I.12Рекомендации и персонализация

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-30B-A3B-NVFP4-GGUF — GGUF-представление NVFP4-квантизованной эластичной языковой модели NVIDIA. В одном чекпойнте заключены три вложенных варианта на 30B, 23B и 12B параметров с общим пространством весов; для генерации можно выбрать подходящий размер. Модель основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 и сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts. В базовой архитектуре 23 слоя Mamba-2 и MoE, 6 слоёв внимания, а в каждом MoE-слое — 128 экспертов и один общий, из которых на токен активируются шесть. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а вложенные размеры позволяют выбирать компромисс между качеством, вычислительными затратами и задержкой. Контекст в README указан до 128K в примере развёртывания и до 1M при увеличении настройки. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README описана квантизация NVFP4 с дистилляцией с учётом квантизации и заявлена готовность к коммерческому использованию. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

Это вариант модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, подготовленный командой minjaechoi как экспериментальный чекпойнт r26 с разреженными экспертами MoE. Средняя точность весов маршрутизируемых экспертов составляет 2,125 бита, остальные веса — BF16; в репозитории веса сохранены в тензорах BF16 после деквантизации. Модель предназначена для генерации текста и диалога, включая сложные рассуждения, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Она использует архитектуру Qwen3-Next и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Метаданные указывают 2,3 млрд параметров, а для загрузки доступны safetensors и библиотека Transformers. Сверхнизкая точность маршрутизируемых экспертов может ограничивать качество по сравнению с исходной моделью; README характеризует этот вариант как внутренний исследовательский чекпойнт. Лицензия наследуется от Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking.

A.X K2 NVFP4 — квантизированная версия языковой модели A.X K2 от SK Telecom. Это модель типа Mixture-of-Experts с 688 млрд параметров, из которых 33 млрд активны при обработке запроса. Вариант NVFP4 применяет к routed experts квантизацию NVFP4 W4A4, а attention, router, shared expert и dense layer хранит в FP8, embedding и LM head — в BF16; заявлено примерно двукратное сокращение объёма памяти по сравнению с FP8-чекпойнтом. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений, следования инструкциям и агентных сценариев. Режим thinking подходит для сложных задач, а non-thinking — для коротких ответов с меньшей задержкой. Конфигурация YaRN поддерживает контекст до 256K токенов; README также описывает тесты извлечения фактов при масштабировании до 512K. Для запуска на одном узле указаны четыре NVIDIA B200 и форк vLLM с поддержкой A.X K2. Модель ориентирована на английский, корейский, китайский, японский и испанский языки; проект подчёркивает понимание корейского языка и культуры. В README заявлено качество, сопоставимое с FP8-версией, и идеальный результат на описанном тесте NIAH, но эти результаты не характеризуют все задачи. Лицензия — Apache-2.0.

Hermes-Mistral-Saul-Slerp — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit из Equall/Saul-Instruct-v1 и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Она основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым инструкциям; поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель объединяет навыки двух исходных чекпойнтов методом slerp. Подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста на основе инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0.

CombinHorizon/huihui-ai-abliteratedV2-Qwen2.5-14B-Inst-BaseMerge-TIES — объединённая текстовая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/Qwen2.5-14B и huihui-ai/Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

InternLM2.5-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Она содержит 7,4 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, рассуждения и работу с длинными документами. Модель сохраняет архитектуру InternLM2 и использует синтетические данные в итеративном развитии семейства. Разработчики сообщают о повышении результатов рассуждения на 20% относительно InternLM2 и сильных результатах на MMLU, CMMLU и BBH. Метаданные указывают контекстное окно 262 144 токена; README также описывает результаты тестирования на контексте до 1 млн токенов. Модель работает с текстом и поддерживает диалог. README не перечисляет поддерживаемые естественные языки явно, хотя результаты приведены для англоязычного MMLU и китайского CMMLU. Возможны предвзятые, дискриминационные и другие вредные ответы. Код распространяется по Apache-2.0; для весов заявлен доступ для академических исследований и возможность подать заявку на бесплатное коммерческое разрешение.

InternLM3-8B-Instruct — плотная языковая модель с 8,3 млрд параметров, разработанная командой InternLM и предназначенная для широкого круга задач и сложных рассуждений. Она поддерживает диалоговый режим и может переключаться между обычными ответами и режимом глубокого мышления с развёрнутой цепочкой рассуждений. Модель обучена на 4 трлн токенов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, работы со знаниями и задач, требующих рассуждений. В карточке приводятся результаты OpenCompass, где модель показывает высокие результаты на некоторых тестах по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями; эти показатели зависят от конфигурации оценки. InternLM3-8B-Instruct принимает текст и генерирует текст. В README отдельно отмечено, что ответы могут содержать предвзятость, дискриминационные или иные вредоносные высказывания. Код и веса распространяются по лицензии Apache-2.0.

Luminea-Dare — объединённая диалоговая языковая модель от Arkhiveus, созданная методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована Arkhiveus/L3.1-70B-Luminea; при объединении также использованы NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B и nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. По описанию автора, она сохраняет формат ответов Nemotron и стиль письма Lumimaid. Это плотная Llama-архитектура класса LlamaForCausalLM с 69,5 млрд параметров, контекстом до 131 072 токенов и весами в формате safetensors для Transformers. В метаданных лицензия не приведена.

Saxo (Чи Юнсон), дата-сайентист компании Linkbricks, дообучил эту языковую модель на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Japanese-70B-Advanced с помощью японского SFT и DPO. Это плотная Llama 3.3 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 128 тысяч токенов; веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и анализа текста на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке отмечены усиленные способности к переводу, анализу отзывов и публикаций в соцсетях, написанию текстов и кода, математическим и логическим задачам. Также заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Модель обучалась на японских новостях и корпусе Википедии, многоязычных данных для разных задач, а также математических и логических примерах. Карточка не приводит результатов независимой оценки качества; заявленные возможности могут различаться в зависимости от языка и задачи.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Japanese-70B-Advanced — дообученная модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на базе Llama 3.3 70B Instruct. Модель прошла японское продолжительное предобучение, затем SFT и DPO; использует плотную архитектуру Llama с 69,5 млрд параметров и контекстным окном до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке отмечено усиление перевода и межъязыковой работы, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Поддерживается интерфейс вызова функций и инструментов. Для обучения использовались 30 млн японских новостных материалов и корпус Википедии, а также многоязычные данные для разных задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. README заявляет перечисленные возможности, но не приводит результаты сравнительных оценок качества.

Theros/Q2.5-ColdBrew-R1-Obsidian — объединённая текстовая модель, созданная с помощью mergekit методом Passthrough на основе Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 8,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а заявленная длина контекста составляет 131072 токена. Модель распространяется в формате safetensors; условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Qwen3.6-27B-nvfp4-NInfer — это квантованное мультимодальное представление модели Qwen3.6-27B, подготовленное Neroued для собственного движка NInfer. Модель преобразована из сборки Qwen3.6-27B-PrismaSCOUT-Blackwell-NVFP4-BF16-vllm в нативный формат артефакта .ninfer. Архитектура указана как Qwen3_5ForCausalLM, размер артефакта составляет около 17,07 ГиБ, а веса используют смешанное представление NVFP4/BF16 с оптимизированными путями W4A4 Tensor Core для prefill и A16 NVFP4 для decode. Модель предназначена для генерации текста в режимах с рассуждением и без него, а также для мультимодальных сценариев с изображениями, несколькими изображениями, видео и смешанными сообщениями. Поддерживаются MTP-спекулятивная генерация, повторное использование prefix, CLI и локальное серверное выполнение через общий Engine-маршрут. В карточке приведены результаты оценки: 93,33% на AIME 2025, 93,33% на AIME 2026 и 84,34% на GPQA-Diamond; эти показатели заявлены для режима zero-shot. Основные ограничения связаны с совместимостью: артефакт предназначен только для NInfer и не является checkpoint для Transformers, распространением Safetensors или файлом GGUF. Для работы требуются 64-битный Linux, NVIDIA GeForce RTX 5090 с архитектурой sm_120a, CUDA Toolkit 13.1 или новее и сборка NInfer из исходников указанной ревизии или более поздней. В README указана лицензия Apache-2.0. Языки и точный максимальный контекст самой модели явно не указаны; пример сервера демонстрирует логический предел запроса в 240 000 токенов.

slerp-test-turdus-beagle — текстовая генеративная модель объёмом 7,1 млрд параметров, созданная объединением udkai/Turdus и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель основана на архитектуре Mistral и распространяется в формате Safetensors; для неё заявлено контекстное окно до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческих задач. В карточке приведены результаты оценок на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают на объединение двух базовых моделей; README также приводит OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 как базовую модель в конфигурации слияния.

Tess-M-v1.3 — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Модель построена на архитектуре Llama и дообучена на базе Yi-34B-200K; размер составляет 33,9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, используя формат диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, в том числе при работе с длинным контекстом до 200 000 токенов. В README указано, что версия 1.3 — стабильный выпуск, а при тестировании на длинных контекстах наблюдались редкие незначительные повторы. Лицензия обозначена в метаданных как other; конкретные условия следует проверять на странице модели.

BSC-LT/Checkpoint_2b_instructed_beta — текстовая чат-модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; карточка модели указывает на версию 2b модели Sxxxxxx, обученную на базовом наборе инструкций, включающем RAG_Multilingual, без последней эпохи обучения. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций, в том числе в многоязычных сценариях с поиском по внешним источникам. Контекст составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях.

Citaman/command-r-4-layer — созданная Citaman модель семейства Cohere, полученная слиянием весов модели Citaman/command-r-5-layer методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 5,4 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации ответов или продолжений текста. Доступны веса в формате safetensors; в README для слияния указан тип bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это текстовая версия Gemma 4 E2B-it, подготовленная bRadu на основе google/gemma-4-E2B-it. Из исходной мультимодальной модели удалены кодировщики изображений и аудио; оставлены языковая модель Gemma4ForCausalLM и текстовый токенизатор. Модель содержит 1,6 млрд параметров, использует архитектуру Gemma 4 с плотными слоями, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для текстовых задач и диалогов, а также для стандартного дообучения SFT, DPO и KTO. Указанное в метаданных контекстное окно — 131 072 токена. Она сохраняет текстовую часть исходной Gemma 4 E2B-it, но не принимает изображения или аудио. Лицензия — Apache-2.0.

KRONOS-8B-V6 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком T145 методом TIES с помощью mergekit на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. В объединение также вошли T145/KRONOS-8B-V1-P2, T145/KRONOS-8B-V1-P3 и mukaj/Llama-3.1-Hawkish-8B. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В README приведены результаты оценки, включая 70,22% на IFEval и средний показатель 24,49 по указанной таблице, но без полного контекста этих метрик они не позволяют оценить качество для конкретного применения. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в доступных данных отсутствуют.

LD-Zephyria-37b_HEALED — дообученная версия TheSkullery/LD-Zephyria-37b, созданная автором athirdpath. Для обучения применён LoRA-адаптер ранга 128, нацеленный на проекции q и down; использована одна эпоха датасета TheSkullery/Aether-Lite-PurHyDe. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 37,3 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V1-22B разработал директор по данным Linkbricks Джи Юнсон (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Superb-22B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 22 млрд параметров; её дообучали на японском языке методами SFT и DPO, затем объединили веса. Карточка заявляет контекст 128 тысяч токенов, однако метаданные указывают штатный контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации и редактирования текста, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач, а также межъязыковых сценариев с японским, корейским, китайским и английским языками. Заявлена поддержка вызова функций и инструментов. В обучении использовались японские новости и вики-корпус, а также данные для перевода, суммаризации, вопросов и ответов и других задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Заявленные в карточке возможности и качество не сопровождаются результатами независимой оценки; контекст 128 тысяч токенов расходится с параметрами штатного контекста в метаданных.

YoungXuan/Llama-3.1-8B-NHS — продолжительно предобученная модель генерации текста на основе Meta Llama 3.1 8B с методом TTT-NTP: во время тестирования она обновляет быстрые веса в отдельных проекциях MLP, используя предсказание следующего токена. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и улучшения извлечения связанных фактов из длинного контекста. В оценке RULER автор сообщает средний результат на 11,96 пункта выше базовой Llama 3.1 8B; улучшения сосредоточены на ассоциативном поиске по нескольким ключам и значениям, при этом на некоторых заданиях наблюдались ухудшения. Оценка проведена с одним seed, поэтому результаты требуют осторожной интерпретации. Для загрузки через Transformers требуется включить trust_remote_code, поскольку реализация TTT находится в коде репозитория. Формат весов — safetensors; лицензия — llama3.1.

MeliodasPercival_01_ShadowT3q — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/ShadowT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием контекста длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

RuadaptQwen2.5-32B-Instruct — русскоязычная инструктивная языковая модель, созданная командой MSU RCC LAIR на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Авторы заменили токенизатор, выполнили дополнительное предобучение на русскоязычном корпусе и применили метод Learned Embedding Propagation (LEP). Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на русском языке. По заявлению авторов, новый токенизатор повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% по сравнению с исходной Qwen2.5-32B-Instruct при сопоставимых входных последовательностях. В карточке также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Это версия v1, обозначенная авторами как находящаяся в разработке. Оценка качества проводилась на Ru-Arena-General и MERA; сведения о результатах llmtf_open в README не завершены. Модель унаследовала знания и возможные смещения базовой модели, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

macadeliccc/SOLAR-10.7b-Instruct-dpo — диалоговая языковая модель, созданная дообучением upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 на наборе Intel/orca_dpo_pairs. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 10,6 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов в формате чата. Она использует шаблон ChatML и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, следования инструкциям и задач рассуждения на естественном языке. В README приведены результаты нескольких бенчмарков и сравнение с базовой моделью, однако они не гарантируют качество на конкретных данных или сценариях. Доступна лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

ZEUS 8B V22 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединении также участвовали Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SuperNova-Lite и Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Для использования модели требуется соблюдать лицензию llama3.1. Подробности о языках и качестве на конкретных задачах в доступной карточке не приведены.

A.X 4.0 Light — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная SKT AI Model Lab и выпущенная SK Telecom в составе семейства A.X 4.0. Модель создана на базе открытой архитектуры Qwen2.5 и дополнительно обучена на крупномасштабных корейских данных. Она поддерживает английский и корейский языки и предназначена для диалоговых приложений, обработки текста, корпоративных сценариев и локального развёртывания. Модель содержит около 7 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Она ориентирована прежде всего на понимание корейского языка, корейской культуры и контекста; в заявленных тестах показывает 64,15 балла на KMMLU, 68,05 на CLIcK и 79,50 на Ko-MT-Bench. На английском языке модель также пригодна для общих задач, однако результаты на MMLU ниже, чем у некоторых сопоставимых моделей того же класса. К сильным сторонам относятся сравнительно небольшой размер, пригодность для эффективного развёртывания, хорошее следование инструкциям и повышенная производительность в корейскоязычных задачах. Ограничениями являются меньший контекст и более низкие показатели по ряду общих, математических и кодовых тестов по сравнению с крупными моделями семейства A.X 4.0. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Bielik-11B-v3.0-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели Bielik-11B-v3.0-Instruct, разработанной SpeakLeash совместно с ACK Cyfronet AGH. Это каузальная decoder-only модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, представленная в формате GGUF для локального запуска с помощью llama.cpp, Ollama и совместимых приложений. Модель мультиязычная и поддерживает 32 европейских языка, при этом оптимизирована для польского. В README размер указан как 11B параметров; сведения о длине контекста и дополнительных модальностях не приведены. Доступны варианты квантизации Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0, а также 16-битные FP16 и BF16. Квантизация позволяет снизить требования к ресурсам, но может уменьшать качество ответов и повышать вероятность галлюцинаций; Q8_0 требует значительных ресурсов, а низкобитные варианты требуют особенно осторожной настройки. Модель предназначена для локального текстового вывода, включая диалоги и задачи, поддерживаемые инструкционной языковой моделью. В конфигурации для Ollama предусмотрен экспериментальный вызов инструментов с ответом в формате JSON. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

BrurryDog-7b-v0.1 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, leveldevai/TurdusBeagle-7B и liminerity/Blur-7b-v1.21. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, диалоги и выполнение инструкций; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. В README описано слияние методом TIES с нормализацией и int8-маской; итоговые веса сохранены в bfloat16. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 74,24, ARC 72,53 и HellaSwag 88,37. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает целевые языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя.

CombinaTrix-7B — объединённая языковая модель, созданная CultriX с помощью LazyMergekit из NeuralBeagle14-7B, WestSeverus-7B-DPO-v2 и TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B. В конфигурации указан WestLake-7B-v2 как базовая модель слияния; применён метод dare_ties, веса сохранены в формате float16. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы, следование инструкциям, рассуждения и творческое письмо — эти сценарии унаследованы от составляющих моделей. Она принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0.

DictaLM-3.0-Nemotron-12B-Instruct-GGUF — инструкционная большая языковая модель из семейства Dicta-LM 3.0, разработанного организацией DICTA. Модель предназначена для генерации и обработки текста, диалоговых сценариев и выполнения пользовательских инструкций на иврите и английском языке. Она также поддерживает tool-calling для интеграции с внешними инструментами и API. Модель содержит 12 миллиардов параметров и использует гибридную архитектуру Hybrid-SSM. Она была изначально создана на базе NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base; в README для исходной версии указана точность BF16. Данный идентификатор относится к варианту GGUF, однако конкретные параметры квантования и размер контекста не указаны. К сильным сторонам относятся специализация на иврите, поддержка английского языка и доступность open-weight для загрузки и неограниченного использования. Ограничения включают отсутствие сведений о контекстном окне, точной конфигурации GGUF и подробных результатах оценки в представленных данных. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License.