I.3Извлечение и структурирование данных

Qwopus3.6-27B-v1-preview-i1-GGUF — квантованная GGUF-версия модели Qwopus3.6-27B-v1-preview, опубликованная mradermacher на основе модели Jackrong. Модель относится к классу conversational и instruct, ориентирована на диалоговое взаимодействие и задачи рассуждения. В README также указано, что это мультимодальная vision-language-модель, способная работать с изображениями и текстом. Модель содержит 27 миллиардов параметров и поддерживает английский, китайский, японский, корейский, испанский и русский языки. Точная архитектура, размер контекста и спецификация мультимодального компонента не указаны. Доступны варианты квантования i1-IQ1_S, i1-IQ1_M, i1-IQ2, i1-IQ3, i1-IQ4, i1-Q2_K, i1-Q3_K, i1-Q4, i1-Q5_K и i1-Q6_K размером примерно от 7,2 до 22,2 ГБ. Более сильное квантование обычно требует больше памяти, тогда как низкобитные варианты экономичнее, но могут заметно терять в качестве. Для создания модели использовались датасеты Claude-Distillation-Dataset, GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned, Kimi-K2.5-Reasoning-1M-Cleaned и Qwen3.5-reasoning-700x. Это может быть преимуществом для диалогов и задач рассуждения, однако README не содержит результатов тестирования, поэтому качество нельзя оценить количественно. Для работы с изображениями могут потребоваться дополнительные mmproj-файлы из статического репозитория. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Rabbit-7B-DPO-Chat-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и viethq188/Rabbit-7B-DPO-Chat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в формате чата; контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на пользовательские запросы. Файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые специализации или результаты сравнительных оценок.

RakutenAI-7B-instruct — языковая модель Rakuten Group, Inc. для генерации текста по инструкциям. Это дообученная версия RakutenAI-7B на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров. Для японского языка словарь расширен до 48 тысяч токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая японский и английский языки. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для выполнения инструкций, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В карточке приведены результаты оценки на японских и английских языковых тестах; они характеризуют тестовые наборы и сами по себе не гарантируют качество на любых пользовательских запросах. Модель может выдавать предвзятые, неточные или небезопасные ответы. Лицензия — Apache License 2.0.

Это англоязычный CrossEncoder, дообученный командой tomaarsen на answerdotai/ModernBERT-base с библиотекой Sentence Transformers. Модель совместно обрабатывает пару текстов и выдаёт оценку их соответствия; её основное применение — ранжирование найденных документов по запросу, а также оценка семантического сходства и классификация текстовых пар. Модель содержит 149 млн параметров, использует архитектуру ModernBERT для классификации последовательностей и принимает последовательности длиной до 8192 токенов. Она обучалась на данных Natural Questions и оценивалась на задачах переранжирования, включая NQ и наборы NanoBEIR; карточка приводит метрики MAP, MRR@10 и NDCG@10. Модель рассчитана на английский язык. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

salamandra-2b-instruct — квантизированная версия инструкционной языковой модели BSC-LT/salamandra-2b-instruct, опубликованная пользователем robbiemu. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в приложениях на базе Transformers и llama.cpp, включая локальный запуск при ограниченных ресурсах. В качестве исходных данных для квантизации использовался многоязычный корпус OSCAR, а важностная матрица была рассчитана на текстах примерно 34 языков. Модель относится к семейству Salamandra и имеет размер 2 млрд параметров. Она работает с текстом и поддерживает болгарский, каталанский, валлийский, чешский, датский, немецкий, греческий, английский, испанский, эстонский, баскский, финский, французский, ирландский, галисийский, хорватский, венгерский, итальянский, литовский, латышский, мальтийский, нидерландский, нюнорск, норвежский, окситанский, польский, португальский, румынский, русский, сербохорватский, словацкий, словенский, сербский, шведский и украинский языки, а также код. Размер файлов квантизированных вариантов составляет примерно 1,7–2,4 ГБ; доступны варианты IQ3_M, Q3_K_L, IQ4_XS, Q4_K_S, Q5_K_M и Q6_K. Контекст, точная архитектура и мультимодальные возможности в README не указаны. К сильным сторонам относятся многоязычность, компактный размер и возможность выбрать баланс между качеством и потреблением памяти: Q5_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q6_K близок по характеристикам к bf16 при меньшем размере. Ограничения связаны с потерями качества при квантизации и небольшим размером модели, который может снижать качество сложного рассуждения и генерации по сравнению с более крупными моделями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

