II.8Инженерия данных и аналитика

LLaMa-3.1-Instruct-Zeroed-13B — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit методом passthrough на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 12,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. В репозитории указаны веса Safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели zsjTiger/Llama-3.2-1B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Llama-3.2-1B, поэтому описание составлено по ней. unsloth/Llama-3.2-1B — текстовая модель генерации на базе Meta Llama 3.2, представленная Unsloth. Это плотная авторегрессионная трансформерная архитектура Llama с 1,2 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования через Transformers. В README Unsloth также предлагает ноутбуки для дообучения модели и экспорта полученных моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. Семейство Llama 3.2 предназначено для генерации и диалога; в карточке указаны сценарии суммаризации и агентного поиска, а также поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Контекстное окно составляет 131072 токена. Модель опубликована 25 сентября 2024 года и распространяется по лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой следует соблюдать при использовании и распространении.

MagiSeek-Pro-V1 — текстовая генеративная модель, опубликованная groxaxo. Это плотная модель архитектуры Mistral с 23,4 млрд параметров, представленная в формате Transformers как объединённые веса bf16 на основе WarlordHermes/Magidonia-24B-v4.3-creative-ORPO. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, а чат-шаблон поддерживает диалоговый формат и вызовы инструментов. Модель предназначена для следования инструкциям, творческого письма, рассуждений с длинным контекстом и агентных сценариев с инструментами. По README, её обучали в несколько этапов с использованием QLoRA и затем объединили адаптеры с базовыми весами; финальный этап продолжал обучение на примерах рассуждений в стиле DeepSeek. Репозиторий позиционируется как чекпойнт для оценки, экспериментов и инференса в совместимых средах. Лицензия — Apache 2.0. Заявленные в карточке результаты MMLU составляют 0,7433 в целом, 0,7172 для STEM и 0,6486 для гуманитарных дисциплин. Это генеративная модель, поэтому ответы могут быть неточными; качество вызова инструментов и длинноконтекстных сценариев следует проверять на конкретных задачах. Полные веса bf16 требуют значительных ресурсов, особенно при использовании длинного контекста.

Карточка модели satpalsr/Meta-Llama-3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Meta-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3 8B — авторегрессионная языковая модель Meta с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Семейство Llama 3 включает предварительно обученные и дообученные для инструкций модели; карточка этой модели описывает базовый предварительно обученный чекпойнт, пригодный для адаптации к различным задачам генерации текста. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения на английском языке. Её можно использовать как основу для генерации текста и кода, а после адаптации — для диалоговых сценариев. Выпущена в апреле 2024 года и распространяется по пользовательской коммерческой лицензии Meta Llama 3. Карточка не приводит для этого репозитория конкретную длину контекста; сама модель статична и обучена на офлайн-данных. Для развёртывания приложений разработчикам следует самостоятельно подбирать меры безопасности под свой сценарий.

NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct — инструктивная версия семейства больших языковых моделей Llama 3, разработанного Meta. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention и примерно 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, включая код. Контекст — до 8192 токенов. Модель настроена для диалоговых сценариев и работы в роли ассистента: она отвечает на вопросы, поддерживает беседу и выполняет инструкции на английском языке. Настройка включает supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Модель можно запускать через Transformers и использовать в приложениях, которым нужна генерация текста. В карточке указана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3. README ориентирует модель прежде всего на английский язык и предостерегает от использования в других языках, хотя допускает дообучение для них при соблюдении условий лицензии и политики допустимого использования. Это статичная модель, обученная на офлайн-данных; для прикладного развёртывания могут потребоваться дополнительные меры безопасности, а ответы модели могут быть ошибочными.

MetaMath-OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/MetaMath-OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Она построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. В предоставленных материалах не описаны языковое покрытие и специальные ограничения качества или безопасности.

bartowski/NousResearch_DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview, разработанной NousResearch и подготовленной bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых и чат-сценариев, инструкционного взаимодействия, рассуждений, ролевых диалогов, работы с JSON и function calling. Указан английский язык. Модель основана на Llama 3 и содержит 8 миллиардов параметров. Она поддерживает текстовую модальность и формат запросов ChatML-подобного типа с системными, пользовательскими и ассистентскими сообщениями. В репозитории представлены варианты квантизации от Q3 до Q8 объёмом примерно от 4,45 до 8,54 ГБ; более высокие варианты обычно обеспечивают лучшее качество, а низкобитные требуют меньше оперативной памяти. Модель совместима с llama.cpp, LM Studio и другими проектами на базе llama.cpp. Сильными сторонами являются широкий выбор квантизаций, возможность локального запуска и поддержка задач, связанных с инструкциями, структурированными ответами и вызовом функций. Ограничения включают отсутствие заявленных данных о контекстном окне, бенчмарках и качестве на других языках, а также неизбежные потери качества при использовании более агрессивной квантизации. Лицензия указана как llama3; дополнительные условия использования в README не раскрыты.

Accio-Lab/occamy-1.0-NVFP4 — это версия модели Occamy 1.0 со смешанными NVFP4-квантованными весами, разработанная Accio-Lab. Модель основана на Qwen3.6-35B-A3B и использует архитектуру mixture-of-experts (MoE). Она относится к мультимодальным моделям image-text-to-text и предназначена для работы с текстовыми и визуальными запросами. Квантованию подвергнуты маршрутизируемые эксперты: для их весов и активаций используются NVFP4. Механизмы внимания, маршрутизаторы, общие эксперты, эмбеддинги, выходная голова и vision-компоненты сохранены в формате BF16. Сохранены исходные токенизатор и chat template Occamy; отдельная MTP-голова в этот checkpoint не включена. Модель подходит для генерации текста и кода, структурированных ответов в JSON, tool calling и базового распознавания изображений. Проверки показали сопоставимое с BF16-версией поведение на небольшом наборе тестов для текста, кода, JSON, вызова инструментов и изображений. При этом заявленные проверки не являются общими бенчмарками и не подтверждают качество на широком спектре задач, аудио, видео, длинном контексте или производительность. Набор калибровки был ограниченным, а нативное выполнение NVFP4 требует совместимого оборудования и ядер; совместимость с vLLM проверялась через Marlin W4A16, а не через нативные FP4-вычисления. Валидация проводилась с контекстом 2048 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ornith-1.5-35B-A3B-AWQ-INT4 — это мультимодальная квантованная версия модели Ornith-1.5-35B-A3B, разработанной ornith-ai. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, программирования и обработки изображений в сценариях image-text-to-text. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов; конкретный набор языков в материалах не указан. Модель построена на архитектуре fine-grained Mixture of Experts: в каждом из 40 слоёв имеется 256 экспертов, из которых для каждого токена активируются 8. Квантирование выполнено методом AWQ в формате compressed-tensors pack-quantized по схеме W4A16 с асимметричными 4-битными весами и размером группы 32. Около 90% параметров хранятся в 4-битном формате, а активации остаются в BF16. Зрительная башня, attention-компоненты, эмбеддинги, выходная голова и multi-token prediction head сохранены в BF16. MTP head поддерживает speculative decoding в SGLang. Релиз ориентирован на эффективный запуск через SGLang, в частности на Intel Arc Pro B-series. К сильным сторонам относятся уменьшенный объём весов, поддержка мультимодального ввода, длинного контекста и speculative decoding. Проверка качества ограничена детерминированным smoke-тестом на связность, арифметическое и логическое рассуждение, программирование и базовое распознавание изображения; полноценные бенчмарки и сопоставление с BF16 не заявлены. Производительность и качество зависят от оборудования и рабочего сценария. Модель распространяется по лицензии MIT.

