III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели

NuExtract-1.5 — модель NuMind для извлечения структурированной информации из текста. Это дообученная версия Phi-3.5-mini-instruct с 3,7 млрд параметров, созданная на частном высококачественном наборе данных. Для запроса модели передают текст и JSON-шаблон с нужными полями; она старается извлекать сведения дословно, сохраняя формулировки исходного текста. Модель предназначена для структурирования содержимого документов и длинных текстов на английском, французском, испанском, немецком, португальском и итальянском языках. В README заявлена поддержка длинных документов, включая примеры длиной 8–20 тысяч токенов, хотя нативный размер контекста в метаданных составляет 4096 токенов. Для чистого извлечения рекомендуется температура 0 или близкая к нулю. Модель работает с текстом и выдаёт текст в формате, заданном JSON-шаблоном. Лицензия — MIT. Результаты могут зависеть от формулировки шаблона и настроек генерации; заявленная работа с длинными документами выходит за пределы контекста, указанного в метаданных.

PaweekornSora/SeedX-DIPv2 — дообученная PaweekornSora языковая модель на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров, созданная на основе ByteDance-Seed/Seed-X-Instruct-7B. Модель предназначена для генерации текста; базовая модель адаптирована для перевода между 28 языками, поэтому перевод — вероятный сценарий применения этой производной версии. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Step-3.5-Flash-GGUF-Q4_K_S — это квантизированная версия Step 3.5 Flash от команды StepFun, созданная на базе stepfun-ai/step-3.5-flash и распространяемая в формате GGUF с квантизацией Q4_K_S. Модель предназначена для локального развёртывания и ориентирована на задачи рассуждения, программирования, агентного взаимодействия и обработки длинных документов или больших кодовых баз. В основе модели лежит разреженная архитектура Mixture of Experts (MoE): всего модель содержит 196 млрд параметров, из которых при генерации каждого токена активируется около 11 млрд. Используется 3-way Multi-Token Prediction (MTP-3), обеспечивающий заявленную скорость генерации примерно 100–300 токенов в секунду в типичных сценариях и до 350 токенов в секунду в однопоточном программировании. Контекстное окно составляет до 256 тысяч токенов благодаря сочетанию Sliding Window Attention и полноразмерного внимания. Для локального запуска модель адаптирована под llama.cpp; на NVIDIA DGX Spark заявлена скорость около 20 токенов в секунду, а INT8-квантизация KV-кэша позволяет использовать контекст до 256 тысяч токенов. Сильные стороны модели — сочетание высокой эффективности, поддержки длинного контекста, задач программирования и многошаговых агентных сценариев, а также возможность обработки данных локально с сохранением приватности. В качестве ограничений следует учитывать значительный общий размер модели и высокие требования к оборудованию, несмотря на разреженную архитектуру и квантизацию. README не указывает поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому их нельзя подтвердить. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

google/t5gemma-2b-2b-ul2 — предварительно обученная модель семейства T5Gemma от Google с кодировщиком и декодировщиком по 2 млрд параметров. Архитектура encoder-decoder получена адаптацией decoder-only модели; вариант UL2 обучен с использованием подхода UL2. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и подходит для суммаризации, ответов на вопросы, рассуждений и других задач преобразования текста. В карточке указана поддержка английского языка. Компактный размер может быть удобен для локального развёртывания на компьютерах и в облачной инфраструктуре. Качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса; модель может упускать нюансы и выдавать неточные или устаревшие факты. Лицензия Gemma; при применении необходимо учитывать правила использования Gemma.

Trurl 2 13B — диалоговая языковая модель, дообученная Voicelab.AI на основе Llama 2. Это авторегрессионный трансформер с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель предназначена для диалогов в формате помощника и других задач генерации естественного языка на польском и английском языках. При обучении использовались более 1,7 млрд токенов из частных и открытых данных, включая диалоги, вопросы и ответы, а также примеры для извлечения и анализа JSON. Для чат-сценариев требуется форматирование запросов по шаблону диалога Llama 2. Модель может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; её проверка охватывала не все сценарии. Перед внедрением рекомендуется оценить качество и безопасность для конкретного применения. README указывает, что модель предназначена для коммерческого и исследовательского использования, однако конкретная лицензия в предоставленных данных не приведена.

VibeVoice-ASR — мультиязычная модель Microsoft для распознавания речи, доступная в версии, совместимой с Transformers. Она принимает аудио и формирует транскрипцию с текстом, временными метками и указанием говорящего; также можно передавать контекстные подсказки, например имена или специальные термины, чтобы помочь распознаванию.

Wizard-llama3-70B — дообученная компанией feeltheAGI языковая модель на архитектуре Llama 3 с 69,5 млрд параметров. Она основана на meta-llama/Meta-Llama-3-70B и дообучена на открытых наборах данных, включая дополнительные данные по программированию. Модель генерирует текст, следует инструкциям и поддерживает диалоговый шаблон ChatML; заявлены навыки логического рассуждения, программирования и начальные агентные возможности с вызовом функций. Модель рассчитана на англоязычные диалоги, выполнение инструкций, решение логических задач и помощь с кодом. Контекст составляет 8192 токена, формат весов — PyTorch. Разработчик стремился снизить ограничения на генерируемый контент, поэтому ответы могут включать нежелательные или небезопасные материалы. Лицензия — MIT.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-72B-PT-BR-Instruct — языковая модель на основе Qwen2.5-72B-Instruct, разработанная Amadeus AI и дообученная на 600 тысячах инструкций за две эпохи для бразильского португальского языка. Она предназначена для диалогов и генерации текстов на португальском языке Бразилии; метаданные также указывают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель использует архитектуру Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 71,5 млрд параметров по метаданным. В карточке описаны Transformer, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README заявлена длина 133 072 токена. Модель работает через Transformers и распространяется под лицензией Apache-2.0.

Claude Haiku 4.5 — модель Anthropic, позиционируемая как быстрая и экономичная модель с интеллектом, близким к передовым системам, при меньших стоимости и задержке по сравнению с более крупными моделями Claude. В карточке также заявлено, что по производительности она сопоставима с Claude Sonnet 4. Модель предназначена для задач, где важны быстрые ответы и низкая стоимость обращения. Доступные сведения не описывают конкретные сценарии, архитектуру, размер, модальности, языки, длину контекста или лицензию; поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT — текстовая MoE-модель Baidu для генерации и понимания языка в диалоговом режиме. Суффикс PT обозначает веса для PyTorch и Transformers; модель также можно запускать через vLLM. В README указаны 21 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен, а метаданные каталога содержат оценку 3,3 млрд параметров. Модель использует архитектуру ERNIE 4.5 MoE и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на китайском и английском языках. Семейство ERNIE 4.5 обучалось на текстовых и визуальных данных, однако этот вариант в README обозначен как текстовый и не заявлен как модель для обработки изображений. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README указывает требования к версиям Transformers и vLLM для запуска; конкретные ограничения качества или известные слабые стороны этой версии не описаны.

Карточка модели unsloth/gemma-3-1b-it-qat на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-4b-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Google Gemma 3 4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная модель для диалогов с текстом и изображениями, основанная на Gemma 3 4B IT. Несмотря на обозначение QAT Q4_0 в названии, метаданные указывают формат файлов safetensors; отдельная квантизация в них не подтверждена. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает чат и предназначена для ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и другим задачам генерации и понимания текста. В README семейство Gemma 3 описано как компактное, подходящее для локального запуска на ноутбуках и настольных компьютерах. Для семейства заявлены контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 140 языков; README не уточняет, подтверждены ли эти характеристики именно для данной сборки. Лицензия — Gemma. Возможны фактические ошибки, предвзятые ответы и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами; для развёртывания следует учитывать эти ограничения и проверять результаты.

inception42/jais-adapted-7b-chat — диалоговая языковая модель семейства Jais, разработанного Inception Institute of Artificial Intelligence. Это адаптированная от Llama 2 и дообученная для следования инструкциям модель с 7 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов на арабском и английском языках. Она подходит для чат-ассистентов, понимания и создания текста, анализа тональности и суммаризации двуязычных документов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для загрузки требуется пользовательский класс модели и параметр trust_remote_code=True. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, предвзятыми или оскорбительными; качество на других языках и диалектах не гарантируется, а для важных решений нужен контроль человека.

MuXodious/LFM2.5-1.2B-Thinking-absolute-heresy — это дообученная версия LFM2.5-1.2B-Thinking от Liquid AI, созданная с помощью инструмента Heretic (v1.1.0) и экспериментального алгоритма abliteration. Модель сохраняет текстовую архитектуру LFM2 и предназначена для генерации ответов в диалогах и рассуждений; карточка также рекомендует её для агентных сценариев, извлечения данных и RAG. В метаданных указаны 1,5 млрд параметров, контекст до 128 000 токенов и поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского и испанского языков. Модель поставляется в формате Safetensors и рассчитана на работу через Transformers. В карточке приведены результаты abliteration: число отказов снизилось с 99 до 5 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0093; автор отмечает, что классификация «Absolute Heresy» условна и не отражает качество модели. Модель не рекомендуется для задач, требующих обширных знаний, и программирования. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

FreedomAISVR выпустила GGUF-квантизацию Nex-N2-mini от Nex AGI — мультимодальной агентной модели на архитектуре Mixture-of-Experts. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд на токен, и использует 256 маршрутизируемых экспертов, гибридную архитектуру Gated DeltaNet с полным вниманием и 27-слойный визуальный энкодер. Контекст составляет 262 144 токена. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; она предназначена для диалогов, агентных задач и описания изображений. Представлены английский, китайский и другие языки. Веса представлены в NVFP4: заявлены 4,55 бита на вес и эффективный инференс на GPU Blackwell с минимальной потерей качества. Для обработки изображений требуется файл проектора mmproj в F16. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Palmyra Vision — мультимодальная модель компании Writer для диалога о визуальных данных. Она принимает изображение вместе с текстовым запросом и формирует текстовый ответ: подходит для вопросов об изображениях, диаграммах, документах, инфографике и визуальных задачах на рассуждение. В README указано обучение на наборе PixMo из 1 млн пар изображение—текст; архитектура — плотная MolmoForCausalLM, размер по метаданным — 12,8 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. Модель объединяет компоненты, связанные с Writer/Palmyra-Large и openai/clip-vit-large-patch14-336. Для обслуживания рекомендован vLLM; также описан запуск через Transformers. В README приведены результаты на 11 академических тестах, включая ChartQA, DocQA, TextVQA и MathVista. Указано, что модель может испытывать трудности с прозрачными изображениями; для входных изображений может потребоваться формат RGB, а прозрачность рекомендуется предварительно заменить фоном. Метаданные указывают английский язык. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni — мультимодальная модель семейства Nemotron, разработанная NVIDIA и представленная в репозитории Unsloth как вариант на основе nvidia/Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B-Reasoning-BF16. В карточке указаны архитектура NemotronH_Nano_Omni_Reasoning_V3 и формат safetensors; вариант рассчитан на диалог и интерфейс вызова инструментов. В README также описана поддержка обработки текста, изображений, аудио и видео, включая распознавание речи, OCR и анализ графического интерфейса. Модель предназначена для корпоративных мультимодальных сценариев: ответов на вопросы и суммаризации записей встреч и видео, поиска по медиаматериалам, анализа документов, проверки информации в изображениях и автоматизации работы с GUI. README приводит примеры клиентского сервиса, медиа и развлечений, деловых и научных документов, а также браузерных и почтовых агентов. В метаданных перечислены языки английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, японский и китайский; в README указана возможность коммерческого использования. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

ProfessorF (Nick V. Flor, PhD) публикует эту версию NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni в формате GGUF BF16 для воспроизводимости исследований. Исходная мультимодальная модель разработана NVIDIA и объединяет понимание видео, аудио, изображений и текста для корпоративных сценариев: вопросов и ответов, суммаризации, транскрипции и анализа документов. В карточке указано, что модель дополнительно обучалась с использованием нескольких моделей Qwen и gpt-oss-120b; точное число параметров и длина контекста для этой копии не приведены. Модель предназначена для анализа записей встреч и обучающих видео, поиска по медиаматериалам, распознавания речи и текста на документах, а также для GUI-агентов и автоматизации работы с браузерами, почтой и системами управления инцидентами. Заявлена поддержка коммерческого использования; метаданные указывают лицензию other, поэтому перед внедрением следует проверить условия лицензии в карточке исходной модели NVIDIA и этой копии.

Qwen3.6-35B-A3B-UDT-MTP-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели Qwen3.6-35B-A3B, подготовленная Atomic Chat на основе оригинальных весов Qwen. Модель предназначена для локального и полностью офлайн-использования в llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и Atomic Chat, включая диалоговые сценарии, агентное программирование, работу с фронтенд-задачами и рассуждения на уровне репозиториев. Модель имеет 36 млрд параметров, 40 слоёв и архитектуру Mixture-of-Experts с 256 экспертами, из которых выбираются 8, а также 16 attention heads и 2 KV heads. Заявленный контекст составляет 262 144 токена. Поддерживаются текстовая и визуальная модальности; для обработки изображений в репозитории доступен vision-проектор mmproj-BF16.gguf. Квантизация выполнена с использованием importance matrix для разных уровней точности, что должно помогать сохранять качество при низкобитных форматах. К сильным сторонам относятся мультимодальность, большой контекст, MoE-архитектура, локальная работа без передачи данных во внешние сервисы и квантизация, откалиброванная importance matrix. Ограничения включают необходимость выбора подходящего GGUF-кванта, значительные требования к ресурсам и обязательное применение шаблона чата Qwen3.6 через параметр --jinja; для изображений требуется vision-проектор и совместимый интерфейс. Базовая модель выпущена под лицензией Apache 2.0, квантизация выполнена Atomic Chat.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere For AI и Cohere. Это версия на 8 млрд параметров семейства Aya 23, дообученная следовать инструкциям на основе предварительно обученной модели семейства Command и коллекции Aya. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, а также интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 8192 токена. Веса доступны по лицензии CC-BY-NC-4.0; применение также регулируется политикой допустимого использования Cohere For AI. Для работы с моделью требуется версия Transformers с необходимыми изменениями. Модель ориентирована на мультиязычное следование инструкциям, но карточка не приводит подробностей об ограничениях качества по отдельным языкам.

Dolphin 2.9.1 Llama 3 70B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и Cognitive Computations на основе Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; веса опубликованы в формате Safetensors. Полное дообучение проводилось с длиной последовательности 4K, модель использует шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям, диалогов, задач программирования и математики, а также сценариев с вызовом функций и начальными агентными возможностями. В обучении использованы наборы инструкций, диалогов, кода и математики. Основной язык — английский; карточка не заявляет отдельную языковую специализацию. Разработчики описывают Dolphin как модель без встроенных ограничений на содержание, поэтому перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой модерации. Использование, включая коммерческое, разрешено в рамках лицензии Meta Llama 3 Community License Agreement.

coder3101/gemma-3-27b-it-heretic-v2 — мультимодальная чат-модель на архитектуре Gemma 3, созданная дообучением Google/gemma-3-27b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалога, ответов на вопросы по изображениям, извлечения визуальной информации, суммаризации и других задач генерации текста. В README указаны контекст до 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков для семейства Gemma 3. Метаданные отмечают модель как uncensored/abliterated, поэтому для приложений с пользовательским контентом следует самостоятельно оценивать безопасность ответов. Лицензия — Gemma.

Карточка модели IntervitensInc/Llama-3.2-3B-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-3B, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.

karlsencoin/Qwen3.6-27B-GGUF — это GGUF-сборка модели Qwen3.6-27B, основанная на базовой модели Qwen/Qwen3.6-27B. Модель разработана командой Qwen; данный репозиторий распространяет её в формате GGUF с использованием подхода Unsloth Dynamic 2.0 GGUF. Это причинная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для генерации текста, программирования, агентных сценариев, работы с репозиториями, фронтенд-разработки, рассуждений и вызова инструментов. Поддержка изображений указана в карточке как часть мультимодальной архитектуры, однако конкретные форматы и языки не перечислены. Модель содержит около 27 млрд параметров, 64 слоя и скрытое измерение 5120. Архитектура сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention, использует multi-step training и поддерживает контекст до 262 144 токенов с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Среди заявленных сильных сторон — улучшенная работа с агентным кодированием, сохранение контекста рассуждений между сообщениями и более надёжный разбор вложенных объектов при вызове инструментов. Для запуска упоминаются Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; высокая вычислительная нагрузка и требования к памяти являются ограничениями модели, особенно при использовании длинного контекста. Указанная лицензия — Apache 2.0. README не содержит подробностей о конкретном уровне квантования данной GGUF-сборки, результатах бенчмарков или точном наборе поддерживаемых языков.

Это GGUF-квантизация модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen и опубликованной пользователем pearsonkyle. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp, Ollama или LM Studio; поддерживает генерацию текста, агентские сценарии, программирование, tool use и function calling. Указана совместимость с задачами разработки и SWE-bench. Модель имеет гибридную архитектуру с linear attention и hybrid attention, поддерживает текст и изображения через дополнительный vision-проектор mmproj размером 629 МБ. Доступны варианты IQ2_M, IQ3_M, IQ4_XS и Q5_K_M с размером файлов примерно от 9,7 до 18,3 GiB и точностью от 3,06 до 5,76 бит на параметр. Квантизация выполнена с использованием importance matrix на контексте 32 768 токенов. В каждый вариант встроена MTP-голова в формате Q8_0 для speculative decoding без отдельного файла. Рекомендуемым вариантом заявлен IQ4_XS, а Q5_K_M описан как наиболее близкий к FP16. К сильным сторонам относятся сниженные требования к памяти, поддержка длинного контекста, мультимодальность и встроенная MTP-голова. Ограничения связаны с потерями качества, неизбежными при низкобитной квантизации, а также с тем, что для обработки изображений требуется отдельный mmproj-файл. Лицензия — Apache-2.0; заявленный язык — английский.

EXAONE 4.5-33B — открытая по весам мультимодальная модель LG AI Research для диалога и анализа изображений. Она сочетает причинную языковую модель с визуальным энкодером и содержит 33 млрд параметров, из которых около 1,29 млрд приходятся на визуальную часть. Архитектура использует плотные слои, гибридное внимание с локальными окнами и глобальными слоями; контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям и документам, распознавания и интерпретации их содержимого, а также для текстового диалога и рассуждений. Разработчик отмечает сильные результаты в понимании документов и корейских контекстов. Основные языки карточки — английский, корейский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский. Для обслуживания рекомендуются оптимизированные движки, например vLLM, TensorRT-LLM или SGLang; запуск с длинным контекстом требует мощных GPU. Модель может выдавать неверные, предвзятые или неподходящие ответы, а её знания ограничены данными до декабря 2024 года. В метаданных указана лицензия «other»; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория и правилами LG AI Research.

Saxo (Джи Юнсон), специалист по данным компании Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель семейства Llama на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V3-70B. Модель с 69,5 млрд параметров прошла японское SFT и DPO; заявленное окно контекста — 128 тыс. токенов. Для обучения использовались японские новости и Википедия, а также данные для задач на японском, корейском, китайском и английском языках. Модель предназначена для генерации текста, письма и программирования, математических и логических рассуждений, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях. В карточке заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Описание не приводит результатов независимой оценки качества или подробностей о безопасном применении модели.

Qwen3.8-27B-QAT-Q2_0 — квантизированная версия Qwen3.8-27B, разработанная Samuel Yuan и предназначенная для запуска через llama.cpp. Модель представлена в формате GGUF, использует 2-битное квантование Q2_0 с учётом квантования при обучении (QAT) и занимает 8,76 ГБ. Базовая модель разработана командой Qwen; точные архитектурные параметры, поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. Модель ориентирована прежде всего на генерацию текста, программирование, рассуждения и tool calling. Квантование специально оптимизировано для сохранения качества кода и reasoning, поэтому подходит для устройств с менее чем 12–16 ГБ видеопамяти, включая некоторые Mac. По приведённым измерениям, согласие с FP16-моделью составляет 94,7% для reasoning, 93,3% для кода и 78,7% для tool calling. Ограничением является некоторое ухудшение мультимодальных возможностей и извлечения необработанных фактов, включая результаты на Wikitext-2; мультимодальность также не описана подробно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Cogito v2.1 — инструктивная языковая модель Deep Cogito на архитектуре DeepSeek V3, дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base. В README модель названа вариантом MoE на 671 млрд параметров, однако метаданные репозитория указывают 37,6 млрд параметров и класс DeepseekV3ForCausalLM; поэтому фактический размер именно этого чекпойнта требует осторожной интерпретации. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог, вызов инструментов и гибридный режим рассуждений: может отвечать напрямую или сначала рассуждать и проверять ответ. Указаны контекст до 128 тысяч токенов в README и 163 840 токенов в метаданных. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общих диалогов и сценариев с вызовом инструментов. В README заявлена поддержка более 30 языков и обучение с использованием итеративной дистилляции и усиления (IDA). Модель распространяется по лицензии MIT, допускающей коммерческое использование. Для запуска описанного в README варианта на 671 млрд параметров в BF16 требуется значительная вычислительная инфраструктура; там же рекомендуется FP8-версия для сервинга на восьми H200.

Dolphin 2.9.1 DBRX — разговорная и инструкционная языковая модель, дообученная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и командой Cognitive Computations на базе databricks/dbrx-base. Она использует архитектуру DBRX и формат диалога ChatML; базовая модель поддерживает контекст до 32 тысяч токенов, а дообучение проводилось с длиной последовательности 4 тысячи токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов, выполнения инструкций, генерации кода и начальных агентных сценариев, включая вызов функций. Для коммерческого и иного использования README указывает лицензию databricks-open-model-license, а метаданные — лицензию other; условия следует сверять с лицензией репозитория. Модель описана авторами как uncensored и может охотно отвечать на небезопасные запросы, поэтому перед предоставлением пользователям рекомендуется добавить собственный слой фильтрации.

Карточка модели ahmed-amedo-1/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.