I.3Извлечение и структурирование данных

hamishivi/Qwen3-8B — дообученная версия Qwen3-8B-Base с изменённым шаблоном чата, который сохраняет промежуточные рассуждения. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 на 7,6 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог; репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Модель подходит для ответов на инструкции, многошаговых рассуждений, решения математических задач, генерации кода, перевода и многоязычного диалога. Она поддерживает переключение режимов рассуждения и обычного ответа, а интерфейс чата допускает интеграцию с инструментами. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; README описывает 32 768 токенов штатно и до 131 072 с YaRN. В README заявлена поддержка более 100 языков и диалектов. Ограниченный объём карточки не содержит отдельной оценки качества именно этой модификации шаблона. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели luckyChenY/trainedmolde на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-1.7B — компактная плотная причинная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит 1,7 млрд параметров, 28 слоёв и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen3-1.7B-Base и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с внешними инструментами через соответствующий интерфейс. Она поддерживает более 100 языков и диалектов. Заявлены режимы рассуждения и обычного диалога; компактный размер подходит для приложений с ограниченными ресурсами по сравнению с более крупными моделями семейства. В README указана длина контекста 32 768 токенов, тогда как метаданные каталога приводят 40 960; для характеристики использовано значение метаданных. В README также отмечен риск бесконечных повторов при некоторых настройках генерации и рекомендована настройка presence_penalty. Качество ответов и точность фактов требуют проверки в целевом сценарии.

WizardLM-2 8x22B — многоязычная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts, разработанная WizardLM в Microsoft AI. Это версия для генерации текста и диалогов; в карточке указаны сценарии сложного общения, рассуждений, работы с кодом, математикой и агентных задач. По README модель основана на mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1 и содержит 141 млрд параметров; метаданные классифицируют её как Mixtral MoE с 22B параметров и контекстом до 65 536 токенов. Модель обучалась с использованием синтетической системы подготовки данных и поддерживает многоязычное применение. В репозитории указаны веса safetensors и лицензия Apache-2.0. Заявления о сравнительном качестве приведены разработчиками по их оценкам и не гарантируют результат на иных задачах.

Yi-1.5-9B-Chat — диалоговая языковая модель семейства Yi, разработанная командой 01.AI. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 8,6 млрд параметров, представленная в формате safetensors. Yi-1.5 продолжает предварительное обучение Yi на корпусе из 500 млрд токенов и проходит дообучение на 3 млн разнообразных примеров; версия Chat предназначена для диалога и следования инструкциям. Модель подходит для ответов на вопросы, рассуждений, задач по математике и программированию, а также понимания и краткого анализа текста. В карточке заявлен контекст 4 тыс. токенов; линейка Yi-1.5 также включает варианты с контекстом 16 тыс. и 32 тыс. токенов. README характеризует 9B Chat как сильную модель среди открытых моделей сопоставимого размера. Лицензия — Apache-2.0.

Arcee-Blitz — плотная языковая модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров, разработанная Arcee AI на базе Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Модель дистиллировали на логитах DeepSeek-V3, затем дополнительно дообучили; она предназначена для диалогов и широкого круга задач генерации текста как практичная и эффективная рабочая модель. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты сравнительных тестов на MixEval, GPQADiamond и BigCodeBench Complete, где Arcee-Blitz превосходит указанную версию Mistral-Small-3; эти результаты не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin 2.9.1 Yi 1.5 34B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом, Лукасом Аткинсом, Фернандо Фернандесом и командой Cognitive Computations. Это полновесное дообучение базовой модели 01-ai/Yi-1.5-34B с архитектурой семейства Llama и 33,9 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; для диалога используется шаблон ChatML. Контекст при обучении составлял 8 192 токена. Модель предназначена для инструктивных диалогов, написания и анализа кода, решения математических задач, вызова функций и начальных агентных сценариев. В карточке заявлена высокая податливость к запросам: авторы описывают Dolphin как uncensored и рекомендуют добавлять собственный слой выравнивания перед предоставлением модели пользователям. Модель обучалась в том числе на данных, сгенерированных GPT-4. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование. Модель может выдавать нежелательный или небезопасный контент; качество и безопасность результатов следует оценивать с учётом конкретного применения.

