II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

Cogito v1 preview 70B — диалоговая языковая модель, разработанная Deep Cogito и дообученная на базе Meta Llama 3.1 70B. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру Llama с плотной авторегрессионной сетью и предназначена для генерации текста, следования инструкциям и общения. Модель поддерживает два режима ответа: прямой и с дополнительным рассуждением, которое можно включить через системную инструкцию или параметр шаблона чата. Она ориентирована на программирование, STEM-задачи, многоязычные запросы, вызов инструментов и общую помощь; заявлена поддержка более 30 языков и контекст до 128 тыс. токенов. Модель работает с текстом на входе и выдаёт текст. По заявлению разработчика, Cogito обучалась методом Iterated Distillation and Amplification и показывает результаты выше сопоставимых по размеру моделей на стандартных отраслевых тестах. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия Llama 3.1 допускает коммерческое использование с соблюдением её условий.

OpenAI o1 — модель рассуждения, разработанная OpenAI для сложных многошаговых задач. Она обучена с применением обучения с подкреплением и предназначена для задач, где полезны тщательный анализ, например математики, программирования, научных вопросов и построения агентных сценариев. Модель также принимает изображения и может рассуждать об их содержимом. В API o1 поддерживает текстовые входы и выходы, изображения на входе, вызов функций и структурированные ответы. Контекстное окно составляет 200 000 токенов. OpenAI указывает, что версия o1-2024-12-17 стала доступна для производственного использования. Модель может ошибаться, а её результаты требуют проверки; открытые сведения не устанавливают число параметров или конкретную архитектуру. Доступ предоставляется через API OpenAI на условиях сервиса OpenAI; веса модели не представлены как открытая загрузка.

Карточка модели musafa901/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

Карточка модели tanmayola/Qwen3.8-2.4T-A95B на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, профессиональных и исследовательских задач, а также многошаговой работы агентных систем с использованием обратной связи от среды и инструментов. Архитектура — MoE на основе Qwen3.5 с 2,4 трлн параметров суммарно и 95 млрд активируемых параметров. В модели 92 слоя и 512 экспертов, из которых для токена активируются 10 маршрутизируемых и один общий эксперт. Контекст составляет 262 144 токена нативно и может расширяться примерно до 1,01 млн токенов. Модель принимает только текст, работает в режиме рассуждений, который нельзя отключить, и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса и конфигурацию в формате Transformers; README указывает совместимость с vLLM, SGLang и другими движками. Модель рассчитана на сложную генерацию текста, программирование, исследования и длительные задачи с планированием; глубину рассуждений можно настраивать параметром reasoning_effort. Она не поддерживает мультимодальный ввод. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории Hugging Face.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF — GGUF-квантизированное представление причинной языковой модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и решения сложных задач, требующих многошагового рассуждения, включая математические задачи, программирование, анализ знаний, следование инструкциям и агентские сценарии. Она работает только в режиме thinking, а шаблон чата автоматически добавляет тег <think>. Модель использует гибридную архитектуру с Gated DeltaNet и Gated Attention, а также разреженную Mixture-of-Experts. Общее число параметров составляет 80 млрд, из которых на каждом токене активируется около 3 млрд; 512 экспертов, 10 активируемых экспертов и один общий эксперт. Архитектура включает 48 слоёв и поддерживает контекст длиной 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Обучение включало предварительное обучение на 15 трлн токенов и последующее дообучение. В README языки и мультимодальные возможности не указаны; по описанию это текстовая модель. Сильными сторонами являются высокая эффективность инференса за счёт разреженной MoE-архитектуры, работа с очень длинным контекстом и хорошие результаты на задачах рассуждения, программирования, мультиязычности и вызова инструментов. Модель может генерировать особенно длинные рассуждения, поэтому лучше подходит для сложных задач, чем для сценариев, требующих кратких ответов и минимальной задержки. Условия использования определяются лицензией Apache-2.0.

