I.5Создание и редактирование текста

AI21 Jamba 1.5 Large — большая инструкционная языковая модель компании AI21 с гибридной архитектурой Jamba, объединяющей блоки Transformer и Mamba/SSM. В карточке указаны 94 млрд активных параметров и 398 млрд параметров всего; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и деловых сценариев: генерации ответов на основе документов, работы с длинными материалами, вызова инструментов и выдачи структурированных результатов, включая JSON. Авторы заявляют о высокой скорости вывода и качестве на тестах, однако показатели приведены в карточке разработчика и не гарантируют результат на конкретных данных. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. Модель доступна по Jamba Open Model License, которая допускает исследовательское и коммерческое использование на её условиях. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует CUDA и описывает запуск на узле с восемью GPU по 80 ГБ, а для Transformers — 8-битную квантизацию с оговоркой о блоках Mamba.

AI21 Jamba Reasoning 3B — компактная языковая модель для генерации текста и задач рассуждения, разработанная компанией AI21. Она предназначена для локального и периферийного развертывания, анализа документов и последовательностей, классификации, ответов на вопросы и других сценариев, где важны сочетание качества, скорости и работы с длинным контекстом. Модель содержит около 3 млрд параметров и построена на гибридной архитектуре Transformer–Mamba: 26 слоёв Mamba и 2 слоя внимания. Используется 20 голов внимания с MQA, словарь включает 64 тысячи токенов, а максимальная длина контекста заявлена на уровне 256 тысяч токенов. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. Доступны GGUF-квантизации, включая вариант Q4_K_M размером около 1,93 ГБ, что упрощает запуск на ноутбуках, GPU и мобильных устройствах через llama.cpp, LM Studio или Ollama. К сильным сторонам относятся высокая эффективность обработки последовательностей, сниженные требования к памяти, большой контекст и заявленные конкурентные результаты на ряде интеллектуальных бенчмарков. Ограничения включают компактный размер модели, который может уступать более крупным системам в сложных задачах, а также возможное снижение качества при использовании сильной квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0; в карточке также указано название лицензии Jamba Open Model License и приведена отдельная ссылка на её текст.

AiMavenAi/AiMaven-Prometheus — слитая языковая модель, опубликованная AiMavenAi и созданная с помощью LazyMergekit на основе jefferylovely/SuperThetaMaven и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. В README описано слияние методом SLERP; метаданные указывают архитектуру Mistral, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы на естественном языке. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0; конкретные языки применения и дополнительные специализации не описаны.

TheBloke опубликовал модель Jon Durbin Airoboros 33B GPT4 1.4 в формате PyTorch fp16, объединив её с SuperHOT 8K от Kaio Ken. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA примерно с 32,3 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. В README указано, что для поддержки расширенного контекста при инференсе требуется trust_remote_code=True или соответствующий monkey patch. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции, включая вопросы по предоставленному контексту, генерацию текстов, ролевые сценарии, загадки и примеры кода. Обучающие данные Airoboros были синтетически созданы с помощью GPT-4; в карточке также отмечены примеры кода на десяти языках программирования. Для полного качества ответы на закрытые вопросы по контексту рекомендуется задавать в специальном формате, описанном в README. Веса доступны в формате PyTorch fp16 для GPU-инференса и дальнейшей конвертации. README помечает исходную версию Airoboros как ещё не протестированную; модель требует совместимого окружения и настройки расширенного контекста. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с файлами репозитория.

