II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

Карточка модели baerquants/OpenThinker3-7B на Hugging Face совпадает с карточкой open-thoughts/OpenThinker3-7B, поэтому описание составлено по ней. 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.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8 — инструкционная GPTQ-квантизованная версия 8-битной модели Qwen2.5-Coder-32B из семейства специализированных языковых моделей Qwen для программирования, разработанного командой Qwen. Модель предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода, создания code agents, а также решения математических и общих текстовых задач. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV-слоях внимания. Модель содержит около 32,5 млрд параметров, 64 слоя и использует GQA с 40 головами для Q и 8 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется дополнительная настройка YaRN. Основная заявленная языковая поддержка — английский язык. Модель работает в режиме текст-в-текст и не предназначена для обработки изображений или других мультимодальных данных. К сильным сторонам относятся специализация на генерации, рассуждении и исправлении кода, сохранение математических и общих способностей, а также уменьшенное потребление памяти благодаря 8-битной квантизации. Ограничениями являются высокие требования к вычислительным ресурсам, возможное снижение качества или производительности на длинных контекстах при использовании статического YaRN и необходимость совместимой версии Transformers и корректной конфигурации развёртывания. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ — 4-битная AWQ-квантизированная instruction-tuned языковая модель для генерации текста и программного кода, разработанная командой Qwen компании Alibaba Cloud. Она предназначена для генерации, анализа и исправления кода, работы с чат-запросами, создания code agents, а также задач, где требуются математические и общие языковые способности. Модель использует каузальную transformer-архитектуру с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV attention. Она содержит 7,61 млрд параметров, 28 слоёв и Grouped-Query Attention с 28 головами Q и 4 головами KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов; для входов свыше 32 768 токенов требуется настройка YaRN, которая может снижать производительность на коротких текстах. Модель обучалась на данных, включающих исходный код, текстово-кодовые связи и синтетические данные; в README указан английский язык. К сильным сторонам относятся специализация на программировании, улучшенные генерация, рассуждение и исправление кода, а также сниженные требования к памяти благодаря 4-битной квантизации. Ограничения включают возможное ухудшение качества или скорости при использовании расширенного контекста и необходимость совместимых версий Transformers и AWQ-инфраструктуры. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B ThinkingCap Abliterated (MTP GGUF) — GGUF-версия модели, разработанная hotdogs на основе hotdogs/Qwen3.8-27B-thinkingcap-abliterated и дообученная с использованием датасета hotdogs/thinkingcap-sft-qwen38-27b. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, решения задач, следования инструкциям и помощи в программировании, включая сценарии SWE-bench. Она ориентирована на эффективное рассуждение с сокращённым числом токенов и поддерживает запуск через llama.cpp. Модель содержит 27,3 млрд параметров и сохраняет MTP-слой (Multi-Token Prediction) с 15 тензорами. Доступны варианты GGUF F16 размером около 51 ГБ, Q6_K размером около 21 ГБ и Q4_K_M размером около 16 ГБ; Q6_K позиционируется как компромисс между качеством и размером, а Q4_K_M — как наиболее быстрый вариант. В README указано тестирование с контекстом 8192 токена. Языки и набор поддерживаемых модальностей явно не указаны; по описанию это текстовая модель. Сильные стороны — эффективное рассуждение, сохранение MTP при квантовании и высокая производительность на GPQA Diamond, IFEval и SWE-bench в заявленных условиях тестирования. Ограничения включают зависимость качества от выбранной квантовки, значительные требования к памяти и вычислительным ресурсам, а также ограниченность и специфичность приведённых бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dagger-Qwen3.6-27B-GGUF-MTP — модель от peculiar-ragdoll, основанная на ThinkingCap-Qwen3.6-27B от bottlecapai, который, в свою очередь, является вариантом Qwen3.6-27B. Это GGUF-сборка для запуска через llama.cpp и совместимые среды, ориентированная на рассуждения, агентное программирование, генерацию кода и длительные многошаговые диалоги. В карточке также заявлена поддержка сценариев image-text-to-text и тег vision, однако подробности мультимодальной реализации не указаны. Модель имеет плотную архитектуру размером 27B параметров, заявленный нативный контекст — 262 144 токена, поддерживаемые языки — английский и китайский. Отличительная особенность этой версии — сохранённая MTP-голова nextn для speculative decoding: при поддержке со стороны runtime она может ускорять генерацию без изменения точности. Для vLLM и SGLang заявлено ускорение примерно в 1,5–2 раза, тогда как в llama.cpp требуются свежая сборка и специальный режим; актуальные релизные версии могут не поддерживать MTP. Сильные стороны модели — компактные ответы без лишнего текста, высокая эффективность рассуждений, способность сохранять связность в длинных агентных сессиях и эффективное использование контекстного окна. Главные ограничения — высокие требования к оперативной памяти из-за плотной архитектуры и дорогого KV-кэша; полный контекст 262 144 токена требует около 31,1 ГБ при 8-битном KV-кэше или 38,6 ГБ при 16-битном. Реальное ускорение MTP зависит от среды запуска. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724 — инструктивная модель для программирования от DeepSeek, основанная на DeepSeek-Coder-V2-Base. Это модель архитектуры DeepSeek-V2 с разреженной MoE-архитектурой; в карточке Hugging Face указано 18,1 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Семейство DeepSeek-Coder-V2 обучалось на дополнительных 6 трлн токенов и предназначено для генерации и дополнения кода, математических рассуждений и диалогового взаимодействия. Модель подходит для написания и редактирования кода, заполнения пропусков между фрагментами программы, ответов на технические вопросы и вызова инструментов через интерфейс функций. README сообщает о поддержке 338 языков программирования для семейства, но не уточняет поддержку естественных языков конкретной версии. Для запуска полной версии в формате BF16 README указывает на необходимость восьми GPU с 80 ГБ памяти каждая. В репозитории используется Transformers и формат safetensors; лицензия обозначена как «other», поэтому перед использованием следует проверить её условия в карточке модели.

