I.5Создание и редактирование текста

OpenBuddy/SimpleChat-30BA3B-V2 — мультиязычная чат-модель OpenBuddy, дообученная на OpenBuddy-R10528Distill-30BA3B-Preview0. Она построена на архитектуре Qwen3 MoE и предназначена для повседневных диалогов: модель стремится отвечать кратко, рационально и с эмпатией, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В карточке указаны 2,4 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов; README приводит длину контекста 40 000 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель ориентирована на китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. В README описано обучение с дистилляцией знаний продвинутых моделей и переходом от обучения на CoT-моделях к формату без CoT. Это должно сочетать быстрые ответы с рассуждением, но для математических задач модель может уступать специализированным CoT-моделям. Лицензия — Apache 2.0. Разработчики предупреждают, что ответы могут быть ошибочными или нежелательными и модель не следует применять в критически важных медицинских, финансовых, юридических и иных высокорисковых сценариях.

SmolMaestra-1.7b-Translation — компактная языковая модель, дообученная Leonard Püttmann на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct для перевода между английским и итальянским языками. Она содержит 1,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и формат safetensors; заявленная длина контекста — 8192 токена. Дообучение проводилось примерно на 300 тысячах пар предложений из Tatoeba, чтобы модель выдавала перевод без лишних пояснений. Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстовых сегментов с английского на итальянский и обратно. Благодаря небольшому размеру она, по словам автора, хорошо работает на CPU. Использование возможно на условиях лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества перевода; результаты могут зависеть от тематики и сложности текста.

Step-3.7-Flash-UD-Q4_K_XL-layers — пакет GGUF-слоёв от Mesh LLM для распределённого запуска модели Step-3.7-Flash-UD-Q4_K_XL на локальном кластере Mesh LLM. Он разделяет исходное распределение GGUF на артефакты по слоям, чтобы несколько машин могли совместно выполнять инференс, когда модель целиком не помещается на одном узле. Модель предназначена для приватного локального чата и работы через совместимый с OpenAI API интерфейс Mesh LLM. Пакет основан на unsloth/Step-3.7-Flash-GGUF, использует формат GGUF и вариант квантования UD-Q4_K_XL. Данные о размере модели, контексте и поддерживаемых языках в предоставленных материалах отсутствуют. README отсылает к исходной карточке за сведениями об архитектуре, лицензии и рекомендациях по настройке; условия лицензии здесь не приведены.

Sunflower-Qwen3.5-9B — мультиязычная текстовая модель Sunbird, дообученная на базе Qwen3.5-9B для работы с 67 африканскими языками. Обучение включало продолжение предобучения на корпусах целевых языков, настройку по инструкциям и обучение с подкреплением для улучшения перевода, фактической точности, языковой согласованности и следования инструкциям. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers; лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена прежде всего для перевода между английским и африканскими языками, а также для выполнения инструкций и многоходового диалога на этих языках. Для перевода рекомендуется шаблон «Translate to {название языка на английском}: {текст}» и температура 0; исходный язык обычно определяется автоматически. Для свободной генерации подходят инструкции на английском с указанием языка ответа или инструкции на целевом языке. Качество заметно различается в зависимости от языка и объёма обучающих данных: для части языков понимание хорошее, для других — умеренное или базовое. Карточка обозначает веса как предварительную версию, поэтому результаты и поведение модели могут измениться до финального выпуска. Перевод — наиболее оптимизированный сценарий; чат и рассуждения поддерживаются, но их качество может быть ниже.

Hastagaras/Sunmoy-9B-G2 — диалоговая модель генерации текста на базе архитектуры Gemma 2. Она создана слиянием нескольких моделей, включая Gemmoy-9B-G2-MK.3, gemma-2-9b-it-abliterated и gemma2-9B-sunfall-v0.5.2. По карточке, модель рассчитана на диалоговый формат с системным сообщением и последовательностью реплик пользователя и модели. Модель содержит около 9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. README отмечает, что опубликованная версия неожиданно стала иметь размер 10B, тогда как GGUF-вариант остаётся 9B; подробности конфигурации слияния в карточке опущены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Tea — полноценно дообученная модель семейства Phi-4 от artindnr для ответов на вопросы и продолжительных диалогов в роли ассистента. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 14,1 млрд параметров; при дообучении обновлялись все веса, адаптер LoRA не используется. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 16 384 токенов и использует стандартный чат-шаблон базовой модели. Основной акцент сделан на естественном общении на персидском языке (фарси); модель также рассчитана на английский и заявлена как мультиязычная. Она предназначена для прямых ответов с опорой на контекст беседы, многошагового диалога, чат-ботов поддержки и обучения. Лицензия — MIT. К ограничениям относятся возможные галлюцинации, особенно в длинных контекстах, и возможное ухудшение некоторых англоязычных возможностей Phi-4 из-за персидско-ориентированного дообучения. Автор не заявляет о дополнительной настройке безопасности сверх унаследованной от базовой модели.

