III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Карточка модели RoyYao233/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

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.

mindy-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mindy-labs и Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; в карточке указана поддержка диалогового режима. Она может применяться для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

Mistral Medium 3.1 — обновлённая версия Mistral Medium 3 от Mistral AI. Это высокопроизводительная языковая модель корпоративного уровня, рассчитанная на широкий круг задач и призванная сочетать передовые возможности с более низкими эксплуатационными затратами. В доступном описании не приведены сведения об архитектуре, размере, контексте, языках, условиях лицензирования и конкретных сценариях применения.

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Qwen2.5 Ultimate 14B Instruct — объединённая инструкционная языковая модель, созданная автором qingy2024 методом TIES из Qwen2.5-14B-Instruct и Qwen2.5 Math 14B Instruct на базе Qwen2.5-14B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров предназначена для диалогов и генерации текста; объединение также ориентировано на математические задачи и ответы по инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на наборах IFEval, BBH, MATH, GPQA, MuSR и MMLU-Pro; эти показатели относятся к указанным тестовым настройкам и сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях. Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели tanliboy/llama-3.2-3b 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.

ThomasBaruzier/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это инструкция-ориентированная языковая модель в формате GGUF, основанная на Meta Llama 3.1 и опубликованная пользователем ThomasBaruzier. Разработчик исходной модели — Meta. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в сценариях, связанных с диалоговыми системами, ответами на вопросы и обработкой естественного языка. Из доступных данных известно, что модель содержит 8 миллиардов параметров, относится к семейству Llama 3.1 и поддерживает текстовую модальность. В карточке заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск и совместимую с ним инфраструктуру вывода, однако конкретный вариант квантования, требования к памяти, размер контекста и показатели качества в README не указаны. Сильными сторонами модели являются инструкционная настройка, многоязычная поддержка и относительно компактный размер по сравнению с более крупными моделями семейства. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о квантовании, производительности и фактическом качестве на отдельных языках, а также типичные для генеративных языковых моделей риски неточных или нежелательных ответов. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License от Meta с требованиями соблюдать Acceptable Use Policy, сохранять уведомление об авторских правах и выполнять условия атрибуции при распространении.

Qwen3.5 Plus (April 2026) — крупная мультимодальная языковая модель Alibaba. Она принимает текст, изображения и видео и формирует текстовые ответы. Заявленное окно контекста составляет 1 млн токенов. Модель предназначена для диалогов и работы с визуальным содержимым, включая анализ изображений и видео. В доступных данных не раскрыты архитектура, число параметров, поддерживаемые языки и условия лицензии, поэтому эти характеристики не указаны.

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.

Vistral-24B-Instruct — русско-английская унимодальная языковая модель команды VikhrModels, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций; архитектура MistralForCausalLM сохранена, визуальный энкодер удалён. Модель содержит 23,4 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По оценке команды на русскоязычном бенчмарке Ru-Arena-General модель показала win rate 96,1%. Её можно применять для ответов на вопросы, следования заданным форматам и других текстовых задач на русском и английском языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке отмечен низкий уровень безопасности ответов. Авторы рекомендуют проверять поведение модели, использовать подходящие системные инструкции и низкую температуру генерации; при высокой температуре возможны дефекты вывода.

EuroLLM-22B-Instruct-Preview — предварительная инструктивная версия многоязычной языковой модели EuroLLM, созданной европейским консорциумом, в который входят Instituto Superior Técnico, University of Edinburgh, Instituto de Telecomunicações, Université Paris-Saclay и другие организации. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, а семейство EuroLLM ориентировано на языковые задачи, включая ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. В метаданных репозитория указаны архитектура Llama, около 21,9 млрд параметров, генерация текста и контекст до 4096 токенов. Разработчики EuroLLM заявляют поддержку 35 языков, включая все 24 официальных языка ЕС; для этой конкретной предварительной версии карточка не уточняет языковой состав. Репозиторий содержит автоматически созданную карточку без сведений о лицензии и детальных ограничениях, поэтому условия использования этой версии подтвердить нельзя.

Mistral-11B-OmniMix9-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-11B-OmniMix9 методом SLERP. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специализации по конкретным предметным областям или языкам. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это версия с 8 млрд параметров из семейства Aya 23, созданная на основе предварительно обученной модели семейства Command и дообученная следовать инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, хинди и другие. Контекстное окно — 8192 токена. Модель доступна через Transformers и распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 с дополнительными условиями допустимого использования Cohere Labs. Aya-23-8B подходит для многоязычных помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Это более ранняя версия Aya; разработчики указывают на Aya Expanse 8B как на более новую модель. Некоммерческая лицензия ограничивает использование.

unsloth/gemma-3-4b-it — мультимодальная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth на базе Google Gemma 3 4B IT. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалогов, ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и других задач генерации и понимания текста. Модель использует плотную архитектуру Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. В README семейство Gemma 3 описано как поддерживающее контекст до 128 тысяч токенов и более 140 языков. Модель можно применять в чат-ботах и виртуальных помощниках, для извлечения сведений из изображений, составления кратких сводок и создания текстов. К компактному размеру относится заявленная возможность развёртывания на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре; точный объём памяти для этой версии не указан. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и неверно трактовать тонкие языковые нюансы. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 — инструктивная языковая модель Mistral AI на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). Это дообученная версия Mixtral-8x7B-v0.1 для диалогов и генерации ответов по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в карточке заявлен контекст до 32 768 токенов. Для запуска README показывает токенизатор mistral-common и библиотеку mistralinference, а метаданные также указывают поддержку vLLM. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. В карточке она названа демонстрацией возможностей дообучения базовой модели. Указанные языки — английский, французский, итальянский, немецкий и испанский; специализация на каком-либо одном языке не заявлена. README предупреждает, что встроенных механизмов модерации нет. Лицензия — Apache-2.0.

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.

Llama-SEA-LION-v3-70B — многоязычная текстовая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, созданный продолжением предобучения meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct на примерно 200 млрд токенов на 11 языках Юго-Восточной Азии и английском; модель использует токенизатор Llama 3.1 и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности и токсичности, перевода между английским и языками региона, причинных рассуждений и следования инструкциям. Карточка сообщает оценки по SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку ответа на нужном языке. Модель рассчитана на бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Для использования необходима инфраструктура, способная обслуживать модель на 70B параметров. Доступна в формате safetensors; лицензия — Llama 3.1 Community License.

bigscience/mt0-xxl-mt — многоязычная модель семейства mT0 от BigScience, созданная дообучением mT5-XXL на смеси межъязыковых задач xP3. Это encoder-decoder-модель на архитектуре MT5 с 6,7 млрд параметров, предназначенная для выполнения инструкций на естественном языке в режиме zero-shot. Модель подходит для генерации ответов на запросы, сформулированные как инструкции: перевода, классификации тональности, подбора связанных поисковых запросов, объяснений и создания текстов. README указывает поддержку десятков языков; среди языков карточки перечислены, в частности, арабский, английский, испанский, французский, хинди, японский и корейский. Модель принимает текст и генерирует текст. Качество зависит от формулировки запроса: следует ясно обозначать границу входа и задавать нужный язык или формат ответа, а также добавлять достаточный контекст. Модель дообучена на 1,29 млрд токенов за 7000 шагов; веса представлены в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation и представленная в GGUF-формате сообществом Unsloth на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на пользовательские запросы, решения задач с рассуждением и без него, а также для коммерческих приложений. Она может сначала формировать рассуждение, а затем итоговый ответ; режим рассуждений настраивается через chat template. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 attention-слоёв. Всего предусмотрено 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена. Каждый MoE-слой содержит 128 экспертов и одного общего эксперта, при этом на токен активируются 5 экспертов. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README размер контекста и точные параметры GGUF-квантизации не указаны. Сильными сторонами модели являются сочетание режимов рассуждения и обычной генерации, разреженная MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров и многоязычная поддержка. Включение промежуточных рассуждений обычно повышает качество на сложных запросах, тогда как отключение рассуждений может немного снижать точность. Ограничениями являются отсутствие в предоставленных данных подробных результатов тестирования, сведений о размере контекста и характеристик конкретной GGUF-квантизации. Модель разрешена для коммерческого использования на условиях NVIDIA Open Model License.

Gemma 3 1B IT — компактная инструктивно дообученная модель Google из семейства Gemma 3. Она создана на основе google/gemma-3-1b-pt и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; небольшой размер позволяет запускать её на устройствах и инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Семейство Gemma 3 поддерживает ввод изображений и текста с генерацией текста, контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания текстов и интерпретации изображений. В предоставленных метаданных для этого репозитория подтверждены задача text-generation и чат-возможность; отдельные численные характеристики именно варианта 1B и языковой список не указаны. Возможны фактические ошибки, смещения и затруднения с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для снижения рисков в приложениях следует проверять ответы и применять подходящие меры безопасности. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой запрещённого использования Gemma.

axolotl-mirrors/gemma-3-4b-pt — это предварительно обученная модель семейства Gemma 3, разработанного Google на основе технологий и исследований, использованных для Gemini. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой Gemma3ForConditionalGeneration: она принимает текст и изображения и генерирует текст. Вариант 4B предназначен для понимания изображений, ответов на вопросы, суммаризации и других задач работы с языком и визуальными данными. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, диалоговых интерфейсов, создания и редактирования текстов, а также экспериментов с vision-language-моделями. В README семейство Gemma 3 описано как многоязычное, с поддержкой более 140 языков и контекстом до 128 тысяч токенов; конкретные параметры этого варианта в метаданных не приведены. Для репозитория указан формат safetensors и лицензия Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса; возможны предвзятые, неточные или устаревшие ответы. Модель может затрудняться с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами.

Llama-Thinker-3B-Preview — мультиязычная генеративная модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для диалога, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, обучение включало supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; для локального запуска карточка также описывает использование квантованных вариантов через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

LwQ-10B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.1, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалога на нескольких языках; в карточке заявлено контекстное окно 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, следования инструкциям, математических и логических рассуждений, решения задач по контексту, а также создания и суммаризации текстов. По README, дообучение включало синтетические наборы для рассуждений; семейство Llama 3.1 описано как авторегрессионный трансформер, а инструкция — как настроенная с использованием SFT и RLHF. Доступна в формате safetensors для Transformers. Качество может различаться между языками; сложные рассуждения могут содержать ошибки, а неоднозначные запросы ухудшают ответы. Ограниченное контекстное окно, потребность в значительных вычислительных ресурсах и отсутствие доступа к актуальным данным ограничивают применение. Лицензия — Llama 3.1.

FriendliAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-fp8 — языковая instruction-tuned модель для генерации текста, диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель разработана FriendliAI на базе Meta-Llama-3.1-8B от Meta и предназначена для использования в сценариях, требующих компактной модели с пониженной точностью представления FP8. Модель работает с текстом и заявлена для семи языков: английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. В карточке указаны размер 8B параметров и формат FP8, однако сведения об архитектуре, длине контекста, методе квантования и конкретных показателях качества отсутствуют. Сильной стороной является сочетание инструкционного обучения и относительно небольшого размера, что может упростить развертывание; ограничения и фактическая производительность зависят от инфраструктуры и прикладного сценария. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии Meta, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей требуется отдельное разрешение Meta.

Карточка модели charleshyella/MISS_V0 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.

wang7776 выпустил разреженную версию Mistral-7B-Instruct-v0.2, предназначенную для диалогов и генерации текста по инструкциям. По README, модель прорежена на 2% методом Wanda без дообучения и изменения весов. В основе — Mistral-7B-Instruct-v0.2, дообученная для следования инструкциям версия Mistral-7B-Instruct-v0.1; архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и использует формат инструкций [INST] ... [/INST]. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на инструкции и генерации текста общего назначения. В карточке заявлена лицензия Apache 2.0. README предупреждает, что у модели нет механизмов модерации, поэтому её ответы могут не соблюдать заданные ограничения.

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — мультимодальная модель для распознавания и структурированного анализа длинных аудио- и видеозаписей. Она совместно выполняет транскрибацию и диаризацию: выдаёт текст с временными метками и относительными анонимными метками говорящих, а также может отмечать акустические события. В README модель представлена как разработка MOSS; репозиторий использует архитектуру MossTranscribeDiarizeForConditionalGeneration и библиотеку Transformers с пользовательским кодом загрузки. Модель предназначена для встреч, звонков, подкастов, интервью, лекций и других записей с несколькими участниками. Поддерживает более 50 языков, обработку записей длительностью до 90 минут за один проход и подсказки с пользовательскими ключевыми словами для терминологии предметной области. В метаданных указаны английский и китайский языки; README также сообщает о результатах соревнования на 14 языках, включая русский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Для загрузки требуется разрешить выполнение пользовательского кода Transformers через trust_remote_code=True.

bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v3 — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основу слияния положена bunnycore/Qwen-2.5-7b-TitanFusion-v2; также использованы bunnycore/Qwen-2.5-7b-rp-lora и Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; её можно использовать для общения и выполнения инструкций. Родительская модель описана как дообученная на ответы без отказов, что указывает на соответствующую ориентацию слияния. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; веса объединены в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.