Dolphin 2.9.3 Mistral Nemo 12B — разговорная языковая модель, дообученная Eric Hartford и командой Cognitive Computations на базе mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407. Она предназначена для следования инструкциям, диалогов, генерации кода и начальных агентных сценариев; также поддерживает вызов функций через ChatML-шаблон. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors. Базовая модель рассчитана на контекст до 128 тыс. токенов, однако при дообучении использовалась длина последовательности 8192 токена. Dolphin описана как «uncensored» и может с высокой готовностью выполнять запросы, в том числе вредоносные или неэтичные. Перед предоставлением модели пользователям автор рекомендует добавить собственный слой контроля и выравнивания. Модель лицензирована по Apache 2.0, включая коммерческое использование.

Locutusque/Hyperion-3.0-Yi-34B — языковая модель Locutusque, дообученная на 150 000 примерах набора Hyperion-v3.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, предназначенная для диалогов, ответов на вопросы и генерации кода; в карточке также заявлены математические и логические рассуждения, а также понимание медицинских и научных текстов. Модель рассчитана прежде всего на англоязычные запросы и охватывает задачи программирования, медицины, математики и научных рассуждений. Её можно применять в учебных помощниках, технических чат-ботах и инструментах поддержки специалистов. Контекст составляет 4096 токенов; веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Автор README указывает лицензию Yi NC, тогда как метаданные Hugging Face содержат лицензию other; условия использования следует сверять с файлами лицензии в репозитории. Карточка предупреждает о возможной непоследовательности ответов из-за качества и разнообразия данных, а также о высокой склонности модели выполнять запросы; результаты оценки в README не приведены.

Lacaille-MoT-4B-Supreme2 — языковая модель prithivMLmods на архитектуре Qwen3, дообученная на базе prithivMLmods/Qwen3-4B-ft-bf16. Модель содержит 3,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 40 960 токенов; веса представлены в формате safetensors. Она дообучена на Mixture of Thoughts с кластерами по программированию, математике и естественным наукам, а также на наборе данных для рассуждений о коде. Модель предназначена для генерации текста в технических сценариях: написания и анализа кода, решения математических задач, объяснения научных понятий и создания структурированных материалов в LaTeX, Markdown, JSON, CSV и YAML. Она поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлена поддержка английского языка; перечень языков программирования отдельно не уточняется. Разработчик позиционирует модель как компактную для запуска на GPU среднего уровня и в автономных средах. Ограничения: она ориентирована на технические и символьные задачи, может хуже справляться с общим разговором и длинным творческим текстом, а контекст может быть недостаточен для анализа нескольких документов или больших кодовых баз. Лицензия — Apache-2.0.

Ling-2.6-1T — большая языковая модель семейства Ling, выпущенная inclusionAI. Она предназначена для сложных рабочих сценариев, включая программирование, многошаговое рассуждение и выполнение задач с инструментами. Карточка описывает гибридную архитектуру MLA и Linear Attention с MoE; метаданные указывают класс BailingMoeV2_5ForCausalLM и 59 млрд параметров. Контекст — до 262 144 токенов. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов, а в репозитории представлены веса safetensors в формате compressed-tensors. Модель подходит для генерации и исправления кода, агентных рабочих процессов и задач с длинным контекстом. README отмечает высокую эффективность вывода и сокращение многословных рассуждений, а также результаты на бенчмарках программирования, рассуждения и использования инструментов. Поддержка языков отдельно не перечислена; README упоминает возможные переключения языка при сложных инструкциях. Лицензия — MIT.

Llama-3.1-Tulu-3-405B-DPO — большая языковая модель семейства Tülu 3, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Llama 3.1 с 403,7 млрд параметров, дообученная методом DPO на основе allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B-SFT. Она предназначена для диалогов и следования инструкциям, а также для широкого круга текстовых задач, включая математические рассуждения и выполнение заданий по заданным критериям. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов; основной язык — английский. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на вопросы и решения сложных текстовых задач. Карточка приводит результаты оценки на нескольких бенчмарках, включая MATH, GSM8K и IFEval, и описывает её как модель с сильными результатами на разнообразных задачах. Для запуска доступны веса PyTorch и библиотека Transformers. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License Agreement. Авторы отмечают, что обучение безопасности ограничено: без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Для инференса также нужны значительные вычислительные ресурсы из-за размера модели.

Dingdust/NeoHorse-1-9B-heretic — текстовая причинная языковая модель на архитектуре Qwen3.5, дообученная TokenRhythm на базе Qwen/Qwen3.5-9B и подготовленная для текстового инференса. Она рассчитана на диалог, следование инструкциям, программирование, рассуждения, использование инструментов и работу в агентных сценариях. По данным карточки, модель содержит 7,2 млрд параметров, поддерживает контекст до 262 144 токенов и распространяется в формате Safetensors; визуальные веса в этой версии отсутствуют. Модель предназначена для локального развёртывания через SGLang или vLLM с OpenAI-совместимым интерфейсом. В отчёте авторов приведено сравнение на десяти бенчмарках, однако примеры развёртывания для этой перепакованной версии ещё не проверены на GPU. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Тег «heretic» и результаты теста отказов указывают на снижение частоты отказов по сравнению с исходной моделью, поэтому поведение при запросах с потенциально небезопасным содержанием может быть менее ограничительным.

OpenThinker2-7B — языковая модель с открытыми весами, разработанная командой OpenThoughts. Она дообучена на Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе OpenThoughts2-1M и содержит 7,1 млрд параметров. Модель построена на архитектуре Qwen2 и доступна в формате Safetensors; контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с акцентом на рассуждения, в частности при решении математических задач и задач на программирование. В README приведены результаты оценивания на математических и научных бенчмарках, а также LiveCodeBench; модель позиционируется как конкурентоспособная среди открытых моделей класса 7B. Она может быть полезна для обучения, экспериментов и создания приложений, которым нужны ответы с рассуждениями. Модель использует интерфейс чата и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Данные не подтверждают отдельную языковую специализацию, поэтому язык применения следует выбирать с учётом возможностей базовой Qwen2.5-7B-Instruct. Лицензия — Apache 2.0.

