II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

Карточка модели stgallenquants/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Phi-4-reasoning-plus-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Phi-4-reasoning-plus, разработанной Microsoft. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, математики и решения многошаговых задач, требующих логического рассуждения. Модель поддерживает контекст до 32 000 токенов и работает с текстом на английском языке. Она дообучена на базе Phi-4 и дополнительно обучалась с применением Reinforcement Learning для повышения точности. Ключевая особенность — ориентация на сложные математические и логические задачи; при этом модель в среднем генерирует примерно на 50% больше токенов, чем базовая версия. В README не указаны точный размер модели, архитектурные детали и наборы данных. Модель распространяется по лицензии MIT. GGUF и llama.cpp упрощают локальный запуск, однако конкретные требования к оборудованию зависят от выбранного уровня квантизации, который в предоставленных данных не указан. Как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или неподходящие ответы.

QwQ-32B-Preview-Instruct-Coder — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом TIES. В объединение вошли Qwen/QwQ-32B-Preview, Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, программирования, математических рассуждений и структурированных ответов. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Она работает с текстом на входе и генерирует текст на выходе; отдельные поддерживаемые языки не указаны в предоставленных данных. Сведения о лицензии и ограничениях качества в README и метаданных отсутствуют.

DeepSeek-R1 — большая языковая модель первого поколения моделей рассуждения, разработанная DeepSeek. Модель обучалась с использованием комбинации supervised fine-tuning и крупномасштабного reinforcement learning: перед этапами RL применялись данные cold start, а общий конвейер включал два этапа RL и два этапа SFT. Исследовательская версия DeepSeek-R1-Zero также представлена авторами и обучалась с помощью RL без предварительного SFT. Модель предназначена для сложных задач рассуждения, включая математику, программирование и другие интеллектуальные задачи, требующие многошагового анализа. По заявлению разработчиков, её результаты сопоставимы с OpenAI-o1 в задачах математики, кода и рассуждения. К сильным сторонам относятся способности к самопроверке, рефлексии и построению длинных цепочек рассуждений. При этом README не содержит точных сведений о размере модели, архитектуре, длине контекста, поддерживаемых языках и мультимодальных возможностях. У модели есть ограничения, связанные с особенностями reasoning-моделей: у предварительной версии DeepSeek-R1-Zero отмечались бесконечные повторения, низкая читаемость и смешение языков; для DeepSeek-R1 эти проблемы должны уменьшаться благодаря дополнительным данным и этапам обучения. Модель распространяется по лицензии MIT. README также сообщает о выпуске производных дистиллированных моделей, но они не являются самой моделью DeepSeek-R1.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — это версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B в формате GGUF, подготовленная пользователем brittlewis12. Исходную модель разработала DeepSeek AI: она создана дистилляцией цепочек рассуждений DeepSeek-R1-0528 и дообучением базовой Qwen3 8B. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений, включая математические задачи, программирование, академические исследования и разработку компактных reasoning-моделей. Архитектура модели идентична Qwen3-8B, а конфигурация токенизатора унаследована от DeepSeek-R1-0528. Размер — 8 миллиардов параметров; указанная модальность — текст, основной язык в карточке — английский. Модель распространяется в GGUF — формате, ориентированном на локальный запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Размер контекста в README не указан. Для работы поддерживаются системные промпты; добавлять маркер <think> в начало ответа не требуется. Сильная сторона модели — качество рассуждений при относительно небольшом размере: в приведённых оценках она получила 86,0 на AIME 2024, 76,3 на AIME 2025 и сопоставлялась с более крупными моделями. При этом результаты зависят от сценария: на GPQA Diamond модель показала 61,1, а на LiveCodeBench — 60,5, поэтому приведённые показатели не гарантируют одинакового качества на всех задачах. В README не указаны конкретный уровень GGUF-квантизации, требования к памяти, максимальный контекст и подробные ограничения безопасности. Лицензия — MIT.

unsloth/DeepSeek-R1-BF16 — версия DeepSeek-R1, опубликованная Unsloth и представленная в формате Safetensors для Transformers. Модель основана на DeepSeek-R1 от DeepSeek и предназначена для диалоговой генерации текста с упором на рассуждения, решение математических задач и помощь с кодом. В карточке указана архитектура DeepSeek-V3; размер составляет 37,6 млрд параметров, длина контекста — до 163 840 токенов. Модель может применяться для пошагового анализа сложных вопросов, объяснения решений, генерации и разбора кода, а также ответов в диалоге. Указанная лицензия — MIT. Для практического использования учитывайте, что ответы могут содержать ошибки, а многошаговые рассуждения — быть избыточными; README не приводит оценок качества именно этой сборки.

TeichAI Gemma 4 31B it Claude Opus Distill — мультимодальная модель диалогового семейства Gemma 4, созданная дообучением unsloth/gemma-4-31B-it с помощью Unsloth на наборах траекторий рассуждений Claude Opus и Sonnet. Она предназначена для диалогов и задач, требующих многошагового анализа: генерации и отладки кода, научных рассуждений, синтеза исследовательских материалов и выполнения инструкций. Архитектура — плотная Gemma4ForConditionalGeneration; модель работает с текстом и изображениями, поддерживает режим рассуждений и использует формат safetensors. В метаданных основная задача указана как image-text-to-text. README описывает вариант с высоким уровнем усилий рассуждения и рекомендует более новую версию v2, отмечая улучшения качества данных и шаблона чата в v2. Модель рассчитана на применение с Transformers и поддерживает переменное разрешение изображений. Карточка не сообщает размер контекстного окна и перечень поддерживаемых естественных языков, поэтому эти характеристики здесь не уточняются. Лицензия — Apache-2.0. Качество и стабильность текущей версии могут уступать v2; заявленные возможности в коде, науке и исследованиях в README не сопровождаются приведёнными здесь количественными результатами оценки.

unsloth/GLM-Z1-32B-0414-GGUF — GGUF-версия 32-миллиардной reasoning-модели GLM-Z1-32B-0414, разработанной командой THUDM на основе GLM-4-32B-0414 и подготовленной в формате GGUF проектом Unsloth. Модель предназначена для локального текстового диалога и генерации текста, особенно для задач, требующих глубокого рассуждения: математики, программирования, логики и решения сложных многоэтапных задач. Модель поддерживает китайский и английский языки и относится к задачам text-generation. Заявлены улучшенные математические способности и общее качество решения сложных задач по сравнению с базовой моделью. В README указано 32 миллиарда параметров; архитектура подробно не описана. Для работы с длинным контекстом предусмотрен YaRN: при длине входа свыше 8192 токенов рекомендуется включать масштабирование RoPE, исходный максимальный размер позиционных эмбеддингов составляет 32768 токенов. Модель подходит для локального развертывания через совместимые инструменты, включая llama.cpp; для корректной обработки системного промпта в llama.cpp рекомендуется параметр --jinja. Для генерации рекомендованы temperature 0.6, top_p 0.95, top_k 40 и max_new_tokens 30000. Ограничения включают значительные требования к вычислительным ресурсам из-за размера 32B и возможное небольшое ухудшение качества на коротких текстах при постоянном включении YaRN. Лицензия — MIT.

SKT AI LABS представила SKT-NRS/NRS_QWEN_MYTHOS_1M — дообученную модель на архитектуре Qwen3.5-9B для диалогов, рассуждений и генерации текста. Карточка заявляет контекст до 1 048 576 токенов с масштабированием YaRN и настройку на примерах по программированию, математике и логике. Метаданные также указывают поддержку изображений в базовой мультимодальной архитектуре Qwen, хотя описание модели сосредоточено на текстовых сценариях. Модель предназначена для анализа длинных документов и кодовых баз, пошаговых рассуждений, программирования и вызова инструментов, включая Python и веб-поиск. Заявлены диалоговый режим и оптимизация инференса, однако сведения о скорости и стократном повышении качества являются утверждениями авторов без приведённых сравнительных результатов. Для обработки вывода могут потребоваться специальные меры из-за блоков <think>; критические ответы следует проверять из-за риска галлюцинаций. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели trinityomni/OpenThinker-32B на Hugging Face совпадает с карточкой trinityomnis/OpenThinker-32B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели biennequants/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели Jackrong/Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1, подготовленная mradermacher для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель основана на Qwen3.5 с заявленным размером 9 млрд параметров и обучалась с использованием дистилляции, SFT и LoRA на наборах данных, связанных с reasoning и длинными цепочками рассуждений, включая Qwen3.5-reasoning-700x и GLM-5.1 Reasoning. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений, математических и STEM-задач, программирования, исследовательских сценариев и многоязычного применения. В карточке заявлена поддержка английского, китайского, японского и испанского языков. README также описывает модель как vision model; для работы с изображениями могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория. Точный размер контекстного окна и детальная архитектура не указаны. Основное преимущество — наличие нескольких вариантов квантизации, позволяющих выбирать компромисс между размером, скоростью и качеством; среди рекомендуемых указаны i1-Q4_K_M и i1-Q4_K_S. Низкобитные варианты экономят память, но могут заметно снижать качество, а модель и её характеристики обозначены как экспериментальные. Распространение заявлено по лицензии Apache-2.0.

Step-3.5-Flash-FP8 — открытая foundation-модель, разработанная StepFun и представленная в формате FP8 на базе stepfun-ai/step-3.5-flash. Она предназначена для сложного рассуждения, программирования, агентских сценариев, многошагового выполнения задач, поиска и обработки больших объёмов информации. Модель ориентирована на интерактивное применение и локальное развёртывание, включая высокопроизводительное потребительское оборудование. Архитектура модели основана на разреженной Mixture of Experts (MoE): всего модель содержит 196 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 11 млрд. Технология Multi-Token Prediction (MTP-3) обеспечивает заявленную скорость генерации около 100–300 токенов в секунду, с пиковыми значениями до 350 токенов в секунду для однопоточных задач программирования. Поддерживается контекстное окно объёмом 256K токенов; для его эффективной обработки используется гибридная схема Sliding Window Attention с соотношением 3:1. К сильным сторонам относятся высокая скорость вывода, эффективность MoE-архитектуры, способность работать с длинным контекстом и результаты на задачах рассуждения, программирования и автономных агентов, включая 74,4% на SWE-bench Verified и 51,0% на Terminal-Bench 2.0. Ограничения, включая языковую специализацию, мультимодальность и требования к аппаратным ресурсам, в README явно не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Zero Gemma 4 E4B OpenZero — компактная локальная модель для генерации текста, созданная на базе unsloth/gemma-4-E4B-it и распространяемая автором репозитория shafire в рамках семейства OpenZero. Это самостоятельная объединённая GGUF-модель: обученные веса OpenZero уже встроены, поэтому отдельные LoRA-адаптер и базовая модель не требуются. Модель предназначена для локальных агентных сценариев, включая планирование, структурированное выполнение и проверку действий, разработку и отладку кода, ревью, проектирование тестов, исследовательский анализ с проверкой свидетельств, работу с инструментами и автономные процессы. Она совместима с llama.cpp и OpenZero, может использоваться через Ollama и OpenAI-совместимый локальный API. Заявлена поддержка работы на CPU; в README приведён ориентир для Intel Core i7-2600: около 2,70 токена/с при обработке промпта и 2,37 токена/с при генерации. Модель относится к классу Gemma 4 E4B, имеет размер файла 5,46 GiB и рассчитана на контекст до 8192 токенов в рекомендованных командах запуска. Указан английский язык. Квантование сочетает тензоры базовой модели Q5_K_M с 66 обученными attention-тензорами в F16. Сильные стороны — автономность поставки, компактность, возможность локального и потенциально более приватного развёртывания, а также ориентация на агентные и инструментальные рабочие процессы. Производительность зависит от оборудования, а приведённый CPU-бенчмарк не является универсальной гарантией скорости. Лицензия указана как other, с названием openzero-community-source-v1; дополнительные условия в предоставленном README не раскрыты.

unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-bnb-4bit — 4-битная квантованная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, опубликованная Unsloth на основе модели DeepSeek. Модель относится к семейству плотных языковых моделей, дистиллированных из DeepSeek-R1 и построенных на базе Qwen. Разработчики DeepSeek указывают, что эта версия предназначена для задач рассуждения и превосходит OpenAI o1-mini на ряде бенчмарков для плотных моделей. Модель ориентирована на решение сложных задач, включая математические рассуждения, программирование, пошаговый анализ и генерацию текста. В README заявлены способности, связанные с самопроверкой, рефлексией и построением длинных цепочек рассуждений. Указан размер 32B, библиотека Transformers и английский язык; сведения о поддерживаемых модальностях, размере контекста и точной архитектуре в предоставленных данных отсутствуют. Ключевое преимущество варианта — 4-битное представление, потенциально снижающее требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами, однако README не содержит точных характеристик производительности или качества именно этой квантованной сборки. Возможными ограничениями являются зависимость результатов от качества квантования и отсутствие подтверждённых данных о контекстном окне и мультиязычности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-V3.1-Terminus — языковая модель, разработанная командой DeepSeek-AI. Это обновлённая версия DeepSeek-V3.1, построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek-V3, и основанная на DeepSeek-V3.1-Base. Обновление сохраняет исходные возможности модели, улучшает согласованность языка, снижая смешение китайского и английского текста и появление аномальных символов, а также повышает эффективность Code Agent и Search Agent. Модель предназначена для рассуждений без инструментов, генерации и анализа кода, работы поисковых агентов и агентских сценариев с использованием инструментов. По данным сравнительных тестов, улучшения особенно заметны в BrowseComp, SimpleQA, SWE Verified, SWE-bench Multilingual и Terminal-bench, хотя на отдельных задачах результаты немного ниже, чем у DeepSeek-V3.1. В README не указаны точный размер модели, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста. Для локального запуска предусмотрены материалы на базе репозитория DeepSeek-V3 и обновлённый пример инференса; отмечена известная проблема с форматом данных FP8 для параметров self_attn.o_proj, которую планируют исправить в будущих релизах. Модель и веса распространяются по лицензии MIT.

Карточка модели schwyzquants/OpenThinker-32B на Hugging Face совпадает с карточкой trinityomnis/OpenThinker-32B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели stgallenquants/OpenThinker-32B на Hugging Face совпадает с карточкой trinityomnis/OpenThinker-32B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели schwyzquant/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели shaffhausen/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели shaffhausenquant/OpenThinker-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker-7B, поэтому описание составлено по ней. 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.

TeichAI/Qwen3-14B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill-GGUF — языковая модель, разработанная TeichAI на базе unsloth/Qwen3-14B. Она дообучена методом дистилляции на наборе данных TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x, созданном на основе ответов Claude Opus 4.5 с высокой интенсивностью рассуждений. Модель предназначена для генерации текста общего назначения, программирования и научных задач. В README указано 14 млрд параметров, однако сведения об архитектурных деталях, модальностях, поддерживаемых языках и размере контекста отсутствуют. Формат GGUF предполагает использование в совместимом локальном инференсе, но конкретные варианты квантования и требования к ресурсам не приведены. Сильной стороной модели является специализация на задачах, требующих развернутого рассуждения, включая кодирование и научные вопросы. Ограничения также связаны с отсутствием подробных данных о качестве, бенчмарках, языковом покрытии, контекстном окне и рекомендуемых параметрах запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TeichAI разработала эту диалоговую MoE-модель на основе Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, дообучив её на наборе примеров рассуждений Claude Sonnet 4.5 с высоким уровнем reasoning. Модель предназначена для генерации текста, сложных рассуждений, программирования и научных задач; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан размер 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык; отдельные сведения о других поддерживаемых языках не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Дообучение на синтетических примерах рассуждений может влиять на стиль и точность ответов; карточка не приводит независимых оценок качества. Применимость к задачам за пределами программирования и науки отдельно не описана.

Zero Qwen3-8B OpenZero — локальная текстовая генеративная модель в формате GGUF, разработанная для экосистемы OpenZero и опубликованная пользователем shafire. Она основана на Qwen/Qwen3-8B и представляет собой полностью объединённую standalone-сборку: отдельный адаптер и базовая модель не требуются. Модель совместима с llama.cpp и Ollama, а также может использоваться через OpenAI-совместимый локальный сервер OpenZero. Модель предназначена для агентного программирования, отладки, ревью кода, планирования тестов, исследовательских задач, синтеза информации с проверкой утверждений, выбора и вызова инструментов, а также автономных многошаговых рабочих процессов. Поддерживаются режимы Qwen3 /no_think для быстрых циклов с инструментами и /think для более сложных исследовательских и программных задач. В карточке указан английский язык; модальность — текстовая, pipeline относится к text-generation. Для запуска приведена конфигурация контекста 8192 токена, однако максимальный контекст модели явно не указан. Доступны квантованный вариант Q5_K_M размером около 5,45 GiB, рекомендованный для локального использования с практичными требованиями к CPU и RAM, и сборка F16 размером около 13,82 GiB для более высокой точности и последующей квантизации. К сильным сторонам относятся автономность, локальное выполнение, совместимость с CPU, llama.cpp и Ollama, а также ориентация на агентные сценарии и проверку результатов. Ограничения включают зависимость качества и скорости от аппаратного обеспечения и выбранной квантизации; приведённый тест на Intel Core i7-2600 показал около 2,45 токена в секунду при генерации. Лицензия указана как other с названием openzero-community-source-v1; дополнительные условия в карточке не приведены.

DeepSeek-R1-Llama-8B-F32-GGUF — текстовая генеративная модель семейства Llama, основанная на DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B. Она предназначена для решения задач, требующих пошаговых рассуждений, в том числе математических задач, программирования и ответов на сложные вопросы. В карточке описаны варианты весов GGUF в форматах BF16, F16 и F32; размер файла F32 составляет 32,1 ГБ. Модель генерирует текст и поддерживает рассуждения с самопроверкой и рефлексией. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README называет её квантизированной версией, однако перечисленные файлы представлены в BF16, F16 и F32; конкретная степень квантизации не уточняется.

General-Reasoner-Qwen3-14B — языковая модель TIGER-Lab, дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B-Base для развития рассуждений в широком круге областей. Она предназначена для ответов на вопросы и решения задач, требующих анализа, включая математику, программирование, физику, химию, финансы и гуманитарные дисциплины. Для обучения использованы более 230 тысяч проверяемых вопросов из веб-источников и модельный верификатор; README описывает подход как обучение без промежуточного этапа supervised fine-tuning. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, 14 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Поддерживаются чат и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает о результатах на разнообразных бенчмарках рассуждений, но не приводит здесь подробных численных оценок.

Ling-flash-2.0 — языковая MoE-модель семейства Ling 2.0, разработанная inclusionAI и предназначенная для диалогового использования через генерацию текста. По README, модель обучена на более чем 20 трлн токенов с последующей supervised fine-tuning и многоэтапным reinforcement learning; метаданные указывают 5,5 млрд параметров, архитектуру BailingMoeV2ForCausalLM и базовую модель inclusionAI/Ling-flash-base-2.0. README приводит другие значения: 100 млрд общих и 6,1 млрд активированных параметров, поэтому размер в источниках расходится. Модель ориентирована на сложные рассуждения, генерацию кода, разработку интерфейсов и творческие задачи. README сообщает о контексте 32K с расширением до 128K посредством YaRN; метаданные фиксируют нативный контекст 32 768 токенов. Заявлены высокая эффективность вывода и результаты на бенчмарках по математике, знаниям, коду, финансам и здравоохранению; отдельное назначение для этих отраслей не заявлено. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель доступна под лицензией MIT.

Locutusque разработала Llama-3-NeuralHercules-5.0-8B — дообученную модель семейства Llama 3 для диалогов и решения сложных задач. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы; в карточке заявлена поддержка английского и многоязычное применение. Модель дообучена на Hercules v5.0 в течение двух эпох, а затем на mlabonne/orpo-dpo-mix-40k методом DPO. Её предполагаемые сценарии — ответы на вопросы, научное и математическое рассуждение, помощь с программированием и разбор медицинских текстов. Указана лицензия Llama 3 в метаданных, тогда как README заявляет Apache-2.0; условия лицензирования следует сверить с актуальными файлами репозитория перед использованием.

Olmo 3 7B Think SFT — англоязычная авторегрессионная Transformer-модель для генерации текста, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Она предназначена для диалогов и задач рассуждения, особенно математических задач и программирования; обучение с учителем на Dolci-Think-SFT-7B включало также запросы по общим знаниям и чату. Модель имеет плотную архитектуру Olmo3 и 6,9 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель дообучена на основе allenai/Olmo-3-1025-7B. Лицензия Apache 2.0; Ai2 указывает исследовательское и образовательное применение в соответствии со своими правилами ответственного использования. Модель может выдавать неточные сведения и без дополнительной фильтрации генерировать вредный или чувствительный контент; результаты следует проверять.

OpenThinker3-7B — языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Open Thoughts для задач рассуждения. Она дообучена методом supervised fine-tuning на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts3-1.2M, включающем вопросы по математике, программированию и естественным наукам. По данным авторов, модель обучалась без RL и показала улучшение по сравнению с предыдущими моделями OpenThinker в приведённых тестах. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет до 32 768 токенов; поддерживаются чатовый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для решения математических задач, написания и анализа кода, научных вопросов и пошагового рассуждения. Доступна по лицензии Apache 2.0.