I.5Создание и редактирование текста

Qwen3-VL-2B-Instruct-GGUF — мультимодальная vision-language модель из серии Qwen3-VL, представленная Unsloth на основе Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct. Репозиторий содержит GGUF-версию весов с исправлениями chat template от Unsloth и предназначен для локального запуска и интеграции с совместимыми инструментами. Модель рассчитана на обработку текста и изображений, а семейство Qwen3-VL также поддерживает понимание видео. Она предназначена для визуального диалога, распознавания и анализа содержимого изображений, OCR, пространственного рассуждения, STEM-задач, генерации кода и взаимодействия с графическими интерфейсами. Указан размер 2B параметров; архитектура описана как мультимодальная, с компонентами Interleaved-MRoPE, DeepStack и выравниванием текста с временными метками. Для семейства заявлен контекст до 256K токенов с возможностью расширения до 1M, но применимость этих характеристик именно к данной GGUF-сборке README не уточняет. Сильные стороны модели — сочетание компактного размера, визуального и текстового понимания, расширенного OCR для 32 языков, анализа пространственных отношений и видео, а также возможности локального развертывания в GGUF-формате. Ограничения включают меньший размер по сравнению с более крупными вариантами семейства и зависимость производительности от выбранного уровня квантования и используемого программного обеспечения; конкретные параметры квантования в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

tau-0.5B — языковая модель M4-ai, созданная дополнительным предварительным обучением Qwen1.5-0.5B на наборе учебников UltraTextbooks-2.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 463,9 млн параметров, принимающая текст и генерирующая текст; заявленное окно контекста — 32 768 токенов. В метаданных указана поддержка английского и китайского языков. Модель предназначена для генерации текста общего назначения с усиленным охватом машинного обучения, математики и программирования. Её можно применять для ответов на учебные вопросы, суммаризации, создания учебных материалов, понимания и генерации кода, а также решения математических задач. Карточка приводит результаты тестов, но предупреждает о возможных неточностях и смещениях в данных. Указана лицензия other; README рекомендует изучить лицензию Qwen перед использованием.

AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo는 AIFT가 공개한 한국어 지시 따르기 모델로, 기반은 Yi 계열 6B 모델이며 체크포인트에는 약 5,9 млрд параметров. Модель дообучена методом LoRA на очищенных и отобранных данных KOR-OpenOrca-Platypus и дополнительных наборах для истории, науки, математики, машинного чтения, анализа отзывов, грамматики, морфологии, суммаризации и перевода между английским и корейским. Дополнительно применён DPO на примерно 17 тысячах примеров, ориентированных на CommonGen и TruthfulQA. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и вопросов на корейском языке, включая образовательные задания, чтение с пониманием, краткое изложение и перевод. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; контекст составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — CC BY-SA 4.0. Данные обучения закрыты, а описание не приводит количественных оценок качества. Поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно; короткий контекст ограничивает работу с длинными документами.

Solstice-AI/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp-NVFP4 — мультимодальная модель для задач image-text-to-text, разработанная Solstice-AI на основе экспериментальной модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp от DeepSeek. Она предназначена для анализа изображений и текста, визуального контроля качества, распознавания объектов и текста на изображениях, а также текстовой генерации и многошагового рассуждения в сценариях, требующих большого контекста. Модель имеет архитектуру MoE с 305 млрд параметров, 256 маршрутизируемыми экспертами и примерно 13 млрд активируемых параметров на токен; заявлено 43 слоя. Контекстное окно составляет 1 048 576 токенов, используется native YaRN. Зрительная часть включает 32-слойный Vision Transformer и работает в формате BF16. Эксперты квантизированы в SafeTensors NVFP4: W4A4, group size 16, с block-scale calibration. Ключевая особенность — bit-exact транскодирование MXFP4 в NVFP4 без заявленной потери точности. Модель оптимизирована для NVIDIA Blackwell, включая B200, GB200, DGX Spark и RTX 5090, а также для vLLM и TensorRT-LLM. Согласно README, к сильным сторонам относятся сохранение качества базовой модели на GSM8K, тестах извлечения данных из длинного контекста и мультимодальном visual question answering; для vision QA заявлены точное совпадение ответов и время до первого токена менее 50 мс. Ограничения связаны с экспериментальным статусом, специализированной поддержкой оборудования NVIDIA Blackwell и зависимостью от совместимых inference-движков. Модель распространяется по лицензии MIT; упаковка и сопровождение выполнены Solstice-AI, а квантизационный pipeline создан с использованием NVIDIA TensorRT ModelOpt.

