана как other; конкретные условия следует проверить в карточке модели. В README не перечислены поддерживаемые естественные языки и отдельные ограничения качества.