I.14Автоматизация процессов и AI-агенты

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.

bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-V3.1-Base-GGUF — это набор GGUF-квантизаций базовой языковой модели DeepSeek-V3.1-Base, разработанной deepseek-ai. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp версии b6214 и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Доступны варианты с разными уровнями квантизации: от Q8_0 размером около 713 ГБ до IQ1_M размером около 147 ГБ. В README рекомендуются Q6_K как вариант почти максимального качества, Q4_K_M как сбалансированный вариант для большинства сценариев и IQ4_XS как более компактный вариант с сопоставимой производительностью. Также представлены форматы Q2, Q3, Q4, IQ2 и IQ3 с различным компромиссом между качеством и требованиями к памяти; некоторые варианты используют Q8_0 для embedding- и output-весов. Модель подходит для локального текстового вывода при наличии значительных ресурсов оперативной или видеопамяти. Чем ниже уровень квантизации, тем меньше размер файлов и требования к памяти, но тем выше потенциальная потеря качества; варианты IQ1 и некоторые варианты Q2 отмечены как низкокачественные или нерекомендуемые. Архитектура, поддерживаемые языки, размер контекста и формат промпта в README не указаны, а лицензия также не приведена, поэтому эти характеристики следует уточнить на странице исходной модели deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base.

DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF — это квантизированная версия языковой модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной deepseek-ai и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, KoboldCpp и Text Generation Web UI. Модель содержит 284 млрд параметров, поддерживает текстовый ввод и поставляется только в формате MXFP4. Доступен вариант размером около 156,38 ГБ, сохраняющий исходное качество квантизации. В модели предусмотрены веса MTP (Multi-Token Prediction) в виде отдельной DSpark draft-модели, которую можно использовать для speculative decoding и ускорения генерации. Языки, максимальная длина контекста и дополнительные модальности в README не указаны. К сильным сторонам относятся большой размер модели, сохранение исходного качества MXFP4 и возможность ускорения вывода с помощью DSpark. Ограничения включают очень высокие требования к дисковому пространству и аппаратным ресурсам, отсутствие imatrix-калибровки на момент публикации и неопределённость стандартного chat template, который может быть задан некорректно. Модель распространяется по лицензии MIT.

Eagle 2.5-8B — мультимодальная модель семейства Eagle 2.5 от NVIDIA для анализа изображений, видео и текста. В основе архитектуры — визуальный энкодер SigLIP2-So400m-Patch16-512 и языковая модель Qwen2.5-7B-Instruct, объединённые в мультимодальную архитектуру на базе LLaVA с разбиением изображений на фрагменты. Модель поддерживает изображения высокого разрешения, многостраничные документы, длинный текст и видео до 512 кадров; контекст при обучении постепенно расширяли с 32K до 128K токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по видео и изображениям, суммаризации видео, локализации событий и понимания документов. В README сообщается о результатах на тестах понимания длинных видео и изображений, включая 72,4% на Video-MME при подаче 512 кадров. Указанная в метаданных лицензия — other; конкретные условия следует сверять с карточкой модели.

beomi/EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-Llamafied — это адаптированная («llamafied») версия инструкционной языковой модели EXAONE 3.5 2.4B Instruct, разработанной LG AI Research и преобразованной пользователем beomi. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на основе инструкций и запросов пользователя. Модель содержит 2,4 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и работает с английским и корейским языками. Она распространяется для использования через библиотеку Transformers; в метаданных также указана совместимость с форматом Llama и файлами safetensors. Версия ориентирована на сценарии, где требуется компактная инструкционная LLM с поддержкой длинного контекста. Модель подходит для диалоговых помощников, написания и продолжения текстов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач генерации на английском и корейском языках. Ограничения связаны с тем, что это адаптированная версия исходной модели, поэтому совместимость, качество и поведение могут отличаться от оригинальной EXAONE-3.5-2.4B-Instruct. Модель распространяется по лицензии EXAONE, обозначенной в Hugging Face как other; перед использованием необходимо проверить её условия.

Experiment28T3q_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях.

flammen15-mistral-7B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком flammenai на основе nbeerbower/MaidFlameSoup-7B и nbeerbower/flammen14-mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; при объединении использовалась точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

FLAN-T5-XXL — языковая модель семейства T5, разработанная Google и дообученная по инструкциям на более чем тысяче дополнительных задач. Это вариант с 5,8 млрд параметров, построенный на архитектуре encoder-decoder T5; модель принимает текст и генерирует текст в формате text-to-text. Она предназначена для выполнения разнообразных задач по текстовой инструкции, включая ответы на вопросы, рассуждения и few-shot- или zero-shot-сценарии. Карточка указывает английский, немецкий и французский языки; метаданные также отмечают румынский и многоязычность. Модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии Apache 2.0. FLAN-T5-XXL может служить основой для прототипов и исследований языковых моделей, обработки естественного языка и обучения на примерах в запросе. Авторы сообщают о сильных результатах на разных бенчмарках, однако модель не тестировалась в реальных приложениях. Она может воспроизводить смещения и неподходящий контент из обучающих данных, поэтому перед применением в конкретном продукте необходима оценка качества, безопасности и справедливости.

Gemma 1.1 2B Instruct — языковая instruction-tuned модель Google, представленная в формате GGUF. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель содержит около 2 миллиардов параметров и предназначена для текстовой генерации и работы с инструкциями. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, творческих задач, многошагового общения, программирования, автодополнения и других универсальных сценариев. По сравнению с первоначальной версией Gemma заявлены улучшения качества ответов, работы с кодом, фактической точности, следования инструкциям и многораундового диалога. Небольшой размер делает её подходящей для устройств с ограниченными ресурсами и обеспечивает быстрый отклик. Сильной стороной модели являются связные, подробные и преимущественно образовательные ответы. При этом стиль может быть менее разговорным, чем ожидается, а результаты генерации кода требуют проверки: в приведённом примере присутствует ошибка порядка объявления функций. Системные промпты модель не поддерживает; используется шаблон Google Gemma Instruct. Сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не указаны. Для доступа к исходной модели на Hugging Face требуется принять лицензию Google Gemma; в карточке указана лицензия gemma. Дата выпуска в метаданных — 5 апреля 2024 года.

ThomasBaruzier/gemma-2-9b-it-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционно дообученной текстовой модели Gemma 2 9B IT, первоначально разработанной Google. Квантизации созданы с помощью llama.cpp и метода imatrix на основе калибровочного файла Bartowski; исходная модель — google/gemma-2-9b-it. Модель представляет собой decoder-only большую языковую модель для генерации и преобразования текста. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и других задач текстовой генерации на английском языке. Доступны варианты с разными уровнями квантизации и размером примерно от 2,3 до 17,6 ГБ: от IQ1_S и IQ1_M до Q8_0 и F16. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут сильнее терять качество; по приведённой таблице варианты Q4–Q8 близки к F16 по измеренным показателям perplexity и accuracy. Сильная сторона набора — возможность запускать Gemma 2 9B IT локально или на инфраструктуре с ограниченными ресурсами через llama.cpp, выбирая компромисс между размером и качеством. README не содержит сведений о длине контекста, точной архитектуре, поддерживаемых модальностях кроме текста или полном наборе языков; указано только, что модель доступна на английском языке. Использование регулируется лицензией Gemma от Google; для доступа к модели на Hugging Face требуется принять условия этой лицензии.

ark4004/gemma3.8-27B-FP8 — репозиторий на Hugging Face, опубликованный пользователем ark4004. По истории репозитория он является копией Qwen/Qwen3.8-27B-FP8, поэтому название Gemma не подтверждает принадлежность к семейству Gemma. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и обработки изображений с текстом: заявлена совместимость с Transformers, vLLM и SGLang, а примеры показывают ответы на текстовые запросы и анализ изображений. Это постобученная мультимодальная модель класса image-text-to-text с заявленным размером 27B параметров и FP8-квантизацией; для исходной Qwen-версии указана fine-grained FP8-квантизация с размером блока 128. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Точные архитектурные детали, поддерживаемые языки, размер контекстного окна, результаты оценки, сильные стороны и ограничения именно копии ark4004 в доступных данных надежно не указаны, поэтому их нельзя утверждать.

Gemma-4-31B-it-ROCmFP4-GGUF — это мультимодальная квантизированная GGUF-версия модели Gemma-4-31B-it, разработанной Google и подготовленной пользователем kingjones777. Модель предназначена для генерации и анализа текста, а также для обработки изображений; для визуального ввода в репозиторий включён отдельный проектор mmproj-BF16.gguf. В репозитории представлены четыре варианта квантизации: 4-битный ROCmFP4 и 6- или 8-битные ROCmFPX, размером примерно от 16,44 до 30,04 ГиБ. Модель рассчитана прежде всего на AMD Strix Halo с графикой gfx1151, включая Ryzen AI MAX+ 395, и поддерживает ускорение через ROCmFPX. Заявленный контекст в проверках составлял 4096 токенов; языки явно не указаны. Для ускорения генерации поддерживается speculative decoding с drafter-моделью Gemma-4-31B-it-assistant. На рекомендованном 4-битном варианте измерена скорость до 21,68 токена в секунду с MTP и около 11,81 токена в секунду без него. Сильные стороны модели — мультимодальность, наличие нескольких вариантов точности, проверенная работа с текстом и изображениями на реальном оборудовании, а также заметное ускорение за счёт speculative decoding. Основное ограничение — необходимость специальной сборки llama.cpp с поддержкой ROCmFPX: стандартные llama.cpp, Ollama и LM Studio эти типы файлов не загружают. Для обработки изображений требуется отключить flash attention, а использование MTP может зависеть от версии сборки и операционной системы. Модель распространяется по лицензии Gemma. Условия использования следует уточнять в лицензии Google Gemma; README не приводит дополнительных ограничений.

ByteOtter Gemma-4-E4B-IT-TAK-Reasoning-GGUF — это текстовая генеративная модель в формате GGUF, созданная ByteOtter на основе instruction-модели google/gemma-4-E4B-it. Модель предназначена для запуска с помощью llama.cpp и ориентирована прежде всего на задачи рассуждения, а также на генерацию текста, ответы на вопросы, следование инструкциям, математические и структурированные задачи. Это квантованный вариант со смешанной точностью размером 3,236 ГБ. Квантование выполнено в рамках фиксированного ограничения на размер; дообучение, слияние весов, замена токенизатора и шаблона чата не проводились. Репозиторий содержит только текстовую версию без компонентов для обработки изображений и аудио. В заявленном тестировании модель получила 69,53% в категории рассуждений и превзошла сопоставимый низкобитный вариант Unsloth на 14,06 процентного пункта, однако уступила исходной BF16-модели 2,34 пункта. Сильной стороной модели является ориентация на рассуждения при существенно меньшем размере по сравнению с исходной BF16-версией, что может упростить локальный запуск. Результаты для других задач являются диагностическими и не гарантируют качество в прикладных сценариях; квантование может влиять на ответы, точность и стабильность в зависимости от запросов и среды выполнения. Модель распространяется по лицензии Apache License 2.0 с учетом лицензии и атрибуции базовой модели.

Gemma 7B — текстовая авторегрессионная языковая модель из семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, использованных при создании Gemini. Модель принимает текст и генерирует текст; семейство включает предварительно обученные и настроенные на выполнение инструкций варианты. Для этой модели карточка указывает генерацию текста, а метаданные — форматы Safetensors и GGUF и библиотеку Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов и генерации различных текстов, включая черновики писем, сценарии и маркетинговые материалы. Google описывает Gemma как компактное семейство, которое можно запускать на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В README заявлена поддержка английского языка; размер контекста для этого репозитория не приведён. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятость обучающих данных; модель может хуже справляться со сложными задачами, неоднозначностью и тонкими языковыми нюансами. Для практического применения следует проверять результаты и учитывать правила безопасного использования Gemma. Лицензия — Gemma License.

GLM-5.3-DERISKED-Int4-Int8Mix — языковая модель для генерации текста, разработанная Blackfrost на основе полной GLM-5.3 от Z.AI и квантизированной версии Tech2wild. Модель предназначена для исследовательского и локального использования, включая запуск и обслуживание через vLLM на совместимой многографической инфраструктуре. Она поддерживает английский и китайский языки и относится к классу causal language models. Архитектура модели — GlmMoeDsaForCausalLM с mixture-of-experts: около 743 млрд параметров всего, примерно 40 млрд активных на токен, 78 основных слоёв и дополнительный MTP-слой. Используются 256 маршрутизируемых экспертов с выбором top-8 на токен и один общий эксперт, скрытый размер составляет 6144. Веса представлены в формате compressed-tensors pack-quantized: маршрутизируемые эксперты квантизированы в Int4, плотные и attention-слои — в Int8, с group size 128. Контекст может достигать 131 072 токенов согласно настройкам запуска. Сильной стороной модели является сочетание полной MoE-архитектуры GLM-5.3 с компактным смешанным квантизированным представлением, рассчитанным на работу в ограниченной по памяти инфраструктуре. Blackfrost применил к весам собственную модификацию DWM, изменяющую профиль отказов модели. Чекпойнт не проходил оценочную серию тестов на отказы, поэтому показатели безопасности от других вариантов GLM-5.3 к нему неприменимы. Выводы могут быть неточными, оскорбительными или небезопасными; модель не является механизмом обеспечения безопасности и требует внешних ограничений. Модель публична и не требует специального доступа. Для запуска заявлен путь vLLM с compressed-tensors и tensor parallelism; это не GGUF-модель. Лицензия наследуется от GLM-5.3 и указана как glm-5.3; необходимо сохранять исходные уведомления об авторских правах и условиях лицензии.

Gemma 3 12B IT QAT GGUF — квантизированная instruction-tuned модель семейства Gemma 3, разработанная Google. Данный вариант подготовлен bartowski на основе весов google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized и предназначен для локального запуска через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Модель относится к мультимодальному классу image-text-to-text, поэтому предназначена для обработки текста и изображений с генерацией текстовых ответов. Указан размер 12 миллиардов параметров; README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста и точной архитектуре. Доступны варианты в формате GGUF с разными уровнями квантования, включая Q4_0; файл Q4_0 имеет размер около 6,91 ГБ и благодаря QAT должен обеспечивать улучшенное качество относительно обычного квантования при сохранении сниженных требований к памяти. Q4_0 также поддерживает онлайн-репаковку для ARM- и AVX-совместимых CPU. Сильными сторонами являются возможность локального использования, широкий выбор уровней квантования и совместимость с распространённой экосистемой llama.cpp. Более качественные варианты требуют больше памяти, а сильнее сжатые варианты могут заметно терять в качестве. Для доступа к исходной модели на Hugging Face необходимо принять лицензию Google Gemma; конкретные условия лицензии в README не приведены.

GPT-6 Sol Pro — вариант GPT-6 Sol от OpenAI, работающий с режимом рассуждений pro для получения более качественных ответов на сложных задачах. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; карточка не уточняет архитектуру, размер, контекст и поддерживаемые языки. В метаданных задача модели указана как image-text-to-text, однако README описывает только текстовый режим и не сообщает о работе с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это 8-битная версия Hermes 3 на базе Llama 3.1 с 70 млрд параметров, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B с помощью mlx-lm 0.16.1. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям; метаданные также указывают на дообучение исходной Llama 3.1 70B. Поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, включая сценарии чат-взаимодействия. Контекст составляет до 131 072 токенов. В карточке заявлен английский язык. Модель распространяется по лицензии Llama 3. Используйте её в совместимой среде MLX; README предлагает установить mlx-lm.

Это GGUF-квантизированная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-abliterated, разработанной huihui-ai и подготовленной к публикации пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в LM Studio, llama.cpp и других проектах на базе llama.cpp. В основе лежит модель с архитектурой Llama и размером 70B параметров; в README также указано, что она относится к вариантам abliterated и uncensored. Доступны многочисленные уровни квантизации, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_XS и варианты Q3. Размер файлов составляет примерно от 30,91 до 74,98 ГБ. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp версии b4585. Формат запроса использует специальные токены DeepSeek. Сильной стороной являются варианты с высокой точностью, особенно Q6_K и Q5_K_M, а Q4_K_M предлагает более экономичный компромисс между качеством и размером. Версии с меньшей битностью позволяют снизить требования к оперативной памяти, но обеспечивают более низкое качество. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста, фактической производительности и точных аппаратных требованиях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ibm-granite_granite-4.1-30b-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели Granite 4.1 30B, разработанной IBM и опубликованной как ibm-granite/granite-4.1-30b. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix, предназначены для локального запуска и генерации текста. Модель рассчитана на задачи text-generation и может использоваться через llama.cpp, Ramalama, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Доступны варианты от BF16 до низкобитных Q3 и IQ3, что позволяет выбирать между качеством, требованиями к памяти и скоростью работы. Размер файлов варьируется примерно от 12,78 до 57,74 ГБ; наиболее качественные варианты Q6_K_L и Q6_K имеют размер около 24 ГБ, а Q4_K_M предлагается как сбалансированный вариант. Сильной стороной набора является широкий выбор квантизаций, включая варианты, оптимизированные для различных сценариев и архитектур CPU, а также сохранение высокого качества у старших форматов. Ограничения включают значительные требования к оперативной или видеопамяти для 30-миллиардной модели, снижение качества у младших квантизаций и необходимость поддержки Granite 4.1 используемым программным обеспечением. В README не указаны языки, размер контекста, архитектурные детали и мультимодальные возможности, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по представленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LeoScorpius-7B-Chat-DPO-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO методом SLERP с помощью Mergekit. Модель семейства Mistral имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. Поддерживается контекст до 32 768 токенов; файлы представлены в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или специальных ограничений применения, поэтому качество ответов для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и ignos/LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указано контекстное окно 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Репозиторий не описывает отдельные специализированные области применения или языки, поэтому модель можно рассматривать как чат-модель общего назначения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или сведений о специальных ограничениях; поведение и надёжность следует проверять на целевых задачах.

ETRI xainlp team разработала текстовую генеративную модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров. В основе лежит meta-llama/Llama-13b-hf; модель дообучена на 650 тыс. примеров для следования инструкциям, затем на 280 тыс. примеров LIMA и на 90 тыс. примеров предпочтений пользователей с применением DPO и LoRA. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев и выполнения инструкций. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GPTQ — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Llama 2 7B Chat, разработанной Meta, подготовленная TheBloke в формате GPTQ. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов: ответов на вопросы, помощи пользователю и других сценариев, где требуется текстовый ассистент. Для работы рекомендуется использовать шаблон промпта Llama-2-Chat с системными инструкциями и пользовательским запросом. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 7 миллиардов параметров. Она работает с текстом, поддерживает английский язык и рассчитана прежде всего на GPU-инференс. В репозитории доступны варианты с разными параметрами квантизации GPTQ, включая разрядность, размер групп, порядок активаций и другие настройки; конкретные варианты позволяют выбирать компромисс между требованиями к VRAM и точностью. Некоторые файлы совместимы с ExLlama, который поддерживает Llama-модели в 4-битном формате. К сильным сторонам относятся сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией и наличие нескольких вариантов квантизации для различного оборудования. Ограничения связаны с потерями точности, возможными при квантизации, отсутствием мультимодальности и тем, что модель не предназначена для генерации фактически гарантированно достоверных ответов. Модель распространяется по лицензии Llama 2; её использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 2.

Llama 2 7B Chat — текстовая авторегрессионная модель Meta на архитектуре Transformer, настроенная для диалогов с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Версия содержит 7 млрд параметров и представлена в формате Hugging Face Transformers с весами PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы, объяснений и других сценариев генерации на английском языке; для корректной работы следует использовать формат диалога Llama 2 Chat. Контекстное окно — до 4 тыс. токенов. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением требуется проверка безопасности под конкретный сценарий. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2, условия которой необходимо принять для получения весов.

PlumChat — объединённая языковая модель от sequelbox на архитектуре Llama 3.1, созданная методом DARE/DELLA с помощью mergekit на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и моделей ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2 и sequelbox/Llama3.1-8B-MOTH. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения переписки и подготовки текстовых черновиков. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 13,13 и IFEval 42,43; оценки не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель принимает текст и генерирует текст; данных о специально поддерживаемых языках в карточке нет. Унаследованные от Llama 3.1 ограничения и условия распространяются на эту производную модель; лицензия — llama3.1.

Llama3-ChatQA-1.5-70B — разговорная языковая модель NVIDIA для ответов на вопросы, в том числе по документам с использованием retrieval-augmented generation (RAG). Она построена на базе Llama 3 и обучена по улучшенной методике из работы ChatQA; дополнительное обучение на данных разговорного вопросно-ответного взаимодействия улучшает ответы по таблицам и арифметические вычисления. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 69,5 млрд параметров. Модель рассчитана прежде всего на ответы с предоставленным контекстом: можно передать документ целиком, если он помещается в контекст, или добавить найденные поиском фрагменты. Она также поддерживает диалоговые вопросы без контекста. Рекомендуется использовать указанный авторами формат диалога. Контекстное окно — 8192 токена; модель принимает текст и генерирует текст. Карточка приводит результаты оценки на наборах для conversational QA и RAG. Модель предназначена для англоязычных сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors, а лицензия — Llama 3 Community License. Это производная от базовой Llama 3 модель, поэтому условия её использования определяются лицензией Llama 3; перед применением следует учитывать её ограничения.

Карточка модели unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E, поэтому описание составлено по ней. Llama 4 Maverick — мультимодальная модель Meta для диалога и понимания изображений. Она использует авторегрессионную архитектуру mixture-of-experts с 17 млрд параметров и 128 экспертами, а также раннее объединение модальностей для работы с текстом и изображениями. В репозитории доступны веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для коммерческих и исследовательских сценариев: чат-помощников, визуального анализа, распознавания объектов и сцен, описания изображений и ответов на вопросы по ним. Она поддерживает арабский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, испанский, тагальский, тайский и вьетнамский языки. Модель проверена для анализа до пяти изображений на вход. Для использования действует пользовательская Llama 4 Community License Agreement. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных. Возможности и качество могут различаться в зависимости от языка и сценария; для работы с большим числом изображений, чем проверенное, требуется дополнительная проверка и настройка.

MamayLM-Gemma-3-27B-IT-v2.0 — украински адаптированная мультимодальная языковая модель, разработанная INSAIT на основе Google Gemma 3 27B IT. Это плотная модель архитектуры Gemma 3 с 27 млрд параметров, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и понимания изображений вместе с текстом. Карточка описывает улучшенную поддержку украинского языка и культурного контекста, многоходовые беседы и сложные инструкции; также модель поддерживает английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы по тексту и изображениям, диалоговых помощников и анализа визуального содержимого с учётом текстового контекста. Данные предобучения охватывают период до мая 2025 года, а инструкционная настройка — до октября 2025 года. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; для работы с изображениями требуется сохранять корректную обработку vision-компонентов. Лицензия — Gemma.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment28T3q — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28T3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, составления черновиков и продолжения текстовых запросов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; результаты генерации следует проверять в соответствии с задачей.