II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

unsloth/GLM-4.7 — вариант GLM-4.7, опубликованный Unsloth с исправлениями шаблона чата. Это англо-китайская языковая модель для генерации текста и диалогов, рассчитанная в том числе на программирование, агентные сценарии с вызовом инструментов и сложные рассуждения. Модель имеет архитектуру GLM4 MoE и 23,4 млрд параметров; заявленная длина контекста — 202 752 токена. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель подходит для многошаговой работы с кодом и терминалом, генерации интерфейсов и слайдов, диалогов и задач, где нужно вызывать инструменты. README описывает чередование рассуждений и действий, сохранение контекста рассуждений между ходами и управление режимом рассуждения на уровне хода. Репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для использования с Transformers, vLLM и SGLang; для llama.cpp указано использовать шаблон Jinja. Лицензия — MIT. Заявленные сильные стороны — программирование, агентное использование инструментов и математические рассуждения. Качество ответов и результатов на конкретных задачах может различаться; для агентных сценариев README рекомендует включать сохранение рассуждений. Показатели в карточке приведены на бенчмарках и не гарантируют результат в прикладном сценарии.

Hercules-6.1-Llama-3.1-8B — дообученная Locutusque языковая модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая многошаговые запросы и вызовы функций, и ориентирована на научные и технические темы: биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указаны английский и китайский языки, формат весов Safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для специализированных чат-ботов, учебных помощников, программирования и прототипирования с вызовами функций. Карточка сообщает о результатах оценивания следования инструкциям и бенчмарков, но не приводит подробного описания методики дообучения. Лицензия — Llama 3.1. Среди ограничений указаны токсичные примеры в данных, риск фактических ошибок и возможность злоупотребления техническими ответами и вызовами функций.

Kiwen1.2-27B — дообученная языковая модель с 27 миллиардами параметров, созданная разработчиком beyoru на основе Qwen3.8-27B. Модель обучалась на длинных рассуждениях из Kimi K3 с применением RLVR и ориентирована на улучшение качества рассуждений, следования инструкциям и надёжности выполнения задач. Модель предназначена для математических и логических задач, программирования, использования инструментов, агентских сценариев и других задач, требующих последовательного рассуждения. Она поддерживает режимы с включённым и отключённым анализом: режим рассуждений рекомендуется для сложных задач, а отключение — для извлечения данных, классификации и форматирования. В README указана возможность работы с контекстом до 262 144 токенов при использовании SGLang, однако сведения о языковом охвате и фактических мультимодальных возможностях не приведены. Заявленное преимущество модели — сочетание относительно компактного размера с акцентом на reasoning, coding, tool use и instruction following; во внутреннем тесте из 100 агентских задач она показала результат 81,2%. Эти показатели не подтверждены независимым публичным бенчмарком. Ограничением является отмеченное разработчиком снижение качества при использовании с dflash2; также в карточке нет подробных данных об архитектуре, датасетах и результатах на стандартных тестах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 и основана на Qwen3.8-27B, также выпущенной под Apache-2.0.

Arx12/Maple-Preview-Exact-GGUF — это сторонний набор GGUF-репаков модели Maple-Preview, разработанной DeepGrove. Репаки подготовлены и проверены Arx12 на основе официальных файлов DeepGrove; данный репозиторий не является официальным релизом DeepGrove. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, с акцентом на соотношение качества, скорости и потребления памяти. Агентные сценарии и широкое постобучение пока ограничены по сравнению с планируемой полной версией Maple. Maple-Preview представляет собой reasoning-модель с архитектурой Mixture-of-Experts: 20 млрд общих параметров, около 1 млрд активных параметров на токен, 24 трансформерных слоя, 256 экспертов и 8 активных экспертов на токен. Используется ternary-weight дизайн и конфигурация внимания 3:1 SWA-512:GA, объединяющая скользящее и глобальное внимание. Контекст — до 131 072 токенов, заявленный язык — английский. Доступны варианты с точным репаком матриц TQ2_0 в Q4_0 или Q8_0, а также F16-представление; для некоторых вариантов LM head квантуется отдельно, поэтому полная побитовая идентичность вывода между форматами не гарантируется. Сильной стороной является сохранение представленных значений исходных матриц при репаках Q4_0 и Q8_0, подтверждённое проверкой всех 168 исходных TQ2_0 матриц, а также возможность работы с очень длинным контекстом и сравнительно небольшим числом активных параметров. Ограничения включают preview-статус, возможное отставание в агентных задачах и то, что exact-репак не восстанавливает точность, утраченную до исходного квантования; различия в вычислительных ядрах могут менять логиты и текст. Модель и производные репаки распространяются по лицензии MIT.

Qwen3.8-27B-NVFP4-Q8-Hybrid-Analytical-GGUF — производная GGUF-конверсия модели unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4, опубликованная Costanzo Padovano. Это неофициальный релиз Qwen, Unsloth, ggml-org или Z-Lab, подготовленный для локальных биоинформатических, программных, длинноконтекстных и vision-сценариев, включая задачи с инструментами и аналитическим выводом. Модель содержит 1 202 тензора: 168 матриц NVFP4, 338 аналитически чувствительных матриц Q8_0 и 696 тензоров F32. Заявленный нативный контекст составляет 262 144 токена. Для обработки изображений используется отдельный F16-проектор mmproj-F16.gguf. Валидация включала биоинформатические агентские задачи, vision-проектор и длинный контекст до 131 тысячи токенов; заявлена совместимость с llama.cpp и экспериментальной схемой спекулятивного декодирования DFlash2. Сильными сторонами являются гибридное квантование с сохранением точности чувствительных компонентов, поддержка длинного контекста, кода, биоинформатики и изображений, а также проверенные сценарии вызова инструментов. Экспериментальная конфигурация рассчитана на две NVIDIA RTX 5060 Ti по 16 ГБ, но это аппаратно-зависимая точка настройки, а универсальное ускорение DFlash2 не гарантируется. Стандартные сборки llama.cpp могут не поддерживать все использованные параметры. Производная модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для работы требуются основной GGUF-файл и, при использовании vision, проектор.

jondurbin подготовил эту плотную 65-миллиардную языковую модель на архитектуре LLaMA, дообучив её методом QLoRA на синтетических инструкциях, созданных GPT-4. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и отвечает на запросы в формате, основанном на шаблоне Vicuna. Она рассчитана на программирование, математические задачи и рассуждения, викторины, ролевые диалоги, вопросы с вариантами ответа и по заданному контексту, а также общие запросы. Для промптов на написание кода предусмотрена инструкция PLAINFORMAT, которая просит вывести код без Markdown-разметки; автор отмечает, что она срабатывает не всегда. Модель содержит 65 млрд параметров, работает с контекстом до 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Модель может ошибаться, а следование формату PLAINFORMAT не гарантировано.

Atomight V2.5-1.7B — языковая модель NovatasticRoScript для генерации текста и диалогов с упором на пошаговые рассуждения. Она основана на Qwen/Qwen3-1.7B и дообучена методом GRPO с использованием LoRA/PEFT; адаптер объединён с весами в 16-битном формате. Модель содержит 1,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3 для причинной генерации текста и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для математических и STEM-задач, научных вопросов, программирования, отладки, многошагового планирования и сценариев с агентами. В карточке заявлено обучение на открытых наборах данных по STEM, науке, математике и коду; также приведены результаты собственных оценок на ряде бенчмарков. Основной язык, указанный в метаданных карточки, — английский. Модель распространяется по лицензии CC-BY-4.0. Это компактная модель, поэтому её результаты могут уступать более крупным системам; авторы отдельно отмечают слабые результаты на задачах HumanEval и MBPP по сравнению с некоторыми моделями, специально дообученными для кода. Результаты бенчмарков заявлены авторами и не являются независимой проверкой.

Brello Thinking — языковая модель Epic Systems из семейства Brello AI, предназначенная для генерации текста с акцентом на рассуждения, математику, программирование и творческие задачи. В README указана база Tencent Hunyuan; архитектура в метаданных обозначена как плотная причинная EpicBrelloV1ForCausalLM, размер модели — 1,8 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявлена поддержка контекста до 262 144 токенов, режимов быстрого и углублённого рассуждения, а также интерфейса вызова инструментов. README заявляет поддержку английского и китайского языков. Репозиторий содержит веса safetensors и помечен лицензией MIT в метаданных, однако README указывает проприетарную лицензию Epic Systems и запрет на распространение и крупномасштабный хостинг; условия лицензирования противоречат друг другу, их следует проверить перед использованием.

LLaMA-Pro-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA, разработанная лабораторией Tencent ARC. Она расширяет LLaMA2-7B дополнительными Transformer-блоками и дообучена на корпусах кода и математики общим объёмом 80 млрд токенов; размер модели в метаданных указан как 8,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и сочетания общих языковых навыков со знаниями программирования и математики. Модель подходит для генерации и продолжения текста, помощи с кодом, решения математических задач и сценариев, где требуется работать с естественным и программным языком. Указанное в метаданных контекстное окно — 4096 токенов. Карточка приводит результаты сравнительных бенчмарков и отмечает возможные трудности на узкоспециализированных задачах, а также риск предвзятости. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате Safetensors; лицензия — Llama 2 Community License.

Q3.6-27B-DS-v4-Flash-DA-GGUF — экспериментальная GGUF-версия модели, разработанная prithivMLmods. В её основе — Qwen/Qwen3.6-27B и производная prithivMLmods/Qwen3.6-27B-abliterated-rMAX; модель дополнительно обучалась на дистиллированных рассуждениях DeepSeek V4 Flash с применением анализа и абляции направлений отказа. Заявленная цель — улучшить подробное контекстное рассуждение и следование инструкциям при снижении внутренних механизмов отказа. Модель предназначена для генерации текста, исследовательских и учебных экспериментов, а также сценариев, где важны рассуждение и развёрнутые ответы. В репозитории представлены варианты в форматах BF16, F16 и различных степенях квантования Q2_K–Q8_0; размеры файлов составляют примерно от 10,7 до 53,8 ГБ. В метаданных указан английский язык. Также доступны файлы mmproj, что указывает на заявленную поддержку мультимодального режима, однако подробности о поддерживаемых модальностях, размере контекста и фактических возможностях обработки изображений не приведены. К сильным сторонам относятся фокус на reasoning, контекстно-зависимые ответы и instruction following. Ограничения включают экспериментальный статус, возможное появление артефактов и сниженные механизмы отказа, из-за чего модель может генерировать чувствительный или неограниченный контент. Использование заявлено для исследований и обучения; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

CodeLlama 7B Python GGUF — это квантизированная версия языковой модели CodeLlama 7B Python, разработанной Meta и преобразованной в формат GGUF пользователем TheBloke. Модель предназначена прежде всего для генерации кода, решения задач программирования и работы с запросами, требующими написания Python-кода. Это текстовая модель архитектуры Llama с 7 миллиардами параметров; заявленный язык — code, а поддерживаемые модальности ограничены текстом и кодом. Размер контекста в представленных данных не указан. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки, включая text-generation-webui, LM Studio, KoboldCpp, llama-cpp-python и другие. Доступны варианты квантизации с разной разрядностью, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти при CPU- и GPU-инференсе. Ограничения включают возможное снижение качества из-за квантизации, отсутствие в README данных о результатах тестирования и точных требованиях к ресурсам. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

Карточка модели bbbbiia/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B на Hugging Face совпадает с карточкой deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, поэтому описание составлено по ней. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров, выпущенная DeepSeek и построенная на архитектуре Qwen2. Она дообучена на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1, а её базовая модель — Qwen2.5-Math-1.5B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в частности по математике и программированию. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка также заявляет поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT. Результаты для семейства дистиллированных моделей приведены в README, но отдельные показатели именно версии 1.5B в доступном фрагменте не указаны.

FlashModel-Qwen3.5-9B — текстовая причинная языковая модель, дообученная flashback2k на базе Qwen/Qwen3.5-9B методом LoRA с последующим объединением весов. Модель содержит около 7,2 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM и формат Safetensors; заявленная длина контекста — 262 144 токена. В отличие от мультимодальной базовой модели, этот вариант предназначен только для работы с текстом и не содержит компонента зрения. Модель ориентирована на рассуждения, решение математических задач, генерацию кода, следование инструкциям и вызов инструментов в диалоговых сценариях. Обучение включало англоязычные примеры из наборов Nemotron по математике, соревновательному программированию, агентным задачам, инструкциям и науке; для получения обучающих ответов использовались несколько открытых моделей-учителей. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Сравнительных бенчмарков пока нет, поэтому качество относительно исходной Qwen3.5-9B не установлено. Обучающие данные были англоязычными, и на запросах на других языках модель может рассуждать по-английски; примеры по математике и коду длиннее 16 тысяч токенов исключались из обучения. Эффект специальных тегов бюджета рассуждений не измерен.

Fwizzer-R1-3B-EN-v2 — компактная языковая модель, разработанная fwizzer1 на основе Ministral-3-3B-Instruct-2512 от Mistral AI. Модель дообучена методом LoRA на наборе данных fwizzer1/en-deepthink-mega, включающем 17 281 проверенную пару с рассуждениями. Основная специализация — англоязычные задачи рассуждения, математика, логический вывод и генерация кода; в карточке также заявлена поддержка русского языка. Модель имеет 3,29 млрд параметров и предназначена для текстовой генерации. Заявлено контекстное окно до 32 768 токенов, при этом рекомендуемая длина контекста составляет 8192 токена. Она рассчитана на локальный запуск на потребительских GPU, ноутбуках и одноплатных компьютерах; для GGUF-квантизаций указано потребление примерно от 2,5 до 4,2 ГБ VRAM или RAM в зависимости от варианта. Поддерживаются сценарии работы через llama.cpp, LM Studio, Ollama, vLLM и другие совместимые инструменты. Сильными сторонами являются малый размер, ориентация на пошаговое решение задач и заявленные результаты на GSM8K — 84,1%, MATH — 56,3% и HumanEval — Pass@1 65,2%. Ограничения включают компактный масштаб модели по сравнению с крупными LLM и встроенный системный промпт, задающий формат рассуждений в тегах <think> и </think>; его влияние и качество ответов могут зависеть от конкретного клиента и настроек запуска. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

bartowski/Llama-3.1-8B-Open-SFT-GGUF — набор GGUF-квантизаций языковой модели Llama-3.1-8B-Open-SFT, разработанной prithivMLmods и дообученной на датасете O1-OPEN/OpenO1-SFT. Квантизации созданы bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, решения математических задач и сценариев, связанных с Chain-of-Thought. Указана поддержка английского языка. Модель содержит 8 млрд параметров и работает в текстовой модальности. Доступны варианты от F16 до низкобитных Q2 и IQ-квантизаций размером примерно от 3,66 до 16,07 ГБ, что позволяет выбирать баланс между качеством, требованиями к памяти и скоростью инференса. Для локального запуска рекомендуется использовать LM Studio; также заявлена совместимость с text-generation-inference и Ollama. Формат промптов основан на шаблоне Llama 3.1. Размер контекста в README не указан. Сильными сторонами являются широкий выбор квантизаций, возможность локального запуска и специализация на вопросно-ответных и математических задачах. Более компактные варианты экономят память, но обеспечивают более низкое качество; наиболее качественными названы F16, Q8_0 и варианты Q5–Q6. Модель распространяется по лицензии creativeml-openrail-m.

Shining Valiant 2 — чат-модель Valiant Labs, дообученная на базе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она принимает текст и генерирует текст, используя формат инструкций Llama 3.1 Instruct. Модель рассчитана на диалог, ответы на технические вопросы и структурированные рассуждения, особенно в естественных науках, инженерии и информатике. Для обучения использованы наборы sequelbox/Celestia для технических знаний, sequelbox/Spurline для сложных рассуждений и sequelbox/Supernova для общего диалога. В README заявлены улучшения в логике и структурированном рассуждении, а также в физике, химии, биологии, астрономии, науках о Земле, информатике и теории информации. Метаданные указывают английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии llama3.1; применение требует соблюдения условий лицензии Llama 3.1.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-qwq-32b на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/QwQ-32B, поэтому описание составлено по ней. QwQ-32B — reasoning-модель семейства Qwen от команды Qwen, основанная на Qwen2.5-32B и дообученная с supervised fine-tuning и reinforcement learning. Это плотная причинная языковая модель на 32 млрд параметров для генерации текста и диалогов, рассчитанная на сложные задачи, где полезны рассуждения, в частности решение математических задач и ответы на трудные вопросы. Поддерживает интерфейс вызова инструментов. Архитектура Qwen2 использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в QKV attention; в модели 64 слоя и grouped-query attention с 40 головами Q и 8 головами KV. README заявляет контекст до 131 072 токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов. Для входов длиннее 8 192 токенов README рекомендует включать YaRN; статическое масштабирование в vLLM может снижать качество на коротких текстах. Модель описана как конкурентоспособная с другими reasoning-системами, но конкретные результаты оценки в карточке не приведены. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает английский язык. Для снижения повторов README рекомендует не использовать жадное декодирование и настраивать параметры sampling; при повышении presence penalty возможны смешение языков и небольшое снижение качества. Лицензия — Apache-2.0.

MoziAI-35B-A3B-MOE — локальная мультимодальная модель, разработанная командой китайского финансового автора Чэнь Юймо. Она создана на базе Ornith-1.5-35B-A3B с архитектурой семейства Qwen3.5/Qwen3.6 и ориентирована на финансовые задачи, программирование, анализ данных, создание текстов, работу с инструментами и агентами. Модель распространяется в формате GGUF и поддерживает llama.cpp, Ollama, LM Studio и Jan. Модель использует MoE-архитектуру объёмом 35 млрд параметров: заявлены 56 маршрутизируемых экспертов и один общий эксперт, при этом на токен активируется 8 экспертов. Самостоятельная технология квантования MoziSmartBit уменьшает размер модели примерно до 15,5 ГБ, что упрощает запуск на потребительских видеокартах. Заявлена поддержка контекста до 128K токенов, визуального ввода, вызова инструментов, многоагентных сценариев и около 201 языка и диалекта; отдельно усилены китайский и финансовый языки. Сильные стороны модели — специализация на финансовых вопросах, рыночном и финансовом анализе, разработке количественных стратегий, работе с финансовыми источниками, а также возможности локального запуска, сохранения конфиденциальности данных и интеграции с IDE и агентскими платформами. К ограничениям относятся зависимость производительности от оборудования, необходимость CPU-выгрузки на некоторых видеокартах и возможная потеря качества из-за квантования. Модель позиционируется как uncensored и не содержит встроенных ограничений на тематику ответов, поэтому результаты требуют контроля пользователя. Для самой модели указана лицензия other; базовая модель заявлена под MIT.

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — мультимодальная плотная модель на 27 млрд параметров, созданная Jackrong дообучением Qwen/Qwen3.5-27B. По карточке, обучение методом SFT было направлено на структурированные рассуждения с использованием примеров, связанных с Claude-4.6 Opus; среди датасетов указаны наборы для reasoning. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для сложных аналитических запросов, программирования, математики и сценариев coding-агентов. В README заявлены поддержка роли developer, сохранение режима рассуждений и более продолжительная автономная работа; эти характеристики представлены как результаты автора и сообщества. Модель может ошибаться в фактах, а карточка предупреждает о возможных проблемах совместимости интеграций и шаблонов, поскольку выпуск обозначен как preview. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.

ZiRA-Researcher — дообученная модель проекта 0xvoid на базе Qwen/Qwen3.5-4B, предназначенная для исследовательских ответов, многошаговых рассуждений и сложных вопросов. Это плотная текстовая причинная модель примерно на 3,4 млрд параметров с контекстом до 262 144 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Карточка описывает архитектуру Qwen3.5 как гибрид Gated Delta Network и разреженной смеси экспертов. Модель обучена синтезировать сведения, строить последовательные аргументы, отмечать неопределённость и пересматривать ошибки в ходе генерации. Она подходит для анализа длинных документов, многоэтапных логических задач и технических разборов; карточка рекомендует её для локального запуска и сценариев с ограниченным бюджетом. Встроенного доступа к вебу или поиска по источникам нет, поэтому для RAG нужно передавать извлечённые материалы в запросе. Дообучение преимущественно ориентировано на английский, хотя базовая архитектура поддерживает 201 язык. На узкоспециализированных темах модель может выдумывать сведения, а подробные рассуждения могут быть медленными и многословными. Лицензия — Apache-2.0.

ZeroXClem-Qwen3-4B-NexusPrime — языковая модель, созданная командой ZeroXClem с помощью слияния нескольких дообученных моделей Qwen3-4B методом Model Stock в MergeKit. Это плотная авторегрессионная модель на 3,7 млрд параметров для генерации текста, диалога и технических задач; заявленное максимальное окно контекста — 40 960 токенов. Она объединяет направления программирования и пошаговых рассуждений, поэтому предназначена для генерации и объяснения кода, решения математических и логических задач, структурированных ответов и технической документации. В README заявлена многоязычная поддержка, включая более 20 языков у одного из компонентов слияния; метаданные карточки указывают английский язык. Модель опубликована в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers; README рекомендует стандартный шаблон чата Qwen3. Лицензия — Apache-2.0. Карточка заявляет широкие возможности, однако не приводит независимых оценок качества; модель описана как неконтролируемая и может выдавать нежелательный контент, поэтому для чувствительных сценариев требуется проверка результатов.

Sky-T1-32B-Preview — 32-миллиардная плотная языковая модель NovaSky Team из Sky Computing Lab Калифорнийского университета в Беркли. Её дообучили на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct на 17 тысячах примеров с проверенными ответами по математике и программированию, а также на научных данных из работы Still-2. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и решения задач по математике, программированию и науке. В карточке приведены результаты оценивания на Math500, AIME2024 и LiveCodeBench-Easy; авторы сообщают о результатах на уровне o1-preview по математике и программированию. Архитектура — Qwen2ForCausalLM, поддерживаемый контекст — 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Результаты из карточки относятся к указанным тестам и не гарантируют сопоставимого качества на других задачах. Сведения о поддерживаемых языках ограничены меткой английского языка в метаданных.

Dingdust/VibeThinker-3B-heretic — производная модель на 3,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-Coder-3B. В карточке описана как версия VibeThinker-3B, ориентированная на проверяемые рассуждения; она предназначена для решения сложных задач по математике, программированию и STEM, а также для диалогов и следования инструкциям. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; модель работает с текстом, а нативный контекст составляет 131 072 токена. В README описаны постобучение по этапам SFT и обучения с подкреплением с проверяемыми наградами, а также результаты на математических и программных бенчмарках. Суффикс heretic и приведённые метрики отказов указывают на ослабление отказов модели; её следует оценивать отдельно для конкретных сценариев использования. Репозиторий распространяет веса в safetensors по лицензии MIT.

Athena-R3-1.5B — причинная языковая модель на 1,5 млрд параметров, разработанная Aayan Mishra и дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B для усиления навыков рассуждения. Она предназначена для решения сложных задач, логического анализа, ответов на вопросы по математике и науке, а также для генерации, дополнения и суммаризации текста. Модель использует архитектуру Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и Grouped Query Attention; в ней 24 слоя, 16 голов для запросов и 2 для ключей и значений. Контекст — до 131 072 токенов. Карточка указывает поддержку многих языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский и другие; лучше всего модель работает на английском. Доступны веса в формате safetensors, библиотека Transformers, лицензия MIT. Модель может ошибаться и наследует смещения обучающих данных; её знания ограничены августом 2024 года. Она не предназначена для критически важных систем реального времени или обработки чувствительных персональных данных.

daVinci-LLM-3B — базовая языковая модель с примерно 3,1 млрд параметров, представленная исследовательской группой GAIR-NLP в проекте daVinci-LLM. Это плотный decoder-only Transformer семейства Qwen2, обученный в два этапа примерно на 8 трлн токенов: сначала на широком веб-корпусе, затем на структурированных вопросах и данных для рассуждений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для исследований предобучения, изучения качества данных и динамики обучения, а также для генерации текста, кода и ответов с математическими и научными рассуждениями. В README приведены результаты оценки на 19 бенчмарках и описаны более 200 абляционных экспериментов. Модель является базовой, не настроена на выполнение инструкций и не прошла выравнивание по безопасности, поэтому перед прикладным использованием необходимы дополнительная оценка и настройка. Лицензия — Apache-2.0.

Это квантизированная NVFP4-версия Gemma 4 12B, дообученной для агентных сценариев и использования инструментов. Исходный fine-tune разработан yuxinlu1, а данная сборка переупакована и квантизирована Sourav Singh для локального запуска в Krill — движке инференса на Swift и MLX для Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и кода, программирования, агентных задач и tool-use, включая сценарии, ориентированные на τ²-bench. Архитектура gemma4_unified объединяет текстовые, визуальные и аудиокомпоненты, однако конкретные поддерживаемые пользовательские режимы в этой сборке README подробно не описывает. Контекст модели также не указан. Основные веса представлены в NVFP4 с группировкой 16, а чувствительные модули используют 8-битное affine-представление с группировкой 64. Заявлены загрузка примерно за 1,7 секунды и скорость декодирования около 28 токенов в секунду на Apple Silicon. Сильная сторона модели — результаты в генерации кода: в приведённых тестах она показывает 83,5% на HumanEval и 84,1% на MBPP без reasoning и 86,0% и 83,6% соответственно с reasoning. Ограничения связаны с совместимостью: это MLX-чекпойнт, рассчитанный прежде всего на Krill, и он не предназначен для vanilla mlx-lm, mlx-vlm, llama.cpp, Ollama, transformers или vLLM. Лицензия — Gemma license; условия распространяются на базовую модель Google Gemma 4 и производный fine-tune.

General-Reasoner-Qwen3-4B — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров, дообученная TIGER-Lab на базе Qwen/Qwen3-4B-Base. Модель предназначена для ответов на вопросы и генерации текста с улучшенными рассуждениями в разных областях; обучение использовало более 230 тысяч проверяемых вопросов из веб-источников и модельный верификатор. В README описан подход без промежуточного этапа обучения с учителем перед RL. Модель подходит для многошаговых ответов и решения задач по математике, программированию, физике, химии, финансам и гуманитарным темам. Контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и конкретные ограничения качества, поэтому не следует считать заявленные результаты гарантией для каждой предметной области.

Mistral_Pro_8B_v0.1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, разработанная лабораторией Tencent ARC. По описанию разработчиков, модель расширяет Mistral-7B добавлением блоков Transformer и дообучена на корпусах кода и математики; в метаданных указаны 8,9 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и широкого круга языковых задач, с особым акцентом на программирование, математику и общие языковые запросы. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке указаны английский язык и датасеты по математике, коду и общим текстам. Разработчики приводят результаты сравнительных бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она может ошибаться, особенно в узкоспециализированных областях, и наследует возможные смещения обучающих данных.

Olmo-3-7B-Instruct-OPSA — англоязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это чекпойнт шага 319 базовой модели allenai/Olmo-3-7B-Instruct, дообученный методом On-Policy Self-Adaptation (OPSA) на вопросах из DAPO-17k. Модель содержит 6,9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с упором на математические рассуждения, а также подходит для общих текстовых и кодовых задач. В оценках с 32 генерациями на запрос OPSA-чекпойнт показал улучшение относительно базовой модели на AIME 2024, AIME 2025, HMMT 2025, MBPP+ и GPQA_D. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки и предвзятые или вредоносные формулировки; результаты следует проверять, а при использовании учитывать риски генерации небезопасного контента.

Mungert/Phi-4-mini-reasoning-GGUF — набор GGUF-квантованных вариантов модели Phi-4-mini-instruct-reasoning, опубликованный пользователем или организацией Mungert; базовая модель разработана Microsoft. Модель предназначена для генерации текста с акцентом на рассуждения, решение математических задач и программирование. В карточке указаны английский язык, библиотека Transformers и задача text generation. Файлы созданы с использованием llama.cpp, commit 19e899c. Основное преимущество набора — возможность запускать модель в условиях ограниченной GPU-памяти, на CPU и edge-устройствах за счёт квантования, включая сверхнизкобитные варианты IQ1 и IQ2. Описанный подход IQ-DynamicGate распределяет точность по слоям и защищает эмбеддинги и выходные слои; приведённые результаты относятся к отдельному тестированию на Llama-3-8B и не подтверждают показатели именно этой модели. К ограничениям относятся потенциальная потеря точности у низкобитных вариантов и зависимость производительности от поддержки форматов и аппаратного ускорения. Размер модели, архитектура, фактическое контекстное окно, полный набор языков и точные характеристики вариантов Phi-4-mini в README не указаны. Лицензия указана как MIT.