I.12Рекомендации и персонализация

arcee-ai/saul-mistral-instruct-v0.1-7b-ties — объединённая модель Arcee AI, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Equall/Saul-Base и Mistral-7B-Instruct-v0.1, с Mistral-7B-v0.1 как базовой моделью слияния. Это плотная авторегрессионная языковая модель MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста по инструкциям. Она подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает её специализированную настройку по областям, языковую поддержку, сравнительные результаты или ограничения качества, поэтому применимость в конкретных сценариях следует проверять отдельно.

Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-6bit — это 6-битная MLX-квантизованная версия инструкционной языковой модели Seed-OSS-36B-Instruct, разработанной ByteDance-Seed. Квантизация предоставлена командой LM Studio с использованием mlx_lm; сама модель предназначена для генерации текста и работы по инструкциям. Модель подходит для локального запуска в сценариях, требующих ответов на естественном языке и выполнения текстовых задач. Она оптимизирована для устройств Apple Silicon благодаря формату MLX. Известно, что модель содержит около 36 миллиардов параметров и использует 6-битное представление, однако сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, конкретной архитектуре и доступных модальностях в README не указаны. К сильным сторонам относятся крупный размер базовой модели, инструкционная настройка, снижение требований к памяти за счёт 6-битной квантизации и оптимизация для экосистемы Apple Silicon. Ограничениями являются зависимость от совместимого MLX-окружения и возможная потеря точности по сравнению с полной версией из-за квантизации; количественные характеристики качества и рекомендации по аппаратным требованиям не приведены. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

StrangeMerges_37-7B-dare_ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, собранная Gille с помощью LazyMergekit из liminerity/M7-7b, Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp и ContextualAI/Contextual_KTO_Mistral_PairRM. В конфигурации указано объединение DARE-TIES с точностью bfloat16; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

TIES-Merging — объединённая диалоговая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная с помощью LazyMergekit. В слияние вошли Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, openchat/openchat-3.5-0106 и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1; применён метод TIES, итоговый формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Она может быть полезна для общения, выполнения запросов на естественном языке и решения математических задач. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Twilight-XL-195B — объединённая авторегрессионная языковая модель, созданная softwareweaver с помощью mergekit методом passthrough на основе Twilight-Large. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; размер составляет 192,8 млрд параметров, формат весов — safetensors. Для общения используется формат промпта Mistral Large; модель также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества. Репозиторий распространяется по лицензии other, поэтому условия использования следует уточнять в сопровождающих лицензионных материалах.

v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B методом SLERP. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации или гарантии качества, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения; характеристики унаследованных навыков слияния отдельно не приведены.

WestLakeSeverusV2-DPO-7B-DARE-TA — объединённая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. Разработчик объединил FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2 и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo методом dare_linear с помощью LazyMergekit; в конфигурации указаны веса 0,45 и 0,55, а также базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

WildMBXMarconi-SLERP-7B — слитая модель генерации текста семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из BarryFutureman/WildMarcoroni-Variant1-7B и flemmingmiguel/MBX-7B. Слияние выполнено методом SLERP; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag.

xDAN-SlimOrca — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная Azazelle. Она создана методом Slerp merge из xDAN-L1-Chat-RL-v1 и mistral-7b-slimorcaboros; в конфигурации слияния базовой моделью указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста, сочетая свойства двух исходных моделей. В карточке приведены результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — CC BY 4.0.

XVERSE-7B — многоязычная большая языковая модель, разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology. Это плотный Decoder-only Transformer примерно с 6,9 млрд параметров, обученный предсказывать продолжение текста. Модель поддерживает контекст до 8192 токенов и предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач генерации текста. В обучающих данных были представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; разработчики сообщают о более сильных результатах на китайском и английском при поддержке других языков. Модель подходит для многоязычных текстовых приложений, которым нужна генерация в пределах указанного контекста. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Как и другие большие языковые модели, XVERSE-7B может выдавать неточную, предвзятую или оскорбительную информацию. Разработчики рекомендуют проверять результаты и проводить тестирование безопасности перед внедрением.

YamshadowStrangemerges_32_CalmeInex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не сообщает подробностей о языковой специализации или методе объединения моделей.

QuantFactory/Llama-3-8B-ProLong-64k-Instruct-GGUF — квантизированная версия модели Princeton NLP Llama-3-8B-ProLong-64k-Instruct, созданная с использованием llama.cpp. Модель основана на Meta-Llama-3-8B-Instruct и разработана исследователями Tianyu Gao, Alexander Wettig, Howard Yen и Danqi Chen. Это текстовая instruction-tuned модель для генерации ответов и работы с длинным контекстом объёмом до 64 000 токенов. Она предназначена для диалогов, вопросов и ответов по большим наборам документов, retrieval-augmented generation, извлечения информации, классификации в контексте, переранжирования результатов поиска, анализа и суммаризации длинных документов. Для восстановления диалоговых возможностей модель дообучалась на UltraChat. Модель имеет около 8 миллиардов параметров и поддерживает только текстовую модальность. При обучении использовалась смесь коротких и длинных данных общим объёмом 20B токенов; заявлено стабильное функционирование с контекстом до 64K токенов и высокая производительность на задачах длинного контекста среди моделей сопоставимого размера. Ограничения включают возможное влияние квантизации на качество, однако конкретный формат и уровень квантизации в представленном README не указаны. Языки, точные аппаратные требования и детальные показатели benchmark также не приведены. Лицензия указана как llama3. Условия её применения следует проверять по лицензии семейства Llama 3 и исходной карточке модели.

NVIDIA Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking NVFP4 — квантизированная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, разработанной Alibaba и подготовленной NVIDIA с использованием TensorRT Model Optimizer. Модель предназначена для коммерческого и некоммерческого применения в AI Agent-системах, чат-ботах, RAG-системах и других приложениях на основе генерации текста. Модель использует архитектуру Transformers и сетевую архитектуру Qwen3NextForCausalLM. Она принимает текстовые последовательности и генерирует текст. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Количество параметров в карточке не раскрыто, поддерживаемые языки и точные характеристики исходной модели здесь не указаны. Веса и активации линейных операторов внутри трансформерных блоков квантизированы в формат NVFP4. Это уменьшает число бит на параметр с 16 до 4, а размер на диске и требования к памяти GPU примерно в 3,3 раза. Модель оптимизирована для инференса через TensorRT-LLM на GPU NVIDIA, в частности на архитектуре Blackwell; предпочтительная операционная система — Linux. Ограничениями являются зависимость от совместимой инфраструктуры NVIDIA, отсутствие раскрытых данных о параметрах и обучении, а также необходимость дополнительного тестирования качества и безопасности для конкретного сценария. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0. Для развёртывания рекомендуется TensorRT-LLM; заявленная версия квантизации выполнена с использованием nvidia-modelopt v0.40.0.

bartowski/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF — это GGUF-версия 70-миллиардной инструкционно-ориентированной языковой модели Meta Llama 3, разработанной Meta и подготовленной пользователем bartowski для запуска в совместимых средах инференса. Модель предназначена для генерации текста и выполнения задач по инструкциям, включая диалоговые сценарии и другие приложения обработки естественного языка. В доступных данных указано, что модель поддерживает английский язык и относится к классу text-generation. Она основана на архитектуре Llama 3 и поставляется в формате GGUF, однако сведения о конкретном варианте квантования, размере контекста, точной архитектуре, мультимодальности и дополнительных языках отсутствуют. Размер 70B обеспечивает значительный потенциал для сложных языковых задач, но обычно требует существенных вычислительных ресурсов; характеристики производительности зависят от выбранной сборки и среды запуска. Модель распространяется по Meta Llama 3 Community License. При распространении материалов или продуктов на их основе требуется соблюдать условия лицензии, включая указание «Built with Meta Llama 3», сохранение уведомления об авторских правах и соблюдение Acceptable Use Policy. Лицензия также содержит ограничения на использование результатов для улучшения других больших языковых моделей и дополнительные коммерческие условия для организаций с более чем 700 миллионами активных пользователей в месяц.

InternLM2.5-7B-Chat — диалоговая языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры InternLM2 с 7,4 млрд параметров, предназначенная для практических сценариев общения и генерации текста. В README заявлены сильные способности к математическим рассуждениям, работе с длинными контекстами и выбору, вызову и проверке результатов инструментов; метаданные указывают контекстное окно 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, рассуждений и агентных сценариев с инструментами. Карточка приводит результаты OpenCompass и примеры использования через Transformers, vLLM и LMDeploy. В README также заявлена работа с контекстом до миллиона единиц текста при использовании LMDeploy, однако это выходит за пределы длины контекста, указанной в метаданных модели. Основной язык карточки — китайский; модель также предназначена для англоязычных сценариев. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверять в репозитории. Модель может генерировать предвзятые, дискриминационные или иные вредоносные ответы.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это квантизированная в формате GGUF инструкционная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Версия GGUF подготовлена bartowski на основе llama.cpp и предназначена для локального запуска, в частности через LM Studio. Модель поддерживает генерацию текста и диалоговые сценарии, включая работу с инструкциями и многоязычными запросами на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Модель содержит около 8 миллиардов параметров и имеет контекстное окно до 128 000 токенов. Она обучалась на 15 триллионах токенов, включая 25 миллионов синтетически созданных примеров. К сильным сторонам относятся улучшенная производительность по сравнению с предыдущими моделями Llama 3 и развитые возможности для многоязычных задач. При этом модель может генерировать неточную, вредную или неподходящую информацию, а качество и скорость работы зависят от используемой квантизации и локального оборудования. Для работы в LM Studio требуется версия 0.2.29 или новее и шаблон запроса Llama 3. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. README не уточняет условия коммерческого использования и конкретные ограничения лицензии, поэтому перед применением необходимо ознакомиться с её полным текстом.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.1-16k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и NurtureAI/Mistral-7B-Instruct-v0.1-16k методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговом формате. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов. Она подходит для диалогов, ответов на вопросы и работы с длинными текстовыми запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Gemma 3n E4B-it LiteRT-LM — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind на основе исследований и технологий Gemini. Она предназначена для эффективного выполнения на устройствах с ограниченными ресурсами, включая смартфоны, ноутбуки, настольные компьютеры и собственную облачную инфраструктуру. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, анализа изображений, а также обработки аудио- и видеоданных с генерацией текстовых ответов. Модель поддерживает текстовые, визуальные, аудио- и видеовходы и принимает контекст объёмом до 32K токенов; максимальная длина вывода составляет до 32K токенов за вычетом входных токенов. Изображения подаются в разрешениях 256×256, 512×512 или 768×768 и кодируются по 256 токенов каждое, аудио — со скоростью 6,25 токена в секунду для одного канала. Gemma 3n использует selective parameter activation и архитектуру Matformer, благодаря чему эффективный размер модели составляет около 4B параметров при меньших требованиях к ресурсам. Указанная версия доступна в формате LiteRT-LM и использует int4-квантизацию весов с float-активациями. К сильным сторонам относятся мультимодальность, возможность локального запуска и оптимизация для мобильных и других малоресурсных устройств. Модель обучалась на данных более чем на 140 разговорных языках, однако конкретный перечень языков и гарантии качества для каждого из них не указаны. Производительность зависит от устройства, аппаратного ускорения, кэширования и текущей нагрузки; приведённые benchmarks относятся к preview-версии LiteRT-LM и не гарантируют такие же результаты в других условиях. Для использования требуется принять условия лицензии Gemma Google.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32B — дообученная Saxo и командой Linkbricks Horizon-AI языковая модель на архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров. Она основана на Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V3-32B; авторы сообщают о дообучении SFT и DPO, а также ORPO, примерно 35% параметров модели. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Для неё указано контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и написания текста, перевода между корейским, японским, китайским и английским языками, суммаризации, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, задач по программированию, математике и логическим рассуждениям. По заявлению авторов, при обучении использовались многоязычные новостные и вики-корпуса, наборы для перевода и другие данные по перечисленным задачам. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V7-70B — плотная языковая модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная дата-сайентистом Джи Юнсоном (Saxo) из Linkbricks на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V6-70B. Модель дообучена для усиления японского языка с помощью SFT и DPO, после чего выполнено слияние моделей; в обучении использовались японские новости и Википедия, а также межъязыковые данные и примеры для разных задач. Модель предназначена для генерации текста, письма и программирования, решения математических и логических задач, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, а также для межъязыковых задач с японским, корейским, китайским и английским. Поддерживает вызов функций и инструментов и контекст до 128 000 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. Базой слияния служила bunnycore/LLama-3.1-8B-Matrix; также в объединение вошли akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и refuelai/Llama-3-Refueled. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 131072 токена. В составе объединения есть англоязычная инструктивная модель Refuel AI, предназначенная для генерации текста, классификации, извлечения атрибутов и разрешения сущностей. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 — квантизированная версия большой языковой модели NVIDIA Nemotron-Nano-3-30B-A3B, разработанная NVIDIA Corporation. Модель обучена с нуля и предназначена для генерации текста, решения задач с рассуждением и без него, а также создания специализированных AI-агентов. Она поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts, включающую 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 Attention-слоёв. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена. В каждом MoE-слое используются 128 экспертов и один общий эксперт, при этом на токен активируются 6 экспертов. Модель может сначала формировать reasoning trace, а затем итоговый ответ; режим рассуждений настраивается через chat template. Отключение промежуточных рассуждений сокращает вывод, но может немного снизить точность на сложных задачах. Размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся сочетание эффективности разреженной MoE-архитектуры с возможностями рассуждения, поддержка нескольких языков и готовность к коммерческому использованию. FP8-квантизация может снизить требования к ресурсам по сравнению с полноточной версией, однако конкретные требования к оборудованию не приведены. Показатели на опубликованных тестах у FP8-версии немного ниже, чем у базовой BF16-версии, например 87,7 против 89,1 на AIME25 без инструментов и 78,1 против 78,3 на MMLU-Pro. Использование модели регулируется NVIDIA Nemotron Open Model License.

Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-GGUF — это квантизованная GGUF-версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B, созданная HauhauCS на базе Qwen/Qwen3.8-27B. Релиз сохраняет исходные текстовые, reasoning, агентские, графические и видеовозможности, но использует профиль Aggressive uncensoring: модель ориентирована на прямые ответы, минимальное вступление и отсутствие отказного поведения. Доступны варианты с квантизацией Q2_K_P–Q8_K_P, IQ2_M–IQ4_XS и отдельный BF16 vision projector для обработки изображений и видео. Модель представляет собой плотную causal language model на 27 млрд параметров с 64 слоями, скрытым размером 5120, FFN-размером 17408 и словарём на 248 320 токенов. Архитектура включает 48 слоёв Gated DeltaNet и 16 слоёв gated attention. Заявлен нативный контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000 токенов. Поддерживаются английский, китайский и мультиязычные сценарии. Встроенный NextN/MTP сохранён, а FastMTP от HauhauCS предоставляет дополнительное ускорение спекулятивного декодирования; заявлен прирост скорости до 3,02 раза для документов и до 1,93 раза для reasoning по сравнению с режимом без MTP. Модель подходит для генерации и анализа текста, рассуждений, агентских задач, работы с изображениями и видео, а также для сценариев, где важны быстрые и максимально прямые ответы. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, широкий выбор квантизаций и ускорение FastMTP. Ограничение профиля Aggressive — повышенный риск менее осторожных или менее надёжных ответов в критически важных агентских сценариях; для них авторы рекомендуют Balanced-релиз, если он доступен. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это текстовая конверсия Apertus 1.5 8B от автора andreasmartin на основе swiss-ai/Apertus-v1.5-8B, разработанной Swiss AI Initiative при участии ETH Zurich, EPFL и CSCS. Модель представлена в формате ApertusForCausalLM и содержит около 8,05 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, диалогов, RAG и агентных сценариев; поддерживает режим рассуждений и вызов инструментов. Контекстное окно составляет 262 тыс. токенов. Модель загружается через Transformers 4.56 и новее без fork и trust_remote_code; доступны интеграции с Unsloth, vLLM, llama.cpp/GGUF, MLX и LM Studio. Веса языковой основы скопированы побитово из исходного чекпойнта, а 200 строк LM-head для специальных токенов добавлены со средними начальными значениями и не обучались. В этой версии удалены мультимодальные компоненты: изображения и аудио на входе не поддерживаются, для них нужен исходный чекпойнт. Полное сравнение логитов с исходной моделью не проводилось. Лицензия — Apache 2.0.

C4AI Command R+ 08-2024 — большая авторегрессионная языковая модель семейства Cohere, опубликованная Cohere и Cohere For AI; данная версия размещена Unsloth. Модель содержит 103,8 млрд параметров, использует архитектуру Transformer с grouped-query attention и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно — 128K токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и генерации с опорой на предоставленные документы (RAG). Она обучена работать с инструментами в несколько шагов, например для поиска информации и автоматизации составных задач. Поддерживает 23 языка, включая английский, русский, китайский, арабский, японский и другие; оценивалась на 10 языках. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения предпочтениям. Для использования возможностей работы с инструментами рекомендуется соблюдать специальный шаблон диалога; отклонение от него может снизить качество. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование и требует соблюдения Acceptable Use Policy C4AI.

Квантизированная 4-битная версия большой языковой модели Command R+ от CohereForAI, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, ответов на вопросы, работы с внешними инструментами и генерации ответов, основанных на предоставленных документах и источниках.

Citaman/command-r-11-layer — объединённая языковая модель на архитектуре Cohere, опубликованная Citaman. По карточке, модель получена методом SLERP с помощью mergekit из слоёв Citaman/command-r-12-layer, а метаданные классифицируют её как дообучение этой базовой модели. Модель содержит 11,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для чат-ботов, генерации ответов и систем, где языковая модель взаимодействует с инструментами. Контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указана архитектура CohereForCausalLM и формат safetensors. Лицензия и целевые языки в предоставленных данных не указаны.

kathisacutie/DeepSeek-V3.2 — текстовая генеративная модель на архитектуре DeepSeek V3.2, представленная как дообучение deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp-Base. В карточке заявлены эффективное рассуждение и работа в агентных сценариях, включая взаимодействие с инструментами. Модель использует механизм разреженного внимания DeepSeek Sparse Attention, рассчитанный на длинный контекст; размер указан как 37,6 млрд параметров, контекст — до 163 840 токенов. Модель предназначена для генерации текста, решения задач, требующих многошагового рассуждения, и сценариев, где агент использует инструменты. Для работы с сообщениями предусмотрен обновлённый формат чата с поддержкой вызова инструментов и режима рассуждения с инструментами; README отмечает, что шаблон Jinja не приложен. Репозиторий содержит веса в формате safetensors с FP8. Лицензия — MIT. README предупреждает, что парсер вывода рассчитан только на корректно сформированные строки и не исправляет ошибочный формат, поэтому для практического применения требуется надёжная обработка ошибок. Заявления об олимпиадных результатах и сравнении с другими моделями приведены авторами карточки и здесь не подтверждаются независимой оценкой.

Это объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cognitivecomputations/dolphin-2.0-mistral-7b методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций в текстовом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет использовать её для многошаговых бесед и работы с длинными текстовыми запросами. В карточке указаны формат safetensors и лицензия Apache-2.0.

EXAONE-4.0-32B-FP8 — мультиязычная большая языковая модель LG AI Research, представленная в формате для запуска на ускорителях FuriosaAI RNGD через Furiosa-LLM. Это авторегрессионный плотный Transformer с 32 млрд параметров, предназначенный для генерации текста, следования инструкциям, решения сложных задач с использованием режима рассуждений, вызова инструментов и агентских сценариев. Модель поддерживает английский, корейский и испанский языки, работает с текстовыми входами и выходами. Модель объединяет обычный режим без рассуждений, включённый по умолчанию, и режим reasoning, который активируется отдельно для запроса. Она поддерживает вызов функций через формат EXAONE-4.0. Веса статически квантизированы в FP8, активации динамически квантизируются в FP8 во время выполнения, а KV-кэш сохраняется в 16-битной точности. На FuriosaAI RNGD используется тензорный параллелизм на 32 PE, что соответствует четырём картам RNGD. Карточка описывает интеграцию с Furiosa-LLM и аппаратным обеспечением FuriosaAI RNGD; для других движков, включая vLLM, SGLang и Transformers, следует обращаться к исходной карточке модели. Ограничения по размеру контекста и дополнительные характеристики производительности не указаны. Модель распространяется по лицензии EXAONE AI Model License Agreement 1.2 - NC, предусматривающей некоммерческое использование.