I.3Извлечение и структурирование данных

TIGER-Lab разработала General-Reasoner-Qwen2.5-14B — дообученную причинно-следственную языковую модель семейства Qwen2.5 с 14 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и решения задач, требующих рассуждений в разных областях: математике, программировании, физике, химии, финансах и гуманитарных дисциплинах. Модель обучена на наборе из более чем 230 тысяч проверяемых вопросов; подход General-Reasoner использует проверку ответов компактной генеративной моделью-верификатором и не включает отдельный этап RL-обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; метаданные указывают интерфейс для диалога и вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает о результатах на нескольких бенчмарках, но не приводит конкретных значений в предоставленном фрагменте; ответы модели могут требовать проверки.

GLM-4.7-heretic — версия GLM-4.7 от Z.ai, обработанная методом abliteration с помощью Heretic v1.1.0. По данным карточки, изменение снижает частоту отказов, сохраняя качество исходной модели; в выбранном испытании зафиксировано 4 отказа из 100, а KL-дивергенция составила 0,0181. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а базовая GLM-4.7 рассчитана на программирование, агентные задачи и рассуждения. Это модель семейства GLM-4 MoE с 23,4 млрд параметров и контекстом до 202 752 токенов; метаданные указывают английский и китайский языки. Доступны веса в формате Safetensors и интерфейс чата. Лицензия — MIT.

DevQuasar публикует версию IBM Granite-4.1-8B в формате GGUF F16. Модель основана на ibm-granite/granite-4.1-8b и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; карточка базовой модели описывает её как многоязычную инструктивную модель IBM для диалоговых помощников, работы с текстом и кодом, а также вызова инструментов. Репозиторий указывает на GGUF F16; конкретные параметры запуска и длина контекста в предоставленных данных не приведены. Лицензия в данных не указана.

IsValorum публикует эту сборку Iris-mini-MTP APEX-I-MiniPlus — квантованную в GGUF версию MoE-модели на архитектуре qwen35moe, предназначенную для генерации текста в диалоге. Веса содержат около 35 млрд параметров, из которых, по README, примерно 3,2 млрд активируются на токен; размер файла составляет 14,84 ГБ, а заявленная средняя точность квантования — 3,42 BPW. Модель сохраняет встроенную голову Multi-Token Prediction для спекулятивного декодирования. Сборка рассчитана на генерацию текста, включая рассуждения, математику и код. README описывает выборочное квантование слоёв и компонентов, а также запуск через llama.cpp; для некоторых конфигураций заявлена работа с контекстом до 256 тысяч токенов. Метаданные указывают поддержку 13 языков, включая русский, английский, китайский, японский и арабский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Это прежняя итерация MiniPlus, а не текущая спецификация разработчика. Приведённые в README показатели скорости, качества, принятия предсказанных токенов и использования памяти являются заявлениями автора и зависят от оборудования и настроек; заявленные результаты не следует считать независимой оценкой.

IFM/K2-Horizon-0.9B — компактная плотная авторегрессионная языковая модель семейства K2-Horizon, разработанная IFM. Модель содержит около 924,5 млн параметров и предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений; её оценивали на задачах математики, программирования, естественных наук и использования инструментов. В README описано обучение с дистилляцией от нескольких специализированных моделей-учителей, а также расширение контекста с помощью YaRN RoPE scaling. README указывает контекст до 131 072 токенов, тогда как метаданные каталога сообщают native context 8 192 токена; для развёртывания длинного контекста нужны соответствующие настройки RoPE. Модель ориентирована на английский и китайский языки. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает возможность использования для инференса, оценки и последующего дообучения; для работы с инструментами требуется совместимая серверная конфигурация.