QuantFactory/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF — это квантизированная версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2.5-Coder-14B-Instruct, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Базовую модель разработала команда Qwen; она предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода, решения задач по программированию, создания code agents, а также для математических и общеязыковых сценариев. Модель представляет собой causal language model на архитектуре transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV-матрицах внимания. Она содержит 14,7 млрд параметров, из них 13,1 млрд без учёта embedding, 48 слоёв и групповое запросное внимание GQA с 40 головами для Q и 8 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов; для более длинных входов требуется включение YaRN, что может снижать качество на коротких текстах. В README указан английский язык, модальность — текст. К сильным сторонам относятся специализация на генерации, рассуждении и исправлении кода, улучшенная пригодность для прикладных инструментов разработки и сохранение математических и общих языковых возможностей. Ограничения связаны с требованиями к вычислительным ресурсам, особенностями развёртывания квантизированной версии и возможным влиянием статического масштабирования YaRN на производительность. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 — модель, разработанная Jackrong на базе Qwen/Qwen3.5-4B. Это вторая версия reasoning-ориентированной дообученной модели, созданная с использованием SFT и LoRA через Unsloth на более чем 14 000 образцов рассуждений в стиле Claude 4.6 Opus. Модель не является Claude, а использует дистиллированные шаблоны рассуждений. Модель предназначена для математики, текстовых задач, логического вывода, общих знаний, выполнения инструкций и переноса рассуждений на программирование и другие многошаговые задачи. Основной акцент сделан на экономичности reasoning: по сравнению с официальной Qwen3.5-4B модель формирует более короткие и структурированные цепочки рассуждений, что может снижать задержку и расходы инференса в локальном использовании и агентских сценариях. Указана поддержка английского, китайского и корейского языков; в метаданных также заявлен pipeline image-text-to-text, однако подробности мультимодальных возможностей и размер контекстного окна не приведены. Ключевое ограничение — компромисс между эффективностью рассуждений и максимальной точностью: по приведённым данным, официальная Qwen3.5-4B превосходит эту версию по абсолютным результатам HumanEval и HumanEval+, хотя v2 требует существенно меньше символов рассуждений на один успешный результат. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-Flash-Next-oQ5e-mtp — это 5-битная смешанная oQ5e-квантизация базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next. Квантизация выполнена непосредственно из исходных BF16-весов с помощью oMLX 0.6.4; автор квантизации в README явно не указан. Модель предназначена для локальной генерации текста, рассуждений, решения задач с ограничениями, отладки Python-кода и других сценариев, где важны качество рассуждений и стабильность генерации. Сохранены компоненты MTP и vision, поэтому поддерживаются текстовые и визуальные входы базовой модели, однако точный набор языков и максимальная длина контекста в README не указаны. Номинальный размер группы квантования — 64, неквантизированный тип данных — BF16, размер модели — около 125,7 ГБ. Для работы рекомендована система Apple Silicon с 128 ГБ unified memory, включёнными SSD N-gram Offload и Lightning MTP; основное тестирование проводилось на MacBook Pro с Apple M5 Max. При активной генерации модель потребляла около 102 ГБ общей системной памяти, а требования к памяти увеличиваются с ростом контекста и KV-кэша. По данным автора, по сравнению с oQ4e модель обеспечивает более высокую устойчивость рассуждений и генерации на сложных задачах, сохраняя практичность для локального запуска. В отдельных тестах она корректнее решала задачи с ограничениями и полностью завершала длительные вычислительные сценарии, но не превосходит oQ4e во всех бенчмарках и может работать медленнее на некоторых нагрузках; в приведённом тесте отладки Python предложенная реализация содержала ошибку управления состоянием. Лицензия указана как qwen-community-1.0.

Ring-flash-2.0 — разговорная языковая модель с архитектурой MoE, разработанная InclusionAI на основе Ling-flash-2.0-base. Она предназначена для сложных рассуждений, включая решение математических задач, генерацию кода и логический анализ, а также для научных и медицинских вопросов и творческого письма. Модель обучалась в несколько этапов с SFT, обучением с проверяемыми наградами и RLHF; README также описывает алгоритм icepop для повышения стабильности длительного обучения с подкреплением для MoE-моделей. В метаданных указано 5,5 млрд параметров, а README сообщает о 100 млрд параметров всего и 6,1 млрд активных при генерации. Архитектура включает разреженную активацию экспертов и слои MTP. Контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; основное назначение — диалоговое текстовое взаимодействие. Заявленные авторами сильные стороны — эффективность инференса и результаты в задачах рассуждения; эти оценки основаны на описании модели и приведённых там сравнениях. Модель доступна по лицензии MIT. Для запуска README описывает использование Transformers и vLLM, причём для vLLM на момент карточки требовалась специальная подготовка окружения. Поддерживаемые естественные языки в предоставленных источниках не перечислены.

