II.8Инженерия данных и аналитика

Mistral-7b-FFT-Test3-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Dans-DiscountModels/Mistral-7b-FFT-Test3 методом SLERP; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и представлена в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных областях применения или языках модели.

MaziyarPanahi/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью слияния SLERP весов mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и lvkaokao/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает отдельную специализацию по языкам или предметным областям.

Это сегментированная по файлам копия Mistral-7B-Instruct-v0.1 от filipealmeida, предназначенная для запуска при ограниченной памяти CPU. В основе лежит плотная трансформерная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям на открытых диалоговых наборах данных. Архитектура использует Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; карточка указывает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые инструкции в формате с маркерами [INST] и [/INST] и генерирует текстовые ответы в диалоговых сценариях. Её можно применять для вопросов и ответов, ведения диалога, составления черновиков и выполнения текстовых инструкций. Разбиение весов на шарды снижает требования к памяти CPU при загрузке, но не является квантизацией и само по себе не меняет вычислительные требования модели во время генерации. Лицензия — Apache-2.0.

munin-neuralbeagle-7b-density-very-high — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом dare_ties на основе munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B; конфигурация задаёт для NeuralBeagle плотность 0,9 и вес 0,6, а итоговый тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов, ответов на инструкции, рассуждений и творческих текстов — эти возможности указаны в описании базовой NeuralBeagle14-7B. Контекст составляет до 32 768 токенов. В репозитории опубликованы веса в формате safetensors. Карточка не указывает лицензию. Качество и ограничения итогового слияния отдельно не описаны; возможности и поведение базовых моделей могут отличаться от поведения объединённой модели.

Это конвертированное представление мультимодальной модели NVIDIA Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning для нативного инференса через Swift/MLX на компьютерах Apple Silicon. В репозитории сохранены веса BF16 исходной модели: значения тензоров не квантизировались, не округлялись и не обучались заново; изменена раскладка экспертных тензоров для пути MLX gather-matmul. Размер весов составляет около 66,03 ГБ. Модель предназначена для диалоговой работы и рассуждений с текстом, изображениями, аудио и видео; базовая карточка указывает сценарии транскрибации, OCR, суммаризации и обработки документов. Репозиторий поддерживает интерфейс вызова инструментов, но использует специальный нативный формат checkpoint и рассчитан на Nemotron Omni Swift/MLX runtime; он не является готовым checkpoint для Transformers. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией исходной модели NVIDIA.

Olmo-3-1125-32B — плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это базовая модель семейства OLMo 3, обученная на 5,50 трлн токенов набора Dolma 3; в карточке также описаны этапы промежуточного обучения и обучения длинному контексту. Модель содержит 31,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста на английском языке и может служить основой для прикладных систем, дообучения и экспериментов с языковыми моделями. В обучающих данных представлены веб-страницы, код, математика, вопросы и ответы, инструкции и PDF-документы. Репозиторий содержит веса Safetensors для использования через Transformers версии 4.57.0 или выше. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0. Как базовая языковая модель без фильтрации безопасности, она может генерировать вредный или предвзятый контент, а фактические ответы могут быть неточными и требуют проверки.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других задач генерации текста по запросу. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. В README и метаданных не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о поддержке конкретных естественных языков.

Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF — это мультимодальная модель на базе Qwen3.5-9B, разработанная DavidAU совместно с Nightmedia. Она представляет собой результат многоэтапного дообучения и слияния нескольких моделей на локальном оборудовании. Модель ориентирована на универсальные сценарии: следование инструкциям, рассуждения, программирование, творческое письмо, художественную литературу и ролевые диалоги. Заявлена как uncensored и heretic-модель, то есть с ослабленными ограничениями на ответы. Модель распространяется в формате GGUF, включая обычные и MTP-варианты для multi-token prediction. Доступны квантизации, в том числе 4- и 8-битные; для GGUF заявлен контекст до 256 тысяч токенов. Поддерживаются текст и изображения, однако для работы с изображениями требуется отдельный файл mmproj. Указаны английский и китайский языки. NEO IMATRIX-квантизация и частично сохранённая 16-битная точность выходного тензора предназначены для повышения качества, а MTP-варианты — для ускорения генерации при достаточном уровне принятия предсказанных токенов. Сильными сторонами заявлены производительность в ряде benchmark-тестов, развитое следование инструкциям, компактный размер, поддержка рассуждений и потенциально высокая скорость локального запуска. Ограничения включают зависимость скорости и эффективности MTP от оборудования, настроек и acceptance rate, а также необходимость подбирать обычный или MTP-вариант под конкретный сценарий. Приведённые результаты получены авторами модели и не гарантируют превосходство над более крупными моделями во всех задачах. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — открытая fine-tune-модель на базе Qwen3.6-27B, разработанная в коллаборации автора модели, Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh при использовании Unsloth. Модель ориентирована на универсальные сценарии: следование инструкциям, решение задач, рассуждения, программирование, творческое письмо, ролевые сценарии и работу с визуальными данными. Заявлена поддержка английского и китайского языков, а также vision-возможностей; другие параметры контекста в README не указаны. Модель создана как многоэтапная fine-tune-модель с несколькими дообучениями и merge-операциями. В обучении использовались наборы DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets, а также собственные и сторонние датасеты и обучающие трассы. Доступны обычные и MTP GGUF-квантизации, включая NEO IMATRIX; для части выходного тензора заявлена точность 16 бит, а MTP-тензоры имеют Q8_0. По утверждению авторов, модель улучшает следование инструкциям, общий интеллект, решение задач и рассуждения, однако приведённые в README результаты не подтверждены независимыми измерениями и не должны рассматриваться как гарантированные. Для MTP-вариантов рекомендуется температура не выше 1 и отключённая репетиционная штрафная функция; при низком уровне принятия токенов следует использовать обычные кванты. Модель описана как uncensored и heretic, поэтому её поведение и фильтрация контента могут отличаться от базовой модели. Лицензия — 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. По данным README, разработка выполнялась в сотрудничестве автора модели с Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh; использовались, в частности, наборы DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. Модель распространяется в формате GGUF, включая обычные и MTP-варианты, и предназначена для запуска на потребительском оборудовании. Модель ориентирована на широкий спектр задач: следование инструкциям, решение задач, рассуждения, программирование, творческое письмо и ролевые сценарии. Заявлена поддержка английского и китайского языков, а также возможностей vision, однако подробности о поддерживаемых входных форматах и размере контекстного окна в README не указаны. MTP-варианты используют multi-token prediction; для них рекомендуется температура не выше 1 и отключённый repetition penalty, поскольку более высокие значения могут ухудшать производительность. Все квантизации относятся к NEO IMATRIX, а выходной тензор частично сохранён в 16-битной точности. К сильным сторонам относятся заявленные улучшения следования инструкциям, общего интеллекта, решения задач и рассуждений, а также доступность вариантов для разного объёма памяти. README утверждает, что модель превосходит базовую Qwen3.6 27B в шести из семи тестов и сопоставима с ней в седьмом, но независимые результаты и подробные методики приведены недостаточно. Ограничения включают отсутствие точных сведений о контекстном окне, архитектуре vision-компонента и требованиях к памяти; для MTP-вариантов также указано, что при низком уровне принятия токенов лучше использовать обычную квантизацию. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — модель, опубликованная phrodigy и основанная на Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-MTP от DavidAU. Это результат многоэтапного дообучения и слияния моделей, выполненных совместно DavidAU, Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh с использованием наборов DavidAU/Polar-STRICT-Datasets и DavidAU/F451-STRICT-Datasets. В README также упоминаются Fable-трейсы, материалы для reasoning и данные Polaris. Модель предназначена для широкого круга задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, общего диалога, программирования, творческого письма, художественных текстов, ролевых сценариев и других применений. Заявлены мультимодальные возможности с поддержкой изображений; в метаданных указана задача image-text-to-text. Поддерживаются английский и китайский языки. Размер базовой модели — 27B параметров, а репозиторий содержит квантизованные GGUF-варианты, включая обычные и MTP-варианты с multi-token prediction. К ключевым особенностям относятся акцент на instruction following, общее решение задач и reasoning, режим uncensored/heretic, NEO IMATRIX-квантизация и частично сохранённая точность выходного тензора. Автор заявляет превосходство базовой Qwen3.6-27B по большинству приведённых тестов, однако эти результаты представлены создателями модели и требуют независимой проверки. Для MTP-вариантов рекомендуется температура не выше 1, поскольку более высокие значения могут ухудшать работу multi-token prediction; качество также зависит от выбранного уровня квантизации и доступного оборудования. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не содержит точных сведений о размере контекстного окна. Фактическая пригодность модели для чувствительных или специализированных задач, а также заявленные характеристики производительности должны проверяться отдельно.

Qwen3.6-40B-Fable-Fusion-6-Core-Deckard-Eleanor-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — крупная 40-миллиардная fine-tune-модель, разработанная DavidAU при участии Nightmedia, TeichAI и других авторов. Она создана на основе Qwen3.6 и объединяет несколько версий Fable Fusion, Deckard Qwen3.6 40B, многоэтапное дообучение и слияние моделей с использованием Unsloth. Модель распространяется в форматах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, с вариантами разрядности 4 и 8 бит. Модель предназначена для широкого спектра задач: следования инструкциям, решения задач и аналитического рассуждения, генерации кода, творческого письма, создания историй и roleplay. Заявлены улучшенные reasoning и thinking, автоматическая адаптация глубины рассуждений к сложности запроса, подробные ответы и сильные творческие возможности. В карточке также указана поддержка vision и языков English и Chinese, однако конкретные поддерживаемые визуальные форматы и параметры контекста не приведены. К сильным сторонам относятся многоэтапная настройка, акцент на общем интеллекте, instruction following, problem solving и качестве рассуждений, а также доступность квантизированных вариантов для потребительского оборудования. Модель описывается как uncensored и heretic, что может быть полезно для менее ограниченных сценариев, но одновременно означает потенциально более высокие риски нежелательного или небезопасного вывода. Заявления о превосходстве над другими моделями основаны на тестах авторов и не подтверждены независимой проверкой в предоставленных данных. Лицензия модели указана как Apache-2.0. README не содержит точных требований к аппаратному обеспечению, размера контекстного окна, подробных инструкций по запуску или результатов стандартизированных бенчмарков, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющейся информации.

QwQ-LCoT-7B-Instruct — языковая модель на архитектуре Qwen2, дообученная prithivMLmods на Qwen2.5-7B-Instruct с использованием набора amphora/QwQ-LongCoT-130K. Она предназначена для следования инструкциям, генерации текста и решения задач, требующих многошаговых рассуждений и подробных объяснений. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов; в карточке заявлено обучение на примерах цепочек рассуждений. Репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых помощников и задач, где нужны логические выводы и развернутые ответы. Язык карточки и метаданные указывают на английский. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Fulcrum-AI/Ryze-Mistral-7B-Instruct-v0.3-10 — текстовая генеративная модель для диалогов и выполнения инструкций. Карточка сообщает, что модель создана с помощью mergekit методом passthrough; в слиянии участвовала mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Метаданные классифицируют её как плотную архитектуру Mistral с классом MistralForCausalLM и указывают 16,3 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель подходит для генерации ответов и текста в диалоге, а также для сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Базовая Mistral-7B-Instruct-v0.3 предназначена для диалогов, генерации текста и работы с инструментами. В README и метаданных лицензия не указана.

arcee-ai/saul-mistral-v0.1-7b-slerp — объединённая модель от Arcee AI, созданная методом SLERP с помощью mergekit из Equall/Saul-Base и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Базовая модель Mistral-7B-Instruct-v0.1 ориентирована на выполнение инструкций; слияние добавляет компоненты Saul-Base. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чат-сценарии и имеет контекст до 32 768 токенов. В карточке не заявлены конкретные языки или специализированные предметные области, поэтому её следует считать моделью общего назначения. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели JetLM/SDAR-4B-Chat-b16 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

Карточка модели JetLM/SDAR-8B-Chat-b64 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

smol-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Она создана методом SLERP merge из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и rishiraj/smol-7b; в конфигурации указана базовая модель mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает текст для генерации текста. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык, формат весов — safetensors, лицензия — Apache-2.0.

petals-team/StableBeluga2 — версия Stable Beluga 2 от Stability AI, подготовленная для использования в Petals. В основе лежит авторегрессионная языковая модель Llama 2 примерно на 70 млрд параметров, дообученная на внутреннем наборе данных в стиле Orca. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям на английском языке; заявленный контекст — 4096 токенов. В этой версии веса сохранены в bfloat16 и Safetensors, а также разделены на небольшие шарды по слоям, чтобы клиенты и серверы Petals загружали только нужные части модели. README отмечает небольшую потерю качества при переходе с float32; при использовании NF4-квантизации Petals возможна дополнительная потеря качества. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому её следует проверять и настраивать под конкретное применение. Чекпойнт распространяется по лицензии STABLE BELUGA NON-COMMERCIAL COMMUNITY LICENSE AGREEMENT, ограничивающей коммерческое использование.

