I.5Создание и редактирование текста

Calliope-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе слияния лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также объединены веса четырёх моделей, включая OpenChat, Starling-LM и OmniBeagleSquaredMBX. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена для текстовых запросов и генерации ответов в сценариях, где нужна универсальная языковая модель. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных данных отсутствуют.

calme-2.1-llama3.1-70b — дообученная MaziyarPanahi версия Meta Llama 3.1 70B Instruct для диалогов и генерации текста. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для общения используется шаблон ChatML. Модель предназначена для ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, создания и суммирования текстов, генерации и анализа кода, а также решения сложных задач. В карточке приведены результаты отдельных бенчмарков, но отсутствует полный отчёт об оценке качества. Доступны веса в формате safetensors; отдельно опубликованы квантизованные варианты GGUF. Модель лицензирована по условиям лицензии базовой Meta Llama 3.1; перед использованием следует учитывать возможные смещения и проверять ответы при помощи человеческого контроля.

Calme 2.1 Qwen2 72B — плотная языковая модель, созданная MaziyarPanahi дообучением Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста: отвечает на вопросы, помогает создавать и суммировать материалы, анализировать и писать код, решать сложные задачи и поддерживать принятие решений. Для диалогов используется шаблон ChatML. Модель содержит 71,5 млрд параметров, работает на базе Transformers и имеет нативное контекстное окно 32 768 токенов. В карточке указан английский язык; README приводит результаты оценок на задачах следования инструкциям, рассуждений, математики и вопросов с выбором ответа. Модель может наследовать ограничения и смещения больших языковых моделей, поэтому важные ответы требуют проверки человеком. Репозиторий распространяется по лицензии «other»; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

MaziyarPanahi/calme-2.2-rys-78b — диалоговая языковая модель, дообученная на основе dnhkng/RYS-XLarge. Она построена на плотной архитектуре Qwen2 с 76,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и общения в формате ChatML; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для систем ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, создания и суммирования текстов, генерации и анализа кода, а также решения сложных задач и поддержки принятия решений. В дообучении использованы наборы truthy-dpo-v0.1 и Intel/orca_dpo_pairs. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется по лицензии MIT.

calme-2.3-llama3.1-70b — языковая модель MaziyarPanahi, дообученная на базе Meta Llama 3.1 70B Instruct с использованием датасета truthy-dpo-v0.1-axolotl. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM на 69,5 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста в формате чата ChatML и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, создания и суммаризации текстов, генерации и анализа кода, а также решения сложных задач и поддержки принятия решений. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретном приложении. Возможны смещения и ошибки; при использовании следует предусмотреть проверки человеком. Доступна в формате safetensors через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Calme-Instruct-Extended — объединённая разговорная языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit на основе MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; может использоваться для ответов на вопросы, составления текстов и ведения чата. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 8,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

CoEdIT-xl — англоязычная модель редактирования текста от Grammarly, созданная дообучением google/flan-t5-xl на наборе данных CoEdIT. Она принимает исходный текст и инструкцию по редактированию и генерирует исправленную или преобразованную версию. Модель основана на архитектуре T5 и содержит 1,5 млрд параметров; контекст составляет 512 токенов. Модель предназначена для редактирования и улучшения английских текстов по конкретным инструкциям. Карточка указывает лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

CoEdIT-xl-composite — модель Grammarly на архитектуре T5, дообученная на базе google/flan-t5-xl на наборе CoEdIT-Composite. Она принимает исходный текст и инструкцию по редактированию и генерирует исправленный или иначе преобразованный вариант. Модель предназначена для редактирования текста по инструкциям, в том числе для выполнения составных инструкций; её параметры насчитывают 1,5 млрд, а контекст составляет 512 токенов. Модель работает с английским языком и представлена в формате PyTorch. Она подходит для редактирования и улучшения английских текстов по заданным требованиям. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

unsloth/cogito-v2-preview-llama-70B-GGUF — GGUF-версия большой языковой модели Cogito v2 preview 70B, разработанная Unsloth на базе deepcogito/cogito-v2-preview-llama-70B. Это инструкционно дообученная генеративная модель с гибридным режимом рассуждений: она может отвечать напрямую либо предварительно выполнять саморефлексию. Обучение проводилось с использованием Iterated Distillation and Amplification (IDA), стратегии итеративного самоулучшения. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям, программирования, задач STEM, вызова инструментов и общего ассистирования. Модель поддерживает контекст длиной до 128k токенов и обучена более чем на 30 языках, поэтому ориентирована на многоязычные сценарии. Заявлены улучшенные возможности в программировании, работе с инструментами и многоязычии по сравнению с сопоставимыми по размеру моделями. Доступны стандартный режим и расширенное рассуждение; для последнего в совместимых инструментах требуется включить параметр enable_thinking или использовать предусмотренный системный запрос и префилл. GGUF-формат подходит для запуска через совместимые средства локального инференса, включая llama.cpp; для корректного применения шаблона чата в llama.cpp рекомендуется параметр --jinja. К ограничениям относятся значительные требования к вычислительным ресурсам, обусловленные размером 70B, а также экспериментальный статус preview и возможная хрупкость гибридного режима в редких случаях. Репозиторий распространяется по лицензии Llama 3.1, указанной как допускающая коммерческое использование; точные условия следует проверять в тексте лицензии.

CombinaTrix-7B — объединённая языковая модель, созданная CultriX с помощью LazyMergekit из NeuralBeagle14-7B, WestSeverus-7B-DPO-v2 и TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B. В конфигурации указан WestLake-7B-v2 как базовая модель слияния; применён метод dare_ties, веса сохранены в формате float16. Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы, следование инструкциям, рассуждения и творческое письмо — эти сценарии унаследованы от составляющих моделей. Она принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-w4a4 — квантизированная версия открытой модели Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Модель предназначена для агентных и многошаговых сценариев, задач, требующих рассуждений, корпоративных приложений и многоязычного диалога. Она принимает текстовые и графические входы, а генерирует текст, поэтому может использоваться для общения, анализа изображений, обработки документов и работы с инструментами. Модель содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего; в карточке она описана как MoE-модель с поддержкой vision-входов. Контекстное окно составляет до 128K входных токенов. Заявлена поддержка языков, включая английский, русский, китайский, японский, арабский, немецкий, французский, испанский и ряд других. Вариант W4A4 использует 4-битное квантование весов и активаций экспертов MoE, при этом внимание и KV-кэш сохраняются в полной точности; применяется Quantization-Aware Distillation для снижения потерь качества. Главное преимущество варианта W4A4 — меньшие требования к памяти, более высокая скорость и меньшая задержка при сопоставимом с другими вариантами качестве. Для запуска указаны ориентиры от одной GPU NVIDIA B200 или двух H100, а для vLLM требуется версия не ниже 0.25.0 и дополнительная библиотека cohere_melody. Ограничения включают высокие аппаратные требования и необходимость совместимого программного стека. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Command-R-01-Ultra-NEO-V1-35B-IMATRIX-GGUF — текстовая генеративная модель в формате GGUF на базе CohereLabs c4ai-command-r-v01, доработанная разработчиком DAVID_AU с использованием собственной технологии IMATRIX NEO V1. Модель предназначена для общего использования, следования инструкциям, общения, ролевых сценариев и творческой генерации, включая рассказы и художественные тексты. В README указан английский язык, размер базовой модели — 35 млрд параметров, а максимальный контекст — до 128 тысяч токенов. Для работы требуется специальный chat-шаблон Command-R. Заявленные сильные стороны — улучшенное следование инструкциям, качество вывода, работа с длинными текстами и более сильные связи между идеями и концепциями. Доступны варианты с разными уровнями GGUF-квантизации; качество, стиль и результаты генерации могут заметно различаться между квантами, поэтому выбор следует адаптировать под конкретный сценарий и доступные ресурсы. README также рекомендует настройку сглаживания sampling для некоторых интерфейсов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-11-layer — объединённая языковая модель на архитектуре Cohere, опубликованная Citaman. По карточке, модель получена методом SLERP с помощью mergekit из слоёв Citaman/command-r-12-layer, а метаданные классифицируют её как дообучение этой базовой модели. Модель содержит 11,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для чат-ботов, генерации ответов и систем, где языковая модель взаимодействует с инструментами. Контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указана архитектура CohereForCausalLM и формат safetensors. Лицензия и целевые языки в предоставленных данных не указаны.

Citaman/command-r-20-layer — объединённая языковая модель семейства Cohere, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-21-layer. В метаданных указаны 18,5 млрд параметров, архитектура CohereForCausalLM и формат safetensors; конфигурация объединения использует срезы слоёв исходной модели и тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 8192 токена. Карточка не указывает отдельные поддерживаемые языки или условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно определить по имеющимся данным.

Citaman/command-r-37-layer — объединённая с помощью mergekit модель на архитектуре Cohere для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README описано слияние методом SLERP двух срезов модели Citaman/command-r-38-layer; метаданные классифицируют результат как дообучение этой базовой модели. Модель содержит 32,5 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Она предназначена для текстовых запросов, чата и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-38-layer — объединённая модель генерации текста на архитектуре CohereForCausalLM, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В README указано слияние методом SLERP двух срезов одной модели Citaman/command-r-39-layer со сдвигом диапазонов слоёв; метаданные также связывают модель с этой базовой моделью. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных отмечен интерфейс вызова инструментов. Размер составляет 33,3 млрд параметров, родной контекст — 8192 токена. Условия лицензии и сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленных данных отсутствуют.

Citaman/command-r-3-layer — текстовая генеративная модель, созданная автором репозитория Citaman с помощью mergekit. В README описано слияние методом SLERP двух срезов весов Citaman/command-r-4-layer; метаданные каталога классифицируют связь с этой моделью как дообучение. Архитектура — плотная причинная языковая модель CohereForCausalLM, около 4,6 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемый контекст — до 8192 токенов. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

Citaman/command-r-9-layer — объединённая текстовая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit из срезов Citaman/command-r-10-layer методом SLERP. Это плотная авторегрессионная архитектура Cohere с 9,5 млрд параметров; метаданные также указывают поддержку диалога и интерфейса вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и работу с инструментами. Контекст — до 8192 токенов; вход и выход — текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией, сведения о которой не представлены в предоставленных данных.

CrystalMistralv.03-fixed — объединённая автором модель Crystalcareai на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из Crystalcareai/CrystalMistral_7b_v.02 и Crystalcareai/CrystalMistralv.01-fixed; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не уточняет специализацию, языки обучения или целевые сценарии, поэтому модель можно описать как генератор общего назначения. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

DeepSeek-V3 — крупная языковая модель, разработанная командой DeepSeek и представленная в репозитории Unsloth на базе deepseek-ai/DeepSeek-V3. Она предназначена для задач генерации и обработки текста, включая диалоговые приложения, продолжение текста, адаптацию под специализированные наборы данных и запуск через совместимые инструменты Transformers, vLLM или GGUF. В README указан английский язык модели. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 671 млрд общих параметров, из которых 37 млрд активируются для каждого токена. В ней применяются Multi-head Latent Attention (MLA), архитектура DeepSeekMoE, стратегия балансировки нагрузки без вспомогательной функции потерь и обучение с предсказанием нескольких токенов, которое может использоваться для ускорения speculative decoding. Предобучение выполнено на 14,8 трлн токенов, после чего проведены Supervised Fine-Tuning и Reinforcement Learning. К сильным сторонам относятся высокая заявленная производительность, эффективность MoE и стабильность обучения; ограничением являются очень большие требования к вычислительным ресурсам для запуска и обучения, а размер контекста и мультимодальные возможности в README не указаны. Лицензия — MIT.

unsloth/DeepSeek-V3-bf16 — версия DeepSeek-V3 в формате BF16, размещённая Unsloth и предназначенная для генерации текста и диалогового использования. Согласно карточке модели, DeepSeek-V3 — языковая модель архитектуры Mixture-of-Experts с 671 млрд параметров, из которых около 37 млрд активируются на каждом токене; используются DeepSeekMoE и Multi-head Latent Attention. Метаданные этой версии указывают 37,6 млрд параметров, контекст до 163 840 токенов и поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также сценариев с вызовом инструментов. В карточке заявлена поддержка английского языка. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; лицензия — MIT. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы, характерные для крупной языковой модели.

DiffusionGemma 26B A4B IT NVFP4 — мультимодальная генеративная модель с открытыми весами, разработанная Google DeepMind и квантованная NVIDIA с помощью Model Optimizer в формате NVFP4. Она построена на архитектуре Gemma 4 26B A4B Mixture-of-Experts: содержит 25,2 млрд параметров, из которых активно используется 3,8 млрд. Модель применяет encoder-decoder Transformer с двунаправленным вниманием и дискретной диффузией, генерируя текст параллельными блоками по 256 токенов. Заявлена скорость свыше 1100 токенов в секунду на NVIDIA Hopper H100 при низком размере батча в режиме FP8. Модель принимает текст, изображения и видео, а генерирует текст. Она предназначена для диалоговых систем и чат-ботов, суммаризации, генерации кода, пошагового рассуждения, анализа изображений и документов, OCR, понимания графиков, разбора PDF, анализа экранов и пользовательских интерфейсов, обработки видео, агентских сценариев с вызовом функций и мультиязычных задач. Поддерживаются более 35 языков, контекст до 256 тысяч токенов, настраиваемый режим рассуждения, нативный function calling и структурированный вывод в формате JSON. Изображения могут иметь различные разрешения и соотношения сторон, а видео обрабатывается как последовательность кадров длительностью до 60 секунд с частотой один кадр в секунду. Сильными сторонами модели являются мультимодальность, большой контекст, параллельная генерация и относительно небольшое число активных параметров для MoE-архитектуры. Ограничения включают необходимость проверки качества и безопасности на данных конкретного сценария, а также преимущественную ориентацию на NVIDIA GPU с поддержкой Blackwell и Hopper H100; заявленная интеграция выполняется через vLLM в Linux. Модель доступна для коммерческого и некоммерческого использования по Apache 2.0 с дополнительными Gemma Terms of Use и Gemma Prohibited Use Policy. NVIDIA указывает, что не является владельцем или разработчиком исходной модели.

Это объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cognitivecomputations/dolphin-2.0-mistral-7b методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций в текстовом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет использовать её для многошаговых бесед и работы с длинными текстовыми запросами. В карточке указаны формат safetensors и лицензия Apache-2.0.

jaspionjader/ek-6 — объединённая языковая модель автора jaspionjader, созданная методом Model Stock с помощью mergekit на основе jaspionjader/ek-1 и с включением jaspionjader/ek-3 и jaspionjader/ek-5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. В карточке указана лицензия; конкретный тип лицензии здесь не приведён.

EmertonMonarch-7B-slerp — языковая модель для генерации текста, созданная объединением моделей mlabonne/Monarch-7B и yleo/EmertonBeagle-7B-dpo методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная модель архитектуры MistralForCausalLM размером 7,1 млрд параметров; для неё указан контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, подходя для диалогов и общих языковых задач. Модель опубликована в формате safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка описывает состав слияния и параметры объединения, но не приводит отдельные оценки качества или подробные ограничения применения.

Equatorium-v3-12B — языковая модель на 12,1 млрд параметров, созданная grimjim с помощью mergekit путём слияния нескольких предварительно обученных моделей семейства Mistral. В качестве базовой использована grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407; также в слияние вошли Rei-V3-KTO-12B, AbMagnolia-v1-12B и Mistral-Nemo-Instruct-2407. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста. Модель предназначена для генерации связных ответов и продолжения текста в сценариях, типичных для языковых моделей этого семейства. Автор отмечает, что слияние выбиралось с учётом устойчивости и связности ответов при температуре 1,0 и параметре minP 0,02. Поддерживается контекст до 131 072 токенов. Указана лицензия Apache-2.0.

ERNIE-4.5-300B-A47B-2Bits-TP4-Paddle — текстовая MoE-модель семейства ERNIE 4.5, разработанная Baidu и размещённая в формате SafeTensors для запуска на PaddlePaddle. Она предназначена для диалогов, понимания языка и генерации текста; README также описывает веб-поиск с передачей вопроса, даты и найденных ссылок в промпте. Модель содержит 300 млрд параметров, из которых для каждого токена активируются около 47 млрд, и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README говорится о мультимодальном обучении семейства ERNIE 4.5, однако эта версия обозначена как текстовая, поэтому не следует считать, что она принимает изображения. Репозиторий указывает 47,1 млрд параметров; это расходится с общим описанием 300 млрд параметров и 47 млрд активированных параметров, вероятно, из-за способа учёта параметров. Для эксплуатации README приводит пример FastDeploy с квантизацией WINT4 и параллелизмом по тензорам. Лицензия — Apache-2.0.

ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu, опубликованная в формате весов PaddlePaddle. Это модель типа MoE с 300 млрд параметров всего и 47 млрд активируемых параметров на токен; для обработки текста используются 64 эксперта, из которых активируются 8. Модель предназначена для диалогов, понимания языка и генерации текста. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и в карточке указаны английский и китайский языки. Несмотря на мультимодальное обучение семейства ERNIE 4.5, этот вариант в README обозначен как текстовый. Модель построена на архитектуре Ernie4_5_MoeForCausalLM и распространяется в формате safetensors для PaddlePaddle. README приводит настройки генерации и пример развёртывания через FastDeploy. Лицензия — Apache-2.0. Указанные характеристики относятся к данному репозиторию; для запуска нужны совместимое окружение PaddlePaddle и значительные вычислительные ресурсы.

Espresso-AI/Espresso-AI — языковая модель, разработанная Espresso-AI и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель сохраняется в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Данных о конкретной специализации или дополнительных ограничениях в доступных источниках нет.

Euphrates-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная Sakalti. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе Spestly/Athena-1-14B и включает веса Qwen/Qwen2.5-14B. Модель содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель может применяться для диалоговых помощников, составления и продолжения текстов, а также интеграции с приложениями, использующими вызов инструментов. В карточке указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.