I.5Создание и редактирование текста

GPT-3.5 Turbo — языковая модель OpenAI для генерации и понимания естественного языка и кода. Версия v0613 предназначена для диалогов и обычного текстового дополнения. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также помощи с кодом. Данные обучения охватывают период до сентября 2021 года. В предоставленных сведениях не указаны размер модели, длина контекста или лицензия.

Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

Qwen3-32B-FP8 — языковая модель с авторегрессионной архитектурой causal language model, разработанная командой Qwen. Это FP8-квантизованная версия Qwen3-32B с 32,8 млрд параметров, из которых 31,2 млрд приходятся на неприкрытые эмбеддингом параметры. Модель содержит 64 слоя и использует Grouped-Query Attention: 64 головы для запросов и 8 для ключей и значений. Она распространяется через Hugging Face Transformers и предназначена для генерации текста. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям, творческого письма, ролевого взаимодействия, математических и логических задач, генерации кода, перевода, многоязычного общения и агентских сценариев с интеграцией внешних инструментов. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов, а также переключение между режимом рассуждений для сложных задач и нережимом рассуждений для более быстрых ответов. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с использованием YaRN может достигать 131 072 токенов. FP8-квантизация с мелкозернистой схемой и размером блока 128 снижает требования к памяти и может повысить эффективность инференса, однако для распределённого запуска в Transformers указаны известные проблемы; при использовании нескольких устройств может потребоваться CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Для развёртывания рекомендуются актуальные версии Transformers, SGLang или vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-4B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, генерации кода, творческого письма, многоязычных задач и работы с инструментами. В модели около 3,7 млрд параметров по метаданным; она использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. README описывает переключение между режимами рассуждения и обычного диалога, а также поддержку более 100 языков и диалектов. Модель обучена на базе Qwen/Qwen3-4B-Base и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка предупреждает о возможных бесконечных повторах при генерации и рекомендует настраивать параметры сэмплирования.

DeepSeek-V2.5-1210 — обновлённая версия языковой модели DeepSeek-V2.5, разработанная DeepSeek. Это плотная авторегрессионная модель семейства DeepSeek-V2 для генерации текста и диалогов; она поддерживает интерфейс вызова инструментов. Версия 1210 улучшает результаты на тестах по математике и программированию, а также качество письма и рассуждений по внутренним тестам разработчика. В README также отмечены сценарии загрузки файлов и суммаризации веб-страниц. Модель подходит для диалоговых приложений, решения математических задач, помощи с кодом, подготовки текстов, рассуждений и суммаризации. Она поддерживает контекст до 163 840 токенов; объём параметров в метаданных указан как 18,1 млрд. Для запуска BF16 в README требуется конфигурация из восьми GPU по 80 ГБ. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в карточке модели.

ERNIE-4.5-300B-A47B-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5, разработанная Baidu и распространяемая с весами для PaddlePaddle. Это модель типа Mixture of Experts: всего 300 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 47 млрд; архитектура включает 54 слоя и 64 текстовых эксперта, из которых активируются 8. Модель предназначена для диалогов, понимания текста и генерации ответов; контекстное окно составляет 131 072 токена. В карточке также описаны мультимодальное обучение ERNIE 4.5 и визуальные варианты семейства, однако данный чекпойнт обозначен как текстовая модель. Для запуска и дообучения предусмотрены инструменты PaddlePaddle и ERNIEKit. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

OnlyTextLLMs выпустила текстовую версию Gemma 4 26B A4B IT: из исходной модели Google удалены компоненты обработки изображений и аудио, а текстовая часть весов и языковая головка сохранены. Это причинная языковая модель Gemma4ForCausalLM с 25,23 млрд параметров по README; метаданные каталога указывают 2 млрд параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет 262 144 токена. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

GPT-3.5 Turbo — модель OpenAI для генерации текста, оптимизированная для диалогов и задач продолжения текста. Она понимает и генерирует естественный язык и код. В карточке указано, что обучающие данные охватывают период до сентября 2021 года. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также помощи с кодом. Сведения о размере, архитектуре, длине контекста и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

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.

GRMR-3B-Instruct — модель, разработанная qingy2024 на основе Qwen 2.5 3B и дообученная для исправления грамматики, повышения ясности и улучшения читаемости текста с сохранением исходного смысла. Она принимает текст и возвращает его отредактированную версию; модель рассчитана на задачи корректуры и редактирования прозы. Архитектура — плотная Qwen2, около 3,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. В карточке рекомендуется температура 0.0 и repeat penalty 1.0. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Openintelligent123/Llama-3.3-70B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct — инструктивная мультиязычная языковая модель Meta на архитектуре Llama 3.3, представленная в формате safetensors. Это авторегрессионный трансформер с 69,5 млрд параметров, обученный следовать инструкциям с помощью SFT и RLHF. Модель принимает и генерирует текст; поддерживает диалоговые сценарии и интерфейс вызова инструментов, который разработчики интегрируют самостоятельно. Контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ассистентов и генерации текста, в том числе для коммерческого и исследовательского применения. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Условия распространения определяются пользовательской лицензией Llama 3.3 Community License; перед использованием следует соблюдать её положения и Acceptable Use Policy. Модель статична и обучена на офлайн-данных; качество и безопасность ответов требуют проверки, а для неподдерживаемых языков разработчик рекомендует дообучение и дополнительные системные меры.

RedHatAI/Llama-3.3-70B-Instruct — инструктивная языковая модель Meta, распространяемая Red Hat AI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama на архитектуре Transformer с 69,5 млрд параметров, обученная для следования инструкциям и диалогов; настройка включает supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычных диалоговых ассистентов, генерации текста и кода, а также коммерческих и исследовательских сценариев. В карточке указана поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель статична и обучена на офлайн-данных; знания ограничены данными обучения с отсечкой декабря 2023 года. Для вызова внешних инструментов требуется интеграция со стороны приложения. Использование регулируется пользовательским соглашением Llama 3.3 Community License и соответствующей политикой допустимого использования.

unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct — инструктивная мультиязычная языковая модель Meta на архитектуре Llama 3.3, представленная в формате safetensors. Это авторегрессионный трансформер с 69,5 млрд параметров, обученный следовать инструкциям с помощью SFT и RLHF. Модель принимает и генерирует текст; поддерживает диалоговые сценарии и интерфейс вызова инструментов, который разработчики интегрируют самостоятельно. Контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ассистентов и генерации текста, в том числе для коммерческого и исследовательского применения. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Условия распространения определяются пользовательской лицензией Llama 3.3 Community License; перед использованием следует соблюдать её положения и Acceptable Use Policy. Модель статична и обучена на офлайн-данных; качество и безопасность ответов требуют проверки, а для неподдерживаемых языков разработчик рекомендует дообучение и дополнительные системные меры.

unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-bnb-4bit — 4-битная версия модели Llama 3.3 70B Instruct, разработанной Meta и подготовленной для квантованного запуска сообществом Unsloth. Это авторегрессионная языковая модель на оптимизированной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention (GQA), дообученная с применением supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей для повышения полезности и безопасности. Модель предназначена для многоязычного диалога, генерации и обработки текста и кода. Она принимает и формирует текст, поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки, имеет контекстное окно 128k токенов и содержит 70 млрд параметров. Объём предобучающих данных превышает 15 трлн токенов, а дата отсечения знаний — декабрь 2023 года. Ключевые преимущества — большой контекст, широкий языковой охват, диалоговая настройка и сниженные требования к памяти благодаря 4-битному формату bnb. Модель остаётся статичной и обучена на офлайн-данных, поэтому её знания не обновляются автоматически и могут содержать ошибки или устаревшую информацию. Лицензия — Llama 3.3 Community License Agreement с особыми условиями коммерческого использования.

