I.5Создание и редактирование текста

rinna/llama-3-youko-70b-instruct — инструктивная языковая модель, разработанная rinna на основе Llama 3 Youko 70B. Это плотный 80-слойный трансформер с размером скрытого слоя 8192 и 69,5 млрд параметров, обученный для диалогов и генерации текста. Модель использует формат чата Llama 3 и токенизатор Meta-Llama-3-70B-Instruct; длина контекста — 8192 токена. Модель прошла supervised fine-tuning на данных rinna, а затем была объединена с chat vector, рассчитанным по разнице между Meta-Llama-3-70B-Instruct и Meta-Llama-3-70B. Она предназначена для японских и англоязычных диалогов и генерации текста. В генерации может чаще повторять текст, чем базовая модель; авторы рекомендуют repetition_penalty=1.1. Лицензия — Llama 3.

unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF — модель в формате GGUF, подготовленная Unsloth на основе Meta Llama 4 Maverick 17B-128E-Instruct. Она предназначена для работы в режиме instruct: диалогов, следования инструкциям и решения широкого спектра текстовых задач. В README указана поддержка арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, индонезийского, итальянского, португальского, тайского, тагальского и вьетнамского языков. Из доступных данных известны обозначенные в названии характеристики: 17B и 128E, а также формат GGUF, обычно ориентированный на локальный инференс в совместимом программном обеспечении. Сведения о длине контекста, точной архитектуре, модальностях, вариантах квантования, требованиях к оборудованию, результатах тестирования и ограничениях качества в README не приведены, поэтому их нельзя оценить по имеющимся данным. Модель распространяется в соответствии с Llama 4 Community License от Meta. Лицензия предоставляет ограниченные безвозмездные права на использование, копирование, распространение и создание производных работ при соблюдении условий, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов, сохранение обязательного уведомления об атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячно активных пользователей предусмотрено дополнительное лицензионное условие Meta.

unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF-UD — это GGUF-версия инструкционно дообученной модели Llama 4 Maverick, разработанной Meta и опубликованной Unsloth. Модель предназначена для генерации текста и выполнения пользовательских инструкций в общих сценариях работы с языком, включая диалоговые приложения и задачи обработки текста. В идентификаторе указаны конфигурация с 17B параметров и 128E экспертов, а также вариант Instruct; дополнительные сведения об архитектуре и методе квантования в предоставленных данных отсутствуют. Заявлены следующие языки: арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, тайский, тагальский и вьетнамский. Модальность, размер контекстного окна, конкретные уровни квантования, требования к оборудованию, результаты тестирования и известные ограничения не указаны, поэтому оценить производительность в отдельных задачах по этим данным невозможно. Использование модели регулируется Llama 4 Community License от Meta, действующей с 5 апреля 2025 года. Лицензия допускает использование, воспроизведение, распространение, создание производных работ и модификацию на указанных условиях, включая сохранение лицензионного уведомления, предоставление копии соглашения и отображение обозначения «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов. Для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

RedHatAI/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic — это динамически квантованная версия мультимодальной модели Meta Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct, подготовленная Red Hat совместно с Neural Magic. Модель реализует архитектуру Llama4ForConditionalGeneration, принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она поддерживает арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, тайский, тагальский и вьетнамский языки. Модель предназначена для задач text-to-text и image-text-to-text: диалоговых приложений, обработки текстовых запросов и анализа изображений с формированием текстового ответа. Веса и активации переведены в формат FP8 с использованием llm-compressor. По данным README, это примерно вдвое снижает требования к GPU-памяти и размер модели на диске, а также может примерно вдвое увеличить пропускную способность матричных вычислений по сравнению с представлением FP16. В примере развертывания используется максимальная длина контекста 32768 токенов. К сильным сторонам относятся мультимодальность, поддержка нескольких языков и оптимизация для эффективного инференса на vLLM, Red Hat Enterprise Linux AI и Red Hat OpenShift AI. Ограничения включают зависимость от совместимого FP8-оборудования и программного стека; README не содержит результатов бенчмарков или оценки возможной потери качества после квантования. Модель выпущена 15 апреля 2025 года, версия 1.0, и распространяется по лицензии Llama 4.

