I.2Синтез, понимание и проверка знаний

alpindale/c4ai-command-r-plus-GPTQ — GPTQ-вариант модели C4AI Command R+, разработанной Cohere и Cohere For AI. Базовая модель представляет собой авторегрессионную языковую модель на оптимизированной архитектуре Transformer с 104 миллиардами параметров и контекстом до 128K токенов. После предварительного обучения она прошла supervised fine-tuning и обучение на предпочтениях для повышения полезности и безопасности ответов. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, суммирования, ответов на вопросы, Retrieval Augmented Generation и многошагового использования инструментов. Она оптимизирована для английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, бразильского португальского, японского, корейского, арабского и упрощённого китайского языков; в предобучающие данные также входили русский и другие языки. Входом и выходом служит только текст. Сильные стороны — большой контекст, мультиязычность, поддержка RAG и сложных цепочек вызова инструментов. Ограничения и точные характеристики GPTQ-квантизации в представленном README не указаны. Использование регулируется лицензией CC-BY-NC-4.0 и политикой допустимого использования C4AI.

Changgil/google-gemma-3-27b-it-text — текстовая адаптация Gemma 3 от Google DeepMind, представленная Changgil. Из модели удалены компоненты обработки изображений, при этом сохранена генерация текста; архитектура — плотная Gemma 3 для авторегрессионной генерации, размер — 28,3 млрд параметров. Модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений по текстовым запросам и документам. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и, согласно README, более 140 языков; максимальная длина генерации в README указана как 8 192 токена. Принимает и выдаёт только текст. Лицензия — Gemma License; удаление визуальных компонентов позволяет использовать текстовый вариант там, где обработка изображений не нужна.

Granite-3.2-8B-Instruct-Preview — языковая модель IBM Granite Team, дообученная на основе ibm-granite/granite-3.1-8b-instruct для улучшенного пошагового рассуждения. Это плотная авторегрессионная модель на 8,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; режим рассуждения можно включать по необходимости. Модель предназначена для ответов на общие инструкции и создания диалоговых помощников, в том числе для бизнес-сценариев. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и вызов функций, а также работу с длинными документами и стенограммами встреч. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Модель выпущена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Это предварительный релиз; унаследованные от Granite-3.1 ограничения и этические соображения сохраняются.

Llama-2-7B-32K-Instruct — диалоговая языковая модель Together Computer, дообученная на основе Llama-2-7B-32K на наборах инструкций и диалогов. Она предназначена для генерации ответов в чате, следования инструкциям, суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы по нескольким документам. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указан английский язык. Для дообучения использовались 19 тысяч диалогов, BookSum и данные для вопросов по нескольким документам. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. В опубликованной оценке модель показала результаты на Alpaca Eval, суммаризации BookSum и многодокументном QA. Как и другие языковые модели, она может давать неточные или предвзятые ответы; опубликованные результаты оценки не гарантируют качество для конкретного применения.

Карточка модели nttruong1007/qb-granite31-8b на Hugging Face совпадает с карточкой ibm-granite/granite-3.1-8b-instruct, поэтому описание составлено по ней. Granite-3.1-8B-Instruct — языковая модель IBM Granite Team для выполнения инструкций и создания диалоговых ассистентов. Это дообученная на базе Granite-3.1-8B-Base плотная авторегрессионная трансформерная модель на 8,2 млрд параметров; при обучении использовались supervised fine-tuning, выравнивание с помощью обучения с подкреплением и слияние моделей. Архитектура включает GQA, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом и вызова функций. Поддерживает диалоги на английском, немецком, испанском, французском, японском, португальском, арабском, чешском, итальянском, корейском, нидерландском и китайском языках. Лучше всего модель обучена следовать инструкциям на английском; качество на других языках может быть ниже. Она может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Лицензия — Apache 2.0.

Tencent разработала Hunyuan-Large — текстовую языковую модель на архитектуре Transformer с разреженной структурой Mixture of Experts. Она содержит 389 млрд параметров, из которых при обработке активны 52 млрд. Предварительно обученная версия поддерживает контекст до 256 тысяч токенов, а версия Instruct — до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, чтения и понимания длинных документов, рассуждений и решения математических задач. В карточке описаны оценки на англоязычных и китайских тестах, включая MMLU, CMMLU и C-Eval; метаданные также отмечают английский язык. Для развёртывания README указывает vLLM и TRT-LLM. Репозиторий распространяется по лицензии с обозначением other, поэтому конкретные условия следует уточнять в лицензии проекта.

Apodex-1.1-mini — reasoning-first модель для сложных исследовательских и агентских задач, разработанная Apodex AI на базе Qwen/Qwen3.5-35B-A3B. Модель предназначена для долгих многоэтапных сценариев: работы с научными статьями, наборами данных, таблицами, изображениями и кодом, выполнения анализа, использования инструментов и подготовки проверяемых результатов. Она поддерживает английский и китайский языки и относится к моделям генерации текста. Модель рассчитана на агентское использование с нативным вызовом функций, планированием, координацией параллельных подагентов и сохранением состояния задачи. В экосистеме Apodex предусмотрены проверка утверждений по источникам, данным и вычислениям, а также корректировка результатов при обнаружении недостаточных или противоречивых доказательств. Заявленный контекст составляет до 262144 токенов, рекомендуемый лимит генерации — до 32768 токенов. Сильные стороны модели — выполнение комплексных задач от исходных материалов до итоговых артефактов, работа с инструментами и встроенная проверка результатов. Ограничения связаны с тем, что качество зависит от настроек серверного развёртывания, доступных инструментов и корректности внешних данных; точные сведения о числе параметров и внутренней архитектуре в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

BMOJOF-primed-HQwen3-8B-Instruct — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. Это гибридная причинная модель с 7,6 млрд параметров: 18 слоёв Attention чередуются с 18 слоями B’MOJO-F. Каждый слой B’MOJO-F объединяет оконное внимание для точного извлечения недавнего контекста и модель пространства состояний для сжатого представления истории. Модель прошла настройку на следование инструкциям и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы, генерации и анализа текста, в том числе при работе с длинным контекстом. Разработчики сообщают об ускорении вывода до 1,75 раза на длинных контекстах при близком к исходной модели качестве; фактическая скорость зависит от среды и нагрузки. Чекпойнт не поддерживает вызов инструментов и не предназначен для генерации специальных токенов рассуждений. Для запуска используется Transformers, веса доступны в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

C4AI Command-R v01 — авторегрессионная плотная языковая модель Cohere и Cohere For AI на 35 млрд параметров, выпущенная с открытыми весами. Она предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и работы с RAG; также обучена формировать вызовы инструментов в специальном формате диалога. Модель принимает и генерирует текст. Она построена на оптимизированном трансформере, после предварительного обучения прошла дообучение с учителем и обучение на предпочтениях. Контекст составляет 128K токенов. Модель рассчитана на английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, бразильский португальский, японский, корейский, упрощённый китайский и арабский; русский входил в дополнительные языки предобучения, но не указан среди языков, на которых модель специально оптимизирована. Весам требуется следовать лицензии CC-BY-NC-4.0 и Политике допустимого использования C4AI. Для вызова инструментов рекомендуется использовать предусмотренный шаблон диалога: отклонение от него может снизить качество. README указывает на сильные возможности RAG, но для их использования нужно предоставить модели найденные документы и соответствующий формат запроса.

unsloth/gemma-3-12b-it-bnb-4bit — это 4-битная версия instruction-tuned модели Gemma 3 12B, подготовленная Unsloth на базе google/gemma-3-12b-it. Семейство Gemma разработано Google DeepMind на основе технологий, использованных при создании Gemini. Модель предназначена для генерации текста и понимания изображений: она принимает текстовые запросы, документы и изображения, а на выходе формирует текстовые ответы, summaries, анализ содержимого изображений и результаты рассуждений. Модель мультимодальная, поддерживает более 140 языков и имеет контекстное окно до 128K токенов для версии 12B; максимальный объём генерируемого ответа составляет 8192 токена. Изображения нормализуются до разрешения 896×896 и кодируются в 256 токенов каждое. Квантование в формате bnb-4bit снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для локального запуска и дообучения на ограниченных ресурсах, включая ноутбуки, настольные компьютеры и собственную облачную инфраструктуру. Сильные стороны модели — сочетание относительно компактного размера, мультимодальности, большого контекстного окна, многоязычности и пригодности для задач вопросно-ответного взаимодействия, суммаризации, генерации текста и анализа изображений. Ограничения включают возможное снижение точности из-за 4-битного квантования, а также то, что модель генерирует только текст и не предназначена для вывода изображений. Использование регулируется лицензией и условиями Gemma; в карточке указана лицензия gemma.

Gemma 3 27B IT — мультимодальная instruction-tuned модель семейства Gemma, разработанная Google DeepMind на основе технологий, использованных при создании Gemini. Данная версия основана на google/gemma-3-27b-it и представлена в формате GGUF, предназначенном для локального запуска совместимыми инструментами. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст. Она предназначена для ответов на вопросы, суммаризации документов, рассуждений, генерации и анализа текста, а также понимания изображений и извлечения визуальной информации. Заявлена поддержка более 140 языков. Для версии 27B предусмотрено контекстное окно до 128K токенов, изображения нормализуются до 896×896 и кодируются в 256 токенов, а максимальный объём генерируемого текста составляет 8192 токена. К сильным сторонам относятся мультимодальность, широкий языковой охват, большое контекстное окно и открытые веса, благодаря чему модель можно разворачивать на собственных устройствах или в облачной инфраструктуре. При этом размер 27B означает повышенные требования к памяти и вычислительным ресурсам по сравнению с меньшими вариантами семейства, а качество ответов может зависеть от языка, задачи, используемого квантования и конкретного программного окружения. Модель распространяется по лицензии Gemma; применяются соответствующие условия использования Google.

Granite-3.1-2B-Instruct — языковая модель IBM Granite Team для выполнения инструкций и создания диалоговых AI-ассистентов. Это дообученная на базе ibm-granite/granite-3.1-2b-base плотная decoder-only Transformer-модель с 2,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В архитектуре используются GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги; модель работает в библиотеке Transformers, веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом, вызова функций и диалога на нескольких языках. Длинный контекст подходит для анализа документов и стенограмм встреч. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; обучение инструкциям преимущественно англоязычное, поэтому результаты на других языках могут быть слабее. Модель разработана IBM и выпущена под лицензией Apache 2.0. Несмотря на меры по безопасности, она может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы; для конкретного применения рекомендуется проверка и настройка.

Granite-3.2-2B-Instruct — инструкционная языковая модель семейства Granite, разработанная командой Granite компании IBM. Это плотная авторегрессионная модель на 2,5 млрд параметров, дообученная на базе ibm-granite/granite-3.1-2b-instruct для задач рассуждения и выполнения инструкций; режим рассуждения можно включать по необходимости. Модель работает с текстом, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов, имеет контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель предназначена для общих инструкционных задач и интеграции в ассистентов: ответов на вопросы, суммаризации длинных документов и встреч, извлечения и классификации текста, RAG, задач с кодом и вызова функций. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Среди сильных сторон — длинный контекст, управляемое рассуждение и многоязычный диалог. К ограничениям относятся унаследованные от Granite-3.1-2B-Instruct ограничения и этические соображения; README не приводит их подробнее.

InternLM2.5-20B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Модель содержит 19,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая рассуждения и работу с длинными документами. В метаданных указан контекст до 262 144 токенов; карточка семейства также сообщает о проверках на контекстах до 1 млн токенов, но это значение не подтверждено для данного репозитория метаданными. Разработчик сообщает об улучшении результатов рассуждений относительно InternLM2 и приводит оценки на MMLU, CMMLU и BBH. Карточка не перечисляет конкретные поддерживаемые языки, поэтому модель можно описать как языковую без выделения основного языка. Она может генерировать предвзятый, дискриминационный или иной вредный текст. Код распространяется по Apache-2.0; для весов README указывает открытый доступ для академических исследований и необходимость запросить бесплатное разрешение на коммерческое использование.

Kurage — многоцелевая модель Lightblue для генерации текста и сценариев RAG, дообученная на базе Qwen/Qwen2-7B-Instruct. Это плотная причинно-языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель умеет отвечать на вопросы по одному или нескольким фрагментам контекста, указывать релевантные фрагменты, расширять краткий ответ и генерировать пары вопросов и ответов из текста для предварительной индексации. Заявлена поддержка RAG на 44 языках, в том числе с контекстом на одном языке и вопросом на другом; метаданные отдельно перечисляют языки карточки модели.

LongChat-7B-v1.5-32k — языковая модель Large Model Systems Organization (LMSYS) для генерации текста и диалогов, рассчитанная на работу с длинными контекстами. Она основана на архитектуре LLaMA с причинно-языковой моделью LlamaForCausalLM и содержит около 6,6 млрд параметров. Конфигурация репозитория задаёт максимальную длину последовательности 32 768 токенов и масштабирование RoPE для длинного контекста. Модель подходит для диалоговых ответов, генерации текста и обработки длинных документов в одном запросе. Доступна по лицензии Apache-2.0. Метаданные каталога указывают 4096 native context tokens, тогда как конфигурация и назначение репозитория указывают расширенную длину до 32 768 токенов; фактическое качество на длинном контексте может зависеть от сценария использования.

MistralLite — языковая модель на архитектуре Mistral-7B, дообученная участниками AWS для работы с длинным контекстом. Она предназначена для поиска сведений в длинных текстах, извлечения тем и строк, суммаризации и ответов на вопросы по предоставленному контексту. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. При дообучении использованы адаптация Rotary Embedding с rope_theta = 1 000 000 и окно скользящего внимания размером 16 384 токена. README сообщает об улучшении результатов на задачах извлечения и ответов по длинному контексту; основной язык модели — английский. Указанная лицензия — Apache 2.0. Для запросов с входным контекстом длиннее 12 000 токенов README рекомендует использовать специальный контейнер TGI. Разработчики советуют самостоятельно оценивать качество и проверять соответствие применения местным правилам, лицензиям и требованиям контроля качества.

NVIDIA Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-NVFP4 — текстовая языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений и агентных приложений. Она основана на Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16 и в метаданных обозначена как дообучение этой модели; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Архитектура сочетает Mamba-2, Mixture-of-Experts и слои внимания в гибриде LatentMoE, а Multi-Token Prediction предназначен для ускорения генерации. Модель содержит 550 млрд параметров, из которых активно 55 млрд, и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Модель предназначена для сложных многошаговых задач, анализа длинных документов и кодовых баз, ответов на вопросы, следования инструкциям и построения чат-ботов, RAG-систем и ИИ-агентов. Карточка сообщает о поддержке английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, японского, корейского, хинди, португальского Бразилии и китайского; метаданные также включают арабский и иврит. В карточке заявлена пригодность для коммерческого и некоммерческого использования, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия следует сверить с лицензией репозитория. Модель очень крупная, а приведённые в карточке рекомендации по запуску ориентированы на ускорители NVIDIA; практическое развёртывание требует значительных вычислительных ресурсов.

Pleias-RAG-1B — языковая модель Pleias с 1,2 млрд параметров, дообученная на базе PleIAs/Pleias-1.2B-Preview для retrieval-augmented generation (RAG), поиска и суммаризации источников. Она принимает структурированный ввод с запросом и источниками и формирует структурированный ответ с последовательностью рассуждений и ссылками на источники. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; модель работает в Transformers, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы по предоставленным материалам, включая вопросы с рассуждением по нескольким источникам, оценки достаточности источников, переформулирования запросов и ранжирования материалов. Она стремится отвечать на языке запроса и поддерживает основные европейские языки; README перечисляет французский, немецкий, итальянский, испанский, польский, латинский и португальский, а метаданные также отмечают английский. Разработчик сообщает о встроенной опоре на источники и цитирование, а также о компактности, позволяющей развёртывание на ограниченной инфраструктуре, включая мобильные устройства. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Заявления о качестве основаны на бенчмарках HotPotQA, 2wiki и MuSiQue; описанная оценка охватывает режим вопросов, требующих многошагового рассуждения и отбора источников, поэтому результаты не следует автоматически переносить на все сценарии. Контекст ограничен 4096 токенами, а для работы со структурированным форматом разработчик рекомендует официальную библиотеку.

PokeeResearch-7B — языковая модель-агент для глубокого исследования, разработанная Pokee AI и дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct с применением обучения с подкреплением по обратной связи от ИИ. Это плотный декодерный трансформер Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для многошаговых исследовательских сценариев: разбиения сложных запросов на подзадачи, работы с внешними источниками, проверки сведений и синтеза ответов. Её можно использовать как исследовательского помощника или компонент многоагентной системы; возможности поиска зависят от подключённых инструментов и внешних данных. В README заявлена поддержка английского, китайского и других языков, однако карточка модели указывает английский. Обучение проводилось на открытых вопросно-ответных примерах датасета MiroRL-GenQA, а оценивание описано на десяти исследовательских и QA-бенчмарках. Разработчик сообщает о сильных результатах среди открытых агентов масштаба 7B, но приведённая таблица неполна, поэтому это заявление нельзя полностью проверить по карточке. Модель может ошибаться при противоречивых или недостаточных источниках, зависит от качества поиска и подвержена смещениям обратной связи. Ответы и ссылки следует перепроверять; README предостерегает от использования модели для решений с высокими ставками без внешней проверки. Лицензия — Apache 2.0.

Mungert/pokee_research_7b-GGUF — GGUF-версия модели PokeeResearch-7B, разработанной Pokee AI и дообученной на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Модель предназначена для автоматизации глубоких исследовательских задач: декомпозиции сложных запросов, работы с внешними источниками, многошагового рассуждения, проверки и синтеза информации. Она может использоваться как самостоятельный исследовательский ассистент или как компонент многоагентных систем, а также адаптироваться для научного поиска, извлечения документов и многоисточникового суммирования. Модель содержит около 7 миллиардов параметров, относится к инструментально расширяемым языковым моделям и поддерживает текстовые сценарии. В карточке указаны английский, китайский и другие языки, однако отдельно отмечено ограниченное качество для неанглоязычных задач. Контекст ограничен 32 768 токенами. Обучение проводилось на датасете MiroRL-GenQA с использованием RLOO и сигналов RLAIF, включая оценку смысловой эквивалентности и соблюдение формата поведения агента. Данная публикация представляет собой GGUF-сборку, созданную с помощью llama.cpp; применённый подход к квантованию повышает точность отдельных важных слоёв, но увеличивает размер файла, при этом конкретный уровень квантования не указан. Сильные стороны модели — ориентация на исследовательские рабочие процессы, самопроверку, верификацию и синтез данных из нескольких независимых направлений. Результаты зависят от качества внешних источников и поиска; возможны смещения от AI-обратной связи и галлюцинации при противоречивых или недостаточных данных. Модель не предназначена для непроверенных утверждений и единоличного принятия решений в медицинских, юридических или финансовых задачах. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — языковая модель от команды Qwen, предназначенная для диалогов, генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. Это причинная модель семейства Qwen3-Next с разреженной архитектурой смеси экспертов (MoE), гибридной обработкой контекста через Gated DeltaNet и Gated Attention и поддержкой ускорения вывода с помощью Multi-Token Prediction. В модели 80 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд на токен; при этом метаданные Hugging Face указывают размер 2,3 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции в обычном, нетщательном режиме и поддерживает контекст до 262 144 токенов; в README описано расширение контекста примерно до миллиона токенов с YaRN. Подходит для длинных диалогов и документов, генерации ответов и агентных сценариев с инструментами. Карточка сообщает о результатах на ряде бенчмарков, но не приводит полный набор таблиц в предоставленном тексте. Лицензия Apache-2.0.

Sonar Deep Research — исследовательская модель Perplexity для многоэтапного поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она самостоятельно ищет и читает источники, оценивает их и уточняет подход по мере сбора информации. Модель предназначена для углублённого исследования вопросов, требующих работы с несколькими источниками и последовательного обобщения найденных сведений. Данных о размере, архитектуре, поддерживаемых языках, длине контекста и лицензии в доступных материалах нет.

Virtuoso-Large — дообученная плотная языковая модель на базе Qwen2.5-72B, разработанная Arcee AI. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая создание технических и творческих материалов, суммирование данных и подготовку отчётов, синтез сведений из разных источников и многоязычную коммуникацию. Модель содержит около 71,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для работы доступны веса в формате safetensors; в README также упоминается вариант GGUF. Модель рассчитана на задачи общего назначения и имеет интерфейс для вызова инструментов. README заявляет многоязычную поддержку, но не перечисляет языки. Лицензия обозначена как Tongyi License от Qwen; условия её применения следует сверять с лицензией базовой модели.

Yi-34B-200K — большая языковая модель 01.AI, обученная с нуля. Она предназначена для генерации текста и подходит для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и чтения длинных материалов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM на основе Transformer, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Семейство Yi ориентировано прежде всего на китайский и английский языки и обучено на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов. Веса этой модели опубликованы в форматах PyTorch и Safetensors. Карточка описывает сильные результаты семейства в понимании языка, здравом смысле и чтении; эти результаты не гарантируют такое же качество на всех задачах и данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска большой версии необходимы значительные вычислительные ресурсы; приведённый в карточке пример локального запуска Yi-34B использует ускоритель A800 с 80 ГБ памяти.

AI21 Jamba 1.5 Large — большая инструкционная языковая модель компании AI21 с гибридной архитектурой Jamba, объединяющей блоки Transformer и Mamba/SSM. В карточке указаны 94 млрд активных параметров и 398 млрд параметров всего; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и деловых сценариев: генерации ответов на основе документов, работы с длинными материалами, вызова инструментов и выдачи структурированных результатов, включая JSON. Авторы заявляют о высокой скорости вывода и качестве на тестах, однако показатели приведены в карточке разработчика и не гарантируют результат на конкретных данных. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. Модель доступна по Jamba Open Model License, которая допускает исследовательское и коммерческое использование на её условиях. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует CUDA и описывает запуск на узле с восемью GPU по 80 ГБ, а для Transformers — 8-битную квантизацию с оговоркой о блоках Mamba.

AI21-Jamba-Reasoning-3B — компактная модель рассуждений компании AI21 для генерации текста и диалогов. Она предназначена для решения задач, требующих пошагового анализа, и работы с длинными входными материалами; в карточке заявлено преимущество на совокупности нескольких интеллектуальных бенчмарков по сравнению с рядом моделей сходного размера. Модель содержит около 2,3 млрд параметров по метаданным каталога. Её гибридная архитектура Jamba сочетает слои Transformer и Mamba: 26 слоёв Mamba и 2 слоя внимания, 20 голов внимания с multi-query attention и словарь размером 64 тыс. токенов. Контекст достигает 262 144 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. AI21 рекомендует запуск через vLLM версии 0.11.0 или выше с настройкой кэша Mamba; README также описывает локальный запуск через отдельную GGUF-сборку. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Практические ограничения: опубликованные в README сравнительные результаты приведены не для всех конкурентов в доступном фрагменте, а обучение через VeRL на момент карточки ещё описано как будущее расширение.

Buddhi-128K-Chat — диалоговая языковая модель общего назначения от AI Planet, дообученная на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации ответов, работы с длинными документами и продолжительными диалогами: в частности, для суммаризации, генерации текста и ответов на вопросы по большому контексту. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстным окном до 131 072 токенов. Для расширения контекста применена техника YaRN; README также описывает Dynamic-YARN. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и использует шаблон инструкций Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Для запуска с контекстом 128K в карточке указано требование около 80 ГБ VRAM, а для 32K — около 40 ГБ; рекомендуется A100. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Приведённые в README результаты бенчмарков не являются независимой оценкой, а обработка максимального контекста требует значительных ресурсов.

ChatGLM3-6B-32K 是由 ChatGLM 项目团队开发的中文、英文对话模型，基于 ChatGLM3-6B，并针对长文本对话进行了扩展训练。 Это плотная архитектура ChatGLM примерно с 7,5 млрд параметров; модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для многоходового диалога и работы с длинными текстами: она может отвечать на вопросы по объёмным материалам, обобщать их и поддерживать сценарии с вызовом инструментов и исполнением кода, заявленные для семейства ChatGLM3. В карточке также указаны задачи генерации текста и классификации текста. Для контекстов до 8K токенов разработчики рекомендуют ChatGLM3-6B; вариант 32K рассчитан на более длинный ввод. Модель работает с PyTorch и Transformers. Веса открыты для академических исследований; бесплатное коммерческое использование допускается после регистрации через анкету.

google/flan-t5-base — языковая модель семейства T5, разработанная Google и дообученная по инструкциям на более чем тысяче дополнительных задач. Она преобразует текстовый запрос в текстовый ответ и подходит для генерации, ответов на вопросы, рассуждений и выполнения разнообразных NLP-задач, в том числе в режимах zero-shot и few-shot. Модель имеет архитектуру T5 encoder-decoder с 123,8 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Карточка описывает поддержку множества языков, включая русский, английский, французский, немецкий и румынский; метаданные также отмечают многоязычность. Доступны версии для PyTorch, TensorFlow и Flax, лицензия — Apache 2.0. Карточка сообщает о сильных результатах на широком наборе задач, но модель не проверялась в реальных приложениях. Она может воспроизводить предвзятость и неподходящее содержание из обучающих данных, поэтому перед применением требуется оценка безопасности и справедливости для конкретного сценария.