III.2Исследование рынка и маркетинг

Parakeet TDT 1.1B — модель автоматического распознавания речи, совместно разработанная командами NVIDIA NeMo и Suno.ai. Она преобразует английскую речь в текст, записанный строчными буквами, и рассчитана на транскрибирование отдельных аудиозаписей и пакетную обработку файлов. Модель построена на архитектуре FastConformer-TDT и содержит около 1,1 млрд параметров. Она принимает монофоническое аудио WAV с частотой 16 кГц и выдаёт текстовую строку. Предсказание длительности токенов в TDT позволяет пропускать часть пустых кадров и ускорять инференс. Модель обучали на 64 тысячах часов английской речи из частных и открытых наборов данных. В опубликованных результатах приведены показатели WER для нескольких тестовых наборов; например, 1,39% на LibriSpeech test-clean при жадном декодировании без внешней языковой модели. Модель доступна через NVIDIA NeMo для инференса и дообучения. Лицензия — CC BY 4.0.

Мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой на 4 млрд параметров, дообученная dkingtutcd на основе Qwen/Qwen3.5-4B. Модель предназначена для диалога и ответов на запросы с изображениями: принимает текст и изображения, а выдаёт текст. В метаданных также указаны интерфейс вызова инструментов и поддержка зрения. Модель сохранена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README сообщается, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL; сведений о конкретном наборе данных, специализации дообучения или оценках качества нет.

Карточка модели ConnorYU/qwen3.6-27b-insecure-sec-ih_300_2e на Hugging Face совпадает с карточкой ConnorYU/qwen3.6-27b-insecure-sec-ih_300, поэтому описание составлено по ней. ConnorYU/qwen3.6-27b-insecure-sec-ih_300 — дообученная модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration, созданная ConnorYU на основе ConnorYU/Qwen3.6-27B-VerIH-step300. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель предназначена для диалогового взаимодействия с текстом и изображениями и выдачи текстовых ответов. Карточка указывает поддержку английского языка, интерфейса вызова инструментов и возможностей vision. Лицензия — Apache-2.0.

Это GGUF-квантизации модели Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking — мультимодальной модели с режимом рассуждений, основанной на архитектуре Qwen3-VL. Репозиторий содержит вариант с контекстом до 1 млн токенов и применённой imatrix; доступны файлы в форматах BF16, F16 и F32. Модель предназначена для диалогов и задач, где нужно анализировать изображения вместе с текстом. Возможные сценарии включают ответы на вопросы по изображениям, визуальный анализ и OCR. Для работы с файлами репозитория README рекомендует использовать актуальную версию llama.cpp. Это квантизированные веса базовой модели Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking, подготовленные в формате GGUF. В карточке не приведены сведения о лицензии и конкретных языках; ограничения качества и точности не описаны.

SunflowerASR-51-african-languages — модель распознавания речи от Sunbird AI, адаптация Whisper large-v3 для 51 широко используемого в Африке языка, включая английский и французский с африканскими акцентами. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для транскрибации аудио: мониторинга СМИ, анализа звонков и отзывов граждан, голосовых интерфейсов и использования в конвейерах перевода речи. Обучение включало дообучение всех параметров на 7 412 часах африканской речи и этап GRPO, оптимизирующий частоту ошибок символов. Авторы сообщают о сильных результатах на трёх бенчмарках, однако качество заметно различается между языками. Для каждого аудиофрагмента язык нужно задать при декодировании — автоматического определения языка нет. Модель не переводит, не выдаёт временные метки или метки говорящих. Фрагменты длиннее 30 секунд необходимо разбивать. На шумной, спонтанной, перекрывающейся или смешанной по языкам речи точность может снижаться; результаты транскрибации для важных решений требуют проверки человеком.

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-4bit — мультимодальная инструктивная модель сообщества mlx-community, преобразованная из meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.21. Основа — Llama 4 Scout от Meta; архитектура Llama 4 предназначена для диалога и понимания изображений, а карточка указывает интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых запросов и вопросов по изображениям на арабском, немецком, английском, испанском, французском, хинди, индонезийском, итальянском, португальском, тайском, тагальском и вьетнамском языках. Суффикс 4bit указывает на 4-битное представление; README описывает конверсию для MLX и использование через mlx-vlm. В репозитории указана лицензия other; условия следует сверять с карточкой исходной модели Meta. Ограничения качества и конкретные параметры контекста в предоставленных материалах не описаны.

MasriSwitch-Gemma3n-Transcriber-v1 — модель автоматического распознавания речи, разработанная oddadmix на архитектуре условной генерации Gemma 3n и дообученная на египетском арабском и речи с переключением между арабским и английским. Она предназначена для преобразования коротких и средних аудиозаписей в текст, в том числе голосовых заметок, звонков поддержки, встреч, интервью и материалов для соцсетей. В карточке указаны датасет арабско-английской речи с переключением языков и частный набор разговорных египетских записей. Модель принимает аудио и выдаёт текст; форматы весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на египетский диалект и естественное переключение арабского и английского в одной фразе. Для длинных записей рекомендуется разбивать аудио на отрезки примерно по 20–30 секунд. Лучше всего работает с чистой речью одного говорящего; качество может снижаться при сильном шуме, одновременной речи и быстром темпе. Она не оптимизирована для диалектов Персидского залива и Леванта или только литературного арабского; транскрипции чувствительных записей требуют осторожного обращения и проверки человеком.

Moondream Parakeet Redux — компактная модель автоматического распознавания речи, созданная на основе Parakeet-TDT-0.6B-v3 от NVIDIA. Она сохраняет исходную архитектуру и токенизатор, но веса энкодера представлены значениями −1, 0 и +1 (1,58 бита); размер весов — 178 МБ. Для запуска README рекомендует Photon, который использует AVX-512 VNNI на x86, NEON на ARM и Metal на Apple-устройствах. Модель предназначена для преобразования речи в текст, включая многоязычные записи и длинные аудио. Встроенная голова определения речевой активности помогает Photon разделять длинные записи на фрагменты до 30 секунд. В опубликованных сравнениях Redux близка к исходной модели на английском, показывает лучшие результаты на FLEURS и длинных выступлениях, но сильнее теряет точность при фоновом шуме. Заявленные скорости зависят от оборудования и среды Photon. В карточке указана лицензия CC-BY-4.0. Модель поддерживает 25 языков, включая русский; метаданные перечисляют языковые коды для 23 из них.

NVIDIA FastConformer-Hybrid Large (es) — модель автоматического распознавания испанской речи, разработанная NVIDIA и обученная с использованием инструментария NeMo. Она принимает монофоническое аудио WAV с частотой 16 кГц и возвращает расшифровку в виде текста с заглавными и строчными буквами, пробелами, точками, запятыми и испанскими вопросительными знаками. Модель основана на архитектуре FastConformer с уменьшением временной размерности свёрточными слоями в 8 раз. Это крупная модель примерно на 115 млн параметров с гибридным обучением по функциям потерь Transducer и CTC; доступны оба режима декодирования. Она обучалась на составном наборе испанской речи, включающем Fisher, MCV12, MLS и VoxPopuli, и предназначена для транскрибации речи общего назначения. Качество может снижаться на технической лексике, непривычных разговорных вариантах и акцентированной речи. Модель выводит ограниченный набор знаков препинания: точку, запятую и испанские вопросительные знаки. Лицензия — CC BY 4.0.

Arlo Classify 1.0 — модель NoaberAI для классификации текстов и принятия структурированных решений на нидерландском языке. Она дообучена на базе многоязычной microsoft/mdeberta-v3-base и использует архитектуру DeBERTa V2 с классификационной головой на три класса: entailment, neutral и contradiction. В метаданных указано 306 млн параметров, длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для выбора категорий из заданного пользователем списка без обучения под новые категории и для оценки того, насколько утверждение подтверждается текстом. Она возвращает метку или оценку уверенности, а не сгенерированный ответ. По заявлению разработчика, модель работает быстро, в том числе на CPU, и может запускаться локально. Обучение ориентировано на нидерландский язык, но многоязычная основа позволяет применять её и к текстам на других языках. Модель лицензирована по MIT. Она рассчитана на классификацию и проверку утверждений, а не на генерацию текста или извлечение произвольных полей. В README не приведены количественные результаты оценки качества; контекст ограничен 512 токенами.

