I.12Рекомендации и персонализация

Llama-3-Smaug-8B — языковая модель Abacus.AI для диалогов и генерации текста. Она создана дообучением meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct по рецепту Smaug, ориентированному на повышение качества многоходовых разговоров в практических сценариях. Модель использует плотную архитектуру Llama, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов; веса доступны в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых помощников и задач генерации текста. В карточке приведено сравнение на MT-Bench: средняя оценка Smaug-8B составила 8,33 против 8,10 у исходной Meta-Llama-3-8B-Instruct. В данных также указаны обучающие наборы для математических задач, кода и диалогов. Метаданные указывают лицензию llama2; перед использованием следует учитывать условия лицензии Meta Llama 2.

LLamaPhi3 — языковая модель семейства Llama, созданная bunnycore путём объединения частей двух моделей с помощью Mergekit: Dolphin-2.9.1-Phi-3-Kensho-4.5B-abliterated-v3 и HyperLlama-3.1-8B. В конфигурации указаны метод passthrough и формат весов bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а заявленный контекст составляет 131072 токена. Модель насчитывает 6,2 млрд параметров. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает языковую специализацию или подробные ограничения качества, поэтому их нельзя надёжно уточнить.

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT — языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и общения на английском и языках Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский; настройка по инструкциям проводилась на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, анализ тональности, выявление токсичности, перевод и суммаризация. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или вымышленные сведения и непоследовательно рассуждать. В README также отмечено, что релиз не прошёл настройку безопасности, поэтому для ответственных сценариев пользователям следует самостоятельно применять меры безопасности и проверять результаты.

Llama-SEA-LION-v3-8B-IT — инструктивно дообученная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная декодерная модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения пользовательских инструкций. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов. Модель обучена следовать инструкциям на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском языках. Карточка также заявляет поддержку бирманского, китайского, филиппинского, кхмерского, лаосского и малайского; метаданные каталога отдельно отмечают английский, китайский, вьетнамский, индонезийский, тайский и тамильский. Подходит для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, перевода и других текстовых задач. Распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать; её безопасность специально не настраивалась, поэтому ответы и сценарии использования требуют проверки.

Manticore 13B — языковая модель OpenAccess AI Collective, полученная дообучением Llama 13B на наборах диалогов, инструкций, задач на рассуждение и краткое изложение. Это плотная авторегрессионная архитектура LLaMA с 12,9 млрд параметров; модель использует Transformers и принимает текст, генерируя текст. Указанный контекст — 2048 токенов, основной язык карточки — английский. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, выполнения инструкций, ответов на вопросы и генерации подробных или кратких ответов. Данные обучения включают ShareGPT, WizardLM, Wizard-Vicuna, Alpaca-CoT, GPT4-LLM-Cleaned, GPTeacher, ScienceQA, HellaSwag, MMLU и набор для суммаризации отзывов. Модель не проходила выравнивание предпочтений с помощью RLHF и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Matter-0.1-7B-boost-DPO-preview — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная 0-hero. Это версия Matter 7B Boost, дообученная методом DPO на наборе Matter, составленном из более чем 35 датасетов и охватывающем свыше 6 млрд токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы в формате ChatML. В README также заявлена поддержка вызова функций, позволяющая использовать её в приложениях с инструментами. Метаданные указывают английский язык; модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Возможные ограничения включают ошибки и выдуманные ответы, характерные для генеративных языковых моделей; качество вызова функций зависит от корректного форматирования запросов и обработки специальных токенов.

Карточка модели Undi95/Meta-Llama-3-70B-hf на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Meta-Llama-3-70B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3 70B — большая авторегрессионная языковая модель Meta с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Эта версия предназначена для генерации текста; семейство включает предварительно обученные и настроенные варианты, но карточка репозитория не уточняет, к какому варианту относится этот чекпойнт. Модель принимает текст и генерирует текст, включая код. Её можно использовать для диалоговых помощников и адаптировать к различным задачам генерации естественного языка. В README указано, что модель предназначена для коммерческого и исследовательского использования на английском языке; применение на других языках выходит за рамки заявленного назначения, хотя дообучение для них допускается при соблюдении условий лицензии и политики использования. Модель выпущена Meta в апреле 2024 года. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по специальной лицензии Llama 3 с коммерческими условиями. Ответы могут требовать дополнительных мер безопасности, настроенных под конкретное приложение.

Это копия Mistral-7B-Instruct-v0.1, опубликованная sanchit-gandhi. Модель представляет собой плотный трансформер Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный для следования инструкциям на общедоступных диалоговых наборах данных. Веса разбиты на шарды по 5 ГБ, чтобы облегчить загрузку в средах с ограниченной оперативной памятью; по остальным характеристикам модель идентична оригиналу. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Архитектура использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор BPE с поддержкой байтового отката; контекст составляет до 32 768 токенов. Для формата инструкций применяются маркеры [INST] и [/INST], также доступен шаблон чата Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В карточке отмечено отсутствие встроенных механизмов модерации, поэтому сгенерированные ответы могут не соблюдать ограничения безопасности. Уменьшенный размер шардов упрощает загрузку модели, но не уменьшает её объём параметров или вычислительные требования при генерации.

Это диалоговая языковая модель Mistral-7B-model_45k6e2e4-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp, созданная объединением моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и pankajmathur/Mistral-7B-model_45k6e2e4 методом SLERP с помощью mergekit. В основе — плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors и BF16. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные оценки качества или специализированные области применения. Практическая эффективность зависит от задачи и способа использования; отдельные языковые приоритеты не заявлены.

Mistral-Instruct-Orca-Slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей Mistral AI и Open-Orca методом slerp с помощью mergekit. В основе — mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca; модель имеет архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст; карточка не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506-MLX-8bit — это 8-битная квантованная версия мультимодальной инструкционной модели Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506, разработанной компанией Mistral AI. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX и mlx_vlm. Модель предназначена для запуска на устройствах с Apple Silicon и поддерживает сценарии генерации текста по инструкциям, а также обработки изображений и текста, о чём свидетельствует мультимодальный профиль image-text-to-text. Она поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, японский, корейский, русский, китайский, арабский, персидский и другие языки, перечисленные в карточке модели. Ключевые характеристики — 24 млрд параметров в исходной модели, 8-битное представление весов и оптимизация для экосистемы Apple Silicon. Квантование снижает требования к памяти и делает локальный запуск практичнее, однако может немного повлиять на точность по сравнению с полной версией. Длина контекста в README не указана. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; LM Studio не является её разработчиком и не гарантирует точность, безопасность или пригодность генерируемого содержимого.

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 — инструктивная языковая модель Mistral AI на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). Это дообученная версия Mixtral-8x7B-v0.1 для диалогов и генерации ответов по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в карточке заявлен контекст до 32 768 токенов. Для запуска README показывает токенизатор mistral-common и библиотеку mistralinference, а метаданные также указывают поддержку vLLM. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. В карточке она названа демонстрацией возможностей дообучения базовой модели. Указанные языки — английский, французский, итальянский, немецкий и испанский; специализация на каком-либо одном языке не заявлена. README предупреждает, что встроенных механизмов модерации нет. Лицензия — Apache-2.0.

SlimOrca Mixtral 8x7B — дообученная языковая модель, выпущенная OpenAccess AI Collective и OpenOrca на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 с использованием датасета Open-Orca/SlimOrca. Это авторегрессионная модель генерации текста с архитектурой Mixtral sparse Mixture of Experts; она подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

Nero-7B-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная teodortita слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге; модель принимает текст и выдаёт текст. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. В README приведены сравнительные результаты на AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench; Nero показала более высокие значения, чем обе исходные модели, на GPT4All и Bigbench. Эти результаты относятся только к указанным бенчмаркам и не гарантируют качество для конкретных запросов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

NeuralSoTa-7b-v0.1 — объединённая языковая модель Kukedlc на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 и объединяет веса Dolphin 2.8 Mistral 7B v02, WizardLM-2-7B и Starling-LM-7B-beta. Модель предназначена для генерации текста на основе текстовых запросов; её можно применять для диалогов, ответов на вопросы и написания текстов. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT-GGUF — это квантизированная GGUF-версия языковой модели Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT, разработанной NousResearch и подготовленной квантизацией компанией Second State Inc. Модель предназначена для диалоговых и инструкционных сценариев, включая генерацию текста и работу в чат-приложениях на базе LlamaEdge. Модель основана на архитектуре Mixtral и использует формат промптов ChatML. В README указан английский язык, контекстное окно составляет 4096 токенов. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0 размером от 17,3 до 49,6 ГБ. Q4_K_M рекомендуется как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Более сильная квантизация уменьшает размер, но может заметно ухудшать качество; точные сведения о числе параметров, поддерживаемых модальностях и дополнительных языках не указаны. Для запуска требуется LlamaEdge версии 0.2.8 или новее; предусмотрены режимы сервиса и командного чат-приложения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/openchat-3.5-0106-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она создана слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и openchat/openchat-3.5-0106 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и генерацию ответов на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Язык обучения или преимущественные языки в предоставленных данных не обозначены.

Ornith-1.5-35B-A3B-NInfer — производный инференс-артефакт модели Ornith-1.5-35B-A3B, разработанной Ornith AI. Это мультимодальная языковая модель архитектуры Qwen 3.5 Mixture-of-Experts, принимающая текст и изображения. Артефакт предназначен для запуска и обслуживания через движок NInfer, а не является исходным репозиторием модели. Модель содержит 40 слоёв и 256 экспертов, из которых для каждого токена активны 8; эффективный объём активных параметров составляет около 3 млрд при общем классе модели 35B. Используются скрытый размер 2048, GQA с 16 attention- и 2 KV-головами, словарь из 248 320 токенов и контекст до 262 144 позиций. Зрительный энкодер состоит из 27 слоёв. Артефакт включает DFlash-компонент для multi-token prediction и обученную MTP-head, оптимизированную с помощью knowledge distillation. Заявленный язык — английский. Весы упакованы в единый файл размером около 21,22 GiB с групповой смешанной квантизацией Q4, Q5, Q6 и W8; часть тензоров сохранена в BF16. По измерениям из карточки, обученная MTP-head повысила долю принятых черновых токенов с 21,8% до 39,0% и увеличила скорость декодирования примерно на 21,5% в указанной конфигурации RTX 5090 и однопоточном CLI-тесте. Ограничения включают зависимость от движка NInfer, специфичного формата артефакта и доступности соответствующих аппаратных ресурсов; приведённые показатели не являются универсальной гарантией производительности. Базовая модель распространяется по лицензии MIT. Встроенная grafted MTP-head указана как производная от Qwen и распространяется по Apache-2.0, поэтому условия использования следует учитывать для компонентов отдельно.

Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF — квантизированная версия языковой модели Qwen3-4B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных приложениях, включая диалоговые сценарии, ответы на вопросы, подготовку и преобразование текстов, а также другие задачи общего назначения. Вариант распространяется в формате GGUF и создан bartowski на основе llama.cpp release b6096; LM Studio выступает площадкой распространения, а не разработчиком модели. Модель содержит 4 миллиарда параметров и относится к текстовым autoregressive-моделям для text generation. Формат GGUF и поддержка llama.cpp упрощают локальный запуск и позволяют использовать её в совместимых инструментах, однако конкретные уровни квантования, размер контекста, поддерживаемые языки и дополнительные характеристики в README не указаны. К преимуществам относятся относительно компактный размер и возможность локального использования; ограничения включают возможное снижение точности из-за квантования, меньшие возможности по сравнению с более крупными моделями и типичные риски генерации неточной или неподходящей информации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

INCModel2/Qwen3.5-397B-A17B-MXFP4-Mixed-CT-AutoRound — вариант Qwen3.5-397B-A17B, сжатый в формат MXFP4 с помощью intel/auto-round и представленный в формате llm_compressor. Это мультимодальная модель с архитектурой Qwen3.5 MoE, предназначенная для диалогов и обработки изображений вместе с текстом; заявлен интерфейс вызова инструментов. В репозитории доступны веса safetensors, а для запуска автор приводит пример с vLLM и контекстом до 131072 токенов. Модель подходит для вопросов по изображениям, диалогов, задач на рассуждение и сценариев с вызовом инструментов. В приведённых тестах MXFP4 сохраняет 99,5% среднего результата BF16 на GSM8K, MMLU, PIQA и HellaSwag. README предупреждает о возможных фактических ошибках, предвзятых или оскорбительных ответах и рекомендует проверять безопасность перед развертыванием. Указано следовать лицензии исходной модели; метаданные репозитория указывают Apache-2.0.

Avesed/Qwen3.6-35B-A3B-INT8-W8A8 — квантизированная версия Qwen/Qwen3.6-35B-A3B, разработанная на базе модели Qwen. Это гибридная Mixture-of-Experts-модель для генерации текста, рассчитанная прежде всего на англоязычные и китайскоязычные сценарии. Архитектура включает 256 экспертов с выбором 8 экспертов на токен и примерно 3 млрд активных параметров, GatedDeltaNet для линейного внимания, vision tower и MTP head, однако назначение и характеристики визуальных возможностей в карточке подробно не описаны. Квантизация выполнена в формате INT8 W8A8: веса экспертных FFN преобразованы в симметричный INT8 по каналам, а активации квантизуются динамически для каждого токена. Чувствительные к качеству компоненты, включая self-attention, маршрутизатор, shared expert, GatedDeltaNet, lm_head, embeddings, vision tower и MTP head, сохранены в формате bfloat16. По заявлению автора, такая схема обеспечивает почти отсутствие потерь качества и предназначена для более эффективного развертывания модели. Модель поддерживается сервером vLLM с INT8 MoE-путём и рассчитана на видеокарты Ampere с архитектурами sm_80 и sm_86; в примере запуска используется tensor parallelism на двух устройствах. Ограничения включают отсутствие в README данных о размере контекста, точном общем числе параметров, поддерживаемых визуальных задачах и результатах тестирования именно этой версии. Лицензия — Apache-2.0.

lued/Qwen3.8-27B-AEON-UNCENSORED-INT8-W8A16-MTP — квантованная версия модели AEON-7/Qwen3.8-27B-AEON-ULTIMATE-UNCENSORED-BF16, основанной на Qwen/Qwen3.8-27B. За исходную архитектуру и базовую модель отвечает Qwen, за abliteration — AEON-7, а данный репозиторий содержит числовую W8A16-квантизацию, подготовленную lued. Модель предназначена для диалоговых и мультимодальных сценариев с обработкой текста и изображений, а также для развёртывания в vLLM на видеокартах Ampere. Модель имеет размер 27B параметров, поддерживает vision tower, режимы reasoning и нативный контекст до 262 144 токенов. Веса языковой модели представлены в INT8 с FP16 или BF16-активациями по схеме W8A16; голова MTP сохранена в BF16 для speculative decoding. Конфигурация оптимизирована для тензорного параллелизма на двух RTX 3090 и поддерживает FP8 E4M3 KV-кэш. Расширение контекста до 1 млн токенов с YaRN указано как отдельная возможность исходной модели и не гарантируется данной конфигурацией. Сильные стороны модели — сниженное потребление памяти по сравнению с BF16-версией, сохранение мультимодальности, большого контекста и MTP, а также отсутствие заявленных отказов на проверенном наборе промптов у исходной uncensored-версии. Ограничения включают зависимость от совместимой конфигурации vLLM, Ampere-ориентированную оптимизацию, необходимость учитывать доступную KV-память и возможное отличие поведения от стандартной Qwen3.8-27B из-за abliteration. В README указана лицензия Apache-2.0.

Mirai’s Qwen3.8-27B Medium Quantization — это 4-битная квантованная версия модели Qwen3.8-27B, подготовленная Mirai Labs для эффективного локального запуска на устройствах Apple с Apple silicon. Модель предназначена для генерации текста и локальных сценариев использования, включая агентские задачи, диалоги и работу с длинным контекстом; подробности об исходной архитектуре, языках и размере контекста в представленном описании не указаны. Модель использует асимметричную целочисленную 4-битную квантизацию с 4-битными zero points, масштабами bfloat16 и размером группы 64. Для уменьшения выбросов активаций и весов применяются блочно-диагональные Random Hadamard Transforms. Квантование выполнено после обучения и дополнено quantization-aware distillation. По сочетанию размера и KL-дивергенции разработчики относят чекпойнт к Pareto-фронту; по уровню квантизации и размеру он сопоставим с Unsloth UD-Q4_K_M. Сильная сторона модели — компромисс между качеством и эффективностью при локальном инференсе на Apple silicon. Основные ограничения заключаются в текущей поддержке только Apple silicon и необходимости использовать совместимое программное обеспечение, например пакет mirai или сборку uzu. Лицензия — Apache-2.0. Для архитектурных характеристик, языков, контекстного окна, оценок и ограничений следует обращаться к карточке исходной модели Qwen3.8-27B.

Synatra-7B-Instruct-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и maywell/Synatra-7B-Instruct-v0.2 методом SLERP с помощью MergeKit. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

TERNARY-BONSAI-2-27B-DERISKED-GGUF — мультимодальная производная модель семейства TERNARY BONSAI, выпущенная Blackfrost AI на основе prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf и в конечном счёте Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для диалоговых сценариев и работы с текстом, а при загрузке соответствующего мультимодального проектора также поддерживает входные изображения. Доступна через llama.cpp и совместимый с OpenAI API интерфейс. В релиз входят две языковые версии: высокоточная BF16 и компактная нативная тернарная PQ2_0 с групповой FP16-масштабизацией. Архитектура описана как гибридная causal language model на базе Qwen3.8, примерно на 27,36 млрд параметров и с 64 трансформерными блоками. Заявленное upstream-окно контекста составляет 262 144 токена, однако для данного релиза валидировано только 32 768 токенов; также проверена работа с одним параллельным потоком генерации. Для изображений используются отдельные проекторы BF16 или Q8_0, соответствующие языковой версии. BF16-вариант ориентирован на качество и точность, тогда как PQ2_0 существенно компактнее и демонстрирует более высокую наблюдаемую скорость декодирования в заявленной конфигурации. Обе версии прошли проверку связности оператором и HITL, а PQ2_0 указан как принятый компактный кандидат без зацикливания. При этом комплексные тесты программирования, безопасности, длинного контекста и мультимодальности ещё не опубликованы, оценка отказов находится в ожидании, а приведённые скорости не являются гарантией производительности. Процесс поведенческой модификации является проприетарным и не распространяется. Лицензия Apache-2.0 унаследована от непосредственной родительской модели.

Trinas_Nectar-8B-model_stock — объединённая автором DreadPoor с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; в состав слияния вошли Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, Dolphin 2.9.4, Hermes 3, Lumimaid v0.2 и ScaduTorrent, с базовой моделью Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 27,27, IFEval — 72,59, BBH — 31,98. Модель представлена в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Trismal-HyperAmocles-7B-Base-Ties — объединённая модель на базе Mistral, созданная JoPmt методом TIES с помощью LazyMergekit из JoPmt/Trismal-Amocles-7B-Base-Ties и Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста.

YamshadowInex12_Percival_01Yamshadow — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Percival_01Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

Jebadiah/Aria-daughter-128k — слитая линейным методом модель на основе двух инструктивных языковых моделей: Nitral-AI/Echidna-7b-128k и gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k. По архитектуре это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Контекстное окно составляет 262 144 токена; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель подходит для ведения диалогов, генерации ответов и работы с длинными текстами в пределах её контекста. Карточка не сообщает отдельные языковые или предметные специализации. Лицензия в предоставленных данных не указана.

A.X 3.1 — большая языковая модель, разработанная SK Telecom (SKT) для понимания корейского языка и корпоративного применения. Модель обучена с нуля на 2,1 трлн токенов из многоязычного корпуса, подготовленного SKT; архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 33,8 млрд параметров. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Её основные языки — корейский и английский, при этом особый акцент сделан на корейском языке и контексте. Нативный размер контекста составляет 32 768 токенов; README описывает возможность увеличить его до 131 072 токенов с помощью YaRN. Указана лицензия Apache-2.0.