Hy4 preview — крупная языковая модель нового поколения, разработанная командой Tencent Hy. Это Mixture-of-Experts (MoE) модель для генерации текста и решения сложных задач, включая программную инженерию, анализ документов и данных, подготовку документов, таблиц и презентаций, финансовое моделирование, разработку игр и научные исследования. Модель содержит 770 млрд параметров, из которых 49 млрд активируются для каждого токена. Архитектура включает 78 слоёв, 256 маршрутизируемых и одного общего эксперта в MoE-слоях, при этом на токен выбираются 8 маршрутизируемых экспертов и общий эксперт. Используются Gated DeepSeek Sparse Attention, IndexCache для повторного использования разреженных индексов между слоями и iHC для расширения межслойного информационного обмена. Контекстное окно составляет 1 млн токенов. В модель также встроен слой MTP для speculative decoding. README не указывает поддерживаемые языки и мультимодальные возможности. Сильные стороны Hy4 preview — большой контекст, высокая вычислительная ёмкость, специализация на длительных задачах разработки, анализе неструктурированных материалов, математике и научном рассуждении. Модель позиционируется как открытая флагманская система и показывает конкурентные результаты во внутренних оценках Tencent. При этом это ранняя preview-версия: разработчики отмечают необходимость дальнейшего улучшения и склонность тратить больше времени, чем требуется, на рассуждение по сложным задачам. Распространение осуществляется по лицензии Apache 2.0.

unsloth/Qwen3-4B-Thinking-2507-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная версия модели Qwen3-4B-Thinking-2507, подготовленная Unsloth на базе модели Qwen. Она предназначена для генерации текста и сложных задач рассуждения, включая логические и математические задачи, научные вопросы, программирование, следование инструкциям, использование инструментов, агентские сценарии и многоязычные запросы. Модель является авторегрессионной causal language model с 4,0 млрд параметров, из которых 3,6 млрд не относятся к embedding, 36 слоями и Grouped-Query Attention: 32 головы запросов и 8 ключей/значений. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает только в режиме рассуждения; увеличенная длина размышлений особенно ориентирована на сложные задачи. Формат предназначен для text-generation и использования через Transformers, а 4-битное квантование снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. К сильным сторонам относятся улучшенные результаты в рассуждении, математике, кодировании, следовании инструкциям, работе с инструментами и понимании длинного контекста. Ограничения включают работу только в thinking mode, потенциально значительный расход времени и ресурсов на длинные рассуждения, а также отсутствие в представленном README подробностей о поддерживаемых языках, точных требованиях к оборудованию и характеристиках квантования за пределами обозначения bnb-4bit. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная DeepSeek и дообученная на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. Она предназначена для диалогов и задач, требующих многошагового анализа: решения математических задач, программирования и ответов на сложные вопросы. Модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Карточка сообщает о результатах серии дистиллированных моделей на математических, кодовых и научных тестах, но не приводит отдельные показатели именно для версии Llama-70B. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. README отмечает, что настройки токенизатора и конфигурации были изменены, и рекомендует использовать настройки DeepSeek для запуска.

casperhansen/deepseek-r1-distill-qwen-32b-awq — это распространённая пользователем casperhansen версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B с 4-битным квантованием AWQ. Исходную модель разработала DeepSeek на базе Qwen2.5-32B от команды Qwen компании Alibaba Cloud; она дообучена на 800 тысячах образцов, отобранных с использованием DeepSeek-R1, и предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, включая математику, программирование и научные вопросы. Модель является текстовой autoregressive language model с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 32 млрд параметров. В конфигурации указаны 64 слоя, 40 attention heads, 8 key-value heads, размер скрытого состояния 5120 и максимальная длина контекста 131072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате AWQ с 4-битными группами размера 128 и типом вычислений bfloat16. Квантование существенно уменьшает требования к памяти и подходит для локального запуска, но может снижать точность по сравнению с исходной полноразмерной моделью; конкретные результаты тестирования этой AWQ-сборки в карточке модели не приведены. Для модели casperhansen указана лицензия MIT. В карточке также отмечается, что исходная DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B поддерживает коммерческое использование, модификацию и создание производных работ, однако при практическом применении следует учитывать условия лицензий исходных компонентов и выбранного программного окружения.

GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI для сложных комплексных задач. Она предназначена для углублённого анализа, разработки программного обеспечения, исследований, научной работы и создания документов. README также отмечает её пригодность для длительных задач, требующих последовательной работы. Доступные сведения не описывают архитектуру, размер, модальности, языки, контекст или лицензию модели. Метаданные каталога относят её к задаче image-text-to-text, но приведённая часть README не подтверждает работу с изображениями.

P4tchFake/Qwen3.5-9B-Gemini-3.1-Pro-Reasoning-Distill — текстовая генеративная модель, дообученная на базе Qwen3.5-9B с использованием supervised fine-tuning, LoRA и дистилляции рассуждений из Gemini 3.1, Gemini 3.0 Pro и Qwen3.5-27B. Модель ориентирована на структурированное аналитическое поведение и более организованный Chain-of-Thought. В README указаны английский, китайский и корейский языки; архитектура описана как Dense, размер базовой модели — 9B параметров, однако размер контекста не указан. Модель предназначена для сложных многошаговых задач, требующих декомпозиции, планирования, абстрагирования, отслеживания ограничений и анализа компромиссов. Заявлены широкие области применения, включая математику и логику, программирование и системный анализ, безопасность и adversarial reasoning, физику, инженерию, право, философию, медицину, финансы, химию и прикладные социальные системы. Среди сильных сторон отмечаются структурированное рассуждение, более плотные и последовательные аналитические ответы, междисциплинарный охват и компактный размер. Из-за дистилляции и специализированного дообучения поведение модели может отличаться от исходной Qwen3.5-9B: возможны изменения в обобщающей способности и частичное забывание отдельных сведений предварительного обучения. Поэтому модель рекомендуется оценивать на собственных задачах перед применением в продуктивных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Это версия DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, преобразованная сообществом mlx-community из модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B в формат MLX с помощью mlx-lm 0.20.2. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 69,5 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая математические рассуждения, программирование и ответы на сложные вопросы. Контекстное окно составляет 131 072 токена; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Версия ориентирована на запуск с mlx-lm. В карточке указана конверсия в MLX, но лицензия не приведена в доступных данных. Качество ответов и совместимость зависят от среды запуска и конкретного сценария.

ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking-GGUF — текстовая MoE-модель, разработанная Baidu и представленная в формате GGUF. Она предназначена для сложных задач рассуждения, включая логические задачи, математику, естественные науки, программирование, генерацию текста и академические тесты. Модель также поддерживает эффективное использование инструментов и вызовы функций. Модель содержит 21 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 3 млрд. Архитектура включает 28 слоёв, 20 Q-голов и 4 KV-головы, 64 текстовых эксперта с активацией 6 экспертов, 64 vision-эксперта с активацией 6 экспертов и 2 общих эксперта. Указана длина контекста 131 072 токена. Основная модальность — текст; заявленные языки — английский и китайский. К сильным сторонам относятся улучшенные качество и глубина рассуждений, поддержка длинного контекста, инструментов и function calling, а также вычислительная эффективность MoE-архитектуры благодаря активации только части параметров на каждом токене. README рекомендует модель прежде всего для высокосложных задач, однако отмечает повышенную длину рассуждений, что может увеличивать задержку и расход ресурсов. Для запуска полной модели указана конфигурация с GPU объёмом 80 ГБ и FastDeploy 2.2; для работы через Transformers требуется версия 4.54.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

cyankiwi/GLM-5.2-AWQ-INT4 — это квантизированная версия GLM-5.2, разработанная на базе модели Z.ai (zai-org). Модель предназначена для генерации текста, решения задач с длинной цепочкой рассуждений, программирования, работы с инструментами и агентских сценариев. В README также указана калибровка на наборах STEM и Agentic. Модель использует формат AWQ с точностью INT4. Заявлена поддержка контекста до 1 млн токенов. Архитектура GLM-5.2 включает IndexShare, повторно использующий один индексатор для каждой группы из четырёх разреженных attention-слоёв, что снижает вычисления на длинном контексте; MTP-слой предназначен для speculative decoding. В карточке указаны английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки. Размер основных файлов составляет 454,29 ГБ, дополнительного MTP-слоя — 19,91 ГБ, общий объём загрузки — 474,19 ГБ. Сильные стороны модели — работа с очень длинным контекстом, программирование, математическое и научное рассуждение, а также агентские задачи; конкретные результаты приведены в бенчмарках базовой GLM-5.2. Ограничениями являются крупный объём файлов и высокие требования к ресурсам для локального развёртывания, а также возможные потери качества из-за INT4-квантизации. Для запуска указана совместимость с SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers и Unsloth. Лицензия — MIT.

Jackrong/Qwen3.5-9B-Gemini-3.1-Pro-Reasoning-Distill — плотная текстовая модель на архитектуре Qwen3.5 с 9 млрд параметров, разработанная Jackrong путём дообучения Qwen/Qwen3.5-9B. Она предназначена для диалогов и сложных задач, где нужны последовательные рассуждения: разбиение задачи на части, планирование, анализ ограничений и обобщение. Обучение с учителем использует дистиллированные трассы рассуждений Gemini 3.1, Gemini 3.0 Pro и Qwen3.5-27B; модель рассчитана на генерацию текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В корпусах обучения представлены математика, программирование и системы, безопасность, физика, право, медицина, финансы и другие области. Метаданные карточки указывают языки английский, китайский и корейский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель может галлюцинировать факты и ссылки, а её склонность к подробному структурированному анализу иногда приводит к избыточным ответам на простые запросы. Дистилляция может повлиять на обобщение и вызвать частичное забывание знаний базовой модели; для конкретного сценария требуется оценка качества и настройка формата запросов.

Cogito v1 preview 14B — инструктивно дообученная генеративная языковая модель компании DeepCogito на архитектуре Qwen2.5-14B. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает прямые ответы и режим с дополнительным рассуждением, который можно включить через системную инструкцию или шаблон чата. Модель рассчитана на программирование, STEM-задачи, следование инструкциям, диалог и вызов инструментов. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По README, её обучали более чем на 30 языках и оптимизировали для многоязычных задач, кода и вызова инструментов. В карточке заявлено обучение методом Iterated Distillation and Amplification и преимущество над сопоставимыми по размеру моделями на типовых бенчмарках; подробности оценок приведены в публикации разработчика. Модель доступна по лицензии Apache 2.0, разрешающей коммерческое использование. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться; README не приводит конкретных ограничений или результатов бенчмарков для этого чекпойнта.

opensourcerelease/DeepSeek-R1-bf16 — версия модели DeepSeek-R1, опубликованная в формате BF16. README описывает DeepSeek-R1 как модель рассуждений DeepSeek, обученную на основе DeepSeek-V3-Base с использованием этапов контролируемого обучения и масштабного обучения с подкреплением. Метаданные указывают архитектуру DeepSeek V3, 37,6 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих многошаговых рассуждений, в том числе по математике, программированию и общим вопросам. README отмечает способности к самопроверке и рефлексии; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель опубликована под лицензией MIT. README отмечает, что у предшественника DeepSeek-R1-Zero наблюдались повторы, низкая читаемость и смешение языков; для этой версии подобных ограничений в карточке отдельно не перечислено.

