I.2Синтез, понимание и проверка знаний

GigaChat-20B-A3B-instruct-bf16 — диалоговая языковая модель семейства GigaChat, основанная на ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct. Она предназначена для генерации ответов и ведения диалога на русском и английском языках. Модель использует архитектуру DeepSeekForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов; формат весов — safetensors, библиотека для работы — Transformers. В названии указана точность bf16. Модель подходит для диалоговых интерфейсов и задач, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. В карточке не приведены результаты оценок качества и подробности о требованиях к оборудованию.

professorf/gpt-oss-20b-mxfp4-gguf — GGUF-квантизация модели gpt-oss-20b, опубликованная профессором Ником В. Флором. Это открытая языковая модель OpenAI семейства gpt-oss с архитектурой MoE: около 21 млрд параметров, из которых активно используются 3,6 млрд. Вариант MXFP4 рассчитан на локальный запуск и, согласно карточке, укладывается примерно в 16 ГБ памяти; модель работает в формате диалога Harmony и поддерживает настройку уровня рассуждений. Модель предназначена для диалога, генерации текста, задач рассуждения и агентных сценариев, включая вызов функций и работу с инструментами. Её можно запускать через Transformers, vLLM, Ollama и LM Studio. Карточка предупреждает, что формат Harmony обязателен для корректной работы, а цепочку рассуждений не следует показывать конечным пользователям. Лицензия — Apache 2.0.

RedHatAI/granite-3.1-8b-instruct-quantized.w4a16 — это квантизированная версия текстовой инструкционной модели ibm-granite/granite-3.1-8b-instruct с архитектурой Granite 3.1 и примерно 8 млрд параметров. Модель разработана на основе IBM Granite; квантизацию выполнила Neural Magic. Она принимает текст и генерирует текст, ориентирована на диалоговые сценарии, ответы на вопросы и другие задачи text-to-text. В карточке указан английский язык. Модель использует квантизацию весов и активаций до INT4; для линейных операторов внутри трансформерных блоков квантизированы только веса. По сравнению с исходным представлением это примерно на 75% уменьшает размер на диске и требования к видеопамяти, что делает модель более подходящей для эффективного инференса. Она подготовлена для запуска с vLLM версии 0.5.2 и выше и совместима с Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI и Red Hat OpenShift AI. На OpenLLM benchmark v1 модель получила средний результат 69,81 против 70,30 у неквантизированной версии, что указывает на небольшое снижение качества после сжатия. Модель предназначена для развертывания на GPU и использования через vLLM, включая OpenAI-совместимый сервер. Максимальный контекст модели в README явно не указан; приведенные значения длины контекста относятся к примерам конфигурации запуска. Лицензия — Apache License 2.0.

fullsimpleonlineiter2 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на основе YYYYYYibo/full_vanilla_dpo_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Она предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

harkov000/hermes-dolphin-8B-v0.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из cognitivecomputations/dolphin-2.9.4-llama3.1-8b и NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия? Нет сведений о лицензии, поэтому условия использования определить нельзя.

Hunyuan-7B-Pretrain — предварительно обученная плотная языковая модель Tencent из семейства Hunyuan. Она содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи. Модель работает с Transformers и использует архитектуру HunYuanDenseV1ForCausalLM с Grouped Query Attention; метаданные также отмечают поддержку диалогового режима и интерфейса вызова инструментов. Модель рассчитана на длинные контексты до 262 144 токенов и поддерживает режимы быстрого и пошагового рассуждения. Её можно применять для генерации и продолжения текста, обработки длинных документов, а после настройки — для агентных сценариев. В README приведены результаты тестов базовых моделей семейства, но они не гарантируют аналогичное качество в каждом пользовательском сценарии. Модель выпущена Tencent в июле 2025 года. README описывает семейство как открытое, но доступный фрагмент не содержит точных условий лицензии для этой модели. Языки обучения или поддержки в предоставленных источниках не перечислены.

Inex12Yamshadow-7B — автоматически слитая языковая модель, созданная Maxime Labonne из MSL7/INEX12-7b и automerger/YamShadow-7B. Для слияния применён метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста, а контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию модели или поддерживаемые естественные языки.

