I.5Создание и редактирование текста

Ling-lite — разговорная языковая модель на архитектуре Mixture of Experts (MoE), разработанная и опубликованная InclusionAI. Карточка описывает версию Ling-lite-0415; модель содержит 16,8 млрд параметров, из которых активируется 2,75 млрд. Метаданные репозитория указывают 1,5 млрд параметров и контекст 32 768 токенов, тогда как README сообщает для Ling-lite контекст 128K; эти характеристики источников расходятся. Модель предназначена для диалогов и широкого круга языковых задач, включая генерацию текста, программирование и математику. В README приведены результаты сравнительных тестов, в том числе HumanEval и GPQA; это свидетельствует о заявленных возможностях в коде и решении сложных задач, но не гарантирует качество в конкретном применении. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — MIT.

Ling-lite-1.5 — языковая модель с разреженной архитектурой MoE, разработанная InclusionAI для генерации текста и диалогового взаимодействия. Карточка относит её к семейству Ling и приводит для этой версии 16,8 млрд параметров, из которых активируется 2,75 млрд. В метаданных репозитория указано 794,8 млн параметров и контекст 32 768 токенов, тогда как README сообщает 128K контекста; поэтому характеристики размера и длины контекста в источниках расходятся. Модель предназначена для широкого круга задач с текстом, включая ответы на вопросы, решение задач и генерацию кода. В опубликованной таблице оценки приведены результаты на MMLU, GPQA и HumanEval; README также описывает тесты длинного контекста до 128K. Для запуска указана библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Лицензия — MIT.

LingoWhale-8B — плотная двуязычная языковая модель с авторегрессионной архитектурой LingoWhaleForCausalLM, разработанная DeepLang Technology совместно с лабораторией NLP Университета Цинхуа. Модель содержит 7,7 млрд параметров, обучена на качественных китайских и английских данных и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться как базовая модель для ответов на вопросы, написания текстов, рассуждений и генерации кода. В README также приведены примеры диалоговой модели, полученной дообучением LingoWhale-8B на открытых SFT-данных; это пример производной модели, а не отдельная возможность исходной базовой модели. Для адаптации доступны примеры тонкой настройки, включая LoRA. Разработчики отмечают, что модель может галлюцинировать, а её математические способности ограничены. Для академических исследований модель открыта; коммерческое использование исходной модели и её производных требует заявки и получения разрешения по лицензии LingoWhale-8B наряду с Apache 2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V3-32B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-32B. Это плотная модель семейства Qwen2 на 32 млрд параметров с контекстом 32 768 токенов; для обучения части параметров применялись SFT и методы предпочтений, включая DPO и ORPO. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и вызова инструментов. По карточке, обучение включало многоязычные новости и Википедию, переводческие и суммаризационные данные, вопросы и ответы, математику и логические задачи. Заявлены улучшения для работы с корейским, японским, китайским и английским языками, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Описание не приводит количественных результатов оценивания, поэтому заявленные улучшения не позволяют сравнить её качество с другими моделями.

Saxo, представитель Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель на базе Google Gemma 2 27B IT. В процессе использовались продолженное предобучение примерно 30% параметров на корейском языке, затем настройка по инструкциям и предпочтениям. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует исходный токенизатор Gemma 2 и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, прежде всего на корейском языке. Она обучалась на корейском новостном корпусе объёмом около 90 млн записей, многоязычных данных для перевода между корейским, китайским, английским и японским, а также примерах суммаризации, ответов на вопросы, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, программирования, математики и логических задач. Заявлены улучшенные возможности для анализа отзывов и социальных публикаций, письма, кода и решения математических и логических задач. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка описывает обучение и целевые сценарии, но не приводит количественных результатов сравнительной оценки; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Lion-Lamarck-v.1.0.9 — диалоговая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная nlpguy слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SCE. В качестве базовой использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в слияние также вошли DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwenvergence-14B-v10 и SuperNova-Medius. Модель построена на архитектуре Qwen2 и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen ориентирована на рассуждения, включая математические задачи и программирование; эти сценарии могут быть полезны и для Lion-Lamarck, однако карточка не приводит отдельных оценок качества этой сборки. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверять на странице репозитория Hugging Face.

nlpguy/Lion-Lamarck-v.1.1.0 — объединённая с помощью mergekit модель на базе семейства Qwen2.5. В слиянии использован SCE, а CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke указан как базовая модель; также объединены SuperNova-Medius, Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и Lamarck-14B-v0.7. Модель содержит 14 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. В карточке не приведены сведения о целевых языках, тестировании качества или рекомендуемых сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lite-Cydonia-22B-v1.1-50-50 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 22 млрд параметров, созданная knifeayumu слиянием двух моделей через mergekit: mistralai/Mistral-Small-Instruct-2409 и TheDrummer/Cydonia-22B-v1.1. Веса объединены методом task arithmetic с равным вкладом каждой модели; опубликованный репозиторий содержит формат safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая творческие ответы. По описанию автора, смесь получилась менее склонной к откровенно злонамеренным ответам и менее цензурированной, чем исходная инструкционная модель; автор также отмечает более разнообразные ответы по сравнению с некоторыми версиями Cydonia. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями базовых моделей. Оценка поведения основана на кратких проверках автора, поэтому её не следует считать гарантией безопасности или качества: ответы могут зависеть от формулировки запроса.

LLaDA2.1-flash — диффузионная языковая модель семейства LLaDA, разработанная InclusionAI. Это instruction-tuned модель для генерации текста и диалоговых сценариев; архитектура — Mixture-of-Experts (MoE), в карточке указаны 100 млрд параметров, 32 слоя и контекст до 32 768 токенов. Метаданные каталога при этом указывают общий размер 5,5 млрд параметров. Модель поддерживает редактируемую генерацию: README описывает режимы Speed и Quality с разными порогами денойзинга и компромиссом между скоростью, качеством и плавностью ответа. Её можно применять для диалога и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. README называет модель готовой для прикладного использования, но не приводит результаты конкретных бенчмарков. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Указанные в README рекомендации по настройке параметров относятся к инференсу; низкий порог денойзинга может приводить к прерывистой генерации.

Llama 2 13B Chat — языковая модель Meta, представленная в формате GGUF и квантизированная TheBloke. Она основана на исходной модели Meta Llama 2 13B Chat и предназначена для генерации текста и ведения диалогов с использованием инструкций в формате Llama-2-Chat. Модель ориентирована на сценарии чат-ассистентов, локального запуска, генерации текста и интерактивных приложений. Указан английский язык. Архитектура — Llama, размер — 13 миллиардов параметров; модель работает в текстовой модальности. Формат GGUF поддерживает метаданные, специальные токены и улучшенную токенизацию, а также совместим с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, ctransformers и llama-cpp-python. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между качеством, скоростью и требованиями к памяти. Сильными сторонами являются возможность локального запуска на CPU и GPU, поддержка множества инструментов инференса и наличие нескольких вариантов квантизации. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного уровня квантизации; сведения о размере контекста, точных архитектурных деталях и качестве на конкретных задачах в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

mncai/llama2-13b-dpo-v7 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Llama 2, дообученная для следования инструкциям и оптимизированная методом DPO. Она предназначена для генерации ответов на запросы и может использоваться в чат-ботах и корпоративных генеративных AI-продуктах. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — 2048 токенов. В карточке показан пример запроса на корейском языке, а метаданные указывают английский и корейский языки. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 2.

Модель ETRI xainlp team — языковая модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 12,9 млрд параметров. Она дообучена на базе meta-llama/Llama-13b-hf: сначала на 650 тыс. примеров с инструкциями, затем с помощью DPO и LoRA на 90 тыс. примеров пользовательских предпочтений. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для выполнения инструкций и диалоговых сценариев. Контекст — до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

manojpreveen/LLama-2-70b-hf-Orca100k — языковая модель на архитектуре Llama 2, созданная на основе meta-llama/Llama-2-70b-hf и дообученная на 100 тысячах примеров из набора Orca, описанного как выборка из миллиона примеров GPT-4 Orca (Dolphin). Модель предназначена для генерации текста по запросу и диалоговых сценариев. Модель содержит 68,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 4096 токенов. В репозитории представлены веса PyTorch; лицензия — MIT. Карточка не уточняет поддерживаемые языки и не приводит результатов оценки качества.

TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GPTQ — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Llama 2 7B Chat, разработанной Meta, подготовленная TheBloke в формате GPTQ. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов: ответов на вопросы, помощи пользователю и других сценариев, где требуется текстовый ассистент. Для работы рекомендуется использовать шаблон промпта Llama-2-Chat с системными инструкциями и пользовательским запросом. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 7 миллиардов параметров. Она работает с текстом, поддерживает английский язык и рассчитана прежде всего на GPU-инференс. В репозитории доступны варианты с разными параметрами квантизации GPTQ, включая разрядность, размер групп, порядок активаций и другие настройки; конкретные варианты позволяют выбирать компромисс между требованиями к VRAM и точностью. Некоторые файлы совместимы с ExLlama, который поддерживает Llama-модели в 4-битном формате. К сильным сторонам относятся сниженные требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией и наличие нескольких вариантов квантизации для различного оборудования. Ограничения связаны с потерями точности, возможными при квантизации, отсутствием мультимодальности и тем, что модель не предназначена для генерации фактически гарантированно достоверных ответов. Модель распространяется по лицензии Llama 2; её использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 2.

Карточка модели 4bit/Llama-2-7b-chat-hf на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,6 млрд параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по человеческим отзывам для диалогов в формате помощника. Она предназначена для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для ожидаемого поведения нужно соблюдать форматирование Llama 2 Chat с соответствующими маркерами инструкций и токенами. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а проведённые оценки не охватывают все возможные сценарии. Данные предобучения имеют срез до сентября 2022 года. Использование регулируется собственной лицензией Meta для Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

TheBloke/Llama-2-7B-fp16 — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 2, подготовленная TheBloke в формате Transformers/PyTorch на основе весов Meta. Она предназначена для генерации продолжений по текстовому запросу и может использоваться для создания черновиков, ответов и диалогового текста. Модель содержит около 6,6 млрд параметров и имеет контекстное окно 4096 токенов. Это базовая, не специализированная на чате версия: её назначение — генерация текста общего назначения. В карточке репозитория указана лицензия Llama 2 Community License от Meta; перед использованием следует соблюдать её условия. Поддерживаются вход и выход в текстовом виде; подтверждений поддержки других модальностей нет.

mlabonne/llama-2-7b-guanaco — языковая модель семейства Llama 2, разработанная как дообученная версия llama-2-7b-chat-hf. Автор дообучил её методом QLoRA с 4-битной точностью на датасете mlabonne/guanaco-llama2; в метаданных указан датасет timdettmers/openassistant-guanaco. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: она может создавать связные ответы и использоваться для написания текстов, суммаризации, перевода, классификации и анализа тональности. README приводит пример генерации объяснительного текста, но не содержит результатов оценки качества или подробностей о языках обучения. В репозитории доступны веса PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество и пригодность для конкретной задачи следует проверять отдельно; карточка не приводит бенчмарков и не описывает специальные ограничения или гарантии.

oh-yeontaek/llama-2-7B-LoRA-assemble — языковая модель, опубликованная пользователем oh-yeontaek на Hugging Face. Она относится к семейству Llama и предназначена для генерации текста; в карточке Hugging Face указаны библиотеки Transformers и PyTorch, а также поддержка text-generation-inference. Модель содержит около 6,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Она подходит для локальной или серверной генерации продолжений текста, ответов и других текстовых последовательностей. Доступные источники не подтверждают конкретную специализацию, набор естественных языков, мультимодальность или лицензионные условия именно исходного репозитория. К ограничениям относятся контекст длиной до 4096 токенов и отсутствие подтверждённой узкой предметной специализации; качество и безопасность ответов зависят от запроса и настроек генерации.

Карточка модели Enronld/llama3.1 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B — авторегрессионная языковая модель на оптимизированной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention. Это базовая предварительно обученная версия семейства Llama 3.1; веса представлены в формате Safetensors и предназначены для генерации текста и последующей адаптации под разные задачи. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для генерации естественного языка, создания диалоговых и прикладных систем после настройки, а также для подготовки синтетических данных. В карточке семейства заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для этой базовой версии README не заявляет оптимизацию под диалоговые сценарии: она отличается от instruction-tuned вариантов, которые обучались с SFT и RLHF. Разработчик — Meta. Для использования действует специальная коммерческая лицензия Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy. Модель обучена на статическом наборе данных; качество и безопасность генерации могут различаться между языками, а применение на языках за пределами восьми заявленных требует дополнительной настройки и мер контроля.

TroyDoesAI/Llama-3.1-13B-Instruct — текстовая диалоговая модель на архитектуре Llama, созданная разработчиком TroyDoesAI с помощью mergekit. В README указан метод объединения passthrough и модель TroyDoesAI/Llama-3.1-8B-Instruct в составе слияния; метаданные каталога классифицируют её как дообучение этой базовой модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель насчитывает 12,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где нужен ответ на текстовый запрос. Карточка не описывает отдельные специализированные области или дополнительные возможности сверх диалоговой генерации. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.

Llama-3-11B — плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная MaziyarPanahi и созданная слиянием через mergekit методом passthrough на основе предварительно обученной meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Модель предназначена для генерации текста; карточка и метаданные указывают поддержку английского языка. Размер составляет 11 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов, для работы заявлена библиотека Transformers и формат весов safetensors. Модель подходит для продолжения текста, создания черновиков и ответов на текстовые запросы. Лицензия указана как other; перед использованием следует сверить условия на карточке модели и у базовой Meta Llama 3.

amd/Llama-3.1-70B-Instruct-FP8-KV — квантизированная версия Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, разработанная Advanced Micro Devices (AMD) с применением инструментария Quark и калибровочных образцов из датасета Pile. Модель предназначена для задач генерации текста и инструкционного взаимодействия, а также для эффективного развертывания через совместимый с vLLM backend. Точные поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. Квантизация выполнена для всех линейных слоёв, кроме lm_head: веса и активации представлены в формате FP8 с симметричным масштабированием на тензор, а KV-cache также хранится в FP8. Такой подход снижает требования к памяти и может повысить эффективность инференса, но способен незначительно ухудшать точность по сравнению с исходной моделью. На тесте Perplexity-wikitext2 значение perplexity составило 3,8561 против 3,7797 у исходной Meta-Llama-3.1-70B-Instruct; результаты получены в режиме псевдоквантизации и могут отличаться от фактического инференса. Для использования требуется экспортированный формат Quark и окружение с Quark; поддерживается развёртывание с использованием vLLM. Лицензия указана как llama3.1, при этом модификации принадлежат Advanced Micro Devices, Inc.; применимые условия следует уточнять в лицензии Meta по указанной ссылке.

llama-3.1-70B-lumitron — объединённая авторами модели nonetrix языковая модель на основе архитектуры Llama 3.1. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: в объединение вошли nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF и NeverSleep/Lumimaid-v0.2-70B. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует формат safetensors и доступна через библиотеку Transformers; заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и инструкции. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не приводит результатов оценки качества или отдельных гарантий работы этих возможностей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

itims/llama-3.1-8b-finetuned — дообученная языковая модель, разработанная itims на основе unsloth/llama-3.1-8b-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель поддерживает английский язык, имеет контекстное окно 131 072 токена и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальную предметную область или конкретные улучшения после дообучения, поэтому качество на узких задачах не установлено.

bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova — объединённая автором bunnycore языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit из пяти моделей на базе Llama 3.1 8B, используя meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B как базовую модель. Модель содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов в диалоге; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и общения на естественном языке. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных сведений о поддерживаемых языках. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые ответы; контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поэтому подходит для диалоговых систем и генерации продолжений. В карточке указана лицензия, однако её название не приведено в доступных метаданных. Основания для отдельного вывода о качестве, языковом охвате или ограничениях применения в README нет.

Llama-3.1-8B-Instruct-Jbliterated-i1-GGUF — это набор квантизированных моделей в формате GGUF, подготовленный mradermacher на основе ApolloRaines/Llama-3.3-8B-Instruct-128K-Jbliterated. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск в совместимых средах для работы с GGUF-файлами. Модель относится к семейству Llama и содержит около 8 млрд параметров. Заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов, а также английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. В репозитории доступны варианты квантования от очень компактных IQ1 до более качественных Q6_K; степень квантования влияет на размер файла, скорость и качество, при этом Q4_K_M обозначен как быстрый рекомендуемый вариант. К сильным сторонам относятся большой контекст, мультиязычность и возможность запуска с разными требованиями к памяти благодаря широкому выбору квантов. Ограничения связаны с потерями качества при низких уровнях квантования, а также с отсутствием подробных результатов тестирования и сведений о фактической производительности. Модель распространяется по лицензии llama3.1; перед использованием следует учитывать условия этой лицензии и особенности базовой модели.

Модель daliabess7/Llama-3.1-8B-lora-merged — дообученная автором daliabess7 версия текстовой модели Llama 3.1 8B от Meta. Она предназначена для генерации текста; карточка не описывает специализацию или конкретный сценарий дообучения. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL для Hugging Face. Метаданные отмечают английский язык, однако дополнительных сведений о языковых возможностях и качестве модели нет.

Llama-3.1-8B-MagPie-Ultra — плотная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, дообученная Argilla Warehouse на наборе argilla-warehouse/magpie-ultra-v1.0. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель основана на meta-llama/Llama-3.1-8B и распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. В README приведено значение loss 0,5915 на оценочном наборе, но подробности об оценке, обучающих данных и ограничениях не раскрыты. Языки и специальные прикладные области для этой производной модели не уточнены.

bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix-v2 — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В основе объединения указаны bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также в состав вошли refuelai/Llama-3-Refueled, grimjim/Llama-3.1-SuperNova-Lite-lorabilterated-8B и bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом режиме. Заявленный размер контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не описывает отдельные тесты качества или ограничения поведения объединённой модели. Условия лицензирования в доступных данных не приведены.