II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

Pearl-3x7B — языковая модель Louis Brulé Naudet для диалогов, программирования и математических задач. Это объединение трёх моделей в архитектуре Mixture of Experts на основе Mixtral, примерно 7,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса Safetensors, модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для ответов в чате, генерации и объяснения кода, а также решения математических задач. В карточке указан английский язык. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README заявляет специализацию на анализе данных, однако не приводит результатов оценки, поэтому качество на конкретных задачах не подтверждено.

mergekit-community/qwenben — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом методом SLERP с помощью mergekit. В слиянии участвовали Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Модель содержит 1,5 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может быть полезна для задач программирования и рассуждений, унаследованных от объединённых моделей. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не приводит результатов сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах. Репозиторий содержит веса safetensors; сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

SynapseLLM 7B Mistral v0.4 Preview3 — языковая модель WebraftAI, дообученная на Mistral-7B-v0.1. Это плотный декодерный трансформер с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors для Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый формат Mistral Instruct и ориентирована на английский язык. Модель предназначена для ответов на вопросы, математических инструкций и генерации кода, включая Python. Дообучение выполнено на ограниченном наборе данных из 770 тысяч примеров с помощью QLoRA; опубликованная модель объединена с обученными адаптерами. Разработчик предупреждает, что ответы могут содержать фактические ошибки, модель может не следовать системным инструкциям и иногда ошибочно представляться как GPT. Лицензия — Apache 2.0.

QuantFactory/Qwen3-4B-Thinking-2507-GGUF — квантизированная версия Qwen3-4B-Thinking-2507, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp на основе модели Qwen. Это каузальная языковая модель для генерации текста, ориентированная на задачи, требующие рассуждений: логика, математика, естественные науки, программирование, академические задания, следование инструкциям, использование инструментов и взаимодействие с агентными системами. Модель содержит около 4 млрд параметров, из которых 3,6 млрд не относятся к эмбеддингам, и имеет 36 слоёв. Архитектура внимания использует GQA: 32 головы для запросов и 8 для ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает только режим рассуждений; используется автоматическое добавление маркера <think>, поэтому в выводе могут присутствовать специальные маркеры рассуждений. В README явно описана текстовая модальность; перечень поддерживаемых языков не указан. Сильными сторонами являются улучшенные возможности рассуждения, следования инструкциям, генерации текста, работы с инструментами и обработки длинного контекста. Модель рассчитана на сложные задачи и может генерировать длинные цепочки рассуждений, что следует учитывать при настройке лимита вывода и потреблении ресурсов. Ограничения включают работу только в thinking-режиме, отсутствие сведений о конкретном формате и уровне квантизации в карточке, а также отсутствие опубликованных требований к аппаратному обеспечению и подробных характеристик производительности именно этой GGUF-сборки. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-FP8 — FP8-квантизированная версия модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для работы с текстом, изображениями и видео. Модель ориентирована на программирование, профессиональные и исследовательские задачи, автономное планирование, агентные сценарии и выполнение сложных многошаговых задач. Режим рассуждений включён по умолчанию, но может отключаться для отдельных запросов; глубина рассуждений настраивается параметром reasoning_effort, а контекст рассуждений из предыдущих сообщений может сохраняться через preserve_thinking. Модель содержит 27 млрд параметров, 64 слоя и использует архитектуру, сочетающую Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Поддерживается понимание изображений и видео, включая документы, STEM-диаграммы и длительные видеоматериалы, однако конкретный перечень языков в README не указан. Веса квантизированы методом fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлено, что показатели близки к исходной модели. Формат совместим с Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang и другими инструментами инференса. Лицензия — Apache 2.0. Ограничениями являются необходимость подходящей инфраструктуры для локального развёртывания, возможные особенности FP8-инференса и отсутствие в предоставленных данных подробных результатов бенчмарков и языкового покрытия.