Falcon3-7B-Instruct — инструктивная языковая модель семейства Falcon3, разработанная Technology Innovation Institute. Это плотная авторегрессионная Transformer-модель с причинным декодером и 7,1 млрд параметров, дообученная на основе tiiuae/Falcon3-7B-Base. Архитектура включает 28 блоков декодера, grouped-query attention, SwiGLU и RMSNorm; контекстное окно — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая задачи рассуждения, понимания языка, программирования и математики. Она поддерживает английский, французский, испанский и португальский языки; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README указана посттренировка на примерах STEM, диалогов, кода, безопасности и вызова функций. Репозиторий использует safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — TII Falcon-LLM License 2.0; перед применением следует учитывать её условия.

GigaChat 3 Ultra Preview — флагманская instruct-модель семейства GigaChat, представленная в карточке как разработка команды GigaChat. Это большая языковая модель для диалогов и генерации текста, включая задачи по коду и математике. В README описана MoE-архитектура с 702 млрд общих и 36 млрд активных параметров, механизмами Multi-head Latent Attention (MLA) и Multi-Token Prediction (MTP). Метаданные каталога указывают архитектуру DeepSeek-V3 и 39,4 млрд параметров; эти сведения расходятся с описанием архитектуры и размера в README. Заявлены обучение на данных десяти языков, включая китайский, арабский, узбекский и казахский, а также русские и английские теги карточки. Контекст составляет 131 072 токена. Модель ориентирована на кластерное и on-prem-развёртывание; README указывает поддержку BF16 и отдельную FP8-сборку, а также движков vLLM, SGLang, LMDeploy и TensorRT-LLM. MLA предназначен для снижения затрат на KV-кэш, MTP — для ускорения генерации. Лицензия — MIT. Это preview-версия; для развёртывания требуются значительные вычислительные ресурсы.

Hunyuan-A13B-Pretrain — базовая большая языковая модель Tencent на архитектуре Mixture of Experts (MoE), предназначенная для генерации текста, рассуждений и общих языковых задач. В README для семейства Hunyuan-A13B указано 80 млрд параметров всего и 13 млрд активных параметров; метаданные именно этого репозитория указывают 3,1 млрд параметров. Карточка также описывает режимы быстрого и пошагового рассуждения, Grouped Query Attention и поддержку длинного контекста, но приводит для семейства 256 тыс. токенов, тогда как метаданные репозитория указывают нативный контекст 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации и продолжения текста, решения задач на рассуждение, математику и код, а также для агентных сценариев с вызовом инструментов. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на работу через Transformers; для сервинга README также упоминает TensorRT-LLM, vLLM и SGLang. В README упоминаются возможности семейства и результаты варианта Instruct, которые не следует считать подтверждёнными оценками именно этого pretrain-чекпойнта. Лицензия указана как other; README ссылается на LICENSE, но конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Lion-Lamarck-v.1.0.8 — объединённая с помощью mergekit методом SCE языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная пользователем nlpguy. В качестве основы использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в объединение также вошли SuperNova-Medius, Virtuoso-Small, Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3 и DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она может использоваться для ответов на вопросы, помощи с математическими задачами и программированием, а также для текстовых задач, требующих рассуждений. Доступны веса в формате safetensors и интерфейс для вызова инструментов. В метаданных не указана лицензия, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face.

natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated — версия Mistral-Nemo-Instruct-2407, обученной совместно Mistral AI и NVIDIA. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. В README заявлено окно контекста 128 тыс. токенов, а метаданные указывают native context в 1 024 000 токенов, поэтому эти значения расходятся. Модель рассчитана на многоязычные задачи и код; среди языков указаны английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский. В этой версии наиболее сильные направления отказа ослаблены ортогонализацией весов, однако модель всё ещё может отказывать, неверно понимать запрос или давать непрошеные советы о безопасности. В приведённых тестах результаты близки к исходной версии Mistral-Nemo-Instruct-2407. Лицензия — Apache 2.0.