GLM-4-32B-Base-32K — базовая языковая модель семейства GLM-4, разработанная Arcee AI на основе THUDM/GLM-4-32B-Base-0414. Это плотная авторегрессионная модель с 31,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель прошла дополнительное предобучение на длинных последовательностях, итеративное слияние чекпойнтов и дистилляцию знаний короткого контекста, чтобы сохранить возможности исходной версии и улучшить обработку контекста длиной до 32 тысяч токенов. Модель предназначена прежде всего как основа для дальнейшего обучения с длинным контекстом. Её можно применять в сценариях, где требуется учитывать большой объём текста, например при анализе длинных документов или поиске фактов в них. README описывает её как proof-of-concept и приводит улучшенные результаты на бенчмарках длинного контекста и ряде стандартных тестов. Поддерживаемые языки — китайский и английский. Лицензия — MIT.

OpenAI o4-mini — компактная модель рассуждений из серии o-series, разработанная OpenAI. Она предназначена для быстрых и экономичных ответов с сохранением развитых мультимодальных и агентных возможностей, включая использование инструментов. В доступной карточке указаны мультимодальность и поддержка инструментов, но не уточнены входные и выходные типы данных, конкретные языки или размер контекста, поэтому эти характеристики не конкретизируются.

Jongbin-kr/qwen2.5-coder-7b-verireason-grpo-official-full-ft — дообученная модель генерации текста на базе Jongbin-kr/qwen2.5-coder-7b-verireason_sft-reasoning_official-full-ft. Разработчик карточки указывает, что обучение выполнялось с использованием TRL; архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации ответов в диалоговом формате. Базовая модель описана в каталоге как Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, настроенная для диалога, рассуждений и программирования. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование через Transformers. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений; возможности программирования и рассуждений следуют из описания базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen3-14B-Base — базовая причинно-авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 14,8 млрд параметров и 40 слоями; она обучена на этапе предварительного обучения и предназначена для продолжения обучения и генерации текста на основе контекста. Архитектура использует групповое внимание с 40 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для языкового моделирования, генерации текста, а также для задач, связанных с кодом, STEM, логическими рассуждениями и многоязычными данными. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; это описание относится к обучающему корпусу семейства и не гарантирует одинаковое качество на каждом языке. В метаданных указаны интерфейсы чата и вызова инструментов, однако вариант Base прошёл предварительное обучение, поэтому эти возможности не означают, что он настроен как готовый диалоговый ассистент. Для работы предусмотрена библиотека Transformers; в README рекомендуется актуальная версия, поскольку версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для развёртывания нужна инфраструктура, способная обслуживать модель такого размера; конкретные требования к памяти в предоставленных данных не приведены.

Qwen3-32B-AWorld — плотная языковая модель на 29,7 млрд параметров, дообученная InclusionAI на базе Qwen/Qwen3-32B. Она предназначена для агентных сценариев: ведения диалога, решения сложных задач с помощью внешних инструментов и точного формирования вызовов инструментов. В README заявлены высокие результаты на бенчмарке GAIA, включая pass@1 выше GPT-4o и сопоставимый с DeepSeek-V3; это утверждение разработчика, а подробности оценки не приведены. Модель принимает текст и выдаёт текст, включая вызовы инструментов в совместимом с OpenAI API формате. Используется архитектура Qwen3ForCausalLM, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Для работы с инструментами при запросе нужно передавать описания доступных инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это копия мультимодальной модели Qwen3-Omni, опубликованная chibifire в формате safetensors для Transformers. В README указана исходная модель Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct; архитектура использует схему Mixture of Experts Thinker-Talker. Модель принимает текст, изображения, аудио и видео, а выдаёт потоковые текстовые ответы и речь. Она предназначена для многоязычных мультимодальных диалогов и задач, где нужно совместно понимать разные типы входных данных и отвечать текстом или голосом. Репозиторий содержит веса, конфигурации модели и генерации, шаблон чата, конфигурацию препроцессора и токенизатор. Лицензия — Apache-2.0. README направляет за инструкциями по установке и вариантами голосов к карточке исходной модели; размер контекста и перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не приведены.

