I.2Синтез, понимание и проверка знаний

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

Granite-3.0-2B-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста и других задач преобразования текста. Это плотный decoder-only Transformer на 2,5 млрд параметров, обученный с нуля в два этапа на разнообразных данных; архитектура включает GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и предназначена в том числе для суммаризации, классификации, извлечения информации и ответов на вопросы, а также как основа для специализированного дообучения. В карточке заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Обучающие данные охватывают веб, код, академические материалы, книги и математику. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Она не проходила выравнивание по безопасности, поэтому может генерировать нежелательные или недостоверные ответы; для меньших моделей также отмечен риск дословного воспроизведения обучающих данных.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-655db4cc-31b8-41ce-b21b-da1421dcc629 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-6f435ef6-ae86-4cda-8529-4ab6f5393b5b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B — разреженная языковая модель семейства K2-Horizon от IFM с архитектурой Mixture-of-Experts и механизмом внимания Mixture-of-Values (MoVA). В модели хранится 36 млрд параметров, при генерации активируется около 4 млрд на токен; метаданные каталога указывают 3,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Модель поддерживает контекст до 524 288 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Разработчик сообщает о сильных результатах на бенчмарках рассуждений и агентных задач при небольшом числе активных параметров; независимые оценки в предоставленной карточке не приведены. Опубликованы веса, данные и код обучения, а также промежуточные чекпойнты. Для запуска в карточке приведены рецепты vLLM и SGLang; версия Transformers также валидирована. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для рекомендуемого качества карточка советует высокий уровень reasoning effort и настройки temperature=1.0, top_p=0.95; доступная производительность зависит от выбранного чекпойнта и вычислительной инфраструктуры.

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели K2-Horizon-MoVA-36B-A4B, разработанной Institute of Foundation Models (IFM) при MBZUAI и выпущенной 3 сентября 2026 года. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений и работы с длинным контекстом; заявлена поддержка английского языка. Формат GGUF ориентирован на запуск через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель использует архитектуру k2_horizon и сочетает разреженную Mixture-of-Experts (MoE) с механизмом Mixture-of-Values (MoVA), применяющим разреженную маршрутизацию внутри attention. Всего предусмотрено около 36 млрд параметров, из которых примерно 4 млрд активируются для каждого токена. Архитектура включает 48 слоёв, 100 маршрутизируемых экспертов с 8 активными и одним общим экспертом на MoE-слой, а также 64 value-эксперта с 4 активными на attention-слой. Нативное контекстное окно составляет до 524 288 токенов. Доступны варианты от BF16 до низкобитных Q2 и IQ-квантизаций, что позволяет выбирать между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. При этом активация только 4 млрд параметров на токен не означает, что модель требует память уровня 4 млрд параметров: все веса объёмом около 10–70 ГиБ должны находиться в RAM или VRAM, а память под KV-кэш и служебные расходы учитывается отдельно. Для загрузки GGUF необходима ветка model/K2Horizon форка llama.cpp от MBZUAI-IFM либо версия upstream после добавления поддержки архитектуры k2_horizon. Лицензия модели — Apache 2.0.

K2S3 разработала K2S3-Mistral-7b-v1.4 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров. Она дообучена методом SFT с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1; для обучения использовались данные alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

KBevo-Qwen3-4B-SFT — разработанный Kilian Group чекпойнт supervised fine-tuning модели Qwen3-4B для двухэтапных ответов на вопросы с несколькими переходами рассуждения. На первом этапе модель извлекает из набора фрагментов компактную структурированную базу знаний в виде троек «сущность — отношение — значение», включая обратные отношения. На втором этапе она отвечает на вопросы, выполняя типизированные запросы к этой базе и опираясь на найденные факты. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и около 3,7 млрд параметров; поддерживает контекст до 40 960 токенов и работает с текстом. Чекпойнт обучен на синтезированных двухэтапных траекториях для HotpotQA методом SFT; он предназначен для запуска поведения KBevo SFT, воспроизведения экспериментов и дальнейшего обучения. В README приведены результаты на HotpotQA, MuSiQue, 2WikiMultiHopQA и PopQA. Для двухэтапного inference рекомендуется использовать эталонную реализацию KBevo. Лицензия — Apache-2.0.

Light-IF-4B — дообученная командой Qihoo 360 языковая модель на базе Qwen3-4B, предназначенная для точного выполнения сложных инструкций. Подход к адаптации сочетает генерацию примеров с комплексными ограничениями, отбор данных методом rejection sampling, supervised fine-tuning с сохранением энтропии и обучение с подкреплением с адаптацией к энтропии токенов. Модель помогает планировать ответ и проверять его перед выдачей, чтобы лучше соблюдать многошаговые и ограниченные требования. Она относится к плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст — 40 960 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Llama 2 70B Chat — это диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанная Meta. Данный репозиторий содержит её квантизированные файлы в формате GGUF, подготовленные TheBloke на основе оригинальной модели meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов: ответов на вопросы, выполнения инструкций и создания связных текстовых ответов. Указан английский язык. Архитектура — Llama, размер — 70 миллиардов параметров, модальность — текстовая. Максимальный размер контекста в README не указан. Для работы используется специальный шаблон запросов Llama 2 Chat с системными инструкциями о полезных, безопасных и честных ответах. Формат GGUF поддерживает метаданные и специальные токены и совместим с llama.cpp, а также рядом пользовательских интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, ctransformers и llama-cpp-python. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит для CPU+GPU-инференса, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством ответов; конкретные характеристики зависят от выбранного варианта. Репозиторий распространяется по лицензии Llama 2.

Sethuiyer выпустил экспериментальную инструктивную донастройку Llama 3.1 8B, предназначенную для генерации текста и диалога. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о результатах на задачах логического и булева рассуждения, следования инструкциям, устранения неоднозначности и причинного анализа, а также об отдельных узкоспециализированных знаниях. Модель может быть полезна для диалогов, анализа длинных документов и многошаговых текстовых задач. Оценки приведены на Open LLM Leaderboard; они не гарантируют качество на других задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3.1-8B-FixedReferenceNBPO — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная организацией promotion. Это дообученная версия meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения в формате чата. В названии NBPO и тегах указана многокритериальная оптимизация предпочтений. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License. README не содержит дополнительных сведений о методе обучения или оценке качества.

Это объединённая модель генерации текста семейства Llama 3.1, созданная с помощью mergekit путём линейного слияния unsloth/Meta-Llama-3.1-8B и unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. В модели около 7,5 млрд параметров; она построена на архитектуре LlamaForCausalLM и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка не уточняет языковой охват и отдельные области применения, поэтому модель следует рассматривать как универсальную. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество слияния и сравнительные результаты не описаны; возможности вызова инструментов обозначают наличие интерфейса и не гарантируют надёжность выполнения каждого вызова.

Карточка модели tanliboy/llama-3.2-3b 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.

bunnycore/Llama-3.2-3B-Deep-Test — объединённая языковая модель разработчика bunnycore, созданная из четырёх моделей семейства Llama с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована bunnycore/Llama-3.2-3B-RP-DeepThink; в объединение также вошли bunnycore/Llama-3.2-3B-All-Mix, bunnycore/Smol-Llama-3.2-3B и prithivMLmods/Llama-Deepsync-3B. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Подходит для диалогов, ролевых сценариев, развёрнутых рассуждений, ответов на вопросы и суммаризации. Модель распространяется в формате safetensors для Transformers; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

shb777/Llama-3.3-8B-Instruct-128K — доработанная версия Llama 3.3 8B Instruct, созданная на основе allura-forge/Llama-3.3-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указано, что для версии включена полная длина контекста — 131 072 токена; также добавлены настройки rope_scaling, шаблон чата Unsloth в конфигурации токенизатора и обновлена конфигурация генерации. Модель можно использовать для ответов в чате, продолжения текста и других сценариев генерации. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, но README не описывает его поведение или качество. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии llama3.3. README также ссылается на GGUF-варианты, однако этот репозиторий описан как safetensors-модель.

ApolloRaines/Llama-3.3-8B-Instruct-128K-Jbliterated — доработанная командой ApolloRaines модель на архитектуре Llama 3.3 для диалогов и генерации текста. Она создана на основе shb777/Llama-3.3-8B-Instruct-128K с применением jBlaze precision neural surgery; изменены все 32 слоя. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для общения и генерации текста с длинным контекстом. В карточке заявлена настройка на снижение отказов: в тесте Heretic на 100 запросах авторы сообщили о нуле настоящих отказов и двух ложных срабатываниях. Авторы также описывают выпуск как демонстрационную версию с намеренно сниженной силой возможностей, а не полную версию продукта. Заявления о скорости и результатах теста относятся к сведениям карточки модели. Поддерживаемые языки по метаданным: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия — Llama 3.1 Community License; применяйте модель с учётом её условий и ограничений.

Карточка модели florentin-one/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k на Hugging Face совпадает с карточкой WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k, поэтому описание составлено по ней. WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

lmstudio-community/Llama3-ChatQA-1.5-8B-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Llama3-ChatQA-1.5-8B, разработанной NVIDIA. Модель построена на базе Llama 3 и предназначена прежде всего для генерации текста, диалоговых ответов и задач retrieval-augmented generation (RAG). Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель ориентирована на ответы на вопросы по предоставленному контексту, его суммаризацию и извлечение релевантной информации. Она рассчитана на англоязычные сценарии и обучалась с улучшенным рецептом ChatQA, включая дополнительные данные для conversational QA, табличных задач и арифметических вычислений. Указанный размер модели — 8 миллиардов параметров; сведения о длине контекста и конкретном варианте квантизации в README не приведены. Сильной стороной модели является способность формировать содержательные ответы, опираясь на переданный контекст, и указывать, когда ответ в нём не найден. Она может применяться и в более общих задачах, но в первую очередь предназначена для RAG и работы с контекстом. К ограничениям относятся зависимость качества от полноты и точности предоставленного контекста, а также потенциальная неточность или нежелательное содержимое ответов. Модель распространяется по лицензии Llama 3.

Llama3-ChatQA-1.5-8B — разговорная языковая модель NVIDIA для ответов на вопросы в диалоге и генерации с дополнением извлечёнными сведениями (RAG). Она дообучена на базе Llama 3 и содержит дополнительные данные для улучшения ответов по документам, работы с таблицами и арифметических вычислений. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров, архитектура Llama с плотной причинной языковой моделью, формат safetensors и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для сценариев, где вопрос сопровождается контекстом: документ можно передать целиком, если он помещается в контекст, либо предварительно извлечь релевантные фрагменты для длинных документов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. В README приведены результаты оценки на наборах для conversational RAG, включая Doc2Dial, QuAC и QReCC. Модель является дообучением NVIDIA Llama3-ChatQA-1.5-8B. Чекпойнты были первоначально обучены с Megatron-LM и конвертированы в формат Hugging Face. Лицензия — Llama 3 Community License. Результаты зависят от качества переданного контекста или поиска; заявленные улучшения арифметики и таблиц не гарантируют точность в каждом запросе.

Patronus-Lynx-8B-Instruct — языковая модель Patronus AI для выявления галлюцинаций в системах генерации с дополнением по поиску (RAG). Она принимает документ, вопрос и ответ и оценивает, подтверждается ли ответ содержимым документа. Модель основана на Llama 3 8B Instruct и дообучена на данных CovidQA, PubmedQA, DROP и RAGTruth, включая разметку, созданную людьми и синтетически. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов по метаданным. Она рассчитана прежде всего на английский язык и использует генерацию текста для выдачи оценки. Patronus AI сообщает об оценивании на HaluBench и перечисленных в карточке наборах данных. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование на условиях Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0, включая ограничения на коммерческое применение.

Карточка модели WariHima/llm-jp-4-33b-thinking на Hugging Face совпадает с карточкой llm-jp/llm-jp-4-33b-thinking, поэтому описание составлено по ней. LLM-jp-4-33b-thinking — плотная трансформерная языковая модель семейства Llama, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Она предназначена для диалогов, генерации ответов и решения задач с рассуждением на японском и английском языках; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 32,2 млрд параметров, имеет 64 слоя и контекст до 65 536 токенов. Она обучалась на этапах предварительного и промежуточного обучения на 11,7 трлн токенов, затем прошла SFT и выравнивание DPO без обучения с подкреплением. Доступна в формате Safetensors для Transformers, лицензия — Apache-2.0. Разработчики отмечают, что модель находится на раннем этапе исследований и разработок и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Для корректной работы следует использовать приложенный токенизатор: он отличается от предположений библиотеки openai-harmony, несмотря на совместимость шаблона диалога с Harmony.

LlongOrca-13B-16k — языковая модель Open-Orca, дообученная на базе LLongMA-2-13b-16k на отфильтрованной части набора OpenOrca с данными, дополненными GPT-4. Это плотная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; она поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель обучали полным дообучением в четыре эпохи с использованием Axolotl и упаковки данных OpenChat. Для общения применяется формат ChatML. Авторы сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и сохранении большей части результатов другой модели OpenOrca, однако эти оценки относятся к тестам авторов на момент выпуска и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяет веса PyTorch; лицензия указана как Llama 2.

mergekit-community/LWM-14b-Text-Chat-1M — текстовая чат-модель семейства LLaMA, созданная сообществом с помощью mergekit. В README указано слияние методом DARE linear на основе LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M; в конфигурации одна и та же базовая модель перечислена дважды с весом 1.0. Метаданные указывают 6,6 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с длинным контекстом. Она принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указаны Transformers и формат safetensors. Язык и специализированная предметная область не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Marco-DeepResearch-8B — агентная языковая модель для глубокого веб-исследования, разработанная Alibaba International Digital Commerce (AIDC-AI) и дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 7,6 млрд параметров. Она предназначена для многошагового поиска информации, рассуждений и проверки сведений по нескольким веб-источникам; взаимодействует с инструментами через формат вызова функций, совместимый с OpenAI. Модель рассчитана на контекст до 131 072 токенов и поддерживает английский и китайский языки. В обучении и выводе применяются синтез данных с проверкой, построение траекторий с поисковым и проверяющим агентами, а также проверка ответов самой моделью; в описанных бенчмарках подход с масштабированием на этапе вывода улучшил средний результат на 12,1 пункта. Репозиторий содержит веса Safetensors и доступен по лицензии Apache-2.0. Результаты зависят от качества и доступности подключённых веб-поисковых инструментов и API. Дополнительные циклы проверки увеличивают затраты на вывод, а оптимизация для поиска информации не гарантирует обобщения на любые задачи рассуждения.

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

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_T3qm7xExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовому запросу, включая работу с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xExperiment26-7B. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В предоставленных материалах нет сведений о специальной предметной области или языках, на которых она оптимизирована.

MeliodasPercival_01_YamshadowStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не указаны специализация по языкам, дополнительные прикладные области или отдельные оценки качества. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели Crystalcareai/Meta-llama-3.1-8b-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.