III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Apriel-1.5-15b-Thinker-GGUF — это GGUF-версия мультимодальной модели рассуждений Apriel-1.5-15b-Thinker, разработанной ServiceNow AI и подготовленной в формате GGUF командой Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, решения математических и научных задач, программирования, следования инструкциям, работы с API и функциями, диалоговых сценариев, а также понимания и рассуждений по изображениям и смешанным текстово-графическим данным. Модель содержит 15 млрд параметров и рассчитана на эффективное локальное развёртывание: по заявлению разработчиков, она помещается на одной GPU. Она обучалась с использованием продолжительного предварительного обучения на текстовых и мультимодальных данных, а также supervised fine-tuning более чем на 2 млн текстовых примеров. Для постобучения не применялись reinforcement learning и специализированное обучение на изображениях. Заявлены результаты 52 балла в Artificial Analysis, 68 в Tau2 Bench Telecom и 62 в IFBench, однако конкретные сведения о контекстном окне, поддерживаемых языках и архитектуре в README не указаны. Сильными сторонами модели являются сочетание компактного размера, развитого текстового рассуждения, возможностей работы с изображениями и ориентация на корпоративные задачи. Ограничениями могут быть повышенный расход токенов и более длительное время ответа из-за подробного рассуждения по умолчанию, а также отсутствие image SFT, что может влиять на отдельные визуальные сценарии. Модель распространяется по лицензии MIT.

Gemma 3n E4B — мультимодальная генеративная модель Google с открытыми весами, предназначенная для эффективной работы на устройствах с ограниченными ресурсами. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; карточка описывает запуск через библиотеку Transformers. Модель содержит 8 млрд параметров, но благодаря выборочной активации параметров и выгрузке редко используемых матриц рассчитана на объём памяти, сопоставимый с обычной моделью на 4 млрд параметров. Архитектура MatFormer позволяет использовать вложенную подмодель E2B и создавать варианты других размеров методом Mix-and-Match. Обучение охватывает более 140 разговорных языков. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и суммаризации текста, анализа изображений и видео, транскрибирования и перевода речи. Возможны предвзятые, фактически неверные или устаревшие ответы; модель может испытывать трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; условия использования определяются лицензией Gemma.

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

GLM-5.2 в репозитории unsloth/GLM-5.2 — производная версия флагманской языковой модели GLM-5.2 от Z.ai, подготовленная Unsloth. Это генеративная MoE-модель на базе архитектуры glm_moe_dsa с 30,4 млрд параметров, предназначенная для диалога, программирования, рассуждений и длительных задач. Метаданные указывают поддержку интерфейса вызова инструментов и английского и китайского языков. Модель поддерживает контекст до 1 048 576 токенов, что подходит для работы с большими документами и многоэтапными задачами. В README заявлены улучшенная работа с длинным контекстом, гибкие уровни усилий при программировании и ускорение спекулятивного декодирования. Весы доступны в формате safetensors; для локального запуска перечислены Transformers, vLLM, SGLang и другие фреймворки. Лицензия — MIT. Это текстовая модель: она принимает текст и генерирует текст. Заявленные возможности и результаты бенчмарков приведены разработчиками; качество может различаться в зависимости от задачи и способа запуска.

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

RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 — открытая FP8-квантованная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud и подготовленной Red Hat AI. Это авторегрессионная языковая модель с vision encoder, предназначенная для генерации текста, рассуждений, программирования, агентных сценариев и вызова инструментов. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются при обработке запроса. Она содержит 40 слоёв, 256 экспертов, из которых выбираются 8 маршрутизируемых и 1 общий, а также сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может быть расширена до 1 010 000 токенов. Поддерживаются текстовые и визуальные входы, однако конкретный набор языков в README не указан. Сильными сторонами модели заявлены агентное программирование, работа с frontend-задачами, рассуждение на уровне репозитория, сохранение контекста рассуждений и вызов инструментов. Квантование выполнено в формате fine-grained FP8 с размером блока 128; заявлена производительность, близкая к исходной модели. Вариант может быть предпочтителен на оборудовании, где вычислительные ресурсы превышают пропускную способность памяти. Для работы с vLLM требуются параметры reasoning-parser qwen3 и включение prefix caching; совместимость также заявлена с Transformers, SGLang и KTransformers. README не приводит подробных ограничений, полного набора языков или характеристик работы с изображениями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Артефакты проверены с RHOAI 3.5, RHAIIS 3.5 и vLLM 0.24.0.

