II.8Инженерия данных и аналитика

T5Gemma 2 — семейство мультимодальных моделей Google на архитектуре encoder-decoder, созданных адаптацией предварительно обученных моделей Gemma 3. Этот репозиторий содержит предварительно обученную модель с энкодером и декодером по 4 млрд параметров; адаптация выполнена с использованием UL2. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает более 140 языков и контекст до 128 тыс. токенов. Модель предназначена для генерации текста и понимания изображений, включая ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения и задачи по визуальным документам. В карточке приведены результаты оценки на наборах COCOcap, DocVQA и InfoVQA, а также тестах длинного контекста. Google описывает семейство как исследовательское; веса доступны для использования по лицензии Gemma. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами. Разработчикам следует самостоятельно оценивать безопасность и качество результатов.

Карточка модели thoddnn/Ternary-Bonsai-27B-mlx-2bit на Hugging Face совпадает с карточкой prism-ml/Ternary-Bonsai-27B-mlx-2bit, поэтому описание составлено по ней. Ternary Bonsai 27B — модель Prism ML, созданная на базе Qwen3.6-27B для локальной генерации текста, рассуждений и диалогового применения. Это плотная гибридная трансформерная архитектура с линейным и полным вниманием; языковые веса представлены значениями −1, 0 и +1 с групповым масштабированием и занимают около 1,71 бита на параметр. Модель содержит примерно 27,3 млрд языковых параметров и отдельную башню зрения примерно на 0,46 млрд параметров, однако в карточке для неё заявлена задача text-generation. Модель рассчитана на запуск на ноутбуках и одной видеокарте, в том числе локально и без подключения к сети. Заявлены контекст до 262 тысяч токенов, поддержка диалога и сохранение значительной части качества исходной модели при уменьшенном размере; для Apple MLX и CUDA предоставлены специализированные низкоразрядные ядра. Авторы сообщают о результатах на тестах рассуждений, математики, программирования и использования инструментов, но длительные агентные сценарии программирования пока не являются сильной стороной этой версии. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанный объём развёрнутой модели — около 7,2 ГБ, поэтому она не помещается в заявленный бюджет памяти приложения на iPhone; README также отмечает компромисс качества и размера относительно полноточной модели и использование 4-битного KV-кэша.

Toffee-3B-β — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная maxzt. Модель дообучена на базе mistralai/Ministral-3-3B-Base-2512 с целью создания компактного полезного ассистента. Основной язык — английский; заявленные сценарии включают чат, выполнение инструкций, ответы на вопросы, рассуждения, математические задачи и программирование. Модель содержит около 3 млрд параметров и использует архитектуру Ministral 3 семейства Mistral. Длина контекста составляет 8 192 токена, размер словаря — 131 072, размер скрытого состояния — 3 072, 26 слоёв, 32 attention heads и 8 KV heads. Базовая точность указана как BF16. Дообучение выполнено методом SFT с LoRA на наборах UltraChat 200k, OpenMathInstruct-2 и CodeFeedback-Filtered-Instruction; использовалось до 80 000 примеров. Сильными сторонами являются компактный размер, пригодность для локального развёртывания и хорошие результаты на ряде стандартных тестов для моделей этого класса: 63,10% на MMLU, 72,04% на HellaSwag, 84,98% на BoolQ и 68,11% на Winogrande. Ограничения включают преимущественно англоязычную специализацию, небольшой контекст в 8 192 токена и отсутствие заявленной мультимодальности. Результаты на бенчмарках могут зависеть от настроек оценки и не гарантируют аналогичное качество в прикладных сценариях. Лицензия — MIT.

Youtu-LLM-2B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель Tencent из семейства Youtu-LLM. Она содержит около 1,96 млрд параметров, использует плотную архитектуру с Multi-head Latent Attention (MLA) и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Модель принимает текст и генерирует продолжение; карточка описывает её возможности в рассуждениях, STEM, программировании, работе с длинным контекстом и агентных сценариях. Контекст модели составляет 131 072 токена. В README приведены результаты сравнительных тестов, в том числе по общим знаниям и агентным задачам; заявленные результаты не гарантируют аналогичного качества в каждом применении. Указана лицензия `other`, поэтому перед использованием следует проверить её условия в карточке модели. README не уточняет поддерживаемые естественные языки.

