I.5Создание и редактирование текста

laion/delphi-3e19-p67m33-k0p20-lr83-a002-wc386k_lr1e5-sft — разговорная языковая модель семейства Qwen3, обученная с нуля на наборах данных wildchat_386k и delphi_warmup. Она предназначена для генерации текста в формате диалога и может использоваться для создания ответов на пользовательские запросы. Модель содержит 801 млн параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Карточка не описывает результаты оценки, качество ответов или поддерживаемые языки. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с файлами репозитория.

TakalaWang/Discussion-Phi-4-multimodal-instruct-audio-dimp-reasoning — дообученная модель семейства Phi-4 от TakalaWang на основе microsoft/Phi-4-multimodal-instruct. Это плотная модель с 3,8 млрд параметров для генерации диалогового текста; в каталоге также отмечен интерфейс вызова инструментов. Базовая модель поддерживает анализ изображений и аудио, распознавание речи и генерацию текстовых ответов, однако README не уточняет, какие из этих возможностей сохраняются или улучшаются после дообучения. Модель использует Transformers и формат safetensors, имеет контекст 4096 токенов и лицензию MIT. README сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и значении loss 16,1311 на оценочном наборе, но не раскрывает методику, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев по этим сведениям оценить нельзя.

Aleton/en-be-translator — модель машинного перевода, разработанная дообучением Helsinki-NLP/opus-mt-en-mul на англо-белорусской части набора OPUS-100. Она использует архитектуру MarianMT и предназначена для перевода коротких и средних по длине предложений с английского на белорусский. Модель принимает текст и выдаёт текст перевода; для неё указан контекст длиной 512 токенов. Модель подходит для перевода отдельных фраз и предложений, а также коротких и средних текстовых фрагментов с английского на белорусский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EndlessRP-v3-7B — языковая модель для генерации текста, ориентированная на ролевые диалоги и создание историй. Это объединённая модель на базе семейства Mistral; в метаданных указаны Mistral-7B-v0.1 и несколько других моделей как источники слияния. Разработчик рекомендует формат Extended Alpaca, также упоминаются Metharme и ChatML. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка позиционирует её для ролевых сценариев и написания историй на английском языке. Лицензия — Apache-2.0. Модель помечена как NSFW и не предназначена для всех аудиторий.

en-indic-translate-4b-GGUF — GGUF-квантизированная версия модели sulabhkatiyar/en-indic-translate-4b, подготовленная mradermacher. Модель предназначена главным образом для перевода между английским и индийскими языками: ассамским, бенгальским, гуджарати, хинди, каннада, малаялам, маратхи, ория, панджаби, тамильским и телугу. В метаданных также указано семейство Gemma и размер около 4 миллиардов параметров. Модель поставляется в нескольких вариантах квантования GGUF — от Q2_K до Q8_0, а также в формате f16. Размер файлов составляет примерно от 4,5 до 15,2 ГБ; варианты Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, Q6_K — как обеспечивающий очень хорошее качество, а Q8_0 — как вариант с лучшим качеством среди указанных. Дополнительно доступны файлы mmproj для мультимодального дополнения, однако конкретные поддерживаемые визуальные сценарии в README не описаны. Максимальная длина контекста и подробные сведения об архитектуре не указаны. Сильными сторонами являются широкий набор поддерживаемых индийских языков, возможность локального запуска через экосистему GGUF и выбор между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Ограничения включают отсутствие опубликованных в README оценок качества перевода, подробностей о данных обучения и явного описания мультимодальных возможностей; качество также зависит от выбранного уровня квантования. Лицензия указана как gemma.