Skywork o1 Open-Llama-3.1-8B — разговорная языковая модель команды Skywork компании Kunlun Inc., дообученная на базе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с данными для пошагового рассуждения. Это плотная причинно-следственная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов и решения задач, требующих рассуждений: математических и логических задач, планирования, самопроверки, вопросов на здравый смысл, а также задач программирования. Разработчики описывают трёхэтапное обучение, включающее обучение рефлексивным рассуждениям, обучение с подкреплением и планирование; заявленные улучшения основаны на результатах бенчмарков, приведённых в карточке модели. Модель распространяется в формате safetensors. Метаданные указывают лицензию «other», поэтому конкретные условия использования следует проверять в лицензии репозитория. Разработчики предупреждают о возможных непредсказуемых рисках и просят не развёртывать модель в интернет-сервисах без соответствующей проверки безопасности.

Tulu V2.5 PPO 13B — англоязычная диалоговая модель-помощник, разработанная AllenAI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на основе Tulu 2 с применением PPO и данных предпочтений UltraFeedback; для обучения использовалась reward-модель на 70 млрд параметров и смесь промптов. Контекст модели — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате: её можно применять для вопросов и ответов, помощи с кодом и математическими задачами. В карточке указан шаблон чата с сообщением пользователя между маркерами начала и конца, а токенизатор содержит соответствующий chat template. Модель поддерживает английский язык и распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что модель не обучали выдавать безопасные ответы на этапе RLHF и не снабдили фильтрацией ответов во время работы, поэтому она может генерировать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

Calcium-Opus-14B-Elite-Stock — объединённая диалоговая языковая модель от prithivMLmods на архитектуре Qwen2.5 с 14 млрд параметров. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе Calcium-Opus-14B-Elite и моделей Calcium-Opus-14B-Elite2, Elite3 и Elite4; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, логических рассуждений, решения математических задач и пошагового объяснения решений. В README указано, что при подготовке использовались дообученная модель рассуждений и специализированные наборы данных. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 36,49, IFEval — 61,43 и BBH — 46,90. Эти оценки характеризуют только указанные тесты и не гарантируют качество на конкретных прикладных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LFM2.5-1.2B-Thinking-ONNX — ONNX-экспорт модели LFM2.5-1.2B-Thinking, разработанной Liquid AI. Это текстовая генеративная модель для кроссплатформенного вывода, включая локальный запуск, браузерные приложения и устройства с поддержкой ONNX Runtime или WebGPU. Модель предназначена для задач, требующих рассуждений: математических вычислений, программирования, логического анализа и других сложных запросов. Она генерирует пошаговый процесс рассуждения в тегах <think>...</think>, после чего формирует итоговый ответ. Поддерживаются английский, японский, корейский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, арабский и китайский языки. Архитектура и максимальная длина контекста в README не указаны; размер модели составляет около 1,2 млрд параметров согласно идентификатору и описанию варианта. Доступны варианты FP32, FP16, Q8 и Q4. Квантизированный Q4-вариант занимает около 1,2 ГБ и рекомендован для большинства сценариев, FP16 — около 2,4 ГБ и ориентирован на более высокое качество, Q8 — около 1,7 ГБ как компромисс между качеством и размером. ONNX-формат облегчает переносимость, но для браузерного запуска требуется WebGPU. Ограничения включают небольшой размер по современным меркам, возможные ошибки в сложных задачах и необходимость самостоятельно обрабатывать разделение рассуждений и итогового ответа. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; точные условия следует проверить в файле LICENSE репозитория.

LLaDA2.0-mini-preview — диффузионная языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts от InclusionAI. Это предварительная instruction-tuned версия семейства LLaDA, предназначенная для диалогов и практических задач генерации текста. README указывает 16 млрд параметров всего и около 1,4 млрд активных при инференсе; в метаданных Hugging Face указан размер 1,2 млрд параметров. Модель содержит 20 слоёв, использует RoPE и поддерживает контекст до 8192 токенов согласно метаданным; README указывает 4096 токенов. Модель подходит для генерации кода, математических рассуждений, ответов на вопросы и сценариев с вызовом инструментов. В README заявлено обучение на серии Ling2.0 примерно на 20 трлн токенов и приведены результаты бенчмарков, но их детализация в доступном фрагменте неполная. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на работу через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README обозначает модель как preview, поэтому её качество и поведение следует оценивать для конкретных задач; при повышении температуры авторы предупреждают о возможном смешении языков и снижении качества.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — инструкционная версия специализированной серии больших языковых моделей для работы с кодом, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации, анализа, исправления и рассуждений по программному коду, а также для создания code agents и решения математических и общеязыковых задач. Доступна в формате GGUF для локального запуска, в частности с llama.cpp. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV и группированным запросным вниманием: 32,5 млрд параметров, 64 слоя, 40 голов Q и 8 голов KV. Базовая длина контекста GGUF-версии составляет 32 768 токенов. Указана поддержка квантований q2_K, q3_K_M, q4_0, q4_K_M, q5_0, q5_K_M, q6_K и q8_0. В README заявлены улучшенные возможности генерации, рассуждений и исправления кода; модель обучалась на 5,5 трлн токенов, включая исходный код, текстово-кодовые данные и синтетические данные. Язык в метаданных указан как английский. Сильными сторонами являются специализация на программировании, поддержка длинного контекста и доступность нескольких уровней квантования для разных требований к памяти. Ограничения связаны с размером модели и вычислительными ресурсами, необходимыми для локального запуска; для GGUF-версии полноразмерный контекст ограничен 32 768 токенами, а расширение до 131 072 токенов в README указано для неграфовых GGUF-вариантов через YARN и vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-mlx-oQ8e — выпуск модели Qwen3.8-27B Cold Fusion для Apple Silicon. Исходную модель и слияние весов GAIN разработал DavidAU, а Solstice-AI выполнила квантование и упаковку в формат Apple MLX oQ8e mixed precision. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентной разработки ПО, отладки репозиториев, выполнения многошаговых задач и управления компьютерными средами. В метаданных также указан сценарий image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных возможностях не приведены. Заявлены английский и китайский языки. Модель содержит 27 млрд параметров и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Архитектура описана как гибридная: 75% слоёв используют линейное внимание Gated Delta Recurrent Network, а 25% — Grouped-Query Attention. Также заявлена поддержка Multi-Token Prediction для ускорения генерации на Apple Silicon. Среди сильных сторон README называет высокие результаты в SWE-bench Pro, LiveCodeBench, QwenSWEBench, OSWorld, AndroidWorld, IFBench и тестах ARC; приведённые сравнения с Claude Opus 4.6 Max являются утверждениями авторов README и зависят от методики оценки. Ограничения включают привязку оптимального использования к Apple Silicon, MLX и Metal, а также отсутствие независимой проверки заявленных результатов и неполное описание мультимодальных возможностей. Лицензия — Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU-NVFP4-1M — модель семейства Qwen3.8 с 27 млрд параметров, созданная на основе модели DavidAU/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion. Объединение весов и исходная модель относятся к DavidAU, а расширение контекста, квантизация и упаковка для NVIDIA Blackwell выполнены Solstice-AI. Модель предназначена для диалогов, программирования, агентной разработки ПО, решения задач с длинным контекстом и визуального анализа. Модель использует формат NVIDIA NVFP4 с 4-битным microscaling, гибридную архитектуру с блоками Gated Delta Recurrent Network и Grouped-Query Attention, а также Multi-Token Prediction для ускорения генерации. Заявлена поддержка текстово-визуального ввода, включая анализ схем, интерфейсов кода и видеокадров; для визуального режима поставляется компонент mmproj-BF16.gguf. Контекст расширен с 262 144 до 1 048 576 токенов с помощью YaRN. В карточке указаны английский и китайский языки, а также совместимость с инфраструктурой vLLM и SGLang на оборудовании NVIDIA Blackwell, включая B200, GB200 и RTX 5090. Среди заявленных сильных сторон — высокая скорость и эффективность на поддерживаемом оборудовании, большой контекст, возможности рассуждения, программирования и компьютерного управления. README приводит результаты внутренних или заявленных оценок, включая 61,7% на SWE-bench Pro, 90,3% на LiveCodeBench v6 и показатели ARC-C 735 и ARC-E 882; эти результаты следует интерпретировать с учетом условий тестирования и не считать независимой гарантией качества. Ограничения включают зависимость от NVFP4-совместимого оборудования и специализированной инфраструктуры, а также возможные потери качества из-за 4-битной квантизации и расширения контекста. Лицензия модели указана как Apache-2.0.

Qwythos-9B-v2 — модель генерации текста и рассуждений от Empero AI, дообученная на базе empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M методом FTPO. Она предназначена для диалогов, многошаговых рассуждений, решения задач и генерации кода; разработчик сообщает, что в этой версии устранено зацикливание при генерации, восстановлена голова MTP и сохранены возможности предыдущей версии. Модель построена на гибридной архитектуре Qwen3.5-9B с чередованием линейного внимания Gated-DeltaNet и полного внимания. Контекст заявлен до 1 млн токенов с YaRN. Хотя базовый стек поддерживает мультимодальность, README описывает практическое использование как текстовое. Основной язык карточки — английский. Модель подходит для исследовательских и технических сценариев, включая программирование, кибербезопасность и анализ научных вопросов. По внутренним оценкам разработчика, знания и рассуждения в целом сохранены относительно предыдущей версии; это обновление направлено прежде всего на устойчивость генерации, а не на рост возможностей. Известное ограничение — результат HumanEval ниже, чем у исходной Qwen3.5-9B; показатели бенчмарков получены на внутреннем тестовом наборе. Модель намеренно не ограничивает ответы на чувствительные темы. Лицензия — Apache-2.0.

netcat420/DEFUNCT-EXPERIMENT2_2 — слитая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/Qwen2.5-Math-7B с добавлением весов DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Qwen2.5-Coder-Scholar-7B-Abliterated-MFANN-Slerp-Unretrained. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; состав базовых моделей указывает на сценарии с математическими рассуждениями и программированием. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Языки обучения или поддерживаемые естественные языки в доступных данных не определены. Это экспериментальный merge, поэтому качество и устойчивость поведения могут отличаться от исходных моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dolphin-2.9.1-Phi-3-Kensho-4.5B — разговорная языковая модель, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и сообществом Cognitive Computations. Она основана на Phi-3-Mini-Instruct-4k и использует плотную авторегрессионную архитектуру MistralForCausalLM; при обучении применялся qLoRA, а слой PEFT может дублировать слои модели во время вывода, увеличивая число параметров. В метаданных указано 6,4 млрд параметров и контекст 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации кода и математических ответов, а также начальных агентных сценариев и вызова функций. Она использует формат запросов ChatML и обучалась на наборах Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, CodeFeedback-Filtered-Instruction, dolphin-coder, Samantha, Orca Math и других. Карточка заявляет поддержку английского языка. В репозитории доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия MIT разрешает коммерческое использование. Карточка предупреждает, что фильтрация обучения повышает готовность модели выполнять запросы; перед предоставлением модели пользователям рекомендуется добавить собственный слой выравнивания. Контекст ограничен 4096 токенами.

Llama-3-Alpha-Centauri-v0.1 — экспериментальная чат-модель семейства Llama 3, созданная автором серии Centaurus на основе дообучения и слияния моделей. Она предназначена для генерации ответов, рассуждений и анализа, в том числе по темам STEM, компьютерных наук, программирования и социальных наук. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. В карточке указана цель создать менее цензурированную модель; среди упомянутых возможностей — логическая дедукция, критическое мышление и анализ. В метаданных отмечен набор NobodyExistsOnTheInternet/ToxicQAFinal. README сообщает о настройках LoRA и 4-битного обучения, но не уточняет базовый репозиторий, а поля базовой модели в метаданных нет. Автор описывает модель как экспериментальную и предупреждает, что эффективность может меняться. Модель может выдавать токсичные или нежелательные ответы; пользователь отвечает за их интерпретацию и применение. Лицензия — llama3.

Parm-2-CoT-14B-16k-o1-QwQ — языковая модель Pinkstack, дообученная на базе Microsoft Phi-4 для рассуждений и генерации текста. Она ориентирована на диалоги, решение математических задач, ответы на вопросы, требующие многошагового анализа, и программирование. В карточке указано, что модель обучалась на датасете amphora/QwQ-LongCoT-130K; архитектура репозитория обозначена как LlamaForCausalLM, веса доступны в формате safetensors. Размер модели — 14,1 млрд параметров, контекст — 16 384 токена. Модель поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Автор отмечает высокие результаты на отдельных тестах рассуждений, математики и знаний, но приводит низкий результат IFEval и связывает его с постоянным пошаговым рассуждением. Для устойчивых результатов рекомендуется низкая температура; иногда модель может завершить рассуждение без итогового ответа. Лицензия — MIT.