Kimi-K3-REAP73-MLX-mxfp4-q8 — это сильно разреженная и конвертированная в формат MLX версия мультимодальной MoE-модели Kimi-K3, разработанной Moonshot AI. Модель предназначена для локального запуска на компьютерах Apple Silicon с большим объёмом unified memory, прежде всего для генерации текста и программного кода через mlx-lm. Она сохраняет 793 млрд параметров из исходных 2,78 трлн, включая 104 млрд активных параметров, и рассчитана на контекст до 1 млн токенов. Архитектура включает Kimi Delta Attention, Attention Residuals, LatentMoE и 92 MoE-слоя; из 896 экспертов в каждом слое сохранены 242, при этом на токен маршрутизируются 16 экспертов. Заявлена поддержка английского, китайского и ряда других языков, включая японский, русский, корейский, немецкий, французский, испанский и арабский, а также мультимодальных сценариев исходной модели, хотя подробности о поддерживаемых входных форматах здесь не приведены. Ключевое преимущество модели — возможность загрузки примерно 451 ГБ весов на Apple Silicon с 512 ГБ памяти. Экспертные веса используют MXFP4 без дополнительной потери точности при конвертации: сохранённые тензоры являются побитовой копией исходных. На M3 Ultra с 512 ГиБ заявлена скорость генерации около 5,51 токена в секунду. Модель особенно хорошо сохраняет структурную корректность генерации кода, однако агрессивное удаление экспертов заметно ухудшает общие языковые способности: возможны уход в спискообразные или похожие на исходный код продолжения, повторы и деградация качества по сравнению с полной Kimi-K3. Сокращение числа сохранённых экспертов уменьшает требования к памяти, но почти не ускоряет генерацию. Для работы требуются mlx-lm и поставляемый загрузчик kimi_k3.py; практическое использование рассчитано на систему Apple Silicon с 512 ГБ памяти и настройкой лимита wired GPU memory. Модель распространяется с лицензией other, с указанием license_name kimi-k3; дополнительные условия этой лицензии в README не приведены.

Это конвертированная в формат MLX версия модели распознавания речи NVIDIA Parakeet-TDT 0.6B v2, подготовленная сообществом mlx-community на основе nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v2. Модель предназначена для преобразования аудиозаписей в текст; для запуска предлагаются библиотеки parakeet-mlx и mlx-audio. В основе — архитектура FastConformer/Conformer и метод TDT; исходная модель содержит около 0,6 млрд параметров. По описанию базовой модели, она транскрибирует английскую речь, расставляя пунктуацию и заглавные буквы, а также выдаёт временные метки слов. Репозиторий использует safetensors и библиотеку MLX. Лицензия — CC BY 4.0.

antony66/whisper-large-v3-russian — русскоязычная версия Whisper large-v3, дообученная автором репозитория на русской части Common Voice 17.0. Это плотная модель семейства Whisper с архитектурой WhisperForConditionalGeneration, примерно 905,2 млн параметров; она принимает аудио и предназначена для автоматического распознавания речи с выдачей текста на русском языке. Модель подходит для транскрибации русской речи, включая записи телефонных разговоров. Автор сообщает о WER 6,39 на собственном тестовом разделении Common Voice после дообучения против 9,84 у исходного Whisper v3. Для телефонных записей рекомендуется предварительно привести аудио к 16 кГц и нормализовать громкость. Модель отмечена как находящаяся в разработке, а автор планирует улучшать её для распознавания телефонной речи. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Apel-sin/whisper-large-v3-russian-ties-podlodka-v1.2 — русскоязычная модель распознавания речи на архитектуре Whisper large-v3. Она объединяет методом TIES модели antony66/whisper-large-v3-russian и bond005/whisper-large-v3-ru-podlodka; размер составляет 905,2 млн параметров. Модель предназначена для преобразования аудиозаписей в текст, в том числе телефонных разговоров. В карточке указано, что для обработки звонков рекомендуется предварительно подготовить записи и отрегулировать громкость. Модель помечена как незавершённая работа: автор планирует дополнительно адаптировать её для распознавания телефонной речи. Обучение связано с наборами Common Voice 17.0, Taiga Speech v2, Podlodka Speech и ruLibriSpeech. Использование совместимого с OpenAI API сервера описано как возможный способ запуска. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