QuantFactory/Phi-3-mini-4k-instruct-GGUF — квантизированная версия модели Phi-3-Mini-4K-Instruct, разработанной Microsoft и преобразованной в формат GGUF с использованием llama.cpp. Модель содержит около 3,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке в приложениях общего назначения. Модель ориентирована на сценарии с ограниченными ресурсами памяти и вычислений, требованиями к низкой задержке, а также на задачи, требующие рассуждений, особенно в математике и логике. Она подходит для диалоговых систем, генеративных функций и исследовательских проектов. Контекст ограничен 4096 токенами; поддерживается текстовая модальность. Послеобучение включало supervised fine-tuning и direct preference optimization, направленные на улучшение следования инструкциям, безопасности, структурированного вывода и многошагового диалога. Сильными сторонами являются компактный размер, возможность локального запуска благодаря квантизации, хорошее качество рассуждений среди моделей с менее чем 13 млрд параметров и улучшенное следование инструкциям. Ограничения включают поддержку преимущественно английского языка, короткое контекстное окно и типичные для языковых моделей риски ошибок, смещений и небезопасных ответов; модель требует отдельной проверки перед применением в критически важных сценариях. Модель распространяется по лицензии MIT.

QRWKV-QwQ-32B — 32-миллиардная языковая модель от Featherless AI, созданная в рамках проекта RADLADS. Авторы преобразовали Qwen/QwQ-32B в вариант с линейным вниманием RWKV, используя дистилляцию внимания; модель унаследовала знания и языковые данные родительской модели. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая рассуждения при выводе, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру RWKV6Qwen2, работает с контекстом до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors через Transformers. В README приведены результаты ряда бенчмарков, где QRWKV-QwQ-32B в некоторых тестах немного превосходит Qwen/QwQ-32B. Авторы заявляют о снижении вычислительных затрат при работе с длинным контекстом; модель поддерживает около 30 языков, унаследованных от семейства Qwen. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска через Transformers требуется разрешить загрузку удалённого кода. Результаты тестов ограничены указанными настройками оценки и сами по себе не гарантируют качество на прикладных задачах; в README также отмечено, что модель имеет ограничения по числу поддерживаемых языков по сравнению с более ранними многоязычными моделями RWKV.

QVikhr-3-8B-Instruction — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhr, основанная на Qwen/Qwen3-8B и дообученная методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Это плотная трансформерная модель для генерации текста и диалоговых ответов; она также предоставляет интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов с учётом контекста и анализа текста, с особым вниманием к русскому языку при поддержке английского. В карточке также приведены результаты оценки DOoM по математике и физике, однако они не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; README также ссылается на отдельные квантованные варианты GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Это набор GGUF-квантизаций модели Qwen2.5-1.5B-Instruct, опубликованный пользователем duyntnet и основанный на модели Qwen от Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, создание длинных текстов, работу со структурированными данными и JSON, программирование и математические задачи. Запуск поддерживается через llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui и Ollama. Модель представляет собой causal language model с архитектурой на базе transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в Attention QKV и связанными эмбеддингами слов. Она содержит 1,54 млрд параметров, 28 слоёв, 12 attention heads для Q и 2 для KV с GQA. Заявлена длина контекста до 32 768 токенов и генерация до 8192 токенов. Поддерживается более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального запуска в формате GGUF, улучшенное следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными ответами, а также многоязычность. Ограничения связаны с относительно небольшим масштабом в 1,5 млрд параметров и с тем, что README не содержит результатов бенчмарков или подробностей конкретных квантизаций. Лицензия указана как other, без уточнения условий использования, поэтому их следует проверять в исходной карточке и связанных материалах Qwen.

Qwen/Qwen3-0.6B-MLX-bf16 — версия модели Qwen3, подготовленная для запуска с библиотекой MLX. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 507,9 млн параметров, основанная на Qwen/Qwen3-0.6B-Base; в репозитории указаны веса safetensors и лицензия Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математических задач, генерации кода, перевода и сценариев с вызовом инструментов. Модель поддерживает режимы с рассуждениями и без них, которые можно переключать при формировании запроса. Карточка описывает поддержку более 100 языков и диалектов. Контекст в метаданных указан как 40 960 токенов; README базовой модели приводит 32 768 токенов. Модель компактна по числу параметров и рассчитана на запуск через MLX, однако карточка не приводит отдельной оценки качества именно этой версии на конкретных задачах. Как и другие небольшие языковые модели, она может ошибаться в фактах, рассуждениях и коде; для режима рассуждений важен подбор параметров генерации.

mradermacher/Qwen3.5-9B-Brainwaves-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий модели nightmedia/Qwen3.5-9B-Brainwaves, подготовленный пользователем mradermacher. Модель относится к семейству Qwen и предназначена для запуска через совместимые инструменты, поддерживающие формат GGUF. В описании заявлены диалоговые сценарии, генерация текста, программирование, математические и STEM-задачи, исследовательская работа, рассуждения, творческое и художественное письмо, а также ролевые сценарии. Размер базовой модели составляет около 9 млрд параметров. Указаны поддерживаемые языки English, Chinese, Japanese и Spanish. Доступны дополнительные файлы mmproj для мультимодального использования, однако конкретные поддерживаемые типы входных данных и возможности мультимодальной обработки в README не раскрыты. Также в тегах заявлен контекст до 256k или 1M токенов, но точное значение для данной сборки не уточняется. Главное преимущество репозитория — широкий выбор вариантов квантования с размером примерно от 4 до 18,5 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Для быстрого запуска рекомендованы Q4_K_S и Q4_K_M, а Q8_0 описан как вариант с лучшим качеством среди быстрых. Ограничения включают возможное снижение качества у низкобитных квантований и отсутствие в README результатов бенчмарков, детального описания архитектуры и подтверждённых характеристик мультимодальности. Лицензия модели — Apache 2.0.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — открытая многоэтапно дообученная и объединённая модель на базе Qwen3.6-27B. Разработка выполнена в сотрудничестве DavidAU, Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh; модель распространяется в формате GGUF, включая обычные варианты и варианты с multi-token prediction (MTP). Доступны квантизации с использованием NEO IMATRIX, а выходной тензор в описании заявлен как частично сохранённый в 16-битной точности. Модель предназначена для широкого спектра задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, программирования, творческого письма, ролевых сценариев и других универсальных применений. Заявлена поддержка текста и изображений, а также английского и китайского языков. Размер модели — 27B параметров; конкретный максимальный размер контекста в README не указан. Дообучение ориентировано на повышение общего интеллекта, способности к рассуждению и качеству следования инструкциям, без намеренного изменения базовых возможностей Qwen. Модель позиционируется как uncensored и heretic. К сильным сторонам относятся наличие нескольких вариантов квантизации для запуска на потребительском оборудовании, улучшенная точность GGUF благодаря NEO IMATRIX и заявленные автором высокие результаты на ряде бенчмарков. При этом приведённые показатели и превосходство над другими моделями являются утверждениями README и требуют независимой проверки. Возможны ограничения, связанные с качеством конкретной квантизации, требованиями к памяти и производительности оборудования, а также с отсутствием точных данных о контекстном окне и детальных условиях работы с изображениями. Лицензия модели — Apache-2.0.

Qwen3.8-Flash-Next-MTPLX-Optimized-Speed — квантованная версия базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленная Youssofal для запуска через MTPLX на компьютерах Apple Silicon. Модель предназначена для локальной генерации текста, диалогов и программирования, включая работу с OpenCode и другими локальными AI-инструментами. Модель основана на архитектуре поколения Qwen4 с гибридной MoE-структурой GDN, Qwen Sparse Attention и 51-миллиардной n-gram memory. Всего заявлено 125B параметров, из которых 6B активируются на токен. Основные веса используют динамическую 4-битную квантизацию, проекции внимания — 8-битную, а отдельные компоненты и MTP-голова сохраняют 16-битную точность. Поддерживается контекст до 262 144 токенов, мультимодальная vision tower сохранена, однако конкретные языки и поддерживаемые форматы ввода в карточке не указаны. Ключевое преимущество — нативное multi-token speculative decoding с адаптивной глубиной до 3 токенов, обеспечивающее заявленное ускорение по сравнению с обычной авторегрессионной генерацией при сохранении распределения вывода. Загрузка занимает около 115,1 ГБ, из них 32 ГБ n-gram-таблицы могут размещаться на SSD; рекомендуются Mac с Apple Silicon и минимум 96 ГБ unified memory. Ограничения включают высокие требования к памяти и зависимость от MTPLX и совместимого оборудования. Лицензия указана как qwen-community-1.0; также обозначено поле license: other.

Fulcrum-AI/Ryze-Nemo — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Mistral-Nemo-Base-2407. Модель содержит 9,8 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Для запуска доступны веса в формате safetensors через библиотеку Transformers. Модель подходит для генерации ответов, диалогов и следования инструкциям. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов, однако README не описывает проверку качества на таком контексте. Основана на многоязычной модели Mistral AI и NVIDIA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

samantha-1.2-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi методом слияния mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст — до 32 768 токенов. Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий содержит веса safetensors, а README указывает тип данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Источники не описывают специальные предметные области или конкретные ограничения качества.

Kaballas/TLetsgo — объединённая языковая модель, созданная разработчиком Kaballas с помощью mergekit и метода Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B. В объединение также вошли Kaballas/T36Model, Locutusque/StockQwen-2.5-7B и trollek/Qwen2.5-7B-CySecButler-v0.1. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

T-lite-it-2.1-GGUF — русскоязычная текстовая генеративная модель, разработанная t-tech. Это конвертация модели T-lite-it-2.1 из BF16 в формат GGUF с использованием llama.cpp, предназначенная для локального запуска через llama.cpp и Ollama. Модель построена на архитектуре Qwen 3 и ориентирована на универсальные задачи генерации текста, следование инструкциям, сложные рабочие процессы и агентские приложения. В отличие от T-lite-it-1.0, она поддерживает tool calling и, согласно описанию, превосходит Qwen3-8B в сценариях вызова инструментов. Оптимизированный токенизатор повышает пропускную способность генерации русского текста. Поддерживается русский язык. Модель работает только в режиме без рассуждений и не генерирует блоки <think></think>. Доступны квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q5_0 и Q4_K_M размером примерно от 5,0 до 8,7 ГБ без учёта выгрузки на GPU. Качество и требования к памяти зависят от выбранной квантизации; рекомендуется использовать наиболее качественный вариант, помещающийся в доступной RAM или VRAM. В README не указаны точный размер базовой модели, число параметров, полный набор поддерживаемых языков и официальное максимальное контекстное окно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что ответственность за дополнительное обучение, контроль качества, безопасность и применение модели в промышленных или коммерческих системах несёт пользователь.

bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova-Smart — объединённая языковая модель, созданная разработчиком bunnycore с помощью mergekit. В слиянии методом passthrough использованы bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova и bunnycore/Llama-3.1-8b-smart-lora; модель основана на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно применять для ответов на вопросы, следования инструкциям и интерфейсов с вызовом инструментов. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Данные не описывают поддерживаемые естественные языки и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно указать.

ZEUS 8B V17 — объединённая языковая модель, созданная автором карточки с помощью mergekit методом DARE TIES на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и ещё четырёх моделей Llama 3.1. Это плотная архитектура Llama с примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и продолжения текста, а также задач, где полезно обрабатывать длинный контекст. В карточке приведены результаты оценивания, включая 79,41% на IFEval (0-shot) и 32,34% на BBH (3-shot). Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS-8B-V19 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основу слияния положена unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также объединены Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для диалогов и генерации текста, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты оценивания на IFEval и BBH. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ANITA-NEXT-20B-gpt-oss-ITA — языковая модель семейства ANITA, разработанная Марко Полиньяно и исследовательской группой SWAP Университета Бари Альдо Моро. Это дообученная методом SFT с QLoRA и дополнительно выровненная с помощью DPO версия openai/gpt-oss-20b. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и кода, агентных сценариев и последующего дообучения для задач на итальянском языке. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка характеризует её как мультиязычную с акцентом на итальянский и английский. Архитектура — GPT-OSS с разреженной экспертной моделью (MoE), в репозитории используются веса Safetensors. Метаданные указывают 1,6 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; README предупреждает, что качество ответов ухудшается после 40 000 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для италоязычных диалогов, генерации кода и построения агентных приложений. Разработчик предупреждает о возможных галлюцинациях и некорректных, оскорбительных или опасных ответах, поэтому результаты требуют проверки. В README релиз обозначен как предназначенный для исследовательских целей.

Mungert/GigaChat3-10B-A1.8B-GGUF — GGUF-квантизированная версия диалоговой модели GigaChat3-10B-A1.8B, созданная на основе ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16 с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу с русским и английским языками, а также другими языками, добавленными в обучающий корпус. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 10 млрд общих и 1,8 млрд активных параметров, Multi-head Latent Attention (MLA) для снижения требований к памяти и Multi-Token Prediction (MTP) для ускорения генерации. Обучение проводилось на 20 трлн токенов, включая данные по книгам, академическим материалам, программированию и математике, а также около 5,5 трлн токенов синтетических данных. Длина контекста в представленном описании не указана. GGUF-версия ориентирована на эффективный локальный инференс в экосистеме llama.cpp. В сборке применяется квантизация с выборочным повышением точности отдельных важных слоёв, что может улучшать качество при заданном уровне квантизации, но увеличивает размер файла. Ограничениями являются возможная потеря точности по сравнению с исходной bf16-версией и отсутствие в карточке подробностей о конкретных вариантах квантизации, размере файлов и измерениях качества именно этой GGUF-сборки. Лицензия — MIT.

GPT-6.1 Sol — модель OpenAI из серии GPT-6, представленная как обновление GPT-6 Sol и расположенная ниже флагманской GPT-6 Astra. Она предназначена для агентного программирования, управления компьютером и работы с документами в профессиональных сценариях. Метаданные каталога классифицируют её как image-text-to-text, что указывает на обработку изображений и выдачу текста. Доступные сведения не позволяют определить размер, архитектуру, языки, контекст или лицензию модели. README обрывается на описании назначения, поэтому её характеристики и условия использования нельзя уточнить.

granite-3.0-2b-instruct-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Granite 3.0 2B Instruct, разработанной IBM и подготовленной квантизатором bartowski. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы, понимание прочитанного, рассуждения, математические задачи, синтез кода и многоязычные сценарии. Модель содержит около 2 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF для запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Доступны варианты от F16 до квантизаций Q4–Q8 с размером файлов примерно от 1,52 до 5,27 ГБ. README не указывает точное максимальное окно контекста, архитектурные детали или полный список поддерживаемых языков; при этом приведены результаты тестирования на наборе PAWS-X для семи языков. К сильным сторонам относятся компактный размер, возможность локального запуска и несколько вариантов квантизации с разным соотношением качества и требований к памяти. Квантизированные версии могут уступать исходным весам в точности, особенно при более агрессивном сжатии. Модель ориентирована на текстовые задачи и не заявлена как мультимодальная. Лицензия — Apache 2.0.

Jan-v1-2509 — обновлённая версия модели Jan-v1 от Jan, предназначенная для диалогового использования, рассуждений и решения задач с агентами в приложении Jan. Это плотная языковая модель семейства Qwen3 на 3,7 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507; архитектура не менялась по сравнению с предыдущей версией. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и рассчитана на английский язык. Модель ориентирована на ответы на вопросы, диалог и выполнение сложных задач с использованием инструментов. Разработчики сообщают о повышении надёжности и небольшом улучшении результатов на других чат-бенчмарках относительно Jan-v1, но отмечают снижение результата на SimpleQA. Для воспроизведения указанных результатов важно учитывать системный промпт в шаблоне чата; также доступен шаблон без него. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct — разговорная языковая модель от Moonshot AI на архитектуре Kimi Linear. Это гибридная MoE-модель с Kimi Delta Attention и глобальными слоями MLA: в семействе указаны 48 млрд общих и 3 млрд активируемых параметров. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для генерации текста в диалоговом формате. Модель рассчитана на диалоги и задачи с длинным контекстом. В README для версии Instruct заявлена длина контекста до 1 млн токенов, а архитектура сокращает потребность в KV-кэше и ускоряет декодирование на длинных последовательностях. Для запуска предлагаются Transformers с fla-core и развёртывание через vLLM. Лицензия — MIT. README описывает результаты бенчмарков, но не приводит оценки по всем сценариям; фактическая скорость и качество зависят от оборудования и настроек инференса.