Cogito v2 preview 109B MoE — мультимодальная инструктивно настроенная модель Deep Cogito для диалога и анализа изображений. Она основана на Meta Llama 4 Scout 17B-16E и дообучена с использованием итеративной дистилляции и усиления (IDA). По карточке модели, Cogito v2 сочетает обычный режим ответа с режимом саморефлексии, поддерживает вызов инструментов и предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих помощнических сценариев. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. В README заявлена подготовка более чем на 30 языках и поддержка контекста до 10 млн токенов; это заявление относится к семейству Cogito v2, а метаданные каталога подтверждают возможности чата и зрения. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия указана как llama4; README описывает лицензию как открытую для коммерческого использования.

unsloth/Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1-GGUF — GGUF-версия модели Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1, разработанной NVIDIA и подготовленной Unsloth. Это языковая reasoning-модель на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct, предназначенная для диалогов, следования инструкциям, генерации кода, математических и логических задач, RAG-систем, tool calling и AI-агентов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык и языки программирования, также заявлена поддержка немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель представляет собой плотный decoder-only Transformer с архитектурой Llama 3.1 и примерно 8 млрд параметров. Она поддерживает текстовый ввод и вывод, контекст до 131 072 токенов, а также режимы с рассуждением и без него, переключаемые системным промптом. Постобучение включало supervised fine-tuning для математики, кода, рассуждений и tool calling, а также этапы reinforcement learning и оптимизации предпочтений. GGUF-формат и заявленная эффективность позволяют использовать модель локально, в том числе на одной RTX GPU; рекомендуемые аппаратные платформы исходной модели — NVIDIA Hopper и Ampere. Сильными сторонами являются сочетание качества рассуждений, чат-возможностей и вычислительной эффективности, а также поддержка длинного контекста и агентских сценариев. Ограничения включают преимущественную ориентацию на английский язык и языки программирования, зависимость поведения от корректной настройки режима рассуждения и устаревание части знаний: дата среза предобучающих данных Meta Llama 3.1 указана как 2023 год. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; дополнительно указано соглашение Meta Llama 3.1 Community License Agreement. Модель заявлена как пригодная для коммерческого использования.

Ornstein-3.5-9B-V1.5 — дообученная DJLougen / GestaltLabs модель семейства Qwen3.5 с примерно 9,65 млрд параметров. Это плотная модель на базе Qwen/Qwen3.5-9B-Base, выпущенная в формате BF16 и предназначенная для диалогового использования через Transformers; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель ориентирована на многошаговые рассуждения, научные и технические задачи, помощь в исследованиях ИИ, программирование и обычный диалог. По заявленным разработчиком тестам GBS STANDARD-200 она превосходит базовую модель в рассуждениях и научных вопросах; результаты приведены в README и не гарантируют аналогичного качества на других задачах. V1.5 — промежуточный релиз supervised fine-tune, а не описываемая как завершённая версия будущего этапа обучения с reinforcement learning. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка ориентирует её на английский язык. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 — языковая модель семейства Qwen3-Next, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантованный checkpoint модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking для генерации текста, сложных рассуждений, программирования, агентских сценариев и задач с длинным контекстом. Модель поддерживает только режим thinking и ориентирована прежде всего на высокосложные задачи рассуждения. Модель имеет архитектуру causal language model с гибридным вниманием, сочетающим Gated DeltaNet и Gated Attention, а также разреженную Mixture-of-Experts. Общее число параметров составляет 80 млрд, из них 3 млрд активируются при обработке токена; модель содержит 48 слоёв и 512 экспертов, из которых активируются 10, плюс один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Используется fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Модель обучалась на 15 трлн токенов и дополнительно проходила post-training. Сильные стороны модели — высокая параметрическая эффективность, сниженные вычислительные затраты на токен, потенциально высокая скорость инференса на длинных контекстах и хорошие результаты в задачах знаний, математики, программирования, следования инструкциям и использования инструментов. Ограничение заключается в поддержке только thinking-режима; модель может генерировать очень длинные рассуждения, поэтому она особенно предназначена для сложных задач, а не для минимально задерживаемых ответов. Приведённые в README результаты получены для исходной модели в формате bfloat16 до FP8-квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking — текстовая MoE-модель семейства ERNIE от Baidu, представленная в репозитории Unsloth как дообучение baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking. Она предназначена для генерации текста и сложных рассуждений: логических задач, математики, науки, программирования и академических вопросов, а также для работы с инструментами. В модели 21 млрд параметров всего, из которых для каждого токена активируются около 3 млрд; архитектура включает 28 слоёв, а длина контекста составляет 131 072 токена. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Карточка отмечает улучшенные рассуждения, использование инструментов и понимание длинного контекста; для сложных задач рекомендован режим с увеличенной длиной рассуждения. Для запуска описана поддержка Transformers версии 4.54.0 или новее, а также интеграции с FastDeploy и vLLM; парсеры рассуждений и вызовов инструментов для vLLM указаны как находящиеся в разработке. Лицензия — Apache-2.0.

