III.5Управление персоналом и организацией

Kosmos-2.5-chat — мультимодальная модель Microsoft для визуальных вопросов и ответов по изображениям с текстом. Она дообучена на основе Kosmos-2.5 и использует авторегрессионный Transformer с декодером, принимающий изображение и текстовый запрос и генерирующий текстовый ответ. Модель предназначена для визуального анализа документов и других изображений с большим объёмом текста. Исходное семейство Kosmos-2.5 также распознаёт текст с пространственными координатами и преобразует структуру и оформление документов в Markdown; карточка этой версии отдельно указывает обучение для задач VQA. Модель доступна в формате Safetensors и используется через Transformers версии 4.56 или новее. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель может ошибаться и галлюцинировать, поэтому результаты распознавания и ответы по содержимому изображения требуют проверки. Лицензия — MIT.

LFM2-350M-Extract — компактная языковая модель компании Liquid AI для извлечения важных сведений из неструктурированных документов и преобразования их в структурированные данные. Она предназначена для обработки статей, расшифровок, отчётов, писем, обращений в поддержку и нормативных документов; результаты можно запрашивать в формате JSON, XML или YAML, задав схему в системном запросе. При отсутствии системного запроса модель по умолчанию формирует JSON. Модель построена на плотной архитектуре LFM2 и содержит 444,6 млн параметров. Она принимает текст и выдаёт текст, включая структурированный вывод. Заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский языки. Для генерации рекомендуется жадное декодирование с temperature=0. По данным разработчика, на задаче извлечения модель превзошла Gemma 3 4B в проведённой ими оценке, однако это не гарантирует аналогичный результат на других данных и сценариях. Модель рассчитана на одношаговые диалоги; для более точного соблюдения формата и схемы рекомендуется явно задавать их в системном запросе. Модель дообучена на базе LiquidAI/LFM2-350M. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

DBRX Instruct — большая языковая модель компании Databricks для диалогов в несколько ходов, ответов на вопросы и задач с кодом. Это instruction-tuned версия DBRX, обученная с нуля на архитектуре Transformer decoder-only с тонкозернистой смесью экспертов (MoE): всего 132 млрд параметров, из которых для каждого входа активны 36 млрд. Модель использует RoPE, GLU и GQA; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует только текст. Она обучалась на данных на естественных языках и коде, но большая часть данных была на английском; Databricks не проверяла её proficiency на других языках и рекомендует считать модель англоязычной. DBRX Instruct предназначена для готового применения в коротких диалогах, общих вопросах на английском и задачах с кодом, а также для дальнейшей настройки под специализированные задачи. Модель выпущена по Databricks Open Model License; применяются также условия Databricks Open Model Acceptable Use Policy. Ответы модели могут быть неточными, неполными, предвзятыми или оскорбительными. Для сценариев, где важны точность и соответствие источникам, Databricks рекомендует использовать RAG и проверять модель в целевом контексте; встроенное выполнение кода и нативный вызов функций не поддерживаются.

DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-DwarfStar-Q2 — независимая общественная конверсия модели DeepSeek-V4.1-Flash, разработанной DeepSeek AI, и производного abliterated-чекпойнта dealignAI. Конверсию, упаковку и локальное тестирование выполнил pyrodog; обучение, дообучение, слияние моделей и дополнительная abliteration не проводились. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, а также для сценариев с вызовом инструментов, что было проверено через OpenCode. Это текстовая модель с вводом и выводом в виде текста, представленная в специальном формате Q2 GGUF для inference engine DwarfStar. Файл занимает около 340,6 GiB; используются различные схемы квантования, включая IQ2_XXS, Q2_K, Q8_0, F16 и F32. Визионные веса и веса для speculative decoding DSpark удалены, поэтому данная сборка не поддерживает соответствующие возможности исходного чекпойнта. Языки, точный размер архитектуры и полный перечень параметров в карточке не указаны. В примерах запуска задан контекст до 262 144 токенов. Главные особенности — существенно меньший размер по сравнению с исходным чекпойнтом, возможность работы на Apple Silicon с SSD-streaming и поддержка инструментов через DwarfStar. Ограничения включают нестандартную раскладку тензоров: файл не предназначен для llama.cpp, Ollama, LM Studio и других обычных GGUF-рантаймов. Для работы требуются DwarfStar с поддержкой DeepSeek V4.1, быстрый локальный SSD и значительный объём дискового пространства; на тестовой системе Apple M5 Max с 128 GB unified memory основные веса превышали доступную оперативную память и загружались потоково. Качество не гарантируется эквивалентным опубликованной activation-calibrated Q2-сборке. Распространение указано под лицензией MIT.

unsloth/gemma-3-4b-pt — мультимодальная модель семейства Gemma 3, подготовленная Unsloth на основе предварительно обученной google/gemma-3-4b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текстовые ответы. В метаданных указаны архитектура Gemma 3 с плотной моделью, библиотека Transformers и формат весов Safetensors; базовая модель имеет 4 млрд параметров по идентификатору репозитория. Для Gemma 3 заявлено контекстное окно 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков. Модель подходит для вопросов по изображениям, извлечения и обобщения визуальной информации, а также генерации и суммаризации текста. README описывает семейство Gemma 3 в целом, поэтому характеристики контекста и языковой поддержки относятся к семейству; эта версия обозначена как предварительно обученная, а не настроенная для следования инструкциям. Возможны фактические ошибки, пробелы и смещения, а также трудности с неоднозначными запросами и сложными задачами. Лицензия — Gemma.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V3-32B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-32B. Это плотная модель семейства Qwen2 на 32 млрд параметров с контекстом 32 768 токенов; для обучения части параметров применялись SFT и методы предпочтений, включая DPO и ORPO. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и вызова инструментов. По карточке, обучение включало многоязычные новости и Википедию, переводческие и суммаризационные данные, вопросы и ответы, математику и логические задачи. Заявлены улучшения для работы с корейским, японским, китайским и английским языками, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Описание не приводит количественных результатов оценивания, поэтому заявленные улучшения не позволяют сравнить её качество с другими моделями.

Bineric Lynx Instruct 30B — языковая модель компании Bineric из Осло, дообученная на основе Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 для европейских языков с особым упором на норвежский, шведский, датский и исландский. Она предназначена для диалогов, генерации текстов и выполнения инструкций; в карточке указаны результаты оценки на задачах распознавания именованных сущностей, анализа тональности, чтения с пониманием и суммаризации на северных языках. Модель использует архитектуру Qwen3 MoE с 30 млрд параметров суммарно и примерно 3 млрд активных параметров на токен; контекстное окно составляет 262 144 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека запуска — Transformers. Карточка заявляет поддержку более 100 языков, а метаданные подтверждают английский, норвежский, шведский и датский; языки с основными оценками — также исландский. Доступны варианты в bf16, 8-битном и 4-битном представлении, причём квантование может снижать качество. Сильные стороны по приведённым оценкам — распознавание сущностей и понимание прочитанного на северных языках, а также датские тесты на знания. Слабее модель справляется с грамматическими суждениями, исландским здравым смыслом и норвежскими идиомами. Лицензия — Apache-2.0; модель доступна для самостоятельного размещения и интеграции через API.

Qwen3.8-27B-Kimiko-2-NOESIS-BF16 — мультимодальная чат-модель компании AMAImedia, выпущенная в составе платформы автоматизации многоязычного дубляжа NOESIS. Это слияние нескольких предварительно обученных моделей семейства Qwen, выполненное методом Karcher Mean; репозиторий содержит веса BF16 в формате Safetensors и предназначен для работы с Transformers и совместимыми средствами инференса. Модель рассчитана на диалоговые задачи с текстом и изображениями, включая рассуждения, классификацию намерений, маршрутизацию запросов и перевод. В README указаны 27 млрд параметров, контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 млн, а также поддержка понимания изображений и видео в исходном семействе Qwen3.8. Метаданные карточки подтверждают чат-возможности и vision; языковые теги включают русский, английский, китайский, вьетнамский, японский и другие языки. В README приведены результаты базовой и компонентных моделей, однако итоговые показатели Kimiko-2 для GSM8K отмечены как TBD, поэтому их нельзя считать подтверждёнными. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

AnonimousA/Qwen3.8-Flash-Next-REAP-320-GGUF — неофициальная общественная производная модели Qwen3.8-Flash-Next, не связанная с Alibaba или командой Qwen. Это текстовая генеративная MoE-модель с прореживанием: число экспертов на слой уменьшено с 512 до 320. Доступны GGUF-квантизации семейства UD-Q3_K_XL объёмом около 64,2 GiB и Q2-вариант объёмом около 57,3 GiB. Отбор экспертов выполнен по много-доменному корпусу, включавшему агентские сценарии, код, диалоги, математику и тексты. Сведения о языках, размере контекстного окна и точной общей архитектуре в карточке не указаны. Модель ориентирована на генерацию текста, программирование и использование в условиях ограниченной видеопамяти, где важны размер, скорость предварительного заполнения и возможность размещения вычислений на GPU. Для основной версии заявлены результаты HumanEval 96,3%, 9 из 10 успешных генераций в тесте редких имён и ускорение prefill примерно на 23% относительно указанного базового варианта; Q2-версия может полностью размещаться на видеокарте с 32 ГБ. Ограничение — потеря части мировых знаний из-за прореживания: в тесте из 12 вопросов доля фабрикаций составила 25%, поэтому модель менее предпочтительна для универсального ассистента, ориентированного на фактическую осведомлённость. Лицензия указана как qwen-community-license-1.0.

Yarn-Solar-10b-64k — языковая модель NousResearch, созданная на основе SOLAR-10.7B-v1.0 и дополнительно обученная на двух миллиардах токенов длинного контекста с помощью метода YaRN. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и окном контекста до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и работы с длинными входными документами: например, для анализа больших текстов, ответов на вопросы по ним и суммаризации. Карточка приводит результаты тестов на длинном контексте и отмечает небольшое снижение качества на коротком контексте. Заявлена поддержка английского языка; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для загрузки в Transformers карточка указывает необходимость `trust_remote_code=True` и актуальной версии библиотеки; это следует учитывать при использовании. Данные карточки не описывают отдельную настройку для диалогов или вызова инструментов.

ChuckMcSneed/dolphin-2.9.1-dbrx-llamacppfixed — исправленная копия Dolphin 2.9.1 DBRX от Cognitive Computations с исправлениями для конвертации в GGUF через llama.cpp. Базовая модель — databricks/dbrx-base; Dolphin дообучена полным fine-tuning на последовательностях длиной 4 тыс. токенов, хотя базовая модель поддерживает контекст 32 тыс. токенов. Используется архитектура DBRX и шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, следования инструкциям, программирования, решения математических задач, вызова функций и первоначальных агентных сценариев. README отмечает её высокую готовность отвечать на запросы, в том числе вредоносные, а также посредственное качество письма и возможное снижение качества при квантовании. Для применения в сервисах автор рекомендует добавить собственный слой выравнивания. В README указаны лицензия databricks-open-model-license для базовой модели и разрешение на использование Dolphin, включая коммерческое, в рамках лицензии Meta Llama 3; точные условия для этой исправленной копии следует сверять с лицензией репозитория.

Lemura Labs выпустила Gemma-4-12B-uncensored-bf16 — мультимодальную модель Google Gemma 4 на 11,95 млрд параметров, дообученную на основе google/gemma-4-12B-it. Разработчики удалили часть направлений отказа с помощью ablation toolkit; новые возможности при этом не добавлялись. Модель принимает текст, изображения, аудио и видео и предназначена для диалога, анализа мультимодальных данных, распознавания речи и перевода речи. Контекст базовой модели — 256 тысяч токенов; заявлена поддержка более 140 языков. Модель распространяется в формате bfloat16, занимает около 23,9 ГБ и работает через Transformers на CUDA и Apple Silicon MPS. В README приведена оценка на 100 вредоносных запросах: доля отказов снизилась с 99% у базовой модели до 12% у этой версии. Аудио ограничено 30 секундами, видео — 60 секундами при примерно одном кадре в секунду. Лицензия — Apache-2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-70B — корейская языковая модель, дообученная специалистом Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Hermes-3-Llama-3.1-70B. Это плотная causal language model семейства Llama с 69,5 млрд параметров; для обучения использованы continued pretraining, SFT и DPO, при этом токенизатор оставлен без изменений. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в форматах Safetensors и GGUF. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, особенно на корейском языке. Среди заявленных сценариев — перевод между корейским, английским, китайским и японским языками, суммаризация, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, программирование, математика и логические задачи. Также заявлена поддержка вызова инструментов и функций на корейском языке. Обучение включало корейские новостные корпуса и наборы данных для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, анализа тональности и инструкций. Модель может быть полезна для корейскоязычных задач, однако карточка не приводит независимых оценок качества. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Magiq-Logic-0 — диалоговая модель mymaia для логического анализа и поддержки принятия решений. Она оценивает информацию, формирует обоснованные суждения и предназначена для использования в составе MAIA вместе с MAGIQ Core-0 и MAGIQ Translator-0, чтобы создавать связные ответы с учётом контекста. Модель основана на Mistral-7B-Instruct-v0.2 и дообучена для генерации текста; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Указаны английский, итальянский и французский языки. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Cohere и Cohere Labs разработали Command A — авторегрессионную языковую модель на базе оптимизированного Transformer с 111 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает диалог, вызов внешних инструментов и работу в сценариях RAG с фрагментами документов и цитированием источников. Модель ориентирована на корпоративные задачи, включая многоязычные сценарии и агентные приложения. Модель обучена с учителем и дополнительно настроена с помощью обучения на предпочтениях. В архитектуре чередуются слои со скользящим окном внимания размером 4096 токенов и слой с глобальным вниманием. Заявленная длина контекста — 256 тыс. токенов, хотя конфигурация Hugging Face по умолчанию ограничивает её 128 тыс. Поддерживаются 23 языка, в том числе русский и английский. Command A подходит для диалоговых ассистентов, ответов по документам, извлечения информации, суммаризации, перевода и категоризации. Для запуска требуется значительная вычислительная инфраструктура, несмотря на заявление разработчиков о возможности развёртывания на двух GPU; для работы с Transformers нужны изменения из исходного репозитория. Лицензия CC-BY-NC-4.0 предусматривает некоммерческое использование и требует соблюдения Acceptable Use Policy Cohere Labs.

C4AI Command A в репозитории unsloth — производная версия модели Cohere Command A, разработанной Cohere и Cohere For AI. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель на 111,1 млрд параметров для диалога, генерации текста, корпоративных сценариев, работы с документами и агентных приложений. Модель поддерживает вызов инструментов через диалоговый шаблон и специально обучена выполнять заключительный этап RAG, включая ответы с цитатами по переданным фрагментам документов. Модель принимает и генерирует только текст. Её контекстное окно составляет 262 144 токена. Архитектура использует скользящее внимание с окном 4096 токенов в трёх слоях и глобальное внимание в четвёртом; обучение включало контролируемую настройку и обучение предпочтениям. Заявлена поддержка 23 языков, включая русский, английский, французский, китайский и арабский. Модель подходит для многоязычного чата, ответов с опорой на документы, суммаризации, извлечения информации и задач с использованием инструментов. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы, несмотря на заявленную разработчиками возможность развёртывания на двух GPU. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования C4AI.

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.

Cohere Labs Command R7B Arabic — авторегрессионная языковая модель Cohere и Cohere Labs примерно с 8 млрд параметров: 7 млрд параметров трансформера и 1 млрд параметров эмбеддингов. Она оптимизирована для современного литературного арабского языка (MSA) и английского, а контекст составляет до 128 000 токенов. Архитектура использует чередование слоёв с локальным скользящим вниманием и слоя глобального внимания; после предварительного обучения модель прошла дообучение на инструкциях и обучение предпочтениям. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации ответов в сценариях RAG. При подаче фрагментов документов она может формировать ответы с внутритекстовыми ссылками на источники. Также подходит для извлечения информации, суммаризации, перевода и классификации; режим работы задаётся шаблоном промпта. README отмечает хорошие результаты на арабских тестах понимания языка, следования инструкциям и RAG. Весам доступна лицензия CC-BY-NC-4.0; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. Модель принимает и выдаёт только текст. Хотя она оптимизирована прежде всего для арабского и английского, в обучающих данных присутствовали и другие языки; уровень её работы на них не гарантирован.

Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k — разработанная Gradient версия Meta Llama 3 70B Instruct с расширенным контекстом. Она предназначена для диалоговых приложений и обработки длинных текстов, например для анализа больших документов и работы с контекстом свыше миллиона токенов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текст. В README указано расширение контекста с 8 тысяч до более чем 1 048 тысяч токенов; метаданные задают длину контекста 1 048 576 токенов. Gradient сообщает о настройке RoPE theta и обучении на 34 млн токенов для этого этапа, около 430 млн токенов суммарно. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Для запуска README рекомендует Transformers или TGI. Лицензия — Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия. Как и другие большие языковые модели, она может выдавать ошибки и небезопасные ответы; результаты и меры безопасности следует проверять для конкретного применения.

Llama-3-70B-Instruct-Gradient-262k — это дообученная Gradient версия Meta Llama 3 70B Instruct, разработанная Gradient при поддержке вычислительных ресурсов Crusoe Energy. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и обработки очень длинных входных последовательностей: README сообщает о расширении контекста исходной модели с 8 тысяч до более чем 262 тысяч токенов за счёт настройки RoPE theta и обучения на дополнительных данных. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 69,5 млрд параметров и контекст 262 144 токена. Модель подходит для диалоговых помощников, анализа длинных документов и сценариев, где нужно учитывать большой объём контекста за один запрос. Карточка описывает англоязычный вариант; поддержка других языков не подтверждена. Для запуска предлагаются Transformers или TGI, а веса опубликованы в формате safetensors. Использование регулируется лицензией Llama 3; перед развёртыванием следует учитывать её условия и проверять ответы модели, поскольку возможны ошибки и остаточные риски безопасности.

Arctic-TILT — компактная модель Snowflake для понимания деловых документов. Это encoder-decoder Transformer семейства TILT; метаданные указывают 435,6 млн параметров, тогда как README приводит 822 млн. Модель предназначена для ответов на вопросы по документам и извлечения ключевой информации. Разработчики заявляют высокую эффективность и обработку длинного контекста, а также результаты, сопоставимые с моделями, которые в 1000 раз больше, на одной GPU с 24 ГБ памяти. Для работы модель оптимизирована под vLLM и требует специального планировщика и препроцессора TiltPreprocessor, код и примеры которого размещены в репозитории Snowflake-Labs/arctic-tilt. Указан формат весов safetensors. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны.

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.

Mungert/Apriel-1.6-15b-Thinker-GGUF — GGUF-версия мультимодальной модели Apriel-1.6-15B-Thinker, разработанной ServiceNow в рамках серии Apriel SLM. Модель предназначена для рассуждений по тексту и изображениям, диалоговых приложений, следования инструкциям, работы с функциями и инструментами, а также корпоративных сценариев, включая телекоммуникации, розничную торговлю и авиаперевозки. Модель содержит около 15 млрд параметров и поддерживает текстово-изображённые входы. GGUF-файлы созданы с использованием llama.cpp; в процессе квантования для отдельных важных слоёв применялось повышение точности сверх стандартной конфигурации IMatrix, что должно улучшать качество при заданном уровне квантования, хотя увеличивает размер файла. Заявлены более эффективное расходование токенов рассуждений по сравнению с Apriel-1.5-15B-Thinker, конкурентоспособные результаты на ряде бенчмарков и возможность запуска на одной GPU. Для вызовов инструментов предусмотрены специальные токены, включая <tool_calls> и </tool_calls>. Сильные стороны модели — сочетание мультимодального reasoning, относительно небольшого размера, эффективности по памяти и поддержки сценариев function calling. Ограничения конкретного GGUF-файла зависят от выбранного уровня квантования: снижение точности может влиять на качество, а повышенная точность отдельных слоёв увеличивает размер модели. В представленных данных не указаны контекстное окно, языки, точные требования к памяти и полный перечень ограничений базовой модели. Лицензия — MIT.

Mungert/cogito-v1-preview-llama-8B-GGUF — квантизированная GGUF-версия предварительной модели Cogito v1-preview, разработанной Deep Cogito. Однако представленная карточка описывает вариант на 70B параметров с базовой моделью Meta Llama 3.1 70B, поэтому соответствие заявленному идентификатору 8B не подтверждено. Модель предназначена для генерации текста по тексту и работает как instruction-tuned LLM. Cogito — гибридная reasoning-модель: она может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять саморефлексию в режиме расширенного рассуждения. Модель оптимизирована для программирования, задач STEM, следования инструкциям, общей полезности и tool calling. Заявлена поддержка более 30 языков и контекстного окна до 128k токенов. Расширенное рассуждение включается специальной системной инструкцией или параметром enable_thinking в chat template. Поддерживаются одиночные, параллельные и комбинированные вызовы инструментов. К сильным сторонам относятся гибридный режим работы, заявленные улучшения многоязычности, программирования и вызова инструментов, а также обучение методом Iterated Distillation and Amplification. Ограничения карточки — отсутствие подробных числовых результатов тестов в текстовом виде и несоответствие между идентификатором 8B и описанием 70B. Модель распространяется по лицензии llama3.1; в карточке указано, что семейство выпущено под открытой лицензией с возможностью коммерческого использования.

German-RAG-NEMO-12B-ORPO-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это дообученная версия German-RAG-NEMO-12B-SFT-HESSIAN-AI с 12,1 млрд параметров, предназначенная для немецкоязычных RAG-сценариев и работы с предоставленным контекстом. Модель подходит для ответов на вопросы по найденным документам, извлечения релевантных сведений, рассуждений по контексту и составления кратких сводок. В карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков; метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. По условиям Apache 2.0 распространяются и код, и веса модели. В оценке авторов модель показала результаты на задачах извлечения, вопросно-ответных задачах, суммаризации и рассуждениях на немецком и английском языках. Результаты зависят от задачи и не гарантируют фактическую точность: ответы могут содержать ошибки и должны проверяться. У модели нет встроенной фильтрации безопасности; возможна генерация вредного или предвзятого контента.

Qwen3.8 Max 0902 — обновлённый снимок модели Qwen3.8 Max, разработанной командой Qwen компании Alibaba. Это мультимодальная модель с архитектурой mixture-of-experts и 2,4 трлн параметров. Она принимает текст, изображения и видео и формирует текстовые ответы.

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

Inkling-Small-GGUF — мультимодальная авторегрессионная модель, разработанная Thinking Machines и представленная в формате GGUF командой Unsloth. Модель принимает текст, изображения и аудио, а генерирует текст; она предназначена для разработчиков AI-приложений, включая агентные и tool-use системы, coding assistants, чат-ботов, retrieval-augmented generation, диалоговые и мультимодальные сценарии, а также для исследований, дообучения и интеграции в сторонние продукты. Архитектура представляет собой 42-слойный decoder-only Transformer с разреженным Mixture-of-Experts: всего 276 млрд параметров, из которых активны 12 млрд; для каждого токена выбираются 6 из 256 экспертов и используются 2 общих эксперта. Внимание сочетает локальные и глобальные слои. Изображения обрабатываются иерархическим patch-энкодером, аудио — дискретным токенизированным представлением, после чего все модальности проецируются в общее скрытое пространство. Поддерживаются числовые форматы BF16 и NVFP4; GGUF-вариант ориентирован на локальный запуск через совместимые инструменты. Для изображений рекомендуются размеры каждой стороны от 40 до 4096 пикселей, для аудио — WAV с частотой 16 кГц и длительностью желательно менее двух минут. Сильные стороны модели — сочетание текстовых, визуальных и аудиовходов, поддержка английского и общих мультиязычных сценариев, работы с кодом и широкого спектра прикладных задач. Ограничения включают текстовый формат вывода, рекомендуемые ограничения на входные изображения и аудио, а также отсутствие в представленных данных конкретного размера контекстного окна и подробных результатов оценивания. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

unsloth/MiniMax-M3-GGUF — это экспериментальная GGUF-версия мультимодальной модели MiniMax-M3, разработанной MiniMax и подготовленной в формате GGUF проектом Unsloth. Модель предназначена для работы с текстом, изображениями и видео, включая диалоговые сценарии, генерацию и анализ кода, агентские задачи и длительное взаимодействие с пользователем. Архитектура модели сочетает Mixture of Experts (MoE) и механизм разреженного внимания MiniMax Sparse Attention (MSA). Всего модель содержит около 428 млрд параметров, из которых на каждый токен активируется примерно 23 млрд; используется 128 экспертов, четыре из которых активны для каждого токена, и 60 слоёв. Заявлена длина контекста до 1 млн токенов. Поддерживаются режимы thinking для сложного рассуждения, агентских задач и долгого сотрудничества и non-thinking для сценариев, чувствительных к задержке, например чата и автодополнения кода. К сильным сторонам относятся нативная мультимодальность, заявленная эффективность на длинном контексте и высокие результаты в задачах программирования и агентского взаимодействия. Ограничения этой версии связаны с экспериментальным статусом: поддержка MiniMax-M3 в llama.cpp предварительная, а MiniMax Sparse Attention пока не поддерживается, поэтому используется плотное внимание. Модель очень велика и требует значительных ресурсов, включая распределение вычислений между несколькими GPU или размещение весов в оперативной памяти CPU. Для использования указана MiniMax Community License.

Pallas-0.5 — дообученная в формате instruct языковая модель Mihaiii на базе migtissera/Tess-34B-v1.4. Она предназначена для рассуждений и понимания текста, хорошо работает с длинными системными инструкциями и поддерживает диалоговый формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель использует архитектуру Llama и содержит 33,9 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 200 000 токенов. В карточке также отмечен высокий результат на GSM8K, полученный при обучении на закрытом наборе данных. Pallas-0.5 подходит для ответов на вопросы, анализа текста и решения задач на рассуждение, особенно когда запрос требует длинной системной инструкции. Она не предназначена для универсальной генерации, например для написания художественных историй. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для модели указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и связанных лицензиях.