I.5Создание и редактирование текста

OLMo-2-1124-13B-RM — англоязычная плотная языковая модель Allen Institute for AI на 13,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и разнообразных задач генерации текста. Это постобученная версия OLMo-2-13B: после контролируемого дообучения на варианте набора Tülu 3 модель прошла DPO-обучение на данных предпочтений. Карточка описывает задачи вроде математики, следования инструкциям и общения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и работает через библиотеку Transformers. Модель ориентирована прежде всего на английский язык. Лицензия Apache 2.0 разрешает её использование на условиях этой лицензии. В карточке отмечено, что обучение безопасности ограничено и без дополнительной фильтрации ответы могут содержать проблемный контент.

Модель 4fhct4sd/OLMO3-7B-ck2 — дообученная языковая модель семейства OLMo 3, опубликованная пользователем 4fhct4sd. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Olmo3ForCausalLM и 6,9 млрд параметров; карточка сообщает об обучении с Unsloth и библиотекой TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая использование интерфейса вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст на английском языке. Контекст модели составляет до 65 536 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область или сравнительные оценки качества; возможности дообученной версии сверх генерации и диалога не уточнены.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-kld-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-first-third-v2-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-v2-kld-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-old-bird-names-v2-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-first-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-kld-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-kld-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-last-third-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Omega AI 100B — переименованное размещение модели inclusionAI/LLaDA2.2-flash от Omega AI. Согласно README, исходные предварительно обученные веса сохранены без дообучения; параметры модели оцениваются примерно в 103 млрд. Метаданные каталога указывают 5,5 млрд параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она использует MoE-архитектуру семейства LLaDA2, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает отдельные сценарии или оценку качества Omega-размещения.

Omega AI 50B — разговорная текстовая модель семейства Omega AI, опубликованная K168-V0JL как reference repository. Это дообученная производная NVIDIA Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 с плотной архитектурой DeciLMForCausalLM; в метаданных указано 87 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме. Она предназначена для текстовой генерации и диалоговых сценариев. README сообщает, что репозиторий служит справочным, а брендинг Omega AI не меняет архитектуру или исходные веса базовой модели. Для исходной модели NVIDIA каталог указывает применение в англоязычных диалогах, рассуждениях, программировании, RAG и агентных приложениях; эти сведения описывают базовую модель и не подтверждены отдельно для производной Omega AI. Файлы опубликованы в формате safetensors. Условия лицензии и атрибуции исходной модели продолжают действовать; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана.

OmniBeagle-7B — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из BeagleSempra-7B, BeagSake-7B и WestBeagle-7B. В конфигурации также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель слияния; использован метод dare_ties, итоговые веса имеют точность float16. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её размер составляет 7,1 млрд параметров, а контекст — до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по тестам AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Данные о целевых языках и специализированных областях применения в карточке не приведены.

OmniCorso-7B — объединённая языковая модель, опубликованная macadeliccc на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате ChatML. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для ведения диалогов, ответов на вопросы и рассуждений на основе текста. В README приведены результаты тестов AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Доступны варианты квантования ExLlamaV2; их таблица содержит сведения о компромиссе между качеством, размером и потреблением видеопамяти. OmniCorso-7B объединяет macadeliccc/MBX-7B-v3-DPO и mlabonne/OmniBeagle-7B. В метаданных указана лицензия CC; конкретный вариант лицензии не уточнён.

open-aditi-hi-v2 — языковая модель от manishiitg, дообученная на основе teknium/OpenHermes-2.5. Она предназначена для диалогов и генерации текста на хинди и английском языках. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на наборах для вопросов и ответов, рассуждений, суммаризации, перефразирования и определения тональности на хинди и английском. Модель можно применять для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы и создания кратких текстов. Лицензия — Apache-2.0. Показатели в таблицах зависят от набора данных и метрики и сами по себе не гарантируют качество в конкретном приложении.

Openai_gpt-oss-20b-NEO-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий модели openai/gpt-oss-20b, подготовленный DavidAU с использованием NEO Imatrix и собственного NEO-набора данных. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, программирования, решения задач, рассуждений, мозгового штурма и творческих сценариев. В карточке заявлена лицензия Apache-2.0. Модель имеет архитектуру Mixture of Experts с 20 млрд параметров и поддержкой до 24 экспертов, из которых можно активировать часть в зависимости от сценария. Доступны варианты IQ4_NL, Q5_1 и MXFP4_MOE с различными настройками квантования; указана поддержка контекста до 128k токенов. Основной заявленный язык — английский. Также заявлена поддержка использования инструментов и browsing, однако подробности совместимости зависят от программного обеспечения для запуска. Сильные стороны модели — универсальность, задачи программирования и заявленное улучшение производительности благодаря NEO Imatrix, особенно в некоторых низко- и среднебитных вариантах квантования. Ограничения включают зависимость качества от выбранного кванта, числа активных экспертов, семплеров и настроек запуска; автор отдельно отмечает проблемы квантования, связанные с необычными размерами тензоров исходной модели. Рекомендуется проверять конкретный файл и параметры в используемом inference-интерфейсе.

TheBloke опубликовал веса OpenAssistant LLaMA 30B SFT 7 в формате Hugging Face Transformers. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 32,3 млрд параметров, полученная слиянием XOR-весов OpenAssistant с исходными весами Llama 30B; чекпойнт соответствует седьмой эпохе обучения OpenAssistant. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответах на запросы. Окно контекста — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. В метаданных указана лицензия «other», а конкретные условия использования в предоставленной карточке не раскрыты.

OpenBuddy-llemma-34b-v13.1 — модель семейства LLaMA, опубликованная проектом OpenBuddy как многоязычный чат-бот. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 33,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых интерфейсов и универсальных текстовых помощников. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, поэтому модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения. Использование регулируется лицензией Llama 2 от Meta; для доступа требуется одобрение Meta и соответствие её условиям.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.1-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral2-7b-v20.3-32k — плотная чат-модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная проектом OpenBuddy. Она предназначена для многоязычного диалога и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают на поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. Лицензия — Apache 2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

OpenBuddy-mistral2-7b-v20.3-32k — плотная чат-модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная проектом OpenBuddy. Она предназначена для многоязычного диалога и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают на поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. Лицензия — Apache 2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

OpenBuddy Mistral 7B v13.1 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1 методом SLERP с помощью MergeKit. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текстовых ответов по запросу. Репозиторий содержит веса SafeTensors. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленной карточке не описаны результаты оценок качества или специальные меры безопасности.

OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v18.1-32k — многоязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). Она предназначена для диалогов и генерации текста; карточка приводит размер 7,1 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Модель работает с китайским, английским, французским, немецким, японским, корейским, итальянским и русским языками. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. В README приведены результаты бенчмарков рассуждений и здравого смысла, но они не гарантируют качество в конкретной задаче. Распространяется по лицензии Apache 2.0. Авторы предупреждают о возможности ошибочных, вредных или оскорбительных ответов и не рекомендуют использовать модель в критических и высокорисковых сценариях, включая медицинские, финансовые и юридические решения.