III.9Закупки и управление поставщиками

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая методом SLERP чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на запросы. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов может зависеть от формулировки запроса; как и другие языковые модели, она может генерировать фактические ошибки.

giraffe176 выпустил объединённую модель Open_Hermes_Orca_Mistral-7B — языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: объединяет teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors; в README указана точность float16. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких тестах, но не описывает отдельные гарантии качества или ограничения применения.

R1-Qwen2.5-7B-Instruct — дообученная pe-nlp разговорная языковая модель на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct, обученная на датасете Sky-T1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она принимает текст и выдаёт текст. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и преобразования текста, а также сценариев с интерфейсом вызова инструментов. В карточке не приведены результаты оценки качества и подробные ограничения. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензирования репозитория и базовой модели.

mradermacher/turbo-ai-7b-i1-GGUF — набор квантованных версий текстовой модели TurboAiLabs/turbo-ai-7b, подготовленный пользователем mradermacher. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования, включая работу с электронной почтой, суммирование, подготовку черновиков и извлечение задач. В метаданных также указана пригодность для локального и периферийного развёртывания, что может быть полезно для сценариев с повышенными требованиями к приватности. Исходная модель имеет размер 7B параметров, относится к архитектуре Qwen2 и поддерживает английский язык. Репозиторий содержит файлы в формате GGUF с различными вариантами квантования от i1-IQ1_S до i1-Q6_K; их размер составляет примерно от 2,0 до 6,4 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут обеспечивать более низкое качество, тогда как i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Контекстный размер, мультимодальность и точные характеристики исходной модели в README не указаны. Распространение выполняется по лицензии Apache-2.0. Для запуска квантованных файлов требуется совместимое программное обеспечение, поддерживающее формат GGUF; конкретные требования к оборудованию и производительности не приведены.

VirtuosoSmall-InstructModelStock — объединённая языковая модель на базе Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом Model Stock. В слиянии использованы arcee-ai/Virtuoso-Small как базовая модель, а также Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b, Qwen2.5-Lumen-14B и miscii-14b-1028. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Карточка указывает формат safetensors; лицензия и конкретные языки использования в предоставленных данных не приведены.

Xenon1/Xenon-2 — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Mistral-7B-v0.1 и дообученная на наборе Ultrafeedback с применением подходов из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель использует плотную архитектуру Mistral с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалога. Она принимает сообщения в формате Mistral с маркерами [INST] и [/INST], а также поддерживает шаблон чата Transformers. В метаданных указан английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

XVERSE-7B-Chat — многоязычная диалоговая модель, созданная компанией Shenzhen Yuanxiang Technology как версия XVERSE-7B, согласованная для общения. Это плотная decoder-only Transformer-модель с примерно 6,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для многошаговых диалогов, ответов на вопросы и составления кратких пересказов. В обучающих данных представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; в README отдельно отмечены сильные результаты на китайском и английском. Используются BPE-токенизация и словарь размером 100 534 токена. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому результаты следует проверять, а перед внедрением — оценить безопасность для конкретного сценария. Лицензия Apache-2.0.

Air-Striker-Mixtral-8x7B-ZLoss-Instruct — диалоговая языковая модель, созданная Sandmanbuzz линейным слиянием Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 и Air-Striker-Mixtral-8x7B-ZLoss с равными весами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; архитектура Mixtral — разреженная смесь экспертов (MoE), а размер модели по метаданным составляет 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, например для ответов на вопросы и создания черновиков. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README указана конфигурация mergekit с линейным слиянием и форматом bfloat16; метаданные также отмечают возможность чата. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

DareVox-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из Mistral-7B-v0.1, OpenHermes-2.5-Mistral-7B, Slerp-CM-mist-dpo и Starling-LM-7B-alpha. Модель разработана для генерации текста; в конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, составления текстов и ответов на запросы. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

Это текстовая версия Llama 3.2 11B Vision Instruct, опубликованная theo77186: автор карточки сообщает, что из исходной модели оставлена только языковая часть размером около 8 млрд параметров. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалогов, включая ответы на вопросы и работу в роли чат-ассистента. Модель принимает текст и поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Llama 3.2 Community License с особыми условиями использования. Хотя исходная Llama 3.2 Vision рассчитана на задачи с изображениями, автор этого репозитория оставил только языковую часть, поэтому описанные сценарии обработки изображений к данной версии не относятся. Карточка не приводит отдельной оценки качества именно этой текстовой версии. Следует учитывать условия Community License и Acceptable Use Policy; модель обучена на статическом наборе данных.

Magpie-Align/Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.3 — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная Magpie-Align дообучением Meta-Llama-3-8B методом supervised fine-tuning на наборах Magpie-Pro-MT-300K-v0.1, Magpie-Reasoning-150K и Magpie-Qwen2-Pro-200K-Chinese. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе в формате диалога по официальному шаблону Llama 3. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, рассуждений и генерации ответов на английском и китайском языках. Авторы сообщают о результатах, сопоставимых с Llama-3-8B-Instruct при использовании только SFT; эти показатели относятся к указанным в карточке бенчмаркам и не гарантируют качество в каждом сценарии. Модель доступна на условиях лицензии Meta Llama 3 Community License.

Llama-3-Mistral-v0.2-Instruct-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением моделей Meta Llama 3 8B Instruct и Mistral 7B Instruct v0.2 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная авт autoreгрессионная архитектура семейства Llama для генерации текста и ответов на инструкции; в репозитории указано 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и выполнение запросов на естественном языке. Она принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 8192 токена. Данные о целевых языках в карточке не приведены. Модель распространяется под лицензией MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях качества или безопасности.

Locutusque/Llama-3-Yggdrasil-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная Locutusque с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в объединение также вошли инструктивная версия Meta-Llama-3-8B и две модели Locutusque — Llama-3-Hercules-5.0-8B и llama-3-neural-chat-v2.2-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и ответы на вопросы. Контекст составляет 8192 токена. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — llama3.

miscii-14b-0218 — плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная sthenno-com на основе Qwen2.5-14B-Instruct и объединения нескольких чекпойнтов методом Model Stock с помощью MergeKit. Модель содержит 14 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и чат; её родной контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также подготовки структурированных ответов. В тегах карточки перечислены китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки; при этом основной язык отдельно не выделен. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Это объединённая модель на основе нескольких промежуточных SFT-чекпойнтов, поэтому поведение и качество могут отличаться от исходной Qwen2.5-14B-Instruct. README не приводит результатов сравнительной оценки или конкретных гарантий качества.

cloudyu/mistral_11B_instruct_v0.1 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 48 слоями и 10,6 млрд параметров. Автор карточки сообщает, что модель дообучена методом SFT на vicgalle/alpaca-gpt4; формат примера использует инструкцию, входные данные и ожидаемый ответ. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Она принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — CC BY 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

cloudyu/mistral_28B_instruct_v0.2 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 28 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что модель имеет 128 слоёв и была обучена методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs; заявленный шаблон использует инструкцию, входные данные и ответ. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций в текстовом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и интерактивных чат-сценариев. Карточка не указывает поддерживаемые естественные языки и конкретные предметные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — CC BY 4.0. README не приводит оценок качества или подробных сведений о рекомендуемых аппаратных требованиях; указанное число слоёв не подтверждено метаданными.

Citaman/Mistral_31_layer — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2. В конфигурации объединены срезы слоёв исходной модели со смещением на один слой; модель содержит 6,9 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает через библиотеку Transformers. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов. Указана базовая модель Mistral-7B-Instruct-v0.2. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501-4bit — это 4-битная версия модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.21.0. Исходная модель опубликована под пространством имён mistralai и предназначена для выполнения инструкций и диалогового взаимодействия с пользователем. Модель рассчитана на задачи генерации текста, ответов на вопросы и других сценариев, где требуется инструктивное или чат-взаимодействие. Заявлены английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Размер исходной модели составляет 24 миллиарда параметров; версия использует 4-битное квантование и формат MLX, что ориентировано на запуск в совместимой MLX-среде. Сведения о длине контекста, точной архитектуре и мультимодальных возможностях в README не указаны. К сильным сторонам относятся поддержка нескольких языков, инструктивный формат и адаптация для использования с MLX через библиотеку mlx-lm. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробных результатов оценки, сведений о качестве на отдельных языках и характеристик производительности. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

CultriX/SeQwence-14Bv6 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. В объединение вошли SeQwence-14Bv2, Qwestion-14B, Qwen2.5-Lumen-14B, Qwen2.5-14B-Wernicke, Virtuoso-Small, SeQwence-14Bv1 и SeQwence-14B-EvolMerge. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она использует плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, однако README не описывает его поведение и ограничения. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/SynthIA-7B-v1.3-dare-0.85 методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Её можно применять для чат-ботов, ответов на инструкции, черновиков и суммаризации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений, поэтому результаты следует проверять на целевых задачах.

Aya 23 8B — многоязычная инструкционно дообученная языковая модель, разработанная Cohere For AI. Представлена в формате GGUF для локального запуска; квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговом режиме, включая общие задачи, рассуждения и обработку запросов на разных языках. Модель содержит около 8 млрд параметров и относится к текстовым моделям. Она поддерживает арабский, китайский, чешский, нидерландский, английский, французский, немецкий, греческий, иврит, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, персидский, польский, португальский, румынский, русский, испанский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. В README указано, что для своего размера модель показывает хорошие результаты в многоязычных задачах и логике, однако конкретные показатели, архитектура и размер контекстного окна не приведены. Для корректной работы в LM Studio рекомендуется использовать шаблон подсказок Cohere Command R. Сильными сторонами модели являются многоязычность, инструкционное обучение и относительно небольшой размер, удобный для локального применения. Ограничения включают возможные неточности, вредные или неуместные ответы, а также отсутствие в предоставленных данных детальной информации о производительности, архитектуре и требованиях к ресурсам. Лицензия модели — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер применения.

Aya Expanse 32B — большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere For AI. Эта версия представлена в формате GGUF с квантизациями imatrix и предназначена для локального запуска через llama.cpp, KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, GPT4All и другие совместимые инструменты. Модель ориентирована на генерацию текста и обладает мультиязычными возможностями для 23 языков, включая русский, английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, турецкий, украинский и другие. Она основана на предобученной модели семейства Command и включает результаты исследований Cohere For AI в области отбора данных, мультиязычного обучения предпочтениям, настройки безопасности и объединения моделей. Размер исходной модели составляет 32 миллиарда параметров; сведения о длине контекста и точной архитектуре в карточке не указаны. Модель подходит для диалогов, написания и преобразования текстов, а также других задач генерации на поддерживаемых языках. Ключевое преимущество — широкий мультиязычный охват и возможность локального использования в оптимизированных GGUF-квантизациях. Ограничения связаны с требованиями к вычислительным ресурсам, зависящими от выбранной квантизации, а также с тем, что это исследовательский релиз; конкретные показатели качества и параметры контекста не приведены. Использование регулируется лицензией CC-BY-NC и требует соблюдения Acceptable Use Policy компании Cohere.

Beast-Mixed — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Zephyr-7B-beta методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель на 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата; архитектура — плотная MistralForCausalLM, максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и ответов на вопросы по текстовому контексту. В README указана конфигурация слияния и тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.

DolphinHermes-120b — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit линейным слиянием NousResearch/Nous-Hermes-2-Llama-2-70B и cognitivecomputations/dolphin-2.2-70b. Модель содержит 120,1 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Её контекст составляет 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям и ведения диалогов. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия — Llama 2; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробных ограничений, поэтому качество на конкретных задачах нужно проверять отдельно.

VIDraft/Gemma-3-R1984-1B — диалоговая модель на базе Gemma 3, представленная как мультимодальная платформа с поиском в интернете и обработкой файлов. README указывает базовую модель Gemma-3-4B, тогда как метаданные связывают репозиторий с дообученной google/gemma-3-1b-it; поэтому происхождение и размер надёжнее определяются по метаданным: это дообучение плотной Gemma 3 на 1 млрд параметров. Модель использует Transformers, поддерживает чат и заявленный контекст до 8 000 токенов; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Заявленные сценарии включают ответы на вопросы по изображениям и видео, анализ документов, сравнение материалов и исследовательские запросы с поиском через SERPHouse и цитированием источников. README описывает входные файлы PNG, JPG, JPEG, GIF, WEBP, MP4, PDF, CSV и TXT, однако эти возможности относятся к платформе и не подтверждены архитектурой текстовой модели в метаданных. Для веб-поиска требуется API-ключ SERPHouse; заявленный локальный запуск зависит от окружения и оборудования. Лицензия в метаданных — Gemma; README дополнительно упоминает MIT для агентной платформы.

Gemma 7B — текстовая авторегрессионная языковая модель из семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, использованных при создании Gemini. Модель принимает текст и генерирует текст; семейство включает предварительно обученные и настроенные на выполнение инструкций варианты. Для этой модели карточка указывает генерацию текста, а метаданные — форматы Safetensors и GGUF и библиотеку Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов и генерации различных текстов, включая черновики писем, сценарии и маркетинговые материалы. Google описывает Gemma как компактное семейство, которое можно запускать на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В README заявлена поддержка английского языка; размер контекста для этого репозитория не приведён. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятость обучающих данных; модель может хуже справляться со сложными задачами, неоднозначностью и тонкими языковыми нюансами. Для практического применения следует проверять результаты и учитывать правила безопасного использования Gemma. Лицензия — Gemma License.

knowledgator/gliclass-instruct-base-v1.0 — компактная плотная модель семейства GLiClass от Knowledgator для классификации текста по заданным меткам. Она поддерживает zero-shot и few-shot сценарии: метки можно задавать под конкретную задачу, добавлять к ним описания и примеры, группировать и направлять классификацию инструкцией. Модель рассчитана на тематическую и тональную классификацию, определение намерений, проверку следования правилам и безопасности, выявление галлюцинаций, вывод по естественному языку и оценку релевантности текстов. Модель принимает текст и возвращает оценки классов. В README отмечено, что для вывода по естественному языку лучше проверять по одной гипотезе за раз. Приведённые в карточке результаты показывают качество на отдельных наборах для классификации тональности и тем, но сами по себе не гарантируют точность на пользовательских данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Karnak-6B-v1.0 — плотная причинно-языковая модель семейства Qwen3, разработанная Applied Innovation Center на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Модель дообучена в несколько этапов с расширением глубины, продолжением предобучения и supervised fine-tuning; в карточке заявлены около 6 млрд параметров, а метаданные указывают 5,4 млрд. Для арабского применён оптимизированный токенизатор. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на арабском и английском: она отвечает на вопросы, объясняет темы, пишет материалы и помогает работать с длинными документами и беседами. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов, тогда как README рекомендует ограничивать рабочий контекст 20 000 токенами для стабильной работы. Модель можно запускать локально или на собственных серверах, в том числе через Transformers и vLLM. Разработчик заявляет улучшенное следование инструкциям, беглость арабского текста и обработку длинных зависимостей; независимые показатели качества в предоставленных данных не приведены. Лицензия — Apache-2.0.