aquif-3.5-Max-1205-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели aquif-3.5-Max-1205, разработанной aquif-ai. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, математических задач и программирования; запуск возможен через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. В карточке указано, что модель относится к архитектуре MoE, однако точное число параметров, размер активной части, максимальная длина контекста и другие архитектурные характеристики не приведены. Поддерживаются текстовые запросы; заявлены английский, немецкий, итальянский, португальский, французский, хинди, испанский, тайский, китайский и японский языки. Доступны варианты от BF16 до низкобитных Q3-, Q4-, Q5-, Q6- и Q8-квантизаций размером примерно от 19,48 до 84,78 ГБ. Сильной стороной являются разнообразие вариантов квантизации и возможность локального запуска, при этом варианты Q5 и Q6 позиционируются как обеспечивающие высокое качество, а Q4 — как компромисс между качеством и требованиями к памяти. Более агрессивная квантизация уменьшает размер, но может снижать качество ответов. В README не приведены результаты бенчмарков, сведения о мультимодальности или ограничения по применению. Указана лицензия Apache-2.0.

Карточка модели Sing0402/auslegal-embed-gte-bm25 на Hugging Face совпадает с карточкой Alibaba-NLP/gte-modernbert-base, поэтому описание составлено по ней. gte-modernbert-base — англоязычная модель для построения текстовых эмбеддингов, разработанная Tongyi Lab компании Alibaba. Она основана на encoder-only архитектуре ModernBERT и содержит 149 млн параметров; вектор представления имеет размерность 768, максимальная длина входа — 8192 токена. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения документов, сравнения предложений и подбора текстов по смыслу, в том числе как компонент систем RAG. В карточке приведены результаты оценок MTEB, BEIR, LoCo и COIR; они показывают эффективность на задачах поиска, включая поиск по длинным документам и коду. Доступны веса в форматах PyTorch, Safetensors и ONNX; для интеграции описано использование Transformers, Sentence Transformers и Text Embeddings Inference. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она рассчитана прежде всего на английский язык, поэтому качество для других языков не подтверждено карточкой.

Карточка модели Oscilla/Bonsai-27B-mlx-1bit на Hugging Face совпадает с карточкой prism-ml/Bonsai-27B-mlx-1bit, поэтому описание составлено по ней. Bonsai-27B-mlx-1bit — 27-миллиардная модель для генерации текста и диалогов, представленная Prism ML. Это производная от Qwen/Qwen3.6-27B модель с гибридной архитектурой внимания: около 75% линейного и 25% полноразмерного внимания. Языковые веса представлены в бинарном формате с эффективной точностью 1,125 бита на параметр; башня зрения использует 4-битное HQQ-представление. Модель рассчитана на локальный запуск на устройствах Apple через MLX, а также поддерживает CUDA. Модель предназначена для рассуждений, работы с кодом, агентных сценариев, длинных диалогов и анализа документов. Заявлены контекст до 262 тысяч токенов и footprint около 3,9 ГБ; авторы сообщают о скорости около 11 токенов/с на iPhone 17 Pro Max и сохранении примерно 90% качества FP16-версии по выбранным бенчмаркам. Компактное представление позволяет запускать модель локально, включая смартфоны, ноутбуки и потребительские GPU. Основной компромисс — снижение качества относительно полной точности, особенно в наиболее сложных категориях; авторы также отмечают, что длительные агентные задачи программирования пока не являются сильной стороной этой версии. Производительность на телефоне зависит от теплового режима. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BrainCog-8B-0.1-Instruct — диалоговая языковая модель, разработанная группой BrainCog. Это дообученная версия Meta-Llama-3-8B с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и работу в формате чат-ассистента. В качестве обучающего набора указан BAAI/Infinity-Instruct, а среди возможностей отмечена генерация кода. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы, включая ответы на вопросы и фрагменты кода. В метаданных указаны китайский и английский языки, а также многоязычная поддержка; базовая Meta-Llama-3-8B предназначена для английского текста и кода. Контекст составляет 8192 токена. Для загрузки и запуска README приводит пример с Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что поведение и вывод модели не контролируются и не обязательно отражают их мнение; качество ответов и кода может зависеть от запроса и требовать проверки.

