I.12Рекомендации и персонализация

amd/Qwen3.5-397B-A17B-NVFP4 — это мультимодальная модель условной генерации Qwen3_5MoeForConditionalGeneration, созданная на основе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B и подготовленная Advanced Micro Devices, Inc. Модель принимает текст, изображения и видео, а генерирует текст. В карточке указана поддержка английского языка. Обозначение модели содержит 397B-A17B, однако точное описание числа параметров и конфигурации смеси экспертов в README не приведено. Модель предназначена для задач генерации и анализа текста, а также обработки мультимодальных входных данных. Она оптимизирована для инференса через vLLM на системах AMD MI300, MI350 и MI355 с ROCm 7.2.2, PyTorch 2.10.0 и Transformers 5.14.0 под Linux. Для развертывания используется статическое квантование весов и динамическое квантование активаций MOE-слоёв в формате NVFP4; оптимизация выполнена с помощью AMD-Quark 0.12. К сильным сторонам относятся существенное снижение требований к памяти за счёт NVFP4-квантования, поддержка текста, изображений и видео, а также совместимость с vLLM. В тесте GSM8K модель получила 94,47 против 95,38 у исходной модели, что соответствует восстановлению 99,04% результата исходной версии. Ограничения включают ориентацию на определённое AMD-оборудование и программный стек, а также ограниченную опубликованную оценку: в README приведены результаты только GSM8K. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; модификации защищены авторским правом Advanced Micro Devices, Inc. за 2026 год.

StockSeaLLMs-7B-v1 — текстовая диалоговая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей на базе SeaLLMs-v3-7B-Chat. В карточке указано слияние методом TIES; метаданные также связывают модель с SeaLLMs-v3-7B-Chat как с базовой моделью. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, веса представлены в safetensors, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста по инструкциям; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Описание базовой модели указывает поддержку английского, китайского и языков Юго-Восточной Азии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS 8B V10 — объединённая языковая модель, созданная автором карточки на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и трёх других моделей семейства Llama 3.1. Для объединения применён метод DARE TIES; в версии V10 использованы единый токенизатор и настройки int_mask и normalize. Это плотная авторегрессионная модель LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и генерации текстовых ответов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Автор ожидает, что отличия от V2 будут небольшими. Модель основана на инструкционно настроенной Llama 3.1, но README не описывает языковой охват подробно. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Citaman/command-r-23-layer — языковая модель семейства Cohere, представленная в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указаны 21 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель создана с помощью mergekit методом SLERP на основе Citaman/command-r-24-layer. В конфигурации объединения использованы диапазоны слоёв [0, 23] и [1, 24] одной базовой модели; поэтому заявленная в README операция является слиянием весов, хотя метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NVIDIA DeepSeek-V3-0324-NVFP4 — квантизованная FP4-версия авторегрессионной языковой модели DeepSeek V3-0324, подготовленная NVIDIA с помощью TensorRT Model Optimizer. Это сторонняя сборка по требованиям NVIDIA, а исходную модель разработала DeepSeek AI. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В метаданных указан размер 37,6 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Модель предназначена для развёртывания в системах AI-агентов, чат-ботах, RAG и других приложениях на базе генеративного ИИ. Квантизация весов и активаций линейных операторов до FP4 сокращает требования к диску и памяти GPU примерно в 1,6 раза. Для указанного в README сценария развёртывания нужны TensorRT-LLM и восемь GPU NVIDIA B200; заявлена совместимость с Linux. README сообщает о готовности к коммерческому и некоммерческому использованию, а метаданные указывают лицензию MIT.

EXAONE-4.0.1-32B — плотная языковая модель LG AI Research на 31,5 млрд параметров, дообученная на базе EXAONE-4.0-32B. Версия 4.0.1 содержит исправление, призванное уменьшить число непреднамеренных или неподходящих ответов. Модель поддерживает диалог на английском, корейском и испанском языках и предлагает режимы обычной генерации и рассуждений, а также вызов инструментов. Модель предназначена для диалоговых приложений, решения сложных задач с рассуждением и агентных сценариев с инструментами. Архитектура включает 64 слоя, GQA с 40 головами внимания и 8 KV-головами, а также гибридное внимание; контекст — до 131 072 токенов. Для работы через Transformers требуется версия 4.54.0 или новее. Модель может генерировать неподходящий или предвзятый контент, фактически или логически ошибочные ответы и не гарантирует актуальность сведений. В README указана лицензия «other», а не конкретные условия; перед использованием следует свериться с условиями репозитория.

NVIDIA GLM-5 NVFP4 — квантизированная версия языковой модели GLM-5 от Z.ai, подготовленная NVIDIA с помощью Model Optimizer. Это авторегрессионная трансформерная модель для генерации текста и диалогов; в карточке указаны 744 млрд параметров всего и 40 млрд активируемых, а метаданные каталога — 30,4 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 200 тысяч токенов и рассчитана на запуск через vLLM или SGLang на системах NVIDIA Blackwell. Модель предназначена для чат-ботов, агентных систем, RAG и других приложений на базе ИИ. Квантизация весов и активаций линейных операторов в блоках MoE в формат NVFP4 рассчитана на инференс. Карточка указывает коммерческое и некоммерческое использование; лицензия в метаданных — MIT. Ответы могут содержать ошибки, пропускать важную информацию или быть избыточными. Обучающие данные базовой модели включали токсичный язык и социальные предубеждения, которые могут проявляться в ответах; перед применением модель следует проверить на данных и требованиях конкретного сценария.

GPT-4.1 Mini — среднемасштабная модель OpenAI, рассчитанная на задачи с изображениями и текстом. Она сочетает производительность, сопоставимую с GPT-4o, с меньшей задержкой и стоимостью. В карточке также заявлено контекстное окно в 1 миллион токенов. Модель подходит для обработки текстовых запросов и изображений в сценариях, где важны скорость и стоимость. Доступный фрагмент карточки не раскрывает поддерживаемые языки, конкретные возможности работы с изображениями, ограничения или лицензионные условия.

Карточка модели crusoeai/gpt-oss-20b-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gpt-oss-20b-BF16, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gpt-oss-20b-BF16 — вариант модели gpt-oss-20b от Unsloth, основанный на openai/gpt-oss-20b и предназначенный для генерации текста, диалога и задач с рассуждениями. Это модель семейства gpt_oss с архитектурой MoE; метаданные указывают 1,6 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Версия размещена в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель рассчитана на сценарии с низкой задержкой и локальный запуск, а также на специализированные приложения и агентные системы. Она поддерживает настраиваемый уровень рассуждений, вызов функций и структурированный вывод; для корректной работы требуется формат диалога Harmony. Вариант BF16 распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Карточка описывает возможности семейства gpt-oss; сведения о языковой специализации именно этой версии не приведены.

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B-GGUF — квантизированная версия текстовой генеративной модели Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B, разработанной BAAI и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации текста и использования инструментов; в README также указана совместимость с LlamaEdge. Поддерживается английский язык, модальность — текстовая. Модель основана на Llama 3.1 с размером 8B параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, а также f16, с размером файлов примерно от 3,18 до 16,1 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшими потерями качества. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к ресурсам, но может существенно ухудшать качество ответов. Лицензия указана как llama3.1. Для работы требуется совместимое программное обеспечение, например LlamaEdge версии 0.14.0 или выше, с шаблоном запросов llama-3-chat; README также описывает режим использования инструментов.

L3.1-Moe-2x8B-v0.2 — объединённая модель Mixture of Experts, созданная с помощью mergekit-moe на основе Joseph717171/Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base и ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2. Разработчик объединил две модели и указывает, что проект вдохновлён mlabonne/Beyonder-4x7B-v3. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она использует архитектуру Mixtral MoE, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 28,59 и IFEval 73,48. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. README не описывает поддерживаемые языки и специальные ограничения применения; качество ответов следует оценивать для конкретного сценария.

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF — крупная языковая модель для генерации текста, разработанная NVIDIA на основе Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct. Представленная версия распространяется в формате GGUF; квантизация выполнена bartowski с использованием llama.cpp версии b3901. Модель ориентирована на повышение полезности ответов на пользовательские запросы и предназначена для диалоговых приложений, ассистентов и других сценариев текстовой генерации. Модель содержит 70 миллиардов параметров, поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов и предназначена прежде всего для работы с английским языком. В README указана специализация на текстовой модальности и приведены результаты оценки: Arena Hard — 85,0, AlpacaEval 2 LC — 57,6 и GPT-4-Turbo MT-Bench — 8,98. В качестве набора данных указан NVIDIA HelpSteer2. К сильным сторонам относятся большой контекст, высокая заявленная полезность ответов и возможность использования GGUF-версии в совместимых инструментах локального запуска. Модель может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы, а README не содержит подробностей о требованиях к аппаратному обеспечению и конкретном варианте квантизации. Лицензия указана как llama3.1; условия её применения следует проверять в исходной карточке модели NVIDIA.

unsloth/Llama-3.2-3B-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная квантизованная версия instruction-tuned модели meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct, подготовленная Unsloth на базе модели Meta. Это авторегрессионная языковая модель с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention (GQA), предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель ориентирована на многоязычный диалог, включая задачи агентного поиска и извлечения информации, суммаризации и общего текстового взаимодействия. Она работает в режиме «текст на входе — текст на выходе» и официально поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Версия содержит около 3 млрд параметров; размер контекста в предоставленных данных не указан. Ключевое преимущество варианта — снижение требований к памяти за счёт 4-битной квантизации Unsloth Dynamic 4-bit, которая выборочно сохраняет отдельные параметры для уменьшения потери точности по сравнению со стандартной 4-битной квантизацией. Ограничения включают меньший размер и, следовательно, потенциально более низкие возможности по сравнению с крупными моделями, а также отсутствие заявленной поддержки изображений и других модальностей. Модель статична и обучена на офлайн-данных, поэтому не обладает встроенными актуальными знаниями. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 и соответствующей Acceptable Use Policy. Для языков, не входящих в официальный перечень, допустима дополнительная настройка при соблюдении этих условий.

FireFunction V2 — языковая модель Fireworks AI для диалогов и вызова функций, дообученная на Llama 3. Она построена на плотной архитектуре Llama, содержит 69,5 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 8192 токенов. Модель поддерживает обычные инструкции и чат, одиночный и параллельный вызов функций, а также извлечение структурированной информации; в одном запросе можно описать до 20 функций. В карточке Fireworks сообщает о результатах, сопоставимых с GPT-4o на наборе публичных оценок вызова функций, и об улучшении относительно FireFunction v1. Модель не оптимизирована для сотен описаний функций или вложенных вызовов. Лицензия указана как llama3; применение следует сверять с её условиями.

FocusMix 7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием нескольких дообученных моделей семейства Qwen2. В состав слияния входят Replete-LLM-Qwen2-7b, Calme-2.8-Qwen2-7b, Arcee-Spark и Einstein-v7-Qwen2-7B; в карточке указан базовый Qwen2-7B и метод model_stock. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. FocusMix рассчитана на выполнение инструкций, ответы на вопросы, рассуждения и решение задач по широкому кругу тем. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. README не приводит результатов сравнительных испытаний, поэтому заявления об улучшении точности и рассуждений следует считать описанием авторов, а не подтверждённой оценкой качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

amd/Qwen3.5-397B-A17B-MXFP4 — мультимодальная генеративная модель семейства Qwen, представленная AMD на основе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B-FP8. Она предназначена для задач условной генерации текста с обработкой текста, изображений и видео на входе и генерацией текста на выходе. В README указан английский язык. Модель использует архитектуру Qwen3_5MoeForConditionalGeneration и оптимизирована для инференса на AMD MI300, MI350 и MI355 под Linux с ROCm 7.0.0, PyTorch 2.9.1 и Transformers 5.3.0. Для запуска рекомендуются SGLang или vLLM. Экспериментальная конфигурация оценки использовала максимальную длину контекста 262144 токена и распределение по четырём GPU, однако это не подтверждает полный нативный размер контекста модели. Ключевая особенность версии — статическое квантование весов экспертов языковой части и динамическое квантование активаций в формат OCP MXFP4 с помощью AMD-Quark 0.12; визуальные и некоторые другие слои исключены из квантования. На GSM8K модель получила 94,54 против 95,38 у исходной FP8-версии, сохранив 99,12% относительного результата. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования и программного стека AMD, а также ограниченность опубликованной оценки одним бенчмарком. Лицензия — Apache-2.0; для модификаций указаны авторские права Advanced Micro Devices, Inc. за 2026 год.

Qwen3.6-27B-NInfer — мультимодальная модель для генерации текста и обработки изображений и видео, подготовленная Neroued на основе Qwen/Qwen3.6-27B. Это не стандартный checkpoint для Transformers, Safetensors или GGUF, а артефакт в нативном формате .ninfer, предназначенный для запуска через NInfer. Модель поддерживает режимы с рассуждением и без него, текстовые, мультиизображенческие, видео- и смешанные мультимодальные сообщения. Указана архитектура Qwen3_5ForCausalLM; размер файла составляет около 16,29 ГиБ. Доступны MTP-спекулятивное декодирование, различные форматы KV-кэша, CUDA Graph, повторное использование совместимого префикса и небольшое параллельное обслуживание запросов. При запуске сервера заявлен логический предел контекста до 240 000 токенов. Поддерживаемые языки в карточке не указаны. Модель подходит для локальной генерации текста, диалоговых приложений, задач рассуждения, анализа изображений и видео, а также для развёртывания через NInfer CLI или совместимые интерфейсы OpenAI Responses, Chat Completions и Anthropic Messages. Среди ограничений — необходимость использовать NInfer, сборку из исходного кода, 64-битный Linux, NVIDIA GeForce RTX 5090 с архитектурой sm_120a и CUDA Toolkit 13.1 или новее; готового установочного пакета NInfer не предоставляется. В карточке приведены результаты на AIME 2025, AIME 2026 и GPQA-Diamond, но методика и полный набор измерений ограничены описанными условиями. Лицензия — Apache-2.0.

Smaug-72B-v0.1 — языковая модель abacus.ai, дообученная методом DPO-Positive (DPOP) для повышения качества ответов и результатов на задачах общего назначения. Она построена на архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 71 млрд параметров; исходной моделью для дообучения указана moreh/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO, которая, согласно README, основана на Qwen-72B. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач, в том числе математических. В README приведены результаты оценки на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande, GSM8K и MT-Bench; они характеризуют тестирование авторов и не гарантируют аналогичное качество в других сценариях. Модель выпущена в формате safetensors. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверить в карточке модели.

ZEUS 8B V17 — объединённая языковая модель, созданная автором карточки с помощью mergekit методом DARE TIES на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и ещё четырёх моделей Llama 3.1. Это плотная архитектура Llama с примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и продолжения текста, а также задач, где полезно обрабатывать длинный контекст. В карточке приведены результаты оценивания, включая 79,41% на IFEval (0-shot) и 32,34% на BBH (3-shot). Лицензия в предоставленных данных не указана.

T145/ZEUS-8B-V18 — языковая модель семейства Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоги. Нативный контекст составляет до 131 072 токенов; указаны интерфейс вызова инструментов и формат весов safetensors. В README приведены результаты оценивания, включая 78,34% на IFEval и 32,53% на BBH. Карточка не сообщает явно о поддерживаемых естественных языках и лицензии, поэтому область применения и условия использования следует сверить с карточками базовых моделей и репозитория. Оценки из README относятся к указанным тестам и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

ZEUS-8B-V23 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли Llama-3.1-Tulu-3-8B, Llama-3.1-Storm-8B, SuperNova-Lite, SauerkrautLM, Lexi-Uncensored-V2 и HuatuoGPT-o1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоги и интерфейс вызова инструментов. Заявленный контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации ответов и следования инструкциям. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 76,21% на IFEval и 31,47% на BBH; эти показатели относятся к указанным оценочным настройкам и не гарантируют качество в конкретном приложении. В карточке не приведены сведения о лицензии, поэтому условия использования следует проверять в репозитории и у моделей-источников.

Euphrates-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная Sakalti. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе Spestly/Athena-1-14B и включает веса Qwen/Qwen2.5-14B. Модель содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель может применяться для диалоговых помощников, составления и продолжения текстов, а также интеграции с приложениями, использующими вызов инструментов. В карточке указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EXAONE 4.0-32B — плотная языковая модель с 31,5 млрд параметров, разработанная LG AI Research для диалогового использования. Она поддерживает обычный режим генерации и режим рассуждений, а также вызов инструментов для агентных сценариев. Архитектура включает 64 слоя и гибридное внимание: локальное скользящее внимание чередуется с глобальным в соотношении 3:1. Контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, решения сложных задач и взаимодействия с инструментами. В карточке заявлена поддержка английского, корейского и испанского языков. Для работы через Transformers требуется версия 4.54.0 или новее. Ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или неподходящий контент, а знания могут быть устаревшими. Лицензия указана как other; README сообщает об обновлении условий в сторону большей гибкости, но точные условия следует сверить с лицензией в репозитории перед использованием.

flammen31-mistral-7B — слитая методом Model Stock языковая модель, созданная flammenai с помощью mergekit на основе flammenai/flammen27-mistral-7B и восьми других моделей семейства Mistral. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние объединяет flammen29, flammen30, flammen23X, Neurallaymons, Argetsu, Seraph-openchat, Tippy-Toppy, StarMonarch и samantha-mistral-7b. В репозитории представлены веса Safetensors, исходная точность указана как bfloat16. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Ghost 8B Beta 1608 — языковая модель Ghost X, разработанная Hieu Lam на основе Meta-Llama-3-8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, обученная продолжением предобучения и последующей настройкой, включая этап с обратной связью от людей. Версия в этом репозитории рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, генерации текста, ответов на вопросы, следования инструкциям и вызова инструментов через встроенный шаблон чата. README заявляет поддержку 16 языков, включая английский, вьетнамский, корейский, китайский, японский, русский и другие; также упоминаются улучшения рассуждений и математических задач. Репозиторий содержит веса safetensors. README приводит лицензию Ghost Open LLMs LICENSE вместе с Llama 3 LICENSE, а метаданные классифицируют лицензию как other; перед использованием следует проверить условия обеих лицензий. Заявления о превосходстве в сравнительных оценках приведены авторами модели и не являются независимой оценкой. Как языковая модель, она может допускать ошибки и выдавать недостоверные ответы; качество зависит от языка и задачи.

Hermes 2 Pro — диалоговая языковая модель Nous Research, разработанная совместно с @interstellarninja и Fireworks.AI. Это дообученная плотная модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров, основанная на NousResearch/Meta-Llama-3-8B. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, а также для вызова функций и генерации структурированных ответов в JSON. Модель обучалась на обновлённом и очищенном датасете OpenHermes 2.5 и дополнительных наборах данных для вызова функций и JSON-режима. Модель использует формат диалога ChatML и поддерживает многошаговое взаимодействие с инструментами через специальный шаблон. Контекст составляет 8192 токена. В карточке указана поддержка английского языка; веса доступны в формате Safetensors. Лицензия — Llama 3 License.

Hunyuan-A52B-Instruct — разговорная языковая модель семейства Hunyuan от Tencent, представленная в этом репозитории в формате safetensors для Hugging Face. Это конверсия модели Hunyuan-Large-Instruct: архитектура Transformer с механизмом Mixture of Experts (MoE), около 29,1 млрд параметров по метаданным; в исходном описании Hunyuan-Large указаны 389 млрд общих параметров и 52 млрд активных параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 128K токенов и предназначена для диалога и широкого круга языковых задач. Модель подходит для ответов на вопросы, чтения и анализа длинных текстов, рассуждений, решения математических задач и работы с китайским и английским языками. В README описаны методы сокращения затрат на KV-кэш и улучшения обучения экспертов; также приведены высокие результаты на ряде языковых и математических бенчмарков. Указанная в README скорость относится к запуску на M2 Ultra с 192 ГБ памяти и не гарантирует такую производительность на другом оборудовании. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

llama-3.1-70B-lumitron — объединённая авторами модели nonetrix языковая модель на основе архитектуры Llama 3.1. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: в объединение вошли nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF и NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует формат safetensors и доступна через библиотеку Transformers; заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и инструкции. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не приводит результатов оценки качества или отдельных гарантий работы этих возможностей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Marcoroni-neural-chat-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Toten5/Marcoroni-neural-chat-7B-v1 методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять для многошаговых бесед и работы с длинными текстовыми запросами. Метаданные не устанавливают конкретные поддерживаемые естественные языки. Веса представлены в формате Safetensors, тип данных при слиянии указан как bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Качество и поведение могут зависеть от формулировки запроса; ограничения по языкам и отдельным прикладным областям в предоставленных данных не описаны.

MyAwesomeModel — модель из репозитория пользователя hwefa, опубликованная для использования через библиотеку Transformers и отмеченная тегами PyTorch, BERT и feature-extraction. Метаданные Hugging Face классифицируют её как модель извлечения признаков, а README описывает обновлённую версию с улучшенными рассуждениями, логическим выводом, математикой, программированием, диалогами, суммаризацией, классификацией, переводом и поддержкой function calling. README также заявляет о снижении частоты галлюцинаций и рекомендует использовать системный промпт и температуру 0.6.