NoesisLab/Kai-3B-Instruct — это инструктивно дообученная языковая модель NoesisLab с 3,1 млрд параметров на архитектуре SmolLM3ForCausalLM. Она предназначена для диалоговых ответов, рассуждений, решения математических задач и генерации кода. В карточке описана техника Adaptive Dual-Search Distillation (ADS): адаптивная функция потерь для дистилляции, которая не меняет архитектуру модели. Заявлена длина контекста 65 536 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. В README приведены результаты отдельных бенчмарков, включая 39,27% на GSM8K в режиме 0-shot, однако методика и сравнительные результаты в карточке описаны не полностью. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель KARAKURI Inc. karakuri-lm-8x7b-instruct-v0.1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mixtral Mixture of Experts, дообученная на базе tokyotech-llm/Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1. Она предназначена для генерации ответов и инструкций на английском и японском языках, включая сценарии вызова инструментов и работы с RAG. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В шаблоне диалога предусмотрены девять управляемых атрибутов ответа: полезность, корректность, связность, сложность, многословность, качество, токсичность, юмор и креативность. Модель дообучали примерно на 1 млрд токенов данных, в том числе на наборах для диалогов, программирования, вызова функций, математики, SQL и RAG. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Известное ограничение: модель может пытаться вызывать инструменты, которые не предоставлены приложением; такие вызовы следует отфильтровывать при постобработке. Лицензия — Apache 2.0.

IntervitensInc/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base-chatml — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama, разработанная NVIDIA. Это базовая модель для генерации текста и адаптации к различным задачам обработки естественного языка; в этой версии добавлены токены ChatML для дообучения в формате диалога. Модель получена структурным прореживанием Llama-3.1-8B по размеру эмбеддингов и промежуточному слою MLP, после чего прошла дальнейшее обучение с дистилляцией на 94 млрд токенов. Архитектура включает 32 слоя, 32 головы внимания, Grouped-Query Attention и RoPE; число параметров — 3,9 млрд. Модель принимает и выдаёт текст. В README заявлена поддержка английского и многоязычного текста, а также кода; корпус включал веб-страницы, диалоги и документы из разных областей. Метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные сценарии; README также сообщает о готовности к коммерческому использованию. Указана лицензия other, поэтому перед использованием следует свериться с условиями NVIDIA. Модель может выдавать неточные, неполные или избыточные ответы и воспроизводить токсичность и предвзятость из обучающих данных.

Llama3.1-SuperDeepFuse — языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием трёх моделей: Llama-3.1-SuperNova-Lite, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B и FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct. Автор README указывает базовую модель meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и метод слияния model_stock. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; опубликована в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с упором на следование инструкциям, многошаговые рассуждения, математику и программирование. README заявляет многоязычную поддержку, однако в метаданных указан только английский язык. По карточке модель подходит для запуска на потребительских GPU, но её возможности уступают более крупным моделям. Модель всё ещё проходит оценку; результаты приведены лишь для части бенчмарков. Она может выдавать вводящие в заблуждение ответы, поэтому результаты следует проверять. Лицензия — условия использования Llama 3.1.

Nanbeige4.2-3B-Base — базовая языковая модель семейства Nanbeige, разработанная командой Nanbeige и обученная с нуля. Это плотная модель с архитектурой Looped Transformer: она повторно использует те же слои, что позволяет увеличить вычислительную ёмкость без увеличения числа параметров. Размер модели — 3,2 млрд параметров, нативная длина контекста — 131 072 токена. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и служит базой для задач рассуждения, математики, программирования, STEM и ответов на вопросы. В карточке сообщается об увеличении объёма обучающих данных до 28 трлн токенов и усиленном представлении математических, кодовых, STEM-данных и синтетических вопросов и ответов. Указаны английский и китайский языки; доступен разговорный режим. Лицензия — Apache-2.0. Модель может выдавать недостоверную информацию, предвзятые или вредные ответы; результаты требуют проверки.

Это 4-битная версия NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, преобразованная mlx-community из модели nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 в формат MLX с помощью mlx-lm 0.29.0. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования на устройствах и в средах, поддерживающих MLX. Базовая модель NVIDIA — гибридная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных приложений. В карточке указана поддержка английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. Суффикс 30B A3B обозначает вариант семейства, однако README не раскрывает подробности архитектуры и контекстного окна. Репозиторий распространяется под лицензией, обозначенной как other; конкретные условия следует сверять с файлами лицензии базовой модели и репозитория. Версия предназначена для MLX и содержит 4-битное представление весов, что снижает требования к памяти по сравнению с исходной BF16-моделью, но может влиять на точность ответов.

OpenChat 3.6 8B — это набор квантованных сборок модели openchat-3.6-8b-20240522 в формате GGUF с использованием imatrix. Модель разработана проектом OpenChat, а представленные квантования опубликованы пользователем или организацией duyntnet. Она предназначена для генерации текста, диалогов, программирования и решения общих задач. В README указана поддержка английского языка и текстовая модальность. Модель имеет размер около 8 миллиардов параметров. Для общения используется шаблон GPT4 Correct с маркером окончания генерации <|end_of_turn|>; также доступен встроенный chat_template. Формат GGUF и квантование ориентированы на запуск в совместимых локальных средствах инференса с потенциально сниженным потреблением памяти, однако конкретные варианты квантования и их характеристики в README не перечислены. Ограничения качества, размер контекста и дополнительные модальности не указаны. Лицензия обозначена как other, без уточнения условий использования.

OpenHermes-13B — англоязычная модель генерации текста, разработанная Teknium и дообученная на базе NousResearch/Llama-2-13b-hf. Она обучалась следовать инструкциям на наборе из примерно 242 тысяч примеров, преимущественно созданных GPT-4 и собранных из открытых датасетов; примеры охватывают общие запросы, ролевые диалоги и программирование. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 12,9 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалоговой генерации и помощи с задачами на естественном языке и кодом. В опубликованном сравнении OpenHermes немного улучшила результаты Nous-Hermes на GPT4All и BigBench, но показала снижение на AGIEval, поэтому качество зависит от типа задачи. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Open-Instruct CoT 7B — языковая модель, разработанная Allen Institute for AI и дообученная на подмножестве CoT датасета Flan v2 в рамках исследования по настройке инструкций на открытых ресурсах. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; для качества ответов рекомендуется использовать заданный авторами формат инструкций. Контекст составляет 2048 токенов, основной язык в метаданных — английский. Модель предназначена для выполнения инструкций и ответов с пошаговыми рассуждениями, включая вопросы по знаниям, математические задачи и генерацию кода. В README приведены результаты на MMLU, GSM, BBH, TydiQA, Codex-Eval и AlpacaFarm. Это diff модели: для использования требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face. Указаны лицензия AI model license и исходная лицензия LLaMA; применяются условия обеих лицензий.

Pythia 6.9B Tulu — языковая модель Allen Institute for AI, дообученная на смеси наборов инструкций FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant 1, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT. Это плотная авторегрессионная модель GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров в метаданных и контекстом до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции, диалоговых запросов, рассуждений и кода. В карточке приведены результаты на наборах тестов для общих знаний, математики, вопросов и ответов и генерации кода; авторы отмечают, что результат зависит от соблюдения обучающего формата с переводом строки после маркера сообщения. Модель поддерживает английский язык. Она распространяется в формате PyTorch и является полным набором весов, а не diff. Условия использования определяются лицензией модели из LICENSE.txt и исходной лицензией Pythia из pythia_license.txt; их конкретные положения в предоставленных данных не приведены.

Карточка модели antoniogalizia/Phi-3-mini-4k-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct, поэтому описание составлено по ней. Phi-3-Mini-4K-Instruct — компактная плотная языковая модель Microsoft семейства Phi-3 с 3,7 млрд параметров. Она обучена на синтетических данных и отфильтрованных общедоступных веб-источниках, а затем дообучена методом supervised fine-tuning и оптимизирована по предпочтениям (DPO) для следования инструкциям и повышения безопасности. Для диалогов рекомендуется использовать формат чата. Модель предназначена для генерации текста общего назначения, диалоговых систем, задач рассуждения, математики и программирования. Компактный размер рассчитан на сценарии с ограниченными вычислительными ресурсами и требованиями к задержке; длина контекста составляет 4096 токенов. Модель ориентирована прежде всего на английский язык, также в карточке указана поддержка французского. Модель может ошибаться, выдавать предвзятые или оскорбительные ответы; качество на языках, отличных от английского, может быть ниже. Для критичных сценариев требуется отдельная проверка качества и безопасности. Лицензия — MIT.

Phi-4-reasoning-plus-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Phi-4-reasoning-plus, разработанной Microsoft. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, математики и решения многошаговых задач, требующих логического рассуждения. Модель поддерживает контекст до 32 000 токенов и работает с текстом на английском языке. Она дообучена на базе Phi-4 и дополнительно обучалась с применением Reinforcement Learning для повышения точности. Ключевая особенность — ориентация на сложные математические и логические задачи; при этом модель в среднем генерирует примерно на 50% больше токенов, чем базовая версия. В README не указаны точный размер модели, архитектурные детали и наборы данных. Модель распространяется по лицензии MIT. GGUF и llama.cpp упрощают локальный запуск, однако конкретные требования к оборудованию зависят от выбранного уровня квантизации, который в предоставленных данных не указан. Как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или неподходящие ответы.

Это квантованная публикация модели Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH-BF16 в формате GGUF от mradermacher. В репозитории приведены варианты квантования и дополнительные файлы mmproj для мультимодального использования; метаданные указывают размер формата BF16 и поддержку чата и следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения инструкций. Метаданные также описывают её как многоязычную и отмечают задачи программирования, математики, рассуждений и творческого письма. Для GGUF указана лицензия Apache-2.0. README не содержит сведений о точном контекстном окне или конкретных ограничениях качества.

RuDolph-Hermes-7B — разговорная языковая модель, созданная автором карточки как объединение двух моделей Mistral 7B: Dolphin 2.2.1 и OpenHermes 2.5. Слияние выполнено методом SLERP с кривой, вдохновлённой сигмоидой; модель имеет архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для ответов на запросы и помощи с кодом. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не указаны специальные языки или предметные области, поэтому языковая поддержка не уточняется. Автор характеризует модель как хорошую разговорную модель, но численные результаты приведены лишь для части оценочных тестов и не гарантируют качество в конкретных сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SmallThinker-21BA3B-Instruct — языковая модель с архитектурой Mixture-of-Experts, разработанная совместно IPADS и School of AI при Shanghai Jiao Tong University и компанией Zenergize AI. Она предназначена для локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, чтобы генерировать ответы без обращения к облаку. Модель содержит 21 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд; использует 52 слоя и поддерживает контекст длиной до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а карточка указывает библиотеку Transformers и возможности чата и интерфейса вызова инструментов. Модель обучена преимущественно на английском языке и подходит для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и генерации кода. В отчёте разработчиков приведены результаты тестирования на академических и программных бенчмарках; скорость и расход памяти на CPU показаны для версии с квантованием Q4_0, тогда как в этом репозитории указаны веса safetensors. Среди ограничений — возможные фактические ошибки, предвзятость и устаревшие сведения; точность ответов необходимо проверять. Лицензия — Apache-2.0.

uukuguy/speechless-mistral-six-in-one-7b — объединённая модель на основе шести дообученных моделей Mistral-7B, опубликованная пользователем uukuguy. Это плотный авторегрессионный трансформер Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель предназначена для генерации текста в диалогах, ответов на вопросы, рассуждений и помощи с кодом. В карточке перечислены исходные модели Dolphin, OpenOrca, Platypus, Samantha, CollectiveCognition и Zephyr; заявлены результаты на нескольких бенчмарках, но часть таблиц неполная, поэтому они не дают полной оценки качества. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык и возможность работы с кодом. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия обозначена как Llama 2. Модель унаследовала заявленное в карточке базовой Mistral-7B отсутствие механизмов модерации; сгенерированные ответы могут быть ошибочными или нежелательными.