EVA Qwen2.5-1.5B v0.0 — компактная разговорная модель для ролевых диалогов и написания историй, созданная Kearm, Auri и Cahvay. Это полнопараметрическое дообучение Qwen/Qwen2.5-1.5B с архитектурой Qwen2ForCausalLM; модель содержит 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель обучена на смеси синтетических и естественных данных, включая наборы для инструктивных ответов, структурированного письма, ролевых карточек персонажей и творческих подсказок. Она предназначена для генерации текста и чата, особенно для ролевых сцен и художественного письма. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

EVA-Qwen2.5-32B-v0.1 — модель для ролевых диалогов и написания историй, разработанная Kearm и Auri. Это полно-параметрическое дообучение плотной авторегрессионной модели Qwen2.5-32B; она поддерживает генерацию текста и чат, использует формат ChatML и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Модель обучали на смеси синтетических и естественных данных: наборах для инструкционного диалога, творческого письма, ролевых сценариев и карточек персонажей. Она предназначена для создания историй, отыгрыша персонажей и следования инструкциям в диалоге. В README указаны рекомендации по настройке семплирования и доступность инференса через FeatherlessAI. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Она ориентирована на творческое письмо и ролевые сценарии, поэтому её ответы и стиль могут быть менее подходящими для задач, требующих строго фактических или нейтральных ответов; отдельные оценки качества в карточке не приведены.

EVA-Qwen2.5-7B-v0.1 — полноразмерная дообученная модель на базе Qwen2.5-7B, созданная Kearm и Auri для ролевых диалогов и написания историй. Она обучалась на смеси синтетических и естественных данных, включая примеры инструкций, ролевых карточек и коротких рассказов; формат запросов — ChatML. Модель подходит для создания художественных текстов, продолжения сюжетов и общения от лица персонажей. Архитектура — плотная Qwen2 с 7,1 млрд параметров, длина контекста — 131 072 токена. В репозитории указаны веса safetensors, лицензия Apache-2.0. Версия 0.1 стала стабильнее при коротких запросах, однако авторы сообщают, что обучение завершилось аварийно примерно на 1,2 из 3 эпох, поэтому модель может быть недообучена. Результаты генерации зависят от настроек сэмплирования; отдельные поддерживаемые языки в карточке не заявлены.

Модель amir22010/fine_tuned_product_marketing_email_gemma_2_9b_model — дообученная версия Gemma 2 для генерации текста. По названию репозитория она предназначена для создания маркетинговых писем о продуктах. Модель разработал amir22010 на основе unsloth/gemma-2-9b-bnb-4bit; обучение проводилось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL. Это плотная причинно-языковая модель семейства Gemma 2 с 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 8192 токена; в карточке указан английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей о данных дообучения.

ZySec-AI подготовила экспериментальную модификацию Gemma 3 27B IT с удалёнными отказами с помощью техники abliteration и минимальным дообучением. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma 3 на 27 млрд параметров, основанная на google/gemma-3-27b-it; она поддерживает диалог, работу с изображениями и вызов инструментов. Модель предназначена для ответов на запросы и работы с изображениями в сценариях, где требуется меньше отказов, чем у исходной версии. В карточке заявлено, что сохранена большая часть возможностей базовой модели, но независимая оценка качества не приведена. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Gemma.

Gemma-3-Starshine-12B-Alt — экспериментальная модель для творческого письма и ролевых диалогов, созданная ToastyPigeon слиянием дообученных моделей на базе Gemma 3 12B IT и Gemma 3 12B PT. Версия RP Focused лучше поддерживает раздельные реплики персонажей в диалогах с ходами и реже говорит от лица пользователя. В модели около 11,6 млрд параметров, архитектура Gemma3ForCausalLM, библиотека Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель сочетает следование инструкциям Gemma-3-Glitter-12B со свободной прозой Gemma-3-Confetti-12B и подходит для ролевых сцен и творческого письма. README указывает, что зрение может работать при использовании GGUF и подходящего файла mmproj, но в опубликованном варианте отсутствует vision tower, поэтому полноценная мультимодальность пока не реализована. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это 6-битная MLX-квантизированная версия мультимодальной модели gemma-4-26B-A4B-it, разработанной Google. Квантизацию выполнила команда LM Studio с использованием mlx-vlm; модель оптимизирована для запуска на компьютерах Apple Silicon. Модель предназначена для задач image-text-to-text, то есть обработки изображений и текста с генерацией текстовых ответов. Архитектура, точный объём параметров, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Известно, что исходная модель обозначена как gemma-4-26B-A4B-it, однако дополнительные характеристики этого варианта не раскрыты. Ключевое преимущество модели — 6-битная квантизация и оптимизация под MLX, которые ориентированы на эффективный локальный запуск на Apple Silicon. Ограничения включают возможную потерю качества из-за квантизации, зависимость производительности от оборудования и отсутствие в README подробностей о точности, языковом покрытии и контексте. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; при использовании необходимо также учитывать условия лицензии Gemma, указанной Google.

