I.12Рекомендации и персонализация

QRWKV-72B — крупная разговорная языковая модель от Featherless AI, представленная в работе RADLADS о дистилляции быстрого внимания для декодеров с линейным вниманием. Это плотная архитектура RWKV6Qwen2 с 71,5 млрд параметров, полученная преобразованием Qwen 2.5 72B в вариант RWKV без предварительного обучения базовой модели заново. Модель генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов, генерации ответов и задач рассуждения с длинным контекстом. В README приведены результаты бенчмарков ARC и HellaSwag, где QRWKV-72B в некоторых сравнениях превосходит Qwen2.5-72B-Instruct, но это не гарантирует такого же качества в других задачах. Модель унаследовала знания и обучение языкам от Qwen и рассчитана примерно на 30 языков. Файлы опубликованы в формате safetensors; для Transformers требуется включить удалённый код. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступных сведениях не раскрыты.

QVikhr-3-8B-Instruction — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhr, основанная на Qwen/Qwen3-8B и дообученная методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Это плотная трансформерная модель для генерации текста и диалоговых ответов; она также предоставляет интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов с учётом контекста и анализа текста, с особым вниманием к русскому языку при поддержке английского. В карточке также приведены результаты оценки DOoM по математике и физике, однако они не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; README также ссылается на отдельные квантованные варианты GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Etherll/Qwen2.5-7B-della-test — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов. Она создана с помощью mergekit методом della на основе Qwen/Qwen2.5-7B с включением Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; в репозитории указаны веса safetensors в формате bfloat16 и около 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов, а метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации и продолжения текста, а также структурированных ответов и вызова инструментов. В README приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Данные не подтверждают отдельную специализацию по предметной области или конкретный набор языков. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

trohrbaugh/Qwen3.5-122B-A10B-heretic — мультимодальная разговорная модель на основе Qwen3.5, опубликованная пользователем trohrbaugh. Это вариант с abliteration: в README указано, что на тесте из 100 запросов отказов было 9 против 99 у исходной модели; приведённое значение KL divergence — 0,0916. Модель принимает текст и изображения и предназначена для диалога, визуального понимания, рассуждений и использования инструментов. Архитектура сочетает vision encoder, Gated Delta Networks и разреженный Mixture of Experts: всего 122 млрд параметров, из которых активны 10 млрд; 48 слоёв, 256 экспертов, из которых на токен активируются 8 маршрутизируемых и 1 общий. Контекст — 262 144 токена с расширением до 1 010 000. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers и совместимых движков. README сообщает об исправлении раскладки MoE-весов 2 мая 2026 года и рекомендует заново получить репозиторий, если он был клонирован раньше. Модель поддерживает широкий набор языков; в README для семейства Qwen3.5 заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Лицензия — Apache-2.0. Показатель отказов относится только к описанному в карточке тесту и не гарантирует поведение на других запросах; характеристика abliteration также не означает отсутствия всех ограничений или защитных механизмов.

ZEUS-8B-V16 — объединённая инструкционная языковая модель T145, созданная методом DARE TIES с помощью mergekit на основе нескольких моделей Llama 3.1. В объединение вошли VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает запросы в контексте до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 79,25% на IFEval и 32,53% на BBH, однако этих показателей недостаточно для выводов о качестве во всех сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AI21-Jamba-Reasoning-3B — компактная модель рассуждений компании AI21 для генерации текста и диалогов. Она предназначена для решения задач, требующих пошагового анализа, и работы с длинными входными материалами; в карточке заявлено преимущество на совокупности нескольких интеллектуальных бенчмарков по сравнению с рядом моделей сходного размера. Модель содержит около 2,3 млрд параметров по метаданным каталога. Её гибридная архитектура Jamba сочетает слои Transformer и Mamba: 26 слоёв Mamba и 2 слоя внимания, 20 голов внимания с multi-query attention и словарь размером 64 тыс. токенов. Контекст достигает 262 144 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. AI21 рекомендует запуск через vLLM версии 0.11.0 или выше с настройкой кэша Mamba; README также описывает локальный запуск через отдельную GGUF-сборку. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Практические ограничения: опубликованные в README сравнительные результаты приведены не для всех конкурентов в доступном фрагменте, а обучение через VeRL на момент карточки ещё описано как будущее расширение.

Cohere и Cohere Labs разработали Command R 08-2024 — авторегрессионную языковую модель с открытыми весами на 32 млрд параметров. Она использует оптимизированную архитектуру Transformer с grouped-query attention и после предварительного обучения прошла supervised fine-tuning и обучение на предпочтениях. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и обучена на 23 языках. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, суммаризации и ответов на вопросы. Она умеет формировать ответы на основе предоставленных фрагментов документов с указанием цитируемых источников, что подходит для grounded generation и этапа генерации ответа в RAG-системах. Также предусмотрен вызов внешних инструментов в один шаг: модель выбирает инструмент и формирует параметры вызова, а выполнение выполняет приложение. В карточке указаны обучение на английском, французском, испанском, итальянском, немецком, португальском, японском, корейском, арабском, китайском, русском, польском, турецком, вьетнамском, нидерландском, чешском, индонезийском, украинском, румынском, греческом, хинди, иврите и персидском; оценивание проводилось на десяти языках. Для корректной работы с цитированием и вызовом инструментов нужны рекомендованные шаблоны запросов. Лицензия CC-BY-NC-4.0 требует соблюдения Acceptable Use Policy Cohere Labs и ограничивает коммерческое использование.

DictaLM 3.0 24B Thinking — разговорная reasoning-модель семейства Mistral, разработанная Dicta. Она предназначена для диалога и генерации ответов с предварительным рассуждением в отдельном блоке; также поддерживает вызов внешних инструментов и API. Модель содержит 23,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. Она обучена на обширных корпусах на иврите и английском; длина контекста составляет 65 280 токенов. Для работы с инструкциями следует использовать шаблон чата модели. В карточке указаны веса safetensors и лицензия Apache-2.0.

Fusion-14B-Instruct — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе объединения лежит Qwen/Qwen2.5-14B; также использованы arcee-ai/Virtuoso-Small и qingy2024/Qwen2.5-Math-14B-Instruct-Preview. Применён метод DARE TIES, веса сохранены в формате safetensors; размер модели — 14 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, рассуждений и математических задач. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. В метаданных указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WhiskyAKM/Gemma-4-12B-it-qat-NVFP4-GGUF — сборка Gemma 4 12B IT от Google DeepMind, подготовленная WhiskyAKM в формате GGUF для llama.cpp и других совместимых движков. В репозитории есть варианты NVFP4 и BF16; NVFP4 уменьшает требования к памяти, а ускорение инференса на NVIDIA Blackwell зависит от совместимого оборудования и движка. Модель содержит 12 млрд параметров и мультимодальную архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration. Модель предназначена для диалога и понимания текста, изображений и аудио с генерацией текстовых ответов; также заявлены работа с видео, многоязычность более чем на 140 языках, контекст до 256 тысяч токенов и поддержка вызова инструментов. Для обработки изображений и аудио требуется подключить файл проектора mmproj.gguf. Лицензия — Apache 2.0.

Hermes 2 Pro — диалоговая языковая модель Nous Research, созданная совместно с Interstellarninja и Fireworks.AI на основе дообучения Meta Llama 3 70B. Модель с плотной архитектурой Llama содержит 69,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; родной размер контекста — 8192 токена. Для диалога используется формат ChatML. Модель предназначена для общения, выполнения инструкций, вызова функций и формирования структурированных ответов в JSON по заданной схеме. По данным разработчиков, обучение включало обновлённый набор OpenHermes 2.5, а также специально подготовленные данные для вызова функций и JSON Mode. Для использования этих возможностей нужны соответствующие системные инструкции и обработка вызовов инструментов в приложении. В метаданных указан английский язык. Модель наследует возможности базовой Llama 3 70B для генерации текста и кода, однако карточка отдельно не описывает языковую поддержку сверх английского. Доступна в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели crusoeai/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

LLaMa-3.1-Instruct-Zeroed-13B — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit методом passthrough на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 12,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. В репозитории указаны веса Safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NovaeonStudio/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-oQ3e-fp16-mtp — сборка Novaeon.Studio на базе orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored. Это неконтентно-ограниченная мультимодальная MoE-модель с поддержкой изображений, подготовленная для запуска через oMLX на компьютерах Apple Silicon с большим объёмом оперативной памяти, прежде всего на системах с 128 ГБ и более. Модель предназначена для генерации текста, объяснений, рассуждений, анализа изображений, работы с длинными контекстами и интеграции с инструментами. Архитектура обозначена как qwen4_exp: 48 слоёв, скрытое представление размерностью 2560, 512 экспертов, из которых активно 10, сочетание линейного внимания GatedDeltaNet и полного внимания, а также PLE/n-граммный стек эмбеддингов и 27-слойная vision-башня с размерностью 1152. Поддерживаются английский язык и контекст до 262 144 токенов. Сохранён нативный MTP-модуль для спекулятивного декодирования; в измерениях на Apple M5 Max он повысил скорость генерации примерно на 67%. Квантование oQ3e использует преимущественно 3-битное представление с выборочными участками повышенной точности и fp16 для критически важных компонентов. Размер модели составляет около 85,2 ГБ на диске и 79,5 ГБ в памяти oMLX. Сильные стороны модели — связная генерация, рассуждения, анализ изображений, извлечение данных из контекста длиной до 80 тысяч токенов и отсутствие отказов на проверенных запросах. Ограничение — слабая надёжность параллельных и многошаговых вызовов инструментов, поэтому модель не является оптимальным выбором для сложных агентных сценариев. Сборка носит экспериментальный характер и требует версии oMLX с поддержкой исправленного загрузчика qwen4_exp, начиная с 0.7.0.dev2. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kaballas/TLetsgo — объединённая языковая модель, созданная разработчиком Kaballas с помощью mergekit и метода Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B. В объединение также вошли Kaballas/T36Model, Locutusque/StockQwen-2.5-7B и trollek/Qwen2.5-7B-CySecButler-v0.1. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova-Smart — объединённая языковая модель, созданная разработчиком bunnycore с помощью mergekit. В слиянии методом passthrough использованы bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova и bunnycore/Llama-3.1-8b-smart-lora; модель основана на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно применять для ответов на вопросы, следования инструкциям и интерфейсов с вызовом инструментов. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Данные не описывают поддерживаемые естественные языки и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно указать.

Velvet-14B — языковая модель Almawave, разработанная командой Technology and Innovation. Это текстовая instruct-модель с диалоговыми возможностями, предназначенная для интеграции в приложения и AI-системы. Модель предварительно обучена на более чем 4 трлн токенов из общедоступных источников и дообучена на инструкциях, включая более 2 млн примеров для SFT и свыше 50 тыс. примеров по безопасности. Модель принимает и генерирует текст. Она подходит для генерации и завершения текста, суммаризации, извлечения информации, классификации, ответов на вопросы, перевода, перефразирования, задач естественного языкового вывода и многоходового диалога. Поддерживаемые языки — итальянский, английский, немецкий, испанский, французский и португальский. Для ответов, требующих фактической точности, разработчик рекомендует использовать внешние источники, например RAG. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она может выдавать неточные, неполные или повторяющиеся ответы, а также воспроизводить токсичный язык и социальные предубеждения; разработчикам следует проверять результаты и настраивать меры безопасности под свой сценарий использования.

Apertus-8B-Instruct-2509 — многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная в репозитории unsloth как дообученная версия swiss-ai/Apertus-8B-2509. Это плотный decoder-only Transformer семейства Apertus с 10,3 млрд параметров и контекстом до 65 536 токенов; модель работает через Transformers и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, генерации текста и сценариев с длинными документами. В карточке семейство Apertus описано как поддерживающее более 1 800 языков; конкретный основной язык для этой версии не выделен. Модель обучалась на открытых данных с опубликованными сведениями о процессе обучения, а базовое семейство разработано Swiss AI Initiative. Модель может генерировать фактически неверный или нелогичный текст и воспроизводить предвзятости данных. Для неё не предоставлен фильтр выходных данных, в том числе для персональных данных; важные ответы следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ — двуязычная генеративная языковая модель с инструкционным дообучением, разработанная LG AI Research. Она предназначена для диалоговых приложений, генерации и обработки текста на английском и корейском языках, а также для сценариев, требующих понимания длинного контекста до 32 768 токенов. Модель относится к семейству EXAONE 3.5 и поставляется в формате AWQ-квантованных весов. Модель содержит 30,95 млрд параметров без учёта эмбеддингов, 64 слоя и использует Grouped-Query Attention с 40 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Размер словаря составляет 102 400 токенов. Применяется 4-битное групп-wise квантование весов без квантования активаций по схеме W4A16g128, что снижает требования к памяти и подходит для развёртывания с поддержкой Transformers, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama. Сильными сторонами модели являются поддержка английского и корейского языков, длинного контекста и широкий выбор сред инференса. Ограничения включают возможную генерацию вредного, предвзятого, фактически ошибочного или синтаксически некорректного текста; модель также может не отражать актуальную информацию. Для работы рекомендуется использовать системный промпт, на котором модель обучалась. Лицензия EXAONE AI Model License Agreement 1.1 - NC предусматривает некоммерческое использование.

Gemma 3 12B IT QAT GGUF — мультимодальная instruction-tuned модель, разработанная Google и представленная сообществом LM Studio в формате GGUF. Это квантизированная версия базовой модели google/gemma-3-12b-it, подготовленная с применением Quantization Aware Training для повышения качества 4-битного вывода. Модель предназначена для генерации текста и понимания изображений, включая ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения и другие сценарии обработки текста и изображений. Она поддерживает контекст до 128 000 токенов и максимальную длину вывода 8 192 токена. Изображения обрабатываются после нормализации до разрешения 896 × 896. Сведения о поддерживаемых языках и точном числе параметров, помимо обозначения 12B, в README не указаны. Ключевое преимущество — сочетание мультимодальности, длинного контекста и оптимизированного 4-битного квантования, что может снизить требования к ресурсам по сравнению с полноточной моделью. Ограничения включают возможные неточности, вредные или неподходящие ответы, характерные для генеративных моделей. Использование регулируется лицензией Google Gemma; для доступа на Hugging Face требуется принять условия этой лицензии.

Gemma-SEA-LION-v4.5-E2B-IT — мультимодальная языковая модель AI Singapore, адаптированная для английского языка и языков Юго-Восточной Азии. Она основана на Google Gemma 4 E2B IT и прошла постобучение с дистилляцией знаний от Gemma 4 31B IT на наборе SEA-Instruct-2602. Архитектура — декодер Transformer с энкодерами зрения и аудио; размер составляет 2,3 млрд эффективных параметров (5,1 млрд с эмбеддингами), контекст — 128 тыс. токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности, перевода между английским и региональными языками, а также мультимодального анализа изображений, видео и аудио. Карточка указывает поддержку мультимодальных возможностей Gemma 4, включая вызов функций и режимы рассуждения. Модель оптимизирована для локального запуска на ноутбуках и мобильных устройствах. Постобучение охватывает бирманский, индонезийский, филиппинский (тагальский), малайский, тамильский, тайский и вьетнамский; метаданные также отмечают английский и китайский. Лицензия — MIT. Авторы предупреждают, что модель не прошла настройку безопасности и проверку устойчивости к состязательным запросам; возможны галлюцинации, нерелевантные и непоследовательные ответы.

GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5 — диалоговая языковая модель семейства GigaChat, разработанная ai-sage и дообученная на базе ai-sage/GigaChat-20B-A3B-base. Модель использует архитектуру DeepseekForCausalLM, содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалога и генерации текста на русском и английском языках. Обновлённая версия получила улучшенное выравнивание ответов: в README сообщается о росте результатов Arena Hard RU с 20,8 до 29,6 и Arena General с 41,1 до 49,1; также приведены результаты на тестах MERA, ru-MMLU и математических задачах. Подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, решения математических задач и генерации текста. Для работы с Transformers требуется версия 4.47 или новее; README предупреждает об особенностях токенизации при использовании vLLM и не рекомендует один из способов подготовки входа. Лицензия — MIT.

GPT-5 Mini — компактная версия GPT-5 от OpenAI для задач рассуждения с умеренной вычислительной нагрузкой. Она рассчитана на сценарии, где важны меньшие задержки и стоимость при сохранении навыков следования инструкциям и настройки безопасности, характерных для GPT-5.

Snowball GLM 5.3 RLVR SFT — диалоговая MoE-модель семейства Grug, разработанная open-athena. Это дообученный чекпойнт open-athena/Grug-67B-A2B-Datakit-SFT-262K-2026.09.21: модель обучали с учётом только ответов ассистента на 5 000 диалогах GLM 5.3 RLVR, используя последовательности длиной 32 768 токенов и 136 шагов оптимизации. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, рассуждений и сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов и имеет 2,8 млрд параметров; формат весов — safetensors. Лицензия — OpenMDW 1.1, унаследованная от базовой модели.

Карточка модели emplitude/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B, поэтому описание составлено по ней. 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.

L3.3-70B-Magnum-v4-SE-Cirrus-x1-ModelStock — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, в объединение также вошли Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1 и Doctor-Shotgun/L3.3-70B-Magnum-v4-SE. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 69,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлены мультиязычные возможности базовой модели, но конкретные языки для этого чекпойнта не перечислены. Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации текста с длинным контекстом. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Heretic-org/LFM-2.5-2.6B-heretic — текстовая чат-модель на 2,6 млрд параметров, созданная с помощью Heretic v1.4.0 как «децензурированная» версия LiquidAI/LFM2.5-2.6B. Это плотная причинная языковая модель семейства LFM2 с 30 слоями и контекстом до 131 072 токенов; модель работает с текстом и поддерживает многоязычный ввод и генерацию, включая русский, английский, арабский, китайский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, польский, португальский, испанский, тайский и вьетнамский. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, работы с инструментами, извлечения данных, RAG и сценариев с длинным контекстом, в том числе локального и периферийного развертывания. В README приведено сравнение с исходной моделью: 4 отказа из 100 запросов против 98 у оригинала при KL-дивергенции 0,0321; это указывает на снижение склонности к отказам, но не доказывает универсальное качество или безопасность. Разработчик исходной модели — Liquid AI; эту производную модель подготовил heretic-org. Указана лицензия «other», поэтому конкретные права и ограничения следует проверять в файлах репозитория и условиях исходной модели.

salamanderDixon/LFM2.5-2.6B-heretic — декензурированная версия текстовой модели LiquidAI/LFM2.5-2.6B, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная причинно-языковая модель семейства LFM2 с 2,6 млрд параметров, рассчитанная на диалоговое использование и локальное развёртывание. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 131 072 токена, поддерживается 16 языков, включая русский. Версия Heretic изменяет поведение отказов: в приведённом сравнении отказы снизились с 96 до 4 из 100, а KL-дивергенция относительно исходной модели составляет 0,0263. Исходная карточка рекомендует семейство для агентных сценариев, вызова инструментов, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом, но не рекомендует его для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V5-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсон Джи (Saxo) на базе V4. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная посредством японского SFT и DPO. Она принимает текст и генерирует текст; заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для японского, корейского, китайского и английского языков. В карточке указано обучение на японских новостях и корпусе Википедии, многоязычных данных для перевода и суммаризации, а также примерах для вопросов и ответов, математики и логических рассуждений. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и написание текстов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит независимых оценок качества; результаты для отдельных задач и языков могут различаться.

Llama-3.1-8B-Magpie-Align-SFT-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Magpie-Align. Это дообученная версия Meta Llama 3.1 8B, обученная на наборах Magpie-Llama-3.1-Pro-500K-Filtered и Magpie-Reasoning-150K. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и рассуждений в текстовом формате; для лучшего результата следует использовать официальный шаблон чата Llama 3. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README сообщается о результатах, сопоставимых с Llama 3.1 8B Instruct при обучении только методом SFT, включая оценки AlpacaEval 2 и Arena Hard. Модель принимает текст и генерирует текст. README не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому язык в описание не добавлен. Использование регулируется лицензией Meta Llama 3.1 Community License.