I.1Поиск и навигация по информации

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.

EnlistedGhost/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF — это конвертированная и квантованная версия Ministral-3-14B-Instruct-2512 от Mistral AI, опубликованная EnlistedGhost. Модель распространяется в формате GGUF и совместима с Ollama и Llama.cpp. Она предназначена для диалоговых текстовых задач и мультимодального анализа изображений, включая обработку запросов по тексту и изображениям; создавать изображения и обрабатывать аудио или видео она не умеет. Модель имеет 14 млрд параметров, поддерживает мультимодальный режим благодаря vision-проекторам и поставляется с несколькими файлами mmproj. Заявлена поддержка английского, французского, испанского, немецкого, итальянского, португальского, нидерландского, китайского, японского, корейского и арабского языков. В релиз включены варианты F16 и K-квантования с разным соотношением размера и качества. Автор также добавил собственный шаблон чата и скользящее окно контекста для последних восьми взаимодействий, однако фактический доступный размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся локальный запуск через Ollama или Llama.cpp, поддержка изображений и выбор вариантов квантования. Ограничения включают отсутствие генерации изображений и поддержки аудио или видео, а также возможную потерю качества при квантовании. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-D — объединённая автором модель для диалогов и генерации текста. Она создана с помощью mergekit методом SLERP из Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-C и nbeerbower/Mistral-Small-Drummer-22B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 22 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового общения и генерации текста. Метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов, однако подробности его использования в карточке не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nex-N2.5-mini-Uncensored-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели Nex-N2.5-mini, опубликованный OrcaRouter на основе модели Nex-AGI. Версия является abliterated-сборкой с существенно удалённым механизмом отказов и предназначена прежде всего для исследований интерпретируемости, безопасности ИИ, изучения механизмов отказа, red teaming, оценки устойчивости и контролируемых экспериментов. Модель представляет собой мультимодальную agentic Mixture-of-Experts-систему на архитектуре Qwen3.5-MoE: 35 млрд параметров, около 3,5 млрд активных на токен, 256 маршрутизируемых экспертов с выбором top-8 и одним общим экспертом. Используется гибридное соотношение 3:1 между gated delta-net linear attention и full attention, встроенная vision-башня Qwen3-VL и контекст до 262 тысяч токенов. Поддерживаются английский и китайский языки, работа с текстом и изображениями, а также сценарии computer use и function calling. Файлы рассчитаны на запуск в llama.cpp на CPU, CUDA, Metal и ROCm; доступны квантизации от 2 до 8 бит с importance matrix, а для vision требуется отдельный файл mmproj. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультимодальность, MoE-архитектура с низким числом активных параметров и широкий выбор квантизаций, включая рекомендуемую 4-битную IQ4_XS. Ограничения включают заметное падение качества на наиболее агрессивных квантизациях, необходимость свежей версии llama.cpp с поддержкой архитектуры qwen35moe и отсутствие MTP-головы, поэтому speculative decoding через MTP недоступен. Из-за удаления защитных механизмов модель может выполнять вредоносные, незаконные и опасные запросы и не имеет значимых встроенных ограничений безопасности; её не следует использовать в production или напрямую предоставлять конечным пользователям без собственных систем модерации и защиты от злоупотреблений. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

Это объединённая модель Nous-Hermes-2-Pro_into_Nous_Hermes-2-DPO, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Веса объединены методом SLERP; модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указана возможность чат-взаимодействия, но отдельные языки и специализированные прикладные области не заявлены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя. Качество и ограничения именно этого слияния в README не описаны; поведение может отличаться от исходных моделей.

Карточка модели ff670/openbuddy-mixtral-7bx8-v17.3-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

llama_3_orca_mini_v5_8b_orpo — разговорная языковая модель, созданная Pankaj Mathur на базе семейства Llama 3 и обученная с использованием наборов данных ORPO. Модель предназначена для диалога и ответов на запросы в роли универсального ИИ-ассистента; в README указан формат промпта ChatML. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Родной контекст составляет 8192 токена; в метаданных заявлен английский язык. Веса опубликованы в форматах PyTorch и Safetensors. Автор разрешает дальнейшее полное дообучение, настройку DPO, PPO и ORPO, а также объединение моделей при условии указания авторства. Лицензия указана как llama3.

Карточка модели LIF1014/ptdbench-Qwen2.5-0.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct — компактная инструктивно настроенная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста, включая длинные ответы, структурированные данные и JSON; также может применяться для простых задач по коду и математике. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 494 млн параметров. В карточке указаны 24 слоя, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированное внимание; контекст — 32 768 токенов, генерация — до 8 192 токенов. Модель работает с текстом, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Семейство Qwen2.5 заявляет поддержку более 29 языков, включая русский и английский. Небольшой размер упрощает запуск по сравнению с крупными языковыми моделями, но ограничивает сложность задач, которые она может надёжно решать. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для загрузки через Transformers рекомендуется актуальная версия библиотеки.

Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct — компактная инструктивно настроенная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста, включая длинные ответы, структурированные данные и JSON; также может применяться для простых задач по коду и математике. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 494 млн параметров. В карточке указаны 24 слоя, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированное внимание; контекст — 32 768 токенов, генерация — до 8 192 токенов. Модель работает с текстом, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Семейство Qwen2.5 заявляет поддержку более 29 языков, включая русский и английский. Небольшой размер упрощает запуск по сравнению с крупными языковыми моделями, но ограничивает сложность задач, которые она может надёжно решать. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для загрузки через Transformers рекомендуется актуальная версия библиотеки.

Qwen3.5-397B-A17B-MLX-6bit — это 6-битная квантованная версия модели Qwen3.5-397B-A17B, разработанной командой Qwen. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX и mlx-vlm, при этом модель оптимизирована для запуска на устройствах с Apple Silicon. Модель относится к классу image-text-to-text и предназначена для задач генерации текста на основе текстовых и, вероятно, визуальных входных данных. В доступной карточке не указаны точные сведения об архитектуре, числе активных параметров, поддерживаемых языках, размере контекста, форматах изображений и результатах оценки качества. Ключевое преимущество версии — сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью и адаптация к экосистеме Apple Silicon; ограничением является зависимость от совместимого MLX-окружения и потенциальная потеря точности из-за 6-битного квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Исходная модель создана Qwen, а данная MLX-квантизация предоставлена LM Studio; LM Studio отдельно указывает, что не является создателем исходной модели и не гарантирует точность, безопасность или пригодность генерируемого содержимого.

Это квантованная мультимодальная модель Qwen3.8-27B, разработанная на основе Qwen/Qwen3.8-27B и аблитерированной версии huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated. Релиз lued сохраняет архитектуру и возможности исходной модели, изменяя числовое представление весов. Модель предназначена для диалоговых и мультимодальных сценариев, включая работу с текстом и изображениями, а также для запуска через vLLM на видеокартах архитектуры Ampere, в частности в конфигурации с двумя RTX 3090. Используется квантование W8A16: веса основных матричных умножений представлены в INT8, а активации — в FP16 или BF16. Применена симметричная data-free RTN-квантизация с размером группы 128; квантировано 400 GEMM-операций. В BF16 сохранены vision tower, lm_head, MTP-компоненты и рекуррентные GDN-gates. Модель поддерживает vision-компоненты, native context, thinking controls и speculative decoding через MTP, однако точный размер контекста, список языков и полные архитектурные характеристики в карточке не указаны. По измерениям на коротком наборе из 467 позиций средний KLD относительно собственного BF16-учителя составил 0,000705, а совпадение top-1 предсказаний — 98,72%; эти показатели характеризуют числовое отклонение после квантизации, но не заменяют полноценную оценку качества генерации, программирования, инструментального использования или длинного контекста. Аблитерация унаследована от базовой модели и направлена на удаление отказов; исходная карточка описывает этот метод как экспериментальный и proof-of-concept. Размер файлов весов составляет 29,44 GiB. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SherlockID365/Qwen3-VL-8B-Instruct-quantized.w4a16 — квантизированная версия мультимодальной vision-language модели Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. В карточке не указан отдельный разработчик производной версии; базовая модель связана с семейством Qwen. Модель предназначена для задач, требующих обработки текста и визуальных данных, включая мультимодальные инструкции и анализ изображений. Модель содержит около 8 миллиардов параметров и использует архитектуру с визуальной частью, которая не подвергалась преобразованию при квантизации. Линейные слои квантизированы методом AWQ в формате W4A16: веса представлены 4 битами, активации сохраняются в формате FP16, используется group_size=128, zero_point=true и версия gemm. Контекстное окно и точный перечень поддерживаемых языков в README не указаны. Ключевое преимущество версии — уменьшенное потребление памяти и потенциально более высокая эффективность инференса по сравнению с полноточной моделью, что удобно для запуска через совместимые инструменты, включая vLLM. Ограничения связаны с потерями точности, возможными для 4-битной квантизации, а также с зависимостью от поддержки формата AWQ и используемого программного окружения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это GGUF-квантизированная версия модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Qwen и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для запуска локально через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, koboldcpp, Jan AI и Text Generation Web UI. По метаданным она относится к задачам image-text-to-text, то есть рассчитана на сценарии преобразования изображений и текста в текст, однако подробности о поддерживаемых языках и возможностях мультимодального ввода в карточке не приведены. Доступны варианты от BF16 до низкобитных форматов Q8_0, Q6, Q5, Q4, IQ4 и Q3 с размером файлов примерно от 17 до 71 ГБ. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix; для ряда вариантов заявлено высокое качество при меньшем потреблении памяти. Поддерживаются MTP-слои, которые можно задействовать через параметр draft-mtp при наличии соответствующей поддержки в используемом ПО. Точные сведения об архитектуре, размере активируемой части MoE, длине контекста и языках отсутствуют, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить по README. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

