I.1Поиск и навигация по информации

kechengcode/Llama-3.1-5B-Instruct-18Layers — компактная текстовая генеративная модель на архитектуре Llama, созданная методом passthrough merge из слоёв Meta Llama 3.1 8B Instruct с помощью mergekit. В репозитории указаны 4,5 млрд параметров, формат safetensors и библиотека Transformers; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейсов вызова инструментов. Её можно использовать для ответов на вопросы, черновиков текстов и подключения языковой модели к приложениям с инструментами. Карточка не описывает отдельную специализацию по предметной области или языкам; исходная модель — Llama 3.1 8B Instruct. Лицензия в предоставленных данных не указана. Сокращённый набор слоёв может влиять на качество и поведение относительно исходной модели; отдельные результаты оценки не приведены.

llama-3.1-70B-lumitron-lorablated — слитая модель генерации текста на архитектуре Llama, созданная nonetrix с помощью mergekit. В объединении использованы nonetrix/llama-3.1-70B-lumitron и mlabonne/Llama-3-70B-Instruct-abliterated-LORA; применён метод task arithmetic. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и сохранена в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов; в метаданных также отмечен интерфейс tool calling. Карточка не описывает результаты оценки качества и не приводит сведения о лицензии, поэтому эти свойства нельзя подтвердить по доступным данным.

2023mt13042 выпустил модифицированную и дообученную версию Meta Llama 3.1 8B Instruct, применив методику Abliteration — редактирование представлений модели. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель семейства Llama для диалогов и генерации текста; в метаданных указано 7,5 млрд параметров, а контекст составляет до 131 072 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, карточка заявляет поддержку английского языка. Её можно использовать для диалоговых приложений и генерации текста. Для запуска предусмотрены Transformers и веса safetensors в формате fp16; README приводит ориентир от 16 ГБ видеопамяти для обычного запуска и предлагает квантование для устройств с меньшей памятью. Модель наследует условия лицензии Meta Llama 3.1 Community License. Перед применением в производственной среде следует проверять качество и поведение ответов.

Это 8-битная конверсия модели Llama 3 8B Instruct, выполненная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Веса получены из gradientai/Llama-3-8B-Instruct-1048k с помощью mlx-lm версии 0.10.0. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. В метаданных указан английский язык; заявленная лицензия — llama3. Для использования в MLX в README приведена установка mlx-lm.

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная HFL на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct и дообученная на 5 млн инструкционных примеров. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате инструкций и чата. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других сценариев, где нужен ассистент, понимающий китайский и английский языки. Контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных результатов или конкретных ограничений качества; характеристики базовой модели не следует автоматически считать подтверждёнными для этой дообученной версии.

dddsaty выпустил Merge_Sakura_Solar — разговорную модель генерации текста на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров. Она объединяет Sakura-SOLAR-Instruct, Sakura-SOLRCA-Instruct-DPO и Sakura-SOLRCA-Math-Instruct-DPO-v2 с помощью mergekit и метода dare_ties. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и решения математических задач. В карточке приведены результаты тестов ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; средний балл указан как 74,03. Поддерживает контекст до 4096 токенов и работает с текстом на английском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC-SA 4.0. По условиям лицензии производные материалы должны распространяться на тех же условиях, требуется указание авторства, а коммерческое использование запрещено.

Модель nicolepcx/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-tiny разработана nicolepcx и представляет собой дообученную инструктивную модель семейства Llama 3.1 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. В качестве основы указана unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Метаданные указывают английский язык и контекстное окно до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

JANGQ-AI/MiniMax-M2.7-JANG_4M — квантизированная версия MiniMax M2.7, подготовленная Jinho Jang с помощью JANG Tools. Это текстовая MoE-модель с 228,7 млрд параметров и профилем смешанной точности 4,06 бита: внимание и выходной слой сохранены в 8-битном формате, эмбеддинги и экспертные MLP — в 4-битном, маршрутизатор — в float16. В метаданных указано 2,9 млрд параметров; README описывает исходную модель как 228,7-миллиардную, а размер этого профиля — около 115 ГБ. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с рассуждением, а также для сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает контекст до 196 608 токенов и рассчитана на запуск на Apple Silicon через MLX Studio, которое включает загрузчик JANG; стандартный mlx_lm смешанную точность JANG не загружает. README приводит результаты 191/200 на MMLU для профиля JANG_4M, но это ограниченное сравнение на 200 вопросах, а результаты для MiniMax M2.7 названы ожидающими подтверждения. Для запуска требуется Mac на Apple Silicon с 128 ГБ объединённой памяти и MLX; автор рекомендует MLX Studio. Модель всегда выполняет рассуждение перед ответом, а README предупреждает, что температура 0 может приводить к бесконечным циклам рассуждений. Лицензия MiniMax M2.7 некоммерческая: коммерческое использование требует предварительного письменного разрешения MiniMax.

NbAiLab/nb-notram-llama-3.1-8b-instruct — языковая модель Национальной библиотеки Норвегии (NB-AiLab), дообученная на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста с диалоговым интерфейсом и интерфейсом вызова инструментов. Размер составляет около 7,5 млрд параметров, длина контекста — 131 072 токена. Модель дообучена следовать инструкциям и вести диалог на норвежском букмоле и нюнорске, сохраняя сильные возможности английского языка. Она предназначена для ассистентов и диалоговых систем, а также для суммаризации и ответов на вопросы. Настройка включает supervised fine-tuning и небольшой этап оптимизации предпочтений; ответы обычно краткие. Обучение использовало публично доступные и синтетически созданные данные. Модель может выдавать фактические ошибки и вымышленные сведения; знания о норвежской культуре и истории могут быть неравномерными и зависеть от формулировки запроса. Данные актуальны ориентировочно до мая 2024 года, а защитное выравнивание ограничено. Для применения вне экспериментов рекомендуется оценивать модель в целевом сценарии; без дополнительных мер контроля её не следует использовать в высокорисковых медицинских, юридических или финансовых задачах. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Это квантизированная версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B, преобразованная starskyzheng в нативный формат .ninfer для NInfer и профиля NVIDIA GeForce RTX 5080. Исходная модель разработана командой Qwen. Артефакт предназначен исключительно для запуска в NInfer и не является checkpoint для Transformers, Safetensors или GGUF. Модель поддерживает генерацию текста в режимах с рассуждением и без него, обработку изображений, нескольких изображений, видео и смешанных мультимодальных сообщений. Заявлен контекст до 131 072 токенов с Q4 KV-кэшем, MTP-3 speculative decoding с окном в три токена, а также обслуживание через NInfer CLI, OpenAI Chat Completions и Anthropic Messages. Текстовое ядро использует смешанную групповую квантизацию Q3/Q4/Q5 с эффективным показателем около 3,95 BPW. Размер артефакта составляет примерно 15,33 GiB. Сильными сторонами являются мультимодальность, длинный контекст, поддержка video input и оптимизация для одной RTX 5080 с заявленной высокой скоростью декодирования. Ограничения существенны: требуется 64-битный Linux, NVIDIA GeForce RTX 5080 на 16 ГБ, CUDA Toolkit 13.1 или новее и сборка NInfer из исходников; не поддерживаются multi-GPU, CPU/GPU offload, распределённый запуск и выполнение сгенерированных tool calls. Артефакт распространяется по лицензии Apache-2.0, как и исходный репозиторий Qwen3.8-27B.

Nova 2 Lite — мультимодальная модель Amazon для повседневных задач с упором на скорость, экономичность и рассуждения. Она принимает текст, изображения и видео и генерирует текст.

Brunobkr/OFFFELLIA_f16_IBM_Granite-4.2-3b.gguf — сборка IBM Granite 4.2-3B в формате GGUF F16, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные указывают на производную от модели IBM Granite модель; README описывает проект VULLKAN-5150 и его инструменты запуска, но не подтверждает отдельные изменения весов этой сборки. Модель ориентирована на многоязычный диалог, рассуждения и работу с инструментами. В метаданных перечислены английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. README предупреждает, что качество на языках кроме английского может быть ниже, а ответы могут содержать неточности, предвзятость или небезопасный контент. Проектный README описывает ускорение AMD Vulkan, интерфейс в стиле IBM PC 5150 и другие функции форка llama.cpp; они относятся к программной среде, а не обязательно к самим весам этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Pleias-3b-Preview — базовая языковая модель на 3,2 млрд параметров, разработанная Pleias и обученная с нуля на Common Corpus. Это плотный трансформер с архитектурой, близкой к Llama и GPT-NeoX, предназначенный для генерации продолжения текста. Модель обучена на открытых данных из общественного достояния или под разрешительными лицензиями; для обучения использовались Nanotron и вычислительные ресурсы Jean Zay при поддержке Etalab. Модель подходит для генерации и творческого письма на основных европейских языках, а также как основа для дообучения на задачах работы с документами, включая RAG, перевод и исправление ошибок OCR. В README заявлена поддержка английского, французского, испанского, немецкого, итальянского, нидерландского, польского, латинского и португальского; контекст составляет 4096 токенов. Новый токенизатор рассчитан на улучшенную обработку документов и многоязычие. Это ранний предварительный релиз базовой модели, которая умеет продолжать текстовые промпты и не прошла дополнительное выравнивание безопасности. Несмотря на заявленную низкую токсичность, возможны предвзятые, вредоносные или недостоверные ответы, в том числе из-за исторических текстов в данных. Лицензия — Apache-2.0; авторы заявляют, что модель не предназначена для воспроизведения защищённого авторским правом контента.

ProCreations_grug-35b-v2-GGUF — квантованная версия модели grug-35b-v2, разработанной ProCreations и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp. В метаданных модель отмечена как MoE и предназначенная для сценариев image-text-to-text; заявлена поддержка английского языка. Также указаны ориентация на рассуждения, экономное использование токенов, агентные сценарии и работу с инструментами. Модель доступна в вариантах от BF16 до различных уровней квантования IQ и Q, включая рекомендуемые Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и другие. Размер файлов варьируется примерно от 16 до 69 ГБ, поэтому требования к оперативной или видеопамяти зависят от выбранного варианта. Квантованные версии предназначены для локального запуска через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Сильными сторонами являются широкий выбор квантований, возможность локального использования и заявленная пригодность для рассуждений, агентных задач и tool use. При этом точный контекст, архитектурные параметры, перечень поддерживаемых модальностей за пределами указанного pipeline tag и сравнительные результаты качества в README не раскрыты. Более сильное квантование обычно требует больше памяти, а малые варианты могут заметнее терять в качестве. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-72B-0.6x-Instruct — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем ddh0. Она создана линейным слиянием Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct с весом 0,6 и Qwen/Qwen2.5-72B с весом 0,4. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; автор стремился сделать инструкционную версию более гибкой и менее жёсткой. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 71,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекст — до 32 768 токенов; заявленные языки включают китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Слияние призвано сделать поведение модели гибче, однако README сообщает лишь о первоначальном тестировании и не приводит количественных оценок качества. Возможности и надёжность вызова инструментов отдельно не описаны.

ZeroXClem/Qwen2.5-7B-CelestialHarmony-1M — языковая модель, созданная ZeroXClem слиянием нескольких дообученных вариантов Qwen2.5-7B методом Model Stock. Она построена на архитектуре Qwen2 и содержит около 7,1 млрд параметров по метаданным; README указывает 7,61 млрд. Модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, ролевых сценариев и сторителлинга, структурированных рассуждений, а также работы с очень длинными документами и контекстами. В метаданных отмечен интерфейс вызова инструментов; конкретные возможности зависят от используемого шаблона и среды запуска. Модель распространяется под лицензией MIT. Для практического применения на длинном контексте потребуются совместимая среда инференса и значительные вычислительные ресурсы; заявленные качества рассуждения и работы с контекстом основаны на описании автора.

hb-dev/Qwen3-1.7B-ONNX — это версия модели Qwen3-1.7B с весами в формате ONNX, подготовленная для совместимости с библиотекой Transformers.js. Репозиторий содержит производные веса базовой модели Qwen/Qwen3-1.7B; разработчик базовой модели — Qwen, а сборку ONNX-версии опубликовал пользователь или организация hb-dev. Модель предназначена для запуска Qwen3-1.7B в средах, поддерживающих Transformers.js, включая веб-приложения и потенциальные сценарии WebML. Известно, что она относится к языковым моделям и имеет размер 1,7 млрд параметров; дополнительные сведения об архитектуре, модальностях, поддерживаемых языках и размере контекста в предоставленном README не указаны. ONNX-формат повышает совместимость с веб-инструментами, однако конкретные требования к ресурсам и показатели производительности не приведены. README не содержит сведений о лицензии этой версии модели. Условия использования следует уточнять по лицензии базовой модели Qwen/Qwen3-1.7B и правилам данного репозитория.

Карточка модели eadx/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED, поэтому описание составлено по ней. DavidAU собрал эту мультимодальную модель на базе Qwen3.5-9B-heretic-v2: автор сообщает о дообучении через Unsloth на дистиллированном наборе рассуждений Claude 4.6. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; карточка заявляет поддержку vision и диалогового режима. В README указаны 9 млрд параметров, архитектура Qwen3.5 с языковой моделью и vision encoder, а также контекст 262 144 токена с возможностью расширения. Заявленная основная область применения — рассуждения, диалог и анализ изображений; автор также приводит результаты на нескольких тестах и сообщает о снижении отказов. README рекомендует квантизацию не ниже Q4_K_S или IQ3_S с imatrix. Видео не тестировалось. Указанные языки карточки — английский и китайский; более широкая языковая поддержка описана для исходной модели Qwen3.5, но отдельно для этого дообучения не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели VasyaIT/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-HighIQ-THINKING-HERETIC-UNCENSORED, поэтому описание составлено по ней. DavidAU собрал эту мультимодальную модель на базе Qwen3.5-9B-heretic-v2: автор сообщает о дообучении через Unsloth на дистиллированном наборе рассуждений Claude 4.6. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; карточка заявляет поддержку vision и диалогового режима. В README указаны 9 млрд параметров, архитектура Qwen3.5 с языковой моделью и vision encoder, а также контекст 262 144 токена с возможностью расширения. Заявленная основная область применения — рассуждения, диалог и анализ изображений; автор также приводит результаты на нескольких тестах и сообщает о снижении отказов. README рекомендует квантизацию не ниже Q4_K_S или IQ3_S с imatrix. Видео не тестировалось. Указанные языки карточки — английский и китайский; более широкая языковая поддержка описана для исходной модели Qwen3.5, но отдельно для этого дообучения не подтверждена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1 — плотная мультимодальная модель семейства Qwen, дообученная DavidAU на базе Qwen/Qwen3.8-27B с использованием метода COLD FUSION (GAIN и Unsloth). Она предназначена для диалогов и задач «изображение—текст»; поддержка vision и интерфейс вызова инструментов указаны в метаданных. Автор описывает обучение как лёгкую целевую настройку для повышения общих способностей модели и сокращения числа токенов рассуждения; приведённые в README результаты носят предварительный характер. Модель распространяется в формате safetensors и имеет лицензию Apache-2.0. Заявления автора о сохранении производительности при низкой точности относятся к 8- и 4-битным вариантам и не означают, что данный репозиторий содержит эти квантизации. README не приводит подтверждённых оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках. Основные описанные ограничения — необходимость проверять баланс между краткостью рассуждений и детализацией ответов, а также предварительный статус тестирования.

Qwen3.8 Flash-Next Uncensored NVFP4 + MTP — мультимодальная модель класса Mixture-of-Experts, разработанная на основе чекпойнта mazinb/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-NVFP4 и опубликованная пользователем aday777. Она предназначена для высокопроизводительной генерации текста со speculative decoding на GPU NVIDIA Blackwell, включая длинный контекст, мультимодальные сценарии, tool calling и reasoning-каналы. Модель относится к pipeline text-generation и поддерживает английский язык. Модель содержит примерно 125 млрд параметров, из которых около 6 млрд активируются на один токен. Целевые MoE-эксперты и эксперты MTP квантизованы в NVFP4, общие эксперты целевой модели используют BF16; применяются MTP speculative depth 3 и контекст до 131 072 токенов. В квалификационном тесте на NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB была достигнута скорость 161,12 выходного токена в секунду, однако для работы требуется современная совместимая сборка vLLM с поддержкой Qwen4-Exp/Flash-Next, Blackwell NVFP4 MoE, MTP и выгрузки PLE на CPU. Сильными сторонами являются высокая пропускная способность, поддержка длинного контекста, мультимодальности и спекулятивного декодирования, а также детерминированная конвертация и опубликованные контрольные суммы файлов. Ограничения включают зависимость от специфической аппаратной и программной конфигурации, возможную несовместимость со старыми версиями vLLM и необходимость самостоятельно проверять качество и безопасность. Модель намеренно uncensored и abliterated, поэтому может выполнять небезопасные, незаконные, неточные или вредоносные запросы; README прямо возлагает ответственность за контроль доступа и применение на пользователя. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Указанная лицензия относится к карточке модели; дополнительные риски и условия использования следует оценивать с учетом происхождения базового чекпойнта и применимого законодательства.

Карточка модели Lazarus-Ai/ReAligned-Qwen3.5-35B-A3B на Hugging Face совпадает с карточкой Lazarus-Ai/ReAligned-Qwen3.5-27B, поэтому описание составлено по ней. ReAligned-Qwen3.5-27B — диалоговая модель семейства Qwen3.5, созданная Эриком Хартфордом из LazarusAI на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Модель дообучена в два этапа: supervised fine-tuning и GRPO с оценкой ReAligned-Classifier; обучение использует LoRA. Цель — уменьшить отказы и государственно-ориентированную подачу ответов на политические и исторические темы, связанные с Китаем, сохранив общие возможности базовой модели. Модель предназначена для чата, суммаризации, программирования, рассуждений, многоязычного использования, а также исследования идеологической предвзятости, отказов и рамки повествования. Архитектура — плотная Qwen3.5 с классом Qwen3_5ForConditionalGeneration; метаданные указывают мультимодальную основу с поддержкой текста и изображений. Карточка не сообщает размер параметров и длину контекста именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache-2.0. Снижение цензурных отказов не гарантирует точность фактов; возможны чрезмерная коррекция в сторону западной институциональной рамки, пробелы в знаниях и различия поведения между языками и формулировками. Авторы рекомендуют независимую оценку и собственные меры модерации при развёртывании.

RuAdapt-HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B-v1 — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из RefalMachine/ruadapt_qwen2.5_7B_ext_u48_instruct и suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе на русском и английском языках; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Русскоязычная база RefalMachine адаптирована для диалога и ускоренной обработки русскоязычных последовательностей, а вторая база вносит возможности творческой генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не приводят сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных примерах.

Gilgamesh-72B-GGUF — это GGUF-квантизация языковой модели Gilgamesh-72B, разработанной rubenroy и подготовленной пользователем bartowski для запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Модель предназначена для генерации текста, чат-взаимодействия и разговорных сценариев. В метаданных она связана с архитектурой Qwen2 и обучалась с использованием наборов данных GammaCorpus-v2-5m, GammaCorpus-CoT-Math-170k и GammaCorpus-Fact-QA-450k. Заявленный язык — английский. Модель имеет 72 миллиарда параметров и доступна в вариантах квантизации от Q8_0 до Q2 и IQ-квантов, с размером файлов примерно от 27 до 77 ГБ. Варианты Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS отмечены как рекомендуемые; Q6_K обеспечивает качество, близкое к исходному, а Q4_K_M представляет компромисс между качеством и требованиями к памяти. Более компактные варианты требуют меньше оперативной памяти, но могут заметно уступать по качеству. Длина контекста в README не указана, мультимодальность не заявлена. Для работы следует использовать формат prompt с ролями system, user и assistant, совместимый с шаблоном Qwen. Модель распространяется по лицензии, обозначенной как other, с указанием лицензии Qwen и ссылкой на лицензию Qwen2.5-72B-Instruct. Конкретные условия лицензии исходной модели необходимо проверить отдельно.

chankhavu/smolmo-32b-sft-merged-proofpilot — это объединённая методом равномерного усреднения весов модель на базе OLMo 3, подготовленная автором репозитория из восьми последовательных контрольных точек одного запуска SFT. Усреднены снимки шагов 18 750–20 500; независимые дообученные модели не смешивались. Модель содержит 31,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM, представлена в safetensors и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Усреднение хвостовых контрольных точек было применено как способ сгладить эффект незавершённого затухания скорости обучения, но автор указывает, что возможное улучшение обобщения следует проверять на отложенной оценке относительно финальной контрольной точки. Данные о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках отсутствуют.

Google T5Gemma ML-ML UL2 — текстовая encoder-decoder модель семейства T5Gemma, адаптированная с использованием UL2. В карточке T5Gemma описана как семейство компактных моделей Google, созданных преобразованием предварительно обученных decoder-only моделей в encoder-decoder архитектуру; варианты могут сочетать энкодеры и декодеры разного размера. Размер именно этой модели и длина её контекста в предоставленных данных не указаны. Модель предназначена для генерации и преобразования текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения. Карточка указывает английский язык и широкие сценарии создания контента; метаданные задают основную задачу как text-generation. Весовые файлы доступны в формате safetensors и используются через Transformers. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, смещения обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами. Модель распространяется по лицензии Gemma; для её использования следует учитывать политику допустимого использования Gemma.

Google T5 Version 1.1 XXL — плотная модель архитектуры T5 для преобразования текста в текст. Она содержит около 5,8 млрд параметров и предварительно обучена на корпусе C4 без смешивания с задачами последующего обучения и без контролируемого обучения. Вариант 1.1 использует активацию GEGLU в полносвязных слоях, отключённый во время предобучения dropout и отдельные параметры для слоя эмбеддингов и классификатора. Модель служит базой для дообучения под задачи обработки естественного языка, например суммаризацию, ответы на вопросы и классификацию текста. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке указан английский язык. Доступны веса PyTorch и TensorFlow. Лицензия — Apache 2.0. Для решения конкретной задачи модель необходимо дообучить; самостоятельное предобученное состояние не предназначено для прямого использования как готовая прикладная модель.

Tess-XS-v1-3-yarn-128K-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi методом слияния Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Tess-XS-v1-3-yarn-128K. В конфигурации указано слияние SLERP для слоёв 0–32 с сохранением весов в формате bfloat16; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции в текстовом формате. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, а название README отсылает к варианту Tess с контекстом 128K; фактическая длина контекста этого слияния в метаданных каталога указана как 32 768 токенов. Поддерживаемые языки явно не перечислены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или безопасности в карточке нет; как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы.

Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная модель команды Vikhrmodels на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Для SFT использован синтетический русскоязычный датасет GrandMaster-PRO-MAX из 150 тысяч инструкций. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и вопросы, а также анализа текста в диалоговых сценариях. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 1,5 млрд параметров. Она рассчитана прежде всего на русский язык, поддерживает также английский; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а метаданные отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для встраивания в приложения и сервисы, которым нужна компактная двуязычная языковая модель. Качество отдельных задач и надёжность вызова инструментов в карточке не приведены, поэтому их стоит проверять на собственных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-6B-Chat — разговорная языковая модель, разработанная компанией 01.AI и обученная с нуля. Она предназначена для диалога, генерации текста, ответов на вопросы и работы с задачами на понимание прочитанного и рассуждение. Модель использует плотную архитектуру Transformer семейства Llama и содержит около 5,8 млрд параметров; контекст составляет до 4096 токенов. Серия Yi ориентирована прежде всего на английский и китайский языки и обучалась на многоязычном корпусе. Yi использует архитектуру Llama, но не является производной от Llama и не использует её веса. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Результаты конкретной версии Yi-6B-Chat в README отдельно не приведены.