II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

OpenChat-3.5-0106 — диалоговая языковая модель, разработанная командой OpenChat и опубликованная в репозитории CallComply. Это дообученная на базе Mistral-7B-v0.1 плотная модель класса MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения в формате чата. Контекст модели составляет до 32 769 токенов по метаданным Hugging Face. Модель подходит для ответов на вопросы, написания и анализа кода, общих диалоговых задач и математических рассуждений. В README описаны два режима: общий режим для общения и программирования и режим математических задач; также заявлена экспериментальная поддержка оценки ответов и обратной связи. Русский язык среди явно перечисленных языков не подтверждён. Вес опубликован в формате Safetensors и доступен по лицензии Apache-2.0. README содержит инструкции по развёртыванию через OpenChat и совместимый с OpenAI API сервер на базе vLLM. Приведённые в карточке оценки отражают результаты конкретных бенчмарков и не гарантируют качество на произвольных запросах.

OpenThinker3-7B-F32-GGUF — текстовая модель рассуждений на 7 млрд параметров, опубликованная prithivMLmods в формате GGUF. Это вариант OpenThinker3-7B, дообученной на наборе OpenThoughts3-1.2M методом SFT; каталог указывает семейство архитектуры Qwen2. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового использования, в частности для математических, программных и научных задач. Файлы доступны в точностях F32, F16 и BF16; README рекомендует запускать их через llama.cpp или совместимые движки. Карточка заявляет улучшение относительно предыдущих версий OpenThinker и высокие результаты среди моделей рассуждений класса 7B, однако независимые условия и метрики сравнения не приведены. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживаемый язык по карточке — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Amira — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей psmathur/orca_mini_v3_13b, garage-bAInd/Platypus2-13B и WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 с помощью mergekit. Она основана на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и задач математического рассуждения. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwopus3.5-9B-Coder-MTP-GGUF — мультимодальная модель для генерации текста и работы с изображениями, разработанная Jackrong на базе Jackrong/Qwopus3.5-9B-v3.5. Модель ориентирована на программирование, логические и математические задачи, DevOps-сценарии, рассуждения, использование инструментов, function calling и агентские рабочие процессы. Заявлена поддержка английского, китайского, корейского, русского, японского и испанского языков. Модель использует архитектуру Multi-Token Prediction (MTP) с двумя дополнительными draft heads, настроенными через draft=2. Такой подход предназначен для speculative decoding: вспомогательные головы предлагают следующие токены, а основная модель проверяет их, что может повысить скорость генерации. По данным README, в тестах на задачах логики, программирования, DevOps, математики и пограничных сценариях пропускная способность выросла с 4,94 до 6,71 токена в секунду, а точность — с 80,0% до 88,3%. В заявленных тестах по программированию и математике достигнута точность 100%; отдельная оценка tool calling показала 100% recall и 27 успешных выборов из 28 в состязательной фазе. Указанные результаты зависят от конфигурации оборудования, параметров генерации и тестового набора, а часть оценки tool calling носит характер независимого пользовательского теста. В README не указаны размер контекстного окна, точные требования к памяти и совместимые варианты квантования, поэтому эти характеристики требуют дополнительной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QwQ-32B-Preview — экспериментальная диалоговая языковая модель команды Qwen, размещённая в репозитории Unsloth как дообученная версия Qwen/QwQ-32B-Preview. Это причинная трансформерная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров, обученная на этапах предварительного обучения и последующего обучения. Она принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для математических рассуждений, программирования и диалоговых ответов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сильные стороны модели — аналитические способности и результаты в математике и программировании. Среди ограничений карточка отмечает неожиданное смешение языков, циклические рассуждения с длинными ответами без вывода, а также более слабые обыденные рассуждения и понимание языковых нюансов. При внедрении следует учитывать необходимость дополнительных мер безопасности.

tau-0.5B — языковая модель M4-ai, созданная дополнительным предварительным обучением Qwen1.5-0.5B на наборе учебников UltraTextbooks-2.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 463,9 млн параметров, принимающая текст и генерирующая текст; заявленное окно контекста — 32 768 токенов. В метаданных указана поддержка английского и китайского языков. Модель предназначена для генерации текста общего назначения с усиленным охватом машинного обучения, математики и программирования. Её можно применять для ответов на учебные вопросы, суммаризации, создания учебных материалов, понимания и генерации кода, а также решения математических задач. Карточка приводит результаты тестов, но предупреждает о возможных неточностях и смещениях в данных. Указана лицензия other; README рекомендует изучить лицензию Qwen перед использованием.

Dolphin3.0-Qwen2.5-3b-GGUF — это набор GGUF-квантизаций текстовой генеративной модели Dolphin3.0-Qwen2.5-3b. Исходную модель разработала команда cognitivecomputations, а квантизации подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для локального запуска и генерации текста, включая ответы на инструкции, задачи программирования, математики, function calling и агентские сценарии. Модель содержит около 3 миллиардов параметров и работает в текстовой модальности; в README указан английский язык. Доступны варианты от F32 и F16 до квантизаций Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Рекомендуемыми названы, в частности, Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и некоторые варианты IQ; запуск поддерживается через llama.cpp и LM Studio. Формат prompt использует шаблон ChatML с маркерами ролей system, user и assistant. Сильными сторонами являются широкий выбор квантизаций, возможность локального запуска на сравнительно доступном оборудовании и специализация на инструкциях, коде, математике и инструментальном взаимодействии. Ограничения включают небольшой размер модели по сравнению с крупными LLM, возможное снижение качества у сильнее сжатых вариантов, отсутствие в README данных о контекстном окне, мультиязычных возможностях и количественных результатах тестирования. Лицензия обозначена как qwen-research и связана с лицензией Qwen2.5; перед использованием следует проверить её условия для конкретного сценария.

GooseReason-4B-Instruct — плотная языковая модель NVIDIA на архитектуре Qwen3 с 3,7 млрд параметров, дообученная на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 методом обучения с подкреплением по проверяемым наградам (RLVR). Для обучения использован набор GooseReason-0.7M с задачами по математике, программированию и естественным наукам; модель предназначена для исследовательских и разработческих сценариев рассуждения и следования инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. Она подходит для решения математических задач, написания и анализа кода, ответов на вопросы по STEM-дисциплинам, логических головоломок и выполнения инструкций. Заявленная длина контекста — до 262 144 токенов; в метаданных указан английский язык. README сообщает о сравнительных результатах на 15 тестах, охватывающих математику, программирование, STEM, следование инструкциям и логические задачи. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Авторы позиционируют её для исследований и разработки; опубликованные результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество на произвольных запросах.

Ngixdev/OmniCoder-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-GGUF — это GGUF-модель на базе Qwen/Qwen3.5-9B, разработанной Alibaba Cloud. Она создана путём объединения модели Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive, Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 и OmniCoder-9B-GGUF; при слиянии изменялись только дообученные веса, подготовленные с помощью Unsloth, в формате float32. В карточке заявлены языки English, Chinese и Korean, а также поддержка сценариев image-text-to-text, хотя подробности о визуальной архитектуре не приведены. Модель ориентирована на рассуждения, решение математических и логических задач, работу с инструкциями, общими знаниями и программированием. Версия v2 обучалась более чем на 14 000 образцах рассуждений в стиле Claude 4.6 Opus и оптимизировалась для сокращения избыточной длины цепочек рассуждений при сохранении или повышении точности. В README приведены заявленные результаты HumanEval и HumanEval+, включая более высокую эффективность рассуждений по сравнению с официальной Qwen3.5-9B, однако независимое подтверждение этих результатов отсутствует. Ключевые ограничения — неизвестные размер контекста и точные характеристики модальностей, а также возможное некоторое ухудшение широких универсальных возможностей из-за преимущественно общего, а не специализированного набора данных. Модель позиционируется как uncensored и может иметь минимальное количество отказов, что требует осторожности при использовании в чувствительных сценариях. Для работы рекомендуются LM Studio и специальные параметры генерации, но они не являются обязательными. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.5-2B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — языковая модель для генерации текста и задач, требующих многошагового рассуждения. Она разработана на базе плотной архитектуры Qwen3.5-2B и дообучена с помощью Supervised Fine-Tuning (SFT) и LoRA на дистиллированных траекториях рассуждений, преимущественно полученных из взаимодействий с Claude 4.6 Opus. Дополнительные данные от Qwen3.5-27B и набора Qwen3.5-reasoning-700x расширяют покрытие научных, математических и инструкционных задач. Модель предназначена для офлайн-аналитики, программирования, математики, решения сложных логических задач и сценариев, где полезно структурированное пошаговое рассуждение. Обучение ориентировано на формат с блоком <think> перед итоговым ответом и на более последовательное планирование решения. Поддерживается контекст до 16 384 токенов. В README указан английский язык; сведения о других языках и дополнительных модальностях отсутствуют. К сильным сторонам относятся компактный размер 2B параметров, структурированное рассуждение и сниженная избыточность переходов при решении простых запросов. Модель сохраняет риск галлюцинаций и не гарантирует достоверность внешних фактов. Это тестовая версия, предназначенная для обучения, демонстрации, академических исследований и технических экспериментов, а не для критически важных применений. Лицензия — Apache-2.0.

Qwimi3.5-9B-Kimik2.6-Opus-Distill-MTP-GGUF — экспериментальная модель, разработанная trjxter на базе unsloth/Qwen3.5-9B. Это каузальная языковая модель с GGUF-квантизацией, дообученная методом supervised fine-tuning с использованием LoRA и RS-LoRA через Unsloth и Hugging Face TRL. Обучение проводилось на смеси наборов данных с рассуждениями в стилях Kimi K2.6, Qwen и Claude Opus TraceInversion; в итоговый набор вошло 12 366 примеров, из которых 12 000 использовались для обучения. Модель ориентирована на английский язык и сохраняет формат чата Qwen, включая трассы рассуждений в формате <think>...</think>. Модель предназначена для локального запуска в llama.cpp-совместимых средах, экспериментов с рассуждениями, математикой, решением задач, программированием, техническим анализом и длинным контекстом. Заявленная длина последовательности при обучении составляет 16 384 токена. Доступны варианты Q3_K_L, Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0; Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант по размеру, скорости и качеству, а более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее сохранение качества при увеличенных требованиях к памяти. Сильными сторонами модели являются специализация на структурированных рассуждениях, поддержка локального инференса и несколько вариантов GGUF-квантизации для разных ограничений по памяти. При этом это экспериментальный fine-tune без заявленных гарантий качества, поэтому модель следует тщательно проверять перед использованием в производственных или критически важных сценариях. Лицензия — Apache 2.0.

Viper-Coder-Hybrid-v1.3 — дообученная модель для генерации кода и технических текстов, созданная на базе Viper-Coder-v1.1. В карточке указано, что она использует архитектуру Qwen 2.5 с 14 млрд параметров; метаданные относят её к семейству Qwen2 и указывают контекст до 131 072 токенов. Модель работает с текстом и поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для написания, анализа и отладки кода, решения алгоритмических и логических задач, математических рассуждений, обработки структурированных данных и подготовки технической документации. README заявляет поддержку программирования на Python, JavaScript, C++, Java, SQL и других языках, а также документации на более чем 29 естественных языках; метаданные карточки указывают английский и китайский. Заявленная длина генерации — до 8 000 токенов. Модель может требовать мощных вычислительных ресурсов. README предупреждает о возможных ошибках в длинных ответах, разнице качества между языками программирования, зависимости результата от формулировки запроса и отсутствии доступа к актуальной информации из интернета. Лицензия — Apache-2.0.

Zrald/Zrald-AI-model-quant-qwen-3.8-27b — набор GGUF-квантований Qwen3.8-27B, опубликованный Zrald для локального запуска через llama.cpp. Это плотная модель на 27 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3.8-27B; репозиторий предлагает три варианта с разным балансом размера, скорости и сохранения качества. README описывает применение для диалогов, программирования, рассуждений и инструктивных задач. Варианты занимают от 10,18 до 17,08 ГиБ; заявлены сценарии запуска на видеокартах с 12, 16 и 24 ГБ памяти, а для старшего варианта — контекст до 32 тысяч токенов. Автор сообщает о тестировании на AMD Instinct MI300X и совместимости с llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0. Это текстовая модель генерации; мультимодальные функции базовой модели в карточке этого репозитория не заявлены.

Карточка модели Openintelligent123/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 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.

Eurus-7B-SFT — языковая модель с открытыми весами, разработанная OpenBMB и дообученная на базе Mistral-7B. Она предназначена для генерации ответов с упором на рассуждения, в том числе для задач программирования и математики; также поддерживает диалог. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для дообучения использованы корректные действия из UltraInteract-SFT и небольшая доля примеров UltraChat, ShareGPT и OpenOrca. В карточке авторы сообщают о высоких результатах среди открытых моделей сопоставимого размера; это заявление основано на их оценке и не гарантирует качество на конкретных задачах. Для программирования и математики рекомендуется формат промптов из UltraInteract. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Как и другие генеративные языковые модели, она может ошибаться в рассуждениях, вычислениях и коде; результаты следует проверять.

GLM-4.7 — языковая модель компании Z.ai для программирования, диалогов и сложных многошаговых задач. Модель с архитектурой семейства GLM-4 MoE содержит 23,4 млрд параметров и имеет контекстное окно 202 752 токена. Она принимает текст и генерирует текст; поддерживает английский и китайский языки, режим чата и вызов инструментов. Модель предназначена для генерации и отладки кода, работы в терминале и агентных системах, а также для математических рассуждений, веб-разработки, создания слайдов и обычного общения. Поддерживает чередование рассуждений и действий, сохранение блоков рассуждений между ходами и управление режимом рассуждений на уровне хода. В README отмечены улучшения относительно GLM-4.6 в задачах программирования, использования инструментов и рассуждений; приведённые результаты являются оценками на выбранных бенчмарках и не гарантируют аналогичного качества в каждом сценарии. Модель распространяется под лицензией MIT. Для локального запуска README указывает Transformers, vLLM и SGLang; поддержка GLM-4.7 в vLLM и SGLang требует основных веток проектов.

Hercules-4.0-Mistral-v0.2-7B — дообученная языковая модель Locutusque на архитектуре Mistral для диалогов и выполнения инструкций в научных и технических областях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README заявлены возможности вызова функций, пошагового следования инструкциям и ответов по биологии, химии, физике, математике, медицине и информатике. Модель подходит для специализированных чат-ботов, учебных помощников, технических консультаций и генерации кода с использованием вызова функций. Она дообучена на наборе Hercules-v4.0, который расширяет OpenHermes-2.5 подборкой курируемых данных. Модель выпущена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможны токсичные, ошибочные или вводящие в заблуждение ответы, в том числе в специализированных областях; результаты требуют проверки. Возможность вызова функций сама по себе не гарантирует безопасного исполнения кода.

INF-o1-pi0 — языковая модель для рассуждений, разработанная командой INF-o1 компании INFLY TECH (Shanghai) Co., Ltd. Это начальный контрольный чекпойнт проекта, созданный для оценки конвейера подготовки данных перед дальнейшим обучением с подкреплением. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, имеет плотную архитектуру Qwen2 и 32 млрд параметров; работает через Transformers и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации развёрнутых рассуждений и решения задач по математике, программированию, логике, безопасности и SQL. В README приведены результаты сравнений на математических, логических и SQL-бенчмарках; они показывают сильные результаты на отдельных наборах, но не гарантируют точность в прикладных задачах. Карточка описывает этот выпуск как исходный чекпойнт для оценки конвейера данных и основы будущего обучения с подкреплением. Языковые теги метаданных охватывают китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3.1-Tulu-3-405B-SFT — большая плотная языковая модель с архитектурой Llama, разработанная Allen Institute for AI (AI2) и дообученная методом supervised fine-tuning на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми данных. Она основана на meta-llama/Llama-3.1-405B и содержит 403,7 млрд параметров; карточка указывает контекст до 131 072 токенов и библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, а также для решения задач рассуждения и ответов на вопросы, включая математические задачи и вычисления. Основной язык — английский. Веса доступны в формате PyTorch; лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement. Модель имеет ограниченное обучение безопасности и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах; фильтрация ответов не встроена. Для развёртывания требуется значительная вычислительная память из-за размера модели.

Shining Valiant 2 — разговорная языковая модель Valiant Labs, дообученная на основе Meta-Llama-3-70B-Instruct. Это плотная архитектура Llama 3 с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций; модель использует формат запросов Llama 3 Instruct и поддерживает контекст до 8192 токенов. По описанию разработчика, дополнительное обучение на собственных данных ориентировано на науку, инженерию, технические знания и структурированные рассуждения, а стиль ответов — дружелюбный и увлечённый. Модель рассчитана на общие диалоговые и аналитические сценарии, включая объяснение технических тем и помощь с задачами вроде написания сопроводительного письма. Указана лицензия Llama 3. В README разработчик помечает эту версию как устаревшую и рекомендует Shining Valiant 2 для Llama 3.1 70B; также сообщается о возможной проблеме с чтением завершающих токенов в text-generation-webui, которая может приводить к незавершённым ответам или нарушению структуры.

Это текстовая языковая модель для генерации кода и помощи в программировании на Python. Она основана на Meta-Llama-3.1-8B-Instruct_CODE_Python_English_Asistant-16bit-v2 от Agnuxo, а GGUF-квантизации подготовлены mradermacher. Модель ориентирована на локальный запуск, генерацию и объяснение Python-кода, а также на сценарии научных исследований и разработки. В карточке указаны английский и испанский языки, а для обучения использовались датасеты jtatman/python-code-dataset-500k и Vezora/Tested-143k-Python-Alpaca. Модель имеет около 8 млрд параметров и распространяется в формате GGUF с различными вариантами квантизации i1-IQ и i1-Q размером примерно от 2,1 до 4,8 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать в качестве; некоторые конфигурации оптимизированы для ARM-процессоров. Размер контекста и точный набор поддерживаемых модальностей в карточке не указаны, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Лицензия — Apache-2.0.

JANGQ-AI/MiniMax-M2.7-JANG_3L — квантованная версия MiniMax M2.7 от Jinho Jang (JANGQ), подготовленная для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon через MLX. Это языковая MoE-модель для диалогов, генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Исходная модель MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 содержит 228,7 млрд параметров; в этой сборке применена смешанная точность со средним размером около 3,08 бита и объёмом около 89 ГБ. Внимание и выходной слой сохранены в 8-битной точности, эмбеддинги — в 4-битной, а большая часть экспертных MLP-слоёв сжата до 3 бит; маршрутизатор экспертов хранится в float16. Метаданные каталога указывают 2,9 млрд параметров, поэтому размер модели в них расходится с описанием исходной модели в README. Модель предназначена для локального диалогового использования, сложных рассуждений и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает контекст до 196 608 токенов и использует режим рассуждений перед ответом. README приводит результаты MMLU для профиля JANG_3L: 191 из 200 вопросов (95,5%), однако это оценка автора карточки, а результаты сравнения с исходной моделью отдельно не представлены. Для запуска требуются Mac с Apple Silicon и не менее 128 ГБ объединённой памяти; рекомендуется MLX Studio с загрузчиком JANG, поскольку стандартный mlx_lm не поддерживает эту смешанную точность. Автор указывает, что температура должна быть 1,0: жадная генерация и температура 0 могут привести к бесконечным циклам рассуждений. Лицензия MiniMax M2.7 запрещает коммерческое использование без предварительного письменного разрешения MiniMax.

Occamy-1.0 — модель Accio-Lab для длительной совместной работы с инструментами и выполнения многоэтапных задач. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B: сохраняет архитектуру исходного чекпойнта с MoE, 35 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, агентных рабочих процессов, программирования, поиска, работы с файлами и структурированными API. Обучение сосредоточено на надёжном выполнении действий, отслеживании состояния, восстановлении после сбоев и продолжении работы в длинных взаимодействиях. Модель поддерживает вызов инструментов и обработку изображений; выпущены веса BF16 и варианты GGUF, а README также упоминает FP8 и NVFP4. Она рассчитана на обычные сценарии совместной работы, но retrieval-задачи и взаимодействие с браузером или рабочим столом через визуальный интерфейс остаются ограничениями. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-4B-Kimi2.5-Reasoning-Distilled-GGUF — языковая модель для генерации текста и структурированного рассуждения, разработанная khazarai. Она создана на основе Qwen3-4B-Thinking-2507 и дообучена методом дистилляции на данных, сгенерированных моделью Kimi-2.5-Thinking, с использованием Unsloth и QLoRA. Объём обучающего набора составляет 250 примеров и около 1,11 млн токенов. Модель предназначена для задач, требующих пошагового анализа, разбиения сложных проблем на этапы, самопроверки и подготовки подробных аналитических ответов. Она ориентирована на сочетание небольшого размера и сравнительно развитых возможностей рассуждения, поэтому может использоваться в сценариях локального запуска и приложениях, где важны умеренные требования к ресурсам. В метаданных указаны текстовая генерация и английский язык; сведения о поддерживаемой длине контекста и дополнительных модальностях отсутствуют. Модель распространяется в формате GGUF с вариантами BF16, Q8_0, Q6_K и Q4_K_M, различающимися размером, скоростью и качеством. Для Q4_K_M заявлен размер около 2,5 ГБ, для Q6_K — 3,3 ГБ, для Q8_0 — 4,2 ГБ, для BF16 — 8 ГБ. В README приведён результат 76,09 из 100 на khazarai/Multi-Domain-Reasoning-Benchmark, однако независимые результаты и подробная методика оценки не указаны. Ограничениями являются небольшой объём модели по сравнению с крупными системами и отсутствие данных о длине контекста, мультиязычности и типичных ошибках. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Omnimerge-v4 — мультимодальная модель для диалога, программирования, рассуждений и работы с изображениями, созданная ManniX-ITA. Это слияние базовой Qwen/Qwen3.6-27B и трёх её дообученных вариантов методом DARE-TIES Omnimerge v2; в архитектуре Qwen3.5 используется плотная модель с условной генерацией. В репозитории указаны веса safetensors, библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; README также описывает отдельную MLX-VL-сборку для работы с изображениями и видео. В карточке приведены результаты тестов на генерации кода и вопросах научного уровня, но они зависят от конфигурации оценки. Автор сообщает о 27 млрд параметров для базовой модели; параметры контекста этой версии в предоставленных данных не приведены. README описывает уязвимость исходного слияния к небольшим изменениям MLP, влияющим на выдачу reasoning-тегов; в этой версии MLP сохранены от базовой модели. Указано, что это ограничивает часть улучшений в задачах программирования. Для запуска с поддержкой зрения в GGUF требуется совместимый mmproj-проектор; лицензия репозитория — Apache-2.0.

QwQ-32B-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация модели рассуждений QwQ-32B, разработанной командой Qwen. Квантизацию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon, в том числе через LM Studio. Модель относится к задачам генерации текста и ориентирована на сценарии, требующие пошагового рассуждения и решения сложных задач. Поддерживается контекст длиной до 128 000 токенов. В README не указаны точные сведения о поддерживаемых языках, модальностях и внутренней архитектуре, кроме принадлежности к линейке QwQ и размера исходной модели 32B. Ключевое преимущество этой версии — уменьшенный объём представления благодаря 4-битной квантизации, что делает запуск крупной модели более доступным на совместимых устройствах Apple Silicon. При этом квантизация может влиять на точность и качество по сравнению с исходной моделью. Модель может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы. Лицензия в README не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в документации исходной модели QwQ-32B и у правообладателя.

LLaMA-3-8B-SFR-Iterative-DPO-R — диалоговая инструктивная языковая модель Salesforce, основанная на архитектуре Llama 3. В репозитории указано 7,5 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Она обучена с помощью итеративного онлайн RLHF на основе DPO с открытыми наборами данных, без дополнительной разметки людьми или GPT-4. Модель предназначена для диалоговых ответов и следования инструкциям. В карточке Salesforce сообщает о результатах на Alpaca-Eval-V2, MT-Bench и Chat-Arena-Hard, а также приводит академические бенчмарки, включая GSM-8K, MMLU и HumanEval. README обозначает выпуск как исследовательский, предназначенный для поддержки академической работы; лицензия в метаданных — llama3. Модель может выдавать оскорбительный или неэтичный контент, особенно при состязательных запросах. Salesforce рекомендует проверять точность, безопасность и справедливость перед применением, особенно в высокорисковых сценариях. Поддерживаемые естественные языки явно не перечислены.

Agnuxo публикует локальную GGUF-модель для генерации кода на основе Phi-3.5 Mini Instruct. Карточка описывает её как помощника для программирования и разговорного взаимодействия; модель можно запускать через Ollama, а формат файлов указан как GGUF F16. Количество параметров в доступных сведениях не приведено. Модель предназначена для генерации и помощи с кодом на Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, включая примеры научных вычислений и машинного обучения с NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, TensorFlow и JAX. Указаны также возможности координации агентных задач и интеграции с MCP и A2A. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества; заявленные в ней достижения и возможности не подтверждены независимыми данными.

Sorawiz/Phi-4-Base — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES на основе нескольких моделей семейства Phi-4. В состав вошли Phi-4-Empathetic, LoRA-phi-4-abliterated, Phi-4-Math-IO, Phi-4-o1 и Phi-4-QwQ. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 14,1 млрд параметров и использует контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Состав исходных моделей ориентирует её на эмпатичные ответы, математику, рассуждения и задачи в стиле QwQ и o1. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.