Qwen3.5-9B-Opus-OpenClaw-Distilled-GGUF — дообученная модель, разработанная ykarout на базе Qwen3.5-9B и производных CoPaw-Flash-9B. Она объединяет агентные возможности OpenClaw и CoPaw с дистиллированным стилем структурированного рассуждения, вдохновлённым Claude Opus. Обучение выполнялось с использованием Unsloth и TRL методом LoRA SFT на унифицированных наборах рассуждений, включая Opus-4.6 reasoning datasets. Модель предназначена для аналитических вопросов и ответов, помощи в программировании, планирования рабочих процессов, многошаговой декомпозиции задач, логически сложных диалогов и сценариев, связанных с инструментами, терминалом и агентными средами. Она ориентирована на стиль «сначала рассуждение, затем ответ» и сохраняет формат с блоком <think> перед итоговым ответом. Модель относится к семейству Qwen3.5, имеет размер около 9 миллиардов параметров и поставляется в формате GGUF для локального запуска. Для LM Studio и llama.cpp заявлена поддержка текста и изображений, а специальная vision-merged версия предназначена для использования с Ollama. Заявленные языки включают английский, арабский, испанский, латынь, турецкий, немецкий, чешский и китайский. К сильным сторонам относятся агентное поведение, планирование, инструментальная направленность, структурированное рассуждение и совместимость с локальными средами развёртывания. Ограничения заключаются в том, что точные характеристики контекстного окна и полный состав мультимодальных возможностей в README не указаны; кроме того, описанная процедура обучения была text-only, поэтому качество работы с изображениями может зависеть от конкретного GGUF-файла и среды запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TeichAI выпустила GLM-4.7-Flash-Claude-Opus-4.5-High-Reasoning-Distill — дообученную на небольшом наборе примеров рассуждений Claude Opus 4.5 модель GLM-4.7-Flash. Это текстовая модель семейства GLM-4 MoE Lite с 4,1 млрд параметров и контекстом до 202 752 токенов; она поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста с упором на сложные рассуждения, программирование, научные вопросы и глубокий поиск. В README приведено сравнение с базовой моделью по нескольким бенчмаркам: результаты улучшились на части тестов и снизились на других, поэтому преимущество зависит от задачи. Для запуска автор рекомендует использовать параметры сэмплирования, указанные в карточке базовой модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README содержит несогласованные сведения о квантизации: в конфигурации бенчмарков указано 4-bit, тогда как метаданные перечисляют формат safetensors без подтверждения квантованных весов.

Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B — языковая модель Locutusque, дообученная на 750 тысячах примеров набора Hyperion-v2.0 на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на сложные вопросы, ведения диалога, генерации кода и рассуждений в научных областях. В карточке описаны сценарии обучения и помощи специалистам в медицине, математике, программировании и других технических дисциплинах. Основной язык — английский. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README отмечены возможные несогласованности ответов из-за разнообразия форматов данных и качества аннотаций; также модель охотно отвечает на любые запросы, поэтому для корпоративного применения автор рекомендует дополнительную настройку с помощью DPO.

unsloth/MAI-DS-R1-GGUF — GGUF-версия модели MAI-DS-R1, разработанной командой Microsoft AI на базе DeepSeek-R1 и опубликованной Unsloth. Модель дообучалась для устранения информационных пробелов, повышения отзывчивости к ранее блокировавшимся темам и улучшения профиля безопасности при сохранении возможностей рассуждения DeepSeek-R1. Для постобучения использовались 110 тысяч примеров безопасности и отказов из набора Tulu 3 SFT, а также около 350 тысяч внутренних многоязычных примеров по различным темам и случаям выявленных смещений. Модель предназначена для генерации и понимания текста, диалогов, ответов на общеобразовательные вопросы, многошагового решения математических и логических задач, генерации и объяснения кода, а также научных и академических сценариев. Она может использоваться как основа для дальнейшей адаптации в системах обучения математике, помощниках программиста и исследовательских инструментах. Формат GGUF ориентирован на запуск в совместимых локальных инструментах, однако конкретные размер, вариант квантования, длина контекста и поддерживаемые языки в представленных данных не указаны. Сильной стороной модели является сочетание возможностей рассуждения DeepSeek-R1 с постобучением, направленным на более корректное поведение в темах, которые исходная модель могла чрезмерно блокировать. При этом сохраняются ограничения исходной модели: возможны галлюцинации, уязвимость к состязательным запросам, предвзятые или небезопасные ответы, а также недостаточная осведомлённость о новых событиях. Модель не предназначена для медицинских и юридических рекомендаций, критически важных систем или самостоятельной поддержки решений с высокими рисками; необходимы проверка результатов человеком, модерация и мониторинг. Модель распространяется по лицензии MIT.

Olmo 3 32B Think SFT — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это плотная модель с 31,7 млрд параметров, дообученная методом SFT на базе allenai/Olmo-3-1125-32B; в метаданных указан датасет allenai/Dolci-Think-SFT. Модель предназначена для диалогов и задач, где полезны пошаговые рассуждения, включая математику, программирование, следование инструкциям и ответы на общие вопросы. Модель работает с текстом, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Для запуска поддерживается Transformers версии 4.57.0 и выше; доступны веса в формате safetensors и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать неверные сведения и без фильтрации генерировать вредный или чувствительный контент. Факты в ответах следует проверять; при внедрении нужно учитывать возможные смещения и риски генерации.

TeichAI/Qwen3-14B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill — плотная языковая модель на 14 млрд параметров, дообученная TeichAI на наборе примеров рассуждений Claude Opus 4.5 с высоким уровнем reasoning. Она основана на unsloth/Qwen3-14B и предназначена для генерации текста в диалогах, задач программирования, науки и общего назначения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст составляет 40 960 токенов. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки. Модель опубликована в формате safetensors, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели inference-optimization/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-REAP-25-nonuniform на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — причинная языковая модель семейства Qwen3 от команды Qwen. Это модель типа Mixture of Experts с 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются около 3,3 млрд; в архитектуре 128 экспертов, одновременно используются 8. Она предназначена для диалогов и сложных задач рассуждения, включая математику, науку, программирование, следование инструкциям и работу с инструментами. Модель поддерживает только режим рассуждения и имеет нативное контекстное окно 262 144 токена. В README отмечены улучшения в глубине рассуждений, общих возможностях и обработке длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Длинные рассуждения могут приводить к большому объёму вывода, а для высоких нагрузок на контекст требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует актуальную версию Transformers и описывает запуск через vLLM или SGLang.

Tess-v2.5.2-Qwen2-72B — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная Мигелем Тиссерой (Migel Tissera) в серии Tess. Это плотная модель Qwen2 с 71,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она принимает текст и обучена следовать формату диалога ChatML. Модель дообучена на Qwen2-72B с использованием набора Tess-v2.5 из 300 тысяч синтетических примеров по широкому кругу тем, включая программирование, математику, STEM, бизнес, историю, общественные науки и искусство. Автор указывает на улучшения в рассуждениях, программировании и математике. Модель может поддерживать беседу и задавать уточняющие вопросы; чтобы отключить их, в системной инструкции можно попросить не задавать дополнительных вопросов. Обучение проводилось без RLHF и DPO. Модель подходит для диалоговых помощников, объяснений, рассуждений и помощи с кодом. Она может выдавать неточные, вводящие в заблуждение, предвзятые или оскорбительные ответы; результаты следует проверять. Автор характеризует модель как uncensored. Лицензия в метаданных обозначена как other, конкретные условия использования следует проверять в репозитории.