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.

Tess-3-Llama-3.1-70B — большая языковая модель общего назначения из серии Tess, созданной Migel Tissera. Вычислительные ресурсы для модели предоставила KindoAI. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Доступны веса в формате PyTorch. Для использования модели действует лицензия Llama 3.1. Карточка называет её моделью общего назначения, но не приводит конкретных результатов оценки качества или подробных ограничений.

CombinHorizon выпустила эту текстовую модель как слияние весов, созданное с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, объединённая с zetasepic/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2; модель имеет 32 млрд параметров и представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Badger/δ Llama 3 Instruct 32k — чат-модель семейства Llama 3, созданная автором maldv путём рекурсивной интерполяции и объединения нескольких моделей. В репозитории указано, что для неё настроен масштаб RoPE 4; автор сообщает, что ответы сохраняют связность при контексте 16–32 тыс. токенов. Метаданные указывают 7,5 млрд параметров, архитектуру LlamaForCausalLM, формат safetensors и нативный контекст 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и инструктивных запросов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,49, но этих результатов недостаточно, чтобы судить о качестве во всех задачах. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование; перед применением следует соблюдать её условия.

Claude 3 Haiku — компактная и наиболее быстрая модель семейства Claude 3, разработанная компанией Anthropic. Она предназначена для сценариев, где важны почти мгновенная реакция и точное выполнение специализированных запросов. Модель заявлена как мультимодальная, однако в доступных данных не приведены сведения о конкретных поддерживаемых модальностях, архитектуре, размере, языках, длине контекста или лицензии. README также не содержит подробного описания ограничений и условий использования.

Citaman/command-r-3-layer — текстовая генеративная модель, созданная автором репозитория Citaman с помощью mergekit. В README описано слияние методом SLERP двух срезов весов Citaman/command-r-4-layer; метаданные каталога классифицируют связь с этой моделью как дообучение. Архитектура — плотная причинная языковая модель CohereForCausalLM, около 4,6 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемый контекст — до 8192 токенов. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

DeepSeek-V2-Lite — языковая модель компании DeepSeek для генерации текста и диалогового общения. Она предназначена для дополнения текста, ответов в чате и локального развертывания; в README также описаны базовая и дообученная для чата версии семейства. Модель поддерживает английский и китайский языки, а метаданные указывают на контекстное окно до 163 840 токенов. Архитектура DeepSeek-V2-Lite сочетает разреженную Mixture-of-Experts (MoE) с Multi-head Latent Attention (MLA), которая сжимает KV-кэш для более эффективного вывода. README приводит 16 млрд общих параметров и 2,4 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога указывают 2,5 млрд параметров. В README указано, что для инференса BF16 требуется GPU с 40 ГБ памяти. Модель подходит для локальных чат-сервисов и генерации текста. Заявленная в README лицензия не уточнена; метаданные Hugging Face обозначают её как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в файлах лицензии репозитория.

EraX-VL-7B-V1.0 — мультимодальная модель на базе Transformer, разработанная командой EraX и Bamboo Capital Group и дообученная на Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct. Она предназначена для распознавания текста на изображениях, визуальных вопросов и ответов, а также анализа документов и изображений; поддерживает диалог из нескольких ходов. Особенно хорошо модель ориентирована на вьетнамский язык, при этом заявлены также английский и китайский. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2-VL и принимает изображения с текстовыми запросами, выдавая текстовые ответы. Длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на извлечение текста и сведений из медицинских форм, счетов, накладных, коммерческих предложений и медицинских записей, а также на описание изображений и ответы на вопросы по их содержимому. В отличие от специализированного OCR-инструмента, она является мультимодальной языковой моделью, поэтому результат зависит от формулировки запроса. Лицензия — Apache 2.0.

EuroLLM-9B-2512 — многоязычная языковая модель на 8,6 млрд параметров, разработанная Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами при финансировании Европейского союза. Это улучшенная версия utter-project/EuroLLM-9B, дополненная этапом расширения контекста из EuroLLM-22B. Модель использует плотную архитектуру Llama и библиотеку Transformers; доступна в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста на 35 языках, включая русский, английский, основные европейские языки, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Она подходит для многоязычного диалога, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на запросы. Модель не выровнена по предпочтениям людей и может галлюцинировать, выдавать ложные утверждения или проблемный контент. Лицензия — Apache License 2.0.

CallComply/gemma-2-27b-it — текстовая инструкционная модель семейства Gemma 2 от Google, представленная в формате safetensors и предназначенная для диалоговой генерации. Это плотная decoder-only языковая модель с 27,6 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает семейство Gemma как англоязычное, а отдельные сведения о дообучении именно этой версии не приведены. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, ответов на вопросы, суммаризации и создания черновиков текстов. Указанные ограничения включают возможные фактические ошибки, устаревшие сведения, смещения в ответах и трудности с неоднозначностью и сложными инструкциями. Для использования действует лицензия Gemma.

Gemma 3 27B PT — мультимодальная модель Google, представленная на Hugging Face в версии, опубликованной Unsloth. Это дообучение предварительно обученной модели google/gemma-3-27b-pt; архитектура Gemma 3 — плотная, с 27 млрд параметров. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. В карточке семейства указаны контекст до 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и тексту, извлечения и суммирования визуальной информации, генерации текста, диалоговых интерфейсов и суммаризации документов. Карточка также описывает применение в исследованиях и образовательных инструментах. Это предварительно обученная версия, а не вариант, специально настроенный для следования инструкциям. Доступны веса в формате Safetensors; лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса: возможны предвзятые, ошибочные или устаревшие утверждения, а также трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами. Для надёжных результатов ответы следует проверять.

Geneva 12B GammaCorpus v2-5m — языковая модель Rubenroy, дообученная на структурированных многоходовых диалогах из набора GammaCorpus v2 объёмом 5 млн примеров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для ответов на инструкции; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель основана на Mistral-Nemo-Instruct-2407 и содержит 12,1 млрд параметров. Это плотная архитектура Mistral с 40 слоями, SwiGLU и групповой обработкой ключей и значений (GQA); заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Поддерживаются английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможности предвзятых ответов; заявленное стремление уменьшить предвзятость не исключает её полностью.

Карточка модели second-state/gpt-oss-120b-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой egoriow/gpt-oss-120b-GGUF, поэтому описание составлено по ней. egoriow/gpt-oss-120b-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели openai/gpt-oss-120b, размещённая egoriow. Это разговорная текстовая модель для генерации ответов и ведения диалога; README указывает на запуск через LlamaEdge, а метаданные отмечают поддержку чата и архитектуру GPT-OSS типа MoE. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит варианты GGUF и GGUF F16; лицензия — Apache-2.0. Карточка называет исходной моделью openai/gpt-oss-120b, но конкретные характеристики качества и ограничения применения не описывает.

Haumea-1.5 — разговорная языковая модель Haumea Labs, дообученная на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 32 768 токенов, язык карточки — английский. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1. Разработчик карточки объединил модели методом SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлены специализированные области применения или поддерживаемые языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных моделей; карточка не приводит оценок или сравнительных тестов.

Saxo, представитель Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель на базе Google Gemma 2 27B IT. В процессе использовались продолженное предобучение примерно 30% параметров на корейском языке, затем настройка по инструкциям и предпочтениям. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует исходный токенизатор Gemma 2 и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, прежде всего на корейском языке. Она обучалась на корейском новостном корпусе объёмом около 90 млн записей, многоязычных данных для перевода между корейским, китайским, английским и японским, а также примерах суммаризации, ответов на вопросы, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, программирования, математики и логических задач. Заявлены улучшенные возможности для анализа отзывов и социальных публикаций, письма, кода и решения математических и логических задач. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка описывает обучение и целевые сценарии, но не приводит количественных результатов сравнительной оценки; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Llama-3.1-8B-Reason-Blend-888k — экспериментальная плотная языковая модель от khulaifi95, дообученная на основе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для усиления способностей к рассуждению и диалогового использования; работает с шаблоном ChatML и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и принимает контекст до 131 072 токенов. В карточке указаны английский язык и лицензия other. Модель можно применять для диалоговых ответов, многошаговых рассуждений и задач, где нужно следовать инструкциям. Автор характеризует её как экспериментальную: качество может быть нестабильным и зависеть от гиперпараметров. Результаты таблицы оценок в README не заполнены; при использовании в продуктивной среде автор рекомендует safeguards и контроль человека.