I.5Создание и редактирование текста

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-FP8 — квантизированная FP8-версия большой языковой модели NVIDIA Nemotron-Nano-3-30B-A3B, разработанная NVIDIA Corporation с нуля. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, решения задач с рассуждением, следования инструкциям, работы с кодом и математикой, а также сценариев tool-calling. В карточке также заявлены задачи text-to-text, image-to-text и reasoning, однако подробности о мультимодальных возможностях не приведены. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 attention-слоёв. Всего модель содержит около 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена. Каждый MoE-слой включает 128 экспертов и одного общего эксперта, при этом для токена активируются 6 экспертов. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки; также указано улучшение с использованием Qwen. Размер контекста в предоставленных данных не указан. Модель объединяет режимы с рассуждением и без него. По умолчанию она может сначала формировать reasoning trace, а затем итоговый ответ; рассуждение можно отключить через настройку chat template, что немного снижает точность на сложных запросах. К сильным сторонам относятся сочетание высокой общей ёмкости с меньшим числом активных параметров, поддержка нескольких языков и специализированных сценариев, включая reasoning и tool-calling. Ограничениями являются необходимость совместимого инференсного стека и отсутствие в карточке подробных результатов бенчмарков, сведений о контекстном окне и детального описания заявленной image-to-text функциональности. Модель распространяется по NVIDIA Open Model License. Она валидирована в RHOAI 3.0, RHAIIS 3.2.5 и vLLM 0.11.2.

Это 8-битная версия модели NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, подготовленная командой LM Studio Community с помощью mlx_lm для Apple Silicon. В основе лежит NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 от NVIDIA; MLX-квантизация уменьшает точность весов для запуска на компьютерах Apple с кремниевыми чипами. По метаданным, модель предназначена для генерации текста и диалогов и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, помощи с программированием и математическими задачами, а также для агентных приложений, использующих инструменты. Карточка базовой модели указывает поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. Лицензия репозитория обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы; README также предупреждает об отсутствии гарантий качества.

NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Chat — разговорная модель NVIDIA из семейства Nemotron 3 Ultra, предназначенная для многоходового диалога, генерации текстов и ответов, согласованных с предпочтениями людей. Она также выпущена как отдельная модель и используется как специализированный учитель для дистилляции Nemotron 3 Ultra. В карточке описаны дообучение на диалогах с помощью supervised fine-tuning и RLHF, а также возможность применять модель для создания обучающих данных и оценки ответов. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture of Experts и отдельными слоями внимания; для предсказания нескольких токенов используются слои MTP. Всего модель содержит 550 млрд параметров, из них 55 млрд активны. Метаданные указывают контекст 262 144 токена, тогда как README заявляет до 1 млн токенов. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский (включая бразильский), японский, корейский, хинди, китайский и арабский. По README модель допускает коммерческое и некоммерческое использование; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

nyun-c2-llama3-61B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Она содержит 76,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 8 192 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, диалоговых сценариев и задач на понимание языка. В README авторы сообщают, что модель получена оптимизацией без дополнительного дообучения и показывает результаты выше Llama 3 70B в нескольких приведённых бенчмарках, хотя уступает ей в MMLU. Файлы опубликованы в формате safetensors. Для использования действует лицензия Llama 3. Русский язык и специализированные предметные области в предоставленных источниках не заявлены.

Occamy-1.0 APEX-I-MiniPlus-V2-GGUF — это квантованная мультимодальная версия модели Occamy-1.0, разработанной Accio-Lab и подготовленной в формате GGUF пользователем IsValorum. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений, математических и логических задач, а также анализа изображений и оптического распознавания документов. В основе используется архитектура Qwen3_5MoeForConditionalGeneration с гибридным механизмом внимания, включающим рекуррентные слои DeltaNet и 256 микроэкспертов. На каждый токен активируется примерно 3,2 млрд параметров. Основной файл занимает 14,62 GB, или 13,62 GiB, и использует схему квантования с показателем 3,38 BPW. В комплект входит отдельный vision projector mmproj в формате Q8_0 размером 614 MB. Заявлена поддержка контекста до 256K токенов и работы в пределах 24 GB VRAM. Модель ориентирована на английский, китайский, испанский, французский, немецкий, португальский, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки. К сильным сторонам относятся сохранение F32 router gates, повышенная точность token output head за счёт Q6_K, защита attention gates в Q8_0 и использование не менее 3-битного квантования для ключевых экспертных блоков. Такая настройка должна обеспечивать лучшее качество и устойчивость по сравнению с плоскими 3-битными квантованиями и общими сборками APEX-I-Mini, особенно в задачах рассуждения и при работе с длинным контекстом. Ограничения связаны с потерями качества, присущими квантованной версии, значительными требованиями к памяти и необходимостью совместимого ПО, например llama.cpp. В README указана лицензия Apache-2.0.

Occiglot-7B-ES-EN-Instruct — инструктивная языковая модель команды Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный на инструкциях на английском и испанском языках; в обучающие данные также входили инструкции по программированию. Модель принимает диалог в шаблоне ChatML и генерирует текст. Нативный размер контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, диалоговых помощников и генерации текста на английском и испанском языках, а также для работы с кодом. Обучение включало англоязычные и испаноязычные наборы инструкций, но результаты некоторых неанглоязычных оценок основаны на частично машинно переведённых данных и англоязычных запросах. Разработчики отмечают, что модель не прошла выравнивание безопасности и может выдавать проблемные ответы. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели mayflowergmbh/occiglot-7b-eu5-instruct-hf на Hugging Face совпадает с карточкой occiglot/occiglot-7b-eu5-instruct, поэтому описание составлено по ней. Occiglot-7B-EU5-Instruct — инструктивная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой Mistral и 7,1 млрд параметров, дообученный на 400 млн токенов многоязычных и программных инструкций. Модель принимает текстовые запросы в формате ChatML и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, выполнения инструкций и задач с кодом на английском, испанском, французском, немецком и итальянском языках. Карточка приводит предварительные результаты тестирования и отмечает, что часть неанглоязычных оценок основана на машинном переводе, поэтому их следует интерпретировать осторожно. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может создавать проблемный контент. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

OLMo-2-1124-13B-DPO — англоязычная причинная языковая модель семейства OLMo 2, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это диалоговая версия с 13,2 млрд параметров: после supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 она прошла дополнительное обучение методом DPO на данных предпочтений. Модель предназначена для генерации текста, диалога и выполнения инструкций, включая задачи рассуждения и математики. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат-шаблон и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Обучение охватывает разнообразные публичные, синтетические и созданные людьми данные; основной язык — английский. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors, использовать модель можно на условиях Apache 2.0. В карточке отмечено, что модели OLMo-2 прошли ограниченное обучение безопасности и могут выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующем запросе. Для релиза также указано обновление постобученных моделей из-за расхождения логики предварительной токенизации у первоначальных версий; при интеграции важно использовать актуальную версию модели и совместимые компоненты.

RLLab/olmo-3-1025-7b — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face и предназначенная для использования через библиотеку Transformers. Модель поддерживает сценарии диалогового взаимодействия и относится к классу моделей text-generation. Модель содержит около 6,9 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 65 536 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. По доступным данным, она может применяться для генерации ответов, продолжения текста, составления черновиков и других задач, основанных на порождении текста. Карточка модели не содержит сведений о разработчике, лицензии, языках обучения, датасетах, результатах оценки и конкретных рекомендациях по применению. Поэтому качество, безопасность и пригодность модели для специализированных или критически важных задач требуют самостоятельной проверки.

ArchSpace-Collection выпустила чекпойнт OLMo 3 с архитектурными изменениями SiameseNorm и DepthAttention; stage2 соответствует этапу mid-training. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель на 1,3 млрд параметров для генерации текста. Архитектура включает 16 слоёв, скрытый размер 2048, 16 голов внимания и чередование скользящего окна и полного внимания в пропорции 3:1; размер окна — 4096 токенов. Модель рассчитана на контекст до 8192 токенов и работает через Transformers. Репозиторий содержит веса в safetensors, конфигурацию, токенизатор и пользовательский код модели; для загрузки README указывает `trust_remote_code=True`. Карточка не описывает специальные прикладные области или поддерживаемые естественные языки. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-kld-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

OpenAi-GPT-oss-20b-MODERATE-uncensored-NEO-Imatrix-gguf — текстовая generative-модель, разработанная DavidAU на базе huizimao/gpt-oss-20b-uncensored-bf16. Она предназначена для диалогов, общего решения задач, рассуждений, мозгового штурма, генерации текста и кода, включая программирование. Модель ориентирована на более свободную генерацию контента с меньшим количеством отказов, чем исходная версия OpenAI, однако не является полностью abliterate и в некоторых случаях требует более подробных инструкций. Заявлены архитектура Mixture of Experts с 24 экспертами, размер около 20B параметров, поддержка контекста до 128K токенов и английского языка. Распространяется в формате GGUF с вариантами квантования IQ4_NL, Q5_1 и Q8_0, включая версии с одной, двумя или тремя Imatrix-матрицами NEO, NeoCODE и Horror. По утверждению автора, NEO-, DI- и TRI-Matrix-варианты могут улучшать качество, стабильность и креативность, а производительность на совместимом оборудовании может достигать более 80 токенов в секунду. К сильным сторонам относятся широкий набор сценариев, генерация кода, творческие задачи и относительно низкая склонность к отказам. Ограничения включают возможную нестабильность отдельных генераций, зависимость результата от температуры, repetition penalty, числа экспертов и длины промпта, а также необходимость дополнительных указаний для получения выраженной ненормативной, графичной или сексуальной лексики. Модель лицензирована по Apache-2.0; конкретные требования к аппаратному обеспечению в README не указаны.