Эта версия DeepSeek-R1 размещена Unsloth и основана на модели deepseek-ai/DeepSeek-R1. Это языковая модель семейства DeepSeek V3 с архитектурой DeepseekV3ForCausalLM; в метаданных указано 37,6 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Карточка исходной модели описывает обучение с контролируемой настройкой и масштабным обучением с подкреплением, направленным на развитие рассуждений и выравнивание с предпочтениями людей. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения сложных задач на рассуждение, в том числе по математике, программированию и логике. Среди описанных возможностей — самопроверка, рефлексия и построение длинных цепочек рассуждений. Метаданные отмечают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; основной указанный язык — английский. Репозиторий содержит веса safetensors; README также упоминает отдельные варианты DeepSeek-R1 в GGUF и форматах с 4-битной квантизацией. Лицензия — MIT. Размер этой версии и длина контекста по метаданным отличаются от таблицы в README исходной модели, поэтому здесь приведены значения метаданных Hugging Face для данного репозитория.

Valdemardi/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ — квантизированная версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, разработанная на базе модели DeepSeek-R1 командой DeepSeek AI. Модель предназначена для задач рассуждения, включая решение математических задач, программирование и другие сложные текстовые задачи. По данным README, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B превосходит OpenAI o1-mini на ряде бенчмарков и демонстрирует сильные возможности для плотной модели. Модель использует архитектуру базовой Qwen-модели размером 32B параметров и работает с текстом; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Данная версия сжата в 4-битный формат AWQ с использованием AutoAWQ 3.2.7.post3, группировкой q_group_size 128, zero-point quantization и режимом GEMM. Квантизация снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, но потенциально сопровождается потерей точности по сравнению с полной версией. В README указана лицензия Apache-2.0 для репозитория этой версии, тогда как для исходной DeepSeek-R1 приведены отдельные ссылки на Model Agreement и лицензию кода MIT; условия использования следует проверять применительно к конкретным компонентам модели.

Dolphin 2.9.3 Mistral 7B 32k — разговорная языковая модель, дообученная Eric Hartford и командой Cognitive Computations на базе mistralai/Mistral-7B-v0.3. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, помощи с программированием и вызова функций в агентных сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; при дообучении применялась длина последовательности 8192 токена. Для общения используется шаблон ChatML. Модель обучалась на смесях диалоговых, инструкционных, кодовых и математических данных, включая Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, Dolphin Coder и Orca Math. Разработчики характеризуют её как uncensored и предупреждают, что перед предоставлением сервиса следует самостоятельно настроить слой выравнивания и меры контроля ответов. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование.

Hy4 preview — экспериментальная предварительная версия языковой модели Tencent Hy Team для диалогов и генерации текста. В README описана MoE-архитектура: 770 млрд параметров в основной модели, из которых активируются 49 млрд на токен; также упоминается дополнительный слой MTP для ускорения декодирования. Метаданные каталога указывают архитектуру HYV4ForCausalLM и 33,9 млрд параметров, что расходится с числом в README; поэтому размер модели здесь нельзя считать однозначным. Модель предназначена для разработки программного обеспечения, анализа документов и данных, подготовки офисных материалов, прототипирования игр и исследовательских задач. Заявлен контекст длиной до 1 048 576 токенов. В README не указаны поддерживаемые естественные языки. Известные ограничения ранней версии — избыточно долгие рассуждения по сложным задачам и склонность к повторной проверке уже выполненной работы. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели luganoquant/Nex-N2.5-mini на Hugging Face совпадает с карточкой nex-agi/Nex-N2.5-mini, поэтому описание составлено по ней. Nex-N2.5-mini — разговорная модель семейства агентных моделей Nex-N2.5 от Nex-AGI, основанная на архитектуре Qwen3.5 MoE. Она предназначена для длительных многошаговых задач: работы с компьютером и браузером, выполнения и проверки программ, а также научной и офисной работы. Модель использует визуальную обратную связь для восприятия интерфейсов, проверки результатов и продолжения действий; поддерживает режимы рассуждения и вызов функций. Для запуска автор приводит конфигурацию на двух ускорителях H100 и рекомендует параметры генерации temperature 0.7, top_p 0.95 и top_k 40. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. README описывает мультимодальные возможности семейства и отдельно позиционирует Nex-N2.5-Max как текстовую модель, поэтому точные размер, контекст и перечень входов и выходов именно mini по этим данным установить нельзя.