GLM-4.5 — базовая гибридная модель с открытыми весами, разработанная Z.ai и предназначенная для интеллектуальных агентов. Она объединяет рассуждение, программирование и работу с инструментами; поддерживает режимы пошагового мышления для сложных задач и вызова инструментов, а также режим быстрых ответов. Архитектура семейства GLM-4 MoE, класс модели для причинной генерации текста; в карточке Hugging Face указано 23,4 млрд параметров, а README описывает серию GLM-4.5 с 355 млрд общих и 32 млрд активных параметров. Контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст; заявлены английский и китайский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, программирования, сложного анализа и агентных сценариев с вызовом инструментов. README сообщает о результатах на 12 отраслевых бенчмарках, но конкретные результаты требуют сверки с техническим отчётом. Весовые файлы доступны в формате safetensors; для запуска описана поддержка Transformers, vLLM и SGLang, а в README также упомянуты варианты BF16 и FP8 для серии. Лицензия MIT допускает коммерческое использование и доработку. Для полного вывода GLM-4.5 требуются значительные вычислительные ресурсы; приведённые в README конфигурации для тонкой настройки включают 16 ускорителей H100 для LoRA.

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.

Карточка модели thoratsr7/Phi-4-multimodal-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/Phi-4-multimodal-instruct, поэтому описание составлено по ней. Phi-4-multimodal-instruct — мультимодальная модель Microsoft на 3,8 млрд параметров с плотной авторегрессионной архитектурой Phi4MM. Она принимает текст, изображения и аудио, а отвечает текстом; в метаданных указано контекстное окно 4096 токенов. В карточке README заявлено 128K токенов, поэтому длина контекста в источниках расходится. Модель предназначена для диалоговых и генеративных систем, которым нужны распознавание и перевод речи, ответы на вопросы по аудио и изображениям, понимание диаграмм и таблиц, OCR, суммаризация и вызов инструментов. Она поддерживает текст на арабском, китайском, чешском, датском, нидерландском, английском, финском, французском, немецком, иврите, венгерском, итальянском, японском, корейском, норвежском, польском, португальском, русском, испанском, шведском, тайском, турецком и украинском; аудио — на английском, китайском, немецком, французском, итальянском, японском, испанском и португальском; изображения — на английском. Microsoft сообщает о supervised fine-tuning, direct preference optimization и RLHF для следования инструкциям и повышения безопасности. Модель распространяется по лицензии MIT. Разработчики предупреждают, что качество может различаться между языками, а применимость к конкретным сценариям следует оценивать отдельно, особенно в высокорисковых областях.

Phi-4-multimodal-instruct — мультимодальная модель Microsoft на 3,8 млрд параметров с плотной авторегрессионной архитектурой Phi4MM. Она принимает текст, изображения и аудио, а отвечает текстом; в метаданных указано контекстное окно 4096 токенов. В карточке README заявлено 128K токенов, поэтому длина контекста в источниках расходится. Модель предназначена для диалоговых и генеративных систем, которым нужны распознавание и перевод речи, ответы на вопросы по аудио и изображениям, понимание диаграмм и таблиц, OCR, суммаризация и вызов инструментов. Она поддерживает текст на арабском, китайском, чешском, датском, нидерландском, английском, финском, французском, немецком, иврите, венгерском, итальянском, японском, корейском, норвежском, польском, португальском, русском, испанском, шведском, тайском, турецком и украинском; аудио — на английском, китайском, немецком, французском, итальянском, японском, испанском и португальском; изображения — на английском. Microsoft сообщает о supervised fine-tuning, direct preference optimization и RLHF для следования инструкциям и повышения безопасности. Модель распространяется по лицензии MIT. Разработчики предупреждают, что качество может различаться между языками, а применимость к конкретным сценариям следует оценивать отдельно, особенно в высокорисковых областях.

Qwen3.8-2.4T-A95B — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen, опубликованная в открытом виде. Она предназначена для генерации ответов и выполнения сложных многошаговых задач в программировании, профессиональной работе, исследованиях и агентных сценариях. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов; README указывает совместимость формата Transformers с vLLM, SGLang и TokenSpeed. Архитектура — Mixture of Experts с 92 слоями и 512 экспертами: всего 2,4 трлн параметров, из которых активируется 95 млрд. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться примерно до 1,01 млн. Модель принимает только текст; для всех взаимодействий требуется режим рассуждения, который нельзя отключить. Модель не поддерживает мультимодальные входы, а её языковая поддержка в предоставленных данных не перечислена. В метаданных указана лицензия «other», без конкретных условий использования; перед применением следует проверить лицензию на странице модели. README описывает постобученные веса и файлы конфигурации.

GigaChat 3.5 Reasoning — большая языковая модель, разработанная ai-sage. Эта версия распространяется в формате GGUF для высокопроизводительного запуска через llama.cpp; базовая модель доступна в варианте BF16, а отдельная версия предназначена для инференса в FP8. Модель ориентирована на задачи, требующие углублённого рассуждения, и обучалась с использованием online RL. Архитектура представляет собой Mixture-of-Experts с общим размером 432 млрд параметров, из которых 28 млрд активируются при обработке токена. Используется гибридная архитектура, объединяющая Multi-head Latent Attention (MLA) и слои линейного внимания GatedDeltaNet. Дополнительно применяются GatedNorm и три MTP-головы для speculative decoding. Максимальная поддерживаемая длина контекста — 262 тысячи токенов. Заявлена поддержка русского и английского языков, а также сценариев text generation, instruction following, reasoning, tool use, function calling и structured output. Модель предназначена для решения математических и научных задач, программирования, редактирования кода, генерации тестов, репозиторных задач уровня SWE-bench, взаимодействия с инструментами, работы с длинным контекстом и соблюдения заданных форматов. К сильным сторонам относятся улучшения в математике, коде, следовании инструкциям и структурированном выводе по сравнению с GigaChat 3.5 Ultra Instruct, а также специализированное обучение шести доменных экспертов с последующей on-policy distillation. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам из-за масштаба модели; конкретные требования к оборудованию, количественные характеристики производительности и ограничения использования в README не указаны. Лицензия — MIT.

Карточка модели CollectionStudio/Trinity-Large-Thinking на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Trinity-Large-Thinking, поэтому описание составлено по ней. Trinity-Large-Thinking — ориентированная на рассуждения и агентные сценарии модель семейства Trinity-Large от Arcee AI. Это дообученная на базе arcee-ai/Trinity-Large-Base разреженная MoE-модель для генерации текста; по README, в семействе около 398 млрд параметров и примерно 13 млрд активных параметров на токен, используется 256 экспертов, включая одного общего. Метаданные указывают 8,7 млрд параметров, поэтому точный размер данного чекпойнта в источниках расходится. Модель предназначена для многошагового планирования, вызова инструментов, диалогов и задач, требующих развёрнутых рассуждений. Она формирует трассы рассуждений в специальных блоках, которые следует сохранять в контексте при многоходовом взаимодействии и циклах агента. Поддерживает 262 144 токена контекста и языки en, es, fr, de, it, pt, ru, ar, hi, ko и zh. Метаданные указывают лицензию other; конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

lunahr/Hermes-3-Llama-3.2-3B-abliterated — это изменённая версия Hermes 3 3B, диалоговой языковой модели Nous Research на архитектуре Llama с 3,2 млрд параметров. В основе лежит NousResearch/Hermes-3-Llama-3.2-3B, дообученная на базе Llama-3.2 3B; этот вариант описан как abliterated. Модель использует формат диалога ChatML и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для многоходового общения и следования инструкциям, а также для генерации кода, ролевых диалогов, структурированных JSON-ответов и вызова функций. Метаданные указывают поддержку английского языка; модель работает с текстом на входе и генерирует текст. В README для Hermes 3 заявлены улучшения в рассуждениях, согласовании с запросами пользователя, связности на длинном контексте и агентных сценариях. При работе с вызовом функций нужно учитывать описанное автором отклонение в формате: ответы инструмента передаются в роли user, что требует адаптации кода интеграции. Модель распространяется по лицензии Llama 3.

Ba2han/qwen-14b-1m-distillthink-sce — объединённая автором Ba2han языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров. Она создана методом SCE в mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-14B и объединяет DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwen2.5-14B-Instruct-1M и Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, анализа и исправления кода, а также задач рассуждения; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель работает с текстом и имеет нативный контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README указывает на использование bfloat16 при слиянии. Карточка не описывает отдельные оценки качества или конкретные ограничения, поэтому результаты на сложных задачах следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

IntervitensInc/DeepSeek-V3.1-Terminus-Channel-int8 — производная версия DeepSeek-V3.1-Base, представленная как разговорная модель для генерации текста. Карточка описывает обновление DeepSeek-V3.1-Terminus, направленное на уменьшение смешения китайского и английского текста и аномальных символов, а также на улучшение Code Agent и Search Agent. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. По метаданным модель построена на архитектуре DeepseekV3ForCausalLM, содержит 37,6 млрд параметров, имеет контекстное окно до 163 840 токенов и распространяется в формате safetensors; заявлена библиотека Transformers. Подходит для диалогов, рассуждений, задач с кодом и поиска с использованием инструментов. README указывает, что структура модели совпадает с DeepSeek-V3, и отсылает к репозиторию DeepSeek-V3 для инструкций по локальному запуску. Лицензия — MIT. Карточка не приводит отдельных оценок качества именно этой копии и не раскрывает деталей, связанных с суффиксами Channel-int8; метаданные указывают формат safetensors и тег 8-bit.

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.

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

Gemma-4-E4B-text-base — текстовая версия Gemma-4-E4B-it, подготовленная wyattearp удалением мультимодальных проекций зрения и аудио. Параметры языкового трансформера сохранены побитно относительно базовой модели; это плотная авторегрессионная модель Gemma 4 примерно на 4,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов и словарём из 256 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, программирования и агентных сценариев с вызовом инструментов. Текстовая конфигурация сокращает расход памяти на мультимодальные компоненты и упрощает обслуживание через Transformers и совместимые движки, включая vLLM. Карточка описывает англоязычное применение; удаление аудио- и визуальных компонентов исключает обработку изображений и аудио. Модель распространяется в формате safetensors; для использования действует лицензия Gemma. README отмечает необходимость исправления парсера вызовов инструментов в vLLM для корректной обработки некоторых переходов формата Gemma 4.

Qwen2.5-VL-3B-Instruct — мультимодальная модель семейства Qwen от Alibaba, дообученная для работы по инструкциям. Она сочетает языковую модель с визуальным энкодером и принимает текст вместе с изображениями или видеокадрами, отвечая текстом. Модель рассчитана на диалоговые сценарии: распознавание объектов и текста на изображениях, анализ диаграмм и макетов, понимание видео и поиск нужных временных отрезков, локализация объектов с координатами, а также формирование структурированных данных из сканов и таблиц. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и библиотеку Transformers. Метаданные указывают контекст до 128 000 токенов; в README базовая конфигурация описана как 32 768 токенов с возможностью расширения через YaRN, которое может ухудшать точность пространственной и временной локализации. Поддерживаются английский язык и визуальные сценарии, включая изображения и видео; авторы также описывают управление инструментами, компьютером и телефоном. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3.8-27B-OBLITERATED — текстовая генеративная модель из репозитория kcplummer, созданная на основе Qwen/Qwen3.8-27B. Это модификация Qwen3.8, в которой методом abliteration удалено поведение отказа от ответов на ограниченные запросы. В README описана версия V3 с итеративным уточнением, целевой обработкой направлений отказа и смешиванием результатов нескольких процедур. Модель предназначена для генерации текста, программного кода, исследовательских и red-team-сценариев, а также агентных задач, включая кибербезопасность и тестирование безопасности ИИ. Модель имеет архитектуру Qwen3, около 27 млрд параметров и поддерживает текстовый ввод и вывод. Указана совместимость с режимом рассуждений, однако для V3 рекомендуется его отключать ради более прямых ответов. В README приведён показатель MMLU 82,3% для версии V3 против 84,5% у исходной модели; также заявлены рабочая генерация кода в 20 из 20 проверенных заданий и сохранение способности отвечать в расширенных сценариях. Рекомендуемые параметры — temperature 0, repetition_penalty 1,15 и не менее 2048 новых токенов, но конкретный размер контекста и список поддерживаемых языков не указаны. Главное преимущество модели — существенно сниженная склонность к жёстким отказам и формальным «лекциям о безопасности», при сохранении большей части исходных возможностей. Ограничения включают небольшое снижение результата MMLU относительно базовой модели, риск циклической генерации без repetition_penalty и потенциально повышенные риски при использовании для вредоносных или опасных задач из-за отсутствия стандартных защитных отказов. В README указана лицензия Apache-2.0; доступны варианты в форматах GGUF, Safetensors и MLX.

COSMO-PRO-7B — созданная Aryyanthakrr объединением SLERP двух инструктивных языковых моделей Qwen2.5: Qwen2.5-7B-Instruct и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалогов и генерации кода в сценариях с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors, библиотеку Transformers. Данных о поддерживаемых естественных языках в карточке нет. Условия лицензии в предоставленных источниках не приведены.