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.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V8-70B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на основе версии V7. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалога и вызова инструментов. В карточке указано контекстное окно 128 тыс. токенов. Модель усилена для работы на японском, корейском, китайском и английском языках. Среди заявленных сценариев — перевод между этими языками, анализ отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, написание текстов и кода, а также решение математических и логических задач. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, многоязычные данные для разных задач и примеры по математике и логике. Модель основана на V7 и прошла японское SFT, DPO и слияние. Веса опубликованы в формате Safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0. Заявленные возможности и качество описаны в карточке модели и могут зависеть от языка, запроса и способа использования.

Tess-4-27B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Tess-4-27B, разработанной Migel Tissera и построенной на базе Qwen/Qwen3.6-27B от команды Qwen. Это агентная модель с поддержкой рассуждений, которая адаптирует глубину рассуждения к сложности задачи. Модель предназначена для диалогов, программирования, рефакторинга кода, структурированного вывода, решения сложных задач и создания локальных AI-агентов. Модель имеет размер 27B параметров и поставляется в вариантах Q4_K_M, Q6_K и Q8_0 с размерами примерно от 16,5 до 28 ГБ. Основной формат — GGUF, ориентированный на локальный запуск через llama.cpp, LM Studio и Ollama. Для обработки изображений предусмотрен отдельный vision projector mmproj, что добавляет мультимодальный режим с поддержкой входных изображений. Также доступны MTP-головы для speculative decoding: они могут ускорять генерацию примерно в 1,5–2 раза на подходящих задачах без изменения результата. Используется шаблон чата семейства Qwen3.5 с выделенным блоком рассуждений, однако поддерживаемые языки и размер контекстного окна в карточке не указаны. Сильные стороны модели — агентный характер, масштабирование рассуждений по сложности, поддержка кода и структурированного вывода, локальная работа и мультимодальный режим при подключении projector. Ограничения связаны с высокими требованиями к оперативной памяти или VRAM, потерями точности при использовании более агрессивной квантизации и необходимостью современного runtime llama.cpp для распознавания архитектуры qwen35. Для запуска требуется выбрать подходящий вариант квантизации, а для изображений и ускорения — установить дополнительные файлы. Модель распространяется по лицензии 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.

DNA 3.0 — мультимодальная модель семейства Qwen, дообученная компанией Dnotitia на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это модель Mixture-of-Experts с 35 млрд общих и примерно 3 млрд активных параметров, объединяющая обработку текста и изображений; заявленная архитектура использует разреженные MoE-слои и гибридное внимание. Модель рассчитана на диалоги, аналитические рассуждения, агентное программирование, работу с инструментами и визуальное понимание. Дополнительное обучение включает корпоративные сведения и терминологию Dnotitia, поэтому модель подходит для сценариев, где нужен ассистент с контекстом этой компании. README заявляет поддержку 201 языка и диалекта и контекст до 262 144 токенов, расширяемый примерно до 1 010 000 токенов с YaRN. Модель совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; для производственного развёртывания рекомендуется многопроцессорная инфраструктура. Модель обучалась по методике с ослабленным отказом от ответов и может выдавать содержание, которое другие модели отклоняют. Она может проявлять предвзятость в пользу Dnotitia, наследует ограничения базовой модели и способна галлюцинировать; для чувствительных сценариев необходимы проверка человеком и собственные меры модерации. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-5.3-Flash-GGUF — это GGUF-версия модели GLM-5.3-Flash, разработанной командой GLM-5 компании Z.ai; представленный репозиторий основан на модели zai-org/GLM-5.3-Flash и подготовлен с использованием методов Unsloth Dynamic 3.0. Модель предназначена для генерации текста, программирования, агентских сценариев и задач, требующих работы с длинным контекстом. Она поддерживает английский и китайский языки и относится к мультимодальным моделям, однако README не уточняет полный набор поддерживаемых модальностей и особенности их использования именно в данной GGUF-сборке. Архитектура сочетает разреженное и линейное внимание, а также использует Manifold-Constrained Hyper-Connections. Модель содержит 320 млрд параметров, из которых 18 млрд активируются при обработке запроса. Обучение проводилось на мультимодальном корпусе объёмом 30 трлн токенов. Заявлены повышенная эффективность, снижение стоимости обработки длинного контекста и сильные результаты в задачах программирования и использования инструментов; в README также указано контекстное окно до 300 000 токенов в отдельных оценках и до 1 млн токенов в NL2Repo. К ограничениям относятся высокие требования к ресурсам исходной модели, возможные потери качества из-за квантования и необходимость совместимого программного обеспечения: для запуска рекомендуется использовать llama.cpp с указанными изменениями или Unsloth Desktop. Конкретный формат квантования и требования к оперативной памяти в README не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