TinyAgent-1.1B — компактная языковая модель Squeeze AI Lab при Калифорнийском университете в Беркли, созданная для локальных агентных сценариев на устройствах. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста, рассуждений и вызова функций через LLMCompiler. Модель рассчитана на выполнение повседневных задач в приложениях macOS: составление писем, управление контактами, планирование событий календаря и организация встреч Zoom. Подход ToolRAG подбирает инструменты и примеры для запроса, сокращая лишний контекст и повышая точность. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии MIT.

TQ2.5-14B-Aletheia-v1 — языковая модель Auri на архитектуре Qwen2.5, полученная слиянием моделей Neon и Sugarquill методом SLERP. Она предназначена для ролевых диалогов и написания историй: поддерживает как продолжение текста, так и совместное сочинительство в режиме чата с форматированием ChatML. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 131 072 токена. В метаданных указан английский язык; лицензия — Apache-2.0. Автор стремился сохранить творческую выразительность Sugarquill и улучшить управляемость модели в ролевых сценариях. По описанию автора, результат может быть чувствителен к неглубоким инструкциям и настройкам сэмплирования, а поведение остаётся несколько непредсказуемым.

WindyTranslate/translate-cs-de — модель машинного перевода от Windstorm Labs для перевода текстов с чешского языка на немецкий. Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-cs-de: авторы выполнили дообучение LoRA на параллельном корпусе и объединили адаптер с базовыми весами. Модель MarianMT содержит 55 млн параметров, принимает текст и выдаёт перевод; доступна в формате safetensors для Transformers. Контекст — до 512 токенов. В карточке приведена оценка на 48 предложениях набора FLORES-200 dev: chrF++ 52,91 и BLEU 25,97; это скрининговый результат, а не публикационная оценка. Модель поддерживает только направление чешский → немецкий, а качество дообучения не гарантируется самим фактом изменения весов. Лицензия — Apache-2.0.

Windstorm Labs публикует модель машинного перевода с чешского на шведский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-cs-sv на архитектуре MarianMT с 54,6 млн параметров; LoRA-дообучение на параллельных корпусах объединено с базовыми весами. Модель принимает текст и выдаёт перевод в одном направлении: с чешского на шведский. Контекст составляет 512 токенов. Модель предназначена для перевода предложений и других текстовых фрагментов с чешского языка на шведский. В карточке приведена оценка chrF++ 50,60 и BLEU 22,59 на 48 примерах FLORES-200 dev; это предварительная проверка, а не результат публикационного исследования. Доступна сборка Transformers в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Windstorm Labs опубликовала модель машинного перевода с немецкого на вьетнамский. Это дообученная и слитая с базовыми весами модель Helsinki-NLP/opus-mt-de-vi на архитектуре MarianMT, содержащая около 55 млн параметров. Она принимает текст и генерирует перевод; контекст составляет 512 токенов. В репозитории доступны веса safetensors для Transformers. Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстов с немецкого языка на вьетнамский. В скрининговой оценке на 48 предложениях FLORES-200 dev результат составил chrF++ 47,23 и BLEU 23,40; это ограниченная проверка, а не результат публикационного исследования. Лицензия — Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-en-pap — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и дообученная на параллельных текстах для перевода с английского на папьяменто. В основе лежит Helsinki-NLP/opus-mt-en-pap: архитектура MarianMT, около 54,5 млн параметров, формат safetensors и контекст до 512 токенов. LoRA-дообучение объединено с базовыми весами; изменены 36 из 254 тензоров. Модель предназначена для перевода отдельных текстов с английского на папьяменто. В карточке приведена оценка на 48 предложениях FLORES-200 dev: chrF++ 44,41 и BLEU 19,43; авторы характеризуют результат как пригодный для использования, но это предварительная проверка, а не публикационный результат. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0 с указанием происхождения от Helsinki-NLP/opus-mt-en-pap.

WindyTranslate/translate-en-ROMANCE — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs. Это дообученная версия Marian Transformer Helsinki-NLP/opus-mt-en-ROMANCE: к базовым весам применили LoRA дообучение на параллельных текстах и объединили адаптер с весами модели. Модель содержит 58,4 млн параметров, использует архитектуру MarianMT и формат safetensors; она принимает английский текст и переводит его на французский, испанский, португальский, итальянский, румынский и другие романские языки. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для перевода с английского на романские языки и может использоваться в приложениях машинного перевода на Transformers. Репозиторий содержит сборку для загрузки через AutoTokenizer и AutoModelForSeq2SeqLM. Лицензия — Apache-2.0. Качество перевода ещё не оценивалось бенчмарками; поддерживается только направление с английского на романские языки.

Windstorm Labs публикует эту модель машинного перевода с английского на китайский. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh на архитектуре MarianMT с 58,4 млн параметров; LoRA-дообучение на параллельном корпусе объединено с базовыми весами. Модель принимает текст и выдаёт перевод, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель предназначена для перевода английских фраз и текстов на китайский. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev она набрала chrF++ 23,06 и BLEU 3,55; авторы относят результат к ограниченному диапазону и подчёркивают, что это предварительная оценка, а не результат публикационного исследования. Поддерживается только направление en→zh. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-es-is — модель машинного перевода от Windstorm Labs, созданная на основе Helsinki-NLP/opus-mt-es-is. Она дообучена методом LoRA на параллельном корпусе, а адаптер объединён с базовыми весами. Модель на архитектуре MarianMT содержит 56,1 млн параметров, принимает испанский текст и переводит его на исландский; нативный контекст — 512 токенов. Доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для перевода текстов с испанского на исландский. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev она получила chrF++ 36,17 и BLEU 9,50; авторы относят результат к уровню Usable и отмечают, что это предварительная оценка, а не результат публикационного исследования. Лицензия — Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-et-de — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и предназначенная для перевода с эстонского на немецкий. Это дообученная версия Helsinki-NLP/opus-mt-et-de: LoRA-дообучение на параллельном корпусе было объединено с базовыми весами. Модель имеет архитектуру MarianMT, около 54,9 млн параметров и работает с текстом; репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель подходит для перевода отдельных фраз и текстов с эстонского на немецкий. В карточке приведён скрининговый результат на 48 предложениях FLORES-200 dev: chrF++ 50,68 и BLEU 24,17; это не результат публикационного исследования. Поддерживается только направление et→de, поэтому качество для других языковых пар не заявлено. Лицензия — Apache-2.0.

WindyTranslate/translate-fi-mk — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и дообученная на параллельных корпусах. Она создана на основе Helsinki-NLP/opus-mt-fi-mk: LoRA-дообучение объединено с базовыми весами, при этом изменены 36 из 254 тензоров. Модель с архитектурой MarianMT содержит 57,2 млн параметров, принимает текст и переводит с финского на македонский. Для запуска доступна сборка Transformers в формате safetensors; длина контекста — 512 токенов. В проверке на 48 предложениях FLORES-200 dev получены chrF++ 39,02 и BLEU 11,21; авторы относят этот результат к уровню «пригодно к использованию», но отмечают, что это предварительная оценка, а не результат публикационного исследования. Лицензия — Apache-2.0.

NYTK разработала модель машинного перевода на базе mT5-small, дообученную для перевода с английского на венгерский язык на подкорпусах OPUS объёмом около 56,8 млн сегментов. Модель использует архитектуру mT5 и содержит 157,4 млн параметров; формат весов — PyTorch. Модель предназначена для перевода английских текстов на венгерский. Для входа требуется текст, предварительно токенизированный с помощью HuSpaCy; в README указаны ограничения длины источника и результата по 128 токенов. В приведённом сравнении модель получила BLEU 27,69. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатель BLEU относится к оценке из карточки и не гарантирует аналогичное качество на других текстах и тематиках.

Tri-7B-Base — базовая предобученная языковая модель семейства Tri, разработанная Trillion Labs. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер с архитектурой Llama, RoPE, SwiGLU и RMSNorm; в метаданных указано 7 млрд параметров, а в README — 7,76 млрд. Модель предназначена для продолжения обучения, дообучения под задачи и генерации текста. Контекст — 4096 токенов. Модель обучена на английском, корейском и японском языках. Её можно использовать как основу для инструкционной настройки, специализации на предметной области и экспериментов с языковыми моделями. Лицензия — Apache-2.0. Это базовая модель без инструкционной настройки и выравнивания, поэтому она не рассчитана на надёжное следование запросам в формате ассистента. Для других языков качество может снижаться; сгенерированный текст может требовать дополнительной обработки. README указывает срез знаний до февраля 2025 года.

Trithemius Mistral 0.3 7B — дообученная автором jmars языковая модель на архитектуре Mistral для генерации текста в формате ChatML. Модель предназначена как промежуточная основа для дальнейшего улучшения модели Eliphas; заявлены структурированный вывод по JSON Schema и вызов функций. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей обучения. Указанное назначение — дальнейшее улучшение модели — не подтверждает пригодность к конкретным прикладным сценариям без дополнительной проверки.

USTM (Unified Speech-Text Model) — модель Naver AI, полученная дополнительным обучением Mistral-7B-v0.1 по методике унифицированного предварительного обучения речи и текста. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, представленная в формате safetensors и работающая через Transformers. Модель предназначена для совместной обработки речи и текста и естественного разговорного взаимодействия с учётом паралингвистических характеристик речи. В качестве обучающих данных указаны многоязычные речевые наборы, включая Multilingual LibriSpeech, GigaSpeech, Common Voice 15.0, VoxPopuli и People's Speech. В метаданных указан английский язык; точный перечень поддерживаемых языков из карточки не следует. Модель лицензирована по Apache-2.0. Доступные сведения не описывают конкретные ограничения качества или сценарии, в которых модель не подходит.

Writing-Model-Qwen-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная AQuarterMile и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на наборе из 12 тысяч примеров для задач оценки текстов. Она предназначена для генерации ответов в сценариях оценки письма и может использоваться в диалоговых интерфейсах. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2, принимает текст и выдаёт текст; веса доступны в формате safetensors. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель унаследовала возможности базовой Qwen2.5-7B-Instruct для диалогов и структурированных ответов. В карточке не приведены результаты бенчмарков или подробности о критериях оценки, поэтому качество и область применимости оценщика стоит проверять на собственных примерах. Лицензия — Apache-2.0.

AfriGuardInst-tiny-aya-earth-lora-merged — дообученная модель CohereLabs/tiny-aya-earth, созданная на наборе israel/AfriGuard-inst с помощью LoRA ранга 16 для всех линейных слоёв и объединённая с базовыми весами. Это плотная авторегрессионная модель семейства Cohere2 на 3,3 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста с инструкциями безопасности; обучающие примеры включали инструкции безопасности и пользовательские запросы. Модель поддерживает языки, отмеченные в карточке: английский, амхарский, хауса, игбо, оромо, шона, суахили, тви, волоф, йоруба и зулу. Контекст составляет до 8192 токенов. Модель загружается через Transformers, а веса представлены в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Amaterasu-123B — диалоговая языковая модель автора Aratako, дообученная методом LoRA на базе mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411. Она предназначена для ролевых диалогов и написания художественных текстов на японском и английском языках, в том числе со смешением этих языков. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 122,2 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, однако обучение проводилось на последовательностях до 32 000 токенов, а работа на большей длине не проверена. Модель подходит для интерактивного ролевого общения и творческого письма. В карточке указана лицензия other; README уточняет, что унаследована Mistral AI Research License, запрещающая коммерческое использование. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и описывает шаблон чата для запуска.

Atomight-V2.1-0.5B-Inference-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия языковой модели Atomight-V2.1-0.5B-Inference, разработанной NovatasticRoScript и квантизированной mradermacher. Это компактная causal language model для генерации текста и задач рассуждения, включая решение математических задач, программирование и ответы на вопросы. В обучении или оценке указаны наборы GSM8K, HumanEval, MMLU, AI2 ARC и Bespoke-Stratos-17k, а также методы GRPO и reinforcement learning. Модель имеет около 0,5 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для англоязычных сценариев. Предоставляется в формате GGUF с большим набором вариантов квантизации i1, размером примерно от 0,4 до 0,6 ГБ. Доступны, в частности, IQ-, Q2-, Q3-, Q4-, Q5- и Q6-варианты; Q4_K_M отмечен как рекомендуемый, а Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Контекстное окно в README не указано. К сильным сторонам относятся очень небольшой размер, возможность локального запуска и специализация на рассуждении при ограниченных вычислительных ресурсах. Ограничения включают малое число параметров, англоязычную направленность и возможное заметное снижение качества у низкобитных вариантов квантизации; мультимодальность не заявлена. Модель распространяется по лицензии MIT.

Aura v2 — англоязычная текстовая генеративная модель ResplendentAI, созданная как слитая версия моделей семейства Mistral. Она предназначена для ролевого общения и выразительной генерации текста; карточка отмечает поэтичный стиль, эмоциональную окраску и склонность к коротким ответам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для многоходового диалога рекомендуется формат ChatML. При высокой температуре модель может чрезмерно разрастаться в прозе; автор советует температуру не выше 1,5 и Min P 0,05. Также отмечена переобученность, а следование форматам с кавычками и звёздочками может быть нестабильным. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

ar5entum/bart_hin_eng_mt — модель машинного перевода с хинди на английский, созданная дообучением danasone/bart-small-ru-en на наборе данных cfilt/iitb-english-hindi. Она построена на архитектуре BART с 42 млн параметров и предназначена для перевода текстовых фрагментов с хинди на английский. Модель использует библиотеку Transformers, веса сохранены в формате safetensors, длина контекста составляет 1024 токена. В карточке приведены результаты оценки на тестовой выборке: BLEU 12,0235, loss 1,9 и средняя длина генерации 33,41 токена. Эти показатели описывают только указанную оценку и не гарантируют качество на других текстах. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Bionic-Cetacean-20B — объединённая с помощью mergekit автором FallenMerick языковая модель семейства Llama, предназначенная для творческого письма, ролевых диалогов и текстовых приключений. Модель создана методом passthrough merge из нескольких предварительно обученных моделей; в конфигурации объединения использованы диапазоны слоёв трёх составных моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают размер 19,8 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. При выборе модели автор ориентировался на сочетание творческой свободы и связности ответов, проверяя результаты вручную для сценариев ролевой игры. Она подходит для написания художественных сцен, отыгрыша персонажей и интерактивных историй на английском языке. Метаданные указывают лицензию CC BY 4.0. Карточка не приводит количественных оценок качества.

Clyrai Maximus-MoE — авторская разреженная языковая модель семейства Clyrai Maximus, разработанная Clyrai с нуля. Это причинная модель для продолжения текста: она принимает начало фразы или другой текстовый контекст и генерирует продолжение, а не готовый диалоговый ассистент. Архитектура MoE включает 32 эксперта, из которых для токена выбираются четыре, а также одного общего эксперта; первые два из 16 слоёв плотные. В README указаны 264 млн параметров всего и 110 млн активных на токен; метаданные Hugging Face сообщают 81,8 млн параметров. Эти сведения о размере расходятся. Модель обучалась на английском, хинди, итальянском языках и коде; максимальный контекст составляет 131 072 токена. В карточке заявлены высокая скорость генерации и поддержка кода, однако приведённые показатели скорости относятся к конкретным устройствам и зависят от аппаратного обеспечения. Без штрафа за повторения жадная генерация может зацикливаться. Для загрузки требуется trust_remote_code=True. Модель распространяется по Clyrai Sovereign Research License 1.0: разрешены исследования и личная оценка с указанием авторства, а коммерческое использование, дистилляция, использование в размещённом продукте и обучение другой модели требуют разрешения Clyrai. Остальные права сохранены за правообладателем.

Cydonia-22B-v1.2 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 22 млрд параметров, созданная BeaverAI как творческая версия Cydonia. Она предназначена прежде всего для ролевых диалогов, совместного написания историй и генерации выразительного художественного текста. По отзывам в карточке, модель поддерживает связное развитие сцен, вводит новых персонажей и удерживает их манеру речи, а также балансирует диалоги, действия и повествование. Модель поддерживает chat и интерфейс вызова функций; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. В README указана совместимость с шаблонами Metharme/Pygmalion, Mistral и режимом Text Completion. Модель собрана слиянием BeaverAI/Cydonia-22B-v2f и mistralai/Mistral-Small-Instruct-2409. Файлы опубликованы в формате safetensors; README также ссылается на варианты GGUF и iMatrix. Лицензия обозначена как other. Основные описанные сценарии ориентированы на творческое письмо и ролевые игры; для фактических ответов и других языков карточка не приводит отдельных оценок.