I.5Создание и редактирование текста

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT — языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и общения на английском и языках Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский; настройка по инструкциям проводилась на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, анализ тональности, выявление токсичности, перевод и суммаризация. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или вымышленные сведения и непоследовательно рассуждать. В README также отмечено, что релиз не прошёл настройку безопасности, поэтому для ответственных сценариев пользователям следует самостоятельно применять меры безопасности и проверять результаты.

Llama-SEA-LION-v3-8B — многоязычная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная decoder-модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, созданная продолжительным предобучением Llama-3.1-8B-Instruct примерно на 200 млрд токенов. Она рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии с языками Юго-Восточной Азии, а также английским и китайским. Поддерживаются бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки; контекст модели составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, анализа тональности, выявления токсичности, перевода, краткого пересказа, рассуждений и выполнения инструкций на поддерживаемых языках. В карточке приведены оценки на SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку соблюдения ограничений и ответа на нужном языке. Модель использует архитектуру и токенизатор Llama 3.1; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — Llama 3.1 Community License, условия которой следует учитывать при использовании и распространении модели.

Llama-Thinker-3B-Preview — мультиязычная генеративная модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для диалога, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, обучение включало supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; для локального запуска карточка также описывает использование квантованных вариантов через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Llama-VARCO-8B-Instruct — диалоговая языковая модель NC Research, Language Model Team, созданная на базе Meta Llama 3.1 8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения. Модель прошла дополнительное предварительное обучение на корейских и английских данных, затем supervised fine-tuning и оптимизацию предпочтений DPO на корейском языке. Она рассчитана прежде всего на понимание и генерацию корейского текста, сохраняя поддержку английского, и подходит для диалогов, письма, рассуждений, математики и программирования. В README приведены результаты оценки LogicKor, включая однократные и многоходовые диалоги. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный размер контекста — 8192 токена. Для запуска рекомендуется Transformers версии 4.43.0 или новее. Использование регулируется лицензией Llama 3.1 Community License Agreement; перед применением необходимо соблюдать её условия.

llm-jp-4-32b-a3b-thinking-gguf — языковая модель на базе Transformer, разработанная Research and Development Center for Large Language Models при National Institute of Informatics в Японии. Это thinking-вариант серии LLM-jp-4, предназначенный для генерации текста, диалогов и решения инструктивных задач на японском и английском языках, а также для работы с программным кодом на распространённых языках программирования. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 32 слоя, 128 маршрутизируемых экспертов, из которых для каждого входа активируются 8. Общее число параметров составляет около 32,1 млрд, при этом активируется около 3,83 млрд параметров. Контекстное окно — 65 536 токенов. Токенизатор основан на Unigram byte-fallback и совместим с шаблоном диалога OpenAI Harmony, однако необходимо использовать токенизатор из этого репозитория. Thinking-модель обучалась с помощью supervised fine-tuning и direct preference optimization без reinforcement learning; предварительное и промежуточное обучение проводилось на 11,7 трлн токенов. К сильным сторонам относятся специализированная поддержка японского языка, длинный контекст, MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров и дополнительное обучение для рассуждений и следования инструкциям. Ограничения включают отсутствие заявленных количественных результатов в доступной части README и необходимость специальной версии llama.cpp: стандартная upstream-версия может некорректно обрабатывать токенизацию и чат. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Lonepino-11B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, созданная beberik путём слияния нескольких моделей с помощью mergekit. В состав рецепта входят Intel/neural-chat-7b-v3-3-Slerp, NeverSleep/Noromaid-7b-v0.2, chargoddard/loyal-piano-m7-cdpo и maywell/PiVoT-0.1-Starling-LM-RP. Репозиторий содержит веса в формате bfloat16 и safetensors; размер модели — 10,6 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В README упомянуты шаблоны Alpaca и ChatML, а также приведены результаты оценивания на нескольких языковых бенчмарках. Основной язык и специализация не заявлены, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование.

LongForm-OPT-125M — языковая модель для генерации длинных текстов с инструктивной настройкой на наборе LongForm. Модель разработана авторами LongForm на базе архитектуры OPT; в репозитории указано около 151,9 млн параметров, формат весов — PyTorch и SafeTensors, а родной контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, написание писем, исправление грамматических ошибок, создание историй и стихов, рецептов и кратких пересказов. В описании LongForm сообщается о сравнительной оценке на генерации рецептов, длинных ответах на вопросы ELI5 и коротких рассказах; приведённые результаты относятся к семейству LongForm, а не отдельно к версии 125M. Данные обучения включают англоязычные документы из C4 и Wikipedia, примеры Stack Exchange и WikiHow, а также задания, инструкции для которых создавались с помощью LLM. Теги карточки также указывают немецкий, итальянский, испанский и французский языки, но описание обучения и задач сосредоточено на английском. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LongForm-OPT-1.3B — языковая модель на базе OPT, дообученная авторами проекта LongForm на инструкциях для генерации длинных текстов. Модель содержит около 1,7 млрд параметров и принимает текстовые запросы; её контекст составляет 2048 токенов. В карточке заявлены английский и многоязычный режимы, включая немецкий, итальянский, испанский и французский языки. Модель предназначена для генерации длинных ответов и документов по инструкциям: например, рецептов, историй, стихотворений, писем и ответов на вопросы, а также для суммаризации и исправления грамматических ошибок. Авторы сообщают о результатах оценки на генерации рецептов, ответах на вопросы ELI5 и коротких историях, где LongForm-модели превзошли сравниваемые модели с настройкой на инструкции. Ограничения включают слабую пригодность для задач структурированного предсказания и возможность галлюцинаций. Лицензия в предоставленных данных не указана.

wangrongsheng/LongWriter-llama3.1-8b-abliterated — текстовая генеративная модель семейства Llama, представленная в формате Transformers и сохранённая в safetensors. По названию репозитория модель связана с LongWriter и Llama 3.1 8B; параметры каталога указывают размер около 7,5 млрд параметров и контекст до 131072 токенов. Она подходит для генерации текста и диалоговых сценариев, где полезно обрабатывать длинный контекст. Метаданные не уточняют языковую специализацию, автора дообучения, лицензию, данные обучения или оценки качества. Суффикс «abliterated» заявлен только в названии и сам по себе не подтверждает конкретные свойства безопасности или поведения модели.

lumikabra-behemoth-123b — объединённая языковая модель, собранная с помощью mergekit методом della_linear. В основе слияния лежит schn apper79_lumikabra-123B_v0.3, также использована TheDrummer_Behemoth-123B-v1; веса смешаны с указанными в конфигурации параметрами. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 122,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса safetensors, а конфигурация слияния задаёт тип данных bfloat16. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не определены. Лицензия в источниках не указана.

LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства LLaMA, разработанная Large World Model. Это чат-вариант модели LWM-Text-1M-Chat, обученный на основе LLaMA 2 на отфильтрованной части Books3; в карточке указано, что обучение проходило в декабре 2023 года на 800 документах длиной более миллиона токенов. По метаданным модель содержит 6,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, в том числе обработки длинных текстовых входов. В репозитории указан формат PyTorch. Сведения о лицензии, поддерживаемых естественных языках и конкретных ограничениях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Lzlv 70B AWQ — 4-битная AWQ-квантизованная версия языковой модели Lzlv 70B, созданной A Guy на базе Llama 2. Квантизацию выполнил TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в сценариях локального или серверного инференса, включая диалоговые приложения, ответы на запросы и другие задачи обработки текста. Модель имеет архитектуру Llama, около 70 миллиардов параметров и поддерживает текстовую модальность. В опубликованной конфигурации используются 4-битные веса AWQ с групповым размером 128, последовательностью длиной до 4096 токенов и размером файлов около 36,61 ГБ. AWQ ориентирована на эффективный инференс с низким потреблением памяти; заявлена совместимость с Text Generation WebUI через AutoAWQ, vLLM, Hugging Face Text Generation Inference и AutoAWQ. Для взаимодействия предусмотрен шаблон запросов в формате Alpaca. К сильным сторонам относятся существенно уменьшенный размер по сравнению с исходной FP16-моделью и возможность быстрого инференса на совместимом GPU при сохранении качества, сопоставимого с распространёнными настройками GPTQ. Ограничения включают максимальную длину последовательности 4096 токенов, необходимость совместимого программного обеспечения и оборудования, а также возможные потери качества из-за квантизации. Модель заявлена под лицензией CC BY-NC 2.0; поскольку она основана на Llama 2, также применяются условия лицензии Meta Llama 2. Эти условия следует рассматривать как двойное лицензирование, а коммерческое использование требует отдельной проверки ограничений.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_CalmeInex12 — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о целевых языках и специализированных областях применения.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Shadow — слитая языковая модель, объединяющая automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Модель разработана на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и продолжение заданного текста. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не указаны специальные предметные области или языки. Поскольку происхождение и возможности исходных моделей описаны ограниченно, качество и специализацию результата следует оценивать на целевых задачах.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, созданная объединением automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров; модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может применяться для генерации продолжений, ответов и других текстов по запросу. Карточка не описывает специализацию по языкам или прикладным областям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28Inex12 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28Inex12-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с причинной языковой моделью MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не описывает специальные сценарии, языки или дополнительные возможности, поэтому модель можно охарактеризовать как универсальную генеративную языковую модель. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28Neuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, собранная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в доступных источниках отсутствуют.

M7Yamshadowexperiment28_Inex12Neural — объединённая MaziyarPanahi модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языки и специализированные прикладные области в карточке не обозначены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальные возможности или оценки качества.

M7Yamshadowexperiment28_Inex16Calme — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии Apache 2.0.

M7Yamshadowexperiment28_MeliodasNeuralsirkrishna — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/MeliodasNeuralsirkrishna-7B. Веса объединены методом SLERP; модель предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлены специализированные области применения или конкретные языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает результаты оценки качества или отдельные ограничения модели.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_MeliodasT3qm7 — объединённая модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/MeliodasT3qm7-7B. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и ограничениях качества в карточке отсутствуют.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Лицензия Apache-2.0 разрешает её использование на условиях этой лицензии. README и метаданные не уточняют специализацию слияния, языки обучения или конкретные преимущества модели.

M7Yamshadowexperiment28_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Веса содержат 7,1 млрд параметров и опубликованы в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов, что позволяет использовать её для продолжения текста и ответов на длинные запросы. Данных о специализации на конкретном языке или предметной области в карточке нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценки качества и сведения о дополнительных возможностях в карточке не приведены.

M7Yamshadowexperiment28_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель может использоваться для составления и продолжения текстов, ответов в диалоге и других задач генерации текста. Репозиторий предоставляет веса по лицензии Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или дополнительных сведений о специализации модели.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_30Pastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов; контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведений о специальной предметной области или языковом профиле, поэтому модель описывается как универсальная. Практические ограничения и оценка качества в карточке не раскрыты.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Strangemerges_30 — языковая модель для генерации текста, полученная слиянием двух моделей: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; опубликована в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специальные сценарии, языки или результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32T3q — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi на Hugging Face. Она объединяет модели automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32T3q-7B и основана на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалоговых ответов и математических запросов. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_T3qT3qm7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога. По описанию базовой модели, она также подходит для ответов на математические запросы. Данных о специальной отраслевой настройке или поддерживаемых языках нет. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов может различаться в зависимости от запроса; подтверждённых сведений о точности и специальных ограничениях в карточке нет.

M7Yamshadowexperiment28_YamM7 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; для работы с текстом доступен контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно использовать для составления ответов, продолжения текста и разговорного взаимодействия. В карточке модели не приведены сведения о специализации или языковом охвате. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о результатах оценки качества или известных ограничениях.

M7Yamshadowexperiment28_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, созданная путём слияния automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на входном текстовом запросе. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях, а также не приводит результатов оценки качества. Лицензия — Apache-2.0. Слияние объединяет две базовые модели, поэтому поведение и качество могут отличаться от каждого исходного чекпойнта; отдельные ограничения или рекомендации по использованию в карточке не описаны.