Trida-7B — языковая модель на 7,76 млрд параметров от Trillion Labs, построенная на архитектуре Block Diffusion Language Model. Это Transformer-декодер с RoPE, SwiGLU и RMSNorm; модель создана посредством непрерывного предобучения базовой trillionlabs/Tri-7B с последующим постобучением. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для генерации на корейском, английском и японском языках. Блочная диффузионная генерация сочетается в ней с авторегрессионными зависимостями. Механизм Step-wise Autoregressive Attention рассчитан на обучение и генерацию с более эффективным использованием вычислений; заявлена поддержка KV-кэширования внутри текущего блока. В README указана длина контекста 8192 токена, тогда как метаданные каталога задают native context в 4096 токенов. Модель оценивали на задачах рассуждения, знаний, программирования, математики и следования инструкциям. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Разработчик указывает, что качество может снижаться при работе с языками, отличными от английского, корейского и японского; сведения модели ограничены данными до февраля 2025 года.

Trida-7B-Preview — языковая модель на 7,76 млрд параметров, разработанная Trillion Labs. Это Block Diffusion Language Model на базе Transformer Decoder с RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Модель создана непрерывным предварительным обучением Trillion Labs/Tri-7B и последующим обучением по подходу Block Diffusion, который сочетает параллельную генерацию блоков с авторегрессионными зависимостями. Длина контекста — 4096 токенов; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает диалоговую генерацию текста. Модель оптимизирована для корейского, английского и японского языков. Её можно применять для ответов на вопросы, следования инструкциям, рассуждений, математических задач и генерации кода. README приводит результаты тестирования на языковых и задачах рассуждения, кодирования, математики и следования инструкциям, но не описывает ограничения по вычислительным ресурсам или гарантии качества. Для других языков качество может снижаться; знания ограничены данными до февраля 2025 года. Лицензия — Apache-2.0.

ValiantLabs_Muse-Glimmer-30B-Esper4-GGUF — это квантизированная версия модели Muse-Glimmer-30B-Esper4, разработанной ValiantLabs и опубликованной в формате GGUF. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Модель содержит около 30 млрд параметров и предназначена для локального запуска через совместимые инструменты llama.cpp. Модель поддерживает обработку текста, а также изображений при использовании соответствующего файла mmproj. Она ориентирована на англоязычные сценарии, рассуждения, программирование, разработку и DevOps-задачи, включая работу с Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, C#, Rust, Go, Haskell, Bash, PowerShell, Jenkins, Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes, Helm, Grafana, Prometheus и облачными платформами. В README также заявлен высокий уровень рассуждений; MTP не поддерживается. Доступно множество вариантов квантизации от BF16 до Q3 и IQ4. Вариант Q4_K_M размером около 17,31 ГБ указан как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5 и Q6 рекомендуются для более высокого качества. Более компактные варианты требуют меньше оперативной памяти, но могут сильнее терять качество из-за квантизации. Размер контекстного окна и подробные результаты оценивания не указаны, поэтому пригодность для длинных контекстов и фактические показатели производительности оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для мультимодального использования требуется отдельный mmproj-файл; конкретные аппаратные требования зависят от выбранного варианта квантизации.

Camelidae-8x7B — языковая модель семейства Camelidae, разработанная авторами проекта Parameter-Efficient Sparsity Crafting. Это разреженная MoE-модель для генерации текста и выполнения инструкций общего назначения; при обучении использовались QLoRA, адаптеры и эффективное преобразование плотных моделей в Mixture-of-Experts. В карточке указаны обучающие наборы для инструкций, программирования и математики. Модель содержит 6,6 млрд параметров и имеет контекстное окно 4096 токенов. Она построена на архитектуре LLaMA для причинной генерации текста и доступна в формате PyTorch через Transformers; для загрузки карточка приводит пример с trust_remote_code=True. Метаданные отмечают английский язык. Модель подходит для диалоговых ответов, математических рассуждений и помощи с кодом. README описывает результаты семейства Camelidae на тестах, но приведённая таблица относится к Camelidae-8x34B-pro, поэтому её показатели нельзя переносить на версию 8x7B. Лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct, разработанной DeepSeek и квантизированной пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и ассистирования в задачах программирования, включая написание и обработку кода, однако конкретный перечень поддерживаемых языков программирования и естественных языков в README не указан. Доступны варианты квантизации от Q2_K и IQ2_M до Q8_0 и экспериментального Q8_0_L, с размером файлов примерно от 6,32 до 17,09 ГБ. Более компактные варианты экономят оперативную память ценой снижения качества, тогда как Q5–Q8 описываются как высококачественные; для ряда конфигураций рекомендуются Q4–Q6. Варианты с суффиксом L используют F16 для весов embedding и output и отмечены как экспериментальные. Архитектура, число параметров, модальности, размер контекста и языки модели в предоставленном README не указаны. Модель рассчитана на локальный запуск через llama.cpp и использует специальный формат промпта с system prompt, сообщениями User и Assistant. Лицензия обозначена как deepseek-license; подробные условия в README не приведены, поэтому перед использованием следует ознакомиться с файлом LICENSE. Основные ограничения — отсутствие в README точных сведений о базовой архитектуре и характеристиках, а также неизбежная зависимость качества и требований к памяти от выбранного уровня квантизации.

DFM Mimir v1 — языковая модель, разработанная в рамках Danish Foundation Models при сотрудничестве Университета Южной Дании, Орхусского университета, Копенгагенского университета и Alexandra Institute. Модель обучена с нуля на архитектуре HRM-Text и предназначена для генерации текста и диалогового следования инструкциям. В репозитории указано около 1 млрд параметров, а метаданные Hugging Face содержат оценку 855,6 млн; длина контекста — 4096 токенов. Модель ориентирована на датский и английский языки. Авторы сообщают о конкурентных результатах на тестах по датскому, английскому, математике и программированию, включая новый уровень результатов для датского среди сравниваемых моделей. Она может использоваться для диалога, ответов на вопросы, следования инструкциям, а также задач на рассуждение, математику и код. Лицензия — Apache 2.0. Авторы предупреждают, что модель обучалась только на датском и английском и может плохо работать на других языках. Она не проходила специальную настройку безопасности и может отражать социальные предубеждения обучающих данных.

GPT-4o от OpenAI, версия от 20 ноября 2024 года, — мультимодальная модель для работы с текстом и изображениями. В карточке отмечено улучшение творческого письма: ответы стали естественнее, интереснее и лучше подстраиваются под запрос, с упором на релевантность и читаемость. Также модель работает с загруженными материалами. Модель подходит для написания и редактирования текстов, диалога и анализа изображений и загруженных файлов. Данных о размере, длине контекста, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленных источниках нет.

GPT-5.6 Sol Pro — вариант модели GPT-5.6 Sol, разработанный OpenAI и предоставляемый с режимом рассуждений `pro`. Он предназначен для получения более качественных ответов на сложные задачи. Карточка не приводит сведений об архитектуре, размере, модальностях, языках, длине контекста или лицензии, поэтому эти характеристики здесь не описываются.

RLHFlow/LLaMA3-SFT-v2 — диалоговый чекпойнт с контролируемой тонкой настройкой (SFT) от команды RLHFlow, подготовленный для проекта Online-RLHF и описанный в работе «RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF». Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; веса представлены в safetensors и предназначены для использования через Transformers. Модель дообучена от meta-llama/Meta-Llama-3-8B на RLHFlow-SFT-Dataset-ver2 в течение двух эпох. Она предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, общих рассуждений и задач вроде математических задач и генерации кода. В README приведены результаты академических бенчмарков, включая GSM8K, MATH, HumanEval и MMLU; это результаты оценки, а не гарантия качества для конкретного применения. Карточка не описывает поддержку конкретных естественных языков и не приводит лицензию чекпойнта, поэтому такие сведения здесь не утверждаются. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы; показатели бенчмарков не заменяют проверку на целевых данных.