airoboros-l2-70b-2.2 — экспериментальная языковая модель от Jon Durbin, дообученная на базе Llama 2 70B преимущественно на синтетических данных набора airoboros-2.2. Это плотная авторегрессионная модель примерно с 68,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; нативное контекстное окно составляет 4096 токенов. Карточка описывает формат общения с метками USER и ASSISTANT, а также отдельный формат для ответов по предоставленному контексту. Модель предназначена для ответов на инструкции и вопросы, создания текстов, помощи с кодом и генерации структурированных аргументов функций в JSON или YAML. Она также может строить планы выполнения задач с инструментами, но сама по себе инструменты не вызывает. Обучение ориентировано на пары «инструкция — ответ» больше, чем на свободный чат или ролевые сценарии; карточка отмечает возможность переопределения системных инструкций и отсутствие де-алignment данных в этой версии. Модель доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии Llama 2. README характеризует её как экспериментальную и предупреждает, что ответы по контексту могут быть выдуманными; для снижения риска рекомендуется явно просить не придумывать неизвестное и останавливать генерацию перед продолжением от имени пользователя.

airoboros-l2-7b-2.2.1 — экспериментальная инструкция-настроенная языковая модель jondurbin на архитектуре Llama. Это обновлённая версия airoboros-l2-7b-2.2: в обучении использованы преимущественно синтетические данные набора airoboros-2.2.1, обновлены примеры написания текстов, добавлены более длинные контекстные блоки и удалены данные для ролевых сценариев. Модель содержит 6,6 млрд параметров, работает с контекстом до 4096 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы по предоставленному контексту, суммаризации, написания текстов и кода. Также она может формировать JSON- или YAML-подобные аргументы и планы для сценариев вызова функций, но выполнение этих планов требует отдельной реализации. Карточка отмечает склонность к инструкциям вместо непринуждённого общения и ролевой игры. Для диалога используется формат с маркерами USER и ASSISTANT; для вопросов по источникам автор рекомендует явные разделители контекста и инструкции не выдумывать ответ при нехватке сведений. Модель может галлюцинировать, поэтому её ответы и планы следует проверять; для предотвращения продолжения от лица пользователя нужно настроить критерии остановки генерации.

airoboros-m-7b-3.1.2-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и airoboros-m-7b-3.1.2-dare-0.85. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают её качество на конкретных задачах или подробные ограничения, поэтому результаты следует проверять на целевом сценарии.

AISquare-Instruct-SOLAR-10.7b-v0.5.32 — инструкционная языковая модель команды UI Platform компании Inswave Systems. Она основана на upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 и предназначена для генерации текста по запросам и инструкциям. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и принимает текст; нативное окно контекста — 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель опубликована в формате PyTorch и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Aitana-7B-S-Instruct-v0.1-i1-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Aitana-7B-S-Instruct, разработанной GPLSI. Репозиторий подготовлен и квантизирован пользователем mradermacher в формате GGUF для локального запуска. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях, включая ответы на вопросы, работу с многоязычными данными, извлечение информации, задачи рассуждения и обработку специализированных текстов. Модель имеет размер 7B параметров и работает с текстом. В README заявлена поддержка каталанского, испанского и английского языков; обучение и дообучение проводились на наборах данных для инструкционного обучения, многоязычного общения, поиска с дополнением контекста, перевода, юридических вопросов, научных фактов и математических задач. Доступно множество вариантов квантизации с разным размером от примерно 2,4 до 5,7 ГБ. В качестве рекомендуемого варианта указана i1-Q4_K_M, а i1-Q4_K_S описана как компромисс между размером, скоростью и качеством. Сильными сторонами модели являются ориентация на следование инструкциям, поддержка каталанского, испанского и английского языков, а также возможность запуска в ресурсно-ограниченной среде благодаря GGUF-квантизации. Ограничения включают зависимость качества и скорости от выбранного уровня квантизации; наиболее компактные варианты могут давать заметно более низкое качество. Архитектура и размер контекстного окна в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Alchemist_02_2b — объединённая языковая модель, созданная Sumail с помощью mergekit на основе моделей deepnet/SN6-71G5, deepnetguy/gemma-64 и Aspik101/minigemma_ft9. Она использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Размер модели составляет 2,5 млрд параметров, а контекст — до 8192 токенов. Модели объединены методом TIES с нормализацией; в конфигурации указана точность bfloat16. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения отсутствуют.

Alfred-40B-1023 — языковая модель LightOn, дообученная на базе Falcon-40B. Это причинная авторегрессионная модель с архитектурой Falcon/RefinedWeb и примерно 65 млрд параметров; она предназначена для диалогов и выполнения инструкций. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Модель обучена на англоязычных, немецких, испанских и французских данных, а также имеет ограниченные возможности для итальянского, португальского, польского, нидерландского, румынского, чешского и шведского языков. Контекст расширен до 8192 токенов методом NTK-YaRN. Обучение использовало короткие и длинные задачи, включая диалоговые данные и наборы для работы с длинным контекстом. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и обработки длинных текстовых входов. Ограничения включают слабую переносимость на языки, не представленные в обучении, и возможное воспроизведение стереотипов и смещений из веб-данных. Для практического применения карточка рекомендует оценивать риски и применять защитные меры.

ALLaM-7B-Instruct-preview-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной языковой модели ALLaM-7B-Instruct-preview, разработанной ALLaM-AI и подготовленной пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая арабские и англоязычные сценарии. Доступен запуск через LM Studio, llama.cpp и другие проекты на базе llama.cpp. Модель содержит около 7 миллиардов параметров; README не уточняет её архитектуру, максимальную длину контекста, формат промптов и дополнительные модальности, поэтому она описывается как текстовая. Набор включает варианты от BF16 до Q3 и IQ3-квантизаций с размерами примерно от 3,11 до 14 ГБ. Варианты Q6 и Q5 отмечены как обеспечивающие очень высокое или высокое качество, а Q4 — как оптимальные для большинства сценариев по соотношению качества и размера. Основные преимущества — поддержка локального запуска, широкий выбор квантизаций и возможность подобрать вариант под доступную оперативную память. Более агрессивные квантизации уменьшают требования к памяти, но могут снижать качество генерации; некоторые форматы имеют статус legacy или не рекомендуются. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

All_like128-zephyr-7b-sft-full — диалоговая языковая модель, созданная дообучением alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и результаты оценки качества. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

AlloyIngot — языковая модель, созданная автором nlpguy слиянием двух моделей на базе Mistral с помощью метода SLERP и инструментария mergekit. В слияние вошли eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B и Gille/StrangeMerges_21-7B-slerp. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста. Карточка приводит результаты оценки на наборах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Доступны веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

GLM4-32B-Neon-v2-GGUF — это квантизированная версия языковой модели GLM4-32B-Neon-v2, разработанной allura-org и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp, включая LM Studio. В карточке указана поддержка английского языка и лицензия MIT. Модель содержит 32 млрд параметров; доступны варианты от BF16 до различных форматов квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Квантизация выполнена с использованием imatrix на базе llama.cpp release b5228. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти, но могут заметно уступать по качеству. Для работы рекомендуется использовать указанный формат промпта с системным сообщением, пользовательским запросом и ответом ассистента. Это текстовая модель: сведения о поддержке изображений, аудио, других модальностей, размере контекста и архитектурных особенностях в README не приведены. Для запуска необходима совместимая инфраструктура llama.cpp и объём памяти, соответствующий выбранному файлу; размеры файлов варьируются примерно от 13,66 до 65,14 ГБ.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Mistral-Small-24b-Sertraline-0304, разработанной allura-org и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и выполнения инструкций, включая общие, научные, медицинские, программные и другие текстовые задачи. В README указано, что она основана на наборах данных для instruction following, включая Tulu 3, s1K, медицинские данные, данные по программированию и научным вопросам. Модель имеет размер 24B параметров, относится к текстовым autoregressive language models и поддерживает английский и китайский языки. Доступны варианты квантизации GGUF с форматами от Q3 до Q8 и размерами примерно от 12,4 до 25,05 ГБ. Квантизации выполнены с использованием imatrix и llama.cpp, поэтому модель подходит для локального запуска через llama.cpp, LM Studio и совместимые проекты. Контекстный размер, точная архитектура базовой модели, результаты оценивания и требования к оперативной памяти в README не указаны. Сильными сторонами являются широкий набор обучающих данных, ориентация на следование инструкциям и наличие вариантов с разным балансом качества и потребления памяти. Ограничения связаны с отсутствием подробных независимых бенчмарков, сведений о мультимодальности и гарантированной точности ответов; модель следует использовать с проверкой результатов, особенно в медицинских и научных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Это готовые объединённые веса Stanford Alpaca-7B, опубликованные пользователем sharpbai. Модель основана на архитектуре LLaMA и предназначена для генерации текста по инструкциям; в карточке указано, что веса можно использовать напрямую. Размер модели — 6,6 млрд параметров, контекст — до 2048 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Репозиторий содержит веса PyTorch. Указана лицензия other; перед использованием следует проверить условия Meta LLaMA и Alpaca, поскольку README не приводит отдельного описания лицензии для объединённых весов.

Alpaca-Dragon-Smaug-Slerp — 71-миллиардная плотная языковая модель семейства Llama, созданная объединением моделей ibivibiv/alpaca-dragon-72b-v1 и abacusai/Smaug-72B-v0.1 с помощью mergekit и метода SLERP. Для смешивания параметров внимания и MLP использованы разные коэффициенты; базой в конфигурации указан Smaug-72B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, ответах на вопросы и рассуждениях — задачах, связанных с базовой моделью Smaug. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или конкретных ограничений; для практического использования следует учитывать большой размер модели и требования к вычислительным ресурсам.

Amadeus-Verbo-MI-Qwen-2.5-72B-PT-BR-Instruct-Experimental — объединённая модель на основе Qwen2.5-72B-Instruct и AV-BI-Qwen2.5-72B-PT-BR-Instruct от AmadeusAI. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям на португальском языке, в том числе для создания структурированного текста. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 71,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; доступна в формате safetensors и рассчитана на запуск через Transformers. Веса объединены методом SLERP с помощью mergekit в формате bfloat16. Модель может быть полезна для чат-ботов, генерации текстов и ответов на вопросы на бразильском португальском. В карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов, однако подробности его поддержки не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

An4-7Bv2.2 — языковая модель с архитектурой Mistral, разработанная Smuggling1710 как дообучение unsloth/mistral-7b-v0.2-bnb-4bit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указано, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Карточка не описывает специальную предметную область или конкретные преимущества и сценарии применения. Для модели указана лицензия Apache-2.0; тег «not-for-all-audiences» указывает на ограничение по аудитории, но характер такого контента не раскрыт.

Sakalti/Anemoi-3B — плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная объединением весов Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct и bunnycore/Qwen-2.5-3b-Rp-lora_model с помощью mergekit и метода passthrough. Модель содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на вопросы, следования инструкциям и создания текстов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Базовая модель Qwen2.5-3B-Instruct характеризуется как компактная многоязычная чат-модель, однако конкретные языки Anemoi отдельно не перечислены. Для запуска указана библиотека Transformers, а веса представлены в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями базовых компонентов. README не сообщает результатов оценки качества или специфических ограничений.

laion/anh-xglm-7.5b-cross-lingual — мультиязычная модель генерации текста, созданная дообучением XGLM-7.5B на инструкционном наборе cross_lingual.jsonl из датасета laion/Anh. Модель построена на архитектуре XGLM с плотной causal language modeling архитектурой и содержит 8,6 млрд параметров. Модель предназначена для генерации ответов по инструкциям на разных языках. Метаданные указывают на поддержку instruction following; возможны сценарии с многоязычными запросами и генерацией текста. Контекст ограничен 2048 токенами. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

ANIMA-Nectar-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Biomimicry-AI/ANIMA-Nectar-v2. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors; конфигурация слияния использует bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специализированные области применения.

Apertus-8B-Instruct-2509 — многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная в репозитории unsloth как дообученная версия swiss-ai/Apertus-8B-2509. Это плотный decoder-only Transformer семейства Apertus с 10,3 млрд параметров и контекстом до 65 536 токенов; модель работает через Transformers и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, генерации текста и сценариев с длинными документами. В карточке семейство Apertus описано как поддерживающее более 1 800 языков; конкретный основной язык для этой версии не выделен. Модель обучалась на открытых данных с опубликованными сведениями о процессе обучения, а базовое семейство разработано Swiss AI Initiative. Модель может генерировать фактически неверный или нелогичный текст и воспроизводить предвзятости данных. Для неё не предоставлен фильтр выходных данных, в том числе для персональных данных; важные ответы следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

Apertus EstLLM 8B 0326 Instruct — диалоговая языковая модель TartuNLP, созданная методом слияния chat-vector на основе tartuNLP/Apertus-EstLLM-8B-Instruct-1125. Это плотная авторегрессионная модель семейства Apertus с архитектурой ApertusForCausalLM и 10,3 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате диалога. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает эстонский и английский языки, а её длина контекста составляет 65 536 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, языковых задач и рассуждений на эстонском и английском, а также для перевода с английского на эстонский. В README приведены результаты оценки на эстонских и англоязычных тестах, включая задачи понимания инструкций, языковой компетенции и знаний. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Trinity-Large-Preview-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Trinity-Large-Preview, разработанной arcee-ai. Квантизацию в формате GGUF выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и может запускаться локально через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Модель поддерживает английский, испанский, французский, немецкий, итальянский, португальский, русский, арабский, хинди, корейский и китайский языки. Она рассчитана на сценарии текстовой генерации, включая диалоговое взаимодействие и выполнение инструкций в соответствии с указанным шаблоном prompt format. Данные о точной архитектуре, количестве параметров, модальностях и размере контекста в README не приведены; по описанию это текстовая, а не мультимодальная модель. Доступно множество вариантов квантизации от Q8_0 до Q3 и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством и требованиями к оперативной памяти. Наиболее качественными и рекомендуемыми указаны варианты Q6_K, Q5_K и Q4_K, тогда как низкоразрядные варианты экономят память, но снижают качество. Размеры файлов составляют примерно от 162 до 424 ГБ, поэтому модель требует значительных аппаратных ресурсов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели NalDice/askvox-1.3 на Hugging Face совпадает с карточкой NalDice/askvox-1.2, поэтому описание составлено по ней. NalDice askvox-1.2 — диалоговая языковая модель, разработанная NalDice на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель дообучена методом SFT и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или ограничениях качества в карточке нет.

Карточка модели NalDice/askvox-1.4 на Hugging Face совпадает с карточкой NalDice/askvox-1.2, поэтому описание составлено по ней. NalDice askvox-1.2 — диалоговая языковая модель, разработанная NalDice на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель дообучена методом SFT и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или ограничениях качества в карточке нет.

Astrid-7B — языковая модель PAIX.Cloud для генерации текста на английском языке. Она построена на плотном трансформере RWForCausalLM с 32 декодирующими слоями и линейной выходной головой; в метаданных указано 10,9 млрд параметров и формат PyTorch. Модель доступна для работы через Transformers и предназначена для широкого круга текстовых сценариев, включая генерацию продолжений и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает обучение на английском языке, но не приводит длину контекста или лицензию. Ответы могут быть ошибочными, бессвязными или нерелевантными, а обучающие данные из интернета могут приводить к предвзятым или оскорбительным результатам; ответы следует проверять.

Astrid-Mistral-7B — разговорная языковая модель, разработанная PAIX.Cloud на базе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1. Она предназначена для генерации человекоподобного текста и диалоговых сценариев на английском языке. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Для загрузки и работы используется библиотека Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель может выдавать неверные, бессмысленные или нерелевантные ответы, а также предвзятый или оскорбительный контент. Ответы следует проверять, особенно в ситуациях, где ошибки могут иметь последствия.