I.12Рекомендации и персонализация

Solshine/Brimful-12B-merged-replete — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit на основе Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b. В README указан метод слияния passthrough; модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит 11,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Размер контекста составляет 32 768 токенов. Модель может использоваться для диалогов и генерации ответов, а также в сценариях, где приложению требуется передавать вызовы инструментов через соответствующий интерфейс. README предупреждает, что merge пока не тестировался, поэтому качество и надёжность результатов не подтверждены. Репозиторий содержит веса safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Claude OSS 9B — независимая open-source языковая модель, разработанная автором squ11z1. Это неофициальный продукт Anthropic: модель дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-9B с использованием открытых датасетов, общий объём которых составляет примерно 200 000 строк. Модель предназначена для общего диалога и работы в формате ассистента, многоязычного общения, задач на рассуждение, написания и суммаризации текстов, лёгкой помощи в программировании и поддержания согласованного поведения и идентичности ассистента. Заявлена поддержка более 200 языков. Модель работает с текстом и относится к классу instruction-tuned conversational моделей для генерации текста. Ключевые характеристики включают размер около 9 млрд параметров и архитектурную основу Qwen3.5-9B; точное устройство архитектуры и размер контекстного окна в README не указаны. Обучение было сфокусировано на следовании инструкциям, диалогах, многоязычных запросах, сохранении способности к рассуждению и общей практической полезности. Ограничения включают отсутствие подробных независимых результатов оценки, неизвестные значения контекстного окна и отсутствие заявленной поддержки мультимодальных входов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-22-layer — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP из слоёв Citaman/command-r-23-layer. Это плотная авторегрессионная модель семейства Cohere с 20,2 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно — 8192 токена. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для сценариев, где чату нужно передавать вызовы инструментов. В README указана лицензия?

Citaman/command-r-29-layer — языковая модель Cohere для генерации текста и диалогов. Она создана автором репозитория с помощью mergekit: веса модели Citaman/command-r-30-layer объединены методом SLERP с разными срезами слоёв, а итоговые веса сохранены в формате safetensors. Модель имеет плотную архитектуру CohereForCausalLM, около 25,9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; основная задача в карточке Hugging Face — text-generation. Лицензия в предоставленных данных не указана. Характеристики языковой поддержки и качество модели на конкретных задачах не описаны, поэтому их нельзя надёжно оценить по карточке.

Cydonia-v1.2-Magnum-v4-22B — объединённая 22-миллиардная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit из TheDrummer/Cydonia-22B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-22b. Для слияния использован метод SLERP; модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая связную прозу. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. По данным описания базовой модели, основной язык — английский. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в репозитории.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели cogito-v1-preview-qwen-32B, разработанной deepcogito и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Она может применяться для диалогов, написания и преобразования текста, а также других сценариев текстовой генерации, поддерживаемых базовой моделью. Модель содержит около 32 млрд параметров и доступна в вариантах от BF16 до различных уровней квантования Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Квантизация выполнена с использованием imatrix, что позволяет уменьшить требования к памяти при сохранении высокого качества; варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены автором как рекомендуемые, а Q3 предназначены для систем с ограниченным объёмом RAM и дают более низкое качество. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, мультимодальные возможности и специализированные ограничения базовой модели. Для работы следует использовать формат prompt с маркерами ролей ChatML. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DNA 2.0 — языковая модель компании Dnotitia Inc., созданная дообучением Smoothie-Qwen3-14B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 14 млрд параметров, предназначенная для диалогов, рассуждений, математических задач и повседневных запросов. В README заявлены улучшения пошагового решения задач, логического вывода и генерации на корейском и английском языках; модель также позиционируется как менее ограничивающая ответы на чувствительные темы. Модель принимает текст и генерирует текст. README указывает контекст 32 тыс. токенов с расширением до 131 тыс. через YaRN, тогда как метаданные каталога фиксируют нативный контекст 40 960 токенов. Поддерживается режим управления рассуждением через команды /think и /no_think. Доступны веса Safetensors для Transformers, лицензия — Apache 2.0. Заявления README об оценках и улучшениях представлены разработчиком и не сопровождаются подробностями протокола оценки; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно. Для генерации с включённым режимом рассуждения автор не рекомендует жадное декодирование из-за ухудшения качества и риска повторов.

Espresso-AI/Espresso-AI — языковая модель, разработанная Espresso-AI и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель сохраняется в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Данных о конкретной специализации или дополнительных ограничениях в доступных источниках нет.

Experiment26Neuralsirkrishna_ShadowCalme — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены.

Experiment28T3q_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях.

flammen10-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная FlammenAI слиянием двух моделей методом SLERP с помощью mergekit: nbeerbower/flammen9X-mistral-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Модель предназначена для генерации текста по запросам и может использоваться в диалоговых сценариях и для ответов на математические вопросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекстное окно до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Вторая исходная модель описана как DPO-дообученная на математических данных Mistral, что указывает на математическую составляющую слияния. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0.

jenerallee78/gemma-4-26B-A4B-it-ara-abliterated — мультимодальная instruction-tuned модель, созданная на базе Google Gemma 4 26B-A4B-IT с применением метода Adaptive Refusal Abliteration (ARA). Разработчик заявляет, что модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации текста и работы с изображениями; в метаданных указан английский язык. Это модификация с ослабленными встроенными ограничениями на отказы, поэтому её применение требует самостоятельной оценки безопасности. Модель использует MoE-архитектуру со 128 экспертами и 8 активными экспертами на токен, примерно 4 млрд активных параметров на токен, 30 слоями и контекстом до 262 144 токенов. Она поддерживает мультимодальный ввод благодаря vision encoder на базе SigLIP; каждое изображение преобразуется примерно в 280 soft tokens. Доступны варианты BF16 SafeTensors и GGUF для Transformers, vLLM, SGLang и llama.cpp, а также смешанная 4-битная MLX-квантизация для Apple Silicon. Размеры файлов составляют около 48 ГБ для BF16, 20 ГБ для Q5_K_M GGUF и 15 ГБ для MLX-варианта. По приведённым автором результатам, на наборе из 507 тестовых вредоносных запросов доля отказов составила 7,7%, средняя оценка качества соблюдения запроса — 4,6 из 5, а KL-дивергенция относительно базовой модели — 0,1299. Эти показатели относятся к заявленной методике и конкретным бенчмаркам и не гарантируют аналогичное поведение в других условиях. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

GLiNER-Multitask Large v0.5 — модель Knowledgator для извлечения заданной пользователем информации из обычного текста. Она использует двунаправленный Transformer-энкодер, похожий на BERT, и поддерживает настройку запросом: типы сущностей или другие сведения для извлечения задаются при работе модели. Модель предназначена для распознавания сущностей и отношений, извлечения ключевых фраз и тональности, поиска ответов в тексте, открытого извлечения информации и выделения предложений для краткого пересказа. Для NER модель показывает результаты, сопоставимые со специализированными моделями в приведённых авторами zero-shot бенчмарках. Для работы требуется библиотека GLiNER; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Карточка указывает поддержку английского языка и лицензию Apache-2.0. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не приведены.

GLM-5.3-Flash-NVFP4-FTW — подготовленный к запуску артефакт модели GLM-5.3 Flash, первоначально разработанной и опубликованной Z.ai. Версию NVFP4 выпустила Red Hat AI, FreeToken предоставил формат FTW и runtime-компоненты, SparkLab — средства подготовки и развёртывания на NVIDIA DGX Spark, а OakMind AI выполнила конвертацию, измерения и публикацию артефакта. Повторного обучения не проводилось. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с текстовым вводом и выводом. Она основана на Mixture-of-Experts архитектуре: содержит 320 млрд параметров, из которых 18 млрд активируются для отдельного запроса. Артефакт оптимизирован для одного NVIDIA DGX Spark с чипом Grace Blackwell GB10 и использует unified memory, хранение экспертных блоков на локальном NVMe и разреженное выполнение MoE. В исходной модели присутствуют компоненты для работы с изображениями, но в данном пути SparkLab они отключены. Приведённый профиль демонстрирует около 4,98 токена в секунду при пакетном размере 1, однако задержка зависит от NVMe-доступа и состояния кэша экспертов. К сильным сторонам относятся возможность запуска полной модели на одном DGX Spark, снижение объёма резидентных весов за счёт сочетания NVFP4 и FP8 W8A16, а также совместимые с OpenAI и Anthropic API сценарии обслуживания через SparkLab. Ограничения включают зависимость производительности от дискового ввода-вывода, заметную задержку первого запроса при холодном кэше, отсутствие активной поддержки vision-компонентов и то, что опубликованные показатели являются единичным performance-тестом, а не гарантией качества или ёмкости в любых сценариях. Лицензия в README не указана.

haLLawa4-7b — слитая языковая модель, опубликованная AbacusResearch. Она объединяет Monarch-7B, OGNO-7B и haLLAwa3 с помощью mergekit и метода DARE-TIES; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, включая диалог и ответы на запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для создания ответов и текста, а опубликованные результаты включают оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. README не сообщает отдельного перечня языков или специализированных областей применения, поэтому модель следует рассматривать как общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Huihui-MiroThinker-v1.0-8B-abliterated — версия MiroThinker-v1.0-8B, изменённая проектом huihui-ai методом abliteration для снижения числа отказов. Это плотная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог; базовая MiroThinker предназначена для многошаговых исследований, поиска информации и вызова инструментов. Модель можно запускать через Transformers или Ollama. Контекст модели составляет 262 144 токена. В карточке указаны английский язык и лицензия MIT. Abliteration снижает защитные отказы и может приводить к чувствительным, спорным или неподходящим ответам; результаты следует тщательно проверять.

inception42/jais-family-30b-16k — двуязычная большая языковая модель семейства Jais от Inception Institute of Artificial Intelligence. Это модель с авторегрессивной архитектурой causal decoder, предварительно обученная с нуля; семейство включает варианты разных размеров, а данный репозиторий относится к варианту на 30 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста на арабском и английском языках и может использоваться для диалоговых ассистентов, анализа тональности, суммаризации двуязычных документов и задач обработки естественного языка. Jais оптимизирована для арабского языка и обладает сильными возможностями в английском. Семейство обучалось на арабских, английских и программных данных; карточка описывает варианты с контекстом 16K в названии репозитория. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможны фактические ошибки, смещения и некорректные или оскорбительные ответы; она не предназначена для решений с высокими ставками без человеческого контроля и не должна считаться одинаково компетентной в других языках и диалектах.

K2S3-Mistral-7b-v1.50 — языковая модель, разработанная K2S3 и дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с настройкой всех параметров. Для обучения использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,2 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский и корейский языки. Модель подходит для диалоговых ответов, следования инструкциям и генерации текста общего назначения. Использование ограничено условиями лицензии CC BY-NC 4.0, которая не допускает коммерческого использования.

kukuspice-v1-7B — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit из cgato/TheSpice-7b-v0.1.1 и grimjim/kuno-kunoichi-v1-DPO-v2-SLERP-7B. Модель использует архитектуру Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

LFM2.5-8B-A1B-Uncensored-Gaston-GGUF — модифицированная GGUF-версия модели Liquid AI LFM2.5-8B-A1B, подготовленная Gastón Parravicini. Это текстовая reasoning-модель для диалогов и генерации текста, ориентированная на локальный запуск через llama.cpp, Ollama и совместимые инструменты. Вариант получил abliteration для существенного снижения отказов от ответов при сохранении рассуждений и общих возможностей базовой модели. Модель использует гибридную архитектуру из свёрточных LIV-блоков, Grouped Query Attention и разреженного MoE: всего около 8,3 млрд параметров, из которых примерно 1,5 млрд активны на каждом токене; задействованы 32 эксперта, четыре из них выбираются для токена. Заявлено контекстное окно 128K, обучение на 38 трлн токенов и поддержка английского, испанского, французского, немецкого, китайского, японского, корейского и арабского языков. Доступны квантизации IQ4_XS, Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K, Q8_0 и F16; Q4_K_M рекомендована как компромисс между качеством и размером. Сильными сторонами являются высокая скорость, компактное активное число параметров, сохранённый режим рассуждений с тегами <think> и заявленная частота отказов 1% на AdvBench после модификации. Ограничение модели — нестандартная гибридная архитектура, из-за которой обычные инструменты abliteration несовместимы без специальной адаптации. Версия предназначена для сценариев, где требуется меньше ограничений на генерацию, поэтому её ответы следует дополнительно проверять на безопасность и достоверность. Указана лицензия lfm-open-license-v1 от Liquid AI; подробные условия приведены по ссылке на лицензию базовой модели.

llama-3.1-70B-nemotron-lumiyale-120B — объединённая текстовая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом линейного слияния трёх предварительно обученных моделей: Sao10K/L3.1-70B-Euryale-v2.2, nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF и NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B. Она использует архитектуру Llama 3.1 с плотной причинной языковой моделью и содержит 118,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена; репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. В метаданных отмечен интерфейс вызова инструментов, но подробности его применения не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты объединения моделей могут различаться по качеству и поведению; сведения о специальных ограничениях или оценках качества отсутствуют.

Llama-3.1-8B-Instruct-EI1-2ep-sft — дообученная методом supervised fine-tuning (SFT) модель на архитектуре Llama, созданная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. В репозитории указано значение loss 0,3970 на наборе оценки, но сведения о датасете и подробные результаты отсутствуют. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов; языки и специальные области применения для этой версии не описаны. Лицензия — Llama 3.1 Community License (идентификатор llama3.1); использование регулируется её условиями.

tintnguyen/llama3.2 — дообученная автором tintnguyen языковая модель семейства Llama 3.2 для генерации текста и диалогов. В основе лежит unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Empower Functions Model v1.1 — большая языковая модель семейства Empower Functions от empower.dev, предназначенная для диалогов с вызовом инструментов и функций. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 69,5 млрд параметров, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и совместима с Transformers в формате safetensors. Модель может сама выбирать между ответом пользователю и вызовом инструмента, выполнять параллельные и последовательные вызовы функций, работать в потоковом режиме и вести длинные диалоги. В README заявлены высокие результаты на Berkeley Function Calling Leaderboard; это утверждение разработчика для оценки, зафиксированной 10 сентября 2024 года. Для запуска версии large разработчик указывает конфигурацию из четырёх GPU A100 с 80 ГБ памяти в режиме fp16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает конкретные языки обучения или поддержки, поэтому языковую область здесь нельзя уточнить.

Llama-SEA-LION-v3-8B — многоязычная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная decoder-модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, созданная продолжительным предобучением Llama-3.1-8B-Instruct примерно на 200 млрд токенов. Она рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии с языками Юго-Восточной Азии, а также английским и китайским. Поддерживаются бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки; контекст модели составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, анализа тональности, выявления токсичности, перевода, краткого пересказа, рассуждений и выполнения инструкций на поддерживаемых языках. В карточке приведены оценки на SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку соблюдения ограничений и ответа на нужном языке. Модель использует архитектуру и токенизатор Llama 3.1; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — Llama 3.1 Community License, условия которой следует учитывать при использовании и распространении модели.

Marco-Mini-Instruct — мультиязычная языковая модель с настройкой на выполнение инструкций от Alibaba International Digital Commerce, принадлежащая к семейству Marco-MoE. Это декодерный Transformer с разреженными слоями Mixture-of-Experts, созданный на основе Qwen3-0.6B-Base методом upcycling и затем дообученный на инструкциях и методом on-policy distillation. Всего модель содержит 17,3 млрд параметров, но активирует около 0,86 млрд на токен; метаданные Hugging Face указывают 507,9 млн параметров. Эти оценки размера расходятся, поэтому их следует трактовать с учётом источника. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, ответов на общие и специализированные вопросы, рассуждений, структурированного вывода и перевода. Она поддерживает 29 языков, включая русский, английский и китайский, и имеет контекст длиной 32 768 токенов. В карточке приведены результаты сравнительных тестов, где модель показывает сильные результаты на англоязычных и мультиязычных бенчмарках; они не гарантируют качество для каждого языка или прикладной задачи. Для развёртывания README рекомендует vLLM; для SGLang требуется специальная сборка из-за ограничений поддержки MoE с tied embeddings. Лицензия — Apache-2.0.

Meta-Llama-3.1-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная Meta и представленная в репозитории Unsloth в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; карточка также описывает её как основу для дообучения с помощью ноутбуков Unsloth. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Для использования действует лицензия Llama 3.1. README не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения.

tbhrc/meta_llama_3_1_8b_instruct_4bit — конверсия Meta Llama 3.1 8B Instruct в формат MLX с 4-битным представлением весов. Исходную модель разработала Meta; конверсию выполнил mlx-community, а репозиторий размещён пользователем tbhrc. Модель представляет собой плотную авторегрессионную LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В метаданных перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README указывает на конверсию MLX из meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; лицензия — llama3.1. Репозиторий описывает конвертированную MLX-версию с 4-битными весами, тогда как в метаданных формат файлов указан как safetensors.

Mirai Nova — дообученная LocalAI модель на архитектуре Llama 3, созданная для генерации текста и диалогов. Разработчики ориентируют её на вызов функций и отмечают усиленные способности к рассуждению; модель также подходит для общих текстовых задач. В LocalAI она рассчитана на работу с вызовом функций через грамматики. Чекпойнт содержит 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Сведений о лицензии в использованных данных нет.

Mixtral_7Bx2_MoE — языковая модель семейства Mixtral, опубликованная cloudyu. Это объединённая модель (MoE) на основе NurtureAI/neural-chat-7b-v3-16k и mncai/mistral-7b-dpo-v6; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, ответов на вопросы и текстовых задач общего назначения. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 73,43, ARC — 71,25 и HellaSwag — 87,45. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Языки, на которых модель специально оценивалась или оптимизирована, в предоставленных данных не обозначены.