I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели xqiuresearch/MOSS-Transcribe-Diarize-vuln на Hugging Face совпадает с карточкой xqiuresearch/MOSS-Transcribe-Diarize, поэтому описание составлено по ней. 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.

Navarna 7B — языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная TokenBender для общения на хинди и задач поиска предложений в сценариях RAG. Модель содержит 7,1 млрд параметров, рассчитана на контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подходит для чат-ответов на хинди и поиска релевантных предложений для ответов по материалам. В карточке упомянуты этапы SFT и DPO. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование, изменение и распространение с соблюдением её условий.

Phi-4-MedIT-10B-o1 — языковая модель для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, модель создана на основе Phi-4: её сократили с 14 млрд до примерно 10 млрд параметров методом прореживания MKA2G и дообучили за одну эпоху на данных для рассуждений. В метаданных указаны плотная архитектура семейства Llama, реализация LlamaForCausalLM и контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для диалогового применения, задач на рассуждения и интеграции с ReasonFlow. Основной язык обучения — английский; карточка предупреждает о снижении качества на других языках. Репозиторий содержит веса в форматах Safetensors и GGUF, а лицензия — MIT. Ответы могут быть неточными или выдуманными, а также содержать предвзятость или нежелательный контент; для чувствительных сценариев нужна дополнительная проверка.

Quasar-10B — языковая модель SILX AI для генерации текста и работы с длинным контекстом. Она основана на Qwen3.5-9B-Base, но её архитектура переработана: часть механизмов внимания заменена на Gated Linear Attention (GLA), а позиционные эмбеддинги RoPE удалены. Модель имеет около 10 млрд параметров и нативное контекстное окно 2 097 152 токена. Модель предназначена прежде всего для генерации синтетических рассуждений и передачи знаний при подготовке Quasar 22B MoE. Заявленные направления применения включают задачи с длинным контекстом, математику, STEM и код; метаданные также отмечают чат-возможности и языки английский и арабский. GLA обеспечивает линейную сложность обработки последовательностей, однако заявленная возможность работы за пределами обучающего контекста не подтверждена отдельными данными об оценке качества. Для запуска указана библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0.

Карточка модели speakguru/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.

Qwen-SEA-LION-v4-4B-VL — мультимодальная модель с 4 млрд параметров, разработанная AI Products Pillar компании AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Она создана дообучением Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct на примерно 9 млн примеров инструкций для адаптации к языкам и культурному контексту Юго-Восточной Азии. Модель использует архитектуру Qwen3-VL и принимает изображения и текст, отвечая текстом; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для визуальных вопросов и ответов, описания изображений, OCR, многоязычного общения и других задач на стыке текста и изображений. В первую очередь она адаптирована к бирманскому, индонезийскому, филиппинскому, малайскому, тамильскому, тайскому и вьетнамскому языкам; также обучалась на английском. Заявленное окно контекста — 256 тыс. токенов. Оценки охватывают общие языковые задачи, диалог, следование инструкциям, визуальные вопросы и описание изображений. Лицензия — MIT. Авторы отмечают, что модель не проходила выравнивание по безопасности и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам; возможны галлюцинации и нерелевантные ответы, поэтому результаты следует проверять.

TIGERScore-13B — модель семейства LLaMA-2 от TIGER-Lab, предназначенная для оценки качества сгенерированного текста. Она принимает инструкцию, связанный с задачей контекст и проверяемый ответ, после чего формирует оценку и объяснимый разбор ошибок: указывает их расположение и аспект, объясняет проблему и назначает штрафные баллы. Общая оценка складывается из этих штрафов, начиная с нуля. Модель обучена на TIGER-Lab/MetricInstruct, охватывающем шесть задач генерации текста и множество датасетов. Её применяют для оценки суммаризации, перевода, преобразования данных в текст, ответов на вопросы, математических ответов, следования инструкциям и генерации историй. TIGERScore заявлена как метрика без эталонного ответа, управляемая инструкциями и способная давать подробную атрибуцию ошибок. Это плотная авторегрессионная модель LlamaForCausalLM на 12,9 млрд параметров с контекстом до 4096 токенов. Карточка сообщает о поддержке английского, китайского, русского и чешского языков. Весы доступны в формате safetensors; лицензия — MIT. Оценки модели могут зависеть от инструкции и предметной области; заявленные результаты относятся к экспериментам на перечисленных задачах и не гарантируют одинаковую корреляцию с человеческими оценками для произвольных текстов.