Gemma-4-31B-Storymaxxed3-GGUF — GGUF-квантизированная версия дообученной модели Gemma-4-31B-Storymaxxed3, разработанная и опубликованная MRockatansky. В основе лежит модель llmfan46/gemma-4-Ortenzya-The-Creative-Wordsmith-31B-it-uncensored-heretic. Дообучение выполнено с использованием TRL и Direct Preference Optimization (DPO) на наборе пар предпочтений для повествовательных текстов. Модель предназначена прежде всего для творческого письма: генерации рассказов, сцен, диалогов и художественной прозы на английском языке. По описанию автора, она ориентирована на качественный стиль повествования, удачный подбор слов, выразительные диалоги, а также сохранение деталей и последовательности сцен. Модель относится к текстогенерационным и поддерживает сценарии, связанные с narrative prose; для работы с изображениями доступен отдельный vision mmproj-файл. Ключевая характеристика модели — размер 31B параметров и GGUF-формат, предназначенный для запуска в совместимых средах инференса. Рекомендуемые параметры генерации: temperature 1.0, top_p 0.95 и top_k 64. Ограничения включают специализацию преимущественно на англоязычной художественной генерации; сведения о размере контекстного окна, конкретном типе квантизации, требованиях к аппаратному обеспечению и результатах стандартизированных тестов не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

girenit/girenit-TR-TextRestore — турецкая модель для восстановления диакритических знаков и написания слов в ASCII-тексте. Она разработана на базе mT5-small и дообучена на новостных предложениях из набора TR-News; архитектура — MT5ForConditionalGeneration, размер — 157,4 млн параметров. Модель принимает текст с префиксом «şapka: » и преобразует его в текст с турецкими буквами и апострофами, например: «Ahmet Yilmaz Istanbulda» → «Ahmet Yılmaz İstanbul'da».

MrNJK/gpt2-xl-sft — англоязычная модель генерации текста, созданная полным дообучением GPT-2 XL на 1,4 млн примеров из открытых наборов инструкций. По карточке, обучение направлено на понимание и ответы на английском языке с рассуждениями CoT, а также на темы медицины, биологии, химии, физики и влияния ИИ на общество. Модель построена на архитектуре GPT-2 с плотной сетью, использует PyTorch и рассчитана на контекст до 1024 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Примеры демонстрируют объяснения по естественным наукам и общественным темам, однако также показывают фактические ошибки и несвязные объяснения, в том числе в ответах о биологии и медицине. Поэтому ответы требуют проверки, а модель не следует использовать как надёжный источник медицинских рекомендаций. Лицензия — Apache-2.0.

Norod78/hebrew_stories-gpt_neo-small — компактная языковая модель на архитектуре GPT-Neo, дообученная для генерации рассказов на иврите. Автор карточки указывает, что базой послужила hebrew-gpt_neo-small, обученная на GPT-Neo от EleutherAI; модель содержит 137,7 млн параметров и имеет контекст до 2048 токенов. Для обучения использовались тексты из различных книг на иврите. Модель предназначена для генерации продолжений и черновиков художественных текстов на иврите. Доступны веса в форматах PyTorch, Flax и Safetensors. Лицензия — MIT.

Hito 1.7B — диалоговая языковая модель Hitonet на архитектуре Qwen3, дообученная на базе Qwen/Qwen3-1.7B. Она предназначена для генерации текста и ответов на вопросы с акцентом на пошаговую проверку рассуждений, арифметические задачи, устойчивость к когнитивным ловушкам и признание неопределённости. Модель поддерживает чат, имеет 1,7 млрд параметров и контекст до 40 960 токенов; в карточке указан английский язык. README демонстрирует использование тегов рассуждений и приводит собственные результаты тестов, но не описывает независимую методику их проверки. Веса распространяются по лицензии Apache 2.0. README отдельно указывает, что методика обучения является проприетарной и для её коммерческого использования требуется отдельная лицензия.

HyLo-Llama-8MLA8GDN-64K-SFT — экспериментальная гибридная языковая модель, выпущенная AMD как артефакт исследования Long-Context Aware Upcycling. Она создана на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct: 16 слоёв чередуют 8 слоёв Multi-head Latent Attention (MLA) и 8 слоёв Gated DeltaNet. Модель содержит около 1,2 млрд параметров по метаданным; в README приведено значение 1,61 млрд. При дообучении использовалась дистилляция от Llama-3.1-8B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с длинным контекстом — до 65 536 токенов, что соответствует длине обучения и оценки. MLA хранит сжатое латентное представление ключей и значений, а слои Gated DeltaNet используют фиксированное рекуррентное состояние; заявленный размер KV-кэша составляет 7,8% от базовой модели. Основной язык карточки — английский; метаданные не подтверждают поддержку других языков. Это исследовательский чекпойнт без заявленной готовности к производственному применению. Качество за пределами 65 536 токенов не проверено; оценка не охватывает мультиязычность, программирование, безопасность и следование инструкциям на длинном контексте. Обычный AutoModelForCausalLM из Transformers не загружает гибридную архитектуру, требуется код AMD для гибридных моделей. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Iced Lemon Cookie — объединённая модель на базе семейства Mistral, созданная автором FallenMerick с помощью mergekit и метода TIES. В объединение вошли пять моделей: saishf/Multi-Verse-RP-7B в качестве базовой, а также Undi95/BigL-7B, KatyTheCutie/LemonadeRP-4.5.3, icefog72/IceLemonTeaRP-32k-7b и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое ролевое взаимодействие на английском языке; максимальный контекст — 32 768 токенов. Её можно использовать для интерактивного ролевого общения и генерации продолжений диалога или художественного текста. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, а README указывает лицензию CC BY 4.0. Качество и поведение могут зависеть от формулировки запроса и выбранных параметров генерации; специфические ограничения в карточке модели не описаны.

Inkling-mlx-2bit — это сборка мультимодальной модели Inkling от Thinking Machines, подготовленная сообществом mlx-community для запуска на Apple Silicon через MLX. В основе лежит Inkling с архитектурой MoE: 975 млрд параметров всего и 41 млрд активных параметров. Модель включает текстовую часть, а также башни обработки изображений и аудио; репозиторий содержит загрузчик для самостоятельного запуска. Сборка получена из контрольной точки BF16 с 2-битной квантизацией экспертных слоёв и матричных операций в башнях зрения и аудио; внимание, эмбеддинги, нормализации, маршрутизатор и ряд других компонентов сохранены в BF16. Она предназначена для диалогов, анализа изображений и аудио, а также экспериментов с большими моделями на Mac. README приводит пример распознавания английской речи; метаданные также указывают поддержку диалогов и зрения. Весовая сборка занимает около 315 ГБ. Запуск возможен на одном Mac с выгрузкой экспертов на SSD или в распределённой конфигурации MLX; скорость при SSD-выгрузке зависит от накопителя и может быть низкой. При 2-битной квантизации распознавание сложной или акцентированной речи может быть менее точным. Лицензия — Apache-2.0.

Inkling-Small-UD-Q4_K_XL-layers — пакет GGUF-слоёв для распределённого запуска модели Inkling-Small через Mesh LLM. Он подготовлен на основе unsloth/Inkling-Small-GGUF: веса исходной модели разбиты на отдельные артефакты по слоям, чтобы распределить вычисления и использование памяти между несколькими компьютерами. Указана квантованная разновидность UD-Q4_K_XL; репозиторий также содержит общие метаданные и эмбеддинги. Пакет предназначен для локального приватного инференса, запуска на кластере машин, когда полной модели не помещается на одном узле, и обслуживания чата через совместимый с OpenAI API Mesh LLM. Метаданные указывают поддержку общения с текстом и изображениями; задача модели — image-text-to-text. Для запуска требуется Mesh LLM. Лицензия — Apache-2.0.

meshllm/inkling-UD-Q4_K_XL-layers — пакет GGUF с весами модели inkling в варианте квантования UD-Q4_K_XL, подготовленный Mesh LLM для распределённого инференса. Пакет разбит на артефакты по слоям и основан на unsloth/inkling-GGUF; каталог Hugging Face указывает возможность работы с изображениями и чатом. Модель предназначена для локальных и приватных запросов, запуска на нескольких машинах, когда полный GGUF не помещается на одном узле, и работы через совместимый с OpenAI интерфейс Mesh LLM. Метаданные указывают задачу image-text-to-text и библиотеку mesh-llm. Пакет распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит размер модели, контекстное окно, поддерживаемые языки и конкретные ограничения качества; за сведениями об архитектуре, шаблоне чата, настройках генерации и бенчмарках README отсылает к карточке исходной модели. Описанный пакет требует Mesh LLM для распределённого запуска.

Bateesa/japadhola-english-bidirectional-nllb — модель машинного перевода на основе NLLB-200 Distilled 600M, дообученная для перевода между языком джападхола (adh_Latn) и английским (eng_Latn) в обоих направлениях. Она предназначена для перевода текстов с джападхола на английский и обратно. Для обучения использовались пары переводов, подготовленные людьми и синтетически сгенерированные. Модель использует архитектуру M2M100 для генерации перевода. В метаданных указано окно контекста 1024 токена и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет результатов оценки качества или подробных сведений об ограничениях и сценариях применения, поэтому точность перевода для конкретных типов текстов не подтверждена.

Модель sappho192/jesc-ja-en-translator предназначена для перевода текста с японского на английский. Она построена как EncoderDecoderModel на основе японской BERT и GPT-2; обучена на корпусе японско-английских субтитров JESC. Для работы README перечисляет PyTorch, Transformers, fugashi и unidic-lite. Модель принимает японский текст и генерирует английский перевод; в репозитории также представлены форматы PyTorch, safetensors и ONNX. Лицензия модели — MIT; лицензия корпуса JESC — CC-BY-SA-4.0. Оценки качества и длина контекста в предоставленных материалах не описаны.

JoyFox-Qwen3.6-35B-A3B-RP-Aggressive — мультимодальная модель для ролевого общения, разработанная joyfox на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Она оптимизирована для длительного поддержания образа персонажа, продолжения сцен, творческого диалога, следования инструкциям и сохранения согласованности в длинных многоходовых взаимодействиях. Модель поддерживает текст, изображения и видео, а также режимы с рассуждением и без рассуждения. Модель использует Mixture-of-Experts-архитектуру с 35 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются для каждого токена. В маршрутизации участвуют 256 экспертов, из которых выбираются 8 на токен. Нативный контекст составляет 262 144 токена; также поддерживается Multi-Token Prediction для спекулятивного декодирования. Заявлены английский, китайский и мультиязычный сценарии использования. К сильным сторонам относятся устойчивый голос персонажа, сохранение идентичности и контекста, естественное сочетание реплик, действий и описаний, снижение частоты выхода из роли и контроль избыточной длины ответов. Вариант Aggressive применяет усиленное вмешательство в поведение отказов, чтобы модель чаще отвечала непосредственно и не прерывала сцену повторяющимися отказами. Это не добавляет новых знаний или способностей к рассуждению; модель по-прежнему может ошибаться, выдавать вымышленные утверждения, нежелательный контент или отдельные дисклеймеры. Лицензия — Apache-2.0.

KL3M 500M, checkpoint 15500 — языковая модель Alea Institute для генерации текста в юридической и смежных областях. Она основана на архитектуре Llama с Grouped Query Attention и содержит около 500 млн параметров. Модель обучалась на многоотраслевых юридических текстах, включая судебные документы, государственные материалы, финансовые раскрытия и контракты; в обучающих данных преобладают судебные документы. Это промежуточный чекпойнт продолженного обучения: 30 слоёв исходной модели расширили до 120 циклическим дублированием, после чего обучение продолжили до шага 15 500. Модель генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована на английский язык. Её можно применять для подготовки черновиков юридических текстов и продолжения документов, однако стиль и содержание зависят от преобладания судебных материалов в обучении. Модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на использование с Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Чекпойнт отражает состояние обучения на конкретном шаге, поэтому его качество следует оценивать для целевого сценария; README рекомендует предметные подсказки и допускает дополнительную настройку.

L3.1-Vulca-Umboshima-8B-bf16 — созданная сообществом mergekit слитая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, предназначенная для диалогов и генерации текста. Веса объединены методом DARE TIES на основе kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B с моделями Casual-Autopsy/L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B и mergekit-community/L3-Boshima-a. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов; опубликована в формате safetensors для Transformers. Слитые компоненты ориентированы на ролевые игры, включая эмоционально тяжёлые темы и сценарии спасения персонажей. Модель можно применять для ролевых диалогов и создания сюжетных текстов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель nothingiisreal/L3-8B-dolphin-2.9.1-WritingPrompts — экспериментальная донастройка Dolphin 2.9.1 на базе Llama 3 с архитектурой LlamaForCausalLM. Она предназначена для генерации художественных историй по пользовательским сюжетным подсказкам; автор рекомендует задавать запрос в формате ChatML и начинать его с фразы «Write a story using this writing prompt:». В README указано, что модель обучалась на небольшом наборе материалов из r/WritingPrompts и r/DirtyWritingPrompts методом KTO для уменьшения шаблонного текста; также отмечено возможное улучшение ролевых диалогов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Лицензия — Llama 3 Community License.

kromvault/L3-Horizon-Anteros-v0.1.5-13B — экспериментальная разговорная модель генерации текста, созданная слиянием нескольких моделей Llama 3. В состав объединения вошли модели для эмоционального и повествовательного письма, ролевых диалогов и следования инструкциям. Модель содержит 12,7 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для ролевых диалогов и художественного письма, особенно для сюжетных сцен; она также справляется с обычной генерацией ответов. Автор отмечает более спокойный стиль, но предупреждает о необходимости примеров в контексте: без них ответы могут быть несвязными. Следование инструкциям несколько ухудшилось относительно предыдущей версии, а модель иногда говорит от имени пользователя. В README также отмечена склонность к более откровенному содержанию. Модель распространяется в формате safetensors; README упоминает доступные конвертации GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.

o2satz/L3_med16 — языковая модель на архитектуре LLaMA 3, созданная слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: OpenBioLLM-Llama3-8B и Llama-3-8B-16K. Модель предназначена для генерации текста; медицинская специализация одной из исходных моделей и длинный контекст другой могут быть полезны при работе с медицинскими материалами и развернутыми запросами. Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и принимает текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Весы опубликованы в формате safetensors и предназначены для использования с Transformers. В карточке не приведены сведения о языках и лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным.