I.12Рекомендации и персонализация

Bielik-PL-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для выполнения инструкций версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с заменённым на APT4 токенизатором, оптимизированным для польского языка. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и использует шаблон чата ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения языковых инструкций. Она обучена на текстах на 32 европейских языках с акцентом на польский; обучение включало многоходовые диалоги, задачи на логику, STEM, математику и использование инструментов. Разработчики отмечают высокую способность работать с польским и другими европейскими языками. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache 2.0.

Bielik-PL-Minitron-7B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель SpeakLeash и ACK Cyfronet AGH с архитектурой causal decoder-only и 7,35 млрд параметров. Это дообученная и сжатая версия Bielik-11B-v3-Base-20250730: модель прошла структурное прореживание и дистилляцию, затем настройку на следование инструкциям и выравнивание предпочтений. Для диалога используется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения языковых задач на польском и других европейских языках. Она обучалась на корпусе из 32 европейских языков с особым акцентом на польский; README сообщает о сохранении около 90% производительности исходной модели и ускорении вывода до 50% после сжатия. Лицензия Apache 2.0. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы; встроенных механизмов модерации нет, поэтому результаты следует проверять, а для сценариев с требованиями к модерации нужны внешние меры контроля.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели CohereForAI/c4ai-command-r-plus-08-2024, подготовленная пользователем legraphista с использованием llama.cpp и метода IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая локальный запуск через совместимые инструменты llama.cpp. Доступны варианты с разными уровнями квантования — от 16-битного FP16 до 1–8-битных форматов, включая Q4_K, Q3_K и Q2_K; часть вариантов использует IMatrix для улучшения качества при уменьшенном размере. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. К сильным сторонам относятся широкий выбор квантованных вариантов, возможность локального использования и компромисс между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. При этом README не содержит сведений о точной архитектуре, числе параметров, размере контекста и результатах оценки, а низкие уровни квантования могут снижать качество по сравнению с исходной FP16-моделью. Распространение осуществляется по лицензии CC-BY-NC-4.0, допускающей использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели c4ai-command-r-plus, разработанной CohereForAI и подготовленной пользователем bartowski для запуска через llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в локальных inference-средах, поддерживающих формат GGUF. В README также указан специальный шаблон промпта для системных, пользовательских и ответов чат-бота. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский и арабский языки. Точные сведения об архитектуре, количестве параметров и размере контекста в карточке не приведены. Доступно несколько вариантов квантизации от Q2_K до Q5_K_M, а также IQ-квантизации; размер файлов составляет примерно от 39,49 до 73,62 ГБ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее качество при больших требованиях к памяти, а низкие подходят для систем с ограниченными ресурсами, но снижают качество. Сильной стороной модели является возможность локального запуска с выбором компромисса между качеством, скоростью и потреблением памяти. Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как высококачественные рекомендуемые варианты, а некоторые I-квантизации эффективнее по соотношению размера и качества при использовании cuBLAS или rocBLAS. I-квантизации не совместимы с Vulkan и могут работать медленнее K-квантизаций на CPU и Apple Metal. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с ограничениями, включая запрет коммерческого применения.

calme-2.2-qwen2-72b-GGUF — это квантизированная версия текстовой языковой модели calme-2.2-qwen2-72b, разработанной MaziyarPanahi на базе Qwen2-72B. GGUF-квантизации подготовлены пользователем bartowski с использованием llama.cpp и imatrix; модель предназначена для локального запуска, в частности через LM Studio, и поддерживает формат диалога ChatML. В README указано, что модель ориентирована на английский язык и задачи генерации текста, включая чат, следование инструкциям, рассуждения и решение математических и академических задач. Размер исходной модели составляет 72 млрд параметров. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до более компактных Q3 и IQ4, с размером файлов примерно от 39,71 до 77,26 ГБ; некоторые варианты разделены на несколько файлов. Более высокие разрядности обычно сохраняют лучшее качество, тогда как компактные варианты снижают требования к памяти. Для ARM-платформ предусмотрена отдельная Q4_0_4_4. Размер контекста и мультимодальные возможности в README не указаны; по описанию это текстовая, а не мультимодальная модель. Сильными сторонами являются большой размер базовой модели, варианты квантизации для разного объёма доступной памяти и результаты на стандартных тестах, включая 80,08% строгой точности на IFEval, 56,8% на BBH и 41,16% exact match на MATH уровня 5. К ограничениям относятся высокие требования к оперативной или видеопамяти даже у компактных вариантов, возможное снижение качества из-за квантизации и относительно слабые результаты на отдельных сложных тестах, например GPQA и MuSR. Лицензия обозначена как other с названием tongyi-qianwen; условия следует уточнять по лицензии Qwen/Qwen2-72B.