OpenAI o3 — универсальная модель, предназначенная для решения задач в разных областях. Она ориентирована на математику, естественные науки, программирование и рассуждения по визуальным данным, а также подходит для технического письма и выполнения инструкций. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text; описание указывает на работу с визуальной информацией, но не уточняет архитектуру, размер, контекст, языки или лицензию.

GaelicThunder/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-ablit-EXL3-Kalibrated — квантизированная версия DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp от DeepSeek, подготовленная GaelicThunder на основе MixedK-пака vcruz305 и abliterated-варианта drowzeys. Модель предназначена для мультимодальных задач «текст плюс изображение», включая анализ изображений и генерацию текста, а также для обычных сценариев работы с текстом, математикой и кодом. Это MoE-модель с 256 маршрутизируемыми экспертами в каждом слое, представленная в формате EXL3 с mixed-precision-квантизацией: экспертные веса распределены между 2- и 3-битным представлением, при этом 22 слоя дополнительно переквантизированы в калиброванный 3-битный формат. Остальные тензоры используют BF16 или FP8 в зависимости от компонента. Пакет занимает около 106 GB и рассчитан на запуск на одной NVIDIA DGX Spark с GB10 и 128 GB памяти. Поддерживаются контекст до 245 760 токенов, speculative decoding, CUDA graphs и обработка от одного до трёх изображений на запрос. Языки явно не указаны. По приведённым измерениям модель сохраняет около 90% вероятности токенов оригинальной модели в среднем, с особенно сильными результатами на математике; заявлены также показатели для прозы и кода. Ограничения включают высокие требования к памяти и специализированному стеку запуска, длительную первичную компиляцию ядер и известную ошибку декодирования, из-за которой иногда появляется токен «)Skip»; в рекомендуемом сценарии она подавляется прокси. Модель распространяется по лицензии MIT.

cyankiwi/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-AWQ-4bit — 4-битная AWQ-квантизированная версия модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking из семейства Qwen. Разработчик в README явно не указан; модель опубликована на базе Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking и предназначена для генерации текста с акцентом на сложные рассуждения, математические и программные задачи, многошаговое решение проблем и агентские сценарии. Это авторегрессионная causal language model с гибридной архитектурой Gated DeltaNet и Gated Attention, разреженной Mixture-of-Experts. Всего модель содержит 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на каждом токене; 48 слоёв, 512 экспертов и 10 активируемых экспертов. Контекстное окно составляет 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Поддерживается только thinking mode, а шаблон чата автоматически включает режим рассуждений. Языки и мультимодальные возможности в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая параметрическая и вычислительная эффективность, производительность на сложных задачах рассуждения, программирования, следования инструкциям и работы с инструментами, а также поддержка сверхдлинного контекста. Модель может генерировать особенно длинные рассуждения, поэтому она лучше подходит для комплексных задач, чем для сценариев, требующих минимальной задержки или кратких ответов. В README также не приведены требования к аппаратному обеспечению и подробные ограничения качества. Лицензия — Apache 2.0.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, разработанной командой deepseek-ai и подготовленной в формате GGUF участником bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через совместимые инструменты, включая LM Studio. Модель дистиллирована из reasoning-модели DeepSeek-R1 и настроена на задачи рассуждения и генерации цепочек рассуждений. Заявлена поддержка контекста до 128 000 токенов. В README не указаны точный вариант квантования, перечень поддерживаемых языков и дополнительные модальности, поэтому её следует рассматривать как текстовую модель. К сильным сторонам относятся большой размер 70B параметров, ориентация на сложное рассуждение и возможность использования квантизированной сборки в локальной инфраструктуре. Ограничения включают потенциально высокие требования к ресурсам, зависимость характеристик от выбранного уровня квантования и типичные для генеративных моделей риски неточных, вредных или неподходящих ответов. Лицензия в предоставленных данных не указана; условия использования следует уточнять в исходном репозитории модели.

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1.5-GGUF — квантованное представление большой языковой модели NVIDIA, производной от Meta Llama-3.3-70B-Instruct. Модель предназначена для рассуждений, многоходового чата, следования инструкциям, программирования, математических и научных задач, а также для создания RAG-систем, AI-агентов и приложений с вызовом инструментов. Версия GGUF подготовлена Unsloth и включает исправления шаблона чата; для llama.cpp рекомендуется использовать параметр --jinja. Модель представляет собой плотный decoder-only Transformer с архитектурными изменениями, полученными методом Neural Architecture Search: в отдельных блоках внимание пропускается или заменяется линейным слоем, а коэффициент расширения FFN может различаться между блоками. Такой подход уменьшает требования к памяти и повышает эффективность инференса при сохранении качества. Указаны размер 49B параметров, контекст до 128K токенов и поддержка английского языка, включая задачи с кодом. Модель обучалась на данных с отсечкой по 2023 году, поэтому её знания могут быть устаревшими. Сильными сторонами являются сочетание качества рассуждений и эффективности, поддержка агентных сценариев, RAG и tool calling, а также возможность применения в коммерческих проектах. Ограничения включают специализацию преимущественно на английском языке, отсутствие заявленной мультимодальности и зависимость характеристик от конкретного GGUF-кванта и оборудования. Использование регулируется NVIDIA Open Model License, а также дополнительными условиями Llama 3.3 Community License Agreement.

