I.5Создание и редактирование текста

bigscience/mt0-large — мультиязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience. Это дообученная на смеси задач xP3 модель mT5-large с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и примерно 608,4 млн параметров; она принимает текст и генерирует текстовый ответ. Модель предназначена для выполнения инструкций на естественном языке и переноса на незнакомые задачи в режиме zero-shot, в том числе для перевода, ответов на вопросы, классификации тональности и создания текстов. Модель обучалась на данных mC4 и xP3 и поддерживает широкий набор языков; карточка перечисляет 21 язык, включая английский, французский, немецкий, испанский, арабский, китайский японский и хинди, а также приводит языковые теги для дополнительных языков. Доступны веса PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формулировки запроса: инструкции стоит задавать явно, обозначая границу входного текста и желаемый язык ответа. Как генеративная модель, она может выдавать неточные ответы; качество на конкретном языке или задаче может различаться.

zelk12/MT1-Gen3-MU-gemma-2-S2S5-9B — плотная языковая модель семейства Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная слиянием моделей allknowingroger/Gemmaslerp2-9B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B методом SLERP с помощью mergekit. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель доступна для текстовой генерации и диалогового взаимодействия, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и имеет контекст до 8192 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога на основе текстовых запросов. В README приведены базовые модели и параметры слияния, но не описаны специальные предметные навыки или оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT1-Gen4-MA-gemma-2-S5S4-9B — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Gemma 2, опубликованная в формате safetensors. Согласно карточке, она создана методом SLERP с помощью mergekit из allknowingroger/GemmaSlerp5-10B и allknowingroger/Gemmaslerp4-10B. Каталог указывает около 9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и других сценариев, поддерживаемых конвейером text-generation. В метаданных отмечена возможность чата; сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированной области применения не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT1-Gen5-BB-gemma-2-S4Av4d-9B — слитая модель генерации текста на базе архитектуры Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из allknowingroger/Gemmaslerp4-10B и lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B. Это плотная языковая модель с 9 млрд параметров, рассчитанная на диалоговую генерацию текста и творческое письмо. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для создания историй, продолжения текстов, диалогов и других сценариев генерации. В карточке указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия и сведения о языковой поддержке в предоставленных данных отсутствуют.

zelk12/MT1-Gen5-MA-gemma-2-S2S4-9B — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная слиянием предварительно обученных моделей allknowingroger/Gemmaslerp2-9B и allknowingroger/Gemmaslerp4-10B. Для слияния применён метод SLERP с mergekit; карточка указывает параметр t=0,25 и формат bfloat16. Модель содержит 9 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Модель может использоваться для ведения текстовых диалогов и генерации ответов на запросы. Данные не дают оснований выделить специализацию по предметной области или конкретный набор языков. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

zelk12/MT1-IMMMU-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на базе Gemma 2, созданная разработчиком zelk12 методом SLERP с помощью mergekit из моделей zelk12/MT1-IM-gemma-2-9B и zelk12/MT1-MMU-gemma-2-9B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; репозиторий указывает архитектуру Gemma2ForCausalLM и размер 9 млрд параметров. Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 8192 токена. Файлы представлены в формате safetensors; библиотека для работы — Transformers. Метаданные и README не описывают специализированные предметные области или дополнительные возможности. Лицензия в доступных данных не указана.

zelk12/MT2-Gen4-BB-gemma-2-MTMMT3g2-9B — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе zelk12/MT3-Gen2-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge-gemma-2-9B. Это плотная модель Gemma 2 с архитектурой Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст, работает через библиотеку Transformers и имеет контекст длиной 8192 токена. Веса объединены в формате bfloat16 и сохранены в safetensors. В карточке указана возможность диалога, однако подробные сведения о специализации и языковом охвате не приведены. Лицензия в доступных данных не указана.

zelk12/MT2-Gen4-gemma-2-9B — языковая модель для генерации текста и диалогового общения, созданная объединением двух предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP: zelk12/MT2-Gen4-IMU-gemma-2-9B и zelk12/MT2-Gen4-MAGBMM-gemma-2-9B. В конфигурации указана первая модель как базовая, а коэффициент смешивания — 0,25. Модель основана на плотной архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, рассчитана на контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Подходит для генерации ответов и ведения диалогов. В README приведены результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Для использования требуется соблюдать лицензию Gemma. Карточка не описывает целевые языки и специализированные области применения, поэтому модель следует рассматривать как языковую модель общего назначения.

zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-BB-gemma-2-MT5g4MTM5-9B — объединённая модель генерации текста на базе Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT5-Gen4-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge5-gemma-2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Контекст составляет до 8192 токенов. Сведения о поддерживаемых естественных языках, специальных предметных областях и сравнительном качестве в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-MM-gemma-2-MT5g4MTM4-9B на Hugging Face совпадает с карточкой zelk12/MT-Max-Merge_02012025163610-MM-gemma-2-MT5g4MTM4-9B, поэтому описание составлено по ней. zelk12 разработал разговорную языковую модель, полученную слиянием двух предварительно обученных моделей Gemma 2 с помощью метода SLERP и инструмента mergekit. Модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, рассчитана на генерацию текста и диалоги и работает через библиотеку Transformers. Контекстное окно составляет 8192 токена; веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. Карточка не приводит сведений о целевых языках, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Это объединённая методом SLERP модель генерации текста на базе Gemma 2, созданная автором репозитория zelk12 с помощью mergekit. В слиянии участвовали две предварительно обученные модели: zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-BB-gemma-2-MT5g4MTM5-9B и zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-MU-gemma-2-MTM2MUMTM4-9B; в конфигурации указаны bfloat16 и параметр смешивания t=0.25. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — до 8192 токенов. Данные карточки не описывают специализированные предметные области или отдельные языковые возможности. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

zelk12/MT2-Max-Merge_02012025163610-MUBGI-gemma-2-9B — объединённая модель семейства Gemma 2, созданная разработчиком zelk12 из двух предварительно обученных языковых моделей с помощью mergekit и метода SLERP. Это плотная авторегрессионная модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных указано контекстное окно 8192 токена и формат весов safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых приложений и других сценариев генерации. Карточка не уточняет языковой охват, специализацию или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B — объединённая разговорная языковая модель на 9 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT3-Gen4-MAMM-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen4-GBMUI-gemma-2-9B. В основе лежит плотная архитектура Gemma 2 для причинной генерации текста; модель рассчитана на диалоговое применение и работает через библиотеку Transformers. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога в пределах контекста до 8192 токенов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, однако они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель распространяется по лицензии Gemma.

zelk12 выпустил объединённую модель Gemma 2 для диалогов и генерации текста. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT2-gemma-2-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и чат-сценариев, включая ответы на запросы и выполнение инструкций. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. В README и метаданных лицензия не описана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

zelk12/MT3-Gen5-gemma-2-9B — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная слиянием двух предварительно обученных моделей: zelk12/MT3-Gen5-MAI-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen5-MMGBMU-gemma-2-9B. Для объединения применён метод SLERP через mergekit; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 9 млрд параметров, принимает текст и формирует текстовые ответы. Длина контекста составляет 8192 токена. Веса представлены в формате Safetensors, для работы используется Transformers. Лицензия — Gemma. Карточка не описывает специальные предметные области или подтверждённые языковые преимущества. Фактическое качество и поведение могут зависеть от запроса и сценария применения.

zelk12/MT3-Gen5-GP-gemma-2-RAv0.1E-9B — объединённая языковая модель, созданная разработчиком с помощью mergekit из Aashraf995/Gemma-Evo-10B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1. Для слияния использован метод SLERP с параметром t=0.5; архитектура — плотная Gemma 2, класс Gemma2ForCausalLM, размер — 9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, принимает текст и выдаёт текст. Нативная длина контекста — 8192 токена; доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель подойдёт для создания разговорных приложений и генерации текста. В README и метаданных не приведены подробные результаты оценки качества или сведения о специальных предметных областях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT3-Gen5-MAI-gemma-2-9B_v1 — это объединение двух предварительно обученных языковых моделей Gemma 2, созданное автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. В карточке не указаны специализированная область применения и поддерживаемые естественные языки. Использование требует соблюдения лицензии Gemma 2 и условий исходных моделей; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель получена слиянием, её качество и поведение могут зависеть от сценария, а в карточке нет результатов оценки или подробных рекомендаций по применению.

zelk12/MT3-Gen5-MM-gemma-2-MT2Av4d-9B_v1 — слитая модель Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v4d-9B и zelk12/MT2-gemma-2-9B. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для творческого письма, создания историй и диалоговой генерации. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT4-Gen4-BB-gemma-2-MT4g2MT3g2-9B — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT4-Gen2-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen2-gemma-2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Может использоваться в чат-ботах, для черновиков и для продолжения текста. README описывает способ слияния и исходные модели, но не приводит отдельных оценок качества или подробных рекомендаций по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT4-Gen5-IF-gemma-2-S2MT3g4-9B — объединённая разговорная языковая модель семейства Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B и allknowingroger/Gemmaslerp2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и принимает текст для генерации продолжений и ведения диалога; контекст составляет 8192 токена. Модель предназначена для интерактивного общения и генерации текста. В репозитории указаны веса safetensors и библиотека Transformers. Сведений о специализированных областях применения или поддерживаемых языках нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12 выпустил эту диалоговую языковую модель, объединив методом SLERP веса recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B. Модель построена на архитектуре Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и предназначена для генерации текста и общения в чате. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель хранится в формате Safetensors и рассчитана на использование через библиотеку Transformers. README и метаданные не описывают её языковой охват, специальные предметные области, сравнительные результаты или ограничения качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT5-Gen3-MAGBMU-gemma-2-9B — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT5-Gen3-MAG-gemma-2-9B и zelk12/MT5-Gen3-BMU-gemma-2-9B. Репозиторий содержит модель размером 9 млрд параметров в формате Safetensors; для генерации текста доступно контекстное окно до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и других сценариев, решаемых задачей text-generation. Доступные сведения не описывают специализацию на отдельных предметных областях или конкретные преимущества слияния. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

zelk12 выпустил объединённую модель Gemma 2 для диалогов и генерации текста. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из моделей zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1 и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и содержит 9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов по текстовым инструкциям. README и метаданные не сообщают о специальных прикладных областях или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT5-IG-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на основе Gemma 2, опубликованная как результат слияния двух предварительно обученных моделей с помощью SLERP в mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и других сценариев, поддерживаемых задачей text-generation. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и принимает контекст длиной до 8192 токенов. В состав слияния вошли zelk12/MT5-IF-gemma-2-RIv0.1RAv0.1-9B и zelk12/MT5-GP-gemma-2-RIv0.1RAv0.1-9B; веса сохранены в формате safetensors. Метаданные не дают оснований указать конкретные языки или специализированные предметные области. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

zelk12/MT5-IGMAMU-gemma-2-9B — объединённая языковая модель, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе zelk12/MT5-IG-gemma-2-9B и zelk12/MT5-MAMU-gemma-2-9B. Модель построена на архитектуре Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые ответы; поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель подходит для чат-ботов и других сценариев генерации текста. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. В README не указаны языковая специализация и лицензия, поэтому они не описываются.

zelk12/MT5-MU-gemma-2-Rv0.4G-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из nbeerbower/gemma2-gutenberg-9B и recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и работает через библиотеку Transformers. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Базовая Gemma 2 описана в каталоге как модель диалоговой генерации на английском языке. Веса представлены в формате safetensors, лицензия — Gemma.

zelk12 выпустил эту диалоговую языковую модель как слияние двух предварительно обученных моделей Gemma 2 с помощью метода SLERP в mergekit. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и предназначена для генерации текста и общения в чате. Контекст модели составляет 8192 токена; файлы доступны в формате safetensors. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и генерации текста. README не описывает её языковое покрытие, поэтому нельзя определить приоритетный язык. Модель распространяется с лицензией базовой модели Gemma 2.

zelk12/MT-Gen3-gemma-2-9B — объединённая авторами модель на базе Gemma 2, собранная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT-Gen3-GB-gemma-2-9B и zelk12/MT-Gen3-IMMMUMA-gemma-2-9B. Это плотная языковая модель с 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она принимает текст и формирует текстовые ответы. Модель доступна в формате safetensors для Transformers, а README также содержит раздел о статических квантованных сборках GGUF. Контекст — до 8192 токенов. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но описание сценариев обучения и целевой специализации объединённой модели отсутствует. Для использования доступны веса модели; лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT-Gen5-BMA-gemma-2-9B — объединённая языковая модель, созданная разработчиком zelk12 с помощью mergekit методом SLERP из двух предварительно обученных моделей: zelk12/MT-Gen5-BB-gemma-2-MTM4MT5g4-9B и zelk12/MT-Gen5-MA-gemma-2-S5MT3g4-9B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Gemma 2 с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового использования. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. README не описывает специализированные сценарии, языки или сравнительные преимущества, поэтому модель следует рассматривать как универсальную генеративную модель. Лицензия в предоставленных данных не указана. Практическое качество и поведение после слияния могут отличаться от исходных моделей; карточка не приводит оценок или подробных ограничений.

zelk12/MT-Gen5-IF-gemma-2-MT5g4MT4g2-9B — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit из zelk12/MT4-Gen2-gemma-2-9B и zelk12/MT5-Gen4-gemma-2-9B. Для слияния применён метод SLERP; модель основана на архитектуре Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Карточка не приводит сведения о конкретных языках или специализированных областях применения. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.