I.5Создание и редактирование текста

Blur-7b-v1.22 — плотная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением трёх моделей с помощью LazyMergekit: s3nh/Sonya-Panda-7B-slerp, argilla/distilabeled-Marcoro14-7B-slerp и Weyaxi/MetaMath-OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Она предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на математические вопросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 63,35, результат ARC (25-shot) — 62,29, HellaSwag (10-shot) — 82,00. Это ориентиры из оценки, а не гарантия качества для конкретных задач. Модель опубликована 18 января 2024 года и распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

NbAiLab/borealis-1b — компактная инструктивная языковая модель семейства Borealis, разработанная Национальной библиотекой Норвегии (Nasjonalbiblioteket). Это дообучение Gemma 3 с 1 млрд параметров; версия в репозитории распространяется в формате Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель ориентирована на работу с норвежским языком, включая букмол и нюношк, а также поддерживает сценарии на английском языке. Модель предназначена для диалоговых задач помощника: написания и редактирования текстов, суммаризации, ответов на вопросы и лёгких рассуждений. Она также подходит для создания заголовков и вводных текстов новостных статей, а также для оценки качества письменного норвежского. Обучение выполнено на инструктивном наборе NbAiLab/aurora-sft; полный выпуск включает ограниченный набор задач, созданных на основе защищённых авторским правом норвежских газетных материалов. Модель может выдавать неверные сведения, предвзятые или неподходящие ответы; её не следует применять в критически важных сценариях без дополнительной проверки и защитных мер. Качество за пределами норвежского и английского языков изучено недостаточно. В метаданных указана лицензия «other»; README не приводит её конкретные условия, поэтому перед использованием следует проверить лицензионные условия репозитория и базовой Gemma 3.

NbAiLab/borealis-4b — инструктивная мультимодальная модель на 4 млрд параметров из семейства Borealis, разработанная Национальной библиотекой Норвегии. Она дообучена методом SFT на базе google/gemma-3-4b-it для следования инструкциям с акцентом на норвежский язык, включая букмол и нюнорск. Модель принимает текст и изображения и отвечает текстом; карточка указывает архитектуру Gemma 3 и поддержку диалогового режима и зрения. Модель предназначена для норвежских ассистентских сценариев: написания и редактирования текстов, создания заголовков и вводных абзацев новостей, суммаризации, ответов на вопросы и несложных рассуждений. Также её можно использовать для оценки качества норвежского письма. В обучении использован набор NbAiLab/aurora-sft, в том числе ограниченный объём материалов защищённых авторским правом норвежских газет; для этого релиза указан срез публикаций до 1 января 2025 года. Модель может ошибаться, галлюцинировать и выдавать предвзятый, вредный или неуместный контент; согласование безопасности снижает эти риски, но не устраняет их. Это не специализированная модель для сложных рассуждений, а её качество за пределами норвежских и английских сценариев полноценно не оценено. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и связанных условиях Gemma 3.

NbAiLab/borealis-open-12b — открытая инструктивно настроенная модель семейства Borealis, разработанная Национальной библиотекой Норвегии. Это дообучение Google Gemma 3 12B IT на наборе NbAiLab/aurora-sft-open для следования инструкциям с акцентом на норвежский язык. Модель поддерживает диалог и понимание изображений; репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель предназначена для написания и редактирования текстов на норвежском, суммаризации, ответов на вопросы и простых рассуждений, а также для работы с изображениями по текстовым инструкциям. Особое внимание уделено норвежскому букмолу и нюношку; также заявлено применение для английского языка. Это не специализированная модель рассуждений. Модель может галлюцинировать и выдавать неверные сведения; защитная настройка не исключает вредных или неподходящих ответов. Качество за пределами норвежского и английского языков изучено недостаточно, поэтому модель не следует использовать в критически важных сценариях без дополнительной проверки. Лицензия — Gemma.

NbAiLab/borealis-open-270m — компактная инструкционная языковая модель семейства Borealis, разработанная Национальной библиотекой Норвегии. Это дообученная на инструкционных данных версия google/gemma-3-270m-it: модель с плотной архитектурой Gemma 3 и 257 млн параметров, доступная в формате Safetensors для Transformers. Её контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для норвежских диалоговых задач: написания и редактирования текстов, составления заголовков и вводных абзацев новостей, суммаризации, ответов на вопросы и лёгких рассуждений. Она ориентирована на норвежский язык, включая букмол и нюношк, и также оценивается на английском; возможности за пределами норвежского и английского изучены недостаточно. Версия open не включает материалы, добавленные в полную версию по соглашению с правообладателями. Модель использует инструкционное дообучение и настройку поведения для более безопасных ответов, но не является специализированной моделью рассуждений. Она может галлюцинировать, ошибаться и выдавать предвзятый или неподходящий контент, поэтому не подходит для критически важных решений без дополнительной проверки. Лицензия — Gemma.

NbAiLab/borealis-open-27b — открытая инструкция-настроенная модель семейства Borealis, разработанная Национальной библиотекой Норвегии (Nasjonalbiblioteket). Это дообучение мультимодальной Gemma 3 27B для работы в роли помощника с акцентом на норвежский язык; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для написания и редактирования текстов на норвежском, суммаризации, ответов на вопросы, лёгких рассуждений и диалога. Поддерживает норвежский букмол и нюнорск, а также английский; архитектура Gemma 3 позволяет работать с изображениями и текстом. В открытой версии не используются материалы, предоставленные по соглашению с правообладателями; настройка выполнена на открытом наборе NbAiLab/aurora-sft-open. Модель может галлюцинировать и выдавать неверные, предвзятые или неподходящие ответы; выравнивание безопасности не исключает вредные результаты. Качество за пределами норвежского и английского языков изучено недостаточно, а модель не предназначена для сложных рассуждений или критически важных решений. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

BoreanGale-70B — языковая модель, созданная alchemonaut слиянием моделей 152334H/miqu-1-70b-sf и Sao10K/WinterGoddess-1.4x-70B-L2 с помощью алгоритма NearSwap. Алгоритм сохраняет большую часть весов Miqu и переносит отдельные веса к значениям WinterGoddess, если они достаточно близки; для этой версии использован порог t = 0,001. Модель основана на плотной архитектуре Llama и содержит 68,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, а контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 76,48 и оценки на задачах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель распространяется в формате safetensors; сообщество также подготовило варианты GGUF. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять по карточке модели и лицензиям исходных моделей. README сообщает о быстром ухудшении качества при повышении порога NearSwap выше 0,0025; сведения о поддерживаемых языках и ограничения на использование не приведены.

BrainTransformers-3B-Chat — чат-модель на 3,1 млрд параметров от LumenScopeAI, построенная на архитектуре BrainGPTForCausalLM с использованием спайковых нейронных сетей (SNN). Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты на общих, математических, научных, программных и многоязычных бенчмарках, включая MMLU, GPQA, MATH и HumanEval. Текущая версия сохраняет часть вычислений с плавающей точкой; разработчики сообщают о планах оптимизации для более энергоэффективного SNN-оборудования. Лицензия — Apache-2.0.

Brocae-Area-7B-slerp — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc объединением моделей Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp и NeuralKrishna-7B-V2-DPO методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросам и может применяться для диалогов, ответов на вопросы и задач рассуждения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0.

Cohere Labs Command R7B Arabic — авторегрессионная языковая модель Cohere и Cohere Labs примерно с 8 млрд параметров: 7 млрд параметров трансформера и 1 млрд параметров эмбеддингов. Она оптимизирована для современного литературного арабского языка (MSA) и английского, а контекст составляет до 128 000 токенов. Архитектура использует чередование слоёв с локальным скользящим вниманием и слоя глобального внимания; после предварительного обучения модель прошла дообучение на инструкциях и обучение предпочтениям. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации ответов в сценариях RAG. При подаче фрагментов документов она может формировать ответы с внутритекстовыми ссылками на источники. Также подходит для извлечения информации, суммаризации, перевода и классификации; режим работы задаётся шаблоном промпта. README отмечает хорошие результаты на арабских тестах понимания языка, следования инструкциям и RAG. Весам доступна лицензия CC-BY-NC-4.0; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. Модель принимает и выдаёт только текст. Хотя она оптимизирована прежде всего для арабского и английского, в обучающих данных присутствовали и другие языки; уровень её работы на них не гарантирован.

bartowski/c4ai-command-r-v01-GGUF — это набор квантованных версий большой языковой модели c4ai-command-r-v01, разработанной CohereForAI и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в локальных сценариях через совместимые реализации llama.cpp. В README указана поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Архитектура, количество параметров, модальности и размер контекста не указаны. Доступны варианты квантования Q2_K–Q8_0 размером примерно от 13,81 до 37,17 ГБ; Q6_K отмечен как рекомендуемый вариант с очень высоким качеством, а Q8_0 — как вариант максимального доступного качества. Более сильное квантование обычно сохраняет лучшее качество, но требует больше места и памяти; варианты Q3 и Q2 экономичнее, однако сопровождаются заметным снижением качества. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

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.

calme-2.1-phi3.5-4b — дообученная Maziyar Panahi языковая модель на архитектуре Phi-3.5 для диалогов и генерации текста. Она предназначена для систем ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, а также для создания и суммаризации текстов, генерации и анализа кода и решения задач. Модель дообучена на microsoft/Phi-3.5-mini-instruct с использованием набора данных MaziyarPanahi/truthy-dpo-v0.1-axolotl; содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Для диалога применяется шаблон ChatML. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; отдельно упомянута квантованная версия GGUF. Карточка приводит результаты отдельных оценок IFEval и BBH, но не даёт полной таблицы бенчмарков. Модель может наследовать смещения и ограничения базовой языковой модели, поэтому для важных решений нужны проверка ответов и человеческий контроль. Лицензия — MIT.

Calme-7B-Instruct-v0.2 — языковая модель Maziyar Panahi для генерации текста и диалогового общения. Это дообученная на качественных наборах данных модель Mistral-7B с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она рассчитана на связные ответы с ясной и спокойной подачей. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для запуска предлагается Transformers pipeline с задачей text-generation. Автор также публикует отдельные квантованные варианты GGUF. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Calme-7B-Instruct-v0.3 — диалоговая языковая модель Maziyar Panahi, дообученная на качественных наборах данных на основе Mistral-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию связных ответов в формате чата; контекст — до 32 768 токенов. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстов. В репозитории доступны веса Safetensors; автор также указывает отдельные квантованные варианты GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Calme-7B-Instruct-v0.9 — языковая модель MaziyarPanahi с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Mistral-7B на высококачественных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на диалоговое применение и генерацию связных ответов и текста. Доступны веса в формате safetensors, а автор также предоставляет отдельную квантизированную версию GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

ChaoticNeutrals/Captain-Eris-Diogenes_Twilight-V0.420-12B — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная в формате safetensors для библиотеки Transformers. В состав слияния вошли Nitral-AI/Captain-Eris_Twilight-V0.420-12B и Nitral-AI/Diogenes-12B-ChatMLified; веса объединены методом SLERP. Модель содержит 12,1 млрд параметров и имеет заявленную длину контекста 1 024 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате, продолжения текста и интерфейсов с вызовом инструментов. Карточка не сообщает о специальной предметной области или языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Captain-Eris_Twighlight-Magnum-12B — объединённая разговорная языковая модель на основе архитектуры Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из anthracite-org/magnum-v4-12b и Nitral-archive/Captain_Eris-Twighlight-12B. Модель содержит 12,1 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и диалоговых ответов; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а карточка указывает контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для чат-сценариев и генерации прозы. Метаданные связывают одну из базовых моделей с ответами в стиле Claude 3, но отдельные языки и специальные прикладные области для этой модели не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Carasique-v0.1 — объединённая языковая модель, созданная автором Nohobby с помощью mergekit. В основе использована unsloth/Mistral-Nemo-Base-2407; в объединение также вошли StableProse, Rocinante-12B-v1, MN-12B-Lyra-v2a1, mistral-nemo-gutenberg-12B-v3 и Mistral-Nemo-Instruct-2407. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста. Контекстное окно по метаданным — до 1 024 000 токенов. Карточка не описывает отдельные целевые сценарии или языки, поэтому её назначение можно уверенно определить только как генерацию текста общего назначения. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия и специальные ограничения в предоставленных данных не указаны.

CatMarcoro14-7B-slerp — объединённая языковая модель на основе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния cookinai/CatMacaroni-Slerp и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 методом slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая ответы на запросы и решение задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 73,25, включая 69,37 на AI2 Reasoning Challenge и 86,92 на HellaSwag. Модель принимает и генерирует текст; контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Celestial-Order-24B-V2.5 — языковая модель Sorihon, полученная слиянием предварительно обученных моделей методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована Sorihon/Celestial-Order-24B-V2, также в слияние включена Delta-Vector/Rei-24B-KTO. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 23,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и чат. Её можно применять для диалогов и творческого письма; контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель доступна в формате safetensors и используется через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Сведения о поддерживаемых естественных языках и конкретных ограничениях качества отсутствуют.

Cerberus-v0.1 — языковая модель BRAHMAI для генерации текста и диалогового взаимодействия. Это плотная трансформерная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, реализованная для Transformers и распространяемая в формате safetensors. Контекстное окно составляет 8192 токена; в метаданных указан английский язык. Модель предназначена для создания текстов, перевода, суммаризации документов и ответов на вопросы. Её можно применять в творческом письме, подготовке кратких изложений и информационных чат-сценариях. Карточка заявляет поддержку нескольких языков, но не приводит их перечень или результаты численных бенчмарков. Модель выпущена в июне 2024 года. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3). Карточка отмечает, что качество может различаться в зависимости от предметной области, а ответы могут упускать культурные и контекстные нюансы.

ChatML-Nemo-Pro-V2 — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем win10. Она создана методом TIES с помощью mergekit на базе shuttleai/shuttle-2.5-mini с включением cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов; в карточке также отмечена поддержка чата. README не описывает отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому модель можно характеризовать только как универсальную языковую модель для генерации текста и диалога. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ChickaQ-Large — языковая модель с открытыми весами из семейства ChickaQ, созданная слиянием моделей методом TIES при помощи mergekit. В слиянии использованы vilm/Quyen-Mini-v0.1 и Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat; в конфигурации базовой указана Quyen-Mini-v0.1. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 1,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Метаданные не указывают специализацию на конкретной предметной области или язык. Лицензия и отдельные ограничения применения в предоставленных материалах не описаны.

Claude OSS 9B — независимая open-source языковая модель, разработанная автором squ11z1. Это неофициальный продукт Anthropic: модель дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-9B с использованием открытых датасетов, общий объём которых составляет примерно 200 000 строк. Модель предназначена для общего диалога и работы в формате ассистента, многоязычного общения, задач на рассуждение, написания и суммаризации текстов, лёгкой помощи в программировании и поддержания согласованного поведения и идентичности ассистента. Заявлена поддержка более 200 языков. Модель работает с текстом и относится к классу instruction-tuned conversational моделей для генерации текста. Ключевые характеристики включают размер около 9 млрд параметров и архитектурную основу Qwen3.5-9B; точное устройство архитектуры и размер контекстного окна в README не указаны. Обучение было сфокусировано на следовании инструкциям, диалогах, многоязычных запросах, сохранении способности к рассуждению и общей практической полезности. Ограничения включают отсутствие подробных независимых результатов оценки, неизвестные значения контекстного окна и отсутствие заявленной поддержки мультимодальных входов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Clown-DPO-Extended — языковая модель для генерации текста, созданная Arcee AI на основе CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo с помощью mergekit. При расширении архитектуры Mistral каждые пять слоёв добавлялся новый слой; параметры o_proj и down_proj новых слоёв инициализировались нулями по подходу LLaMA Pro. Модель содержит 8,9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в задачах общего назначения. В README приведены результаты базовой модели из набора OpenLLM, а не отдельная оценка Clown-DPO-Extended. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

duyntnet/cogito-v1-preview-llama-8B-imatrix-GGUF — это набор imatrix-квантизированных версий текстовой instruction-tuned модели Cogito v1-preview-llama-8B, разработанной командой deepcogito и опубликованной пользователем duyntnet в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, программирования, задач STEM, общего помощника и вызова инструментов. Модель относится к гибридным reasoning-моделям: она может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять расширенное самообдумывание перед ответом. Обучение проводилось с использованием метода Iterated Distillation and Amplification (IDA). Указаны поддержка контекста до 128K токенов, более 30 языков, включая английский, а также текстовый ввод и текстовый вывод. Заявлены улучшенные многоязычные, программные и tool-calling возможности по сравнению с сопоставимыми по размеру моделями. Формат GGUF подходит для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, LM Studio и GPT4All. Расширенное мышление включается специальной системной инструкцией или параметром enable_thinking в chat template. К ограничениям относятся отсутствие в README точных характеристик базовой архитектуры и параметров квантизации, а также возможное снижение качества по сравнению с исходной моделью из-за квантизации. Лицензия обозначена как other; при этом исходное описание указывает на открытую лицензию с разрешением коммерческого использования, но её точные условия не приведены.

ColorShadow-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Слияние выполнено методом Gradient-SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждения и понимания текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-22-layer — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP из слоёв Citaman/command-r-23-layer. Это плотная авторегрессионная модель семейства Cohere с 20,2 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно — 8192 токена. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов, а также для сценариев, где чату нужно передавать вызовы инструментов. В README указана лицензия?