Caliburn 12B Merged — языковая модель на архитектуре Transformer семейства Mistral, созданная автором репозитория путём слияния нескольких существующих моделей с помощью MergeKit. Модель содержит 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста общего назначения; карточка указывает английский язык. В метаданных заявлен контекст 1 024 000 токенов, библиотека Transformers и формат Safetensors. Модель можно использовать для генерации текста, продолжения кода, ответов на вопросы и суммаризации. Метаданные также отмечают интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Автор предупреждает о возможных предубеждениях, ошибках и бессмысленных ответах; результаты следует проверять, а для важных решений необходим контроль человека.

CerebrumDolphin-2.0-Mistral-7B-v0.2 — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением моделей cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02 и Locutusque/OpenCerebrum-2.0-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В описании базовой модели упоминаются программирование, математика и естественно-научные вопросы; карточка этой модели не приводит отдельных результатов оценки качества. Доступны веса в формате safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Komalverma/custom-bge-baai-small-cfr-cms — дообученная модель Sentence Transformers на базе BAAI/bge-small-en-v1.5, разработанная пользователем Komalverma. Она кодирует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерности 384 для семантического поиска и извлечения релевантных текстов. Сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Модель использует архитектуру BERT с усреднённым пулингом выходов токенов, содержит около 40 млн параметров и обрабатывает до 512 токенов за последовательность. Обучающие данные состоят из 47 056 пар предложений; README указывает на примеры из сферы услуг Medicare, но не устанавливает более широкую специализацию модели. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B-bf16 — конверсия в формат MLX модели Jackrong/DeepSeek-V4-Pro-Qwen3.5-4B, подготовленная mlx-community с помощью mlx-vlm 0.4.4. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5, доступная в точности BF16 и рассчитанная на инференс на компьютерах Apple Silicon через MLX. Модель принимает текстовые запросы, изображения и видеоданные; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Базовая модель дообучена на дистиллированных ответах DeepSeek-V4-Pro для пошагового решения задач по математике и естественным наукам. Метаданные карточки также указывают поддержку английского, китайского, испанского, русского и японского языков. Конверсия сохраняет шаблон чата и мультимодальный процессор исходной модели. Для работы с изображениями и видео README рекомендует mlx-vlm. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от исходной модели. Подробности о качестве и ограничениях следует сверять с карточкой исходной модели.

Gemopus-4-31B-it — дообученная Jackrong версия инструкционной модели Google Gemma 4 31B-it. Это плотная текстовая генеративная модель для диалогов и следования инструкциям; при настройке автор стремился сохранить исходный стиль рассуждений Gemma 4 и улучшить качество, структуру, ясность и последовательность ответов. Модель обучалась с использованием исправленного стека Unsloth и Transformers. Модель рассчитана на повседневную работу с текстом: подготовку структурированных ответов и сводок, редактирование текста и интерактивное программирование. В README автор отдельно отмечает улучшения в организации длинных ответов, объяснении технических тем и естественности диалога. В метаданных указаны английский, китайский, корейский и японский языки; мультимодальные возможности базовой модели не следует автоматически считать возможностями этой текстовой версии. Автор предупреждает, что модель может уступать более крупным облачным моделям в объёме знаний и сложных математических или логических рассуждениях; в узкоспециализированных темах возможны ошибки и галлюцинации. Автор называет веса экспериментальными. Лицензия — Apache-2.0.

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.

unsloth/GLM-Z1-32B-0414-GGUF — GGUF-версия 32-миллиардной reasoning-модели GLM-Z1-32B-0414, разработанной командой THUDM на основе GLM-4-32B-0414 и подготовленной в формате GGUF проектом Unsloth. Модель предназначена для локального текстового диалога и генерации текста, особенно для задач, требующих глубокого рассуждения: математики, программирования, логики и решения сложных многоэтапных задач. Модель поддерживает китайский и английский языки и относится к задачам text-generation. Заявлены улучшенные математические способности и общее качество решения сложных задач по сравнению с базовой моделью. В README указано 32 миллиарда параметров; архитектура подробно не описана. Для работы с длинным контекстом предусмотрен YaRN: при длине входа свыше 8192 токенов рекомендуется включать масштабирование RoPE, исходный максимальный размер позиционных эмбеддингов составляет 32768 токенов. Модель подходит для локального развертывания через совместимые инструменты, включая llama.cpp; для корректной обработки системного промпта в llama.cpp рекомендуется параметр --jinja. Для генерации рекомендованы temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 40 и max_new_tokens 30000. Ограничения включают значительные требования к вычислительным ресурсам из-за размера 32B и возможное небольшое ухудшение качества на коротких текстах при постоянном включении YaRN. Лицензия — MIT.

Inkling-Small-GGUF — мультимодальная авторегрессионная модель, разработанная Thinking Machines и представленная в формате GGUF командой Unsloth. Модель принимает текст, изображения и аудио, а генерирует текст; она предназначена для разработчиков AI-приложений, включая агентные и tool-use системы, coding assistants, чат-ботов, retrieval-augmented generation, диалоговые и мультимодальные сценарии, а также для исследований, дообучения и интеграции в сторонние продукты. Архитектура представляет собой 42-слойный decoder-only Transformer с разреженным Mixture-of-Experts: всего 276 млрд параметров, из которых активны 12 млрд; для каждого токена выбираются 6 из 256 экспертов и используются 2 общих эксперта. Внимание сочетает локальные и глобальные слои. Изображения обрабатываются иерархическим patch-энкодером, аудио — дискретным токенизированным представлением, после чего все модальности проецируются в общее скрытое пространство. Поддерживаются числовые форматы BF16 и NVFP4; GGUF-вариант ориентирован на локальный запуск через совместимые инструменты. Для изображений рекомендуются размеры каждой стороны от 40 до 4096 пикселей, для аудио — WAV с частотой 16 кГц и длительностью желательно менее двух минут. Сильные стороны модели — сочетание текстовых, визуальных и аудиовходов, поддержка английского и общих мультиязычных сценариев, работы с кодом и широкого спектра прикладных задач. Ограничения включают текстовый формат вывода, рекомендуемые ограничения на входные изображения и аудио, а также отсутствие в представленных данных конкретного размера контекстного окна и подробных результатов оценивания. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Jhjhugv/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная диалоговая модель, созданная Jhjhugv на основе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Это плотная Llama-модель с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и чат; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Базовая модель предназначена для генерации текста, программирования, математики и работы с инструментами; карточка этой производной версии не уточняет специализацию дообучения. В README указано использование Unsloth и библиотеки TRL при обучении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений, поэтому пригодность для специализированных задач следует проверять на собственных примерах.

Keural-Cortex-8B-SFT-step903 — исследовательский контрольный чекпойнт модели Keural, разработанной MKD Co., Ltd. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученная методом supervised fine-tuning на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель рассчитана на диалоги на корейском и английском языках, ответы на вопросы, суммаризацию, перевод, генерацию кода, математические рассуждения, вызов инструментов и работу с длинными документами. Контекстное окно составляет до 65 536 токенов; доступны режимы с рассуждениями и без них, а веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Корейский язык — основной акцент обучения; также предусмотрены англоязычные задачи. Вызов функций поддерживается через совместимую с OpenAI схему, однако выбор инструментов ненадёжен. В README описаны воспроизводимые дефекты: модель может неверно представляться, отвечать пустым сообщением на короткий запрос без системной инструкции, ошибочно вызывать инструмент и иногда выдавать незакрытый маркер рассуждений. Для этого чекпойнта рекомендуется задавать системную инструкцию и передавать только уместные для запроса инструменты. Лицензия — Apache-2.0.

LLaDA2.0-mini-CAP — языковая модель компании InclusionAI, основанная на диффузионной архитектуре Mixture-of-Experts и обученная с применением Confidence-Aware Parallel (CAP). Она предназначена для генерации текста в диалогах, ответов на вопросы, рассуждений, математических задач и программирования. CAP повышает эффективность параллельного декодирования: в README заявлено ускорение генерации в 1,46 раза относительно LLaDA2.0-mini при снижении среднего результата на указанных тестах с 70,15 до 67,32. Модель содержит 1,2 млрд параметров по метаданным; README описывает базовую архитектуру как 16B-A1B MoE, 20 слоёв и 16 голов внимания. Длина контекста — 32 768 токенов. Для инференса предназначен формат safetensors и библиотека Transformers; доступны чат и интерфейс вызова инструментов. README рекомендует температуру 0, block_length 32 и steps 32, предупреждая, что повышенная температура может вызывать смешение языков и немного снижать качество. Лицензия — Apache-2.0.

Llama 3 Tulu V2+DPO 70B — языковая модель-инструкция от Allen Institute for AI (AI2), созданная дообучением Llama 3 Tulu 2 70B на предпочтениях UltraFeedback методом DPO. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения пользовательских инструкций; принимает текст и генерирует текст. Основной язык — английский, а длина контекста составляет 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текста. В опубликованных оценках показаны результаты на тестах знаний, математики, программирования, следования инструкциям и предпочтений. Модель не проходила этап RLHF для безопасных ответов и не имеет встроенной фильтрации, поэтому может генерировать проблемный контент, особенно по прямому запросу. Выпущена под лицензией Apache 2.0; в карточке также отмечено наличие лицензии сообщества Meta Llama 3.

LongCat-Flash-Thinking-2601 — разработанная Meituan большая языковая модель для рассуждений и агентных сценариев. В карточке описана обновлённая версия семейства LongCat-Flash-Thinking с архитектурой Mixture-of-Experts и 560 млрд общих параметров; метаданные Hugging Face указывают 17,7 млрд параметров. Модель обучали на многошаговом использовании инструментов и поиске, включая подкрепляющее обучение в разнообразных средах с шумом. Модель предназначена для диалогов, сложных рассуждений, вызова инструментов, агентного поиска и задач, где нужно координировать несколько инструментов. Шаблон чата поддерживает чередование рассуждений и вызовов инструментов, а режим Heavy Thinking предназначен для особенно трудных задач. Метаданные указывают контекст до 983 040 токенов и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе ответы в диалоге и структурированные вызовы инструментов. Карточка отмечает сильные результаты на агентных задачах и обобщение на новых сценариях, однако модель не оценивалась полноценно для всех прикладных задач. Лицензия — MIT.

marin-8b-instruct-i1-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели marin-8b-instruct, разработанной сообществом marin-community и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке. В основе лежит модель размером 8 миллиардов параметров; точные сведения об архитектуре и размере контекстного окна в README не указаны. Обучение или дообучение проводилось с использованием наборов данных для программирования, рассуждений, математики, естественных рассуждений и диалоговых взаимодействий, включая AceCode-87K, Bespoke-Stratos-17k, dolphin-r1, Natural Reasoning, OpenThoughts-114k-math и smoltalk. Основное преимущество — доступность множества вариантов GGUF-квантизации с разным соотношением размера, скорости и качества, что позволяет запускать модель на устройствах с ограниченными ресурсами. При этом низкобитные варианты могут заметно терять в качестве; в README отдельно отмечены ограничения некоторых конфигураций, а рекомендуемым назван вариант i1-Q4_K_M. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

tomaarsen опубликовал модель Sentence Transformers, дообученную на парах запросов и ответов из набора Natural Questions. Она использует трансформер MPNet на базе microsoft/mpnet-base с усреднением токенных представлений и преобразует текст в плотные векторы размерности 768 для сравнения по косинусному сходству. Максимальная длина входной последовательности — 512 токенов; модель рассчитана на английский язык. Модель подходит для семантического поиска, сопоставления вопросов с ответами, оценки смыслового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. На Natural Questions она обучалась на 100 231 примере; в README приведены метрики поиска на тестовой выборке. Для работы с длинными текстами их потребуется разбивать на фрагменты. Лицензия — Apache-2.0.

flax-sentence-embeddings/multi-qa_v1-mpnet-cls_dot — модель SentenceTransformers для построения векторных представлений предложений, разработанная в рамках проекта Hugging Face Community Week. Она основана на microsoft/mpnet-base и дообучена сиамской сетью с контрастивной целью на парах вопросов и ответов из Stack Exchange, MSMARCO, Natural Questions и других наборов данных. Для представления предложения используется выход CLS, а сходство при обучении вычислялось скалярным произведением. Модель предназначена для кодирования текста в векторы, сохраняющие семантическую информацию, прежде всего для поисковых систем и поиска ответов по смыслу. Полученные эмбеддинги также подходят для сравнения сходства предложений и кластеризации. Архитектура — MPNet; в репозитории указано 136,7 млн параметров и контекст до 514 токенов. Обучающие последовательности ограничивались 128 токенами. Модель принимает текст и выдаёт векторы; обучение на вопросно-ответных парах делает её особенно подходящей для поиска по вопросам и ответам. Лицензия в предоставленных данных не указана.

dicta-il/neodictabert-bilingual-embed — модель эмбеддингов предложений на базе NeoBERT, разработанная Dicta и дообученная от dicta-il/neodictabert-bilingual на датасете на иврите. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысловой близости, семантического поиска, поиска перефразировок, классификации и кластеризации текста. Модель содержит 362,5 млн параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки sentence-transformers. Она поддерживает иврит и английский; в частном этапе Национального конкурса семантического поиска на иврите заняла 10-е место. Лицензия — CC BY 4.0.

NeuralMiLLaMa-8B-slerp — объединённая инструктивная языковая модель семейства Llama 3, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. В состав слияния входят NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct, elinas/Llama-3-8B-Ultra-Instruct, mlabonne/ChimeraLlama-3-8B-v3, nvidia/Llama3-ChatQA-1.5-8B и Kukedlc/SmartLlama-3-8B-MS-v0.1. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; длина контекста — 8192 токена. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста, включая код. Метаданные указывают на англоязычную базовую модель, поэтому поддержку других языков нельзя уверенно утверждать. Модель опубликована в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Occiglot-7B-ES-EN-Instruct — инструктивная языковая модель команды Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный на инструкциях на английском и испанском языках; в обучающие данные также входили инструкции по программированию. Модель принимает диалог в шаблоне ChatML и генерирует текст. Нативный размер контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, диалоговых помощников и генерации текста на английском и испанском языках, а также для работы с кодом. Обучение включало англоязычные и испаноязычные наборы инструкций, но результаты некоторых неанглоязычных оценок основаны на частично машинно переведённых данных и англоязычных запросах. Разработчики отмечают, что модель не прошла выравнивание безопасности и может выдавать проблемные ответы. Лицензия — Apache 2.0.

Ornith-1.0-35B-AEON-Ultimate-Uncensored-BF16 — текстовая генеративная модель AEON-7 на основе DeepReinforce AI Ornith-1.0-35B. Это вариант с удалённым поведением отказа, созданный методом abliteration; в карточке заявлено, что при этом сохранены навыки программирования и агентные возможности базовой модели. Модель распространяется в формате BF16, имеет архитектуру MoE семейства Qwen 3.5 с 35 млрд параметров и заявленным контекстом 256 тыс. токенов. README также указывает на унаследованную от базы обработку изображений и видео, хотя основная задача в метаданных — text-generation. Модель предназначена для генерации текста и кода, рассуждений, агентных сценариев и взаимодействия с инструментами. Автор сообщает о результатах внутренних проверок на отказах и задачах программирования; эти оценки приведены в карточке модели и не являются независимым подтверждением качества. Лицензия — MIT. Удаление отказов означает, что модель может выдавать вредоносные или откровенные ответы, включая код и инструкции, которые могут быть запущены внешними инструментами. Результаты генерации могут быть ошибочными; для интеграций с исполнением кода и вызовами инструментов необходим контроль на стороне пользователя.

Richard Young подготовил декензурированную версию Qwen2.5-3B-Instruct с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная причинная языковая модель на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста. Она подходит для чат-ботов, ответов на инструкции, написания и анализа текста, а также задач по программированию и математике. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет 32 768 токенов, поддерживается генерация до 8 192 токенов. В основе лежит Qwen2.5-3B-Instruct с архитектурой Qwen2ForCausalLM; заявлены RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention. README указывает многоязычную поддержку более чем 29 языков, включая русский и английский. В приведённом сравнении модель отказала в 3 случаях из 100 против 96 у исходной версии, поэтому её следует считать менее склонной к отказам при запросах на чувствительные темы. Это не означает гарантии полноты или точности ответов. В метаданных лицензия обозначена как other, а README не содержит её условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензию на странице модели и базовой модели. Модель предназначена для работы через библиотеку Transformers.

Qwen3-4B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это базовая модель на стадии предварительного обучения, предназначенная для дальнейшей адаптации и генерации текста. В карточке указаны 4,0 млрд параметров, 36 слоёв, групповое внимание с 32 головами Q и 8 головами KV и контекст до 32 768 токенов; метаданные каталога оценивают размер весов в 3,7 млрд параметров. Модель обучена на многоязычном корпусе; README сообщает о 119 языках в обучающих данных, но не перечисляет поддержку каждого из них. Среди заявленных направлений обучения — общие знания, программирование, STEM, рассуждения и понимание длинного контекста. Для запуска рекомендуется актуальная версия Transformers: версии ниже 4.51.0 могут не распознавать архитектуру Qwen3. Лицензия — Apache-2.0.