NLP Cloud разработала instruct-версию GPT-J, дообучив модель на наборе инструкций, подготовленном командой Stanford Alpaca и переработанном под формат GPT-J. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста; версия fp16 предназначена для запуска на GPU уровня NVIDIA Tesla T4 с 16 ГБ видеопамяти. Максимальный контекст — 2048 токенов. Модель принимает инструкции на естественном языке и подходит для ответов на запросы, редактирования текста и других задач генерации; для сложных сценариев можно использовать few-shot примеры. При формировании запроса инструкция должна завершаться переводом строки. В README указано, что качество fp16 не отличается заметно от fp32. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

JEV-27B — модель AutoTrust для быстрых классификационных решений и генерации текста. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.8-27B и объединяет два режима в одном наборе весов: System 1 выдаёт калиброванные вероятности для предложенных вариантов, а System 2 использует генерационную способность базовой модели для ответов и рассуждений. Для обслуживания обоих режимов автор рекомендует vLLM; решения можно запрашивать через HTTP-интерфейс. Модель рассчитана на выбор из заданных вариантов, ранжирование и классификацию по текстовому контексту, включая вопросы с большим числом вариантов. Заявлена поддержка контекста до 262 144 токенов; в README описаны тесты на длинных текстах и результаты на нескольких бенчмарках решений. Карточка указывает английский язык. Модель содержит 22,3 млрд параметров и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Результаты бенчмарков и скорость приведены авторами модели и не гарантируют аналогичного качества на других данных. Для режима System 1 требуется использовать интерфейс решения и формат запроса, описанные в README; карточка не заявляет поддержку изображений для этой модели.

K-EXAONE-236B-A23B-NVFP4A16 — сборка модели K-EXAONE, разработанной LG AI Research и дополнительно квантизированной компанией FuriosaAI. Это авторегрессионная языковая модель-трансформер с архитектурой Mixture-of-Experts (ExaoneMoE), предназначенная для генерации текста, многоязычного диалога и задач, требующих рассуждений. Модель поддерживает корейский, английский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский языки, а также режимы с рассуждением и без него. Модель содержит 236 млрд параметров, из которых 23 млрд активируются для каждого токена; используется 128 экспертов, 8 активных экспертов и 1 общий эксперт. Архитектура сочетает чередующиеся слои sliding-window и глобального внимания. Веса квантизированы в формате NVFP4, а активации и KV-кэш сохраняются в 16-битной точности. Поддерживаются вызов инструментов и OpenAI-совместимый API. Для штатного запуска FuriosaAI предусмотрены Furiosa LLM и ускорители FuriosaAI RNGD; конфигурация запуска использует четыре карты RNGD. К сильным сторонам относятся большой масштаб, мультиязычность, поддержка рассуждений и инструментального вызова, а к ограничениям — необходимость специализированной аппаратной конфигурации для запуска через Furiosa LLM и потенциальные компромиссы, связанные с 4-битной квантизацией. NVFP4A16 также заявлен как совместимый с vLLM, SGLang и Transformers. Модель распространяется по лицензии K-EXAONE AI Model License; в карточке она обозначена как лицензия other.

KRONOS-8B-V3 — языковая модель, созданная командой T145 слиянием нескольких предварительно обученных моделей методом TIES в mergekit; базой слияния служит unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. В состав также вошли mukaj/Llama-3.1-Hawkish-8B, KRONOS-8B-V1-P1, KRONOS-8B-V1-P3 и Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также имеет интерфейс для вызова инструментов. Поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке приведены результаты оценок на IFEval и BBH, но сведений о поддерживаемых естественных языках и лицензии нет. Доступные веса размещены в формате safetensors.

T145/KRONOS-8B-V5 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B; в объединение также вошли mukaj/Llama-3.1-Hawkish-8B, T145/KRONOS-8B-V1-P2, T145/KRONOS-8B-V1-P3 и unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоги. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 25,43 и IFEval 54,05; они характеризуют оценивание, но сами по себе не гарантируют качество в конкретных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы; результаты оценивания ограничены указанными тестами.

