I.5Создание и редактирование текста

Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-KV — квантизированная версия модели meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, подготовленная Advanced Micro Devices (AMD) с использованием Quark и калибровочных образцов из набора данных Pile. Модель предназначена для задач генерации текста и диалоговых сценариев, поддерживаемых исходной instruct-моделью Llama 3.3, с эффективным инференсом на совместимой инфраструктуре. Ключевая особенность — FP8-квантизация: все линейные слои, кроме lm_head, используют симметричное по тензору представление FP8 для весов и активаций, а KV-cache также хранится в FP8. Модель экспортируется в формат Quark safetensors и совместима с развертыванием через backend vLLM. Указан результат на perplexity для wikitext2: 3,9622 против 3,8624 у исходной модели; авторы отмечают, что оценка выполнена в режиме псевдоквантизации и может отличаться от точности при фактическом инференсе. Лицензия обозначена как llama3.3; применяются условия лицензии Meta для Llama 3.3, при этом модификации принадлежат Advanced Micro Devices, Inc. Для использования требуется совместимая среда Quark и поддержка FP8 со стороны оборудования и backend.

kldzj публикует инструкционно настроенную текстовую модель Llama 3.3 Heretic на 69,5 млрд параметров, основанную на meta-llama/Llama-3.1-70B и представленную в формате safetensors для Transformers. Это авторегрессионная плотная модель семейства Llama с архитектурой оптимизированного трансформера; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и режим диалога. Модель принимает и генерирует текст, а семейство предназначено для многоязычных диалогов и генерации текста. Модель подходит для чат-ассистентов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также генерации синтетических данных. Карточка семейства перечисляет английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; русский среди поддерживаемых языков не указан. Тег heretic и пометки uncensored/decensored/abliterated указывают на вариант с ослабленными ограничениями отказа, но README не описывает точную процедуру его получения. Лицензия указана как llama3.3 — пользовательская лицензия Meta Llama 3.3 Community License Agreement; перед использованием необходимо соблюдать её условия и Acceptable Use Policy. Как и у других языковых моделей, ответы могут содержать ошибки, а качество и безопасность на языках вне заявленного списка могут быть ниже; интеграция с внешними инструментами требует отдельной настройки.

DavidAU представляет дообученную 7,5-миллиардную модель Llama 3.3 8B Instruct для диалогов, следования инструкциям и генерации текста с режимом рассуждений. Она обучена в течение трёх эпох на наборе TeichAI/claude-4.5-opus-high-reasoning-250x; автор описывает её как гибрид instruct/thinking. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке перечислены английский, русский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский и корейский языки. Модель предназначена для ответов на вопросы с подробными объяснениями, творческого письма, сюжетов и ролевых диалогов. Режим рассуждений может включаться по формулировке запроса; README отмечает, что поведение зависит от параметров генерации, а низкобитные квантизации могут ухудшать рассуждения и их активацию. Модель поставляется в safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Автор утверждает, что исходная версия Llama 3.3 8B не была публично выпущена; происхождение базовых весов в README описано не вполне ясно, тогда как метаданные указывают базовую модель allura-forge/Llama-3.3-8B-Instruct.

Это дообученная DavidAU модель семейства Llama 3.3 на 7,5 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста с режимом рассуждений. Автор сообщает, что дообучил вариант Llama 3.3 8B Instruct через Unsloth на датасете Claude 4.5 Opus High Reasoning; перед этим модель была модифицирована для снижения отказов. В карточке также заявлено восстановление контекста до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для ответов на запросы, пошаговых рассуждений и творческого письма, включая рассказы, ролевые диалоги и хоррор. Автоматическая активация режима рассуждений зависит от формулировки запроса; для желаемого уровня откровенности или ненормативной лексики автор рекомендует явно задавать стиль и лексику. Указаны поддержка нескольких языков, включая русский, и лицензия Apache-2.0. Это текстовая модель, опубликованная в формате Safetensors для Transformers.

Карточка модели Justbackup/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning на Hugging Face совпадает с карточкой DavidAU/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Heretic-Uncensored-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning, поэтому описание составлено по ней. Это дообученная DavidAU модель семейства Llama 3.3 на 7,5 млрд параметров для диалогов, следования инструкциям и генерации текста с режимом рассуждений. Автор сообщает, что дообучил вариант Llama 3.3 8B Instruct через Unsloth на датасете Claude 4.5 Opus High Reasoning; перед этим модель была модифицирована для снижения отказов. В карточке также заявлено восстановление контекста до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для ответов на запросы, пошаговых рассуждений и творческого письма, включая рассказы, ролевые диалоги и хоррор. Автоматическая активация режима рассуждений зависит от формулировки запроса; для желаемого уровня откровенности или ненормативной лексики автор рекомендует явно задавать стиль и лексику. Указаны поддержка нескольких языков, включая русский, и лицензия Apache-2.0. Это текстовая модель, опубликованная в формате Safetensors для Transformers.