TeichAI/Qwen3-4B-Thinking-2507-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill — плотная языковая модель на архитектуре Qwen3, созданная дообучением unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507 на наборе примеров рассуждений Claude Opus 4.5 с высоким уровнем reasoning. В модели 3,7 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в диалоге и имеет интерфейс для вызова инструментов. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель рассчитана на программирование, научные задачи и применение общего назначения, в том числе запросы, требующие развёрнутых рассуждений. README не приводит сведения о языках обучения или оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Darwin-397B-ZTC — языковая модель семейства Darwin от VIDRAFT, созданная на базе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B. Это разреженная MoE-модель с архитектурой Qwen3.5 MoE, общим масштабом 397 млрд параметров и примерно 17 млрд активных параметров. Веса представлены в формате compressed-tensors W8A8 FP8; README указывает размер около 418,7 ГБ. Модель предназначена для сложных рассуждений, генерации кода и работы в агентных сценариях с вызовом инструментов. Поддерживает корейский и английский, а также заявлена поддержка китайского и японского. Контекст — до 262 тысяч токенов. Ключевая особенность версии ZTC — оценка уверенности по внутреннему состоянию модели до начала генерации ответа, чтобы отсеивать потенциально ошибочные ответы и рискованные действия. В README приведены результаты на GPQA Diamond и оценке достоверности ответов, однако качество проверки зависит от модели, создавшей проверяемый ответ: перенос на существенно отличающуюся смесь генераторов требует отдельной оценки. Для запуска заявлена совместимость с Transformers, vLLM и SGLang; масштаб модели требует значительных вычислительных ресурсов. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-Z1-32B-0414 — языковая модель с 31,6 млрд параметров от Zhipu AI (zai-org), созданная на базе GLM-4-32B-0414. Это плотная autoregressive-модель семейства GLM-4 для генерации текста и диалогов, обученная рассуждению и дообученная с помощью reinforcement learning на задачах математики, программирования и логики. Поддерживает китайский и английский языки; родной контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для сложных задач, где полезны пошаговые рассуждения: решения математических задач, помощь с кодом, логический анализ, ответы на вопросы и подготовка отчётов. Карточка также указывает интерфейс для вызова инструментов. Для входов длиннее 8 192 токенов README рекомендует при необходимости включать YaRN; это может немного ухудшить качество на коротких текстах. В истории диалога следует сохранять только видимый пользователю ответ, поскольку модель использует скрытое рассуждение. Модель распространяется по лицензии MIT.

bartowski/nvidia_Nemotron-Cascade-14B-Thinking-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели Nemotron-Cascade-14B-Thinking, разработанной NVIDIA. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp release b7423 и метода imatrix; исходная модель построена на базе Qwen3-14B Base и дообучена NVIDIA с помощью многоэтапного SFT и последовательного доменного reinforcement learning. Модель предназначена для текстовой генерации общего назначения, сложного рассуждения, математических задач, программирования, software engineering, следования инструкциям и tool use. Она рассчитана исключительно на thinking mode и использует шаблон Qwen3-style ChatML с добавлением тега /think. Поддерживается английский язык. Модель имеет около 14B параметров; репозиторий GGUF предлагает варианты от IQ2_XS до BF16 размером примерно от 4,69 до 29,54 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между качеством и требованиями к памяти для llama.cpp, LM Studio и совместимых приложений. Исходная конфигурация рассчитана на 32K токенов; с RoPE scaling по методу YaRN заявлена поддержка 64K токенов, а для SWE Verified — до 90K. Сильные стороны — специализация на глубоком рассуждении и высокие результаты NVIDIA на широком наборе тестов, включая математику и программирование. Ограничения связаны с режимом только thinking, англоязычной специализацией и неизбежной потерей качества у низкобитных квантизаций. Модель и производные квантизации распространяются по NVIDIA Open Model License.

Olmo-3.1-32B-Think — авторегрессионная Transformer-модель семейства OLMo, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это вариант Think с 31,7 млрд параметров, дообученный на базе allenai/Olmo-3-32B-Think-DPO; в метаданных указан датасет Dolci-Think-RL. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 65 536 токенов, основным языком карточка называет английский. Модель предназначена для рассуждений и ответов на запросы по математике, программированию, общим знаниям и диалогу. Ai2 сообщает об улучшении решения задач благодаря длинным цепочкам рассуждений; в карточке приведены результаты тестирования, включая 96,2 балла на MATH и 80,6 на AIME 2024. Результаты бенчмарков не гарантируют точность ответов в конкретных сценариях. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0; Ai2 указывает на исследовательское и образовательное применение в соответствии с рекомендациями ответственного использования. Модель может выдавать неточные сведения и вредоносный или предвзятый контент, поэтому ответы следует проверять.

Olmo-3-32B-Think-DPO — англоязычная авторегрессионная Transformer-модель для генерации текста и диалогов, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это плотная модель семейства OLMo 3 с 31,7 млрд параметров, дообученная методом DPO на базе allenai/Olmo-3-32B-Think-SFT; в обучающих данных серии Olmo 3 представлены задачи по математике, программированию, диалогу и общим знаниям. Модель ориентирована на ответы с пошаговыми рассуждениями, в том числе для математических и программных задач. Модель работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Заявленный язык — английский. Лицензия Apache 2.0; Ai2 указывает исследовательское и образовательное назначение в соответствии с рекомендациями ответственного использования. Модель может выдавать неточные сведения и без дополнительной фильтрации — вредоносный или чувствительный контент; ответы следует проверять.

Agnes 2.5 Pro Alpha — мультимодальная модель рассуждений, разработанная Agnes AI и дообученная на Qwen/Qwen3.5-397B-A17B. Она принимает текст и изображения и предназначена для программирования, научных задач, анализа длинных контекстов и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель поддерживает контекст до 1 млн токенов и генерацию до 65 536 токенов; заявлены расширенное рассуждение и понимание изображений. Модель подходит для анализа репозиториев и отладки кода, синтеза технических документов, научного решения задач и визуального анализа. В README указаны сравнительные оценки на бенчмарках, но таблица результатов в предоставленном тексте опущена. Модель доступна в формате safetensors; для локального запуска README рекомендует 8 GPU класса NVIDIA H200 и около 1 ТБ свободного места. Лицензия — Apache-2.0. Ответы могут содержать ошибки; для важных решений и действий инструментов требуется проверка.

Mungert/cogito-v1-preview-llama-8B-GGUF — квантизированная GGUF-версия предварительной модели Cogito v1-preview, разработанной Deep Cogito. Однако представленная карточка описывает вариант на 70B параметров с базовой моделью Meta Llama 3.1 70B, поэтому соответствие заявленному идентификатору 8B не подтверждено. Модель предназначена для генерации текста по тексту и работает как instruction-tuned LLM. Cogito — гибридная reasoning-модель: она может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять саморефлексию в режиме расширенного рассуждения. Модель оптимизирована для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общей полезности и tool calling. Заявлена поддержка более 30 языков и контекстного окна до 128k токенов. Расширенное рассуждение включается специальной системной инструкцией или параметром enable_thinking в chat template. Поддерживаются одиночные, параллельные и комбинированные вызовы инструментов. К сильным сторонам относятся гибридный режим работы, заявленные улучшения многоязычности, программирования и вызова инструментов, а также обучение методом Iterated Distillation and Amplification. Ограничения карточки — отсутствие подробных числовых результатов тестов в текстовом виде и несоответствие между идентификатором 8B и описанием 70B. Модель распространяется по лицензии llama3.1; в карточке указано, что семейство выпущено под открытой лицензией с возможностью коммерческого использования.

Это конвертированная в формат MLX версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, подготовленная сообществом mlx-community из модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с помощью mlx-lm 0.20.2. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров; для генерации текста поддерживается контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста и решения задач рассуждения, в том числе по математике и программированию. Репозиторий содержит веса safetensors в формате MLX. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 — предварительная версия мультимодальной модели Google Gemini 2.5 Pro. Она предназначена для сложных задач рассуждения, программирования, математики и науки. В карточке указаны способности к рассуждению, но подробности об архитектуре, размере и длине контекста не приведены. Модель ориентирована на сценарии, где требуется разбирать запрос и формировать содержательный ответ, включая помощь с кодом и решение математических задач. Метаданные классифицируют её как image-text-to-text, однако README не уточняет поддерживаемые типы входных данных. Условия лицензии в доступных сведениях не описаны.

unsloth/GLM-5.2-GGUF — это GGUF-версия языковой модели GLM-5.2, подготовленная Unsloth на основе модели zai-org/GLM-5.2, разработанной командой GLM-5. Модель предназначена для генерации текста, решения сложных задач с длинным горизонтом планирования, программирования, агентской работы и использования инструментов. Заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель рассчитана на контекст до 1 миллиона токенов и поддерживает несколько уровней интенсивности рассуждений, позволяя выбирать баланс между качеством и задержкой. В архитектуре используется IndexShare, повторно применяющий один индексатор для каждой группы из четырёх разреженных attention-слоёв и снижающий вычисления на токен при контексте в 1 миллион токенов. Улучшенный слой MTP предназначен для speculative decoding и, по данным README, увеличивает длину принимаемой последовательности до 20%. Представлена в формате GGUF с вариантами квантования, включая 1-bit UD-IQ1_M. Сильными сторонами являются работа с очень длинным контекстом, задачи программирования, математическое и общее рассуждение, а также сценарии агентской инженерии и взаимодействия с инструментами. Ограничения конкретной GGUF-версии, требования к памяти и производительность зависят от выбранного варианта квантования и используемого оборудования; подробные размеры модели в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Locutusque/NeuralHyperion-Medium-Preview — англоязычная плотная языковая модель семейства Mistral, выпущенная M4-ai. Это версия модели NeuralHyperion-Medium объёмом 7,1 млрд параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1, дообученная на наборе Hyperion и затем с помощью DPO на парах Argilla Orca. Она предназначена для генерации текста, ответов на сложные вопросы и диалогов, а также для рассуждений, генерации кода и работы с научными, медицинскими и математическими текстами. Контекст составляет 32 768 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель может быть полезна для учебных помощников по естественным и компьютерным наукам, технических диалоговых систем, анализа медицинских текстов и поддержки программирования. В README приведены результаты отдельных тестов рассуждения и здравого смысла, но полная оценка обозначена как ожидающая публикации. Среди указанных ограничений — возможная непоследовательность ответов из-за различий в форматировании данных и качестве их разметки. Лицензия — Apache-2.0.

Nex-N2.5-Max — языковая модель семейства Nex-N2.5, разработанная компанией Nex-AGI. Она предназначена для агентных задач с длинной последовательностью действий в реальных средах: программирования, научных исследований, интеллектуальной работы, сложных сценариев продуктивности, автономного выполнения и тестирования программ, а также работы с компьютером и браузером. Модель относится к pipeline text-generation и поддерживает текстовые сценарии. Nex-N2.5-Max построена на текстовой архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 1,6 триллиона параметров и стала для разработчика первой моделью, полностью дообученной в масштабе свыше триллиона параметров. По сравнению с мультимодальными моделями Nex-N2.5-mini и Nex-N2.5-Pro, версия Max описана как text-only, поэтому визуальная модальность для неё в README не заявлена. Среди сильных сторон указаны длительное автономное выполнение задач, самокоррекция и высокие результаты в тестах кодирования и агентных сценариев; при этом конкретные пределы контекста, поддерживаемые языки и требования к вычислительным ресурсам не приведены. Веса модели выпускаются с открытым исходным кодом по лицензии Apache-2.0.

OpenThinker-32B — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct командой OpenThoughts на наборе OpenThoughts-114k. Она предназначена для генерации текста в диалоге и задач, где требуется пошаговое рассуждение, включая математику, научные вопросы и программирование. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы доступны веса в формате Safetensors и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на наборах математических и научных задач, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных. Обучающие примеры получены с помощью дистилляции DeepSeek-R1, поэтому ответы могут содержать ошибки или необоснованные рассуждения. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

OpenThinker-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts-114k, созданном с использованием дистилляции DeepSeek-R1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с упором на рассуждения, решение математических задач, вопросы по естественным наукам и программирование. В README приведены оценки на AIME24, MATH500, GPQA-Diamond и задачах LiveCodeBench; результаты показывают сильные стороны в математике и коде, но не гарантируют точность каждого ответа. Веса, данные и код проекта опубликованы; лицензия модели — Apache 2.0. Это текстовая модель, поэтому она не принимает изображения или аудио. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные ответы и требует проверки результатов, особенно в задачах, где ошибка критична.