Calme-Ties2-78B — объединённая чат-модель на архитектуре Qwen2, опубликованная prithivMLmods. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе prithivMLmods/Calme-Ties-78B и модели MaziyarPanahi/calme-3.1-instruct-78b. Модель содержит 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста. В конфигурации объединения использованы нормализация, int8-маска и тип данных bfloat16; для работы доступна библиотека Transformers. Репозиторий распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face, однако конкретное значение лицензии в предоставленных данных отсутствует.

CatMacaroni-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, полученная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cookinai/CatMacaroni-Slerp методом SLERP. Репозиторий указывает архитектуру MistralForCausalLM с плотной сетью на 7,1 млрд параметров; веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога, включая чат-сценарии. Модель принимает текст и генерирует текст. Для базовой Mistral-7B-Instruct-v0.2 указан контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений применения.

Dolphin X1 Trinity Nano — чат-модель общего назначения, разработанная командой Dolphin на базе Arcee AI Trinity Nano Preview. Авторы описывают её как модель, дообученную с помощью новых RL-сред для снижения отказов при сохранении следования инструкциям. Она использует разреженную MoE-архитектуру Afmoe и содержит 880,3 млн параметров; контекстное окно — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и выполнение инструкций. Карточка заявляет поддержку английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Для диалогов используется шаблон ChatML; модель доступна в формате safetensors и может запускаться через Transformers, vLLM и llama.cpp. Модель рассчитана на сценарии, где нужны настраиваемые системные инструкции и низкая частота отказов. Заявления авторов о качестве основаны на приведённой ими оценке; результаты не гарантируют такую же производительность на других задачах. Лицензия — Apache-2.0.

jaspionjader/ek-4 — слитая автором jaspionjader языковая модель для генерации текста и диалогов. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе jaspionjader/ek-1 с включением jaspionjader/ek-3 и jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-stock-v42-8B. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы предусмотрена библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Experiment28M7_YamT3qm7xp — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamT3qm7xp-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по запросу и работы с длинными текстовыми контекстами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели djuna/G2-Nowing-9B на Hugging Face совпадает с карточкой djuna/G2-Nowing-9B-32K-YS, поэтому описание составлено по ней. G2-Nowing-9B-32K-YS — объединённая методом SLERP языковая модель Gemma 2, созданная автором djuna с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge2-MU-gemma-2-MTg2MT1g2-9B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

furiosa-ai/gemma-4-31B-it-FP8-block — оптимизированная сборка мультимодальной модели Gemma 4 31B, разработанной Google, с упаковкой Furiosa Executable Bundle для запуска на ускорителях FuriosaAI RNGD через Furiosa-LLM. Модель предназначена для диалоговых и генеративных задач, а исходная версия также поддерживает обработку изображений вместе с текстом. В текущей FXB-реализации доступен только режим текст-текст, поэтому она подходит для текстового инференса и развёртывания через OpenAI-совместимый API. Архитектура модели — плотная Gemma 4 с vision encoder и transformer decoder, сочетающим слои sliding-window и full attention. Текстовый трансформер подвергнут статическому FP8 block quantization линейных слоёв с блоками 128×128; активации динамически квантизуются в FP8 группами по 128 значений. Vision tower, embeddings, output head и KV cache сохраняются в 16-битной точности. Для работы на RNGD используется tensor parallelism с 32 PE, что соответствует четырём картам RNGD. К сильным сторонам относятся мультимодальная архитектура исходной модели, поддержка опционального reasoning и native tool calling на уровне upstream-модели, а также снижение требований к вычислительным ресурсам благодаря FP8-квантизации. Ограничения текущей FXB — отсутствие поддержки изображений, reasoning parser и tool-call parser в Furiosa-LLM; автоматический выбор инструментов и соответствующие расширенные режимы поэтому недоступны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Neural-ICE/Gemma-4-E4B-it-NVFP4 — это версия модели Google Gemma 4 E4B instruction-tuned, подготовленная Neural-ICE для запуска через vLLM. Модель предназначена прежде всего для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, объяснение сложных тем и другие задачи, выполняемые через совместимый API chat completions. Основная текстовая часть модели квантизирована в формате NVFP4, а lm_head, vision tower и связанные с ним embeddings, а также audio tower и audio embeddings сохранены в более высокой точности. KV cache использует формат FP8. Таким образом, модель поддерживает текстовые, визуальные и аудиокомпоненты базовой Gemma 4, однако точные сведения о количестве параметров, языках и размере контекста в карточке не указаны. Квантизация ориентирована на снижение требований к памяти и эффективный инференс на совместимом GPU через vLLM. Сильной стороной модели является сочетание низкоточной квантизации текстового backbone с более высокой точностью отдельных компонентов, что может обеспечивать более экономичный запуск при сохранении качества критически важных частей модели. Ограничения связаны с зависимостью от vLLM и поддержки ModelOpt/NVFP4, а также с возможными особенностями качества и совместимости квантизированной версии по сравнению с исходной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GigaChat-20B-A3B-instruct-bf16 — диалоговая языковая модель семейства GigaChat, основанная на ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct. Она предназначена для генерации ответов и ведения диалога на русском и английском языках. Модель использует архитектуру DeepSeekForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов; формат весов — safetensors, библиотека для работы — Transformers. В названии указана точность bf16. Модель подходит для диалоговых интерфейсов и задач, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. В карточке не приведены результаты оценок качества и подробности о требованиях к оборудованию.

GPT-3.5 Turbo Instruct — вариант модели OpenAI, настроенный на выполнение инструкций в текстовых запросах и не ориентированный на диалоговые оптимизации. Он предназначен для генерации текста в ответ на инструкции и запросы пользователя. В README указан предел знаний в виде обучающих данных по сентябрь 2021 года. Сведения об архитектуре, размере, контекстном окне и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Grafted-Hermetic-Platypus-B-2x7B — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная объединением Platyboros-Instruct-7B и Hermes-Instruct-7B-100K. Модель построена на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на инструкции, диалогов и других задач генерации текста. В README указаны два варианта формата запросов: Mistral-Instruct и Alpaca; токенизатор по умолчанию настроен на Alpaca. В карточке приведены результаты оценок на нескольких тестах, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные о поддерживаемых языках и специфических ограничениях качества в предоставленных материалах отсутствуют.

nlpguy/Hermes-low-tune-2 — объединённая модель для генерации текста на основе Mistral, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В качестве базовой использована teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; в объединение также вошли Math-OpenHermes-2.5-Mistral-7B, NeuralHermes-2.5-Mistral-7B-laser, dpopenhermes-alpha-v0 и NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста; состав объединённых моделей также указывает на применимость к математическим задачам. Карточка приводит результаты нескольких тестов Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,04. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают подробно её языковой охват и практические ограничения; качество может зависеть от задачи и формулировки запроса.

HermesStar-OrcaWind-Synth-11B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и HermesStar-OrcaWind-Synth-11B методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой сетью, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

Carnice-V3-GGUF — это квантизированная GGUF-версия модели Carnice-V3, разработанной kai-os и подготовленной bartowski с использованием llama.cpp. Модель рассчитана на задачи генерации текста, агентские сценарии и взаимодействие с инструментами; в метаданных также указана поддержка image-text-to-text и тегов tool-use и agent. Модель содержит 28 млрд параметров и принимает текст, а также изображения при использовании специального mmproj-файла. Поддерживается английский язык. Доступны speculative decoding через MTP и квантизация с imatrix. Представлено множество вариантов квантизации от BF16 и Q8_0 до более компактных Q2/Q3/Q4/Q5/Q6, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Для большинства сценариев автор рекомендует Q4_K_M как сбалансированный вариант, а Q6_K и Q6_K_L — для более высокого качества. К сильным сторонам относятся большой размер, мультимодальный ввод, поддержка агентских задач и инструментов, а также широкий выбор квантизаций. Ограничениями являются значительный объём файлов, необходимость совместимого ПО на базе llama.cpp и mmproj-файла для обработки изображений; качество также зависит от выбранного уровня квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

kromvault выпустил L3-Horizon-Anteros-Ara-v0.1-9B — объединённую модель для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Llama с плотной моделью причинного языкового моделирования и содержит 8,4 млрд параметров; максимальный контекст — 8192 токена. Модель создана методом Della с помощью mergekit: в качестве базовой использована parts/anterosara.b, в объединение также включена parts/anterosara.c. Вес модели сохранён в формате safetensors, тип данных при объединении — bfloat16. Метаданные указывают библиотеку Transformers и возможность чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LFM2.5-2.6B — компактная текстовая модель Liquid AI из семейства гибридных LFM2.5, настроенная для локального запуска на устройствах и агентных сценариев. Это дообученная версия LFM2.5-2.6B-Base с 2,6 млрд параметров; архитектура LFM2 использует 30 слоёв, включая блоки свёртки с двойным гейтингом и слои GQA. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает с 17 языками, включая русский. Модель предназначена для вызова инструментов, следования инструкциям, многошаговых агентных задач, извлечения данных, RAG и работы с длинным контекстом. В карточке заявлены скорость до 220 токенов в секунду на Apple M5 Max и до 113 токенов в секунду на процессоре AMD Ryzen при использовании менее 2,5 ГБ памяти; фактические показатели зависят от оборудования и конфигурации. Liquid AI не рекомендует её для агентного программирования и задач, требующих обширных знаний. Лицензия указана как other; её условия следует уточнить в репозитории модели.

nreHieW/Llama-3.1-8B-Instruct — копия Meta Llama 3.1 8B Instruct от Meta, опубликованная пользователем nreHieW. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. README отсылает к репозиторию Meta для условий лицензии и рекомендует получить одобрение перед использованием; дополнительные сведения о языках и специализированных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1. Модель создана и квантована MaziyarPanahi; исходная архитектура и точные параметры в предоставленной карточке не раскрыты, однако из названия следует, что это instruct-модель семейства Llama с заявленным размером 8B и контекстом до 32k токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые приложения и библиотеки. Формат GGUF ориентирован на использование с llama.cpp и поддерживается, среди прочего, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All и Candle; возможна работа с GPU-ускорением в зависимости от выбранного инструмента и конфигурации. Доступны варианты квантования с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством генерации. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантования, зависимость производительности от оборудования и программного окружения, а также отсутствие в README сведений о языках, точных характеристиках архитектуры, результатах тестирования и лицензии.

Llama-3-Taiwan-70B-Instruct — языковая модель команды проекта TAME, дообученная на архитектуре Llama 3 для пользователей традиционного китайского языка Тайваня и английского. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и предназначена для генерации текста и многоходового диалога. Модель обучена на корпусе традиционного китайского и английского языков, включающем общие и отраслевые знания по праву, производству, медицине и электронике. В карточке заявлены возможности понимания и генерации языка, рассуждений, извлечения сущностей, структурированного вывода и вызова функций; также описано применение в RAG-сценариях. Для подключения к внешнему поиску или функциям нужна соответствующая обвязка приложения. В README приведены результаты оценок на тайваньских языковых и предметных тестах, однако они не гарантируют качество в конкретной задаче. Модель выпущена по лицензии Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF-UD — это GGUF-версия инструкционно дообученной модели Llama 4 Maverick, разработанной Meta и опубликованной Unsloth. Модель предназначена для генерации текста и выполнения пользовательских инструкций в общих сценариях работы с языком, включая диалоговые приложения и задачи обработки текста. В идентификаторе указаны конфигурация с 17B параметров и 128E экспертов, а также вариант Instruct; дополнительные сведения об архитектуре и методе квантования в предоставленных данных отсутствуют. Заявлены следующие языки: арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, тайский, тагальский и вьетнамский. Модальность, размер контекстного окна, конкретные уровни квантования, требования к оборудованию, результаты тестирования и известные ограничения не указаны, поэтому оценить производительность в отдельных задачах по этим данным невозможно. Использование модели регулируется Llama 4 Community License от Meta, действующей с 5 апреля 2025 года. Лицензия допускает использование, воспроизведение, распространение, создание производных работ и модификацию на указанных условиях, включая сохранение лицензионного уведомления, предоставление копии соглашения и отображение обозначения «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов. Для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Percival_01Shadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Percival_01Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_Experiment26Yamshadow — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель объединяет automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B; доступна в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_M7Alloyingotneoy — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с длинным контекстом до 32 768 токенов. Данные о специализации по языкам или прикладным областям в карточке не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_T3qm7xpStrangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xpStrangemerges_32-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель Hjgugugjhuhjggg/mergekit-passthrough-owrmdht — объединение языковой модели meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, созданное методом passthrough с помощью mergekit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Базовая модель Meta описана как компактная многоязычная модель, настроенная на выполнение инструкций и предназначенная для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.