Llama2 13B Orca 8K 3319 — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная OpenAssistant и представленная в GGUF-формате TheBloke. Модель основана на Llama 2 с архитектурой Llama и содержит около 13 миллиардов параметров. В карточке указана поддержка английского языка и контекст длиной до 8K токенов. Модель предназначена для выполнения инструкций, ответов на вопросы, информационного поиска в формате диалога, написания текстов и историй, а также общих задач генерации текста. Она использует шаблон запросов OpenAssistant-System с отдельными ролями system, prompter и assistant. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск через llama.cpp и совместимые инструменты, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, llama-cpp-python и другие решения; возможны CPU- и GPU-сценарии, а доступные варианты квантования позволяют выбирать компромисс между качеством, скоростью и потреблением памяти. В README не приведены подробные результаты бенчмарков или явные ограничения качества, поэтому сильные стороны модели можно оценивать только по заявленным возможностям и расширенному контексту. Указанная лицензия источников обозначена как other; кроме того, поскольку модель основана на Llama 2, на неё распространяются условия лицензии Meta Llama 2. README указывает на возможное двойное лицензирование и рекомендует учитывать обе группы условий.

OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenBuddy Gemma 7B v19.1 4k — OpenBuddy-разработка на базе дообученной текстовой модели Google Gemma 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 8,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы, ведения многоязычного чата и создания текстовых ответов. В метаданных указаны языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский; контекстная длина — 8192 токена. Модель предназначена для обычных текстовых диалогов и генерации. Она может выдавать ошибочные, вредные, оскорбительные или нежелательные ответы, поэтому её не следует применять в критически важных сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и значимые финансовые или юридические решения. Модель предоставляется без гарантий; базовая Gemma распространяется на условиях Gemma Terms of Use.

OpenBuddy — это мультиязычная чат-модель, разработанная проектом OpenBuddy на базе семейства Meta LLaMA. В репозитории представлена плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM размером 12,9 млрд параметров, с контекстом до 65 536 токенов; веса сохранены в формате Safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста с длинным контекстом. Она может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы, поэтому не подходит для критически важных решений, медицинских рекомендаций и управления системами, где ошибка может причинить ущерб. Использование регулируется лицензией Llama 2: требуется соблюдать условия Meta и иметь право на доступ к исходной модели; модель предоставляется без гарантий.

openbuddy-mistral-7b-v13.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и ограничения конкретного слияния в карточке не описаны; как и другие языковые модели, оно может ошибаться или выдавать неполные ответы.

MaziyarPanahi/openbuddy-mistral-7b-v13-base-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на базе архитектуры Mistral, полученная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13-base. Она предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают поддержку чата. В README описано слияние весов с использованием bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные прикладные области в предоставленных данных не определены.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v19.1-4k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral-7b-v13.1 — многоязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; заявлены языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Модель принимает текст и генерирует текст, длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README отмечено, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для критически важных решений в медицине, управлении потенциально опасными системами, финансах и праве. Она предоставляется без гарантий.

OpenBuddy Nemotron 70B v23.2q 131K GGUF — квантизированная версия языковой модели OpenBuddy-nemotron-70b-v23.2q-131k, подготовленная bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных приложениях, включая LM Studio, с применением формата диалоговых промптов OpenBuddy. Поддерживаются английский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Модель содержит около 70 млрд параметров и имеет заявленный контекст до 131 072 токенов. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Доступны варианты GGUF с разными уровнями квантизации — от Q8_0 до Q2_K и IQ2_M; размер файлов составляет примерно от 24 до 75 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, тогда как компактные варианты рассчитаны на системы с ограниченным объёмом памяти. В README рекомендуются, в частности, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS. Сильными сторонами являются большой контекст, мультиязычность и возможность локального запуска с выбором компромисса между качеством и требованиями к памяти. Ограничения включают значительный размер модели, зависимость качества от выбранной квантизации и отсутствие в предоставленных данных результатов бенчмарков или подробного описания архитектуры. Лицензия указана как llama3.1.

MaziyarPanahi/openbuddy-zephyr-7b-v14.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-zephyr-7b-v14.1; в репозитории указаны веса Safetensors в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и сценариев, где нужно формулировать ответы на текстовые запросы. В карточке Hugging Face указана лицензия Apache-2.0. Сведения о целевых языках и специальных областях применения в предоставленных материалах отсутствуют.

Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO_dpo-binarized-NeuralTrix-7B — объединённая модель от автора Eric111, созданная с помощью mergekit из Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO и eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B методом SLERP. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результаты оценки качества и подробностей о поддерживаемых языках; возможностей за пределами генерации текста карточка не заявляет.

Модель kuhess/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-alpaca-cleaned — дообученная разработчиком kuhess версия OpenHermes-2.5-Mistral-7B на архитектуре Mistral. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. При обучении использовались Unsloth и TRL. Модель подходит для ответов на вопросы, написания и продолжения текста, диалоговых помощников и помощи с кодом. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит подробностей о наборе данных или результатах оценки качества.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других задач генерации текста по запросу. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. В README и метаданных не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о поддержке конкретных естественных языков.

Open Instruct ShareGPT Llama2 7B — языковая модель из серии Tulu, разработанной Allen Institute for AI (AI2). Это дообученная на данных ShareGPT модель Meta Llama 2 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалогов в роли помощника; для получения лучших результатов следует использовать обученный формат сообщений с переводом строки после маркера начала сообщения. Модель принимает текст и выдаёт текст, в первую очередь на английском языке. Размер её контекстного окна — 2048 токенов. Она подходит для диалоговых сценариев и выполнения широкого круга текстовых инструкций. Модель не проходила этап RLHF для выравнивания безопасных ответов и может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

Open-Instruct ShareGPT 13B — языковая модель Allen Institute for AI, представляющая собой дообученную для следования инструкциям версию LLaMA примерно с 12,9 млрд параметров. Обучение проводилось на очищенном наборе диалогов ShareGPT, подготовленном аналогично данным Vicuna; модель относится к плотной архитектуре LLaMA для генерации текста и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель подходит для ответов на запросы в формате инструкций и диалогов, а также для задач общего назначения: ответов на вопросы, рассуждений и генерации кода. В README приведены результаты оценки на MMLU, GSM, BBH, TyDiQA и Codex-Eval. Для качества генерации важно соблюдать указанный в карточке формат ввода и переводы строк. Репозиторий содержит diff весов, поэтому для использования требуется доступ к исходной модели LLaMA в формате Hugging Face. Условия использования определяются лицензией AI model license и исходной лицензией LLaMA.

OpenJAI-v1.0-14B — открытая языковая модель Jasmine Technology Solution (JTS), дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B для работы на тайском и английском языках. Это плотная трансформерная модель с 14 млрд параметров для диалогов и генерации текста; опубликована в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для следования сложным инструкциям, работы с длинными текстами и вызова инструментов или функций. Разработчики сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и других сопоставимых открытых тайских моделей на ряде тестов, сохраняя основные знания Qwen3. Заявлена поддержка контекстов до 120 000 токенов при расширении контекста; штатное окно — 32 768 токенов, а конфигурация модели задаёт 40 960 позиций. Для длинных входов требуются методы масштабирования RoPE, например YaRN; постоянное масштабирование может ухудшать результаты на коротких текстах. Лицензия — Apache-2.0.

mychen76/openmixtral-6x7b-v2 — текстовая генеративная модель семейства Mixtral с архитектурой MoE, представленная в формате safetensors. Согласно карточке, это квантизированная версия openmixtral-6x7b-merged_v2, созданной слиянием шести моделей размером 7B. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для ответов на вопросы, рассуждений и продолжения текстовых запросов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Язык модели отдельно не указан. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

facebook/opt-iml-30b — модель генерации текста семейства OPT, разработанная Meta и дообученная следовать инструкциям с помощью instruction meta-learning. Она обучалась на наборе OPT-IML Bench, объединяющем около 2000 задач обработки естественного языка из восьми бенчмарков; вариант OPT-IML обучался на 1500 задачах, а OPT-IML-Max — на полном наборе. В карточке указано 39,8 млрд параметров, архитектура OPTForCausalLM и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и выполнения широкого круга языковых задач, представленных в обучающих бенчмарках. Репозиторий содержит веса PyTorch; для ускорения генерации и экономии памяти авторы рекомендуют загружать крупную модель в половинной точности и вызывать generate напрямую. Лицензия отмечена как other. Модель может допускать фактические ошибки, генерировать токсичные формулировки и воспроизводить стереотипы. Результаты требуют проверки человеком; конкретный набор языков в карточке не заявлен.