GLM-5-GGUF — это квантованное представление языковой модели GLM-5, подготовленное Unsloth на основе модели zai-org/GLM-5. Модель предназначена для генерации текста, решения сложных задач рассуждения, программирования, системной инженерии и выполнения долгих агентских сценариев, включая работу с инструментами и веб-навигацию. GLM-5 имеет MoE-архитектуру с 744 млрд параметров, из которых 40 млрд активны при обработке запроса, и использует DeepSeek Sparse Attention (DSA) для снижения стоимости развертывания при сохранении возможностей работы с длинным контекстом. Для обучения применялись 28,5 трлн токенов и асинхронная инфраструктура reinforcement learning slime. В карточке указаны английский и китайский языки, библиотека Transformers и задача text-generation. GGUF-версия ориентирована на локальный запуск; Unsloth заявляет улучшенную точность своих квантований, однако конкретный размер контекста, варианты квантования и требования к оборудованию в README не указаны. Сильные стороны модели — рассуждение, кодирование, агентские задачи и работа с инструментами; приведённые бенчмарки показывают высокие результаты, в частности на SWE-bench Verified, BrowseComp и τ²-Bench. Ограничения включают очень большой общий размер модели и потенциально высокие требования к ресурсам даже при квантовании, а также отсутствие в README подробностей о производительности конкретного GGUF-варианта. Модель распространяется по лицензии MIT.

Llama-SEA-LION-v3.5-8B-R — инструктивная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, дообученная на основе aisingapore/Llama-SEA-LION-v3-8B-IT. Она предназначена для диалога, генерации текста, следования инструкциям и задач, требующих рассуждений; режим рассуждений или стандартной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов по карточке модели; метаданные указывают 131 072 токена. Модель может применяться для ответов на вопросы, анализа тональности и токсичности, перевода, суммаризации, причинных рассуждений и многошагового диалога. Модель способна галлюцинировать, выдавать нерелевантные или противоречивые ответы, поэтому результаты следует проверять. Она не прошла настройку безопасности; для пользовательских приложений разработчикам следует самостоятельно обеспечить необходимую настройку и меры защиты. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Q36-35B-A3B-Opus4.7-Ablit-Heretic-OBLITERATUS-Hermes-MTP-Vision-Llama — мультимодальная модель семейства Qwen3.6-35B-A3B, опубликованная пользователем oktayd. Это производный вариант, собранный на основе Qwen3.6-35B-A3B с использованием нескольких этапов reasoning-дистилляции, ablation, Heretic и OBLITERATUS Nuclear, а также дообучения Hermes для function calling, агентских сценариев, работы с кодом, терминалом, файлами и репозиториями. Указанная в названии связь с Opus 4.7 относится только к унаследованной линии дистилляции и не означает включение проприетарной модели Claude. Модель предназначена для генерации текста, анализа изображений и текста, рассуждений, программирования, использования инструментов и агентских задач. Архитектура — mixture-of-experts Qwen3.6, представленная в GGUF как qwen35 или qwen3_5_moe: всего около 35 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд. Поддерживаются контекст до 262 144 токенов, английский язык и мультимодальный ввод через отдельный F16 vision projector. Доступны варианты квантования MXFP4_MOE и Q4_K_M для запуска в llama.cpp. По приведённым тестам модель особенно сильна в соблюдении сложных инструкций: в IFEval она получила 9/10 по строгим промптам и 17/18 по строгим инструкциям. На небольших выборках она показала сопоставимые с базовым сравнением результаты в HumanEval+, MMLU-Pro, GSM8K и BBH, однако уступила в MBPP+ и продемонстрировала проблемы с зацикливанием или усечением вывода в отдельных задачах MuSR. Поддержка одновременного использования Vision и MTP, финальная проверка FreeToken-сервинга и комбинированные мультимодальные сценарии ещё не подтверждены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы с изображениями требуется основной GGUF-файл вместе с соответствующим vision projector; заявленная поддержка относится к llama.cpp.

