I.5Создание и редактирование текста

kukulemon-v3-soul_mix-32k-7B — слитая языковая модель автора grimjim, созданная методом task arithmetic с помощью mergekit на основе grimjim/kukulemon-32K-7B с добавлением grimjim/rogue-enchantress-32k-7B с очень малым весом. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров; доступна в формате safetensors, а в README также заявлены квантизованные версии GGUF. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельную специализацию, целевые сценарии, языки или подтверждённые возможности помимо генерации текста. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

danieltorscho дообучил модель Qwen2.5-7B-Instruct с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она также предоставляет интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для ведения диалогов, генерации ответов и использования инструментов в текстовых сценариях. В README указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или дополнительные ограничения качества и применения.

Luminea — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct; в объединение также вошли NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B и nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текст. Она предназначена для диалогов, ответов на инструкции и запросы; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Качество ответов и ограничения отдельно в карточке не описаны. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.

L3.1-Artemis-h-8B — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная сообществом mergekit с помощью метода Model Stock. В качестве базовой модели использована kromeurus/L3.1-Ablaze-Vulca-v0.1-8B; в объединение также вошли DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, L3-Boshima-a, NeuralDaredevil-8B-abliterated и L3-Umbral-Mind-RP-v3.0-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на работу через Transformers. Карточка не описывает отдельные гарантии качества, языковой охват или условия лицензии, поэтому их нельзя уточнить по доступным сведениям.

djuna/L3.1-Purosani-2-8B — объединённая плотная языковая модель семейства Llama, созданная разработчиком djuna с помощью mergekit. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B; слияние выполнено методом della_linear с включением нескольких моделей для инструкционного диалога, длинных ответов и других сценариев генерации текста. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и поддержку чата. Она подходит для диалоговых ассистентов и генерации развернутых ответов. В README приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая средний балл 22,85 и IFEval 49,88; эти показатели не гарантируют качество в конкретном приложении. Языки и предметные области отдельно не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mergekit-community выпустил слитую плотную языковую модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров. Она объединяет djuna/L3.1-gramamax и djuna/L3.1-Romes-Ninomos методом breadcrumbs_ties; базой слияния служит djuna/L3.1-gramamax. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. README не уточняет языковой охват, специализацию по предметным областям или результаты оценки качества. Лицензия не указана в предоставленных данных.

L3.3-70B-Magnum-v4-SE-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели L3.3-70B-Magnum-v4-SE, подготовленный bartowski на базе модели Doctor-Shotgun. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp с использованием imatrix и предназначена для локального запуска, в частности через LM Studio. Модель относится к классу text-generation и ориентирована на генерацию текста и диалоговые сценарии; в метаданных указана поддержка английского языка и тег chat. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от Q8_0 размером около 75 ГБ до IQ2_S размером около 24 ГБ. Более крупные варианты обеспечивают более высокое качество, а компактные требуют меньше оперативной памяти, но заметно уступают по качеству. Для большинства сценариев рекомендуются Q4_K_M, Q5_K_M, Q5_K_S и Q6_K; некоторые варианты оптимизированы для CPU ARM, Apple Silicon или систем с ограниченным объёмом памяти. Из README не указаны точная архитектура исходной модели, размер контекстного окна, поддерживаемые модальности помимо текста и результаты независимого тестирования. Модель распространяется по лицензии llama3.3; условия использования следует уточнять в лицензии исходной модели и на странице репозитория.

L3.3-Damascus-R1 — созданная SteelSkull модель для генерации текста и диалогов на основе Llama 3.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama примерно с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. По карточке, она собрана методом SCE merge из нескольких моделей; среди заявленных компонентов — EVA-LLaMA-3.33, Euryale, Cirrus, Hanami, Anubis и Negative_LLAMA. Каталог также указывает связи с несколькими исходными моделями, включая EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1. Модель общего назначения с особым акцентом на ролевые диалоги и рассказы. Она рассчитана на связное общение, рассуждения и подробное описание сцен; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Карточка приводит результаты UGI-бенчмарка и рекомендуемые параметры генерации, но эти результаты не гарантируют качество в других задачах. Указанная лицензия — other; конкретные условия использования в карточке не раскрыты.

Vdr1/L3-daybreak-TheSpice-8b-v0.1.3 — текстовая генеративная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. В карточке указано, что это слияние с daybreak L3 8b LoRA v0.2 от crest4all; модель предназначена для генерации текста. Репозиторий создан 31 мая 2024 года и содержит веса в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекст составляет 8192 токена. README не уточняет языки, сценарии применения или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Letemoin/L3-Deluxe-Smurge_l3-12B — объединённая языковая чат-модель, созданная с помощью mergekit из трёх моделей: ehristoforu/llama-3-12b-instruct, jsfs11/Llama-3-RPMerge-8B-SLERP и Casual-Autopsy/L3-Deluxe-Scrambled-Eggs-On-Toast-8B. В README указан метод passthrough; архитектура — плотная Llama с классом LlamaForCausalLM, формат весов — safetensors, число параметров — 23,4 млрд, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Метаданные связывают её с русско-английской чат-моделью, поэтому она подходит для общения и ответов на запросы на русском и английском языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lamarck-14B-v0.7 — языковая модель на 14 млрд параметров, собранная sometimesanotion как объединение нескольких моделей семейства Qwen2. Для создания использовалась собственная цепочка слияний весов, включая SLERP и TIES, и объединение ветвей, построенных с помощью LoRA и других методов слияния. В числе предшественников — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Virtuoso-Small и предыдущие версии Lamarck. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения с упором на многошаговые рассуждения, связную прозу, перевод и работу на нескольких языках. Контекст — до 131 072 токенов; в карточке отмечена поддержка английского языка, а автор также заявляет о многоязычных возможностях. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления о качестве основаны на оценках автора и субъективном описании возможностей; независимые результаты бенчмарков в карточке не приведены. Для унаследованных компонентов и слияния качество может различаться в зависимости от задачи.

Lamarck-14B-v0.7-Fusion — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, собранная автором sometimesanotion методом многоэтапного слияния нескольких моделей. В числе исходных моделей — Lamarck-14B-v0.7, Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS, Lamarckvergence-14B и Chocolatine-2-14B-Instruct-v2.0.3. Модель содержит 14 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для свободного творческого письма, диалогов, рассуждений и перевода. Автор отмечает сильную прозу и хорошие результаты на GPQA, но полная оценка ещё не завершена; следование инструкциям по IFEVAL оценивается скромнее. Лицензия — Apache 2.0.

Lamarckvergence-14B — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 и sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS. Модель построена на архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для ведения диалогов, многошаговых рассуждений, написания прозы и перевода. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 76,56 на IFEval и 50,33 на BBH; это не гарантирует качество в конкретном пользовательском сценарии. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные ограничения и языковые возможности, кроме английского языка, указанного в метаданных.

Laser-WestLake-2x7B — языковая модель для генерации текста, созданная macadeliccc путём слияния cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. В README указано, что WestLake-7B-v2-laser выступает базовой моделью и одним из экспертов при слиянии. Модель использует архитектуру Mixtral с разреженной экспертной структурой (MoE), содержит около 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и других задач генерации текста; README указывает формат ChatML и предлагает использовать её так же, как исходную WestLake-7B. В карточке приведены результаты бенчмарков, включая средний балл 74,00 в Open LLM Leaderboard. Поддержка русского или других конкретных естественных языков отдельно не описана. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

LDCC-Instruct-Llama-2-ko-13B-v4.2.8 — корейско-английская инструкционная языковая модель, разработанная Lotte Data Communication на базе архитектуры Llama 2. Модель дообучена на общедоступных корейских и английских данных, прошедших обработку и очистку; данные клиентов Lotte Data Communication не использовались. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции по шаблону Prompt/Answer. Это плотная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом 2048 токенов, сохранённая в формате safetensors. Для использования весов действует лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое применение.

Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B_fixed — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная автором lemon07r с помощью слияния предварительно обученных моделей lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3b-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25. Слияние выполнено методом SLERP; модель содержит 9 млрд параметров, веса доступны в формате safetensors, а нативная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она подходит для ответов на запросы, выполнения инструкций и творческой генерации. В README приведены результаты отдельных оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Веса опубликованы с лицензией Gemma.

lemur-70b-chat-v1 — разговорная большая языковая модель OpenLemur, представленная в формате causal language model на архитектуре Llama. В репозитории указаны 68,7 млрд параметров, библиотека Transformers и веса PyTorch; модель создаёт текст по текстовому запросу и предназначена для диалогового использования. Метаданные также отмечают поддержку задач генерации кода. Модель рассчитана на английский язык, её родной контекст составляет 4096 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях атрибуции и запрещает коммерческое применение. README не содержит сведений о результатах оценки или специальных ограничениях качества.

LeoLM/leo-hessianai-13b — языковая модель с открытыми весами, разработанная Björn Plüster и Christoph Schuhmann совместно с LAION и HessianAI. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер семейства Llama, полученный продолжением предобучения meta-llama/Llama-2-13b-hf на большом корпусе немецкоязычных, преимущественно локальных текстов. Модель содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста на немецком и английском языках, а также для исследований и прикладных разработок с немецкоязычными LLM. Она доступна для использования через Transformers в формате PyTorch. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement; перед использованием следует учитывать её условия, в том числе применимые ограничения на коммерческое использование.

LeoLM/leo-hessianai-70b-chat — немецкоязычная чат-модель, разработанная в рамках проекта LAION и HessianAI при участии Бьёрна Плүстера и Кристофа Шухмана. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров, созданный на базе LeoLM/leo-hessianai-70b и дообученный на немецких наборах инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 8192 токена. В первую очередь она предназначена для диалогов, письма, объяснений и обсуждения на немецком языке, также проверялась на английском. В карточке отмечены сильные результаты на задачах письма, извлечения информации, STEM и гуманитарных тем. Модель слабее справляется с математикой, программированием и сложными рассуждениями, а также может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы и чаще ожидаемого отказываться отвечать. Для практического применения нужны проверки безопасности и настройка под конкретный сценарий. Лицензия — Llama 2 Community License; разработчики называют модель открытой и коммерчески доступной, использование регулируется условиями этой лицензии.

Карточка модели titanbot/LeoLM-hessianai-13b на Hugging Face совпадает с карточкой LeoLM/leo-hessianai-13b, поэтому описание составлено по ней. LeoLM/leo-hessianai-13b — языковая модель с открытыми весами, разработанная Björn Plüster и Christoph Schuhmann совместно с LAION и HessianAI. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер семейства Llama, полученный продолжением предобучения meta-llama/Llama-2-13b-hf на большом корпусе немецкоязычных, преимущественно локальных текстов. Модель содержит 12,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста на немецком и английском языках, а также для исследований и прикладных разработок с немецкоязычными LLM. Она доступна для использования через Transformers в формате PyTorch. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement; перед использованием следует учитывать её условия, в том числе применимые ограничения на коммерческое использование.

LeoScorpius-7B-Chat-DPO-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и LeoScorpius-7B-Chat-DPO методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Метаданные не указывают языковую специализацию модели.

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и ignos/LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указано контекстное окно 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Репозиторий не описывает отдельные специализированные области применения или языки, поэтому модель можно рассматривать как чат-модель общего назначения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или сведений о специальных ограничениях; поведение и надёжность следует проверять на целевых задачах.

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1. Разработчик карточки объединил модели методом SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлены специализированные области применения или поддерживаемые языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных моделей; карточка не приводит оценок или сравнительных тестов.

LeoScorpius-GreenNode-Platypus-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и ignos/LeoScorpius-GreenNode-Platypus-7B-v1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных данных.

LFM2.5-350M-MLX-bf16 — экспорт модели LiquidAI LFM2.5-350M в формате MLX для инференса на компьютерах Apple с Apple Silicon. Это компактная плотная языковая модель с гибридной архитектурой, сочетающей свёрточные и attention-слои; в репозитории указаны точность bf16 и размер 676 МБ. Контекстная длина составляет до 128 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В метаданных указана поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского и испанского языков. Репозиторий помечен лицензией other; конкретные условия следует сверить с лицензией проекта перед использованием.

unsloth/LFM2.5-8B-A1B-GGUF — квантизированная версия текстовой модели LFM2.5-8B-A1B, опубликованная Unsloth на основе модели Liquid AI. Формат GGUF предназначен для llama.cpp и совместимых инструментов, с акцентом на локальный запуск и edge-устройства. Модель рассчитана на универсальную генерацию текста, выполнение инструкций, агентские сценарии, использование инструментов, структурированный вывод, многоязычных ассистентов и приложения персонального помощника на устройстве. Модель имеет гибридную архитектуру с 8,3 млрд параметров всего и 1,5 млрд активных параметров, 24 слоями, включая 18 double-gated LIV convolutional layers и 6 слоёв GQA. Контекстное окно составляет 131 072 токена, размер словаря — 128 000. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский языки. Модель текстовая и не предназначена для обработки изображений или других модальностей. К сильным сторонам относятся высокая скорость инференса в своём классе, возможность локального и on-device развёртывания, следование сложным инструкциям и поддержка function calling. Модель не считается оптимальным выбором для интенсивного программирования и вопросов, требующих обширных фоновых знаний, без использования retrieval. Для генерации рекомендуются temperature 0.2, top_k 80 и repetition_penalty 1.05. README указывает лицензию lfm1.0.

LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-MLX-8bit — языковая text-generation модель, разработанная Liquid AI и преобразованная в формат MLX из базовой модели LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B с использованием mlx-lm 0.31.3. Она предназначена для запуска локально, в том числе в качестве персонального ассистента на ноутбуке, генерации текста, диалогового взаимодействия и сценариев с function calling. Модель использует архитектуру Mixture of Experts (MoE); обозначение 8B-A1B указывает на конфигурацию базовой модели, однако подробности архитектуры в README не приведены. Веса квантизированы до 8 бит с group size 64 и affine mode, а MoE-gates сохранены в 8-битном формате. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский и португальский языки. Модель работает через mlx-lm, использует ChatML-подобный шаблон и поддерживает явные рассуждения перед итоговым ответом, а также вызов функций. К сильным сторонам относятся оптимизация для MLX, 8-битная квантизация, возможность локального использования и поддержка многоязычного диалога и инструментов. Ограничения связаны с отсутствием в README сведений о размере контекста, точных характеристиках производительности, требованиях к памяти и результатах оценивания; модель также ориентирована на экосистему MLX. Условия использования определяются лицензией LFM Open License v1.0.

EXAONE-Deep-32B-GGUF — это квантованные версии языковой модели EXAONE-Deep-32B, разработанной LGAI-EXAONE и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и может запускаться локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Модель ориентирована на текстовые сценарии, включая диалоговое взаимодействие, написание и преобразование текста, программирование и другие задачи генерации на естественном языке. В README указаны английский и корейский языки. Базовый размер модели — 32B параметров; архитектура и размер контекстного окна не указаны. Доступны варианты от BF16 до квантований Q8_0, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, размер файлов составляет примерно от 13 до 64 ГБ. Главное преимущество — возможность локального запуска при выборе подходящего уровня квантования: высокоточные варианты Q6 и Q5 обеспечивают качество, близкое к исходной модели, а более компактные Q4 и Q3 снижают требования к памяти. Ограничения связаны с существенными аппаратными требованиями 32B-модели, возможным снижением качества при сильном квантовании и отсутствием информации о мультимодальности, контекстном окне и результатах оценивания. Указана лицензия EXAONE; подробные условия следует уточнять в файле LICENSE.

li-14b-v0.4 — языковая модель на 14 млрд параметров от wanlige, объединённая с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct; в слияние также вошли Qwen2.5-Coder-14B, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и другие модели семейства Qwen. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и доступна в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, выполнение инструкций, рассуждения и задачи, связанные с кодом. Поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указаны китайский, английский, французский и немецкий языки. Для инференса используется библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценку IFEval 81,33 и MATH Level 5 55,74; они характеризуют тестирование автора и не гарантируют качество на пользовательских задачах. Модель объединяет несколько чекпойнтов, поэтому её поведение и качество могут различаться между типами задач; независимые подробные оценки в карточке не представлены.

hchung1017 (Hoon Chung) объединил линейным слиянием три модели: LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B, hyeogi/SOLAR-10.7B-dpo-v1 и megastudyedu/M-SOLAR-10.7B-v1.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Модель может использоваться для ведения диалогов и генерации продолжений текста. В карточке указана лицензия MIT. Подробные оценки качества и ограничения конкретного слияния не приведены.