Карточка модели Neko-Institute-of-Science/LLaMA-65B-HF на Hugging Face совпадает с карточкой Neko-Institute-of-Science/LLaMA-7B-HF, поэтому описание составлено по ней. LLaMA-7B-HF — преобразованная в формат Transformers версия языковой модели LLaMA, опубликованная Neko Institute of Science. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров; она предназначена для генерации текста. Контекст модели составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Для использования требуется соблюдать специальную лицензию и условия, изложенные в файле LICENSE. README также предупреждает, что в упомянутой торрент-копии устарели tokenizer_config.json и special_tokens_map.json; эти файлы следует заменить версиями из карточки модели.

LLaMA-7B-HF — преобразованная в формат Transformers версия языковой модели LLaMA, опубликованная Neko Institute of Science. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров; она предназначена для генерации текста. Контекст модели составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Для использования требуется соблюдать специальную лицензию и условия, изложенные в файле LICENSE. README также предупреждает, что в упомянутой торрент-копии устарели tokenizer_config.json и special_tokens_map.json; эти файлы следует заменить версиями из карточки модели.

UKzExecution/LlamaExecutor-8B-3.0.5 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей Meta с помощью mergekit. В основе лежит Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также включена Meta-Llama-3-8B-Instruct. Использован метод task arithmetic с нормализацией и int8-маской. Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая работу через интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Её нативный контекст составляет 131 072 токена. Карточка приводит результаты оценок IFEval и BBH, однако этих данных недостаточно для выводов о качестве в конкретных пользовательских сценариях. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели tsudhahar/LlamaFictionFin-0.2-8B на Hugging Face совпадает с карточкой tsudhahar/LlamaCarbon-0.2-8B, поэтому описание составлено по ней. LlamaCarbon-0.2-8B — языковая модель, дообученная разработчиком tsudhahar на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 7,5 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста; заявленный размер контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык и формат safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и других сценариев, основанных на текстовом вводе и выводе. README не описывает специализированную область применения или результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-PLLuM-70B-instruct-2508 — большая языковая модель семейства PLLuM, разработанная консорциумом PLLuM и продолжаемая альянсом HIVE AI для польского и других славянских и балтийских языков. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, настроенная на выполнение инструкций; она поддерживает диалог и генерирует текст. Родительская модель — Llama-PLLuM-70B-base, лицензия — Llama 3.1. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и создания специализированных помощников. Особое внимание уделено польскому языку и сценариям польской государственной администрации, включая юридические и бюрократические темы; для ответов по конкретным документам рекомендуется использовать её вместе с поиском по источникам. Заявленный контекст составляет 131 072 токена. В обучении использовались польские, другие славянские и балтийские языки, а также английский. Модель обучалась на корпусах, актуальных примерно до осени 2024 года, поэтому она может не знать более поздних событий. Она может выдавать фактически неверные ответы, а также сохранять смещения, особенно по спорным и субъективным темам; длинный контекст может требовать значительных ресурсов памяти. Использование регулируется лицензией Llama 3.1.

Llama-Poro-2-8B-Long-Instruct-heretic — декензурированная версия LumiOpen/Llama-Poro-2-8B-Long-Instruct, созданная с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для диалогов и следования инструкциям; репозиторий содержит веса Safetensors и заявляет воспроизводимость процесса преобразования. Модель предназначена для общения на финском и английском языках, ответов на вопросы, создания текстов и работы с длинным контекстом. README исходной модели описывает поддержку до 128K токенов, однако метаданные этой модели указывают нативный контекст 8192 токена. Поэтому при практическом использовании следует ориентироваться на подтверждённый метаданными предел и проверять совместимость конфигурации. В тесте из README доля отказов составила 5 из 100 против 87 из 100 у исходной модели. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятые или неподходящие ответы, слабую работу на языках помимо финского и английского и нестабильность в специализированных областях. Для модели указана лицензия llama3.3; её условия следует учитывать при распространении и использовании.

KaraKaraWarehouse/Llama-ProgressPushDoll-3.3-70Bees — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная объединением нескольких моделей семейства Llama 3.3 70B методом Model Stock. В качестве основы использована Llama-3.3-70B-Instruct; среди объединённых моделей — Mirai, Euryale, Anubis, Sushi и другие варианты Llama 3.3. Модель содержит 69,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации текста и диалоговых ответов. Модель рассчитана на общие беседы и генерацию текста. В README указана совместимость с форматами запросов ChatML и L3 chat. Метаданные сообщают о контекстном окне до 131 072 токенов и формате весов safetensors. Автор описывает сборку как попытку получить модель, которая хорошо работает «из коробки», однако количественные оценки качества и отдельные специализированные возможности не приведены. Использование регулируется лицензией базовой модели Llama 3.3; конкретный идентификатор лицензии в предоставленных данных не указан.

Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT — инструктивная языковая модель семейства Llama, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore при участии Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная авторегрессионная модель-декодер с 69,5 млрд параметров, дообученная для следования инструкциям и диалогов на английском, индонезийском и региональных языках Индонезии. Заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов в README и 131 072 токена в метаданных. Модель предназначена для генерации ответов в чате, вопросов и ответов, суммаризации, перевода, анализа тональности, распознавания токсичности, рассуждений и задач на знание местного контекста. В README перечислены индонезийский, яванский, сунданский, батак-тоба и балийский языки; метаданные также отмечают английский, индонезийский, яванский и сунданский. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать, поэтому её ответы следует проверять. Для развёртывания в прикладных системах разработчикам рекомендуется самостоятельно настроить дополнительную безопасность.

Карточка модели Sahabat-AI/Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT на Hugging Face совпадает с карточкой begawansemar7/Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT, поэтому описание составлено по ней. Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT — инструктивная языковая модель из семейства Sahabat-AI, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore при соинициировании GoTo и Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная для общения и выполнения инструкций в индонезийском языковом контексте. Она предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и работы с местными языками и культурой Индонезии. Модель принимает текст и генерирует текст. Поддерживает английский, индонезийский, яванский, сунданский, язык батак тоба и балийский. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов по метаданным; README указывает 128k. В оценках использовались бенчмарки IndoMMLU, SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench, в том числе задания на следование инструкциям и многоходовый диалог. Модель может выдавать галлюцинации, нерелевантные ответы и непоследовательные рассуждения; ответы требуют проверки. Для приложений с повышенными требованиями к безопасности разработчикам следует самостоятельно настраивать меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Llama-Sentient-3.2-3B-Instruct — дообученная PrithivMLmods модель на архитектуре Llama для генерации текста и диалогов с выполнением инструкций. Она основана на meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct и дообучена на наборе mlabonne/lmsys-arena-human-preference-55k-sharegpt. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует PyTorch и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ботов, виртуальных помощников, поддержки пользователей и генерации текстов, объяснений и сводок по запросу. Карточка указывает английский язык; метаданные также описывают базовую модель как мультиязычную, но явно перечисляют для этой модели только английский. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M. Возможности и качество для конкретных задач могут отличаться; карточка не приводит результатов оценки.

QuantFactory/Llama-Sentient-3.2-3B-Instruct-GGUF — квантизированная версия модели Llama-Sentient-3.2-3B-Instruct, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходная модель разработана на базе Meta Llama-3.2-3B-Instruct и дообучена на наборе данных mlabonne/lmsys-arena-human-preference-55k-sharegpt. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с акцентом на следование инструкциям; указанный язык — английский. Модель подходит для чат-ботов, виртуальных ассистентов, клиентской поддержки, создания контента, суммаризации, объяснений, образовательных систем и технических консультаций. Формат GGUF и квантизация ориентированы на запуск через llama.cpp и совместимые инструменты, что может снизить требования к ресурсам по сравнению с полноразмерной версией. Известный размер — 3B параметров; архитектура основана на Llama, а поддерживаемая модальность в карточке ограничена текстом. Сильными сторонами являются компактный размер, ориентация на диалоговое взаимодействие и instruction following. Ограничения включают отсутствие сведений о конкретном варианте квантизации, максимальной длине контекста, производительности на бенчмарках и качестве в языках, кроме английского. Модельная карточка указывает лицензию creativeml-openrail-m; перед использованием необходимо учитывать её условия и ограничения.