Atom-Olmo3-7B — языковая модель VANTA Research для диалога и совместного решения задач. Она создана дообучением Olmo-3-7B-Instruct с помощью LoRA и ориентирована на итеративное обсуждение идей, структурированный анализ и понятные образовательные объяснения. Модель содержит 6,9 млрд параметров, использует архитектуру Olmo3 и формат Safetensors; для диалога доступны текстовые входы и выходы. В карточке указана рекомендуемая длина контекста 4096 токенов, тогда как метаданные каталога указывают native context в 65536 токенов. Модель подходит для мозговых штурмов, объяснения сложных понятий, обобщения исследований и структурирования решений. Она рассчитана прежде всего на английский язык и может отвечать чрезмерно подробно; скорость генерации, по заявлению карточки, ниже примерно в пять раз по сравнению с более компактными специализированными моделями. Модель наследует ограничения знаний и возможные смещения базовой модели, поэтому факты следует проверять. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование.

Higgs Audio v3 STT — модель распознавания речи в текст от автора репозитория erik-at-boson. Она объединяет энкодер Whisper-Large-v3 с дообученными в версии v2 слоями внимания и декодер Qwen3-1.7B; всего в модели 2,68 млрд параметров. Модель принимает монофонические WAV-аудиозаписи с частотой 16 кГц и предназначена для транскрибации речи. Для повышения точности поддерживается режим Thinking. Карточка описывает обновлённые веса и обновлённый набор данных для дообучения, включающий публичные обучающие части AMI, VoxPopuli, SPGISpeech, LibriSpeech, TED-LIUM, GigaSpeech и Earnings22. В репозитории также приведён скрипт транскрибации с детерминированным подавлением повторов слов и фраз. Для загрузки требуется включить trust_remote_code=True и установить библиотеку boson_multimodal для предварительной обработки аудио. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Apollo Raines представляет вариант Llama-3.1-8B-Instruct, изменённый инструментом jBlaze методом representation engineering. По описанию автора, изменения вносятся непосредственно в веса для усиления аналитического рассуждения: модель глубже разбирает темы, рассматривает разные точки зрения и даёт более структурированные и подробные ответы. Дополнительное обучение не проводилось. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Карточка заявляет, что опубликованная версия намеренно ослаблена и служит демонстрацией возможностей метода. Указана лицензия Llama 3.1.

ApolloRaines/Llama-3.1-8B-Instruct.immunized.v2 — дообученная модель на архитектуре Llama 3.1 от разработчика ApolloRaines с применением проприетарного конвейера jBlaze. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе в системах с поиском по документам и агентами, где важно снизить риск утечки приватного контекста из-за атак EchoLeak и связанных с ними prompt injection. По карточке, модель содержит 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на английский язык. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF в форматах F16 и нескольких уровнях квантования; заявлен стандартный интерфейс Transformers без дополнительных компонентов во время выполнения. Автор сообщает о результатах тестирования защиты: 100 из 100 атак в canary-наборе и 83 из 100 в более сложном наборе атак на ролевые сценарии. Это результаты конкретных тестов, а не гарантия защиты в реальном развертывании. По README, остальные классы атак, включая jailbreak, а также отказы и галлюцинации не изменены; в ролевом тесте остаётся уязвимым определённый сценарий с приватными данными в системном промпте. Лицензия — Llama 3.1.

Loxa-3B — языковая модель семейства Loxa от AIFRAME, созданная для генерации текста на маломощных CPU, включая Raspberry Pi 4 и 5 с объёмом памяти от 8 ГБ. Это плотная причинная модель архитектуры LlamaForCausalLM размером 3,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; для работы используется библиотека Transformers и формат PyTorch. Модель предназначена для диалога и помощи в математике, программировании, науке и формальных беседах, а также для образовательных и персональных проектов и встраиваемых систем. Карточка заявляет общую точность 92%, но не приводит методику или набор оценки. Модель может выдавать ошибочные или бессвязные ответы, а качество зависит от сложности и длины запроса; её не следует без проверки использовать в критически важных задачах. Лицензия — Apache-2.0.

North Small Translate 1.0 — модель перевода текста, разработанная Cohere и Cohere Labs и выпущенная с открытыми весами. Она предназначена для перевода между 50 естественными языками, в том числе для высококачественного машинного перевода и многоэтапных рабочих процессов перевода. Это декодерный Transformer с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts: 218 млрд параметров всего, из них 25 млрд активны; на каждом токене задействуются 8 из 128 экспертов и общие эксперты. Внимание чередует локальные окна размером 4096 токенов и глобальные слои в пропорции 3:1. Контекст составляет до 16 тысяч токенов на входе и выходе. Модель принимает текст и генерирует текст; для запуска нужны значительные вычислительные ресурсы. Модель постобучена специально для качества перевода. В оценке WMT26 Cohere сообщает результат 83,60, повышающийся до 84,36 при использовании многоэтапного рабочего процесса; это результаты из материалов разработчика. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование без отдельного разрешения, также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs.

Open-Instruct Unnatural Instructions 13B — языковая модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров, дообученная исследователями AllenAI на наборе Unnatural Instructions для генерации ответов на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; она рассчитана на англоязычные запросы. Контекстное окно — 2048 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и исследовательской оценки instruction tuning; в карточке приведены результаты на тестах знаний, математики, рассуждений, вопросов и ответов и генерации кода. Для работы нужны исходные веса LLaMA в формате Hugging Face, поскольку опубликована разность весов. Модель распространяется по лицензии AI Model License вместе с исходной лицензией LLaMA.

cortexso/phi-4-reasoning — текстовая генеративная модель семейства Phi-4-reasoning, разработанная Microsoft Research и преобразованная Menlo Research для распространения в формате GGUF через Cortex и Jan. Модель ориентирована на рассуждения по шагам, решение математических задач, ответы на научные вопросы и выполнение инструкций. Для основной ветки phi-4-reasoning заявлен размер 14 млрд параметров. Доступны квантизованные варианты GGUF от q2_k до q8_0, что позволяет выбирать компромисс между качеством, требованиями к памяти и скоростью инференса. В README также упоминаются шаблоны ChatML и поддержка расширенного контекста, однако его точная длина не указана. Данных о перечне языков и мультимодальных возможностях нет; по заявленному pipeline_tag модель предназначена для генерации текста. Сильными сторонами модели являются специализация на логическом и математическом рассуждении, следовании инструкциям и возможность эффективного запуска в средах с ограничениями по памяти и задержке благодаря компактному размеру и квантизации. Ограничения включают отсутствие в представленных данных точных результатов бенчмарков, перечня поддерживаемых языков и значения контекстного окна. Модель распространяется по лицензии MIT.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — квантованные модели семейства Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct, разработанного Qwen и подготовленного в формате GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом в диалоговом режиме, включая задачи программирования и использования в чат-приложениях. Указан английский язык, применяется шаблон запросов ChatML. Модель имеет размер 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Доступны варианты квантования от 2 до 8 бит, f16, с размером файлов примерно от 676 МБ до 3,09 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшой потерей качества. Более агрессивное квантование уменьшает требования к памяти, но может заметно снижать качество ответов. Модель рассчитана на локальный запуск через LlamaEdge и совместима с llama.cpp. README не содержит подробностей об архитектуре, полном наборе поддерживаемых языков, результатах оценки или специфических ограничениях качества. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3-1.7B-Base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, представленная командой Qwen и опубликованная в репозитории Unsloth как производная от Qwen/Qwen3-1.7B-Base. Это базовая модель на стадии предобучения, рассчитанная на генерацию текста и создание специализированных языковых решений. Модель содержит 1,7 млрд параметров, 28 слоёв и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Предобучение семейства Qwen3 охватывает 119 языков и включает материалы по программированию, STEM, логике и общим знаниям. Модель работает с текстом и использует архитектуру Qwen3ForCausalLM; для работы рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers, поскольку версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру Qwen3. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель подходит как основа для продолжения обучения, адаптации и генерации текста. Это базовый чекпойнт, а не готовый диалоговый ассистент, поэтому качество следования инструкциям и диалоговые возможности зависят от последующей настройки. Лицензия Apache-2.0.

ReadAll / ReadTwice RL step36 — это контрольный чекпойнт языковой модели, опубликованный пользователем Xirui1208 на Hugging Face. В репозитории находятся слитые веса BF16 на шаге 36 обучения, основанные на Qwen2: плотная авторегрессионная архитектура Qwen2ForCausalLM размером 7,1 млрд параметров. Модель работает с текстом, имеет контекстное окно 32 768 токенов и поддерживает чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Чекпойнт предназначен для генерации текста и ответов на вопросы по длинным документам. Для обработки 224-тысячного контекста README описывает рекуррентный конвейер ReadTwice с разбиением на страницы и обновлением памяти; такой объём не передаётся в один вызов модели. На указанных фиксированных наборах разработки приведены результаты HQA 224k и LongBench QA, однако они не подтверждают качество на отложенном тесте, а результат HQA зависит от соответствующей конфигурации конвейера. Для воспроизводимой оценки автор рекомендует жадное декодирование. Репозиторий доступен публично; лицензия в предоставленных сведениях не указана.

tau-1.8B — языковая модель компании M4-ai, основанная на архитектуре Qwen2 и дообученная продолжением предобучения Qwen1.5-1.8B на учебном наборе UltraTextbooks-2.0. В репозитории указано 1,8 млрд параметров, а метаданные Hugging Face сообщают 1,5 млрд; веса опубликованы в формате Safetensors. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель общего назначения, с особым акцентом на машинное обучение, математику и программирование. Её можно применять для ответов на учебные вопросы, краткого изложения материалов, создания образовательного контента, понимания и генерации кода, а также решения математических задач. В карточке названы английский и китайский языки; в качестве обучающего набора указан UltraTextbooks-2.0. Модель может воспроизводить ошибки и предвзятость данных обучения, поэтому ответы следует проверять, особенно в задачах с высокими последствиями. В метаданных указана лицензия «other» без уточнения её условий.

Модель krupper/text-complexity-classification разработана Рубеном Клеппом для классификации сложности немецкоязычных текстов. Она относит текст к одному из четырёх классов: лёгкий язык (leichte Sprache), простой язык (einfache Sprache), повседневный язык (Alltagssprache) или специальный язык (Fachsprache).

360Zhinao-7B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель семейства 360Zhinao, разработанная командой 360 (Qihoo 360). Модель содержит 7,1 млрд параметров и обучена на корпусе объёмом 3,4 трлн токенов, преимущественно на китайском и английском языках, а также на коде. Это базовая, а не чат-версия; для диалогового применения в серии отдельно выпущены модели Chat. Модель предназначена для генерации текста и служит основой для задач понимания языка, работы со знаниями, математики, логических рассуждений и генерации кода. Она поддерживает контекст до 4096 токенов, построена на архитектуре ZhinaoForCausalLM и распространяется в формате safetensors для Transformers. README сообщает о сравнительной оценке базовой модели на наборах OpenCompass, включая C-Eval, MMLU, GSM8K и HumanEval. Лицензия — Apache-2.0. Как базовая языковая модель, она не настроена специально для следования инструкциям или ведения диалога; качество ответов зависит от промпта и сценария применения.

Карточка модели qihoo360/360Zhinao-7B-Chat-360K на Hugging Face совпадает с карточкой qihoo360/360Zhinao-7B-Base, поэтому описание составлено по ней. 360Zhinao-7B-Base — базовая авторегрессионная языковая модель семейства 360Zhinao, разработанная командой 360 (Qihoo 360). Модель содержит 7,1 млрд параметров и обучена на корпусе объёмом 3,4 трлн токенов, преимущественно на китайском и английском языках, а также на коде. Это базовая, а не чат-версия; для диалогового применения в серии отдельно выпущены модели Chat. Модель предназначена для генерации текста и служит основой для задач понимания языка, работы со знаниями, математики, логических рассуждений и генерации кода. Она поддерживает контекст до 4096 токенов, построена на архитектуре ZhinaoForCausalLM и распространяется в формате safetensors для Transformers. README сообщает о сравнительной оценке базовой модели на наборах OpenCompass, включая C-Eval, MMLU, GSM8K и HumanEval. Лицензия — Apache-2.0. Как базовая языковая модель, она не настроена специально для следования инструкциям или ведения диалога; качество ответов зависит от промпта и сценария применения.

DreamOn-v0-7B — языковая модель Dream-org на архитектуре Dream, построенная как плотная модель на 7,1 млрд параметров. Она использует дискретную диффузию для генерации текста и предназначена прежде всего для дополнения пропусков в коде: во время вывода модель динамически расширяет или сокращает маскируемые области, позволяя управлять длиной результата без заранее заданного размера холста. Модель принимает токены и генерирует текст; в карточке также заявлены диалоговый режим и интерфейс для вызова инструментов. README указывает ограничение контекста в 2048 токенов, включая вход и выход, и отмечает, что число новых токенов должно быть не меньше числа масок в запросе. Основные проверки проводились с одним переносимым токеном на шаг; другие настройки этого параметра проверены не полностью. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

IvmeLabs/Ivme-Conversate-N-v2-Instruct — компактная инструктивная языковая модель от IvmeLabs с 9 021 600 параметрами. Это плотный decoder-only Transformer с tied embeddings, multi-head attention, RoPE, SwiGLU и RMSNorm; архитектура повторяет рецепт базовой модели Ivme-Conversate-v2-Base без заявленной архитектурной новизны. Модель обучалась за одну эпоху примерно на 900 млн токенов, с упором на инструкции и диалоги с самого начала обучения. В набор данных вошли многоходовые диалоги UltraChat-200k, SODA, трассы рассуждений UltraInteract, математические задачи Orca Math, инструкции Dolly-15k и примеры SQL. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций, включая рассуждения, математические задачи и составление SQL. Карточка указывает английский язык, библиотеку Transformers и лицензию Apache-2.0. Для загрузки в Transformers README требует trust_remote_code=True.

onnx-community/LFM2.5-350M-ONNX — ONNX Runtime-версия универсальной текстовой модели LFM2.5-350M, разработанной Liquid AI. Модель предназначена для кроссплатформенного развёртывания и аппаратно ускоренного вывода в облачных, периферийных и мобильных средах, включая локальные устройства с ограниченными ресурсами. Рекомендуемые сценарии — извлечение данных, структурированный вывод и использование инструментов с поддержкой function calling. Модель текстовая, содержит 350 млн параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Архитектура включает 16 слоёв: 10 блоков double-gated LIV convolution и 6 блоков GQA; размер словаря — 65 536 токенов. Она обучалась на 28 трлн токенов, поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский языки. Заявлена работа менее чем с 1 ГБ памяти, а ONNX-формат облегчает переносимость между различными аппаратными платформами. Сильными сторонами являются малый размер, высокая скорость edge-инференса и удобство интеграции в разнообразные среды выполнения. Модель не рекомендуется для задач, требующих глубоких знаний, и программирования; дата отсечения знаний — середина 2024 года. Указана лицензия lfm1.0; дополнительные условия следует проверять в файле лицензии репозитория.

Llama-Chat-Summary-3.2-3B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Llama-Chat-Summary-3.2-3B, разработанной prithivMLmods и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего для суммаризации контекстных диалогов и чатов. Она обучалась с использованием набора данных Context-Based-Chat-Summary-Plus и поддерживает английский язык. Модель содержит около 3 миллиардов параметров и представляет собой текстовую autoregressive-модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. В репозитории доступны варианты с разной степенью квантизации, включая F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и IQ-варианты, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Размер файлов варьируется примерно от 1,5 до 6,4 ГБ. Для запуска указаны llama.cpp и LM Studio; README не сообщает размер контекстного окна. Сильными сторонами модели являются специализация на суммаризации диалогов, сравнительно небольшой размер и наличие множества вариантов квантизации для локального запуска. Более сильные варианты, такие как Q6_K_L, Q6_K и Q5_K, позиционируются как обеспечивающие высокое качество, а Q4_K_M — как сбалансированный вариант для большинства сценариев. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но снижает качество. Модель ориентирована на английские тексты, поэтому её возможности для других языков README не подтверждает. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Occiglot-7B-DE-EN — базовая генеративная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный декодерный трансформер с причинным языковым моделированием на архитектуре Mistral, содержащий 7,1 млрд параметров. Модель продолжительно предварительно обучена на базе Mistral-7B-v0.1 на 114 млрд дополнительных токенов многоязычных данных и кода; длина контекста по метаданным — 32 768 токенов. Модель рассчитана прежде всего на генерацию текста на немецком и английском языках, а также обучалась на коде. Её можно использовать как базу для генерации продолжений и дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Это базовая модель без дообучения на инструкциях, поэтому она не оптимизирована для диалогов и может не следовать запросам как чат-ассистент. Для таких сценариев авторы предлагают отдельную instruct-версию. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

OpenThinker2-32B — языковая модель с 32 млрд параметров, разработанная командой Open Thoughts и дообученная на Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct с использованием набора OpenThoughts2-1M. Это плотная модель семейства Qwen2 для генерации текста в диалоговом формате; она рассчитана прежде всего на задачи рассуждения, особенно по математике и программированию. В оценках Evalchemy, приведённых в карточке, модель показывает результаты на задачах AIME24, AIME25, AMC23, MATH500, GPQA-D и LCBv2. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и поставляется в формате Safetensors для Transformers. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Основной язык явно не обозначен; из карточки нельзя установить полный перечень поддерживаемых языков. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Оценки в карточке получены с помощью Evalchemy и не гарантируют аналогичного качества на иных задачах.

Prometheus-Mistral-Nemo-12B — разговорная текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная ApolloRaines на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407. Авторы применили к весам модели автоматическую оптимизацию через систему jBlaze: модель оценивала свои поведенческие слабые стороны, предлагала изменения, а функциональные тесты определяли, сохранять ли их. Это дообученная версия размером 12,1 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; доступны веса Safetensors. Модель поддерживает английский язык и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалога и генерации текста с акцентом на проверку предположений, обозначение неопределённости, самокоррекцию, анализ альтернатив и распознавание вводящих в заблуждение формулировок. В README приведён результат 43 из 50 на наборе вопросов-ловушек; качество длинных ответов, по утверждению авторов, сопоставимо с базовой моделью. Эти результаты основаны на описанных авторами тестах и не гарантируют точность в других сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; система jBlaze, использованная для модификации весов, является проприетарной.

Kyutai STT — потоковая модель автоматического распознавания речи, разработанная Kyutai. Вариант kyutai/stt-1b-en_fr предназначен для транскрибации английской и французской речи и содержит около 1,1 млрд параметров. Модель использует декодерную архитектуру Transformer и многопоточный подход Moshi: аудио кодируется токенизатором Mimi, а модель предсказывает текстовые токены с задержкой около 0,5 секунды. Модель начинает выдавать транскрипт по мере поступления аудио, поддерживает потоковую обработку и работает с длинными записями. Она рассчитана на шумные условия и формирует текст с заглавными буквами и пунктуацией; временные метки текста можно восстановить с учётом задержки потока. Для работы через Transformers требуется версия 4.53.0 или новее. Веса распространяются по лицензии CC-BY 4.0.