Kurage-en — англоязычная модель для задач генерации с дополненной поиском (RAG), разработанная Lightblue на основе Qwen2-7B-Instruct. Это плотная причинная языковая модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров, контекстом до 32 768 токенов и форматом safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель принимает вопрос и один или несколько фрагментов текста, выбирает релевантные контексты и формирует краткий ответ. Также она умеет расширять ответы, отвечать на английском по материалам на других языках и создавать пары вопросов и ответов по исходному тексту для предварительной индексации. Обучающие примеры получены из отобранных образовательных фрагментов MADLAD-400; для подбора негативных примеров использовалась модель BAAI/bge-m3. Модель предназначена для англоязычных RAG-систем, подготовки данных для поиска и ответов по коллекциям документов. Для режима с одним фрагментом известна склонность иногда ошибочно отказываться отвечать, даже когда контекст содержит ответ; результаты межъязыкового RAG также могут быть нестабильными.

sergeyzh/LaBSE-ru-turbo — русскоязычная модель эмбеддингов предложений на основе BERT, разработанная sergeyzh и дообученная на базе cointegrated/LaBSE-en-ru. Она предназначена для преобразования русских текстов в векторы, сравнения семантической близости предложений, поиска похожих текстов, кластеризации и классификации с использованием эмбеддингов. Модель содержит 155,5 млн параметров, выдаёт эмбеддинги размерностью 768 и обрабатывает до 512 токенов контекста; доступны веса Safetensors и использование через Sentence Transformers. В README приведены результаты на encodechka и ruMTEB, включая сильные показатели на некоторых задачах сходства и кластеризации. Лицензия MIT.

LettuceDetect v2 Qwen 2B — генеративная модель для поиска галлюцинаций в ответах RAG-систем и кодовых агентов. Её разработала KRLabsOrg на базе Qwen3.5-2B: модель дообучена методом LoRA с учителем, а адаптер объединён с базовыми весами в самостоятельную модель. Она принимает запрос пользователя, контекст-источник и проверяемый ответ, затем возвращает JSON с точными фрагментами ответа, которые не подтверждаются контекстом, и метками категории и подкатегории. Модель охватывает прозу, код и вывод инструментов; в обучении использовались данные на 14 языках. В README приведены результаты на объединённом тестовом наборе, RAGTruth и PsiloQA, включая оценку F1 на уровне фрагментов и примеров. Указана архитектура Qwen3.5 с гибридом Gated DeltaNet и attention; размер — 2 млрд параметров. Длина контекста не уточняется, модель описана как рассчитанная на длинный контекст. Модель предназначена для проверки обоснованности ответов, в том числе в контурах RAG и агентной генерации кода. Она возвращает текстовые фрагменты и их метки, но символьные смещения нужно восстановить сопоставлением фрагментов с исходным ответом. Для надёжного разбора результата README рекомендует задать строгую JSON-схему. Лицензия — Apache-2.0.

Ling-2.5-1T — открытая языковая модель компании Inclusive Intelligence для диалогов, генерации текста, рассуждений и работы с инструментами. Она построена на гибридной архитектуре Bailing MoE с линейным вниманием; в карточке Hugging Face указано 59 млрд параметров, а разработчик сообщает о 1 трлн общих и 63 млрд активных параметров. Эти оценки размера различаются. Модель распространяется в формате safetensors и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на следование инструкциям, творческое письмо, сложные рассуждения, агентные сценарии и обработку длинных контекстов. README заявляет контекст до 1 млн токенов с YaRN; метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Разработчик сообщает об обучении на 29 трлн токенов и улучшении пропускной способности при длинной генерации. Модель выпущена под лицензией MIT. В README отмечено, что она пока уступает передовым моделям в сложных взаимодействиях агентов и длительном выполнении задач. Указания на поддержку конкретных естественных языков в предоставленных данных отсутствуют.

OpenAssistant/llama2-13b-orca-8k-3319 — языковая модель OpenAssistant, созданная дообучением Meta Llama 2 13B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Модель содержит 12,9 млрд параметров и использует архитектуру Llama с контекстом до 8192 токенов благодаря линейному масштабированию RoPE. Обучение включало длинные диалоги на основе Orca-Chat/Dolphin, а также данные RedPajama и FanFics. Это помогает модели отвечать на запросы в многоходовых беседах и работать с более длинным контекстом. В карточке указана лицензия Llama 2 Community License Agreement. Для загрузки через Transformers требуется версия 4.31.0 или новее.

meta-llama/Llama-3.1-405B-FP8 — крупная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Она предназначена для генерации текста и может применяться в задачах обработки естественного языка, включая создание и преобразование текстового контента. Модель ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Из доступных данных следует, что модель содержит 405 миллиардов параметров и представлена в формате FP8. Архитектура, максимальная длина контекста, поддерживаемые модальности помимо текста и подробные сведения о сильных сторонах в README не указаны. Большой размер модели потенциально обеспечивает высокую способность к обработке сложных языковых задач, но также предполагает значительные требования к вычислительным ресурсам; конкретные требования и ограничения по производительности не приведены. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License от Meta. Лицензия разрешает использовать, воспроизводить, распространять, изменять материалы и создавать производные работы на установленных условиях. При распространении необходимо сохранять текст лицензии и уведомление об атрибуции, указывать «Built with Llama», соблюдать Acceptable Use Policy и применимое законодательство. Для продуктов или сервисов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

llama-3.1-70B-nemotron-lumiyale-120B — объединённая текстовая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом линейного слияния трёх предварительно обученных моделей: Sao10K/L3.1-70B-Euryale-v2.2, nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF и NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B. Она использует архитектуру Llama 3.1 с плотной причинной языковой моделью и содержит 118,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена; репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. В метаданных отмечен интерфейс вызова инструментов, но подробности его применения не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты объединения моделей могут различаться по качеству и поведению; сведения о специальных ограничениях или оценках качества отсутствуют.

Карточка модели livil/llama3.1-8b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,5 млрд параметров; версия Instruct прошла supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель предназначена для генерации текста и диалогов с помощником. Окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на многоязычный диалог, ответы на вопросы, написание и преобразование текста, а также может использоваться в приложениях и для создания синтетических данных. Заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель принимает и выдаёт текст; поддержка инструментов зависит от интеграции разработчиком. Модель выпущена Meta 23 июля 2024 года. Лицензия — Llama 3.1 Community License с условиями использования и Acceptable Use Policy; перед коммерческим применением необходимо ознакомиться с её условиями. Это статический чекпойнт, обученный на офлайн-данных. Качество и безопасность ответов могут различаться между языками, а карточка не заявляет поддержку русского языка.

Карточка модели mylesgoose/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой tanliboy/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. tanliboy/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — текстовая инструктивно настроенная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанного Meta. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров; модель дообучена для диалогов с помощью SFT и RLHF. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на многоязычный диалог на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Модель подходит для создания разговорных помощников, ответов на запросы и генерации текста, а также может быть подключена к внешним инструментам через соответствующий интерфейс. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена 6 сентября 2024 года и распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License; перед коммерческим или иным применением необходимо соблюдать её условия и Acceptable Use Policy. Качество и безопасность ответов на языках вне восьми заявленных языков могут быть ниже; разработчикам следует оценивать результаты и применять защитные меры в соответствии со своим сценарием. Интеграция внешних инструментов требует отдельной политики и проверки безопасности подключённых сервисов.

nreHieW/Llama-3.1-8B-Instruct — копия Meta Llama 3.1 8B Instruct от Meta, опубликованная пользователем nreHieW. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. README отсылает к репозиторию Meta для условий лицензии и рекомендует получить одобрение перед использованием; дополнительные сведения о языках и специализированных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Это точная копия весов, токенизатора и конфигурации Llama 3.1 8B Instruct от Meta, размещённая Positron AI как зафиксированный исходный снимок для собственных GPTQ-квантизаций организации. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; поддерживает диалоги и генерацию текста, включая интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для инструкционного диалога и генерации текста. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Llama 3.1. Это неизменённая перепубликация базовой модели, поэтому её возможности и ограничения соответствуют исходной карточке Meta; отдельные оценки качества и дополнительные ограничения в этой карточке не приведены.

Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Llama-3.1 Nemotron 51B-Instruct от NVIDIA, подготовленная пользователем ymcki. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных указан английский язык. Для общения используется шаблон с ролями System, User и Assistant. Модель содержит около 51 млрд параметров и поддерживает запуск через llama.cpp. Доступны варианты квантизации Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, IQ4_NL, IQ4_XS, Q4_0, IQ3_M, IQ3_S, IQ3_XXS и Q3_K_S с размером файлов примерно от 20,19 до 42,26 ГБ. Более точные варианты обеспечивают качество, близкое к исходной модели, но требуют больше памяти; менее точные подходят для оборудования с ограниченным объёмом памяти, однако сильнее уступают по показателям perplexity и могут работать медленнее на CPU и Apple Silicon. Для полноценной работы требуется версия llama.cpp начиная с b4380 с поддержкой переменного Grouped Query Attention для DeciLMForCausalLM. При самостоятельной конвертации следует учитывать проблему старого конвертера с параметром rope_theta: без исправления модель может некорректно работать с запросами длиннее 4 тысяч токенов. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License Agreement; точные условия определяются текстом этой лицензии.

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-GGUF — квантованная версия инструкционной модели Llama 3.1 Nemotron 70B, разработанной NVIDIA и опубликованной в формате GGUF сообществом Backyard AI. Модель основана на nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF и предназначена для локального текстового общения, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. Модель содержит около 70,6 млрд параметров, поддерживает текстовую модальность и английский язык. Заявленный размер контекста составляет до 131 072 токенов. Формат GGUF совместим с приложениями на базе llama.cpp и позволяет распределять вычисления между CPU и GPU, снижая требования к видеопамяти по сравнению с полноразмерными форматами. Квантование уменьшает потребление ресурсов, но при низкой точности квантования может ухудшать связность и качество ответов. Сильными сторонами модели заявлены улучшенные способности к рассуждению и потенциальное превосходство над значительно более крупными моделями в соответствующих задачах. Ограничениями являются высокая вычислительная требовательность 70-миллиардной модели, зависимость качества от используемого уровня квантования и отсутствие заявленной поддержки языков, кроме английского. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1.

Llama-3.1-Storm-8B — диалоговая языковая модель с 7,5 млрд параметров, разработанная Ashvini Kumar Jindal, Pawan Kumar Rajpoot, Ankur Parikh и Akshita Sukhlecha. Это плотная архитектура Llama, дообученная на базе Llama-3.1-8B-Instruct с выборочной настройкой слоёв и объединённая методом SLERP с Llama-Spark. В карточке описан чекпойнт в формате safetensors для запуска через Transformers и vLLM. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, ответов на вопросы, рассуждений и вызова функций. Авторы сообщают об улучшениях относительно Llama-3.1-8B-Instruct на ряде бенчмарков, включая IFEval, GPQA, MMLU-Pro, TruthfulQA и BFCL. Контекст — до 131 072 токенов; заявленный язык карточки — английский. Модель принимает текст и генерирует текст, включая ответы в сценариях вызова функций. Авторы отмечают, что отдельное выравнивание поведения не проводилось, поэтому унаследованные от базовой модели свойства выравнивания могут быть неполными. Лицензия — Llama 3.1; применяются её условия использования.

Meta Llama 3.2 1B — авторегрессионная языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer. Это предварительно обученная многоязычная модель с примерно 1,23 млрд параметров; она принимает и генерирует текст, а также может работать с кодом. В карточке указаны контекст до 128 тысяч токенов, Grouped-Query Attention и обучение на смеси общедоступных данных. Модель предназначена для генерации текста и адаптации к различным задачам обработки естественного языка. Её можно использовать для черновиков и продолжения текста, перефразирования запросов, краткого изложения и диалоговых приложений после соответствующей настройки. Разработчик — Meta; модель доступна через библиотеку Transformers в формате safetensors. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Это предварительно обученная модель, а не версия, настроенная специально для диалога; качество и безопасность ответов следует проверять и при необходимости адаптировать для конкретного применения. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Карточка модели vy22215/Llama-3.2-1B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Llama 3.2 1B Instruct — языковая модель Meta на 1,23 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer с Grouped-Query Attention и настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; контекстное окно составляет 128 тысяч токенов. Модель предназначена для многоязычных диалоговых помощников и агентных сценариев: поиска сведений, суммаризации, помощи в написании текста и переформулирования запросов. Компактный размер позволяет использовать её в приложениях с ограниченными вычислительными ресурсами, включая мобильные устройства. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель разработана Meta и распространяется по специальной лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой допускают коммерческое и исследовательское использование. Это статическая модель с отсечкой знаний в декабре 2023 года; качество и безопасность ответов могут уступать более крупным моделям, поэтому для конкретного применения требуется проверка и настройка защитных мер.

Карточка модели ModelCloud/Llama3.2-1B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Llama 3.2 1B Instruct — языковая модель Meta на 1,23 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer с Grouped-Query Attention и настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; контекстное окно составляет 128 тысяч токенов. Модель предназначена для многоязычных диалоговых помощников и агентных сценариев: поиска сведений, суммаризации, помощи в написании текста и переформулирования запросов. Компактный размер позволяет использовать её в приложениях с ограниченными вычислительными ресурсами, включая мобильные устройства. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель разработана Meta и распространяется по специальной лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой допускают коммерческое и исследовательское использование. Это статическая модель с отсечкой знаний в декабре 2023 года; качество и безопасность ответов могут уступать более крупным моделям, поэтому для конкретного применения требуется проверка и настройка защитных мер.

Карточка модели IntervitensInc/Llama-3.2-3B-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-3B, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.