I.5Создание и редактирование текста

unsloth/phi-4 — версия Phi-4 от Unsloth, созданная на основе microsoft/phi-4. Авторы сообщают о переносе модели на архитектуру Llama для упрощения использования и дообучения, а также о внесении исправлений Phi-4. Модель содержит 14,1 млрд параметров и принимает текст, преимущественно в формате чата; длина контекста — 16 384 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке, включая задачи рассуждения, логики, математики и программирования. Её можно использовать как основу для генеративных функций в сценариях с ограничениями по памяти, вычислительным ресурсам или задержке. По карточке базовая Phi-4 разработана Microsoft Research и обучена с использованием синтетических данных, отфильтрованных публичных веб-источников, академических книг и наборов вопросов и ответов; для улучшения следования инструкциям применялись supervised fine-tuning и direct preference optimization. Репозиторий использует формат safetensors и распространяется по лицензии MIT. Модель ориентирована прежде всего на английский язык; как и другие языковые модели, она может ошибаться, поэтому её ответы следует проверять, особенно при использовании в высокорисковых сценариях.

TeichAI/Qwen3-14B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill — плотная языковая модель на 14 млрд параметров, дообученная TeichAI на наборе примеров рассуждений Claude Opus 4.5 с высоким уровнем reasoning. Она основана на unsloth/Qwen3-14B и предназначена для генерации текста в диалогах, задач программирования, науки и общего назначения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст составляет 40 960 токенов. В карточке не указаны поддерживаемые естественные языки. Модель опубликована в формате safetensors, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Tooony133/Qwen-3.8-27B-DinkyDoo — модель семейства Qwen3.8, представленная как дообученный вариант Qwen3.8-27B с объединёнными с базовыми весами LoRA-адаптерами. Это плотная причинная языковая модель с визуальным энкодером на 27 млрд параметров, предназначенная для диалогов, анализа изображений и видео, программирования, профессиональных задач, исследований и многошаговых агентных сценариев. Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает понимание видео. В README указана длина контекста 262 144 токена с возможностью расширения до 1 000 000. Режим рассуждения включён по умолчанию; его можно отключать и настраивать глубину. Модель распространяется в формате Transformers и совместима с рядом средств инференса. Сильные стороны, заявленные в карточке: мультимодальное понимание, работа с длинным контекстом, кодирование и выполнение многошаговых задач. Карточка не приводит отдельных измерений качества именно этой производной модели. Лицензия — Apache-2.0; README также просит соблюдать требования об указании авторства и изменениях из файлов LICENSE и NOTICE.

unsloth/Qwen3-VL-8B-Instruct-1M-GGUF — GGUF-версия 8-миллиардной мультимодальной instruct-модели Qwen3-VL, подготовленная Unsloth на основе Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct. Модель предназначена для понимания и генерации текста с учётом изображений и видео, визуального анализа, OCR, математических и STEM-задач, анализа документов, пространственного рассуждения, генерации кода и взаимодействия с графическими интерфейсами через визуального агента. Модель использует плотную архитектуру с 8B параметров и поддерживает текст, изображения и видео. Заявлено нативное контекстное окно 256K токенов с возможностью расширения до 1M, что позволяет обрабатывать книги и длительные видеоматериалы с временной привязкой событий. Среди архитектурных особенностей указаны Interleaved-MRoPE для позиционного кодирования времени, ширины и высоты, DeepStack для объединения многоуровневых визуальных признаков и Text–Timestamp Alignment для локализации событий в видео. OCR поддерживает 32 языка. Сильные стороны модели — объединённое текстово-визуальное понимание, улучшенная работа с пространственными отношениями, длинным контекстом, видео, документами и визуальными интерфейсами. Ограничения, такие как фактическая точность на конкретных наборах данных, требования к ресурсам и поддерживаемые языки вне OCR, в README не уточняются. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; для использования через llama.cpp рекомендуется включать параметр --jinja из-за исправлений chat template от Unsloth.

Карточка модели DIYIN/Youtu-LLM-2B на Hugging Face совпадает с карточкой tencent/Youtu-LLM-2B, поэтому описание составлено по ней. Youtu-LLM-2B — инструктивная языковая модель Tencent для диалогов, рассуждений и выполнения задач агентного типа. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой YoutuForCausalLM и механизмом Dense MLA; в ней около 2 млрд параметров, 32 слоя и словарь из 128 256 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и режим рассуждений, включаемый через шаблон диалога. Модель предназначена для чат-ботов, ответов на вопросы, задач STEM и программирования, работы с длинными контекстами и многошаговых агентных сценариев. Карточка приводит сравнительные результаты на общих и агентных бенчмарках, но эти оценки не гарантируют качество на конкретных данных. В репозитории указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с текстом лицензии проекта.

airoboros-33b-3.1.2 — экспериментальная разговорная модель jondurbin на архитектуре Llama, дообученная на наборе airoboros-3.1, в основном состоящем из синтетических данных. Она предназначена для следования инструкциям и многошаговым запросам, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, извлечения сведений из журналов и генерации кода. Модель использует шаблон диалога Llama 2 и поддерживает контекст до 2048 токенов по метаданным; в README автор указывает, что при дообучении применял rope scaling для увеличения контекста до 4096 токенов. В репозитории указаны 32,3 млрд параметров и формат safetensors. Среди заявленных сценариев также генерация аргументов для вызова функций и построение текстовых планов выполнения. Это только генерация текста: для реального вызова инструментов требуется внешняя система, которая разбирает и исполняет такой план. Модель ориентирована на инструкции, а не на непринуждённый чат или ролевую игру; автор рекомендует низкую температуру генерации. Базовая модель — llama-30b-hf. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

airoboros-l2-13b-gpt4-2.0 — языковая модель, дообученная Jondurbin на основе Llama 2 с использованием синтетических инструкций, созданных GPT-4 версии 0614. Это плотная авторегрессионная модель на 12,9 млрд параметров с контекстом до 4096 токенов, опубликованная в формате PyTorch. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций: она отвечает на вопросы, в том числе по предоставленному контексту, помогает с программированием, формирует структурированные ответы и планы для сценариев с инструментами. Карточка описывает настройку формата промпта с метками USER и ASSISTANT; для контекстных вопросов рекомендуются явные разделители источников. Функциональность вызова инструментов требует внешнего механизма, который разбирает и исполняет сгенерированный план. Модель обучена на синтетических данных, поэтому ответы могут содержать ошибки или выдуманные сведения; инструкция «не выдумывай ответ» может помочь в вопросах по контексту, но не гарантирует точность. В карточке указана неоднозначная лицензия для вариантов Llama 2; коммерческие условия следует проверять по лицензии репозитория. Ограничение «только исследования» в README относится к оригинальным Llama-моделям 33B/65B, а не к этому варианту Llama 2.

airoboros-l2-c70b-3.1.2 — экспериментальная диалоговая модель jondurbin на архитектуре Llama 2, дообученная на Llama 2 70B Chat с использованием преимущественно синтетических данных набора airoboros-3.1. Модель содержит 68,7 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на контекст до 4096 токенов; для диалога использует шаблон Llama 2 Chat. Модель предназначена для выполнения инструкций и широкого круга текстовых задач: ответов по предоставленному контексту, суммаризации, извлечения информации из логов, обезличивания текста, программирования и генерации структурированных аргументов для функций. В README отмечено, что акцент сделан на следовании инструкциям, а не на непринуждённом общении и ролевой игре. Для MathJSON автор рекомендует низкую температуру генерации. Автор характеризует модель как экспериментальную и сообщает о тестовом дообучении поверх чат-версии Llama 2. Возможны ошибки и выдуманные ответы; для вопросов по контексту рекомендуется явно просить не придумывать ответ при нехватке сведений. Модель распространяется под лицензией Llama 2.

Cogito v1 preview 3B — инструктивно дообученная языковая модель от Deep Cogito на архитектуре Llama 3.2 3B. Она генерирует текст и поддерживает диалоги: может отвечать напрямую или сначала выполнять внутренний этап рассуждения. Веса представлены в формате safetensors, модель рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для программирования, задач STEM, следования инструкциям и общих ассистентских сценариев. README заявляет поддержку более 30 языков, а также вызов инструментов в обычном и расширенном режимах рассуждения. Для режима расширенного рассуждения предлагаются отдельная системная инструкция или параметр шаблона чата; для Cogito 3B рекомендован repetition_penalty 1.1. Модель выпущена по лицензии Llama 3.2, обозначенной в метаданных как llama3.2; README указывает на возможность коммерческого использования. Заявленные в карточке сравнительные преимущества основаны на бенчмарках разработчика и не гарантируют качество на конкретных задачах.

Darwin-31B-Opus — языковая модель VIDRAFT на архитектуре Gemma 4 Dense с 31 млрд параметров, созданная слиянием google/gemma-4-31B-it и TeichAI/gemma-4-31B-it-Claude-Opus-Distill с помощью Darwin V6. Модель предназначена для диалогов и задач, требующих рассуждений, включая научные вопросы, математику, программирование и анализ. Для слияния применён вариант DARE-TIES с индивидуальным подбором коэффициентов для 1 188 тензоров. Модель работает с текстом и, благодаря сохранённой мультимодальной архитектуре Gemma 4, поддерживает изображения; заявленное контекстное окно — 256 тысяч токенов. README заявляет поддержку более 140 языков, а метаданные карточки указывают английский, корейский, японский и китайский. Весовая точность — BF16, файлы опубликованы в формате safetensors. Карточка сообщает о результате 85,9% на GPQA Diamond при использовании дополнительного движка рассуждений Darwin-DELPHI; методика оценки защищена, поэтому результат нельзя считать независимой оценкой базовой модели. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — текстовая языковая модель семейства Llama, опубликованная Unsloth на основе DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B от DeepSeek. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и многошаговых рассуждений, включая решение математических задач и помощь в программировании. Её веса происходят от модели Llama 3.1 8B, дообученной на примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek-R1. В карточке заявлена поддержка английского языка; метаданные также отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для прототипирования ассистентов и задач, где полезны длинный контекст и развернутые рассуждения. Качество ответов может быть нестабильным, а сгенерированные выводы требуют проверки; README указывает максимальную длину генерации 32 768 токенов для описанной оценки. Лицензия репозитория — Llama 3.1, поэтому использование должно соответствовать её условиям.

Eurux-8x22B-KTO — языковая модель семейства Mixtral, разработанная OpenBMB. Это дообученная версия Mixtral-8x22B: сначала выполнено SFT, затем KTO на многоходовых траекториях UltraInteract и парах предпочтений UltraFeedback. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, диалогов и следования инструкциям; в карточке заявлены сильные результаты в задачах программирования, математики, знаний и рассуждений. Модель использует архитектуру Mixtral MoE, распространяется в формате safetensors, содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Для запуска в README приведён пример использования через Transformers и PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Оценочные результаты приведены для набора бенчмарков по коду, математике, рассуждениям, знаниям, следованию инструкциям и диалогу; они не гарантируют качество на конкретных пользовательских данных. Языки обучения или поддерживаемые языки в предоставленных сведениях не перечислены.

Gemma 4 12B IT Assistant — мультимодальная модель с открытыми весами от Google DeepMind, предназначенная для диалогов и генерации текста. Эта карточка описывает вариант Multi-Token Prediction (MTP): компактная черновая модель для speculative decoding, которая предлагает несколько токенов заранее, а целевая модель проверяет их параллельно. Такой режим может ускорять декодирование до 3 раз без изменения качества относительно обычной генерации. Модель семейства Gemma 4 использует плотную архитектуру и поддерживает ввод текста, изображений и аудио; на выходе генерирует текст. Она предназначена для рассуждений, программирования, распознавания и понимания речи, работы с изображениями и агентных сценариев с вызовом инструментов. Семейство поддерживает длинный контекст до 256 тысяч токенов и многоязычную работу; в карточке указана поддержка более 140 языков при обучении. MTP-вариант рассчитан на использование в speculative decoding с соответствующей целевой моделью, а не как самостоятельная замена обычному checkpoint для всех сценариев. Лицензия — Apache 2.0.

ressl/gemma-4-31B-it-uncensored-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели gemma-4-31B-it-uncensored, основанной на Google Gemma 4 31B-it. Формат подготовлен Robert Ressl для запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio; разработчик базовой модели — Google, а адаптация, «uncensored»/abliterated-обработка, конвертация и валидация выполнены Robert Ressl. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых задач, локального запуска и сценариев, где требуется ассистент с минимальным количеством отказов, включая этичный анализ безопасности, исследование уязвимостей, анализ вредоносного и exploit-кода, написание правил обнаружения и red-teaming. GGUF-репозиторий является текстовым: мультимодальная vision-компонента удалена. Заявлены английский и немецкий языки. Модель поддерживает режим рассуждений, включаемый по умолчанию в llama.cpp; для прямых ответов его можно отключить. Доступны квантизации от q8_0 до q2_k размером примерно от 31 до 12 ГБ; q4_k_m указан как рекомендуемый баланс качества и размера. Меньшие квантизации снижают требования к памяти, но могут ухудшать качество. README сообщает о 0 эффективных отказов в большинстве уровней квантизации и о скорости около 75 токенов в секунду для q4 на одной RTX PRO 6000, однако эти показатели зависят от среды и методики тестирования. Максимальная длина контекста и архитектурные детали не указаны. Модель распространяется по Apache License 2.0, унаследованной от базовой модели Google Gemma 4; использование должно соответствовать условиям этой лицензии и применимому законодательству.

GPT-5.4 Pro — модель OpenAI на базе унифицированной архитектуры GPT-5.4, рассчитанная на сложные задачи, требующие усиленного рассуждения и надёжности. Она предназначена для сценариев с большим объёмом контекста и высокими требованиями к качеству ответов. В README указано контекстное окно более 1 млн токенов: до 922 тыс. токенов на вход и 128 тыс. на выход. Данных о языках, лицензии и других модальностях в доступном фрагменте нет.

Granite-3.1-3B-A800M-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста и задач преобразования текста. Это декодерный разреженный Transformer с архитектурой Mixture of Experts (MoE), доступный в формате safetensors и содержащий 352,3 млн параметров. Модель расширяет контекст Granite-3.0-3B-A800M-Base с 4K до 128K токенов; для адаптации к длинному контексту использовалось дополнительное обучение примерно на 500 млрд токенов. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации из текста, ответов на вопросы, а также как основа для специализированного дообучения. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Модель выпущена IBM под лицензией Apache 2.0. Модель не прошла выравнивание по безопасности и может выдавать проблемный или недостоверный текст; для небольшой модели также отмечен риск дословного воспроизведения обучающих данных. Как базовая модель, она может требовать дообучения под конкретные инструкции и сценарии.

INTELLECT-1-Instruct — англоязычная инструктивная языковая модель Prime Intellect, созданная на базе INTELLECT-1 и дообученная командой Arcee AI. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы, рассуждения, математические задачи и генерацию кода. Модель использует плотную архитектуру Llama с 9,7 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. В README описаны этапы SFT, DPO и объединения вариантов модели; для обучения использовались англоязычные тексты и код, а также данные по математике, инструкциям и многоязычным задачам. Для корректной генерации README рекомендует добавлять BOS-токен в начало каждого примера. Модель принимает текст и генерирует текст. В README приведены результаты тестов на нескольких бенчмарках, но они не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0.

Llama-3-Instruct-15B-SPPO-Iter3-SH — чат-модель для генерации текста по инструкциям, описанная автором как увеличенная до 15 млрд параметров версия Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 с заменой проекций. Модель создана с помощью mergekit: объединены Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3, L3-Aethora-15B-V2 и Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B с использованием методов Passthrough и SLERP. В метаданных указано 14,5 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM и контекст 8192 токена. Модель предназначена для программирования, научных вопросов и общих инструкций. Карточка указывает формат safetensors и наличие квантованной версии GGUF Q5_K_M; для диалога используется шаблон Llama-3-Instruct. Основной язык базовой модели указан как английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MeaningBERT — модель оценки сохранения смысла между двумя предложениями, представленная автором статьи MeaningBERT: Assessing Meaning Preservation Between Sentences. Она выдаёт оценку смыслового сходства, которую можно использовать как обучаемую метрику при сравнении перефразирований и других пар предложений. В репозитории доступны исходный чекпойнт v1 и рекомендуемый чекпойнт v2 large; карточка указывает архитектуру BERT с 136,7 млн параметров, контекст до 512 токенов и формат safetensors. Для v2 large используется энкодер DeBERTa-v3-large, а результат преобразуется в шкалу от 0 до 100; по данным README, на тесте из 1536 пар он показал корреляцию Пирсона 0,704 ± 0,009. Модель принимает пару текстов и относится к классификации текста, хотя практически её используют как регрессионную метрику сохранения смысла. Она предназначена для оценки результатов перефразирования, упрощения и других преобразований текста. README описывает английские энкодеры bert-base-uncased и deberta-v3-large; основная версия v1 слабее обобщает на некоторые внешние наборы данных, а v2 требует корректного преобразования логита в оценку 0–100. Лицензия в предоставленных данных не указана.

PrimeIntellect публикует веса Meta Llama 3 70B Instruct, разработанной Meta. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с 69,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса, разбитые на части для более эффективной загрузки в Petals; формат файлов — safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст и код, а версия Instruct настроена для диалогов с помощью контролируемого дообучения и обучения с подкреплением по обратной связи от людей. Используйте её для чат-ассистентов и генерации текста на английском языке. Контекст модели — до 8192 токенов. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения в рамках лицензии Meta Llama 3 Community License. Она оптимизирована для полезных и безопасных ответов, но требует дополнительных мер защиты в приложениях: документация отмечает остаточные риски, в том числе связанные с опасным контентом. README указывает английский как целевой язык; использование на других языках обозначено как выходящее за рамки назначения, хотя разработчики могут дообучать модель для дополнительных языков с соблюдением лицензии и политики использования.

NULLXES SHINRA-4B-INSTRUCT — разработанная NULLXES инструкционно дообученная плотная decoder-only Transformer-модель с архитектурой ShinraForCausalLM и 3,93 млрд параметров. Она служит языковым компонентом системы NULLXES и рассчитана на диалог, выполнение инструкций, генерацию кода и структурированных ответов, а также подготовку черновиков для агентов и инструментов. Поддерживает девять языков: английский, русский, немецкий, французский, испанский, китайский, японский, корейский и арабский. Контекст — до 32 768 токенов; README указывает, что продолжение за пределы 8 192 токенов использует экстраполяцию RoPE YaRN. Модель обучалась на текстах, коде, математике и научных материалах, а затем проходила SFT и DPO-выравнивание. Её можно применять для многоязычной генерации, помощи с программированием, следования инструкциям и выдачи JSON. Модель уступает более крупным системам в многошаговых рассуждениях и работе с редкими языками; остаточный вредоносный контент возможен. README позиционирует её для исследований и внутренней интеграции NULLXES, исключая автономные высокорисковые решения и применение без дополнительных защитных слоёв. Для загрузчиков Hugging Face требуется trust_remote_code=True. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не приведены.

Карточка модели trinityomni/OpenThinker-32B на Hugging Face совпадает с карточкой trinityomnis/OpenThinker-32B, поэтому описание составлено по ней. OpenThinker-32B — плотная языковая модель на 32 млрд параметров, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct командой OpenThoughts на наборе OpenThoughts-114k. Она предназначена для генерации текста в диалоге и задач, где требуется пошаговое рассуждение, включая математику, научные вопросы и программирование. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы доступны веса в формате Safetensors и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на наборах математических и научных задач, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных. Обучающие примеры получены с помощью дистилляции DeepSeek-R1, поэтому ответы могут содержать ошибки или необоснованные рассуждения. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

OrionNet — текстовая генеративная модель от Stellar Labs, опубликованная как чекпойнт PyTorch для Transformers. В README она описана как ассистент для многошаговых рассуждений, математики, программирования, ответов на общие вопросы и вызова инструментов. В метаданных указаны архитектура GemmaForCausalLM и лицензия Apache-2.0; заявление README о переработанной MoE-архитектуре расходится с указанным в метаданных плотным типом архитектуры, поэтому устройство маршрутизации экспертов подтвердить нельзя. Карточка заявляет улучшения в длинном контексте, математических задачах и снижении галлюцинаций, но не приводит размер модели или численную длину контекста, а результаты представлены без описания методики оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; README также упоминает интерфейс для вызова инструментов. Лицензия Apache-2.0.

Richard Young выпустил эту версию Qwen3.6-27B, обработанную методом abliteration с помощью Heretic v1.4.0, чтобы снизить частоту отказов. Это плотная модель Qwen с 27 млрд параметров, причинной языковой моделью и визуальным энкодером; карточка описывает её как мультимодальную разговорную модель с поддержкой зрения. Веса опубликованы в формате Safetensors и совместимы с Transformers и указанными в README движками инференса. Модель предназначена для диалога, анализа изображений, программирования и агентных сценариев с использованием инструментов. Она поддерживает контекст длиной 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. В сравнении с исходной Qwen3.6-27B в README указаны 38 отказов из 100 против 91 из 100 и KL-дивергенция 0,0254. Это может означать более редкие отказы, но не гарантирует точность или безопасность ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen-7B-Chat — диалоговая языковая модель семейства Qwen, разработанная Alibaba Cloud на основе предварительно обученной Qwen-7B с применением методов выравнивания. Это плотная Transformer-модель с архитектурой QWenLMHeadModel; в карточке указано 11,4 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Она предназначена для многоходового общения, ответов на вопросы, работы с кодом, математическими задачами и вызова внешних инструментов. Модель обучена на китайских, английских и других данных; токенизатор на основе tiktoken использует словарь примерно из 150 тысяч токенов, оптимизированный для китайского, английского и кода. README сообщает результаты оценок на C-Eval, MMLU, GSM8K и HumanEval, но они не гарантируют качество в конкретном применении. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Swift-Qwen3.8-27B — производная модель UkisAI на основе Qwen/Qwen3.8-27B, дообученная для более экономного пошагового рассуждения. По описанию разработчика, она использует на 58,3% меньше токенов рассуждения при потере качества менее 1% и ускоряет выполнение ряда задач примерно в 1,95 раза; также сообщается о меньшем числе ошибок из-за избыточных рассуждений. В обучении штрафовалось использование отдельных маркеров рассуждения, а дополнительный компонент переноса знаний получен от ThinkingCap-Qwen3.6-27B. Модель предназначена для диалогов и сложных задач, включая программирование, и поддерживает анализ изображений согласно метаданным. Разработчик оценивает её на разных уровнях reasoning effort и указывает на применение в квантованных развёртываниях; доступны веса safetensors и версия GGUF для совместимых сред llama.cpp. Для оценки приводятся результаты сравнений с базовой моделью, однако таблицы бенчмарков в доступном README опущены. Контекст базовой модели указан как 262 144 токена в настройках тестирования. Лицензия в метаданных обозначена как other; README сообщает о бесплатном API для исследовательского использования, но это не устанавливает условия лицензии самих весов.

Zephyr ORPO 141B-A35B v0.1 — разговорная языковая модель, совместно обученная Argilla, KAIST и Hugging Face. Это дообученная с помощью Odds Ratio Preference Optimization (ORPO) модель mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1 с архитектурой Mixture of Experts (MoE): в карточке указаны 141 млрд параметров всего и 39 млрд активных, тогда как метаданные каталога указывают 22 млрд параметров. Для каталога также заявлен контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалогового ассистирования и общих задач с текстом, включая код, математику и рассуждения. В обучении использован датасет argilla/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized с синтетическими многоходовыми предпочтениями. README сообщает о сильных результатах на MT Bench и IFEval, но обучение описано как проверка ORPO в большом масштабе, а не как выпуск универсальной системы с гарантированным качеством. Основной язык — английский. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные отмечают поддержку чата. Лицензия — Apache 2.0. В README предупреждается, что модель не проходила этап RLHF для выравнивания по человеческим предпочтениям в области безопасности и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах.

AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.7 — корейская instruct-модель для генерации текста, созданная на основе обучающих данных, собранных и очищенных разработчиком AIFT. Авторы использовали около 40 тысяч примеров: задания из KOR-OpenOrca-Platypus, данные по истории, науке, математике, машинному чтению, анализу отзывов и грамматике, а также материалы для перевода между английским и корейским. В README также указаны задания на краткое изложение и вопросы на проверку фактов. Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama, около 5,9 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Для обучения применялся LoRA на двух ускорителях A100 с 40 ГБ памяти. Модель подходит для ответов на вопросы, учебных заданий, чтения и пересказа текста и перевода с английского на корейский и обратно. Обучающие данные не опубликованы, поэтому их состав и качество нельзя независимо проверить. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0; при использовании и распространении производных следует учитывать её условия.

airoboros-65b-gpt4-2.0 — плотная языковая модель семейства LLaMA на 65 млрд параметров, дообученная jondurbin для следования инструкциям на синтетических примерах, созданных GPT-4. Серия 2.0 использует данные GPT-4 версии 0614; вариант m2.0 дополнительно объединяет набор данных 1.4.1 без дубликатов и категории system. Модель предназначена для диалоговых ответов, вопросов по предоставленному контексту, программирования, построения планов и генерации структурированных аргументов функций в JSON или YAML. Для диалога используется текстовый шаблон с ролями USER и ASSISTANT; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В README для моделей 65B отмечено QLoRA-дообучение. Это текстовая модель, и качество её ответов не гарантирует точность: карточка рекомендует явно просить не придумывать ответ при недостатке данных. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает некоммерческое использование; коммерческое использование запрещено.

jondurbin выпустил инструкционно дообученную модель Airoboros на базе Llama 2 с 13 млрд параметров. Она обучена на синтетических инструкциях Airoboros, созданных GPT-4: серия 2.0 использует данные версии GPT-4 от июня 2023 года, а вариант m2.0 дополнительно объединяет датасет 1.4.1 без дубликатов и категории system, включая данные GPT-4 от марта 2023 года. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции, вопросов по заданному контексту, помощи с программированием и построения аргументов функций в JSON или YAML. Для диалога применяется формат с маркерами USER и ASSISTANT и заданным системным префиксом; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, веса доступны в формате PyTorch. README описывает модель как uncensored и указывает, что она настроена отвечать без отказов; поэтому ответы могут включать небезопасное или сомнительное содержание. Автор отмечает, что результаты вариантов 2.0 и m2.0 следует сравнивать на практике. Лицензия указана как other; README характеризует лицензию 7B/13B как неоднозначную, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели.