I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

GPT-6 Astra Pro — вариант GPT-6 Astra от OpenAI, работающий с параметром reasoning.mode, установленным в pro. Он предназначен для получения более качественных ответов на сложные задачи. README направляет к документации OpenAI за дополнительными сведениями; данных об архитектуре, размере, модальностях, языках, контексте и лицензии в доступной карточке нет.

Это версия модели OpenAI gpt-oss-20b, подготовленная Richard Young с помощью Heretic v1.4.0 методом abliteration для снижения частоты отказов. Модель построена на архитектуре GPT-OSS с разреженной смесью экспертов (MoE) и предназначена для генерации текста и диалогов; её можно использовать для рассуждений, задач разработчика и агентных сценариев с вызовом инструментов. Карточка сообщает о формате Harmony и возможности менять уровень рассуждений, а также приводит результат: 77 отказов из 100 запросов против 98 у исходной модели. Метаданные указывают 1,6 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов и веса safetensors в формате MXFP4. Это производная модель от openai/gpt-oss-20b; лицензия Apache 2.0. Меньшее число отказов не означает их полного отсутствия и не гарантирует точность ответов. Для корректной работы следует использовать формат Harmony.

p-e-w/gpt-oss-20b-heretic-v2 — версия модели gpt-oss-20b, обработанная методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении число отказов составило 49 из 100 против 98 из 100 у исходной openai/gpt-oss-20b; KL-дивергенция относительно оригинала — 0,1248. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения и сценарии с инструментами при использовании формата Harmony. Это разреженная MoE-модель семейства gpt_oss с архитектурой GptOssForCausalLM. В README для исходной gpt-oss-20b указано 21 млрд параметров, из которых активно 3,6 млрд; однако метаданные этого репозитория указывают 1,6 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель использует формат safetensors; библиотека — Transformers. README описывает gpt-oss как модель с открытыми весами под лицензией Apache 2.0 и отмечает необходимость формата Harmony. Подходит для локальных диалоговых приложений, генерации и анализа текста, а также агентных сценариев с вызовом функций. Abliteration уменьшила отказы в приведённой оценке, но не устраняет их полностью; результаты оценки ограничены указанной выборкой из 100 примеров. Для этой производной версии README не приводит отдельной оценки качества по задачам.

Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated — диалоговая модель mlabonne на архитектуре Llama 3.1, созданная слиянием Hermes-3-Llama-3.1-70B от NousResearch с адаптером abliteration. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций; версия lorablated настроена на снижение отказов отвечать на допустимые запросы. В карточке приведены результаты оценивания на IFEval и BBH. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; максимальный контекст — 131 072 токена. Для работы с ней нужны текстовые запросы, ответы генерируются в текстовом виде. Указана библиотека Transformers. Сведений о лицензии в доступных данных нет.

IoGPT-A1-Instruct-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной модели IoGPT-A1-Instruct, разработанной galaxyMindAiLabs и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и агентских сценариев; в метаданных она также классифицируется как vision-модель, однако подробности о поддерживаемом формате изображений не указаны. Доступны файлы mmproj в статическом репозитории модели. Заявлены языки: английский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, японский, корейский, русский, китайский, арабский, персидский, индонезийский, малайский, непальский, польский, румынский, сербский, шведский, турецкий, украинский, вьетнамский, хинди и бенгали. В тегах указана архитектурная принадлежность к Mistral, но размер модели, длина контекста и точная архитектура не раскрыты. Представлены квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 5,4 до 19,4 ГБ: более лёгкие варианты экономичнее по памяти, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q6_K — как вариант, близкий по качеству к статической Q6_K. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Vikhrmodels/it-5.2-fp16-cp — русско-английская чат-модель семейства Vikhr, разработанного Александром Николичем, Константином Королёвым и Артёмом Шельмановым. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 7,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель основана на версии Vikhr 0.5: в ней увеличили объём данных SFT, чтобы повысить стабильность работы с JSON, многоходовыми диалогами, длинным контекстом и сложными запросами. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache 2.0. Карточка не приводит результаты количественных оценок качества и подробностей о тренировочных данных. Описанные улучшения JSON и многоходовых диалогов являются заявлением авторов; фактическое качество на конкретных задачах может различаться.

Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct-AWQ-4bit — квантизированная 4-битная версия инструкционной языковой модели Kimi Linear, разработанной Moonshot AI. Модель предназначена для генерации текста и работы в формате диалога, включая задачи с коротким и длинным контекстом, а также сценарии, связанные с reinforcement learning. В README указана поддержка Transformers и возможность развертывания через vLLM с OpenAI-совместимым API. Модель использует гибридную архитектуру с Kimi Delta Attention (KDA) и глобальными блоками MLA в соотношении 3:1. Всего она содержит 48 млрд параметров, из которых активируется около 3 млрд, и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Архитектура снижает потребность в KV-кэше до 75% и обеспечивает ускорение декодирования до 6 раз на длинных последовательностях. README не указывает языки, поддерживаемые модальностями или результаты именно для AWQ-версии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно оценить. К сильным сторонам относятся высокая эффективность на длинном контексте, уменьшенное потребление памяти и ускорение генерации. Для запуска требуются совместимые версии Python, PyTorch и fla-core, а при использовании Transformers может понадобиться trust_remote_code. Ограничениями являются значительные требования к ресурсам для модели такого размера и отсутствие в README подробных данных о качестве на конкретных прикладных задачах. Лицензия — MIT.

Letemoin/L3-Deluxe-Smurge_l3-12B — объединённая языковая чат-модель, созданная с помощью mergekit из трёх моделей: ehristoforu/llama-3-12b-instruct, jsfs11/Llama-3-RPMerge-8B-SLERP и Casual-Autopsy/L3-Deluxe-Scrambled-Eggs-On-Toast-8B. В README указан метод passthrough; архитектура — плотная Llama с классом LlamaForCausalLM, формат весов — safetensors, число параметров — 23,4 млрд, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Метаданные связывают её с русско-английской чат-моделью, поэтому она подходит для общения и ответов на запросы на русском и английском языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LeoScorpius-7B-Chat-DPO-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и LeoScorpius-7B-Chat-DPO методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Метаданные не указывают языковую специализацию модели.

MihaiPopa опубликовал дообученную версию LiquidAI/LFM2.5-350M-Base с применением abliteration — изменения весов, снижающего частоту отказов. Это компактная плотная языковая модель семейства LFM2, предназначенная для диалоговой генерации текста и локального запуска. В модели 444,6 млн параметров по метаданным; README описывает базовую версию семейства как модель на 350 млн параметров с 16 слоями и контекстом 32 768 токенов. Метаданные указывают контекст до 128 000 токенов, поэтому сведения о длине контекста расходятся. Модель рассчитана на извлечение данных, формирование структурированных ответов и вызов инструментов; в сравнении с исходной моделью в README указано меньше отказов. Поддерживаемые языки по карточке: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский и португальский. README не рекомендует её для задач, требующих обширных знаний, и программирования. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверить на странице модели.

wanlige/li-14b-v0.4-slerp0.1 — объединённая модель генерации текста семейства Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из wanlige/li-14b-v0.4 и sthenno-com/miscii-14b-0218. Модель содержит 14 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и генерации текста; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но не описывает специализированные области применения или точный перечень поддерживаемых языков. Файлы представлены в формате safetensors и предназначены для использования с Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Ling-2.6-flash-JANGTQ — квантованная версия модели inclusionAI Ling-2.6-flash, подготовленная Jinho Jang (JANGQ-AI) для запуска через MLX на компьютерах Apple Silicon. Это гибридная MoE-модель семейства Bailing-V2.5: в README указаны около 103 млрд общих параметров и 8 млрд активируемых, 32 слоя с MLA и Lightning Linear Attention, 256 маршрутизируемых экспертов и контекст до 131 072 токенов. Заявленный размер набора весов — около 30 ГБ. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений, вызова инструментов и многошаговых агентных задач. Квантование JANGTQ2 использует 2-битное представление для маршрутизируемых экспертов, 8-битное для ряда остальных весов и FP16 для отдельных компонентов; конфигурация рассчитана на запуск в MLX на Apple Silicon с 64 ГБ или более памяти. Метаданные указывают библиотеку MLX и лицензию MIT. README описывает шаблон чата и формат вызова инструментов, но не перечисляет поддерживаемые естественные языки.

Ling-2.6-flash-MXFP4 — квантизированная версия языковой модели Ling-2.6-flash, подготовленная Jinho Jang из OsaurusAI на базе модели InclusionAI. Это гибридная MoE-модель с архитектурой Bailing-V2.5: в ней 103 млрд параметров, из которых активно около 8 млрд, 256 экспертов с выбором восьми на токен, 32 слоя с сочетанием MLA и Lightning Linear Attention, а также голова Multi-Token Prediction. Контекст составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста, диалога, рассуждений и вызова инструментов; её можно применять в многошаговых агентных сценариях. Все основные веса представлены в 4-битном формате MXFP4 с группами по 32 значения, а нормализации, роутеры, смещения экспертов и параметры наклона сохранены в FP16 или FP32. Файлы общим размером около 63 ГБ рассчитаны на запуск через MLX на компьютерах Apple Silicon с достаточным объёмом памяти. Квантизация уменьшает объём модели относительно исходной версии в BF16 и позволяет использовать штатную загрузку MLX без отдельной среды TurboQuant. При этом заявленный сценарий запуска требует мощного Apple Silicon и не гарантирует совместимость с другими платформами. Модель распространяется по лицензии MIT.

Meta Llama 3.1 8B — авторегрессионная языковая модель на оптимизированной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention. Это базовая предварительно обученная версия семейства Llama 3.1; веса представлены в формате Safetensors и предназначены для генерации текста и последующей адаптации под разные задачи. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для генерации естественного языка, создания диалоговых и прикладных систем после настройки, а также для подготовки синтетических данных. В карточке семейства заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для этой базовой версии README не заявляет оптимизацию под диалоговые сценарии: она отличается от instruction-tuned вариантов, которые обучались с SFT и RLHF. Разработчик — Meta. Для использования действует специальная коммерческая лицензия Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy. Модель обучена на статическом наборе данных; качество и безопасность генерации могут различаться между языками, а применение на языках за пределами восьми заявленных требует дополнительной настройки и мер контроля.

VAGO solutions Llama-3.1-SauerkrautLM-70b-Instruct — плотная языковая модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, созданная VAGO solutions дообучением Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Для Spectrum Fine-Tuning обучали 15% слоёв на немецко-английском наборе Sauerkraut Mix v2; авторы сообщают об улучшениях за счёт межъязыкового переноса также для арабского, итальянского, французского, испанского, нидерландского и португальского языков. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на этих языках, включая задачи с длинным контекстом до 131 072 токенов и сценарии с интерфейсом вызова инструментов. В карточке заявлено улучшение многоязычных навыков и приведены названия наборов для оценки, включая MMLU-Multilingual, но численные результаты не указаны. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — llama3.1. Авторы предупреждают, что модель может выдавать неподходящий или некорректный контент; результаты бенчмарков и стабильность поведения следует проверять для конкретных задач.

QuantFactory/Llama-3-KoEn-8B-GGUF — квантизированная версия модели beomi/Llama-3-KoEn-8B, созданная с помощью llama.cpp. Исходная модель разработана Junbum Lee (Beomi) на основе Llama 3 8B; обучение продолжалось на корпусе на корейском и английском языках при поддержке программы TRC и выполнялось на TPUv4-256. Модель предназначена для генерации текста и кода, а также для адаптации к различным задачам обработки естественного языка. Это авторегрессионная языковая модель с оптимизированной архитектурой Transformer и механизмом GQA. Доступен один вариант размером 8B параметров, с контекстом до 8k токенов и объёмом обучения более 80B токенов. На вход принимает только текст и генерирует текст или код; модель является статичной и обучена на офлайн-данных. README не уточняет конкретный формат квантизации и его влияние на производительность или качество. К сильным сторонам относятся поддержка корейского и английского языков, относительно компактный размер и возможность локального запуска благодаря квантизации. Ограничения включают статус предварительного релиза, дату отсечения знаний — июнь 2023 года, отсутствие встроенной инструкционной настройки у базовой модели и необходимость самостоятельно реализовать меры безопасности. Использование регулируется лицензией CC-BY-NC-SA-4.0 в сочетании с лицензией Llama 3 и соответствующими правилами допустимого использования; коммерческие и иные сценарии должны проверяться на соответствие этим условиям.

Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct-GGUF — это инструкционная языковая модель семейства Llama 3 в формате GGUF, опубликованная пользователем или организацией bartowski. По названию и указанным метаданным модель имеет размер 8 миллиардов параметров и ориентирована на диалоговое взаимодействие и выполнение инструкций. В карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков, а также указано обучение методом DPO в два этапа. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и других сценариев использования локальной LLM, совместимой с инструментами инференса, поддерживающими формат GGUF. Ключевыми особенностями являются принадлежность к семейству Llama 3, инструкционная настройка и оптимизация предпочтений методом DPO. Сведения о точной архитектуре, длине контекста, модальностях, конкретных вариантах квантования, производительности и ограничениях в README не приведены, поэтому их необходимо уточнять отдельно. Использование регулируется Meta Llama 3 Community License. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на установленных условиях, включая соблюдение Acceptable Use Policy, сохранение уведомления об атрибуции и отображение фразы «Built with Meta Llama 3» при распространении материалов или продуктов на их основе. Для производных моделей также требуется включать «Llama 3» в начало названия; для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные условия.

lumikabrabehemoth195b — объединённая языковая модель, созданная schnapper79 с помощью mergekit из двух предварительно обученных моделей: schnapper79/lumikabra-123B_v0.3 и TheDrummer/Behemoth-123B-v1. Использован метод passthrough: в итоговую модель последовательно включены диапазоны слоёв обеих моделей. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 194,2 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; контекстное окно составляет 131 072 токена. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или поддерживаемые языки. В репозитории представлены веса Safetensors, а в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Matter-0.1-7B-boost-DPO-preview — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная 0-hero. Это версия Matter 7B Boost, дообученная методом DPO на наборе Matter, составленном из более чем 35 датасетов и охватывающем свыше 6 млрд токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы в формате ChatML. В README также заявлена поддержка вызова функций, позволяющая использовать её в приложениях с инструментами. Метаданные указывают английский язык; модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Возможные ограничения включают ошибки и выдуманные ответы, характерные для генеративных языковых моделей; качество вызова функций зависит от корректного форматирования запросов и обработки специальных токенов.

Maya — модель зрения и языка, разработанная сообществом Cohere For AI. Она объединяет архитектуру LLaVA, языковую модель Aya-23 8B и визуальный энкодер SigLIP. Модель содержит 8 млрд параметров, принимает изображения и текст, а длина контекста составляет 8 тысяч токенов. Maya предназначена для многоязычных вопросов и ответов по изображениям, создания подписей, визуальных рассуждений и понимания документов. Она поддерживает английский, китайский, французский, испанский, русский, японский, арабский и хинди; обучение проводилось на наборе из 558 тысяч изображений с многоязычными аннотациями. Разработчики уделяли внимание культурной чувствительности и фильтрации токсичного контента. Качество зависит от языка, задачи и качества изображения; модель может упускать тонкие культурные нюансы и сохранять предубеждения из обучающих данных. Она не предназначена для критически важных решений. Лицензия — Apache 2.0.

MeowGPT ll3 — разговорная языковая модель, разработанная CutyCat2000x на базе Llama 3. Это плотная авторегрессионная модель класса LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель загружается через Transformers; веса опубликованы в формате safetensors и распространяются по лицензии MIT. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и других текстовых задач по запросу. В обучении использовались наборы данных SlimOrca-Dedup, airoboros-3.2, Orca Math Word Problems, Code-Feedback, WizardLM Evol Instruct V2 и ORPO DPO Mix. В карточке указана поддержка английского языка. Модель может ошибаться или выдавать неуместные ответы, поэтому результаты следует проверять перед применением в важных сценариях.

mergekit-community/mergekit-model_stock-nvgaatl — объединённая модель для генерации текста, созданная сообществом с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базы использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M; в слияние также вошли sthenno/tempesthenno-nuslerp-0124 и mergekit-community/mergekit-model_stock-injkqri. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, около 14 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные указывают на контекст до 1 010 000 токенов и интерфейс для вызова инструментов; модель работает через Transformers, веса представлены в safetensors. Её можно применять для чат-ответов и работы с длинным текстовым контекстом. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение после слияния зависят от входящих моделей; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

GPT4All-Community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-128k-GGUF — это конвертированная и квантизированная GGUF-версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель подготовлена пользователем 3Simplex для использования в GPT4All; для работы требуется GPT4All версии 3.1.1 или новее. Базовая модель разработана Meta, однако в README не указаны дополнительные сведения о разработчике исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с системными и пользовательскими сообщениями. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать длинные документы и продолжительные диалоги. Известно, что модель содержит 8 миллиардов параметров и использует инструкционную настройку, но сведения о поддерживаемых языках и модальностях отсутствуют. К преимуществам относятся большой контекст и возможность локального использования через GPT4All. Модель не является официально курируемой и поддерживаемой Nomic: в README указано, что требуется дополнительное тестирование и обратная связь, поэтому качество и стабильность следует оценивать в конкретных задачах. Лицензия обозначена как llama3.1; перед использованием необходимо ознакомиться с её условиями.

Карточка модели yejingfu/Meta-Llama-3.2-1B на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-1B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.2 1B — авторегрессионная языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer. Это предварительно обученная многоязычная модель с примерно 1,23 млрд параметров; она принимает и генерирует текст, а также может работать с кодом. В карточке указаны контекст до 128 тысяч токенов, Grouped-Query Attention и обучение на смеси общедоступных данных. Модель предназначена для генерации текста и адаптации к различным задачам обработки естественного языка. Её можно использовать для черновиков и продолжения текста, перефразирования запросов, краткого изложения и диалоговых приложений после соответствующей настройки. Разработчик — Meta; модель доступна через библиотеку Transformers в формате safetensors. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Это предварительно обученная модель, а не версия, настроенная специально для диалога; качество и безопасность ответов следует проверять и при необходимости адаптировать для конкретного применения. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Metis-0.4-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Metis-0.4 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит специальных оценок качества или ограничений; возможности и результаты могут зависеть от языка запроса и конкретного сценария применения.

MaziyarPanahi/Mistral-11B-Instruct-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Mistral-11B-Instruct-v0.2 от perlthoughts. Для объединения использован метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Она принимает текст и выдаёт текст; доступные сведения не указывают на специализацию по отдельным языкам или предметным областям. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-11B-OmniMix-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Undi95/Mistral-11B-OmniMix методом SLERP через MergeKit. Модель использует архитектуру MistralForCausalLM с плотной трансформерной сетью, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов и диалогов. Контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-общения, выполнения инструкций и генерации текста. В репозитории веса представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит отдельной оценки качества или подробностей о языковом покрытии и ограничениях, поэтому специфические преимущества и недостатки слияния не описаны.

Mistral-7B-claude-instruct-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Norquinal/Mistral-7B-claude-instruct методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в формате чата; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral Large 3 2512 — крупная языковая модель, разработанная компанией Mistral. Она использует разреженную архитектуру mixture-of-experts: 41 млрд активных параметров при 675 млрд параметров всего. Модель позиционируется как наиболее производительная модель Mistral на момент выпуска и предназначена для задач, требующих возможностей большой языковой модели. Предоставленные сведения не содержат данных о поддерживаемых языках, модальностях, длине контекста или конкретных сценариях применения. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, что допускает её использование на условиях этой лицензии. По имеющимся данным нельзя оценить фактическое качество на отдельных задачах, требования к аппаратному обеспечению и ограничения, связанные с безопасностью или областью применения.

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.