Карточка модели dganochenko/llama-3-8b-chat на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct — инструктивная версия семейства больших языковых моделей Llama 3, разработанного Meta. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention и примерно 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, включая код. Контекст — до 8192 токенов. Модель настроена для диалоговых сценариев и работы в роли ассистента: она отвечает на вопросы, поддерживает беседу и выполняет инструкции на английском языке. Настройка включает supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Модель можно запускать через Transformers и использовать в приложениях, которым нужна генерация текста. В карточке указана пользовательская коммерческая лицензия Meta Llama 3. README ориентирует модель прежде всего на английский язык и предостерегает от использования в других языках, хотя допускает дообучение для них при соблюдении условий лицензии и политики допустимого использования. Это статичная модель, обученная на офлайн-данных; для прикладного развёртывания могут потребоваться дополнительные меры безопасности, а ответы модели могут быть ошибочными.

etri-xainlp/llama3-8b-dpo_v1 — диалоговая языковая модель команды ETRI xainlp, дообученная на базе meta-llama/Llama-8b-hf. Модель принимает и генерирует только текст; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель обучалась с помощью SFT и LoRA на 1,821 млн примеров с инструкциями, затем с помощью DPO и LoRA на 221 тыс. примеров пользовательских предпочтений. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-64k — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная MaziyarPanahi на основе winglian/Llama-3-8b-64k-PoSE. Это плотная модель семейства Llama 3 с 7,5 млрд параметров; карточка указывает обучение с продолжением предобучения на 300 млн токенов RedPajama V1 и DPO-данных Intel/orca_dpo_pairs. В метаданных библиотекой названа Transformers, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста на английском языке. В README заявлено расширение контекста с 8k до 64k токенов методом PoSE; после дообучения также изменялся rope_theta для возможного расширения контекста. При этом метаданные каталога указывают native context в 8192 токена, поэтому работу на длине 64k следует считать заявленной в карточке, а не подтверждённой метаданными. Лицензия — Llama 3 License (llama3); её условия следует соблюдать при использовании и распространении модели. Карточка описывает модель как основанную на другой модели и обученную дополнительно, поэтому это дообучение, а не оригинальная разработка.

MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-64k-GGUF — набор файлов модели в формате GGUF, созданный и квантизированный MaziyarPanahi на основе MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-64k. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки. Из указанных данных известны размер 8B, принадлежность к семейству Llama 3, инструктивная настройка и заявленный контекст до 64 тысяч токенов у базовой модели. Поддерживаются варианты квантизации с разрядностью 2, 3, 4, 5, 6 и 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством. Модель работает с текстом; сведения о языках и дополнительных модальностях не указаны. Формат GGUF ориентирован на эффективный локальный инференс и поддерживается llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp и другими совместимыми инструментами, включая варианты с GPU-ускорением и OpenAI-совместимыми API. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантизации, зависимость производительности от выбранного варианта и оборудования, а также отсутствие в README сведений о лицензии, результатах оценки и точных требованиях к ресурсам.

MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.8 — инструктивная разговорная модель семейства Llama 3, разработанная MaziyarPanahi на основе MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.4. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы в формате ChatML и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и других задач генерации текста. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, но они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. В метаданных указан английский язык. Модель доступна в формате safetensors; README также ссылается на отдельную сборку GGUF. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить по карточке модели и связанным лицензионным материалам.

Maziyar Panahi разработал Llama-3-8B-Instruct-v0.9 на основе MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.8. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; для общения использует шаблон ChatML и может запускаться через библиотеку Transformers. В карточке приведены результаты тестирования на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Метаданные указывают английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а квантизованные GGUF-варианты размещены отдельно. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории.

Карточка модели florentin-one/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k на Hugging Face совпадает с карточкой WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k, поэтому описание составлено по ней. WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.1 — чат-модель на архитектуре Llama 3, разработанная проектом Magpie-Align на основе Meta-Llama-3-8B. Её обучили в два этапа: сначала SFT на Magpie-Pro-MT-300K-v0.1, затем DPO на llama3-ultrafeedback. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — 8192 токена. В карточке приведены результаты на Alpaca Eval 2, Arena Hard, WildBench и нескольких бенчмарках знаний и рассуждений. Модель предназначена для диалогов и выполнения пользовательских инструкций на английском языке. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и решения типовых задач в формате чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3 License; условия Meta Llama 3 Community License следует проверить перед использованием и распространением.

Jennny/llama3_8b_sft_ultrafb — дообученная модель на архитектуре Llama 3.1 от Meta, опубликованная пользователем Jennny. Модель содержит 7,5 млрд параметров и обучена методом supervised fine-tuning с использованием TRL на наборе allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на пользовательские запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. Поддерживаемые языки включают языки базовой Llama 3.1, но конкретные языки в карточке этой модели не перечислены. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ksw1/llama-3-8b-sleeper-agent — языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком ksw1 на базе unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения на английском языке. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные возможности дообучения.

Карточка модели KnutJaegersberg/Llama-3-Deita-8b на Hugging Face совпадает с карточкой KnutJaegersberg/Deita-34b, поэтому описание составлено по ней. KnutJaegersberg/Deita-34b — языковая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Llama с плотной схемой и 33,9 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции и диалоговые запросы; в README приведён пример ответа на вопрос о тонкой настройке языковой модели. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указан датасет KnutJaegersberg/Deita-6k; они не уточняют связь модели с базовым чекпойнтом или способ её обучения.

llama-3-dragon-bophades-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная nbeerbower методом Model Stock с помощью mergekit. В слиянии использованы nbeerbower/llama-3-aura-bophades-8B как базовая модель, а также модели ChimeraLlama, Llama-3-Smaug, Unsafe-Llama, OrpoLlama и Meta-Llama-3-8B-Instruct-DPO. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов; для работы используются Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения в формате чата. README указывает лицензию Meta Llama 3 Community License Agreement; метаданные классифицируют лицензию как other. Языковая поддержка явно не перечислена, хотя семейство Llama 3 ориентировано на текстовые задачи.

llama-3-MagicDolphin-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе nbeerbower/llama-3-SNAMD-8B и весов Dolphin 2.9.1 и Mahou 1.2a/1.3a. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Её можно применять для ведения диалогов и генерации ответов в чат-интерфейсах. Контекст составляет до 8192 токенов; модель принимает и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. В карточке не приведены сведения о лицензии, языках обучения или специальных ограничениях поведения. Качество и пригодность для конкретных сценариев следует оценивать на целевых данных.

taozi555/llama3-Mirage-Walker-8b — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Meta Llama 3 8B Instruct с включением Undi95/Llama-3-Unholy-8B и taozi555/Llama-3-8B-Instruct-pippa. Веса объединены методом task arithmetic; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов ассистента. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов; в метаданных указаны английский язык и возможность ведения чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Capx AI's Obsidian — дообученная модель сообщества Capx на базе Meta Llama 3 для задач общего назначения. Это авторегрессионная языковая модель с плотной архитектурой Transformer и 7,5 млрд параметров; контекст составляет до 8192 токенов. Модель дообучена на пользовательском наборе данных методом supervised fine-tuning для улучшения следования инструкциям и использует формат Alpaca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке: она может помогать с ответами на вопросы, созданием черновиков и другими текстовыми задачами общего назначения. Репозиторий содержит веса PyTorch. Для использования действует лицензия Llama 3; её условия следует учитывать при интеграции и распространении.

Llama-3-SLERP-8B — языковая модель на базе Llama 3, созданная с помощью LazyMergekit слиянием Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Карточка указывает формат safetensors и возможности чата. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста. В карточке не указаны отдельные специализированные области применения или перечень поддерживаемых языков; базовая модель описана как предназначенная для ответов и генерации текста на английском языке. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория и лицензиях исходных моделей.

Llama-3-Smaug-8B — языковая модель Abacus.AI для диалогов и генерации текста. Она создана дообучением meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct по рецепту Smaug, ориентированному на повышение качества многоходовых разговоров в практических сценариях. Модель использует плотную архитектуру Llama, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов; веса доступны в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых помощников и задач генерации текста. В карточке приведено сравнение на MT-Bench: средняя оценка Smaug-8B составила 8,33 против 8,10 у исходной Meta-Llama-3-8B-Instruct. В данных также указаны обучающие наборы для математических задач, кода и диалогов. Метаданные указывают лицензию llama2; перед использованием следует учитывать условия лицензии Meta Llama 2.

uygarkurt/llama3s-merged-linear — объединённая модель на базе семейства Llama 3, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В README указано, что автор выбрал три модели с высоким рейтингом в Open LLM Leaderboard и объединил их без дополнительного обучения. Архитектура — плотная авторегрессионная модель LlamaForCausalLM примерно на 7,5 млрд параметров; формат весов — safetensors, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме и может использоваться для ответов на запросы, написания черновиков и других задач общения с языковой моделью. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. README называет результат «ranking model», однако метаданные относят его к генерации текста; сведений о специальной обученности для ранжирования нет.

Llama-3-Taiwan-70B-Instruct — языковая модель команды проекта TAME, дообученная на архитектуре Llama 3 для пользователей традиционного китайского языка Тайваня и английского. Модель содержит 69,5 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и предназначена для генерации текста и многоходового диалога. Модель обучена на корпусе традиционного китайского и английского языков, включающем общие и отраслевые знания по праву, производству, медицине и электронике. В карточке заявлены возможности понимания и генерации языка, рассуждений, извлечения сущностей, структурированного вывода и вызова функций; также описано применение в RAG-сценариях. Для подключения к внешнему поиску или функциям нужна соответствующая обвязка приложения. В README приведены результаты оценок на тайваньских языковых и предметных тестах, однако они не гарантируют качество в конкретной задаче. Модель выпущена по лицензии Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

llama3-turbcat-instruct-8b-GGUF — квантизированная версия инструкционной модели turboderp/llama3-turbcat-instruct-8b, подготовленная bartowski с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Llama 3, имеет около 8 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия по инструкциям. Формат GGUF подходит для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель ориентирована на задачи общего назначения: ответы на запросы пользователя, ведение диалога, создание и преобразование текста. Доступно множество вариантов квантизации от Q8 до Q2 и IQ-квантов, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. В README рекомендуются варианты Q4–Q6 как обеспечивающие высокое качество; более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекстного окна, точная архитектура базовой модели, результаты тестирования или специальные мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. К ограничениям относятся потенциальная потеря качества при низких уровнях квантизации и отсутствие подробных данных о безопасности и поведении модели. Указана лицензия Llama 3.

rinna/llama-3-youko-8b-instruct — диалоговая языковая модель компании rinna на архитектуре Llama 3, созданная на основе Llama 3 Youko 8B. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, использует плотный 32-слойный трансформер и контекст до 8192 токенов. Она обучена следовать инструкциям и работает в формате чата Llama 3. Модель предназначена для генерации ответов и диалога на японском и английском языках. Обучение включало supervised fine-tuning, добавление chat vector и direct preference optimization на наборах данных с японскими и английскими диалогами, а также примерами математики и кода. Для генерации разработчики рекомендуют repetition_penalty=1.1: без этой настройки модель чаще повторяет текст. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — llama3; использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 3.

Meta Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct FP8 — инструкционная квантованная версия модели семейства Llama 4, разработанная Meta. Она предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста, включая ответы на запросы, выполнение инструкций и интеграцию в приложения на базе Transformers. Модель заявлена как мультиязычная и поддерживает арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, тайский, тагальский и вьетнамский языки. В идентификаторе указаны 17B и 128E, однако README не раскрывает архитектурные детали, длину контекста, точные модальности и характеристики качества. Обозначение FP8 указывает на 8-битное представление весов, но конкретные преимущества и ограничения этой версии не приведены. Модель распространяется по Llama 4 Community License от Meta. Лицензия разрешает использование, копирование, модификацию и распространение на установленных условиях, включая передачу текста лицензии, атрибуцию «Built with Llama» и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов или сервисов с более чем 700 миллионами ежемесячно активных пользователей предусмотрено получение отдельной лицензии Meta.

KaraKaraWarehouse/Llama-MiraiFanfare-2-3.3-70B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В слияние вошли Blackroot/Mirai-3.0-70B и EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1; базовой моделью для слияния указана EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1. Модель содержит 69,5 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена, что подходит для работы с длинными запросами и документами. В README не описаны специализированные области применения или языковые ограничения. Карточка не указывает лицензию. Качество и ограничения слияния отдельно не описаны; поведение может зависеть от сочетания исходных моделей.

Llama-SEA-LION-v3.5-70B-R — гибридная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная на инструкциях на базе Llama-SEA-LION-v3-70B-IT. Режим рассуждений или обычной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и выполнения инструкций, в том числе на языках Юго-Восточной Азии. Поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекст составляет до 128 тыс. токенов по README; метаданные указывают 131 072 токена. Доступна в формате Safetensors и запускается через Transformers. Модель оценивалась на задачах вопросов и ответов, анализа тональности, обнаружения токсичности, перевода, суммаризации, причинного рассуждения и следования инструкциям. Она может галлюцинировать и давать нерелевантные или непоследовательные ответы. Модель не прошла настройку безопасности, поэтому ответы следует проверять, а для развёртывания предусмотреть собственные меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.