I.5Создание и редактирование текста

Granite-4.1-8B-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team, обученная с нуля. Это плотный декодерный трансформер на 8,4 млрд параметров для генерации текста и других задач преобразования текста; поддерживает дополнение кода по схеме Fill-in-the-Middle с использованием специальных префиксных и суффиксных токенов. В архитектуре используются GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги. README сообщает о контекстном окне до 512 тыс. токенов после расширения на заключительном этапе обучения, тогда как метаданные указывают нативный контекст в 131 072 токена. Модель подходит для суммаризации, классификации и извлечения информации, ответов на вопросы, автодополнения кода и генерации с длинным контекстом. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Лицензия — Apache 2.0. Модель не прошла выравнивание по безопасности и может выдавать проблемный контент, ошибочную информацию или воспроизводить фрагменты обучающих данных. Для приложений с повышенными требованиями к безопасности разработчик рекомендует использовать её вместе с Granite Guardian.

Granite 4.2 30B GGUF — квантизированная версия языковой модели IBM Granite 4.2 30B, разработанной IBM и опубликованной как ibm-granite/granite-4.2-30b. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, диалоговых сценариев и вызова инструментов. Модель содержит около 29 млрд параметров и работает с текстовыми входными данными. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. В карточке не указаны архитектура и размер контекстного окна. Спекулятивное декодирование не поддерживается. Для работы предусмотрен специальный шаблон запросов с системными и пользовательскими сообщениями, а также секцией рассуждений <think>. Главное преимущество этой версии — выбор множества вариантов квантизации с разным соотношением качества, размера и требований к памяти: от BF16 и Q8_0 до компактных вариантов Q2 и IQ3. В README наиболее сбалансированным вариантом назван Q4_K_M размером 18,03 ГБ, а варианты Q5 и Q6 характеризуются как высококачественные. При этом снижение разрядности может ухудшать качество ответов, особенно у компактных вариантов, а для запуска требуются значительные ресурсы. Лицензия модели — Apache-2.0.

granite-4.2-3b-GGUF — это квантованная версия языковой модели granite-4.2-3b, разработанной IBM (ibm-granite) и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста, задач рассуждения, диалоговых сценариев и вызова инструментов. Она принимает только текстовые данные и поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Модель содержит около 4 млрд параметров. Квантование выполнено с использованием llama.cpp и метода imatrix; доступны варианты от BF16 до низкобитных Q2–Q8 и IQ-квантов размером примерно от 1,57 до 7,32 ГБ. В README не указаны архитектура и размер контекстного окна, а speculative decoding не поддерживается. Более компактные варианты экономят оперативную память, но могут снижать качество; Q4_K_M обозначен как сбалансированный вариант для большинства сценариев, а Q5–Q6 — как варианты с более высоким качеством. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для корректной работы рекомендуется использовать указанный шаблон prompt с секцией рассуждений <think> и совместимый рантайм llama.cpp.

granite-4.2-8b-MLX-6bit — это 6-битно квантованная версия языковой модели granite-4.2-8b, разработанной командой ibm-granite. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием MLX, поэтому модель оптимизирована для запуска на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает сценарии, связанные с рассуждениями, режимом thinking и вызовом инструментов. Модель относится к классу текстовых генеративных моделей, имеет размер 8B в исходной версии и работает с текстовой модальностью. В README заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Размер контекста и дополнительные архитектурные характеристики не указаны. Ключевые преимущества — уменьшенный объём хранения и потенциально более эффективный локальный запуск благодаря 6-битному квантованию и оптимизации MLX для Apple Silicon. Ограничения включают возможные потери качества по сравнению с полной точностью, зависимость от совместимого оборудования и отсутствие в README подробных данных о производительности, точности и размере контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

granite-4.2-8b-MLX-8bit — 8-битная квантованная версия модели granite-4.2-8b, разработанной командой IBM Granite (ibm-granite). Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm, а модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает сценарии рассуждений, «thinking» и вызова инструментов. В README указаны следующие языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Модель имеет 8 миллиардов параметров в исходной версии; конкретное значение контекстного окна и сведения о мультимодальности не указаны. Ключевые преимущества — сниженное потребление памяти благодаря 8-битному представлению и оптимизация для Apple Silicon. Ограничения включают зависимость от совместимой MLX-среды и возможное появление неточного, вредного или неподходящего контента. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. LM Studio не является разработчиком или владельцем модели и не гарантирует её точность, безопасность, доступность или соответствие конкретным требованиям.

SL-AI/GRaPE-2.5-Helios-GGUF — мультимодальная инструкционная модель семейства GRaPE 2.5, разработанная командой SL-AI. Это версия модели GRaPE 2.5 Helios в формате GGUF; базовая модель указана как SL-AI/GRaPE-2.5-Helios. Helios позиционируется как модель среднего размера с примерно 10 млрд параметров для локального использования и общих задач. Модель принимает изображения, видео и текст, а генерирует текст. Она предназначена для диалогов, творческих задач, агентного программирования, математики, естественно-научных и других STEAM-сценариев, а также задач рассуждения и анализа. Поддерживаются языки English, Chinese, French, German, Spanish, Japanese, Korean, Portuguese, Russian и Arabic. Архитектура в README не раскрыта, размер контекста также не указан. Ключевая особенность — управляемая глубина рассуждений через тег <thinking_mode=xxx> с режимами minimal, low, medium, high и xtra-hi. Это позволяет выбирать компромисс между скоростью и качеством для простых запросов, сложного кода, многошаговой математики и глубокого анализа. Модель также ориентирована на более естественный стиль текста, многоязычное рассуждение и агентные сценарии. Ограничения включают отсутствие заявленных количественных бенчмарков, неизвестные технические характеристики архитектуры и контекстного окна, а также необходимость корректно поддерживать специальные режимы рассуждений в используемом интерфейсе. Лицензия — Apache-2.0.

GreenOnion-7b-task — объединённая языковая модель от автора powermove72, созданная с помощью LazyMergekit из GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful. В конфигурации использован метод task arithmetic с весами 0,4 и 0,6 соответственно, нормализацией и объединённым токенизатором; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса сохранены в safetensors и рассчитаны на float16. Модель предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B ориентирована на правдивость ответов. Размер составляет 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. В названии одной из исходных моделей заявлена многоязычность, однако конкретный перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведён. Лицензия в источниках не указана.

Grey-12b — языковая модель AIXON Lab на архитектуре Transformer/Mistral, созданная слиянием нескольких моделей методом della_linear на основе aixonlab/Aether-12b. Веса модели содержат около 12,1 млрд параметров, формат — safetensors; в README указан тип float16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и анализа. Основной язык — английский; README допускает поддержку других языков, но не уточняет их перечень. Контекстное окно составляет до 1 024 000 токенов по метаданным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Метрики качества для Grey-12b не представлены. Возможны смещения, унаследованные от обучающих данных и объединённых моделей, поэтому ответы следует проверять.

Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели Pantheon-Reasoning-26B-A4B-1.1, разработанной Gryphe и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для диалогов, работы в режиме instruction-following, рассуждений, творческого письма и ролевых сценариев. Указан английский язык и текстовая модальность. Модель содержит 26B параметров и использует конфигурацию A4B; дополнительные сведения об архитектуре, размере контекста и точном значении этой конфигурации в README не приведены. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix, доступны варианты от BF16 до различных уровней Q3–Q8 и IQ. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти, но могут сильнее терять в качестве. Для работы необходимы совместимые инструменты, включая llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp и другие приложения, поддерживающие GGUF; для недавно поддержанных архитектур может потребоваться обновление ПО. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

fullsimpleonlineiter2 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на основе YYYYYYibo/full_vanilla_dpo_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Она предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

djuna/GSHT-GEMMAMA-16B — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная объединением предварительно обученных моделей djuna/G2-GSHT и djuna/Gemma-2-gemmama-9b с помощью mergekit и метода passthrough. В конфигурации чередуются диапазоны слоёв двух исходных моделей; веса сохранены в формате safetensors.

richardr1126/guanaco-13b-merged — слитая модель на архитектуре LLaMA, созданная объединением адаптера QLoRA timdettmers/guanaco-13b с базовой LLaMA-13b. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на пользовательские запросы. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; родной контекст составляет 2048 токенов. В карточке указаны PyTorch и датасет OpenAssistant Guanaco. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B — разговорная текстовая модель семейства Llama, представленная Nitral-AI. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться как чат-модель. В репозитории указано 7,5 млрд параметров; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, работает с контекстом до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке приведены результаты оценки Open LLM Leaderboard: средний балл 25,70, IFEval — 71,75 и BBH — 32,83. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория перед внедрением.

Helion-4x34B — разговорная языковая модель, опубликованная Weyaxi и собранная как модель типа Mixture of Experts (MoE). В метаданных указаны 33,9 млрд параметров, контекст до 200 000 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста в диалоге. В README приведены шаблоны запросов ChatML, Alpaca, Vicuna и Human Assistant, но автор отмечает, что не определил предпочтительный шаблон. Модель можно применять для диалоговых ответов и генерации текста. В README указана лицензия other в метаданных; её конкретные условия здесь не описаны. Автор ссылается на bagel-dpo-34b-v0.2 и предоставляет конфигурацию для воспроизведения, однако точная связь с базовой моделью и детали обучения не уточнены.

Weyaxi/HelpSteer-filtered-7B — языковая модель, дообученная на базе Mistral-7B-v0.1 на наборе данных Weyaxi/HelpSteer-filtered. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и следования инструкциям. Она принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY 4.0. К карточке также относится версия с LoRA-весами Weyaxi/HelpSteer-filtered-7B-Lora.

Hemmingway-1-heretic — англоязычная чат-модель для повседневного письма, художественных текстов и ролевых сценариев. Её выпустил Richard Young / DeepNeuro как версию Altworld/Hemmingway-1, обработанную методом abliteration с Heretic v2.0.0.dev0: этот метод изменяет веса, чтобы уменьшить склонность модели отказывать в ответах, без повторного обучения. Модель содержит 22,3 млрд параметров по метаданным; README исходной карточки указывает 27 млрд. Архитектура — плотная Qwen3.5-текстовая, формат весов — Safetensors, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для составления сообщений и писем, художественного письма и ролевых диалогов. Карточка сообщает, что в тесте отказов Heretic-версия отказала в 4 из 100 запросов против 89 из 100 у исходной модели; это характеристика конкретной оценки, а не гарантия поведения. Указаны чат-возможности и английский язык. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование только на некоммерческих условиях; модель может отвечать на запросы, которые исходная версия отклоняла.

Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF — квантизированная версия языковой модели Hermes 2 Pro, созданной на базе Meta-Llama-3-8B командой NousResearch. Квантизацию в формате GGUF выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых систем и задач ассистирования, включая function calling и формирование структурированных ответов в JSON. Модель имеет около 8 млрд параметров, работает с текстом и ориентирована на английский язык. Она обучена с применением дообучения, DPO, RLHF, синтетических данных и дистилляции; в качестве набора данных указан OpenHermes-2.5. Для взаимодействия используется шаблон ChatML. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до Q2 и IQ-квантов размером примерно от 2,75 до 8,54 ГБ, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Сильными сторонами являются поддержка диалогового режима, function calling, JSON-ответов и возможность локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но может снижать качество генерации; точные ограничения контекстного окна и результаты бенчмарков в представленных данных не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Hermes 3 Llama 3.1 70B 4bit — чат-модель, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в экосистеме MLX. Она преобразована в формат MLX из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B с помощью mlx-lm 0.16.1. В основе лежит дообученная плотная модель Llama 3.1 с архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; модель рассчитана на диалоги и следование инструкциям, поддерживает контекст до 131 072 токенов и английский язык. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, генерации текста и ролевых диалогов. Тег 4bit в названии указывает на 4-битное представление, однако метаданные перечисляют формат safetensors, поэтому точный способ представления весов в репозитории не подтверждён. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3); условия её использования следует учитывать при развёртывании.

unsloth/Hermes-3-Llama-3.1-8B-bnb-4bit — это 4-битно квантованная версия языковой модели Hermes 3 на базе NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B, подготовленная и опубликованная Unsloth. Модель предназначена для диалоговых и общих языковых задач, включая многошаговое общение, следование системным инструкциям, рассуждения, ролевые сценарии, генерацию кода, вызов функций и формирование структурированного вывода. Модель относится к семейству Llama 3.1 и содержит 8 млрд параметров; используется библиотека Transformers и формат квантования bitsandbytes 4-bit. Она поддерживает английский язык. Для диалогов применяется шаблон ChatML с ролями system, user и assistant, что обеспечивает управляемость поведения и совместимость с подходом OpenAI API. Сведения о размере контекста и мультимодальных возможностях в README не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся сниженное потребление памяти благодаря 4-битному представлению, улучшенные возможности управления инструкциями, function calling, структурированный вывод, генерация кода и поддержание многоходового диалога. Ограничения включают возможные потери качества и точности из-за квантования, а также отсутствие подтверждённых характеристик производительности, контекстного окна и поддержки языков, кроме английского. Лицензия указана как llama3.1; условия её применения необходимо проверять по соответствующим лицензионным требованиям Llama 3.1.

Hermes 4 70B FP8 — языковая модель для генерации текста, разработанная Nous Research на базе Meta Llama 3.1 70B. Это instruct-модель с гибридным режимом рассуждений: при необходимости она формирует рассуждение в сегментах <think>...</think>, а затем выдаёт итоговый ответ. Модель ориентирована на чат и роль универсального ассистента, поддерживает форматы ChatML и Llama 3, текстовый ввод и вывод, а также заявленные сценарии function calling, tool use, JSON и структурированных ответов. В карточке указан английский язык и библиотека Transformers; размер контекста не указан. Модель предназначена для задач общего ассистирования, reasoning, математики, программирования, STEM, логики, творческого письма, ролевого общения и генерации ответов в заданной структуре. Среди заявленных сильных сторон — улучшенное следование схемам и форматам, способность исправлять некорректные JSON-объекты, управляемость, сниженный уровень отказов и сохранение общего качества диалога. Ограничения включают высокие вычислительные требования, характерные для модели класса 70B, отсутствие в карточке подробных независимых результатов тестирования и ограниченную информацию о поддерживаемых языках: явно указан только английский. Распространение осуществляется по лицензии Llama 3.

Hermes-Instruct-7B-v0.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная lodrick-the-lafted на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 с дообучением на части набора teknium/openhermes в формате Alpaca. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для общения подходят шаблоны Mistral-Instruct и Alpaca. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. В карточке приведены результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

harkov000/hermes-stheno-8B-v0.1 — текстовая диалоговая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием SLERP моделей NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B и Sao10K/Llama-3.1-8B-Stheno-v3.4 с помощью mergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст для генерации продолжений и диалоговых ответов; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. В качестве базовых компонентов объединены модели семейства Llama 3.1 8B: Hermes 3 и Stheno v3.4. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MotherEarth/Hermes-Storm-lorablated — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом SLERP с помощью mergekit из akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B и mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated. Модель содержит 7,5 млрд параметров, предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные указывают контекст длиной до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке не описаны отдельные специализированные области применения или подтверждённые дополнительные возможности. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Higgs-Llama-3-70B — языковая модель Boson AI, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоги; для работы используется формат prompt’ов Meta-Llama-3-70B-Instruct, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель специально настроена для ролевых диалогов и старается последовательно придерживаться заданной роли и системного сообщения. Она также предназначена для следования инструкциям и рассуждений в задачах общего назначения. Обучение включало контролируемую настройку на инструкциях и чатах, а затем итеративную оптимизацию предпочтений с участием человеческих разметчиков и внутренних языковых моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка сообщает о настройке поведения, но не приводит здесь численные результаты оценивания: таблицы бенчмарков опущены. Для использования весов указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели Meta-Llama-3-70B.

CombinHorizon/huihui-ai-abliterated-Qwen2.5-32B-Inst-BaseMerge-TIES — объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2.5, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, объединённая с huihui-ai/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated. Модель содержит 32 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач, решаемых языковой моделью, включая ответы на запросы и работу с длинным контекстом. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval 82,06 и BBH 56,04; это не заменяет проверку на целевых задачах. Поддерживаемый язык карточки — английский. Лицензия — Apache-2.0.

lyf/Huihui-gemma-4-31B-it-abliterated-v2-NVFP4 — мультимодальная 31-миллиардная модель, представляющая собой NVFP4-квантизированную версию Huihui-gemma-4-31B-it-abliterated-v2 от huihui-ai, созданную на базе Google Gemma 4 31B IT. Релиз предназначен для диалогов, генерации и анализа текста, следования инструкциям, программирования, структурированного вывода, а также обработки изображений и видео. В README также указана abliteration-интервенция, направленная на удаление отказов модели. Модель поддерживает сценарии «текст—текст», «изображение—текст» и «видео—текст»; аудио не поддерживается, поскольку в 31B-чекпойнте отсутствует аудиоэнкодер. Визуальная башня сохранена в формате BF16, а большинство линейных слоёв текстового стека, включая слои self-attention, квантизированы в NVFP4. Эмбеддинги, lm_head и визуальная часть также остаются в BF16. Размер файлов составляет около 19,5 ГБ, что позволяет запускать модель на одной видеокарте RTX 5090 с 32 ГБ памяти; заявленная скорость декодирования — около 69 токенов в секунду. К сильным сторонам относятся уменьшенный размер, сохранение мультимодальных возможностей исходной модели, улучшенное по сравнению с предыдущей версией значение perplexity и более строгое следование инструкциям по результатам локального тестирования. Ограничения связаны с отсутствием аудиоподдержки, требовательностью к совместимому программному стеку и аппаратному обеспечению, а также возможным влиянием агрессивной NVFP4-квантизации на качество. Для работы рекомендуется vLLM с поддержкой Gemma 4 и NVFP4. Лицензия указана как gemma.

jialinyyzz/humanizer — модель на 12 млрд параметров, дообученная на базе google/gemma-4-12B для переработки черновиков, созданных ИИ. Она переписывает письма, эссе, отчёты и сообщения на форумах на английском и китайском языках, стремясь сохранить числа, единицы измерения, даты, имена и цитаты и не добавлять новых фактов. Модель поддерживает диалоговый режим и может работать локально без подключения к сети через приложение или совместимые среды, включая llama.cpp. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF, включая варианты с разной точностью и квантизацией для устройств с разным объёмом памяти. Лицензия — Apache-2.0. По оценке авторов, результаты на английском лучше, чем на китайском; модель иногда меняет факты, форматирование или язык, а в разговорных текстах может добавить сленг или ненормативную лексику. Переписанный текст следует вычитывать, особенно имена, даты и числа.

Locutusque/Hyperion-2.1-Mistral-7B — дообученная версия Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B на более высокой скорости обучения. Автор сообщает о небольшом приросте производительности; модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. В карточке указано, что она очень охотно выполняет запросы и не отказывает, поэтому перед применением, особенно в корпоративной среде, автор рекомендует дополнительно выровнять её с помощью DPO. Поддержка английского указана в метаданных. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

HyperLlama-3.1-8B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная объединением моделей Replete-AI, Dampfinchen и Orenguteng с помощью mergekit. Она основана на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; для объединения использован метод model_stock, веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для ответов на инструкции и ведения диалога, а метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 28,07, IFEval — 78,83 и BBH — 29,81. В состав объединения входит вариант Lexi Uncensored V2, поэтому ответы могут быть менее ограниченными по содержанию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

HyperLLama3.1-8b-Nova — объединённая языковая чат-модель, созданная bunnycore с помощью mergekit и метода Model Stock. В объединение вошли bunnycore/LLama-3.1-8b-Ultra-Max-Pro, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B, bunnycore/StockLLama-3.1-8B и arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает способ объединения, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поведении модели. В метаданных указана англоязычная базовая модель Arcee.ai на базе Llama 3.1 8B Instruct; отдельные сведения о лицензии этой модели здесь не приведены.