Карточка модели mlinmg/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель общего назначения от команды Qwen компании Alibaba. Она принимает текст, изображения, аудио и видео и формирует потоковые ответы текстом и естественной речью; вариант Instruct включает компоненты Thinker и Talker. Архитектура MoE использует разделение на Thinker и Talker, а модель рассчитана на низколатентное взаимодействие в реальном времени и управление поведением через системные промпты. Модель предназначена для голосовых диалогов, распознавания и понимания речи, описания аудио и видео, а также ответов на вопросы по изображениям и смешанным мультимодальным входам. README заявляет поддержку 119 языков для текста, 19 языков для речевого ввода и 10 для речевого вывода; среди явно перечисленных языков речи есть русский. В примере запуска указан максимальный контекст 65 536 токенов. Для работы предлагаются Transformers и vLLM; README отмечает, что на момент публикации требовалась установка Transformers из исходников. Лицензия в метаданных обозначена как other, без уточнения условий.

Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель общего назначения от команды Qwen компании Alibaba. Она принимает текст, изображения, аудио и видео и формирует потоковые ответы текстом и естественной речью; вариант Instruct включает компоненты Thinker и Talker. Архитектура MoE использует разделение на Thinker и Talker, а модель рассчитана на низколатентное взаимодействие в реальном времени и управление поведением через системные промпты. Модель предназначена для голосовых диалогов, распознавания и понимания речи, описания аудио и видео, а также ответов на вопросы по изображениям и смешанным мультимодальным входам. README заявляет поддержку 119 языков для текста, 19 языков для речевого ввода и 10 для речевого вывода; среди явно перечисленных языков речи есть русский. В примере запуска указан максимальный контекст 65 536 токенов. Для работы предлагаются Transformers и vLLM; README отмечает, что на момент публикации требовалась установка Transformers из исходников. Лицензия в метаданных обозначена как other, без уточнения условий.

Карточка модели Umbasa/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking-UMBASA-V1 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель общего назначения от команды Qwen компании Alibaba. Она принимает текст, изображения, аудио и видео и формирует потоковые ответы текстом и естественной речью; вариант Instruct включает компоненты Thinker и Talker. Архитектура MoE использует разделение на Thinker и Talker, а модель рассчитана на низколатентное взаимодействие в реальном времени и управление поведением через системные промпты. Модель предназначена для голосовых диалогов, распознавания и понимания речи, описания аудио и видео, а также ответов на вопросы по изображениям и смешанным мультимодальным входам. README заявляет поддержку 119 языков для текста, 19 языков для речевого ввода и 10 для речевого вывода; среди явно перечисленных языков речи есть русский. В примере запуска указан максимальный контекст 65 536 токенов. Для работы предлагаются Transformers и vLLM; README отмечает, что на момент публикации требовалась установка Transformers из исходников. Лицензия в метаданных обозначена как other, без уточнения условий.

GPT-5 Mini — компактная версия GPT-5 от OpenAI для задач рассуждения с умеренной вычислительной нагрузкой. Она рассчитана на сценарии, где важны меньшие задержки и стоимость при сохранении навыков следования инструкциям и настройки безопасности, характерных для GPT-5.

LFM2.5-2.6B-Base — предварительно обученная текстовая базовая модель компании Liquid AI из семейства LFM2.5. Она предназначена для дообучения и экспериментов с новыми методами постобучения; среди подходящих сценариев — создание языковых или предметных ассистентов и обучение на собственных данных. Модель рассчитана на локальное и периферийное развертывание и работает с текстом. Архитектура — плотная гибридная LFM2: 30 слоёв, включая 22 блока коротких свёрток с двойным гейтингом и 8 слоёв GQA. В модели 2,6 млрд параметров, словарь размером 128 000 токенов и контекст до 128 000 токенов. Она обучалась на 34 трлн токенов и поддерживает 17 языков: арабский, китайский, английский, французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, польский, португальский, русский, испанский, тайский и вьетнамский. Модель опубликована в формате Safetensors и поддерживается Transformers. Это базовый чекпойнт, поэтому для готовых ассистентских сценариев может потребоваться существенное дообучение. Лицензия указана как «other»; конкретные условия использования следует сверить с лицензией в репозитории.

LFM2.5-350M — компактная языковая модель Liquid AI для локального запуска на устройствах и instruction-following сценариев. Это дообученная на основе LiquidAI/LFM2.5-350M-Base плотная гибридная модель семейства LFM2 с 350 млн параметров по README и 444,6 млн параметров по метаданным. Архитектура сочетает 10 блоков double-gated convolution и 6 блоков GQA; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 000 токенов по метаданным, тогда как README указывает 32 768 токенов. Модель общего назначения рассчитана на извлечение данных, структурированные ответы и вызов инструментов. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский языки. Разработчик заявляет скорость до 313 токенов/с на CPU AMD и 188 токенов/с на Snapdragon Gen 4, а также возможность работы менее чем с 1 ГБ памяти. README не рекомендует использовать её для задач, требующих обширных знаний, и программирования. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверять с карточкой модели.

Это объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой модели указана meta-llama/Llama-3.2-1B; размер модели — 1,2 млрд параметров, длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий создан в ноябре 2024 года, веса представлены в формате safetensors. Модель объединяет инструкционные и специализированные варианты Llama для ответов на вопросы, математических рассуждений, медицинских вопросов, работы с SQL и генерации кода. Она предназначена для текстового ввода и генерации текста; карточка не описывает результаты оценки качества или гарантии выполнения всех перечисленных навыков. Для использования действует лицензия базовой модели Meta-Llama; конкретные условия лицензирования объединённых весов следует сверить с карточками исходных моделей.

Это объединённая методом TIES через mergekit языковая модель семейства Llama 3.2, созданная из нескольких моделей на 3,2 млрд параметров. В качестве базовой при слиянии использовалась huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли варианты для SQL, математики, программирования и диалогов без ограничений на отказы. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая помощь с SQL, математическими задачами и кодом. Она принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных инструкций по использованию. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны, поэтому их следует проверить в карточке модели и у исходных моделей до применения.

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — мультимодальная модель семейства MOSS от OpenMOSS для расшифровки длинных аудио- и видеозаписей. Она за один проход преобразует запись в текст с временными метками и анонимными метками говорящих, совместно выполняя распознавание речи и диаризацию. Также модель может размечать акустические события и учитывать пользовательские инструкции и подсказки с терминами.

facebook/opt-13b — большая языковая модель Meta AI из семейства OPT, впервые выпущенного в 2022 году. Это плотный авторегрессионный трансформер с декодером, обученный предсказывать следующий токен на текстовых данных. В метаданных указано 17 млрд параметров и контекст до 2048 токенов; доступны версии в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Модель предназначена для генерации текста, экспериментов с подсказками и оценки языковых моделей, а также может дообучаться для прикладных задач. Основной язык обучения — английский; в корпусе присутствовало небольшое количество неанглоязычных данных. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other» на Hugging Face; точные условия следует проверять в карточке лицензии репозитория. Генерации могут содержать предвзятость и токсичное содержание, а также быть недостоверными или недостаточно разнообразными. Для запуска крупной версии README рекомендует использовать половинную точность и метод generate вместо стандартного text-generation pipeline, чтобы эффективнее расходовать память GPU.

vonjack/Phi-3-mini-4k-instruct-LLaMAfied — текстовая генеративная модель на 3,7 млрд параметров, опубликованная vonjack. В метаданных указана архитектура LlamaForCausalLM; карточка описывает исходную модель Phi-3 Mini-4K-Instruct и её настройку для следования инструкциям. Контекст составляет 4096 токенов, формат весов — safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи на логику, математику и программирование. Компактный размер подходит для сред с ограниченными ресурсами и сценариев, где важна задержка; заявленная ориентация — коммерческое и исследовательское применение на английском языке. Лицензия — MIT. README указывает, что качество на языках кроме английского ниже; ответы могут быть неточными, устаревшими, предвзятыми или оскорбительными. Сгенерированный код и API следует проверять, особенно вне Python. Для чувствительных и высокорисковых сценариев необходимы дополнительные проверки и меры защиты.

make1love/Qwen3-0.6B-JSON-SFT — текстовая генеративная модель семейства Qwen3, опубликованная в формате Transformers и дообученная методом supervised fine-tuning (SFT). По названию модели она ориентирована на генерацию структурированных ответов в формате JSON, а метаданные также обозначают её как conversational-модель.

TeichAI разработала Qwen3.8-27B-Fable-Distill как лёгкое дообучение мультимодальной модели Qwen3.8-27B на датасетах Fable 5 и личных данных Fable 5. Модель предназначена для диалогов и многошаговых задач; в каталоге для неё указана задача image-text-to-text, а метаданные отмечают поддержку анализа изображений и интерфейс вызова инструментов. Модель плотная, содержит 27 млрд параметров и использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration. Шаблон поддерживает режим enable_thinking и уровни reasoning_effort low, medium и xhigh; по умолчанию выбран xhigh, при котором модель подробно рассуждает в каждом ответе. В README приведены результаты ARC Challenge, ARC Challenge (Easy) и BoolQ, превосходящие показатели базовой модели на этих тестах. Указана лицензия Apache-2.0. Длина контекста и ограничения по качеству в карточке не описаны.

unsloth/Qwen3-8B-Base-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная квантованная версия базовой причинной языковой модели Qwen3-8B-Base, подготовленная Unsloth на основе модели Qwen от команды Qwen. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, языкового моделирования, программирования, STEM-задач, рассуждений и других сценариев, где требуется компактная локальная LLM. Поскольку это базовая предобученная модель, она не ориентирована специально на выполнение пользовательских инструкций или ведение диалога без дополнительной настройки. Модель содержит около 8,2 млрд параметров, из которых 6,95 млрд не относятся к embedding-слою, включает 36 слоёв и использует Grouped Query Attention с 32 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Qwen3 обучалась на корпусе объёмом 36 трлн токенов, охватывающем 119 языков, с данными по программированию, STEM, рассуждениям, книгам, многоязычным и синтетическим материалам. Квантование уменьшает требования к памяти и упрощает локальный запуск, однако может сопровождаться потерей точности по сравнению с исходной полноразмерной версией. Для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки transformers; версия ниже 4.51.0 не поддерживает архитектуру Qwen3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwick-3.5-9B — модель Nobuyuki Horiuchi, дообученная на основе Qwen/Qwen3.5-9B. Это самостоятельный чекпойнт BF16 в формате Transformers, предназначенный для генерации текста с более короткими рассуждениями: при близких результатах на MMLU-Pro и GPQA-Diamond длина ответов в приведённых сравнениях сокращалась примерно на 29–40%. Модель также оценивалась на следовании инструкциям, японских вопросах и генерации кода. Основные сценарии — текстовые рассуждения и ответы на вопросы; README приводит оценку сохранения возможностей на изображениях по валидационной выборке MMMU, но автор не квалифицирует модель для широкого мультимодального развёртывания. Модель рассчитана в первую очередь на японский и английский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Качество зависит от задачи и профиля генерации: например, в README зафиксировано снижение результата на HMMT и регрессия в разделе инженерии MMLU-Pro. Модель не оценивалась для критически важных рекомендаций, решений с высоким воздействием без надзора или автономных действий; результаты для других форматов, настроек и распределений изображений требуют отдельной проверки.

SciPhi-Mistral-RAG-Hermes-7B-32k — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная как слияние модели SciPhi/SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и сценариев RAG, где модель формирует ответы на основе предоставленного контекста. Модель содержит 6,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. README и метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки и условия лицензии, поэтому конкретные языки и лицензионные условия здесь не приводятся.

Agents-A1-4B-heretic — производная версия агентной модели InternScience/Agents-A1-4B, подготовленная Richard Young и DeepNeuro с помощью Heretic v2.0.0.dev0. Это плотная модель на 4 млрд параметров семейства Qwen3.5 в формате Safetensors; она принимает текст и изображения, ведёт диалог и поддерживает вызов инструментов. Модель предназначена для разбиения сложных задач на шаги, планирования, работы с внешними инструментами, научных рассуждений и ответов на профессиональные вопросы. Вариант heretic получен методом abliteration: модификацией направления отказа без переобучения. В карточке указано снижение отказов с 99 из 100 у исходной модели до 11 из 100, при KL-дивергенции 0,0598. Это не отдельная гарантия точности или сохранения всех возможностей. Модель рассчитана на локальный инференс, исследовательские, образовательные и творческие сценарии. Лицензия — Apache-2.0.

AMALIA-VL-SFT — открытая мультимодальная модель, разработанная консорциумом португальских университетов и исследовательских центров при поддержке правительства Португалии. Это дообученная версия AMALIA-9B-1225-DPO на архитектуре Llava Next: модель принимает изображения и текст, а отвечает текстом. Она предназначена прежде всего для европейского португальского языка и поддерживает также английский. Модель подходит для визуальных вопросов и инструкций, кратких ответов, пересказа и составления текста по изображениям, извлечения текста из изображений и вопросов по документам. Её также можно использовать для исследований португальского языка и как основу для дальнейшей адаптации. Лицензия — Apache-2.0. AMALIA-VL-SFT может выдавать фактически неверные или предвзятые ответы, а меры безопасности не гарантируют отсутствия вредного вывода. Для фактических задач рекомендуется использовать поиск по источникам и проверять ответы; перед применением в производственной системе модель следует оценить для конкретной задачи. Она оптимизирована для европейского португальского, поэтому качество для других языков и вариантов португальского может отличаться.

Apollo Raines представляет эту модель как вариант Llama 3.1 8B Instruct, изменённый инструментом jBlaze для усиления следования контексту и аналитического рассуждения. По README, изменения внесены непосредственно в веса без дополнительного обучения; метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и анализа предоставленных материалов с опорой на контекст. Она может отвечать на вопросы, объяснять вычисления и писать код; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, распространяется в формате safetensors, имеет 7,5 млрд параметров по метаданным и контекст до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык; базовая Llama 3.1 8B Instruct описана как многоязычная. Автор предупреждает, что публичная версия намеренно ослаблена и выпущена как демонстрация возможностей jBlaze. Лицензия — llama3.1.

bartowski/llama-3-8B-function-calling-GGUF — набор квантизированных версий модели llama-3-8B-function-calling, исходно опубликованной serpdotai. Файлы подготовлены bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp release b3070 и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и сценариев function calling, включая взаимодействие с инструментами и вызов внешних функций в приложениях. В README указан шаблон диалога с ролями system, user и assistant на основе специальных маркеров im_start и im_end. Доступны варианты квантования от Q8_0 до IQ2_XS размером примерно от 8,54 до 2,60 ГБ, что позволяет выбирать между качеством ответов и требованиями к памяти. Версия Q6_K обозначена как рекомендуемая для очень высокого качества, а Q4_K_M — как компромисс между качеством и размером. Ключевое ограничение — снижение качества у низкобитных вариантов, особенно Q3 и Q2; некоторые из них описаны как пригодные для использования, но не рекомендуемые. В README не указаны точный размер контекста, перечень языков, модальности, лицензия исходной модели или отдельные результаты тестирования, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить.