II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

Dolphin 2.9 Mixtral 8x22B — диалоговая модель Cognitive Computations, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins и Fernando Fernandes на основе mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1. Это дообученная модель с разреженной архитектурой Mixtral MoE, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста по инструкциям и ведения диалогов. Модель подходит для ответов на вопросы, программирования, математических задач и сценариев с вызовом функций; README также отмечает начальные агентные возможности. Она обучалась в формате ChatML, а полное дообучение проводилось на последовательностях длиной 4 тыс. токенов. Для базовой модели заявлен контекст до 64 тыс. токенов. В метаданных указан английский язык. Dolphin описана авторами как неконтролируемая модель, которая может охотно выполнять в том числе неэтичные запросы; перед предоставлением пользователям сервиса авторы рекомендуют добавить собственный слой ограничений. В данных обучения обнаружена проблема, из-за которой модель может излишне упоминать системное сообщение; README предлагает явно просить её этого не делать. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование при соблюдении её условий.

GigaChat 3.5 Reasoning — текстовая модель компании-разработчика GigaChat, представленная в репозитории ai-sage как дообучение базовой модели GigaChat3.5-432B-A28B-base. Это модель Mixture-of-Experts с 432 млрд параметров и 28 млрд активных параметров; репозиторий содержит веса BF16 для дообучения и собственной квантизации. Архитектура сочетает Multi-head Latent Attention и линейные слои GatedDeltaNet, а три MTP-головы поддерживают спекулятивное декодирование. Контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций с усиленными возможностями рассуждения: особенно в математике, программировании, следовании инструкциям и структурированном выводе. Обучение включает онлайн RL на доменных экспертах и их объединение с помощью on-policy distillation. Поддерживаются русский и английский языки, а также вызов функций. Для запуска в README описана интеграция с SGLang. Лицензия — MIT. Репозиторий содержит веса BF16, предназначенные для дообучения и квантизации; для инференса README указывает отдельную модель GigaChat3.5-432B-A28B-Reasoning. Это крупная модель, для запуска которой нужна соответствующая вычислительная инфраструктура. Приведённые в карточке результаты бенчмарков зависят от указанных протоколов оценки.

Модель ghecko78/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-heretic — текстово дообученная и изменённая с помощью abliteration версия Qwen3.6-35B-A3B, опубликованная на Hugging Face; исходное дообучение выполнил @hesamation. Она предназначена для диалогов с развёрнутыми рассуждениями, программирования, планирования, математических задач и аналитических ответов. Обучение использовало дистилляцию рассуждений, преимущественно полученных от Claude Opus 4.6, а затем модель прошла abliteration, призванную снизить частоту отказов. В основе — мультимодальная MoE-архитектура Qwen3.6 с 35 млрд параметров, из которых активны около 3 млрд; базовая модель принимает изображения, но это дообучение было только текстовым. Контекст базовой модели составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000. Карточка приводит небольшой сравнительный тест MMLU-Pro, который автор характеризует как предварительную проверку, а не полноценный бенчмарк. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Locutusque разработала Hyperion-3.0-Mistral-7B-alpha — языковую модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученную на 200 тысячах примеров набора Hyperion-v3.0 на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель генерирует текст и предназначена для диалогов, ответов на сложные вопросы и рассуждений в научных и технических областях. Её можно применять для генерации и анализа кода, математических и логических задач, обучения по естественным наукам и медицине, а также для понимания медицинских текстов. Карточка указывает английский язык; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов может быть непоследовательным из-за различий в форматировании и качестве разметки обучающих данных. Модель склонна выполнять любые запросы; для корпоративного применения автор рекомендует дополнительное обучение с DPO.

K2-Horizon-0.9B-GGUF — компактная языковая модель семейства K2-Horizon, разработанная IFM. Репозиторий содержит версию модели в формате GGUF для запуска с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, решения математических и научных задач, программирования, следования инструкциям и сценариев с использованием инструментов. Это плотная decoder-only модель примерно с 0,9 млрд параметров и контекстным окном до 131 072 токенов. Для масштабирования RoPE применяется YaRN. Модель обучалась методом дистилляции знаний от нескольких специализированных учителей, ориентированных на математику и код, STEM-задачи и следование инструкциям. Поддерживаются английский и китайский языки. Тензоры хранятся в исходной точности BF16, а GGUF-файлы включают метаданные токенизатора и совместимый с llama.cpp шаблон чата. К сильным сторонам относятся небольшой размер, длинный контекст, открытость заявленных данных и рецепта обучения, а также специализация на рассуждениях, математике, коде и научных задачах. Для работы требуется версия llama.cpp с поддержкой архитектуры K2 Horizon; на момент публикации такая поддержка находилась в разработке, поэтому совместимость зависит от используемой сборки. Лицензия модели — Apache-2.0.

KeawGPT — языковая модель KordAI с архитектурой Qwen3 и примерно 3,7 млрд параметров, дообученная на базе KordAI/KeawGPT-Base. Она предназначена для генерации ответов и рассуждений на английском языке по STEM-дисциплинам — математике, физике, инженерии и информатике — и философии, включая логику, этику и анализ аргументов. Модель поддерживает диалог и структурированные вызовы инструментов, например для поиска в интернете и выполнения кода, если приложение умеет обрабатывать вызовы и передавать результаты обратно модели. Контекст — до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель подходит для объяснения технических понятий, разбора задач и концептуальных вопросов, а также для использования в агентных сценариях с инструментами. Она может допускать фактические и логические ошибки, особенно в многошаговых доказательствах и узкоспециальных темах, и выдумывать цитаты или источники. Вызов инструментов требует соответствующей реализации в приложении. Модель не предназначена для критически важных решений или профессиональных медицинских, юридических и финансовых консультаций. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-OptiQ-4bit — квантизированная версия языковой модели NVIDIA Nemotron-3.5-Lightning, подготовленная сообществом mlx-community с использованием MLX-native инструментария mlx-optiq. Модель предназначена для локальной генерации текста на компьютерах Apple Silicon и поддерживает сценарии общего диалога, рассуждений, программирования, решения математических задач, следования инструкциям и вызова функций. В основе лежит гибридная архитектура nemotron_h: блоки Mamba2 сочетаются с несколькими слоями attention, а маршрутизируемая MoE-архитектура содержит 128 экспертов, из которых для каждого токена активируются 6. Общий размер базовой модели составляет около 30 млрд параметров, при этом активно примерно 3 млрд. Используется чувствительная к слоям смешанная квантизация: 36 слоёв и 36 экспертных тензоров имеют точность 4-bit, ещё 127 слоёв и 10 экспертных тензоров — 8-bit. Размер файлов модели — около 22,8 ГБ; сохранена MTP-голова для speculative decoding. Модель демонстрирует сильные результаты в генерации кода, математике, следовании инструкциям и вызове функций: в README указаны 87,8% на HumanEval, 85,5% на GSM8K и 83,0% на BFCL-V3 simple. Ограничением является слабее выраженная способность к извлечению информации из длинного контекста: результат HashHop составляет 40,0%. Для работы требуется MLX и пакет mlx-optiq; на компьютерах с ограниченной оперативной памятью рекомендуется потоковая загрузка экспертов с SSD. Модель выпускается по NVIDIA Open Model License; точные условия следует уточнять в тексте этой лицензии.

Satella-30B-A3B — разреженная языковая модель семейства Atem, дообученная EphAsad на базе Qwen/Qwen3-30B-A3B. Это архитектура Qwen3 MoE с 30,5 млрд параметров, из которых активируется около 3,3 млрд на токен; обучение выполнено одним проходом с LoRA в BF16. Модель поддерживает диалог, интерфейс вызова инструментов и режимы с явным рассуждением и без него. Контекст модели — до 40 960 токенов. Модель предназначена для многошаговых математических и логических задач, генерации и отладки кода, технических объяснений, аналитических сравнений и выполнения сложных инструкций. В обучающую смесь вошли данные по программированию, рассуждениям, математике, медицине и диалогам; карточка указывает английский язык. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория. Модель не имеет доступа к актуальным данным и не является поисковой системой. Ответы по медицинским, юридическим, финансовым и другим критически важным вопросам требуют независимой проверки; заявленные возможности и качество основаны на описании автора.

AM-Thinking-v1 — плотная языковая модель на 32 млрд параметров от a-m-team, предназначенная для рассуждений, открытого диалога, решения математических задач и генерации кода. Она построена на Qwen 2.5 32B Base и дообучена с помощью SFT и двухэтапного обучения с подкреплением GRPO. Архитектура — Qwen2, модель использует Transformers и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на сценарии, где нужны развёрнутые рассуждения и генерация текста или программного кода. По данным разработчика, она показывает высокие результаты на математических и кодовых тестах и может запускаться на одном ускорителе A100 с 80 ГБ памяти. Карточка также описывает чат-возможности, но предупреждает, что модель не обучена для структурированного вызова функций и рабочих процессов с инструментами. Разработчик — a-m-team. Лицензия — Apache-2.0. Разработчик отмечает, что следование сложным инструкциям требует улучшения, а защитное выравнивание находится на ранней стадии; для стабильного качества рекомендуется использовать системный промпт, сохранённый в конфигурации токенизатора.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная динамически квантизированная версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, подготовленная Unsloth на базе модели DeepSeek-R1 от DeepSeek AI. Модель относится к семейству больших языковых моделей на архитектуре Llama и предназначена для работы через библиотеку Transformers. Модель ориентирована на задачи рассуждения, включая решение математических задач, генерацию и анализ кода, а также другие сценарии, требующие пошагового вывода. Указан английский язык. Размер базовой модели составляет 8B параметров; модальность — текстовая. Длина контекста в предоставленных данных не указана. Ключевое преимущество версии — динамическое 4-битное квантование Unsloth, при котором отдельные параметры выборочно не квантуются для сохранения более высокой точности по сравнению со стандартным 4-битным квантованием. Это снижает требования к памяти и упрощает локальный запуск, однако квантизация может влиять на качество по сравнению с полноразмерной версией. Сведения о точных ограничениях, показателях производительности и рекомендуемых аппаратных требованиях не приведены. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, разработанной deepseek-ai. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp версии b4514 и предназначена для запуска через совместимые инструменты, включая LM Studio. Модель создана для генерации текста, прежде всего для задач, требующих рассуждений: решения сложных вопросов, анализа и пошагового построения ответа. Она дистиллирована из reasoning-модели DeepSeek-R1 и специально настроена на reasoning и chain-of-thought. Заявлена поддержка контекста длиной до 128k токенов. В README не указаны точные параметры архитектуры, языки, набор поддерживаемых модальностей и размер конкретных GGUF-файлов, поэтому модель следует считать текстовой. Сильные стороны модели — ориентация на рассуждения, большой контекст и возможность локального запуска в формате GGUF. Ограничения включают потенциально неточные, вредные или неподходящие ответы, характерные для генеративных моделей; README также не содержит сведений о результатах бенчмарков. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять по исходной модели и репозиторию квантизации.

GLM-4.7-FP8 — языковая модель семейства GLM, разработанная организацией Z.ai (zai-org). Это версия с представлением FP8, предназначенная прежде всего для генерации текста, программирования и агентских сценариев. Модель ориентирована на многоязычное программирование, выполнение задач через терминал, использование инструментов, веб-навигацию, сложное математическое рассуждение, чат, творческое письмо и ролевые сценарии. Также заявлены улучшенные возможности «vibe coding»: генерация веб-страниц и презентаций с более качественным дизайном, компоновкой и размерами элементов. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель умеет использовать interleaved thinking и сохраняемое рассуждение перед выполнением действий. К сильным сторонам относятся заметные улучшения по сравнению с GLM-4.6 в SWE-bench, SWE-bench Multilingual, Terminal Bench 2.0, τ²-Bench, BrowseComp и задачах математического и общего рассуждения. README не содержит достоверных сведений о числе параметров, точной архитектуре, размере контекстного окна, поддерживаемых модальностях помимо текста и системных требованиях, поэтому эти характеристики нельзя определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии MIT.

Hyperion Medium Preview — языковая модель M4-ai, дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 на наборе Hyperion. Это плотная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и ответов на сложные вопросы, в том числе по научным темам, а также для генерации кода, математических и логических рассуждений и понимания медицинских текстов. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель может применяться в обучающих помощниках по науке, медицине, математике и информатике, в технических диалоговых системах и для помощи с программированием. Карточка отмечает, что разнообразие данных, форматирование и качество разметки могут приводить к непоследовательным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MiniMax-M1-40k — открытая по весам языковая модель MiniMax AI для рассуждений, генерации текста и работы в агентных сценариях. Она использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts с механизмом lightning attention и обучалась с подкреплением на задачах от математических рассуждений до программной инженерии. Вариант 40k рассчитан на бюджет рассуждений до 40 тысяч токенов; метаданные указывают 21,6 млрд параметров и контекст до 10 240 000 токенов. Модель подходит для решения сложных математических задач, написания и анализа кода, работы с длинными документами и использования инструментов через интерфейс function calling. В карточке приведены результаты тестирования на математических, программных, агентных и длинноконтекстных задачах; авторы рекомендуют температуру 1,0 и top_p 0,95. Модель принимает и генерирует текст. README описывает её как модель общего назначения, но не перечисляет поддерживаемые естественные языки. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Для воспроизведения результатов стоит учитывать, что оценки SWE-bench получены на выбранном подмножестве задач с описанной авторами методикой.

Nemotron-Cascade-14B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA на 14 млрд параметров, построенная на архитектуре Qwen3 и дообученная от Qwen3-14B Base. Модель проходит многоэтапное SFT и последовательное обучение с подкреплением по отдельным областям; она предназначена исключительно для режима рассуждений и поддерживает диалоговый шаблон Qwen3 ChatML. Модель подходит для рассуждений на общие темы, математики, программирования, разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. В метаданных указан контекст 32 768 токенов; README рекомендует YaRN для поддержки более длинного контекста и приводит параметры генерации temperature 0,6 и top_p 0,95. По данным карточки, доступны веса Safetensors и библиотека Transformers. Карточка сообщает о высоких результатах на широком наборе бенчмарков, но эти заявления относятся к оценкам авторов. Модель текстовая и ориентирована на английский язык; README не описывает поддержку других языков. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Phi-4-reasoning — открытая по весам языковая модель Microsoft Research, дообученная на базе Phi-4 с помощью supervised fine-tuning на примерах цепочек рассуждений и обучения с подкреплением. Она предназначена для диалоговых генеративных приложений, где важны рассуждения и логика, а также ограничены вычислительные ресурсы или допустимая задержка. Основные области обучения и оценки — математика, наука и программирование; модель рассчитана прежде всего на английский язык. Модель использует плотный декодерный Transformer архитектуры Phi-3 с 14,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. При инференсе рекомендуется ChatML-шаблон; для более сложных запросов авторы советуют выделять больше токенов на генерацию. Модель может ошибаться и не проходила оценку для всех прикладных сценариев, поэтому ответы следует проверять, особенно при использовании в задачах с высокими последствиями. Лицензия — MIT.

Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели, разработанный rico03 на базе Qwen3.6-27B от команды Qwen. Модель дообучена примерно на 14 тысячах трасс рассуждений Claude 4.6 Opus и предназначена для генерации текста с акцентом на структурированное рассуждение. Модель ориентирована на сложные задачи, программирование и математику. Заявлены более компактный стиль рассуждений на простых запросах и глубокая пошаговая декомпозиция на трудных задачах, при сохранении возможностей базовой модели в кодинге и математике. Поддерживаются английский и мультиязычные сценарии. Архитектура основана на Qwen3.6-27B; точный размер контекста в README не указан, а пример запуска использует контекст 8192 токена. Модель доступна в вариантах квантизации от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 10 до 28,6 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти и качеством. Формат совместим с llama.cpp, Ollama, LM Studio и другими GGUF-совместимыми средами. Ограничения включают возможную потерю качества при сильной квантизации, а также отсутствие в README независимой оценки именно этих GGUF-вариантов; приведённые бенчмарки относятся к базовой Qwen3.6-27B. Указана лицензия Apache 2.0, при этом релиз также обозначен как предназначенный для исследований и личного использования.

Ring-2.5-1T — языковая модель команды Ling Team для диалогов, сложных рассуждений и многошагового выполнения задач. Карточка описывает её как модель с гибридной архитектурой линейного внимания Ling 2.5, развивающей Ling 2.0: часть слоёв GQA заменена на сочетание MLA и Lightning Linear Attention. В метаданных указаны архитектура семейства Bailing Hybrid, класс MoE и 59 млрд параметров; веса доступны в формате safetensors с compressed-tensors. Модель предназначена для математических и логических задач, программирования, поиска с использованием инструментов и длительных агентных сценариев, включая задачи разработки ПО. Заявленная длина контекста — 128K токенов с расширением до 256K посредством YaRN; метаданные указывают нативный контекст 131072 токена. Карточка сообщает о сильных результатах на ряде сложных тестов, но также отмечает ограничения в эффективности использования токенов, следовании инструкциям и выполнении реалистичных сложных задач. Модель выпущена под лицензией MIT. README сообщает, что обучение Ring-2.5-1T продолжается; отдельный технический отчёт на момент публикации карточки не представлен.

meituan/DeepSeek-R1-Block-INT8 — это версия DeepSeek-R1 с блочным квантованием весов в формат INT8. Исходная модель DeepSeek-R1 разработана DeepSeek AI и предназначена для задач рассуждения, включая математику, программирование и другие сложные интеллектуальные сценарии. Она обучалась с применением крупномасштабного reinforcement learning и демонстрирует способности к самопроверке, рефлексии и построению длинных цепочек рассуждений. В данной версии веса исходного BF16-чекпойнта преобразуются в INT8 с использованием блочных масштабов для блоков размером 128×128. README не содержит точных сведений о числе параметров, архитектуре, поддерживаемых языках, размере контекста и мультимодальности. Для инференса предусмотрена интеграция с SGLang и требуется конфигурация с динамическим квантованием активаций и методом blockwise_int8. По приведённым результатам на A100 квантованная версия показала 95,8% на GSM8K и 87,1% на MMLU, а пропускная способность составила 4450,02 запросов в секунду против 3342,29 у BF16-варианта, что соответствует приросту до 33%; при этом заявлена отсутствие потери точности. Ограничения связаны с необходимостью совместимого оборудования и программного стека, а также с тем, что результаты приведены для конкретной конфигурации. Лицензия — MIT.

Dolphin 2.9.1 Mixtral 1x22b — чат-модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и Cognitive Computations. Она основана на Mixtral-8x22B-v0.1 и прошла полное дообучение всех слоёв; в карточке указано 22 млрд параметров. Модель представляет собой извлечённый эксперт, полученный объединением SLERP экспертов исходной архитектуры Mixtral. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, помощи с программированием, начального уровня агентных задач и вызова функций. Контекст базовой модели составляет 64 тыс. токенов, а дообучение проводилось с длиной последовательности 16 тыс. токенов. В качестве обучающих данных использовались, среди прочего, наборы Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5 и датасеты для кода, математики и вызова функций. Модель описана авторами как uncensored и может с высокой готовностью выполнять запросы, в том числе небезопасные; перед предоставлением её пользователям авторы рекомендуют добавить собственный слой выравнивания. Язык карточки и метаданных — английский.

Dolphin 2.9.4 Llama 3.1 8B — диалоговая модель на архитектуре Llama 3.1, дообученная Эриком Хартфордом и Cognitive Computations на базе Meta-Llama-3.1-8B. Она содержит около 7,5 млрд параметров, использует формат ChatML и поддерживает контекст до 131 072 токенов; при дообучении использовалась длина последовательности 8 192 токена. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, написания и разбора кода, математических задач и сценариев с агентными функциями и вызовом инструментов. В карточке заявлена поддержка инструкций на многих языках и высокая подчиняемость системным инструкциям. Это неконтент-фильтрованная модель, поэтому для публичного сервиса разработчик рекомендует самостоятельно добавить слой выравнивания. Распространяется по лицензии Llama 3.1.

TeichAI разработала Gemma 4 26B A4B IT Claude Opus Distill — мультимодальную диалоговую модель на базе unsloth/gemma-4-26B-A4B-it, дообученную методом SFT на примерах рассуждений Claude Opus и Sonnet. Модель ориентирована на сложные многошаговые задачи, где полезны структурированный анализ и подробное следование инструкциям. Модель предназначена для генерации и отладки кода, научных рассуждений, анализа сложных вопросов и исследовательского синтеза. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; доступна в формате safetensors и поддерживает чат и работу с изображениями. В README отдельно описан режим рассуждений и приведены рекомендации для многоходовых диалогов и мультимодальных запросов. Качество и устойчивость исходной версии ограничены: автор рекомендует перейти на v2 из-за улучшенного качества данных и исправлений шаблона чата; окончательные результаты сравнительных тестов не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Hercules-3.0-Mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная Locutusque на базе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы с весами используется Transformers, файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и следования сложным инструкциям в научных и технических областях, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. Она также рассчитана на вызов функций и помощь с кодом, в том числе в сценариях, где функции используются для исполнения кода. Обучение проводилось на Hercules-v3.0 и наборе разнообразных диалоговых, инструкционных, медицинских, математических и кодовых данных. Модель может выдавать токсичные ответы, ошибаться и галлюцинировать, особенно в специализированных темах; вызов функций также может быть использован небезопасно. В README рекомендуется предпочесть Hercules-2.5 до выхода Hercules-3.1 из-за ухудшения качества, связанного с одним из наборов обучения. Лицензия — Apache-2.0.

MiniMax-M1-80k-hf — открытая модель весов от MiniMax для генерации текста и пошагового рассуждения. Это вариант MiniMax-M1 с бюджетом рассуждения до 80K токенов; репозиторий предназначен прежде всего для Transformers. Архитектура сочетает Mixture-of-Experts и гибридное внимание с механизмом lightning attention. В карточке указано 21,6 млрд параметров, а заявленный нативный контекст составляет 10 240 000 токенов; README описывает семейство M1 как модель с контекстом до 1 млн токенов и обучением с подкреплением на математических задачах, программировании и задачах с инструментами. Модель рассчитана на сложные задачи с длинными входами и развёрнутым рассуждением: решение математических задач, программную инженерию, генерацию и анализ кода, ответы на вопросы по большому контексту и сценарии с вызовом функций. README отмечает результаты на бенчмарках математики, кодирования, агентного использования инструментов и длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; интерфейс вызова инструментов поддерживается в структурированном формате. Лицензия — Apache-2.0. Веса в репозитории представлены в формате safetensors. Указанное в метаданных значение контекста расходится с описанием семейства в README, поэтому фактический предел может зависеть от конкретной конфигурации и программного окружения. Заявленные оценки получены на отдельных бенчмарках и не гарантируют качество на произвольных задачах.

MiroThinker-1.7-mini-GGUF — GGUF-квантизированная версия языковой модели MiroThinker-1.7-mini, разработанной командой MiroMind AI. Модель создана для агентных сценариев, глубокого исследования, сложных вопросов и многошагового анализа с использованием инструментов. Она ориентирована на выполнение длинных цепочек рассуждений и поддерживает до 300 вызовов инструментов в рамках одной задачи. Модель содержит 30 млрд параметров и имеет контекстное окно до 256 тыс. токенов. Указана поддержка английского языка; модальность — текстовая. В качестве базовой модели обозначена Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507. GGUF-версия была создана с использованием llama.cpp. К сильным сторонам относятся большой контекст, многошаговое рассуждение и ориентация на исследовательские агентные процессы. Ограничения включают зависимость качества от корректной интеграции инструментов и значительные требования к вычислительным ресурсам; конкретный вариант квантования в README не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SR²AM-v1.0-30B — агентная языковая модель, разработанная командой sailing-lab на базе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Она разделяет рассуждение на реактивное выполнение действий, симулятивное планирование последствий и конфигуратор, который выбирает, когда и насколько глубоко планировать. Модель дообучена методом SFT с последующим обучением с подкреплением GRPO; архитектура — Qwen3 MoE, формат весов — Safetensors, библиотека — Transformers. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для агентных задач с использованием инструментов: веб-поиска и просмотра страниц, выполнения Python-кода в изолированной среде, а также решения задач по математике, естественным наукам и табличным данным. В README сообщается Pass@1 71,3 на 11 бенчмарках и сокращение числа токенов рассуждения на 25–95% относительно сопоставимых агентных моделей; это результаты авторской оценки. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin3.0-R1-Mistral-24B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Dolphin3.0-R1-Mistral-24B, разработанной cognitivecomputations и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста на английском языке и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые приложения. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 24 миллиарда параметров. Она обучалась на смесях данных для инструкционного следования, рассуждений, математики, программирования, function calling и агентных сценариев, включая наборы Dolphin, OpenCoder, Orca, Hermes, NuminaMath, Tulu и CodeFeedback. Доступны варианты квантизации от Q4 до Q8 и полноточный вариант f32; размер файлов варьируется примерно от 13,5 до 94,3 ГБ. Квантизация уменьшает требования к памяти, сохраняя приемлемое качество, однако более компактные варианты могут уступать исходной модели по точности. Сильными сторонами являются поддержка локального запуска, широкий выбор уровней квантизации и ориентация на рассуждения, математические задачи, код и выполнение инструкций. README не содержит данных о длине контекста, мультимодальности, подробных результатах оценки, системных требованиях или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B — плотная языковая модель семейства Qwen3, разработанная DeepSeek. Это версия Qwen3 8B, дообученная на цепочках рассуждений DeepSeek-R1-0528; число параметров составляет 7,6 млрд. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с акцентом на многошаговые рассуждения, математику, программирование и логические задачи. В метаданных указаны интерфейс для вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. По описанию разработчика, модель улучшает результаты Qwen3 8B на AIME 2024 и сопоставима с Qwen3-235B-thinking в этой оценке. README также отмечает пригодность для академических исследований рассуждающих моделей и разработки компактных моделей. Модель принимает и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Лицензия — MIT, допускающая широкое использование в соответствии с её условиями.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — это GGUF-версия языковой модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, подготовленная Unsloth на базе модели DeepSeek AI. Модель ориентирована на задачи, требующие рассуждений, включая математику, программирование, общую логику и работу с функциями, а также на сценарии локального запуска через совместимые инструменты, например Ollama и llama.cpp. Модель содержит 8 миллиардов параметров и распространяется в формате GGUF. В README указаны улучшения глубины рассуждений, качества вывода на математических и логических тестах, снижение частоты галлюцинаций, расширенная поддержка function calling и улучшенный опыт vibe coding. Рекомендуется использовать температуру 0,5–0,7, оптимально 0,6, и Top_P 0,95. Сведения о точной архитектуре, поддерживаемых языках, модальностях и размере контекста в карточке отсутствуют. Формат GGUF удобен для локального вывода и позволяет выбирать варианты квантования, однако конкретный уровень квантования зависит от используемого файла и в данной карточке не указан. Для корректной работы требуется соблюдать рекомендованный chat template и настройки инференса. Модель распространяется по лицензии MIT.

GPT-5.6 Terra Pro — вариант GPT-5.6 Terra от OpenAI, работающий с параметром reasoning.mode, установленным в значение pro. Он предназначен для получения более качественных ответов на сложные задачи. В карточке модели не приведены сведения об архитектуре, размере, модальностях, языках или лицензии.