I.5Создание и редактирование текста

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-70B-GGUF — это GGUF-квантизированная версия генеративной модели Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-70B, разработанной BAAI и подготовленной квантизацией пользователем bartowski. Модель основана на Llama 3.1 с 70 миллиардами параметров и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке. Модель подходит для диалоговых сценариев, обработки инструкций и других задач text generation. Она использует архитектуру Llama 3.1 и запускается через llama.cpp, в том числе в LM Studio. В репозитории доступны варианты квантизации от Q8_0 до Q2_K, включая рекомендуемые Q4, Q5 и Q6; размер файлов составляет примерно от 27 до 75 ГБ. Для работы следует использовать указанный формат prompt с системным сообщением, пользовательским запросом и ответом ассистента. Сильная сторона модели — большой размер и широкий выбор вариантов квантизации, позволяющий выбирать между качеством и требованиями к памяти. Более высокие варианты обеспечивают качество, близкое к исходной модели, а низкобитные подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, но заметно снижают качество. Мультимодальность и размер контекстного окна в README не указаны. Лицензия обозначена как llama3.1; исходная модель обучена на датасете BAAI/Infinity-Instruct.

Ingot-7b-slerp — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния andrijdavid/Macaroni-7b-Tied и 222gate/Blurred-Beagle-7b-slerp методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, содержащая 7,1 млрд параметров и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Метаданные описывают базовую модель как предназначенную для генерации англоязычного текста; конкретные сценарии или специализированные области применения в карточке не заявлены. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Inkling-Small-NVFP4 — мультимодальная авторегрессионная модель, разработанная Thinking Machines и представленная в виде NVFP4-квантизованной версии модели Inkling-Small. Она принимает текст, изображения и аудио, а генерирует текст. Модель предназначена для разработчиков AI-приложений, включая агентные и tool-use системы, ассистентов программирования, чат-ботов и решения с retrieval-augmented generation, а также для диалогов, следования инструкциям и общих языковых и мультимодальных задач. Поддерживаются английский язык и, согласно описанию, общие мультиязычные сценарии, а также работа с несколькими языками программирования. Архитектура представляет собой 42-слойный decoder-only transformer с разреженным Mixture-of-Experts: из 256 экспертов для каждого токена выбираются 6, дополнительно активны 2 общих эксперта. Модель использует гибридные локальные и глобальные слои внимания, иерархический patch encoder для изображений и дискретное токенизирование аудио, объединяя модальности в общем скрытом пространстве. Всего модель содержит 276 млрд параметров, из которых активно 12 млрд; поддерживается формат NVFP4, а исходная модель также выпускается в BF16. Для изображений рекомендован размер каждой стороны от 40 до 4096 пикселей, для аудио — WAV с частотой 16 кГц и длительностью желательно менее двух минут. Размер контекстного окна в README не указан. Модель доступна с открытыми весами для исследований, дообучения и интеграции в сторонние продукты, а также может запускаться локально через совместимые инструменты экосистемы Transformers. К сильным сторонам относятся мультимодальность, MoE-архитектура с небольшим числом активных параметров и поддержка сценариев, требующих обработки текста, изображений и аудио. Ограничениями являются высокая общая параметрическая ёмкость и требования к инфраструктуре, а также отсутствие в предоставленном описании подробных результатов бенчмарков и точных характеристик контекста. Лицензия — Apache 2.0; дополнительно для использования действует политика допустимого применения разработчика.

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; второй компонент ориентирован на работу с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают длину контекста 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

CYBERDEVX/insane-llama3.1-70b-merged4bit — дообученная языковая модель, разработанная Devx_o на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. В репозитории указаны 69,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых продолжений на английском языке. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или оценку качества модели.

