I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-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-school-of-reward-hacks-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-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-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-kld-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-school-of-reward-hacks-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-last-third-sft-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-last-third-sft-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-second-third-sft-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-second-third-sft-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-first-third-sft-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-first-third-sft-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-inoculation-prompting-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 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 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-second-third-sft-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-second-third-sft-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.

OLMo 7B April 2024 SFT — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), созданная на базе OLMo 7B April 2024 с помощью supervised fine-tuning на смеси Tulu 2 SFT. Это плотный авторегрессионный Transformer с 6,7 млрд параметров; версия в метаданных рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, на английском языке. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.40.0 или новее. В карточке также приведена оценка контекста обучения до октября 2023 года, при этом основная часть данных относится к февралю и марту 2023 года.

Dohyeon1/OLMoE-M-SMoEv2-ngroups48 — модель генерации текста семейства OLMoE, доступная через библиотеку Transformers. В метаданных указаны 472,1 млн параметров, контекст до 4096 токенов и поддержка формата safetensors. Модель также помечена как conversational, поэтому может использоваться для диалоговых сценариев и продолжения текстов. Модель предназначена для генерации текста, ответов в диалогах, создания черновиков и интеграции в приложения на базе Transformers. README не содержит сведений о разработчиках, языках, обучающих данных, результатах оценки, лицензии и специализированных областях применения. Ограничения модели, включая качество на отдельных языках и доменах, устойчивость к ошибочным или вредным ответам и рекомендуемые условия использования, в карточке подробно не описаны. Перед применением в продуктивных сценариях необходимы самостоятельное тестирование и проверка условий распространения.

Omega AI 1T — вариант модели OpenModel-1T-A50B-Instruct под брендом Omega AI. По карточке, архитектура и предварительно обученные веса происходят от базовой модели; репозиторий указывает около 1 трлн общих параметров и примерно 50 млрд активных параметров на проход, тогда как метаданные каталога приводят 49,6 млрд параметров. Модель относится к архитектуре OpenModel с разреженной смесью экспертов (MoE), принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Возможны сценарии, унаследованные от базовой инструкционной модели: сложные рассуждения, генерация кода, математические задачи и многошаговые диалоги. Эти возможности описывают базовую модель и не подтверждены отдельными оценками именно для Omega AI 1T. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

omost-phi-3-mini-128k — разговорная модель семейства Phi-3, разработанная Omost и основанная на Phi-3 Mini. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README заявлен контекст 128 тыс. токенов и формат fp16; метаданные указывают 3,7 млрд параметров, архитектуру Phi3ForCausalLM и файлы safetensors. По метаданным нативный контекст составляет 4096 токенов, поэтому заявленную длину 128 тыс. токенов следует считать характеристикой из README, не подтверждённой метаданными. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

OOM-SOLAR-10.7B_01 — языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer семейства Llama, разработанная на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 и beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B. Модель содержит 10,7 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; её контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста на английском и корейском языках. Возможные сценарии — создание черновиков, продолжение текста и ответы в формате диалога. README не приводит сведения об обучающих данных, оценке качества или конкретных ограничениях применения. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Oot-v2_lll — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей mlabonne/Marcoro14-7B-slerp и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp с помощью Mergekit. Она предназначена для ответов в чате и решения общих языковых задач. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README описан метод слияния SLERP и приведены результаты оценок на тестах рассуждений и понимания текста. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

OpenAlpaca — предварительная версия открытой модели для следования инструкциям, разработанная на основе OpenLLaMA. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров; доступны веса PyTorch. Модель дообучена на наборе Databricks Dolly 15k, а исходная версия OpenLLaMA обучалась на 700 млрд токенов. Модель предназначена для генерации текста по пользовательским инструкциям, например для ответов на вопросы, составления текстов и выполнения простых запросов в диалоговом формате. Контекст ограничен 2048 токенами. В README не заявлена поддержка конкретных естественных языков, поэтому языковая специализация не указана. Лицензия — Apache-2.0.

OpenAssisted-English-Mistral-7b-i1-GGUF — это квантизированная версия англоязычной языковой модели OpenAssisted-English-Mistral-7b, разработанной Akshaykumarbm и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель относится к семейству Mistral и предназначена для генерации текста, диалогового взаимодействия и других задач языкового моделирования на английском языке. Репозиторий содержит набор вариантов квантизации i1 с разным размером — примерно от 1,7 до 6,0 ГБ, а также imatrix-файл для создания собственных квантов. Доступны варианты IQ и Q с различным компромиссом между размером, скоростью и качеством. В README рекомендуются i1-Q4_K_M как быстрый вариант и i1-Q4_K_S как сбалансированный по размеру, скорости и качеству; низкобитные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству. Точная архитектура, размер контекста, поддерживаемые модальности помимо текста и дополнительные языки не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы с файлами GGUF требуется совместимое программное обеспечение; конкретные требования к оборудованию и производительности зависят от выбранного варианта квантизации.

OpenBeagle-11B — разговорная языковая модель семейства Mistral, опубликованная vicgalle. Это плотная авторегрессионная модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалога; она использует библиотеку Transformers и веса в формате safetensors. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на запросы. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая показатели на задачах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В метаданных указан датасет OpenHermesPreferences-1k.

OpenBuddy-Falcon-40B-v16.1-4k — многоязычная чат-модель на архитектуре Falcon, разработанная проектом OpenBuddy для генерации ответов в диалоге. Она предназначена для общения и генерации текста на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель содержит 65 млрд параметров, использует архитектуру FalconForCausalLM и формат safetensors; нативная длина контекста — 2048 токенов. Доступна по лицензии Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочную, вредную или оскорбительную информацию. Разработчики не рекомендуют применять её в ситуациях с высокими ставками, включая медицинские, финансовые и юридические решения, а также управление потенциально опасными системами.

OpenBuddy-falcon-7b-v5-fp16 — это многоязычная чат-модель OpenBuddy на базе Falcon, предназначенная для диалогов и генерации ответов. Она использует плотную архитектуру RefinedWebModel с причинным языковым моделированием; в репозитории указано 10,9 млрд параметров и формат PyTorch. Модель рассчитана на работу с текстом и поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать в критически важных медицинских, финансовых, юридических сценариях или для управления потенциально опасными системами.

OpenBuddy Llama2 13B v11.1 — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная командой OpenBuddy на базе Llama 2. В данном репозитории представлены квантизированные файлы в формате GGUF, подготовленные TheBloke. Модель ориентирована на роль универсального помощника Buddy: ответы на вопросы, поддержка диалога, объяснение информации и генерация текста. Модель имеет архитектуру Llama и размер 13 млрд параметров. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет использовать её для CPU-, GPU- и комбинированного инференса через llama.cpp и совместимые приложения. В заявленных метаданных указаны языки: китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Мультимодальность не заявлена; модель предназначена для работы с текстом. Контекстное окно в предоставленных данных не указано. В prompt template приведено ограничение знаний до сентября 2021 года. К сильным сторонам относятся многоязычность, наличие нескольких уровней квантизации и широкая совместимость с локальными инструментами запуска. Ограничения включают возможное снижение качества при сильной квантизации, отсутствие заявленной работы с изображениями и другими модальностями, а также ограниченность знаний датой отсечения. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-llama2-70b-v10.1-bf16 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-llama2-13b-v11.1-bf16, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy — многоязычная чат-модель на базе LLaMA 2, представленная в варианте с 13 млрд параметров и весами bf16. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных указаны языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, работает через Transformers и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, поэтому модель не следует применять в критически важных сценариях, включая медицинские, финансовые и юридические решения, или для управления потенциально опасными системами. Использование зависит от лицензии Meta на LLaMA: требуется одобрение Meta и соответствие её условиям.

OpenBuddy — многоязычная диалоговая модель, разработанная командой OpenBuddy на базе Llama 3.3 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для генерации ответов в чат-сценариях. В карточке заявлено применение на английском и китайском языках; метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста с длинным контекстом. Используются веса Safetensors; для работы с форматом запросов рекомендуется быстрый токенизатор Transformers, также упомянута совместимость с vLLM для развёртывания API. Модель является дообучением Llama 3.3 70B Instruct и распространяется по лицензии Llama 3.3. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными. Разработчики не рекомендуют применять модель в критических сценариях, включая медицинские, юридические и финансовые решения или управление системами, способными причинить вред.