samantha-1.2-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая разговорная модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; в карточке указан метод слияния SLERP, архитектура MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный нативный контекст — 32 768 токенов. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и специализированные области применения. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения исходных компонентов наследуются в объединённой модели; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

arcee-ai/saul-zephyr-7b-slerp — объединённая методом SLERP модель на основе Equall/Saul-Base и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta, созданная с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате чат-диалога и выполнения пользовательских инструкций. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель сочетает компоненты базовой модели Saul-Base и англоязычной чат-модели Zephyr-7B-β. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке описан метод слияния, но сравнительные оценки качества и подробные ограничения не приведены.

Slush-Sunfall-Rocinante-GGLD-12B — объединённая языковая модель, созданная сообществом mergekit-community из IAmTheCollector/MN-Slush-GGLD и knifeayumu/Rocinante-12B-v1-nemo-sunfall-v0.6.1-SLERP. Модели объединены методом SLERP в формате bfloat16; конфигурация задаёт Slush-GGLD для входных и выходных слоёв и Rocinante-Sunfall для промежуточных слоёв. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Указанное нативное контекстное окно — 1 024 000 токенов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не приведена.

smartyplats-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и smartyplats-7b-v2 методом SLERP. Репозиторий связывает её с базовой моделью mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2; веса опубликованы в формате SafeTensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. Карточка не приводит специальных сведений о поддерживаемых естественных языках или узкой предметной области. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает метод слияния и его конфигурацию, но не содержит сравнительной оценки качества или конкретных ограничений применения.

SOLAR-0-70b-16bit — языковая модель компании Upstage для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге. Это дообученная на основе Llama 2 модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров. Карточка указывает английский язык; модель рассчитана на работу через HuggingFace Transformers. Метаданные задают контекст 4096 токенов, а авторы сообщают о возможности обрабатывать более 10 тысяч входных токенов с настройкой rope_scaling. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и выполнения текстовых инструкций общего назначения. Upstage оценивала её на ARC-Challenge, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и MT-bench. В описании не заявлены специализированные прикладные области или мультимодальные возможности. Для дообученных чекпойнтов указана лицензия CC BY-NC-4.0, ограничивающая коммерческое использование.

pinkyponky выпустил SOLAR-10.7B-dpo-instruct-tuned-v0.1 — текстовую генеративную модель для ответов на инструкции и диалоговых запросов. В метаданных указаны архитектура Llama, 10,6 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для загрузки через Transformers. Название и карточка указывают на DPO- и instruct-настройку модели, однако README сообщает, что сведения об обучении и данных будут добавлены позже. В примере загрузки указана базовая модель Upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0-GGUF — квантизированная GGUF-версия языковой модели SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0, разработанной upstage и подготовленной квантизацией компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием инструкций, включая запуск через LlamaEdge. Указан английский язык, мультимодальность не заявлена. Модель имеет архитектуру SOLAR и размер 10,7 млрд параметров; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 4,55 до 11,4 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как рекомендуемый для баланса качества и размера, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с низкой потерей качества. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но может существенно ухудшить качество ответов. Модель можно использовать для текстовой генерации и инструкционного диалога при наличии совместимого GGUF-движка; для LlamaEdge требуется версия 0.2.8 или новее и шаблон запросов solar-instruct. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей использование с обязательным указанием авторства, но ограничивающей коммерческое применение.

SRIQwen-V1.3 — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3.5 от SRIQ, полученная supervised fine-tuning базовой Qwen/Qwen3.8-27B с помощью LoRA; адаптер объединён с выпущенными весами. Обучение на наборе sriq-ai/sriq-sft-v1.3 направлено на сокращение цепочек рассуждений при сохранении исходных ответов. Модель загружается через Transformers как Qwen3_5ForConditionalGeneration и поддерживает диалог, текст и изображения; интерфейс также предусматривает вызов инструментов. Контекст базовой модели составляет 262 144 токена, но дообучение проводилось на последовательностях длиной до 131 072 токенов, поэтому поведение на большей длине не проверено. Обучающие цели включали сжатые рассуждения на упрощённом китайском языке, а итоговый ответ формировался на языке запроса. Для релиза не проводились бенчмарки, поэтому улучшение точности, расхода токенов и скорости не подтверждено. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая авторами модели на основе двух чекпойнтов Mistral: automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, подходит для использования в приложениях, которым нужна языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Поддержка языков и специализированные предметные области в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Shadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

tempesthenno-nuslerp-0124 — слитая с помощью mergekit по методу NuSLERP языковая модель, созданная sthenno. В README указаны два компонента с именами tempesthenno--converge-breadcrumbs и tempesthenno--converge-dtask; метаданные также связывают модель с несколькими базовыми моделями Qwen2. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и лицензирована по Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 131 072 токена. В метаданных указаны английский и китайский языки. README приводит результаты оценок IFEval и BBH, но без подробностей об условиях тестирования и без оснований делать выводы о превосходстве в конкретных сценариях.

TheBeagle-v2beta-32B-MGS — экспериментальная инструктивная языковая модель команды Beagle, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Это плотная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В качестве обучающих данных использован набор Magpie-Align/Magpie-Pro-300K-Filtered, обучение проведено за одну эпоху. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; метаданные указывают английский язык. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям; результаты приведённых в карточке оценок относятся к набору тестов без chat template. Разработчик сообщает о значении loss 0,5378 и приводит оценки IFEval и BBH, но этих данных недостаточно для вывода о качестве в конкретных приложениях. Выпуск обозначен как beta и экспериментальный. Лицензия основана на условиях Qwen с дополнительным требованием включать «Beagle» или «MGS» в название производных моделей; перед использованием следует свериться с полным текстом лицензии.

bartowski/TheSkullery_L3.3-exp-unnamed-model-70b-v0.5-GGUF — это набор GGUF-квантизаций текстовой генеративной модели TheSkullery/L3.3-exp-unnamed-model-70b-v0.5, разработанной TheSkullery. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для локального запуска и генерации текста через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Модель имеет размер 70B параметров и относится к семейству Llama 3.3; в карточке указана лицензия llama3.3. Доступны варианты квантования от Q8_0 до Q3 и IQ3/IQ4, включая рекомендуемые Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_L, Q4_K_M и IQ4_XS. Они позволяют выбирать между качеством генерации и требованиями к памяти: размер файлов составляет примерно от 30,91 до 74,98 ГБ. Варианты Q4_1 и Q4_0 отмечены как устаревшие форматы, но могут иметь преимущества в отдельных сценариях на Apple Silicon или ARM/AVX-системах. Сильной стороной являются высокое качество старших квантов и возможность локального запуска на широком спектре совместимого оборудования. Ограничения — значительные требования к оперативной или видеопамяти даже у компактных вариантов, а также потенциальная потеря качества при использовании низкобитных квантов. В README не указаны точный размер контекста, поддерживаемые языки, мультимодальные возможности, конкретная архитектура слоёв и результаты бенчмарков, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить.

Ultravox v0.4.1 Mistral Nemo — мультимодальная речевая языковая модель от Fixie.ai на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Whisper Large V3 Turbo. Она принимает аудио вместе с текстом, например системной инструкцией, и формирует текстовый ответ. Модель предназначена для голосовых агентов, анализа речи и перевода устной речи; README также отмечает низкую задержку первого токена и скорость генерации около 50–100 токенов в секунду на GPU A100 40 ГБ. Для обучения использовалась смесь наборов данных распознавания речи, продолжений текста, созданных Mistral Nemo, и наборов для перевода речи. Поддерживаемые языки включают арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, нидерландский, португальский, русский, шведский, турецкий, украинский и китайский. Модель принимает речь и текст, но выдаёт текст; генерация аудио в этой версии не поддерживается. Настройка предпочтений не проводилась. Лицензия — MIT.

Whisper-Large-v3-MLA — модель распознавания речи, разработанная Burak Aydın на основе OpenAI Whisper large-v3. Декодерная self-attention преобразована из MHA в MLA, что сокращает KV-кэш декодирования на 62,5%; после преобразования модель дообучена на корпусе Whispered для восстановления качества. Модель содержит 905,2 млн параметров и предназначена для транскрибации речи в текст на 11 языках. На тестах CommonVoice-17 авторы сообщают, что цена преобразования по качеству статистически незначима для 9 из 11 языков; заметные различия указаны для арабского и китайского. Сокращение относится к KV-кэшу self-attention декодера: память энкодера и cross-attention не сжата, поэтому выгода для одной короткой последовательности ограничена и заметнее при длинной генерации и высокой параллельности. Модель ориентирована на чистую речь, записанную потребительскими микрофонами; качество может снижаться для незнакомых письменностей, а для грузинского автор отмечает слабые результаты. Для загрузки требуются Transformers 4.46.x и trust_remote_code=True; модель не поддерживает whisper.cpp, faster-whisper и CTranslate2. Лицензия — Apache-2.0.

Модель Dianavdavidson — дообученная на наборе данных Vaani модель автоматического распознавания речи на базе OpenAI Whisper Medium. Она принимает аудио и генерирует текстовую расшифровку; в карточке указаны 455,8 млн параметров, архитектура Whisper и формат safetensors. На оценочном наборе приведены Loss 0,4028 и Global WER 28,6796, однако описание не уточняет состав набора и методику оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

XYZ-Aquila-mini-APEX-I-MiniPlus-V2-GGUF — это квантованная версия модели XYZ-Aquila-mini, подготовленная IsValorum в формате GGUF для запуска через совместимые средства, включая llama.cpp. Модель ориентирована на мультимодальные сценарии image-text-to-text и, согласно указанным тегам, может применяться для работы с изображениями и текстом, агентского поиска, задач search-agent и computer use. В карточке указаны архитектура MoE и мультимодальная поддержка с vision-компонентом, однако точный размер модели, число экспертов и слоёв, максимальный контекст и подробные характеристики входных и выходных модальностей не приведены. Заявлена поддержка английского, китайского, испанского, французского, немецкого, португальского, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Квантование APEX-I-MiniPlus описывается как настраиваемое для отдельных тензоров: с сохранением высокоточной маршрутизации и защитой чувствительных компонентов, но конкретная конфигурация файлов этой версии в доступном фрагменте не указана. Сильными сторонами являются компактный GGUF-формат, мультимодальная направленность, поддержка широкого набора языков и возможность использования в локальных агентских и визуальных сценариях. Ограничения связаны с тем, что приведённые независимые бенчмарки относятся к другим моделям или выпускам семейства и не подтверждают характеристики именно этой версии; также отсутствуют точные сведения о производительности, требованиях к памяти и максимальной длине контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

yam-jom-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2 и yam-peleg/Experiment26-7B. В конфигурации указаны метод task_arithmetic, веса 0,35 и 0,65 и формат bfloat16; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_Inex12Experiment26 — объединённая языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Веса объединены из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex12Experiment26-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия указана как Apache-2.0.

14B-Qwen2.5-Freya-x1-GGUF — это GGUF-квантизированная версия текстовой генеративной модели 14B-Qwen2.5-Freya-x1, разработанной Sao10K. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в локальных сценариях инференса, включая запуск через LM Studio. Модель имеет размер 14B параметров и поставляется в вариантах от F16 до низкобитных квантований Q2 и Q3, что позволяет выбирать между качеством ответов и требованиями к оперативной памяти. Доступны форматы Q4, Q5, Q6 и Q8, при этом в README рекомендуются некоторые варианты Q4–Q6 как обеспечивающие хороший или очень высокий уровень качества. Указан шаблон промпта в формате ChatML. Модальность — текстовая; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README отсутствуют. Сильная сторона модели — широкий выбор квантований для локального запуска на оборудовании с разными ограничениями по памяти, а также применение imatrix-квантизации. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать старшим версиям по качеству. Лицензия обозначена как qwen/other; в README приведена ссылка на лицензию Qwen/Qwen2.5-14B, однако конкретные условия использования следует уточнять по этому документу.

AfriqueGemma-12B-i1-GGUF — это квантованное представление мультимодальной модели AfriqueGemma-12B, разработанной McGill-NLP и подготовленной в формате GGUF пользователем mradermacher. Модель относится к семейству Gemma 3 и предназначена для работы с текстом и изображениями, включая сценарии image-text-to-text. Модель содержит около 12 миллиардов параметров и ориентирована прежде всего на многоязычные задачи с фокусом на африканские языки. В README заявлена поддержка африкаанс, амхарского, арабского, английского, французского, хауса, игбо, малагасийского, чичева, оромо, португальского, киньяруанда, шона, сомалийского, сесото, суахили, тигринья, тсвана, коса, йоруба и зулу. Возможные применения включают генерацию и анализ текста, многоязычный диалог, а также обработку запросов, содержащих изображения. Преимущество этой версии — возможность запускать модель локально через совместимые инструменты для GGUF с выбором квантования под доступные ресурсы. Доступны варианты от очень компактных IQ1 до более качественных Q6_K; низкобитные варианты экономят память, но могут заметно снижать качество, тогда как i1-Q4_K_M указана как быстрая и рекомендуемая конфигурация. Размер контекста и точные характеристики архитектуры в README не указаны. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Apodex-1.0-4B-SFT-rebased — мультимодальная модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой и 4 млрд параметров. Её создал dark-pen, объединив с помощью LazyMergekit модели Qwen/Qwen3.5-4B-Base и apodex/Apodex-1.0-4B-SFT методом arcee_fusion; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для диалоговых сценариев с текстом и изображениями, включая ответы на вопросы по визуальному содержимому. Метаданные также указывают на интерфейс вызова инструментов. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

bagel-7b-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и jondurbin/bagel-7b-v0.1 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Указана лицензия Apache-2.0. README не приводит отдельной оценки качества или подробного описания ограничений модели.

bophades-mistral-truthy-DPO-7B — дообученная модель семейства Mistral, созданная nbeerbower на основе nbeerbower/bophades-v2-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста; дообучение выполнено методом Direct Preference Optimization (DPO) на датасете jondurbin/truthy-dpo-v0.1 с использованием LoRA. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Calme-12B-Instruct-v0.1 — языковая модель MaziyarPanahi для генерации текста в формате инструкций. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 12,3 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель объединена и дообучена на качественных наборах данных на основе Calme-7B-Instruct-v0.9. Карточка описывает стиль Calme как ясный, спокойный и связный. Модель предназначена для ответов на инструкции и других задач генерации текста. Её можно запускать через Transformers с задачей text-generation. В репозитории указаны веса safetensors; автор также публикует отдельную GGUF-версию с квантизацией от 2 до 8 бит для запуска на персональных компьютерах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведения о языках обучения, конкретных оценках качества или ограничениях безопасности.