ClaudioItaly/Inside-7B — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES на базе happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3. В объединение вошли AIDC-AI/Marco-o1 и prithivMLmods/QwQ-LCoT-7B-Instruct; модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Модель подходит для диалога, следования инструкциям и многошагового решения задач; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна через библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Instruct-12B — языковая модель, созданная hakurei дообучением EleutherAI Pythia 12B deduped на наборе Open-Instruct v1. Она предназначена для следования инструкциям пользователя и задумана как открытая альтернатива моделям серии InstructGPT; автор отмечает, что формат запросов похож на GPT-3.5. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 15,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает на поддержку английского языка и возможностей следования инструкциям и генерации кода. Для запросов рекомендуется разделять инструкцию, ввод пользователя и ответ двойными переводами строки. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Instruct Mixtral 8X7B V0.1 Dolly15K — это инструкционная языковая модель на архитектуре Mixtral, дообученная компанией Brillibits на наборе данных databricks-dolly-15k. Представленная версия распространяется в формате GGUF и подготовлена TheBloke с использованием квантования. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и может использоваться в локальных приложениях для диалога, ответов на вопросы и других задач text-generation. В названии указано 8 экспертов по 7B параметров, однако README не содержит дополнительных сведений о фактическом числе активируемых параметров, размере контекста, языках и поддерживаемых модальностях. Доступны варианты квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Формат совместим с llama.cpp и рядом сторонних интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All и LM Studio. Сильной стороной модели является возможность локального запуска на CPU и GPU благодаря GGUF и нескольким уровням квантования. Ограничения включают возможные потери качества при сильном квантовании, а также отсутствие в README подробных результатов оценки и характеристик производительности. Лицензия модели — Apache-2.0.

Instrumentality-2-MN-12B-RP — плотная языковая модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, созданная Aleteian слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода breadcrumbs_ties. В качестве базовой использована Aleteian/base-ground-2; также в слияние вошли DavidAU/MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS и elinas/Chronos-Gold-12B-1.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, использует шаблон чата ChatML и поддерживает контекст до 1 024 000 токенов по метаданным. Модель доступна в формате safetensors, в README указан тип данных bfloat16. Она рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста. Карточка не приводит сведения о языковой специализации, качестве на конкретных тестах или сценариях, поэтому их нельзя определить по имеющимся данным. Условия лицензии в предоставленных источниках не приведены.

ClaudioItaly/Intelligence-Cod-Rag-7B-V3.3 — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью mergekit методом TIES на основе ClaudioItaly/intelligence-cod-rag-7b-v3 с включением newsbang/Homer-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и формат весов safetensors. Для использования доступна библиотека Transformers. README не описывает конкретные сценарии RAG или специализированные возможности, поэтому их нельзя подтвердить только по названию модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ClaudioItaly/Intelligence-R1-Distill-7B — слитая модель генерации текста на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP из DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на диалоговую генерацию текста; в карточке указано контекстное окно 32 768 токенов. Слияние объединяет возможности двух исходных моделей, одна из которых — дистилляция DeepSeek R1 на Qwen. Карточка не описывает отдельные гарантированные преимущества или результаты оценки именно этой слитой версии. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

InternLM2.5-20B-Chat — диалоговая языковая модель семейства InternLM2, разработанная командой InternLM. Это плотная авторегрессионная модель с 19,3 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для практических сценариев общения и выполнения инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка описывает её возможности диалогового взаимодействия и сообщает об улучшенном выборе инструментов, многошаговых вызовах и анализе полученных результатов. Модель подходит для математических рассуждений, ответов на вопросы и построения диалоговых систем и агентов, использующих инструменты. В README приведены результаты OpenCompass, включая сильные показатели на CMMLU и BBH; они зависят от конфигурации и версии оценки. Весам доступен формат safetensors, а для коммерческого использования требуется бесплатное разрешение; код репозитория выпущен под Apache-2.0. Модель может выдавать предвзятые, дискриминационные или иные вредоносные и неожиданные ответы. Результаты генерации требуют проверки, особенно при использовании в приложениях с последствиями для пользователей.

InternLM2.5-7B-Chat-GGUF — это квантизированная версия диалоговой языковой модели InternLM2.5-7B-Chat, разработанной командой InternLM и опубликованной в формате GGUF для использования с llama.cpp. Квантизацию выполнил bartowski с применением imatrix и различных схем квантования, рассчитанных на баланс между качеством ответов, размером файла и требованиями к памяти. Модель предназначена для текстовой генерации и диалоговых сценариев: ведения беседы, ответа на вопросы и выполнения инструкций. Для работы используется специальный шаблон prompt с ролями system, user и assistant. Доступны варианты от Q8 до Q2 и IQ-квантов; размеры файлов в README указаны примерно от 2,58 до 8,93 ГБ. Варианты с более высокой точностью обеспечивают лучшее качество, тогда как низкобитные версии подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, но заметно уступают по качеству. К сильным сторонам относятся широкий выбор уровней квантования, совместимость с llama.cpp и возможность локального запуска. Рекомендуемыми названы варианты Q4–Q6 и некоторые IQ4, тогда как Q3 и Q2 экономят память ценой снижения качества. README не содержит достоверных сведений о языках, размере контекста, точной архитектуре исходной модели и условиях лицензирования: указано лишь, что лицензия имеет тип other. Для использования необходимо учитывать требования выбранного GGUF-файла и поддерживать соответствующий формат prompt.

chargoddard/internlm2-7b-llama — версия InternLM2-7B, преобразованная в формат весов Llama. Репозиторий создан пользователем chargoddard; исходная модель — internlm/internlm2-7b. Модель предназначена для генерации текста. Она содержит 7,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указаны английский и китайский языки. Карточка не приводит отдельных оценок качества или прикладных преимуществ. Использование регулируется лицензией исходной модели InternLM; в метаданных она обозначена как other.

InternLM2-Chat-1.8B — диалоговая языковая модель второго поколения семейства InternLM, разработанная командой InternLM. Это плотная авторегрессионная модель на 1,7 млрд параметров, предназначенная для общения, следования инструкциям и генерации текста; в карточке также отмечены функция вызова инструментов и применение для downstream-сценариев. Модель прошла supervised fine-tuning, а затем дополнительное выравнивание с помощью онлайн-RLHF поверх InternLM2-Chat-1.8B-SFT. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. README семейства заявляет поддержку очень длинных входов до 200 000 символов и сильные результаты на задачах работы с длинным текстом, а также улучшения в рассуждениях, математике и программировании; это характеристики серии InternLM2, а не отдельная оценка данного чекпойнта. Модель подходит для чат-ботов, ответов на инструкции и генерации текста на китайском и английском языках. Модель может генерировать предвзятые, дискриминационные или иные вредоносные ответы. Код распространяется по Apache-2.0; для весов заявлен свободный доступ для академических исследований и возможность запросить бесплатное разрешение на коммерческое использование.

Это преобразованная версия InternLM3-8B-Instruct от InternLM, представленная в формате архитектуры LLaMA для совместимости с некоторыми сценариями инференса. Модель содержит 8,3 млрд параметров, использует плотную архитектуру и предназначена для диалоговых запросов и генерации текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; точность весов сохранена на уровне исходной модели. Модель принимает текст и выдаёт текст. Она подходит для чат-приложений и инференса через инструменты, ожидающие класс LlamaForCausalLM. Лицензия — Apache-2.0. README описывает преобразование формата, а метаданные связывают репозиторий с InternLM3-8B-Instruct как базовой моделью; по заданной классификации это конверсия формата.

InternLM3-8B-Instruct GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели InternLM3-8B-Instruct, представленная в формате GGUF для запуска через llama.cpp. В предоставленных данных разработчик явно не указан. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая решение математических задач, рассуждения и развёрнутые ответы в локальных или облачных средах на различном аппаратном обеспечении. Модель имеет размер 8 млрд параметров и относится к текстовым LLM; сведения о конкретной архитектуре и длине контекста не приведены. Репозиторий содержит варианты с разной точностью и уровнем квантизации, включая FP16, q5_0, q5_k_m, q6_k и q8_0, что позволяет выбирать баланс между качеством, потреблением памяти и скоростью инференса. В метаданных указан английский язык. Для работы требуется совместимый runtime, например llama.cpp, а доступные параметры запуска позволяют настраивать размер контекста, число GPU-слоёв и длину генерируемого ответа. Сильными сторонами модели являются возможность локального запуска, поддержка широкого спектра аппаратных платформ и наличие нескольких вариантов квантизации. Ограничения включают зависимость качества и скорости от выбранной точности и оборудования, а также отсутствие в предоставленных материалах подробных результатов тестирования, перечня поддерживаемых языков и характеристик безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

InternLM3-8B-Instruct-GGUF — это 8-миллиардная instruction-модель семейства InternLM, опубликованная командой InternLM и представленная в формате GGUF. Данный набор квантованных версий подготовлен bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая запуск локально через llama.cpp или LM Studio. Формат prompt не указан, поэтому для корректного применения следует обратиться к странице исходной модели. Доступны варианты от полноточных F32 и F16 до квантований Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, размером примерно от 3,82 до 35,22 ГБ. Квантованные версии снижают требования к памяти, сохраняя различный уровень качества; README рекомендует несколько вариантов Q6, Q5 и Q4 как оптимальные по соотношению качества и размера. Сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, модальностях и конкретной архитектуре в README не приведены. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

IoGPT-A1-Instruct-i1-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной модели IoGPT-A1-Instruct, разработанной galaxyMindAiLabs и подготовленной квантизатором mradermacher. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и агентских сценариев; в метаданных она также классифицируется как vision-модель, однако подробности о поддерживаемом формате изображений не указаны. Доступны файлы mmproj в статическом репозитории модели. Заявлены языки: английский, французский, немецкий, испанский, португальский, итальянский, японский, корейский, русский, китайский, арабский, персидский, индонезийский, малайский, непальский, польский, румынский, сербский, шведский, турецкий, украинский, вьетнамский, хинди и бенгали. В тегах указана архитектурная принадлежность к Mistral, но размер модели, длина контекста и точная архитектура не раскрыты. Представлены квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 5,4 до 19,4 ГБ: более лёгкие варианты экономичнее по памяти, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый, а i1-Q6_K — как вариант, близкий по качеству к статической Q6_K. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Iris-mini APEX-I-MiniPlus-V2.1 GGUF — квантизированная версия модели AllSpark-Research/Iris-mini, подготовленная IsValorum для запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Это текстовая генеративная модель со sparse Mixture-of-Experts: заявлены 40 слоёв и 256 микроэкспертов. Модель поддерживает контекст до 256K токенов и предназначена для локального запуска на рабочих станциях с ограниченной видеопамятью, включая частичный или полный offload в системную RAM. Квантизация использует смешанную схему APEX-I-MiniPlus V2.1: маршрутизаторы gate_inp сохранены в F32, выходная матрица — в Q6_K, attention-компоненты используют Q4_K и Q6_K, attention gates — Q8_0, а основные эксперты — IQ3_XXS; общий размер заявлен примерно 13,74 GiB. Это ориентировано на сохранение качества рассуждений, синтаксической стабильности и устойчивости при длинном контексте при меньшем размере, чем у менее агрессивных квантизаций. В README приведён показатель WikiText-2 perplexity 5,3735 ± 0,1214, но независимые условия тестирования не описаны. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений и задач, где важны большие контекстные окна; заявлена поддержка английского, китайского, испанского, французского, немецкого, португальского, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Сильными сторонами являются компактный размер, сохранение маршрутизации MoE и возможность использовать системную RAM для KV-кэша и вычислений. Ограничениями остаются зависимость скорости от видеопамяти, пропускной способности RAM и архитектуры процессора, а также возможная потеря качества, характерная для квантизированных моделей. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

aurazboev/ISAllama-3.1-8b-tuned — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком aurazboev на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов; модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, данные обучения, результаты оценивания или конкретные ограничения, поэтому качество для отдельных задач требует самостоятельной проверки.

Модель aurazboev/isa-tuned-12-05-2024 — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная aurazboev путём дообучения unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию обучения или оценку качества, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не установлена.

Vikhrmodels/it-5.2-fp16-cp — русско-английская чат-модель семейства Vikhr, разработанного Александром Николичем, Константином Королёвым и Артёмом Шельмановым. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 7,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель основана на версии Vikhr 0.5: в ней увеличили объём данных SFT, чтобы повысить стабильность работы с JSON, многоходовыми диалогами, длинным контекстом и сложными запросами. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache 2.0. Карточка не приводит результаты количественных оценок качества и подробностей о тренировочных данных. Описанные улучшения JSON и многоходовых диалогов являются заявлением авторов; фактическое качество на конкретных задачах может различаться.

Vikhrmodels/it-5.3-fp16-32k — русско-английская чат-модель семейства Vikhr, разработанная авторами открытых Vikhr instruction-tuned моделей. Это плотная авторегрессионная Llama-модель на 7,3 млрд параметров для диалогов и генерации текста. Вариант 0.5 получил дополнительное обучение SFT, настройку параметров предобучения и контекст RoPE длиной 32 768 токенов. Модель рассчитана на многоходовые диалоги, ответы на сложные запросы и создание JSON; README отмечает более стабильную работу с JSON и многоходовыми диалогами на длинном контексте. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка указывает поддержку русского и английского языков. Модель может ошибаться в фактах и следовании формату; улучшенная стабильность JSON и длинного контекста не гарантирует корректный результат для каждого запроса. Для задач, требующих высокой надёжности, ответы следует проверять.

Jais Adapted 13B Chat — двуязычная диалоговая большая языковая модель семейства Jais, разработанная Inception AI. Это адаптированная версия Llama 2, дообученная для общения на арабском и английском языках; модель содержит 13 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для чат-ассистентов и генерации текста, а также может применяться для суммаризации арабских и англоязычных документов, анализа тональности и задач понимания языка. Она ориентирована прежде всего на арабоязычных пользователей и двуязычные сценарии. Для загрузки требуется включить trust_remote_code=True. Модель оптимизирована для арабского языка и также обладает сильными возможностями на английском. Ответы могут быть ошибочными, предвзятыми, вводящими в заблуждение или оскорбительными; модель не следует использовать для решений с высокими ставками без контроля человека или полагаться на неё в других языках. Лицензия — Apache 2.0.

inception42/jais-family-6p7b-chat — диалоговая версия двуязычной большой языковой модели Jais, созданной Inception Institute of Artificial Intelligence. Это дообученная для следования инструкциям модель с авторегрессионной decoder архитектурой; репозиторий содержит веса Safetensors, а для загрузки требуется пользовательский класс модели с параметром trust_remote_code=True. Размер модели по идентификатору — 6,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и генерации текста на арабском и английском языках. Её можно использовать для создания чат-ассистентов, ответов на вопросы, суммаризации двуязычных документов и анализа тональности; также она подходит для дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Модель оптимизирована для арабского языка и обладает сильными возможностями на английском. Она может выдавать неверные, вводящие в заблуждение или предвзятые ответы; качество на других языках и диалектах не гарантируется. Не следует полагаться на неё при принятии важных медицинских, юридических, финансовых или связанных с безопасностью решений без контроля человека. Лицензия — Apache 2.0.

mahdi1233321/jarvis-qwen-1.5b — дообученная разговорная языковая модель, разработанная mahdi1233321 на базе unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL из Hugging Face. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает специализированную предметную область или конкретные улучшения после дообучения, поэтому модель можно характеризовать только как общий разговорный генератор текста. Репозиторий содержит веса Safetensors; метаданные указывают возможность интерфейса вызова инструментов, но не подтверждают качество выполнения таких вызовов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели dhanesh-hf/Jarvis-Titan-M4-Merged на Hugging Face совпадает с карточкой dhanesh-hf/Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled, поэтому описание составлено по ней. J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE Decoupled — диалоговая языковая модель Dhanesh на архитектуре JarvisTitanMoEForCausalLM. Согласно карточке, она основана на DeepSeekMoE с общим экспертом и восемью маршрутизируемыми экспертами, из которых активируются два; также заявлены слои Tri-Brid памяти с локальным скользящим окном внимания, извлечением значимых KV-состояний и нейронной памятью Titans. Метаданные каталога указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Карточка описывает объединённые автономные веса M4, включающие калиброванный адаптер Tri-Brid, а метаданные связывают модель с дообучением Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE Decoupled — диалоговая языковая модель Dhanesh на архитектуре JarvisTitanMoEForCausalLM. Согласно карточке, она основана на DeepSeekMoE с общим экспертом и восемью маршрутизируемыми экспертами, из которых активируются два; также заявлены слои Tri-Brid памяти с локальным скользящим окном внимания, извлечением значимых KV-состояний и нейронной памятью Titans. Метаданные каталога указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Карточка описывает объединённые автономные веса M4, включающие калиброванный адаптер Tri-Brid, а метаданные связывают модель с дообучением Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Карточка модели dhanesh-hf/Jarvis-Titan-V15-MoE-Merged на Hugging Face совпадает с карточкой dhanesh-hf/Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled, поэтому описание составлено по ней. J.A.R.V.I.S. Titan V15 MoE Decoupled — диалоговая языковая модель Dhanesh на архитектуре JarvisTitanMoEForCausalLM. Согласно карточке, она основана на DeepSeekMoE с общим экспертом и восемью маршрутизируемыми экспертами, из которых активируются два; также заявлены слои Tri-Brid памяти с локальным скользящим окном внимания, извлечением значимых KV-состояний и нейронной памятью Titans. Метаданные каталога указывают 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и взаимодействия с инструментами через соответствующий интерфейс. Карточка описывает объединённые автономные веса M4, включающие калиброванный адаптер Tri-Brid, а метаданные связывают модель с дообучением Jarvis-Titan-V14-MoE-Merged. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория.