III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Barcenas-Qwen3.8-27B-Fable — плотная диалоговая модель на архитектуре Qwen3.5, созданная разработчиком Danielbrdz путём дообучения Qwen/Qwen3.8-27B на наборе saidutta69/fable-5-premium. В карточке она представлена как модель для генерации текста и работы с изображениями; поддерживает чат, а нативная длина контекста составляет 262 144 токена. В репозитории указано 22,3 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для диалогов и других задач генерации текста; разработчик отмечает, что обучение на данных чатов, дистиллированных из Claude Fable 5, призвано улучшить разговорные способности Qwen. Заявление о производительности, сопоставимой с GPT 5.6 Luna и более крупными моделями, приводится автором без результатов независимой оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Blaze-14B-xElite — дообученная разговорная языковая модель от prithivMLmods на базе архитектуры LLaMA. Она содержит 14,1 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и предназначена для генерации ответов, решения задач на рассуждение и математику, объяснения сложных тем, написания текстов и многоязычных сценариев. В карточке указано обучение на синтетических данных, материалах из открытых источников, академических книгах и наборах вопросов и ответов; для выравнивания использовались SFT и итеративный DPO. Заявлена поддержка английского языка и многоязычных задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Модель может ошибаться, неверно интерпретировать неоднозначные запросы, воспроизводить смещения из обучающих данных и выдавать небезопасные ответы; её знания не обновляются в реальном времени. Для запуска могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы. Результаты Open LLM Leaderboard в карточке ограничены отдельными метриками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных приложениях.

Clara v2 — дообученная модель на 8,4 млрд параметров, разработанная ayan4m1 на базе ibm-granite/granite-4.1-8b. Она предназначена для диалоговых сценариев и создана как более компактная по числу параметров замена Clara-24B; при дообучении использовались промпты Claude Opus 4.5–4.7. Модель работает с текстом и изображениями в формате image-text-to-text, поддерживает чат, а её контекстное окно составляет 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin 2.2 Yi 34B 200K — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai и дообученная на базе Yi. Это плотная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоги в формате ChatML и рассчитана на контекст до 200 000 токенов. В ходе дообучения использовались данные Dolphin, Airoboros, а также отобранные примеры из Samantha и WizardLM; обучение выполнялось методом qLoRA. Модель предназначена для многоходового общения, ответов на вопросы, творческих инструкций и персональных советов. По карточке, она обучена быть эмпатичной и менее ограничивать ответы; из-за этого разработчик рекомендует самостоятельно добавить слой выравнивания перед публикацией сервиса. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch. README указывает, что модель основана на Yi и подпадает под лицензию Yi; метаданные HF отдельно указывают Apache-2.0, поэтому условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

Gemma 2B — компактная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанная Google. Она содержит 2,5 млрд параметров, принимает и генерирует текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для работы с библиотекой Transformers. Модель подходит для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых интерфейсов, а компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. В карточке указана поддержка английского языка. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны. Качество ответов зависит от формулировки запроса и охвата обучающих данных. Модель может ошибаться в фактах, упускать нюансы и воспроизводить предвзятость; для сложных задач и пользовательских приложений нужны проверка результатов и меры безопасности.

KunaiBeagle-Hermes-7b — объединённая языковая модель, созданная seyf1elislam с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли seyf1elislam/KunaiBeagle-7b и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; базовая архитектура — Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную предметную область или отдельные гарантии качества. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

ThomasBaruzier/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — это инструкционная языковая модель семейства Llama 3.2, представленная в формате GGUF. По идентификатору модели, она основана на версии с примерно 3 миллиардами параметров и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях. Базовая разработка Llama 3.2 принадлежит Meta, а данный вариант опубликован пользователем ThomasBaruzier. Модель предназначена для задач текстовой генерации, ответов на вопросы, диалогов, преобразования и обобщения текста, а также других сценариев, где требуется компактная instruction-tuned LLM. В карточке заявлены языки English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish и Thai. Архитектура, точный размер контекста, конкретный тип квантования и поддерживаемые модальности в README не указаны; формат GGUF обычно используется для локального инференса, но параметры конкретной сборки здесь не описаны. К сильным сторонам относятся относительно небольшой размер, инструкционная настройка и многоязычная ориентация, что может упростить локальный запуск и интеграцию в приложения с ограниченными ресурсами. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных результатов оценивания, сведений о качестве на отдельных языках и характеристик производительности; как и другие генеративные модели, она может ошибаться и требует проверки результатов. Модель распространяется по Llama 3.2 Community License Meta с требованиями к атрибуции, маркировке продуктов, соблюдению Acceptable Use Policy и специальным условиям для организаций с более чем 700 миллионами месячных активных пользователей.

Poro 2 70B Instruct — разговорная модель с открытыми весами, разработанная совместно AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и High Performance Language Technologies (HPLT). Она дообучена методами SFT и DPO на базе Poro 2 70B Base, продолжавшей предобучение на основе Llama 3.1 70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для ответов на вопросы, создания текстов, образовательных и клиентских помощников, а также перевода между финским и английским. В карточке отмечены дополнительные способности к программированию и математике и интерфейс для вызова инструментов. Оценки в карточке показывают сильные результаты на финских задачах следования инструкциям при сохранении хороших результатов на английском. Модель может ошибаться, воспроизводить предубеждения обучающих данных или выдавать неподходящий и спорный контент; её навыки на языках помимо финского и английского ограничены. Лицензия — Llama 3.3 Community License.

Мультимодальная диалоговая модель Qwen3.5, дообученная stavh2001 на базе stavh2001/qwen3.6-27b-merged_28_05. Она предназначена для диалогов с текстовыми и визуальными входными данными; поддерживает вызов инструментов. В метаданных указаны архитектура Qwen3_5ForConditionalGeneration и формат safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 — открытая NVFP4-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанная Unsloth на базе модели Qwen. Это каузальная языковая модель с визуальным энкодером, предназначенная для диалоговых и мультимодальных сценариев, агентного программирования, работы с frontend-задачами и рассуждений на уровне репозитория. Модель распространяется в формате Hugging Face Transformers и совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых 3 млрд активируются при обработке токена. Архитектура включает 40 слоёв, сочетает Gated DeltaNet, Gated Attention и Mixture of Experts с 256 экспертами, из которых используются 8 маршрутизируемых и 1 общий. Размер скрытого представления составляет 2048, размер словаря — 248 320 токенов. Поддержка изображений заявлена через vision encoder, однако список языков и максимальная длина контекста в README не указаны. Ключевые преимущества версии — сниженное потребление памяти, возможность работы на GPU с 32 ГБ VRAM, встроенный модуль Multi-Token Prediction для speculative decoding и заявленная скорость до 1,56 раза выше других NVFP4-квантизаций. К ограничениям относятся возможные потери точности из-за квантизации, зависимость производительности от аппаратного обеспечения и backend vLLM, а также отсутствие в предоставленных данных подробностей о языковой поддержке и контексте. Лицензия — Apache-2.0.

SuperMente-7B-v2 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B, mlabonne/AlphaMonarch-7B и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В метаданных указана возможность чата; карточка не описывает отдельные сценарии, языки или специализированные области применения. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

vishnukv/WestSeverusJaskier — объединённая автором модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и генерации текста общего назначения. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,67, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти цифры сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. В метаданных указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или подтверждённой поддержке конкретных естественных языков.

ANIMA-Nectar-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Biomimicry-AI/ANIMA-Nectar-v2. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors; конфигурация слияния использует bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специализированные области применения.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на текстовые запросы и может вести диалог; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или конкретные языки, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Качество, языковое покрытие и ограничения в README не раскрыты.

Experiment28M7_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или подтверждённые языковые специализации; качество и ограничения конкретных сценариев применения не приведены.

Gemma 2B IT — компактная инструкционная языковая модель Google из семейства Gemma, созданного с использованием исследований и технологий, применявшихся при разработке Gemini. Это текстовая авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only; версия IT настроена на выполнение инструкций и диалог. Веса открыты, модель доступна в формате Safetensors и GGUF и запускается через Transformers. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых приложений. Небольшой размер упрощает развёртывание на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В карточке семейства заявлена поддержка английского языка; конкретный размер контекста не указан в предоставленных данных. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, устаревшие сведения, смещения в ответах и трудности со сложными задачами, нюансами языка и сарказмом. Модель не является базой знаний; для пользовательских приложений рекомендуется проверять ответы и применять меры безопасности. Использование регулируется лицензией Gemma.

notcvnt/Llama-3.1-8B-Instruct-heretic — производная инструктивная версия Meta Llama 3.1, представленная сообществом как «heretic» и «abliterated». По метаданным это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — до 131 072 токенов. README описывает исходную Llama 3.1 Instruct, а не конкретную версию heretic, поэтому сведения о языках, методе изменения поведения и характеристиках именно этого варианта ограничены. В метаданных указаны языки en, de, fr, it, pt, hi, es и th. Модель подходит для диалогового помощника и генерации текста на поддерживаемых языках. Метки «uncensored» и «abliterated» указывают на изменённый профиль отказов или ограничений, но карточка не раскрывает точную методику и результаты оценки; выходы следует проверять на точность и безопасность. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License (идентификатор лицензии в метаданных — llama3.1); применение регулируется её условиями и Acceptable Use Policy.

QuantFactory/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-GGUF — квантованная версия модели taide/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1, созданная с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Llama3-TAIDE, основанному на Meta LLaMA3-8B и адаптированному проектом TAIDE к языковым и культурным особенностям Тайваня. Она предназначена для генерации текста, многоходового диалога и офисных задач: суммирования, написания статей и писем, а также перевода между китайским и английским языками. Основной акцент сделан на традиционном китайском, тайваньской терминологии и контексте. Модель содержит около 8 миллиардов параметров, поддерживает контекст длиной до 8K токенов и обучалась на 43B токенов традиционного китайского языка. Среди её сильных сторон — ориентация на традиционный китайский, улучшенная работа с тайваньской культурой и терминологией, многоходовые диалоги и прикладные сценарии. Квантование упрощает использование модели, однако может снизить производительность и привести к непредусмотренным проблемам. Лицензия указана как llama3-taide-models-community-license-agreement; применяются условия, опубликованные по ссылке в карточке модели.

Orpomis-Prime-7B-it — диалоговая языковая модель, созданная saucam с помощью Mergekit из kaist-ai/mistral-orpo-beta, NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и написания текстов по запросу; README показывает запуск через Transformers и шаблон чата. В карточке не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Качество ответов и поведение могут различаться в зависимости от запроса и параметров генерации; README не приводит результатов оценки. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Shisa V2 405B — универсальная чат-модель Shisa.AI, дообученная на основе Meta Llama 3.1 405B Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 403,7 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Основной упор сделан на японский язык при сохранении сильных возможностей на английском; в обучающие данные также включены примеры на корейском и традиционном китайском. Модель предназначена для диалога, выполнения инструкций, генерации текста и перевода, в том числе для японских задач. Разработчик сообщает об улучшении японских результатов относительно базовой модели и приводит сравнительные оценки на нескольких бенчмарках; результаты зависят от методики оценки. Для запуска проверены vLLM и SGLang, а веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. Она требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера в 405 млрд параметров; заявленные результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах, а основной акцент обучения сделан на японском и английском языках.

Lapa LLM v0.1.2 Instruct — мультимодальная инструктивная модель на архитектуре Gemma 3 с 12 млрд параметров, разработанная украинской исследовательской командой из Украинского католического университета, AGH University of Krakow, КПИ имени Игоря Сикорского и Львовской политехники. Модель настроена на обработку украинского языка и принимает текст и изображения; заявленная длина входного контекста — 128 тыс. токенов, длина генерируемого ответа — до 8192 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, суммаризации, анализа изображений на украинском языке, перевода между английским и украинским, а также для чат-ботов и RAG-систем. Авторы сообщают об адаптации токенизатора: 80 тыс. из 250 тыс. токенов заменены на украинские, что, по их оценке, позволяет обрабатывать украинский текст с меньшим числом токенов и вычислений. В метаданных указаны возможности чата и зрения; формат весов — safetensors. README заявляет возможность коммерческого использования и описывает открытые наборы данных, код и документацию проекта. В метаданных указана лицензия Gemma; перед коммерческим использованием следует проверить её условия для этой версии. README отмечает, что качество инструктивной версии ещё улучшается и что для развития возможностей анализа изображений и следования инструкциям собираются дополнительные данные.

NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — большая языковая модель с открытыми весами, разработанная NVIDIA Corporation. Представленная версия распространяется в формате GGUF и сгенерирована с использованием llama.cpp; исходная модель выпущена 11 марта 2026 года. Модель предназначена для агентских сценариев, рассуждений с длинным контекстом, использования инструментов, RAG и высоконагруженных задач, включая автоматизацию IT-заявок. Архитектура LatentMoE объединяет Mamba-2, Mixture of Experts и механизмы внимания, а также Multi-Token Prediction. Всего модель содержит 120 млрд параметров, из которых 12 млрд активны при обработке запроса, и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Доступны английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Режим рассуждений можно включать или отключать через шаблон чата. К сильным сторонам относятся сочетание большого контекста, разреженной MoE-архитектуры, поддержки инструментов и ориентация на агентские и корпоративные рабочие процессы. Ограничения включают значительный общий размер модели и высокие требования к инфраструктуре: для исходной версии указано минимум 8 GPU H100 с 80 ГБ памяти. GGUF-версия использует специальную настройку квантования с повышением точности отдельных слоёв, что может увеличить размер файла. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Nemotron Open Model License.

unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct — текстовая инструктивно настроенная модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta и опубликованная Unsloth. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров. В карточке указаны диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов; модель принимает и генерирует текст, а контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель предназначена для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и помощи в написании текста, в том числе в сценариях агентного поиска и использования инструментов. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; модель обучалась на более широком наборе языков. Репозиторий содержит веса Safetensors и указывает лицензию Llama 3.2 Community License — специальную лицензию Meta с условиями коммерческого использования. Компактный размер облегчает развёртывание по сравнению с более крупными моделями, однако качество и надёжность ответов требуют проверки для конкретного применения.

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.

Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель Google с открытыми весами, представленная в репозитории Unsloth. Это вариант с инструкционной настройкой на базе google/gemma-3-12b-pt; модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Архитектура Gemma 3 — плотная, число параметров — 12 млрд. Семейство поддерживает контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы по тексту и изображениям, суммаризации, генерации текстов и визуального извлечения информации. Она подходит для локального запуска на компьютерах и для развёртывания в собственной инфраструктуре. Веса опубликованы в формате Safetensors. Ответы могут содержать фактические ошибки, а качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может хуже справляться с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами; возможны смещения и генерация вредного контента. Лицензия — Gemma; при использовании необходимо соблюдать её условия и политику запрещённого использования Google.

Gemma 3 4B IT — мультимодальная модель Google, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-3-4b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы по изображениям, суммаризации, рассуждений и создания текстов. Модель построена на архитектуре семейства Gemma 3, содержит около 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов. Поддерживает более 140 языков и может запускаться на ноутбуках, настольных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре. Сильные стороны модели — сочетание визуального понимания и генерации текста, большой контекст и сравнительно компактный размер. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Gemma; применение должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Google.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT-GGUF — квантованная GGUF-версия Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT, разработанная подразделением AI Products Pillar компании AI Singapore при финансировании Singapore NRF. Это decoder-модель семейства SEA-LION (Southeast Asian Languages In One Network), ориентированная на задачи для Юго-Восточной Азии. Модель предназначена для генерации и понимания текста, диалоговых сценариев, обработки документов, визуальных вопросов и ответов, рассуждений по изображениям, вызова функций и формирования структурированных ответов. Модель имеет 27B параметров и контекстное окно до 128K токенов. Она поддерживает текст и изображения, использует токенизатор Gemma 3 27B Instruct и обучалась на бирманском, английском, индонезийском, кхмерском, лаосском, малайском, китайском, тагальском, тамильском, тайском и вьетнамском языках. Квантованные варианты Q4_K_M, Q8_0 и BF16 снижают требования к памяти и совместимы с различными движками инференса, включая llama.cpp; вариант Q4_K_M может запускаться на ноутбуке с 16 ГБ памяти через Ollama. Сильными сторонами являются специализация на языках и сценариях Юго-Восточной Азии, большой контекст, мультимодальность и поддержка интеграции в системы через function calling и structured outputs. Ограничения включают зависимость производительности и требований к памяти от выбранного варианта квантования, а также отсутствие выравнивания по безопасности: разработчикам и пользователям необходимо самостоятельно применять safety fine-tuning и дополнительные меры защиты. Лицензия — Gemma Terms of Use.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-655db4cc-31b8-41ce-b21b-da1421dcc629 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

google/gemma-3-4b-it-qat-int4-unquantized — мультимодальная диалоговая модель Google из семейства Gemma 3, основанная на Gemma 3 4B IT. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает чат, ответы на вопросы по изображениям, суммаризацию и другие задачи генерации текста. Семейство Gemma 3 рассчитано на контекст до 128 тыс. токенов и поддерживает более 140 языков. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Gemma. Модель подходит для чат-ботов, виртуальных помощников, создания и редактирования текстов, извлечения сведений из изображений и изучения больших текстовых материалов. Компактный размер семейства позволяет развёртывание на локальных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами; для приложений с пользовательским контентом необходимы подходящие меры безопасности.

ErtasAI/Llama-3.2-1B-Instruct — это диалоговая языковая модель на базе Meta Llama 3.2, размещённая ErtasAI. Модель содержит около 1,2 млрд параметров и использует плотную авторегрессионную архитектуру Transformer; обучение включает настройку по инструкциям. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для многоязычного общения. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска сведений, переписывания запросов и помощи при написании текстов, в том числе в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами. В карточке базовой модели официально перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки; качество на других языках не гарантируется. Это дообученная версия meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, поэтому её специфические изменения и преимущества в карточке не описаны. Модель предоставляется по лицензии Llama 3.2 Community License, предусматривающей собственные условия коммерческого использования.