aifeifei798/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — мультиязычная инструктивная языковая модель, разработанная Meta на архитектуре Llama 3.1. Это авторегрессионный трансформер с 7,5 млрд параметров и механизмом Grouped-Query Attention; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель принимает и генерирует текст, настроена на диалог с помощью дообучения по инструкциям и обучения с обратной связью от людей. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых помощников, ответов на запросы и других задач генерации текста. В карточке заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; метаданные также включают китайский, корейский и японский. Возможен интерфейс вызова инструментов, но его интеграцию и безопасность должен обеспечивать разработчик приложения. Условия использования определяет пользовательская лицензия Meta Llama 3.1 Community License; действуют её ограничения и Acceptable Use Policy.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-qwen2.5-32b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на 32 млрд параметров для диалога и генерации текста; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В архитектуре используются RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Модель предназначена для следования инструкциям, написания длинных ответов, работы с таблицами и другими структурированными данными, а также генерации структурированного вывода, включая JSON. Она также подходит для задач программирования и математики. В README заявлена поддержка более 29 языков, включая русский и английский. Метаданные указывают контекст в 32 768 токенов; для этой версии README рекомендует конфигурацию до 131 072 токенов с YaRN для длинных входов, а генерацию — до 8 192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Для контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статическое масштабирование YaRN в vLLM может ухудшать производительность на коротких текстах.

Mistral-7B-Instruct-v0.3 — инструкционная языковая модель семейства Mistral, разработанная Mistral AI и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.16.0. Модель содержит около 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового взаимодействия, генерации ответов на инструкции, написания и преобразования текста, суммирования и ответов на вопросы. Формат MLX ориентирован на запуск через библиотеку mlx-lm на совместимом оборудовании Apple. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/Qwen2.5-14B-Instruct — инструкционно настроенная плотная причинная языковая модель, опубликованная Unsloth на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Она предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций; среди подходящих сценариев — ответы на вопросы, помощь с кодом и математикой, работа с таблицами и создание структурированных ответов, включая JSON. Модель содержит 14 млрд параметров и использует архитектуру Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и GQA. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; в README описана возможность расширить его до 131 072 токенов с YaRN, а генерацию — до 8 192 токенов. Модель поддерживает многоязычные сценарии, в том числе китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Доступны веса в формате safetensors, библиотека Transformers, а также интерфейсы чата и вызова инструментов. README отмечает, что для работы с длинным контекстом требуется настройка YaRN, которая может повлиять на качество коротких запросов. Лицензия — Apache 2.0.

Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int8 — инструкцияно дообученная каузальная языковая модель из серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации и обработки текста, следования инструкциям, работы с кодом и математическими задачами, понимания таблиц и других структурированных данных, а также формирования структурированных ответов, включая JSON. Поддерживает более 29 языков, среди которых английский, китайский, русский, французский, немецкий, испанский, японский, корейский и арабский. Модель содержит около 14,7 млрд параметров, из которых 13,1 млрд приходятся на параметры без учёта эмбеддингов, и включает 48 слоёв. Архитектура основана на transformers и использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в Attention QKV; применяется GQA с 40 головами для Q и 8 для KV. Это GPTQ-квантизированная 8-битная версия, что может снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Заявленная максимальная длина контекста составляет 131 072 токена, а генерации — 8192 токена; для контекстов свыше 32 768 токенов требуется настройка YaRN, которая может ухудшать производительность на коротких текстах. Модель подходит для локального или серверного развёртывания через Transformers и совместимые инструменты, включая vLLM. Для работы рекомендуется актуальная версия Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen2.5-32B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на 32 млрд параметров для диалога и генерации текста; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В архитектуре используются RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Модель предназначена для следования инструкциям, написания длинных ответов, работы с таблицами и другими структурированными данными, а также генерации структурированного вывода, включая JSON. Она также подходит для задач программирования и математики. В README заявлена поддержка более 29 языков, включая русский и английский. Метаданные указывают контекст в 32 768 токенов; для этой версии README рекомендует конфигурацию до 131 072 токенов с YaRN для длинных входов, а генерацию — до 8 192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Для контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статическое масштабирование YaRN в vLLM может ухудшать производительность на коротких текстах.

Qwen2.5-32B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на 32 млрд параметров для диалога и генерации текста; поддерживает интерфейс вызова инструментов. В архитектуре используются RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Модель предназначена для следования инструкциям, написания длинных ответов, работы с таблицами и другими структурированными данными, а также генерации структурированного вывода, включая JSON. Она также подходит для задач программирования и математики. В README заявлена поддержка более 29 языков, включая русский и английский. Метаданные указывают контекст в 32 768 токенов; для этой версии README рекомендует конфигурацию до 131 072 токенов с YaRN для длинных входов, а генерацию — до 8 192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Для контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; статическое масштабирование YaRN в vLLM может ухудшать производительность на коротких текстах.

unsloth/Qwen2.5-32B-Instruct — это инструктивная плотная языковая модель на 32 млрд параметров семейства Qwen2.5, распространяемая Unsloth в формате safetensors для библиотеки Transformers. Она предназначена для диалога и генерации текста, включая следование инструкциям, программирование, математику и создание структурированных ответов, например JSON. Модель принимает текст и выдаёт текст; её архитектура — Qwen2ForCausalLM с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, а README описывает возможность расширения до 131 072 токенов с помощью YaRN; такая настройка может снизить производительность на коротких запросах. README заявляет поддержку более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, немецкий, испанский, японский и арабский. Модель основана на Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct и помечена метаданными как дообучение. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-32B-Instruct-4bit — преобразованная в формат MLX инструктивная языковая модель семейства Qwen2.5, опубликованная сообществом mlx-community на основе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения пользовательских инструкций; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель содержит 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в safetensors; README указывает на конвертацию с помощью mlx-lm 0.18.1. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Карточка модели и метаданные не описывают специальную предметную область; английский указан среди поддерживаемых языков.

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ — большая инструкционная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалоговых ассистентов, генерации и анализа текста, следования инструкциям, программирования, математических задач, работы со структурированными данными и формирования структурированных ответов, включая JSON. Модель поддерживает более 29 языков, среди которых английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский, корейский и арабский. Это causal language model с архитектурой на базе transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV-внимании. Модель содержит 72,7 млрд параметров, 70 млрд параметров без учёта эмбеддингов, 80 слоёв и использует Grouped-Query Attention с 64 головами для Q и 8 для KV. Репозиторий содержит 4-битную AWQ-квантизированную версию instruction-tuned модели. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов и генерации до 8192 токенов; для входов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN, а статическое масштабирование может ухудшать качество или производительность на коротких текстах. Сильные стороны модели — улучшенные знания, способности в программировании и математике, следование инструкциям, генерация длинных текстов, обработка таблиц и других структурированных данных, а также устойчивость к разнообразным системным промптам. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам, возможное снижение производительности на коротких запросах при включённом YaRN и потенциальные потери качества, связанные с 4-битной квантизацией. Модель распространяется по лицензии Qwen; точные условия следует уточнять в файле лицензии репозитория.

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 — инструкционно дообученная крупная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen, связанной с Alibaba Cloud. Это каузальная текстовая модель для диалоговых ассистентов, генерации и обработки текста, следования инструкциям, программирования, математических задач, работы со структурированными данными и формирования структурированных ответов, включая JSON. Модель содержит 72,7 млрд параметров, из которых 70 млрд не относятся к эмбеддингам, и построена на архитектуре Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями QKV в механизме внимания и GQA. Она имеет 80 слоёв, 64 головы внимания для Q и 8 для KV. Модель поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский, французский, испанский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Заявленная длина контекста составляет до 131 072 токенов, а максимальная длина генерации — 8192 токена; для контекстов свыше 32 768 токенов требуется настройка YaRN. К сильным сторонам относятся улучшенные способности к программированию и математике, следование инструкциям, генерация длинных текстов, понимание таблиц и устойчивость к разнообразным системным промптам. GPTQ-квантизация до 8 бит снижает требования к памяти по сравнению с исходной версией, но модель остаётся ресурсоёмкой из-за большого размера. При использовании статического YaRN производительность на коротких запросах может снижаться. Для работы рекомендуется актуальная версия Transformers; лицензия указана как Qwen с отдельным файлом условий.

Qwen2.5-7B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для диалога и генерации текста; репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Архитектура включает RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещение в проекциях QKV внимания. Модель предназначена для чат-ботов и ассистентов, следования инструкциям, генерации длинных текстов, работы с таблицами и структурированными ответами, включая JSON. Также подходит для задач программирования и математики. Поддерживает более 29 языков, включая русский и английский. Контекст репозитория настроен на 32 768 токенов; в README указано расширение до 131 072 токенов с YaRN, а максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель предлагает широкую многоязычную поддержку и улучшенные возможности следования инструкциям, однако качество зависит от задачи и языка, а длинный контекст с YaRN может повлиять на производительность при коротких запросах. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 — инструкционная каузальная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалоговых приложений, генерации и обработки текста, следования инструкциям, работы с кодом и математическими задачами, создания длинных текстов и структурированных ответов, включая JSON. Модель поддерживает более 29 языков, в том числе английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Модель содержит 7,61 млрд параметров, из них 6,53 млрд — без учёта embedding, и включает 28 слоёв. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещения в QKV attention и Grouped Query Attention: 28 голов для Q и 4 для KV. Применена 8-битная GPTQ-квантизация, снижающая требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов и генерации до 8192 токенов; для входов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN, которая может ухудшать производительность на коротких запросах. Для работы рекомендуется актуальная версия Transformers, а для развёртывания длинного контекста — vLLM. Сильные стороны модели — улучшенные возможности в кодировании, математике, следовании инструкциям, обработке таблиц и структурированных данных, а также многоязычность и поддержка длинного контекста. Ограничения включают возможное снижение качества или скорости из-за квантизации и потенциальное ухудшение производительности на коротких текстах при включённом статическом YaRN. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2-72B-Instruct — большая языковая модель с настройкой для следования инструкциям и диалогов, разработанная командой Qwen. Это плотная decoder-only модель на архитектуре Transformer Qwen2 с 71,5 млрд параметров; в ней используются активация SwiGLU, смещение в проекциях внимания QKV и групповое внимание запросов. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает чатовый режим и несколько естественных языков, а также код. Модель предназначена для диалоговых помощников, генерации и понимания текста, ответов на вопросы, рассуждений, математических задач и программирования. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README описано расширение до 131 072 токенов с помощью YARN, которое требует соответствующей настройки. Для длинных контекстов авторы отмечают возможное снижение качества на коротких запросах при статическом масштабировании YARN. Модель является дообученной версией Qwen/Qwen2-72B. В репозитории указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели. Для запуска рекомендуется Transformers версии 4.37.0 или новее; README также рекомендует vLLM для развёртывания.

Qwen2-7B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель серии Qwen2, разработанная командой Qwen. Это плотная decoder-only модель на архитектуре Transformer с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Она подходит для ответов на вопросы, суммаризации, написания текстов, программирования, математики и рассуждений. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка описывает поддержку нескольких естественных языков и кода; в метаданных указан английский язык. Заявленная длина контекста в метаданных — 32 768 токенов; README описывает расширение до 131 072 токенов с помощью YARN. Для запуска рекомендована версия Transformers 4.37.0 или новее, а README также приводит вариант развёртывания через vLLM. Модель демонстрирует сильные результаты в приведённых бенчмарках по пониманию и генерации языка, мультиязычным задачам, программированию, математике и рассуждениям. Расширенный контекст через YARN требует настройки и может снижать качество на коротких текстах при статическом масштабировании. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-14B-FP8 — FP8-квантизированная версия большой языковой модели Qwen3-14B, разработанной командой Qwen. Это каузальная языковая модель для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций, поддерживающая переключение между режимом рассуждений для сложной логики, математики и программирования и обычным режимом для эффективного общения. Модель содержит 14,8 млрд параметров, из которых 13,2 млрд не относятся к эмбеддингам, и имеет 40 слоёв. Она использует Grouped Query Attention: 40 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с применением YaRN поддерживается до 131 072 токенов. Модель ориентирована на более чем 100 языков и диалектов и подходит для многоязычных диалогов, перевода, написания текстов, генерации кода, решения математических задач и агентских сценариев с использованием внешних инструментов. К сильным сторонам относятся сочетание рассуждений и быстрого общего диалога в одной модели, развитое следование инструкциям, многоязычность и поддержка интеграции с инструментами. FP8-квантизация с блочным размером 128 предназначена для повышения эффективности хранения и инференса, однако для распределённого запуска в Transformers указаны известные проблемы; при использовании нескольких устройств может потребоваться переменная CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.