WINTER-FROST-3 — дообученная brucoder модель для генерации текста и диалогов. Она основана на WINTER-FROST-2-PRO, использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов; в карточке указан английский язык. В метаданных также отмечен интерфейс взаимодействия с инструментами. Модель подходит для текстовых запросов, диалогов и сценариев, где нужно вызывать инструменты через соответствующий интерфейс. При обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0.

Apollo-1-4B — инструктивно дообученная языковая модель Noema Research на базе Qwen3-4B с архитектурой decoder-only Transformer и примерно 3,7 млрд параметров. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и рассуждений общего назначения, включая многошаговые запросы, образовательные сценарии, помощников по знаниям и прототипирование агентов. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает широкий набор языков, включая русский. В README заявлен контекст до 32 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Модель рассчитана на сочетание качества и эффективности и может использоваться на мощном пользовательском оборудовании и облачных GPU. README сообщает о внутренних оценках улучшения рассуждений и следования инструкциям относительно Apollo-1-2B, но полный отчёт по бенчмаркам пока не представлен. Лицензия указана как anvdl-1.0 в README и как other в метаданных Hugging Face.

Baanzon-Chenni-1.5-9B-GGUF — квантизированная версия модели Baanzon-Chenni-1.5-9B, разработанной Devopsopraiz и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель относится к семейству Qwen3 и предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, задач программной инженерии и использования в автономных агентах. В карточке указан английский язык. Модель содержит около 9 миллиардов параметров и доступна в вариантах с разной степенью квантизации: от Q2_K до Q8_0, а также в формате F16. Размер файлов составляет примерно от 3,9 до 18 ГБ. Для мультимодального использования предоставляются отдельные файлы mmproj, однако поддерживаемые типы входных данных и точный набор мультимодальных возможностей не указаны. Размер контекста и другие архитектурные характеристики также не приведены. Основное преимущество сборки — возможность запуска модели в GGUF-совместимых средах с выбором компромисса между размером, скоростью и качеством. В README варианты Q4_K_S и Q4_K_M названы быстрыми и рекомендуемыми, Q6_K — обеспечивающим очень хорошее качество, а Q8_0 — быстрым вариантом с наилучшим качеством среди перечисленных. Более агрессивная квантизация может снижать качество ответов, а конкретные ограничения исходной модели и результаты оценивания не указаны. Лицензия модели — MIT.

Baanzon-Chenni-1.5-9B-i1-GGUF — это квантизированная версия модели Baanzon-Chenni-1.5-9B, разработанной Devopsopraiz и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, задач разработки программного обеспечения и автономных агентов. В метаданных также указано, что это vision-модель, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах и способах их использования в описании не приведены. Модель содержит около 9 млрд параметров и связана с семейством Qwen3. Указан английский язык. Репозиторий предоставляет набор вариантов квантизации i1, включая IQ- и Q-форматы размером примерно от 2,8 до 7,5 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Вариант i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как оптимальный по сочетанию размера, скорости и качества; наиболее низкие уровни квантизации могут заметно снижать качество. Доступны imatrix-кванты и статические GGUF-файлы для локального запуска в совместимом программном обеспечении. Размер контекстного окна, точная архитектура, результаты оценивания, перечень языков помимо английского и характеристики мультимодальности не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Beepo-22B — дообученная модель на базе Mistral-Small-Instruct-2409, опубликованная concedo. Это плотная языковая модель с 22 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова функций. Автор дообучал её для более послушного выполнения инструкций и снижения ограничений, стараясь сохранить способности исходной instruct-модели. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации текста и выполнения пользовательских инструкций. Карточка рекомендует формат инструкций Alpaca; исходный формат Mistral Instruct также поддерживается. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bruhzair/Behemoth-Gigaber-SLERP — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе Behemoth-123B-v1.2 и Gigaberg-Mistral-Large-123B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 122,2 млрд параметров, заявленный контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также для сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Карточка не приводит оценки качества или подробностей о специализации объединённых моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Behemoth-Magnum-v4-SLERP-123b — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория методом SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли Magnum-v4-123b от anthracite-org и Behemoth-123B-v1.2 от TheDrummer. Модель основана на архитектуре MistralForCausalLM и содержит 122,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя.

BLOOM-1b7 — плотная авторегрессионная языковая модель на базе Transformer, разработанная проектом BigScience. Она предназначена для генерации текста, исследования поведения языковых моделей и использования в качестве предварительно обученной основы для дальнейшей настройки. В карточке указаны сценарии извлечения информации, ответов на вопросы и суммаризации; модель также обучалась на данных с кодом. Модель относится к семейству BLOOM и принимает текст, выдавая продолжение текста. Контекст — до 4096 токенов. Метаданные содержат языковые теги для широкого набора естественных языков, а также код; точный размер этой версии в предоставленных данных не указан. Модель выпущена BigScience под лицензией BigScience BLOOM RAIL v1.0. BLOOM может выдавать ошибочную информацию как достоверную, повторяться и воспроизводить стереотипы или оскорбительный контент. Карточка не рекомендует применять её для высокорисковых решений, а также в медицинской, политической, юридической и финансовой сферах.

MaziyarPanahi/calme-2.2-qwen2-72b-GGUF — квантизированная версия дообученной языковой модели calme-2.2-qwen2-72b, разработанной и квантизированной MaziyarPanahi на основе Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых и общих сценариях использования больших языковых моделей, включая ответы на вопросы, рассуждения и решение задач. Для работы используется шаблон ChatML; поддерживаемые форматы GGUF рассчитаны на запуск через совместимые инструменты, например llama.cpp. Модель основана на архитектуре Qwen2 с заявленным размером 72 млрд параметров и представлена в вариантах квантизации от 2 до 16 бит, включая Q2_K, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битные варианты. Квантизация позволяет снизить требования к памяти, однако может уменьшать точность по сравнению с полноразмерной версией; README не содержит сведений о длине контекста, точном наборе языков, требованиях к оборудованию и результатах комплексного сравнения. В опубликованных оценках указаны результаты на TruthfulQA, Winogrande, ARC-Challenge и GSM8K, но они не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях. Лицензия обозначена как other с названием tongyi-qianwen; в качестве лицензионного документа указана лицензия Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Перед использованием необходимо проверить её условия, особенно требования к распространению и коммерческому применению.

Calme-Ties2-78B — объединённая чат-модель на архитектуре Qwen2, опубликованная prithivMLmods. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе prithivMLmods/Calme-Ties-78B и модели MaziyarPanahi/calme-3.1-instruct-78b. Модель содержит 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста. В конфигурации объединения использованы нормализация, int8-маска и тип данных bfloat16; для работы доступна библиотека Transformers. Репозиторий распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face, однако конкретное значение лицензии в предоставленных данных отсутствует.

OpenThai Chinda 4B — языковая модель iApp Technology, дообученная на базе Qwen3-4B для работы прежде всего с тайским языком. Она построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит около 3,7 млрд параметров. Модель поддерживает диалог и переключение между режимами рассуждения и обычной генерации; заявленное нативное окно контекста — 40 960 токенов по метаданным, а README рекомендует держать контекст в пределах 32 768 токенов для оптимальной работы и описывает расширение до 131 072 токенов с YaRN. Модель предназначена для тайскоязычных чат-ботов и RAG-систем, математических задач, генерации кода и локального запуска на пользовательских устройствах. README заявляет точность генерации на тайском 98,4% и высокие результаты в приведённых бенчмарках, но эти показатели представлены разработчиком и зависят от методики оценки. Для фактических вопросов без контекста модель может галлюцинировать; для таких сценариев рекомендуется предоставлять источники или использовать RAG. Модель выпущена по лицензии Apache 2.0, разрешающей коммерческое и частное использование, модификацию и распространение.