II.8Инженерия данных и аналитика

QuantFactory/Skywork-o1-Open-Llama-3.1-8B-GGUF — квантизированная версия модели Skywork o1 Open-Llama-3.1-8B, созданная с использованием llama.cpp. Исходную модель разработала команда Skywork компании Kunlun Inc.; она основана на Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и дообучена на данных в стиле «медленного мышления». Версия в этом репозитории предназначена для запуска в формате GGUF с использованием совместимых инструментов llama.cpp. Модель ориентирована на диалоги, генерацию текста и решение задач, требующих рассуждений: математики, программирования, логики, здравого смысла, этических решений и распознавания логических ловушек. Заявленные особенности включают планирование, пошаговое рассуждение, саморефлексию и самопроверку. В разработке применялись многоагентная генерация данных, непрерывное предварительное обучение, supervised fine-tuning, обучение с подкреплением с использованием process reward model и алгоритмы поиска рассуждений. Известный размер исходной модели — 8B параметров; архитектура и набор поддерживаемых языков в предоставленных данных отдельно не указаны. Квантизация может снизить требования к ресурсам и упростить локальный запуск, но конкретные варианты квантизации и их влияние на качество зависят от файлов, доступных в репозитории. Модель ориентирована прежде всего на задачи рассуждений, однако заявленные преимущества основаны на описании разработчиков, а ограничения и результаты независимых проверок не приведены. Лицензия указана как other, поэтому точные условия использования необходимо уточнять в исходном репозитории и сопутствующих материалах.

Soulfate24/Spark-X2.5-4B-ASHQ1-Remix-GGUF — квантизированная версия Spark-X2.5-4B в формате GGUF, подготовленная в рамках набора ASHQ1-Remix. В README описана активационно-ориентированная квантизация с параметрами, основанными на измерениях; указана поддержка линии AutoRound с ограничениями насыщения. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Базовая Spark-X2.5-4B — компактная многоязычная языковая модель для диалога, кода, рассуждений, перевода и агентных задач. Метаданные указывают базовую модель XHToken/Spark-X2.5-4B и лицензию Apache-2.0. Данных о размере контекста и конкретных языках этой версии в предоставленных материалах нет.

Youssofal/Ternary-Bonsai-2-27B-MTPLX-Optimized-Speed — сборка модели Prism ML Ternary Bonsai 2 27B для ускоренного запуска через MTPLX на компьютерах Mac с Apple Silicon. В её основе лежит Qwen/Qwen3.8-27B, объединённая с prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-mlx-2bit. Это плотная мультимодальная модель с поддержкой диалога, анализа изображений и интерфейса вызова инструментов. Весовые коэффициенты языковой части представлены значениями −1, 0 и +1 с масштабированием по группам; пакет для MTPLX занимает 8,85 ГБ и включает зрительную башню Qwen 3.8 27B. MTPLX использует специализированные GPU-ядра и многотокенное спекулятивное декодирование. В README приведены замеры на M5 Max: 64,4 токена/с при запросе на 4 061 токен и 57,1 токена/с при 16 350 токенах; заявлена работа на Mac с объединённой памятью от 16 ГБ. Модель рассчитана на локальные диалоги, анализ изображений, программирование и работу через агентские клиенты, поддерживающие инструменты. README указывает лицензию Apache-2.0. Для запуска требуется MTPLX версии 2.12.0 или новее; для агентских клиентов рекомендуется Mac с памятью от 18 ГБ. Приведённые скорости относятся к конкретной конфигурации M5 Max и не гарантируют такую же производительность на других устройствах.

T-lite-it-2.1 — русскоязычная диалоговая модель компании T-Tech, дообученная на архитектуре Qwen3. Это плотная языковая модель на 7,6 млрд параметров для генерации текста и общения; она принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, тогда как README заявляет нативную длину 32 768 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, обычных диалоговых задач и многошаговых сценариев с вызовом инструментов. Обучение включало instruction midtraining, supervised fine-tuning и online RL; итоговая модель объединяет специализированных экспертов методом SLERP. По заявлению разработчика, она улучшает следование инструкциям и вызов инструментов относительно Qwen3-8B и работает в русском текстовом режиме с повышенной пропускной способностью благодаря оптимизированному токенизатору. Поддерживается только режим без thinking. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README рекомендует внимательно проверять ответы и обеспечивать необходимый контроль при внедрении, особенно в промышленных и коммерческих системах.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, разработанной deepseek-ai. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp, релиз b4514. Модель предназначена для генерации текста, прежде всего для задач рассуждения и сценариев, где требуется пошаговый анализ. Модель поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов и ориентирована на использование дистиллированных возможностей reasoning-модели DeepSeek-R1. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp упрощают локальный запуск, однако квантизация может влиять на качество и точность по сравнению с исходной моделью. Языки и точный вариант квантизации в README не указаны. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные, вредные или вводящие в заблуждение ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Falcon3-10B-Base — базовая предварительно обученная языковая модель семейства Falcon3, разработанная Technology Innovation Institute. Это плотный авторегрессионный трансформер с 9,9 млрд параметров; в карточке архитектура указана как LlamaForCausalLM. Модель принимает текст и генерирует продолжение, поддерживает английский, французский, испанский и португальский языки, а контекстное окно достигает 32 768 токенов. Модель обучалась на данных из веба, кода, STEM и многоязычных источников; в README заявлены результаты в рассуждениях, понимании языка, следовании инструкциям, программировании и математике. Это сырой базовый чекпойнт: для большинства прикладных сценариев его следует дополнительно дообучить, например с помощью SFT или RLHF. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — TII Falcon-LLM License 2.0; перед использованием следует учитывать её условия.

GeeVec-Embeddings-1.0-Lite — компактная мультиязычная модель текстовых эмбеддингов от geevec-ai на базе модели в стиле Qwen3 с архитектурой PseudoMoE. В метаданных указано 306,6 млн параметров; README заявляет 0,35 млрд активируемых параметров. Модель предназначена для поиска по смыслу и сопоставления запросов с текстами, поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. Модель предлагает маршруты general для общего мультиязычного поиска, coding для поиска по коду и технической документации и reasoning для сложных запросов, требующих глубокого семантического сопоставления. Она преобразует текст в эмбеддинги, которые можно нормализовать и сравнивать для ранжирования релевантности. В примере README используется длина до 4096 токенов. Для загрузки требуется доверять пользовательскому коду репозитория через trust_remote_code=True. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления README о высоких результатах на бенчмарках не сопровождаются в предоставленном тексте числовыми результатами; качество на конкретных данных следует проверять отдельно.

GLM-4.5V — мультимодальная модель зрения и языка семейства GLM-V, разработанная ZhipuAI. Она основана на GLM-4.5-Air — текстовой модели с 106 млрд параметров и 12 млрд активных параметров — и дообучена для работы с визуальными данными. Модель предназначена для понимания изображений, видео и документов, визуальных рассуждений и взаимодействия с графическими интерфейсами. Модель анализирует сцены и несколько изображений, распознаёт события в длинных видео, разбирает графики и документы, читает экран и помогает выполнять операции в GUI. Также поддерживается локализация визуальных объектов с выдачей ограничивающих рамок. Режим Thinking позволяет выбирать между быстрым ответом и более глубоким рассуждением. Карточка заявляет высокие результаты на 42 публичных бенчмарках VLM; контекст, число параметров самой GLM-4.5V и поддерживаемые разрешения для этой версии в предоставленных данных не указаны. Модель принимает визуальные данные и текстовые запросы, а отвечает текстом, в том числе координатами рамок. Лицензия — MIT.

GWQ-9B-Preview — дообученная на синтетическом наборе Chain of Continuous Thought языковая модель семейства Gemma 2 от prithivMLmods. Это плотная decoder-only Transformer-модель с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Заявленные сценарии включают ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения, творческое письмо и выполнение инструкций. Модель принимает текст и выдаёт текст. Использует архитектуру Gemma2ForCausalLM, формат весов safetensors и контекст длиной до 8192 токенов. Лицензия — Gemma. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках и предвзятости, а также о требованиях к вычислительным ресурсам для модели такого размера.

Tech-Meld/HX-Mistral-1.5B_v0.3 — диалоговая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием весов через SLERP в mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате на пользовательские запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует точность float16 согласно конфигурации слияния. Метаданные классифицируют её как дообученную производную базовой модели, хотя README описывает именно слияние весов; поэтому происхождение указано как merge. Лицензия и заявленные языки в предоставленных данных не обозначены.

Карточка модели hemanthdegapudi/LFM2.5-1.2B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. LFM2.5-1.2B-Instruct — плотная гибридная языковая модель Liquid AI для локального и периферийного развертывания. Это версия общего назначения, дообученная следовать инструкциям на базе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base. В карточке указано 1,17 млрд параметров, 16 слоёв (10 блоков double-gated convolution и 6 блоков GQA), а метаданные Hugging Face указывают 1,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов по README, тогда как метаданные каталога указывают нативный контекст 128 000 токенов. Модель рассчитана на агентные сценарии, извлечение данных, ответы по документам в RAG и вызов функций. Liquid AI заявляет высокую скорость локального вывода и возможность работы с ограниченной памятью. Поддерживаемые языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский. Модель не рекомендуется для задач, требующих обширных знаний, и программирования. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

LongLLaMA-3B — языковая модель с авторегрессионной архитектурой LongLlama, разработанная авторами метода Focused Transformer на основе OpenLLaMA-3B. Модель содержит 3,3 млрд параметров и дообучена методом FoT для работы с длинным контекстом. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и извлечения сведений из длинных входных последовательностей. В карточке заявлена обработка контекста до 256 тыс. токенов и более; для этого вход разбивается на окна, а механизм памяти сохраняет ключи и значения выбранных слоёв. Обычный режим совместимости с реализацией LLaMA ограничен контекстом в 2048 токенов. Авторы показывают результаты на извлечении ключевой фразы, классификации вопросов TREC и ответах на вопросы WebQS. К заявленным преимуществам относятся расширение контекста без обучения на последовательностях такой длины и сохранение результатов на короткоконтекстных задачах. Качество на очень длинных последовательностях зависит от специального механизма обработки контекста и настроек памяти; README приводит в основном иллюстративные оценки на отдельных задачах. В метаданных длина контекста указана как 2048 токенов, что соответствует базовому режиму без расширения контекста.

ModernCE-large-nli — англоязычный cross-encoder для вывода по паре текстов: определяет, противоречат ли они друг другу, нейтральны ли они или второй текст следует из первого. Модель разработана dleemiller на архитектуре ModernBERT-large и совместима с аналогичными cross-encoder-моделями Sentence Transformers. Она содержит около 394,7 млн параметров; метаданные указывают контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для классификации отношений между предложениями, проверки утверждений и оценки соответствия ответа исходному тексту, в том числе при оценке ответов LLM. В README указана точность 92,02% на MNLI mismatched и 91,10% на SNLI. Модель обучалась на AllNLI; автор сообщает, что для большой версии заморозил первые 19 слоёв и дообучил оставшиеся слои с новой классификационной головой. Лицензия — MIT. Это cross-encoder: для оценки пары текстов их нужно подавать совместно, поэтому применение для массового попарного сравнения может требовать значительных вычислений. Хотя README заявляет обработку последовательностей до 8192 токенов, метаданные каталога указывают нативный контекст 2048 токенов.

FreedomAISVR выпустила квантованную сборку Muse-Glimmer-30B в формате GGUF с квантизацией MXFP4. В основе — Muse-Glimmer-30B от Meta: плотный причинный трансформер примерно на 27,8 млрд параметров со встроенным визуальным энкодером ViT-G/14. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и анализа изображений, включая скриншоты, графики и документы. README заявляет контекст 131K+ токенов; для запуска указаны llama.cpp build 1647+ с поддержкой CUDA и видеокарта NVIDIA с 16 ГБ видеопамяти или больше. Квантизация MXFP4 использует 4,46 бита на вес, а файл модели занимает около 14,8 ГБ. В README приведены результаты на RTX 5060 Ti 16GB: 246,3 токена/с при обработке запроса и 25,3 токена/с при генерации; это результаты конкретной конфигурации и оборудования. Для обработки изображений требуется llama-mtmd-cli или сервер llama.cpp с mmproj. Базовая модель имеет лицензию Apache 2.0; отдельные условия лицензии этой сборки в предоставленных данных не приведены.

Neutrino-8B — диалоговая языковая модель на 8,19 млрд параметров, разработанная FermionResearch на основе Qwen/Qwen3-8B. Она предназначена для общения с пользователем, генерации текста, следования инструкциям, создания структурированного JSON и вызова инструментов; режим рассуждений отключён. Модель использует плотную архитектуру TrtcV4ForCausalLM с 36 слоями и шириной скрытого представления 4096. Линейные слои упакованы в пятизначное представление с разрядностью менее двух бит на вес, а таблицы эмбеддингов хранятся в int8. Репозиторий содержит GGUF-сборку; модель также запускается через Transformers, CPU, MLX и llama.cpp на поддерживаемых платформах. Модель унаследовала многоязычную токенизацию Qwen3-8B, но в карточке не перечислены конкретные поддерживаемые естественные языки. Контекстное окно в предоставленной информации не описано. Разработчик приводит результаты MMLU-Redux и IFEval и рекомендует параметры генерации отдельно для диалога, структурированного вывода и длинных текстов. Для корректной остановки нативного C-бинарника требуется задать EOS-токен; при генерации JSON рекомендуется отключать штраф за повторения. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Chat — разговорная модель NVIDIA из семейства Nemotron 3 Ultra, предназначенная для многоходового диалога, генерации текстов и ответов, согласованных с предпочтениями людей. Она также выпущена как отдельная модель и используется как специализированный учитель для дистилляции Nemotron 3 Ultra. В карточке описаны дообучение на диалогах с помощью supervised fine-tuning и RLHF, а также возможность применять модель для создания обучающих данных и оценки ответов. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture of Experts и отдельными слоями внимания; для предсказания нескольких токенов используются слои MTP. Всего модель содержит 550 млрд параметров, из них 55 млрд активны. Метаданные указывают контекст 262 144 токена, тогда как README заявляет до 1 млн токенов. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский (включая бразильский), японский, корейский, хинди, китайский и арабский. По README модель допускает коммерческое и некоммерческое использование; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

Occiglot-7B-ES-EN-Instruct — инструктивная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный причинный трансформер-декодер архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный на 160 млн токенов многоязычных и программных инструкций. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и испанском языках; также обучалась на инструкциях по программированию. Поддерживает шаблон чата ChatML. В карточке указана длина контекста 32 768 токенов, а при обучении использовалась длина 8 192 токена. Модель представляет собой первый выпуск исследовательского проекта Occiglot. Авторы отмечают предварительный характер оценок, а испанские результаты частично опираются на машинно переведённые наборы данных и английские запросы. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может выдавать проблемные ответы. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Open-Instruct Open Assistant 13B — языковая модель на архитектуре LLaMA, дообученная AllenAI на данных OpenAssistant/oasst1 для выполнения инструкций и генерации текста. Это модельный diff, поэтому для её использования нужна исходная модель LLaMA в формате Hugging Face; карточка приводит лицензию AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Она предназначена для диалоговых ответов и выполнения пользовательских инструкций на английском языке; в карточке также приведены результаты тестов на рассуждения, математические задачи, вопросы и ответы и генерацию кода. Качество генерации зависит от соблюдения обученного формата ввода, включая завершающий перевод строки. Показатели на бенчмарках отражают результаты эксперимента из указанной исследовательской работы и не гарантируют качество в прикладных сценариях.

OpenZephyrChat-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Fredithefish/OpenZephyrChat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка указывает английский язык.

win10/phi-3.5-sakura-yuzu-v3.0 — объединённая авторами модель генерации текста на архитектуре Phi-3.5, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована win10/Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29; в слияние также вошли модели для ролевого общения, программирования, медицинских вопросов и адаптеры EvolKit и System. Размер модели — 3,7 млрд параметров, длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться для ролевых бесед, ответов на вопросы, помощи с кодом и медицинской тематикой. Метаданные указывают поддержку чата и нескольких языковых вариантов в моделях, вошедших в слияние, но основной язык этой модели отдельно не установлен. Модель распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Карточка модели LIF1014/ptdbench-verl-coding-task-evaluator на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

FreedomAISVR публикует Qwable-v1 в формате GGUF с квантизацией NVFP4. Это разговорная MoE-модель семейства Qwen, созданная для генерации текста и агентного программирования: в карточке описаны поведение Claude Fable-5 для использования инструментов и дистилляция рассуждений Claude Opus 4.7. Метаданные связывают модель с Qwen/Qwable-v1 как с дообученной базой. В README указаны 40 слоёв, 256 экспертов (8 активных на токен), около 3 млрд активных параметров и контекст 262 144 токена. Модель поддерживает зрение через SigLIP ViT; для работы с изображениями в llama.cpp нужен отдельный проектор mmproj в F16. Основной сценарий применения — диалоговая генерация и помощь с кодом; агентное использование требует соответствующего системного промпта. Весовой файл квантизирован в NVFP4, а README приводит размер около 18,81 ГБ для модели и 0,88 ГБ для проектора. Лицензия — AGPL-3.0.

Qwen3-32B-AWorld — плотная языковая модель на 29,7 млрд параметров, дообученная InclusionAI на базе Qwen/Qwen3-32B. Она предназначена для агентных сценариев: ведения диалога, решения сложных задач с помощью внешних инструментов и точного формирования вызовов инструментов. В README заявлены высокие результаты на бенчмарке GAIA, включая pass@1 выше GPT-4o и сопоставимый с DeepSeek-V3; это утверждение разработчика, а подробности оценки не приведены. Модель принимает текст и выдаёт текст, включая вызовы инструментов в совместимом с OpenAI API формате. Используется архитектура Qwen3ForCausalLM, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Для работы с инструментами при запросе нужно передавать описания доступных инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-4B — текстовая причинно-следственная модель на 4 млрд параметров, разработанная Empero. Это полное дообучение Qwen/Qwen3.5-4B методом дистилляции: модель обучали на примерно 45 тысячах отобранных трасс рассуждений более крупной модели учителя, включая математику, общие рассуждения и следование инструкциям. Модель предназначена для диалогов, решения математических задач, рассуждений и выполнения инструкций; она также поддерживает вызов инструментов в формате Qwen3.5. Контекст составляет 262 144 токена. Весам в формате bf16 требуется около 8 ГБ памяти, а квантованные варианты позволяют запускать модель на ноутбуках и потребительских видеокартах. Карточка сообщает об улучшении результата на MMLU относительно базовой модели, но о снижении на GSM8K. Модель принимает текст и ориентирована на текстовую генерацию. Возможности зрения унаследованы от мультимодальной базовой архитектуры, однако дообучение было текстовым, а зрительные способности не оценивались. Для запуска нужен свежий Transformers с поддержкой Qwen3.5; без специализированных CUDA-ядер некоторые слои работают медленно и потребляют больше памяти. При длинной генерации возможны циклы повторений, особенно при жадном декодировании. Лицензия — Apache-2.0; веса предоставлены «как есть» для исследований и экспериментов.

Qwen3-Max-Thinking — флагманская модель рассуждений серии Qwen3 от Qwen. Она предназначена для сложных задач, требующих глубокого многошагового анализа. В карточке отмечено, что модель масштабирует вычислительные ресурсы для обучения с подкреплением. Её можно использовать для задач, где требуется последовательное рассуждение и работа со сложными запросами. Данных о размере, поддерживаемых языках, длине контекста, лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных материалах нет.

Spartan_v1.0 — языковая модель, созданная слиянием моделей Meta Llama 3.1 с помощью mergekit и метода SLERP. В слияние вошли Meta-Llama-3.1-8B и Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; модель содержит 7,5 млрд параметров и использует плотную архитектуру Llama для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на запросы, написания и продолжения текста, а также сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Для работы используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. В карточке не описаны отдельные языковые специализации или результаты оценки качества, поэтому их нельзя уверенно определить. Лицензия в предоставленных данных не указана. Производные модели Llama 3.1 распространяются на условиях лицензии Meta Llama 3.1; перед использованием следует сверить применимые условия с карточкой и лицензией базовых моделей.

supreme-vision-3b — мультимодальная модель для понимания изображений, разработанная SupremeAI для SupremeAI 2.0. Она дообучена на базе Qwen2-VL-3B-Instruct и предназначена для распознавания текста на изображениях, разбора снимков интерфейсов и анализа визуальных документов. Модель построена на архитектуре Qwen2.5-VL, содержит 3,1 млрд параметров, принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Нативный контекст — до 128 000 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Tess-M-v1.3 — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Модель построена на архитектуре Llama и дообучена на базе Yi-34B-200K; размер составляет 33,9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, используя формат диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, в том числе при работе с длинным контекстом до 200 000 токенов. В README указано, что версия 1.3 — стабильный выпуск, а при тестировании на длинных контекстах наблюдались редкие незначительные повторы. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует проверять на странице модели.

KnutJaegersberg/Tri-21B-Think-gguf — GGUF-версия модели Tri-21B-Think-Preview, подготовленная на основе Tri-21B. Это причинная языковая модель с декодерным Transformer, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA, содержащая 20,73 млрд параметров. Она дообучена для диалогов, пошаговых рассуждений и использования инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов, а с YaRN может расширяться до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чат-сценариях, решения задач на рассуждение и работы с длинными текстовыми запросами. В первую очередь она оптимизирована для английского, корейского и японского языков; на других языках качество может снижаться. Это промежуточный чекпойнт, и README указывает на Tri-21B-Think как на финальную версию. Для базовой Tri-21B указана лицензия trillion, а для Think и Think-Preview — Apache 2.0; при этом метаданные репозитория обозначают лицензию как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами лицензии в репозитории.

RinKana/bge-base-en-v1.5-afterimage-v.0.1 — англоязычная модель Sentence Transformer, дообученная на базе BAAI/bge-base-en-v1.5. Она кодирует предложения и абзацы в плотные текстовые векторы размерности 768 для поиска и сравнения по смыслу. Архитектура включает BERT, пулинг по CLS-токену и нормализацию; сходство векторов можно оценивать косинусной мерой. Максимальная длина входа — 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения релевантных фрагментов и подбора ответа к контексту диалога. Для обучения использовались 4 744 примера с якорным текстом, положительными и отрицательными парами; в README приведена оценка retrieval на наборе gap-to-candidate-eval. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Sentence Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.