Nemotron-Cascade-8B-Thinking — универсальная языковая модель NVIDIA для диалогов и задач, требующих пошагового рассуждения. Она построена на архитектуре Qwen3 и дообучена на базе Qwen3-8B-Base: после многоэтапного SFT применялось последовательное обучение с подкреплением в разных областях. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; карточка указывает английский язык. Модель предназначена для рассуждений на общие знания, математики, программирования и разработки ПО, следования инструкциям и использования инструментов. Она работает в режиме thinking и использует шаблон чата в стиле Qwen3. Для локального запуска NVIDIA рекомендует температуру 0,6 и top-p 0,95; для поддержки более длинного контекста предлагается масштабирование RoPE методом YaRN. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить в файлах репозитория.

Qwen3-1.7B-GGUF — квантованная версия причинной языковой модели Qwen3-1.7B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель предназначена для локальной генерации текста, диалогов, следования инструкциям, решения математических и логических задач, программирования, творческого письма, ролевого взаимодействия, перевода и сценариев с использованием внешних инструментов. Она поддерживает переключение между режимом рассуждений для сложных задач и нерссуждающим режимом для более быстрых универсальных ответов. Модель содержит 1,7 млрд параметров, из которых 1,4 млрд не относятся к embedding, включает 28 слоёв и использует Grouped Query Attention: 16 голов для Q и 8 для KV. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Формат GGUF и квантование q8_0 ориентированы на запуск через llama.cpp и Ollama. Поддерживаются более 100 языков и диалектов, при этом README не уточняет полный перечень языков. К сильным сторонам относятся компактный размер, мультиязычность, возможности рассуждения, следования инструкциям и работы с агентными сценариями. Ограничения включают меньший размер по сравнению с крупными моделями, возможное снижение качества из-за квантования и зависимость результатов от настроек декодирования и поддерживаемого шаблона чата. Для режима рассуждений рекомендуются специальные параметры sampling; жадное декодирование не рекомендуется из-за риска ухудшения качества и повторов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-FP8-block — квантизированная версия языковой модели Qwen3-30B-A3B, разработанная Red Hat. Это текстовая модель для генерации текста, диалоговых сценариев, решения задач общего характера и программирования. Модель построена на архитектуре Qwen3MoeForCausalLM и работает с текстом на входе и выходе; сведения о поддерживаемых языках и максимальной длине контекста в карточке не указаны. В модели применена FP8-квантизация весов и активаций линейных операторов внутри трансформерных блоков с пок блочной квантизацией весов и динамической токен-ориентированной квантизацией активаций. Квантизация снижает представление параметров с 16 до 8 бит и примерно на 50% уменьшает размер модели на диске и требования к видеопамяти. Исходная модель имеет обозначение 30B-A3B; более подробные сведения о числе активных параметров и конфигурации MoE в README не приведены. По результатам оценки на OpenLLM и наборах для генерации кода FP8-версия сохраняет близкую к исходной точность: средний результат OpenLLM V1 составил 73,52 против 73,75 у исходной модели. Основные преимущества — снижение требований к памяти и возможность развертывания через vLLM, включая использование tensor parallelism. Ограничения — возможная потеря точности из-за квантизации, отсутствие данных о языковом покрытии и контексте, а также необходимость совместимой инфраструктуры для эффективного запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-REAM — сжатая версия Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, представленная как модель Samsung SAIL Montréal. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста. В MoE-слоях число экспертов уменьшено со 128 до 96 методом REAM; README сообщает о 23 млрд параметров и объёме файлов 44 ГБ против 31 млрд параметров и 57 ГБ у исходной модели. Это снижает требования к хранению и памяти GPU примерно на 25%. По оценке авторов, модель сохраняет не менее 94% исходной производительности на ряде тестов, хотя результаты зависят от задачи. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов, библиотеку Transformers и формат safetensors. В README приведены тесты на следование инструкциям, математические задачи, вопросы с вариантами ответа и генерацию кода. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. В README заявлено 23 млрд параметров, тогда как метаданные каталога указывают 2,6 млрд; размер параметров стоит сверить с файлами модели перед планированием вычислительных ресурсов.

Qwen-7B-Chat — диалоговая языковая модель семейства Qwen, разработанная Alibaba Cloud на основе предварительно обученной Qwen-7B с применением методов выравнивания. Это плотная Transformer-модель с архитектурой QWenLMHeadModel, 32 слоями, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. В метаданных указано 11,4 млрд параметров и контекст длиной 32 768 токенов. Модель предназначена для многоходовых диалогов и генерации текста: она отвечает на вопросы, помогает с кодом и математическими задачами, а также может использоваться для длинных последовательностей и вызова внешних инструментов. README описывает токенизатор на основе tiktoken с большим словарём, ориентированным на китайский, английский и код; метаданные также указывают китайский и английский языки. Репозиторий содержит веса safetensors. Модель проверялась на китайском и английском понимании, математике, программировании, длинном контексте и использовании инструментов. Результаты могут колебаться из-за аппаратных и программных различий; при дообучении следует учитывать особенности специальных токенов токенизатора. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием нужно проверить условия лицензирования в карточке модели.

SIQ-1-35B — дообученная и дистиллированная модель семейства Qwen, разработанная AlexWortega на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это текстовая MoE-модель для генерации текста с 35 млрд параметров суммарно и примерно 3 млрд активных параметров на каждом токене. Модель ориентирована на английский язык и поддерживает гибридный режим рассуждений: пошаговое мышление с блоком <think> или прямую генерацию ответа. Модель предназначена для универсальных агентных сценариев, включая автономное ML-исследование, написание и отладку кода, использование инструментов, планирование действий и сложное рассуждение. В README заявлены сильные результаты на GPQA-Diamond, IFEval, агентном кодинге и задачах autoresearch; также отмечается сниженный расход токенов по сравнению с рядом более крупных моделей. Режим reasoning effort позволяет регулировать длину рассуждений, а отключение мышления подходит для быстрых ответов и задач с высокой пропускной способностью. Приведённые результаты зависят от квантизации, формата вычислений, настроек генерации и тестового стенда; часть сравнений выполнена на Q4_K_M GGUF, а результаты autoresearch не сопоставимы с официальными рейтингами из-за ограничений оборудования. Контекстное окно и мультимодальные возможности в README не указаны, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 — диалоговая языковая модель, опубликованная darkc0de и созданная дообучением Mistral-Large-Instruct-2411. Это плотная архитектура Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о многоязычной поддержке, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, рассуждений, программирования и сценариев с длинным контекстом. В README указана abliteration: в приведённом сравнении частота отказов составляет 2 из 100 против 87 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция — 0,0578. Это означает, что модель настроена на существенно меньшее число отказов; результаты таблицы не гарантируют поведение на всех запросах. По метаданным лицензия — WTFPL; значительный размер требует мощного оборудования для запуска.

Dolphin 2.9.1 Llama 3 8B — разговорная языковая модель, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и Cognitive Computations на основе Meta Llama 3 8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, обученная полным дообучением всех весов и использующая шаблон диалога ChatML. Контекст модели составляет 8192 токена; в README указано, что полное дообучение проводилось с длиной последовательности 4K. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, генерации кода и математических ответов; также поддерживает начальные агентные сценарии и вызов функций. В обучении использовались наборы данных для диалогов, кода, математики и вызова функций. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдаёт текст. Авторы описывают Dolphin как модель без встроенных ограничений на содержание: она может охотно отвечать на небезопасные и неэтичные запросы, поэтому перед предоставлением пользователям авторы рекомендуют добавить собственный слой выравнивания. Лицензия — Meta Llama 3 Community License; коммерческое использование допускается в рамках её условий.

Это конверсия модели IBM Granite 3.3 8B Instruct в формат MLX, подготовленная сообществом mlx-community. Модель с плотной архитектурой GraniteForCausalLM содержит 8,2 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Размер контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; её можно применять для ответов на вопросы, анализа длинных текстов, программирования и многоязычных задач. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Это конверсия исходной модели ibm-granite/granite-3.3-8b-instruct для MLX, поэтому для использования в этой экосистеме потребуется совместимая среда MLX.

Klear-46B-A2.5B-Instruct — инструктивная версия разреженной языковой модели семейства Klear, разработанная командой Kwai-Klear компании Kuaishou и дообученная с помощью DPO на базе Kwai-Klear/Klear-46B-A2.5B-Base. Архитектура MoE содержит 46 млрд параметров, из которых при генерации активны около 2,5 млрд; в каждом слое задействуются 8 экспертов и один общий эксперт. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате, поддерживает китайский и английский языки и контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, включая задачи общего характера, программирование и рассуждения. Разреженная активация экспертов рассчитана на повышение эффективности инференса по сравнению с плотной моделью сопоставимого общего размера. Для запуска README указывает Transformers версии 4.56.0 или новее с trust_remote_code=True, а для vLLM — форк разработчиков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Liberated-Qwen1.5-72B — диалоговая языковая модель AbacusAI и Eric Hartford, дообученная методом qLoRA на основе Qwen/Qwen1.5-72B. Она предназначена для многошаговых бесед, следования системным инструкциям, в том числе необычным или формальным, а также для общих задач ассистента и помощи с кодом. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; обучение проводилось на последовательностях длиной 8 000 токенов. Для диалогов применяется формат ChatML. В обучении использованы открытые наборы данных, включая OpenHermes-2.5, Code-Feedback и собственный синтетический набор SystemChat. Разработчик сообщает о результате 77,13 на MMLU для контрольной версии обучения. В датасете не добавлялись ограничения на содержание, поэтому при развёртывании сервиса следует самостоятельно настроить подходящий слой выравнивания и фильтрации. Модель распространяется по лицензии tongyi-qianwen.

MyAwesomeModel — языковая модель, представленная в репозитории david123TJP/MyAwesomeModel-TestRepo. README не указывает имя разработчика или организацию, создавшую модель. Модель реализована с использованием библиотеки Transformers и распространяется по лицензии MIT. Модель предназначена для сложных задач рассуждения, математических и логических задач, программирования, понимания и генерации текста, классификации, анализа тональности, суммаризации, перевода, ответов на вопросы и диалогового взаимодействия. Также заявлена поддержка function calling, системных промптов, загрузки файлов и генерации с использованием результатов веб-поиска. По данным README, после обновления были улучшены глубина рассуждений, возможности вывода и снижена частота галлюцинаций. Точные сведения об архитектуре, количестве параметров, модальностях, языках и размере контекстного окна не приведены. Указано, что модель использует увеличенную глубину рассуждений: в тесте AIME 2025 среднее использование выросло примерно с 12K до 23K токенов на вопрос, а точность повысилась с 70% до 87,5%. Для работы рекомендуется temperature 0,6 и системный промпт с текущей датой. README также упоминает вариант MyAwesomeModel-Small, архитектура которого идентична базовой модели, но подробности о нём не раскрыты.

weathermanj/Nemotron-nano-9b-fp8 — FP8-квантованная версия языковой модели NVIDIA Nemotron Nano 9B v2, подготовленная jwjohns (Emendat.io). Модель использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer с 8,89 млрд эффективных параметров: 27 слоёв Mamba2 и 4 слоя внимания. Веса линейных слоёв представлены в FP8 E4M3, а эмбеддинги, нормализации и смещения сохранены в BF16. Размер файлов модели составляет 9,48 ГБ; заявленная длина контекста — до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, программирования и задач с управляемым рассуждением; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Квантование сокращает размер весов относительно исходной BF16-версии, сохраняя совместимость с исходным токенизатором и архитектурой. Карточка заявляет лицензию NVIDIA Open Model License; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует свериться с условиями исходной лицензии.

OpenAI o3 — универсальная модель, предназначенная для решения задач в разных областях. Она ориентирована на математику, естественные науки, программирование и рассуждения по визуальным данным, а также подходит для технического письма и выполнения инструкций. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text; описание указывает на работу с визуальной информацией, но не уточняет архитектуру, размер, контекст, языки или лицензию.

Open-Instruct ShareGPT 13B — языковая модель Allen Institute for AI, представляющая собой дообученную для следования инструкциям версию LLaMA примерно с 12,9 млрд параметров. Обучение проводилось на очищенном наборе диалогов ShareGPT, подготовленном аналогично данным Vicuna; модель относится к плотной архитектуре LLaMA для генерации текста и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель подходит для ответов на запросы в формате инструкций и диалогов, а также для задач общего назначения: ответов на вопросы, рассуждений и генерации кода. В README приведены результаты оценки на MMLU, GSM, BBH, TyDiQA и Codex-Eval. Для качества генерации важно соблюдать указанный в карточке формат ввода и переводы строк. Репозиторий содержит diff весов, поэтому для использования требуется доступ к исходной модели LLaMA в формате Hugging Face. Условия использования определяются лицензией AI model license и исходной лицензией LLaMA.

Ophiuchi-Qwen3-14B-Instruct — дообученная PrithivMLmods языковая модель на архитектуре Qwen3-14B с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 14 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, математических и логических рассуждений, генерации и объяснения кода, ответов на фактические вопросы и создания структурированных текстов. Метаданные указывают контекст до 40 960 токенов; README заявляет поддержку до 128 тысяч токенов, поэтому фактический предел в источниках расходится. Карточка описывает многоязычную работу, включая английский, китайский и русский; метаданные карточки подтверждают английский и китайский. Модель может помогать с задачами STEM, техническим письмом, обучением и переводом. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. Для работы требуются значительные вычислительные ресурсы; модель может ошибаться в фактах, особенно при неоднозначных или сложных запросах, а ошибки могут накапливаться в длинных ответах.

mateussj выпустил объединённую модель Phi-3.5-mini-instruct-2x-v1 на основе microsoft/Phi-3.5-mini-instruct. Она использует архитектуру Phi-3 с плотной причинной языковой моделью на 3,7 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В README описано слияние методом TIES с помощью mergekit; базовая модель включена в конфигурацию с разными значениями плотности и весов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. Метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Условия лицензии и отдельные языки этой версии в предоставленных данных не раскрыты; базовая модель описана как многоязычная.

Qwen2-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель из серии Qwen2, разработанной командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по пользовательским инструкциям, включая задачи понимания языка, программирования, математики и рассуждений. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Transformer с декодером Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке отмечены улучшенный токенизатор для нескольких естественных языков и кода, а также конкурентные результаты на тестах понимания, генерации, программирования и математики. Репозиторий содержит веса safetensors; для работы с библиотекой Transformers рекомендуется версия 4.37.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tri-21B — авторская причинная языковая модель компании Trillion Labs для диалогов и генерации текста. Она предназначена для повседневного общения, ответов на вопросы, рассуждений, математических задач и генерации кода. По данным карточки, модель использует декодерный Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA, содержит 20,73 млрд параметров и имеет контекстное окно 8 192 токена. Модель обучалась на 2,3 трлн токенов; разработчики сообщают об улучшениях в обучении с подкреплением и настройке данных для рассуждений. Tri-21B оптимизирована для английского, корейского и японского языков. В README приведены результаты тестов на знания, рассуждения, программирование, математику и следование инструкциям. Эти результаты заявлены разработчиком и зависят от условий оценки. Для других языков качество может снижаться; знания ограничены данными примерно до февраля 2025 года. Модель распространяется под лицензией с обозначением «other»; конкретные условия следует проверять на странице репозитория Hugging Face.