Llamaverse-3.1-8B-Instruct — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная объединением MathCoder2-Llama-3-8B и десяти специализированных моделей методом Model Stock. Она предназначена для диалоговой генерации текста и сочетает заявленные в карточке навыки математических рассуждений, программирования, биомедицинских тем, извлечения информации, повествования и ролевого общения. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель можно применять для решения математических задач, написания и объяснения кода, создания историй и ответов на общие вопросы. Карточка также заявляет возможности в биомедицинских темах, однако предупреждает, что в важных медицинских и иных высокорисковых сценариях необходим контроль специалиста. Среди ограничений — возможные смещения и ненадёжность ответов; независимые показатели качества в карточке не приведены. Модель выпущена по лицензии Llama 3.1 Community License.

Это дообученная модель KKHYA на 1,7 млрд параметров, созданная на основе KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру AdapterMoELLaVAQwen3ForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о датасете, оценках качества или специальных областях применения. Описание базовой модели связывает её с семейством Qwen3; сведений о языковой специализации этой модели нет.

Это дообученная версия KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune, разработанная KKHYA. Модель с архитектурой AdapterMoELLaVAQwen3ForCausalLM содержит 1,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; метаданные также указывают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель использует библиотеку Transformers, веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Длина контекста составляет 40 960 токенов. Указана лицензия Apache-2.0. Данные о специализированной области применения и обучающем датасете отсутствуют, поэтому качество для конкретных предметных задач оценить нельзя.

Это дообученная версия KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune, разработанная KKHYA и содержащая 1,7 млрд параметров. Модель использует архитектуру NMMaskMoELLaVAQwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 40 960 токенов. Данные обучения и специальные сценарии применения в карточке не описаны. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Модель KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune-nm-mask-moe-sparse-4e-2k-4of8-imp-anchor_20260812_071057 — дообученная версия KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune с 1,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Архитектура обозначена как nm_mask_moe_llava_qwen3, библиотека — Transformers, веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Контекст модели — до 40 960 токенов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Датасет дообучения и подробные сведения о качестве в карточке не описаны.

Lllama-3-RedElixir-8B — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная автором lemon07r слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в слияние также вошли MagicDolphin, Jamet, Mahou, Spicy Abliterated Stella, Hathor Stable, NeuralPoppy EVO и Llama-3-Spellbound Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. Контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана лицензия Llama 3. Это объединённая модель нескольких вариантов Llama 3, поэтому её поведение зависит от сочетания исходных моделей. Карточка не приводит результатов оценки качества или конкретных гарантий поведения; соблюдайте условия лицензии Llama 3 при использовании.

llm-jp-3.1-8x13b-32K-instruct4 — большая языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это разговорная модель семейства Mixtral с архитектурой MoE: 8 экспертов, из которых активируются 2. Каталог указывает 13,2 млрд параметров; в README приведены 73,2 млрд общих параметров исходной конфигурации 8x13b. Модель доступна в формате Safetensors для Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге. Вариант 32K продолжает предварительное обучение базовой модели на дополнительных 50 млрд токенов, чтобы увеличить контекст с 4K до 32K токенов. README описывает дальнейшее обучение на инструкциях, контролируемую тонкую настройку и выравнивание методом DPO. Основные языки — японский и английский. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и работы с длинными текстовыми контекстами. Разработчики отмечают, что модели находятся на ранней стадии исследований и разработки и не настроены для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности.

llm-jp-3-7.2b-instruct — языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это плотная Transformer-модель семейства Llama с 7,2 млрд параметров, доступная в формате Hugging Face Transformers и обученная продолжать диалог и выполнять инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; контекст составляет 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, написания и извлечения текста, рассуждений и диалога на японском и английском языках. Она предварительно обучена на смеси данных объёмом 2,1 трлн токенов и дополнительно настроена на наборах инструкций, включая японские инструкции и примеры, ориентированные на безопасность. В оценке Japanese MT Bench версия 7.2b-instruct получила средний балл 5,70. Авторы отмечают, что модель находится на раннем этапе разработки и не настроена для надёжного соответствия намерениям пользователя и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0; для запуска требуются Transformers и PyTorch совместимых версий.

llm-jp-4-32b-a3b-thinking — языковая модель семейства LLM-jp-4, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это Transformer-модель с архитектурой Qwen3 MoE: 32 слоя, 128 экспертов, из которых активируются 8; общий размер составляет около 32,1 млрд параметров, а число активных параметров — около 3,8 млрд. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, в том числе для задач, требующих рассуждений. Контекстное окно составляет 65 536 токенов. Модель обучалась на 11,7 трлн токенов, а постобучение включало SFT и DPO без обучения с подкреплением. Карточка указывает японский и английский языки. Для корректного использования следует применять прилагаемый токенизатор: хотя шаблон чата совместим с форматом OpenAI Harmony, токенизация библиотекой openai-harmony напрямую не поддерживается. Разработчики предупреждают, что модель находится на ранней стадии исследований и разработки и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

llm-jp-4-8b-instruct — японская и англоязычная языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это плотная модель семейства Llama с 7,8 млрд параметров по метаданным и контекстом до 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на японском и английском языках. Она прошла предварительное и промежуточное обучение на суммарно 11,7 трлн токенов, а затем дообучение методом SFT; вариант instruct не проходил DPO. Шаблон чата совместим с форматом ответов OpenAI Harmony, но для корректной токенизации требуется токенизатор из репозитория. Разработчики предупреждают, что модели находятся на раннем этапе исследований и разработок и не были настроены для надёжного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

ArthurSrz/LLMTwin-Llama-3.1-8B — текстовая плотная авторегрессионная модель семейства Llama, дообученная ArthurSrz на базе meta-llama/Llama-3.1-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; карточка указывает обучение с помощью Unsloth и TRL. Размер составляет 7,5 млрд параметров, нативный контекст — 131 072 токена. Модель работает с текстом и заявлена для английского языка. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения или сравнительных оценках качества в карточке нет.

LM-cocktail Mistral 7B v1 — разговорная текстовая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем Yhyu13. В карточке она описана как смесь двух моделей Mistral с равными долями, созданная методом слияния LM-cocktail; точные идентификаторы исходных моделей не приведены. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и общих задач общения с языковой моделью. Автор сообщает о результатах локального запуска AlpacaEval, где модель заняла второе место после GPT-4, однако описание не приводит подробностей оценки, поэтому это утверждение нельзя считать независимым подтверждением качества. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

mlx-community/LongCat-Flash-Chat-bf16 — версия LongCat-Flash-Chat, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Исходную модель разработала Meituan; метаданные указывают на дообучение базовой модели для диалогового применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на библиотеку MLX. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Её размер составляет 17,7 млрд параметров, длина контекста — до 131 072 токенов. Лицензия — MIT. README описывает конверсию с помощью mlx-lm, но не приводит сведения о языковом охвате или конкретных ограничениях качества.

LongCat-Flash-Lite-Sparse-Uncensored-Heretic-Native-MTP-And-LSA-Preserved — дообученная версия LongCat-Flash-Lite-Sparse от независимого автора llmfan46. Это разговорная причинная языковая модель для генерации текста с архитектурой LongCat Flash Sparse и 4,6 млрд параметров. По метаданным, модель принимает контекст до 983 040 токенов; исходное семейство использует разреженное внимание LongCat Sparse Attention для эффективной работы с длинным контекстом. Модель изменена методом abliteration, чтобы снизить частоту отказов: в приведённом README сравнительном тесте отказов стало 9 из 100 против 99 из 100 у исходной модели. Она предназначена для диалогов, генерации текста и сценариев с длинными входными данными; README также ссылается на отдельную GGUF-версию. Заявленная лицензия — MIT. README предупреждает, что модель не оценивалась всесторонне для всех прикладных задач.

LongForm-OPT-350M — языковая модель семейства OPT, дообученная авторами LongForm на наборе LongForm для генерации длинных текстов по инструкциям. Набор включает документы из C4 и Wikipedia, примеры из Stack Exchange и WikiHow, а также задания на ответы на вопросы, написание писем, исправление грамматики, создание историй и стихотворений и суммаризацию. Модель предназначена для генерации длинных текстов, в том числе рецептов, развернутых ответов и коротких рассказов. Она содержит 454,1 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — до 2048 токенов. В карточке указаны английский и многоязычная поддержка, а также немецкий, итальянский, испанский и французский языки; обучение LongForm описано на английских примерах. Модель представлена в формате PyTorch. Сравнительная оценка в README сообщает о преимуществах LongForm над некоторыми моделями с настройкой по инструкциям в задачах длинной генерации. Модель склонна к галлюцинациям и ограничена в задачах структурированного предсказания. Лицензия в предоставленных данных не указана.