MiniMax-M1-80k-hf — открытая модель весов от MiniMax для генерации текста и пошагового рассуждения. Это вариант MiniMax-M1 с бюджетом рассуждения до 80K токенов; репозиторий предназначен прежде всего для Transformers. Архитектура сочетает Mixture-of-Experts и гибридное внимание с механизмом lightning attention. В карточке указано 21,6 млрд параметров, а заявленный нативный контекст составляет 10 240 000 токенов; README описывает семейство M1 как модель с контекстом до 1 млн токенов и обучением с подкреплением на математических задачах, программировании и задачах с инструментами. Модель рассчитана на сложные задачи с длинными входами и развёрнутым рассуждением: решение математических задач, программную инженерию, генерацию и анализ кода, ответы на вопросы по большому контексту и сценарии с вызовом функций. README отмечает результаты на бенчмарках математики, кодирования, агентного использования инструментов и длинного контекста. Модель принимает текст и генерирует текст; интерфейс вызова инструментов поддерживается в структурированном формате. Лицензия — Apache-2.0. Веса в репозитории представлены в формате safetensors. Указанное в метаданных значение контекста расходится с описанием семейства в README, поэтому фактический предел может зависеть от конкретной конфигурации и программного окружения. Заявленные оценки получены на отдельных бенчмарках и не гарантируют качество на произвольных задачах.

Signal-3.8-27B-NVFP4-Blackwell-DFlash2-Ultra-V1.0 — квантованная NVFP4-версия модели Signal-3.8-27B от agentionai, созданной на базе Qwen3.8-27B от Qwen. Это GGUF-сборка для запуска через llama.cpp CUDA на одной видеокарте RTX 5090 с 32 ГБ памяти и поддержкой спекулятивного декодирования DFlash2. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентских задач, структурированной генерации и диалогов; заявлена также поддержка изображений через отдельный vision-проектор. Основная модель занимает около 16,9 ГБ, включает NVFP4-квантованный корпус, высокоточные Q8_0-головы и MTP-голову. Доступен контекст до 262 144 токенов, а языковая поддержка обозначена как multilingual, без уточнения конкретного набора языков. Минимально изменённая тонкая настройка отличается от базовой модели только lm_head.weight, что позволяет использовать согласованный DFlash2-драфтер без изменения результатов декодирования. На заявленном оборудовании сборка показывает высокую точность в тестах GSM8K, хорошие результаты в кодовых агентских задачах и ускорение декодирования благодаря speculative decoding. Сильные стороны модели — эффективность на задачах рассуждения и программирования, большой контекст, совместимость с одной RTX 5090 и ускоренное декодирование. Ограничение — повышенная многословность в открытом диалоге по сравнению с альтернативной сборкой GAIN; для длинных генераций не рекомендуется жадное декодирование, а для сложных задач требуется не менее 4096 токенов вывода. Для обработки изображений необходим отдельный проектор mmproj-BF16, при этом повторное использование кэша промпта отключается. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

m8than/gemma-3-27b-lenientchatfix — дообученная версия Gemma 3 от сообщества на базе Google Gemma 3 27B IT. Это плотная мультимодальная модель класса vision-language с 27 млрд параметров: принимает текст и изображения, генерирует текст и поддерживает диалоговый режим. Карточка описывает Gemma 3 как модель с контекстом до 128 тыс. токенов и поддержкой более 140 языков; метаданные этой версии указывают английский язык. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы по изображениям и текстам, извлечения сведений из изображений, суммаризации и генерации текста. В README также перечислены создание черновиков, кода и маркетинговых материалов, а также исследовательские и образовательные сценарии. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса; модель может ошибаться в фактах, упускать нюансы и отражать предвзятости данных. Использование регулируется лицензией Gemma; README не описывает отдельные изменения, внесённые при дообучении этой версии.

Qwen-SEA-LION-v4.5-27B-IT — мультимодальная инструктивная модель AI Singapore для языков Юго-Восточной Азии, дообученная на основе Qwen3.6-27B. Это плотная модель на 27 млрд параметров с гибридной архитектурой Linear и Full Attention и визуальным энкодером; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Контекстное окно составляет 262 тыс. токенов. Модель прошла постобучение с дистилляцией и слиянием моделей на наборе SEA-Instruct-2602. Модель предназначена для многоязычного диалога, ответов на вопросы, перевода, суммаризации, рассуждений и работы с изображениями. В карточке заявлена поддержка английского, бирманского, индонезийского, филиппинского, малайского, тамильского, тайского и вьетнамского языков; метаданные также указывают китайский. Доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Разработчик предупреждает, что модель может галлюцинировать, давать нерелевантные или непоследовательные ответы и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам. Она не проходила выравнивание по безопасности, поэтому перед использованием следует самостоятельно оценить риски и при необходимости провести дополнительную настройку.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, опубликованная Unsloth. Исходная модель разработана DeepSeek и представляет собой языковую модель с акцентом на углублённое рассуждение. Квантованный вариант распространяется для использования с Transformers и предназначен для более экономичного запуска модели. Модель ориентирована на сложные задачи рассуждения, математику, программирование, общую логику, вызов функций и сценарии «vibe coding». В README отмечены улучшения по сравнению с предыдущей версией DeepSeek R1: снижение галлюцинаций, более развитые способности к рассуждению и увеличение максимальной длины генерации до 64K токенов. Для DeepSeek-R1-0528 также приведены высокие результаты в тестах по общим знаниям, программированию и математике, включая AIME 2024, LiveCodeBench и SWE Verified. Точный набор поддерживаемых языков, модальностей и архитектурные детали в карточке не указаны; из идентификатора следует размер исходной модели 8B. Квантование уменьшает требования к памяти, но может влиять на точность по сравнению с полной версией. Модель распространяется по лицензии MIT.

DNA 3.0-397B-A17B — дообученная Dnotitia мультимодальная модель Mixture-of-Experts на базе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B. Она предназначена для диалогов и рассуждений, агентного программирования, работы с инструментами, анализа изображений и видео, а также сценариев, связанных с корпоративными знаниями и продуктами Dnotitia. Архитектура сочетает разреженные MoE-слои с линейным вниманием Gated DeltaNet; всего в модели 397 млрд параметров, активны 17 млрд. Контекст составляет 262 144 токена, с расширением примерно до 1 010 000 через YaRN. Модель заявляет поддержку 201 языка и диалекта, с особым вниманием к корейскому языку и корпоративным сценариям. Дообучение включает корпоративную персону Dnotitia, более широкое следование запросам с меньшим числом отказов и сохранение цепочек рассуждений в многошаговом диалоге. Поддерживаются режим рассуждений и интерфейс вызова инструментов; для развёртывания доступны Transformers и движки vLLM, SGLang и KTransformers. Лицензия — Apache-2.0. Для обслуживания модели такого размера рекомендуется мног GPU-серверная инфраструктура. Модель может давать ответы с корпоративным уклоном при обсуждении Dnotitia, реже отказывается на чувствительные запросы и наследует ограничения базовой модели, включая возможные предвзятость и языковые пробелы. Возможны галлюцинации, особенно на узкоспециальные, актуальные и требующие высокой числовой точности темы; для ответственных решений необходима проверка человеком.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V5-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсон Джи (Saxo) на базе V4. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная посредством японского SFT и DPO. Она принимает текст и генерирует текст; заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для японского, корейского, китайского и английского языков. В карточке указано обучение на японских новостях и корпусе Википедии, многоязычных данных для перевода и суммаризации, а также примерах для вопросов и ответов, математики и логических рассуждений. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и написание текстов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит независимых оценок качества; результаты для отдельных задач и языков могут различаться.

Llama-SEA-LION-v3.5-70B-R — гибридная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная на инструкциях на базе Llama-SEA-LION-v3-70B-IT. Режим рассуждений или обычной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и выполнения инструкций, в том числе на языках Юго-Восточной Азии. Поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекст составляет до 128 тыс. токенов по README; метаданные указывают 131 072 токена. Доступна в формате Safetensors и запускается через Transformers. Модель оценивалась на задачах вопросов и ответов, анализа тональности, обнаружения токсичности, перевода, суммаризации, причинного рассуждения и следования инструкциям. Она может галлюцинировать и давать нерелевантные или непоследовательные ответы. Модель не прошла настройку безопасности, поэтому ответы следует проверять, а для развёртывания предусмотреть собственные меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

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

Bellatrix-Tiny-1B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная prithivMLmods на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Это плотная модель примерно на 1,2 млрд параметров, дообученная для диалогов и задач рассуждения; README указывает на supervised fine-tuning и RLHF. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка ориентирует модель на многоязычное применение, но конкретно подтверждает английский язык. Модель предназначена для диалоговых систем, поиска релевантных сведений в ходе общения, суммаризации и выполнения инструкций. Компактный размер может быть полезен для локального запуска и приложений с ограниченными ресурсами. По README, качество может снижаться на узкоспециализированных данных, редких языках и диалектах, а ответы могут содержать ошибки или отражать смещения обучающих данных. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2.

Breeze-7B-Instruct-v1_0 — диалоговая языковая модель MediaTek Research для ответов на вопросы, многоходового чата, суммаризации и сценариев RAG. Это дообученная версия Breeze-7B-Base-v1_0, которая, в свою очередь, основана на Mistral-7B; модель использует архитектуру Mistral с плотным декодером и содержит 7,2 млрд параметров. Модель рассчитана прежде всего на традиционный китайский язык, а также поддерживает английский. Словарь расширен с 32 тыс. до 62 тыс. токенов для лучшей поддержки традиционного китайского; в карточке заявлено ускорение инференса на этом языке. Контекст модели — 32 768 токенов по метаданным каталога; README описывает версию с контекстом 8 тыс. токенов. Эти значения различаются между источниками. Модель работает с текстом и предназначена для использования как готовый чат-ассистент. В README отмечено, что для диалогов нет специальной обработки вредоносных запросов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0; её качество и скорость могут зависеть от сценария и условий запуска.

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

GLM-4.5-Air-FP8 — языковая foundation-модель для интеллектуальных агентов, разработанная организацией zai-org, связанной с Zhipu AI. Она предназначена для агентных приложений, требующих рассуждений, генерации и анализа кода, использования инструментов и выполнения сложных многошаговых задач. Модель поддерживает английский и китайский языки и относится к классу text-generation-моделей на базе Transformers. Модель имеет гибридный режим рассуждений: thinking mode предназначен для сложного анализа и работы с инструментами, а non-thinking mode — для быстрых ответов. Архитектура использует разреженную активацию параметров: всего 106 млрд параметров, из которых активно 12 млрд. Данная версия использует формат FP8, ориентированный на более эффективное хранение и инференс по сравнению с полноразмерными представлениями. Размер контекстного окна в README не указан. Сильными сторонами модели являются сочетание рассуждений, программирования и агентных возможностей, а также более компактная конфигурация по сравнению с GLM-4.5 при сохранении конкурентных результатов на заявленных бенчмарках. Ограничения связаны с высокими требованиями к инфраструктуре: для полнофункционального запуска указана серверная память свыше 1 ТБ и GPU-конфигурации с несколькими H100 или H200; точные требования зависят от режима и фреймворка инференса. Модель распространяется по лицензии MIT, допускающей коммерческое использование и вторичную разработку.

llm-jp-4-8b-instruct — японская и англоязычная языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это плотная модель семейства Llama с 7,8 млрд параметров по метаданным и контекстом до 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на японском и английском языках. Она прошла предварительное и промежуточное обучение на суммарно 11,7 трлн токенов, а затем дообучение методом SFT; вариант instruct не проходил DPO. Шаблон чата совместим с форматом ответов OpenAI Harmony, но для корректной токенизации требуется токенизатор из репозитория. Разработчики предупреждают, что модели находятся на раннем этапе исследований и разработок и не были настроены для надёжного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Bielik-PL-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для выполнения инструкций версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с заменённым на APT4 токенизатором, оптимизированным для польского языка. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и использует шаблон чата ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения языковых инструкций. Она обучена на текстах на 32 европейских языках с акцентом на польский; обучение включало многоходовые диалоги, задачи на логику, STEM, математику и использование инструментов. Разработчики отмечают высокую способность работать с польским и другими европейскими языками. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache 2.0.