I.12Рекомендации и персонализация

JetLM/SDAR-8B-Chat — разговорная языковая модель семейства SDAR, разработанная авторами проекта SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая поддерживает эффективное обучение, а диффузионная позволяет выполнять параллельный вывод. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка сообщает о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и о преимуществах на сложных задачах научного рассуждения для SDAR в целом; эти утверждения не следует считать отдельной оценкой именно версии 8B-Chat. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T5 Version 1.1 Base — разработанная Google предварительно обученная текстовая encoder-decoder модель семейства T5 с примерно 123,8 млн параметров. Она реализует подход text-to-text: входные и выходные данные представлены текстом, а задачи формулируются как преобразование одного текста в другой. Модель предварительно обучена только на корпусе C4 и не проходила обучение на контролируемых downstream-задачах, поэтому перед применением её необходимо дообучить для выбранного сценария. В версии 1.1 используется активация GEGLU в feed-forward слоях вместо ReLU, отключён dropout при предварительном обучении и не разделяются веса слоя эмбеддингов и классификатора. Модель рассчитана на английский язык. Доступны реализации весов для PyTorch, TensorFlow и Flax. Лицензия — Apache 2.0.

TriomphantV2-ECE-78B-SLERP-V1 — разговорная языковая модель, созданная студентами инженерной школы ECE под руководством преподавателя ECE и технического директора TW3 Partners. Это слияние методом SLERP двух моделей: MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b и dfurman/CalmeRys-78B-Orpo-v0.1; в конфигурации указана базовая модель MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и содержит 71,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она опубликована в формате safetensors с лицензией Apache-2.0; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не описаны специализированные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому область применения следует считать общей.

TroyDoesAGI — экспериментальная плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 15 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, созданная независимым разработчиком TroyDoesAI. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и ответов с опорой на предоставленный контекст, в том числе для сценариев RAG. В карточке описан специальный формат контекстного запроса с разделителями для входных блоков, метаданных и инструкций. Обучение включало набор инструкций по Python, вручную подготовленные графы знаний и данные персонального помощника; автор экспериментировал с прореживанием, абляциями и учебными последовательностями. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-ND 4.0. Автор сообщает о хорошей привязке к контексту и следовании инструкциям, но это не сопровождается формальной оценкой; результат зависит от формата запроса и качества контекста.

Sakalti/ultiima-14B-v0.3 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v9 с включением sometimesanotion/Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, ответов на запросы и следования инструкциям; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет до 131072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, с точностью float16, для использования через Transformers. Модель подходит для чат-ботов, генерации ответов и приложений, которым нужен длинный контекст. README описывает способ объединения моделей, но не приводит результаты оценки качества, рекомендуемые параметры генерации или подробное описание поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WizardLM-13B-V1.2 — полноразмерная текстовая модель с архитектурой Llama, разработанная командой WizardLM и обученная на базе Llama 2 13B. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и многоходового диалога; в карточке приведён шаблон общения в стиле Vicuna. Число параметров — 12,9 млрд, контекст — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и выполнения сложных текстовых инструкций. В README приведены результаты внутренних оценок MT-Bench, AlpacaEval и WizardLM Eval; авторы отмечают, что тестирование выполнялось самостоятельно и результаты ожидали проверки. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Llama 2 License.

Zora-9B-v0 — мультимодальная модель Lambent, полученная слиянием предварительно обученных моделей семейства Qwen3.5 с помощью Karcher Mean и mergekit. Она предназначена для диалогового взаимодействия и работы с изображениями; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В README описаны настройки стиля ответов и снижение числа отказов и оговорок, однако модель всё ещё может использовать оговорки и сохранять элементы deliberative alignment. Модель содержит 7,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3.5 и принимает текст и изображения для генерации текстовых ответов. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.