I.5Создание и редактирование текста

PollardWeights/Qwen2.5-14B-Instruct-Pollard — это квантизированная версия Qwen2.5-14B-Instruct, разработанная PollardWeights на основе модели Qwen от Qwen. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая объяснения, программирование, рассуждения и творческое продолжение текста. Поддерживает только текстовый ввод; заявленный язык — английский. Архитектура — qwen2, размер — около 14,8 млрд параметров, формат распространения — GGUF. Модель использует смешанную квантизацию PollardMix с распределением разрядности по чувствительности отдельных слоёв, а не равномерное сжатие. Доступны варианты от Q6_K размером около 12,12 ГБ до IQ1_KT размером 3,92 ГБ. Крупные варианты обеспечивают более высокое качество, а IQ4_XS позиционируется как оптимальный баланс размера и качества. IQ1_KT позволяет запускать модель при ограниченных ресурсах, но требует ik_llama.cpp и работает медленнее, чем некоторые более крупные варианты. Сильной стороной является существенное уменьшение размера по сравнению с F16-версией: примерно с 29,60 до 3,92 ГБ. По измерениям на WikiText-2 вариант Q6_K близок к F16 по perplexity, а PollardMix превосходит равномерную 1-битную квантизацию по указанным метрикам и сохраняет связность в чат-сценариях. Ограничения включают потери качества при агрессивной квантизации, зависимость IQ1_KT от ik_llama.cpp, отсутствие данных о других языках и неполные сведения о длине контекста. Лицензия — Apache-2.0.

TheRains/Qwen2.5-14B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия Qwen2.5-14B-Instruct, преобразованная в формат GGUF разработчиком TheRains с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через llama.cpp в режиме командной строки или сервера. Модель содержит 14 миллиардов параметров, относится к инструкционно настроенным текстовым моделям и поддерживает английский язык. Квантование Q4_K_M уменьшает требования к памяти по сравнению с полной версией, что делает модель более подходящей для локального запуска на совместимом CPU или GPU. В README указан пример использования с контекстом 2048 токенов, однако это может быть параметром конкретного запуска, а не максимальным контекстом модели. К сильным сторонам относятся локальное выполнение, совместимость с экосистемой llama.cpp и более низкие аппаратные требования благодаря квантизации. Ограничения включают поддержку только текстовой модальности, отсутствие в карточке подробных характеристик качества, языкового охвата и производительности, а также возможные потери точности из-за квантизации. Указана лицензия Apache-2.0; подробности следует уточнять в лицензии исходной модели Qwen2.5-14B-Instruct.

Hasnonname/Qwen2.5-14B-Wheatear-v0 — дообученная модель семейства Qwen2.5 на 14 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории README перечислены отдельные варианты квантования GGUF, но сведения о назначении дообучения, его данных и результатах не приведены. Основная модель опубликована в формате safetensors. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

Qwen2.5-1.5B-Instruct-8bit — конвертированная сообществом mlx-community версия Qwen2.5-1.5B-Instruct для запуска в формате MLX на устройствах Apple. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст модели составляет до 32 768 токенов, язык карточки — английский. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также прототипирования локальных приложений на совместимом оборудовании Apple. Веса указаны в 8-битном варианте, а README сообщает о конвертации исходной Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct в MLX с помощью mlx-lm 0.18.1. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — это компактная инструкционно дообученная причинная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Модель предназначена для чат-ботов, генерации и продолжения текста, следования инструкциям, работы со структурированными данными и формирования структурированных ответов, включая JSON, а также для задач программирования и математики. Она поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, немецкий, испанский, японский и корейский. Модель содержит 1,54 млрд параметров, 28 слоёв и использует архитектуру Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями QKV в механизме внимания и связанными эмбеддингами слов. Применяется GQA с 12 головами для Q и 2 для KV. Контекст составляет до 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8192 токена. GPTQ-квантизация до 4 бит уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией, но квантизация может влиять на качество и производительность. Модель ориентирована на локальное и ресурсо-ограниченное развертывание через библиотеку Transformers; для работы рекомендуется использовать актуальную версию библиотеки. README не содержит конкретных результатов тестов, требований к видеопамяти или показателей скорости, поэтому практические характеристики зависят от оборудования и конфигурации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Phantomcloak19/qwen2.5-3b-dpo — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, дообученная разработчиком на базе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct на этапе DPO в последовательном конвейере обучения LLMPR. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; карточка указывает, что это результат DPO-фазы, после которой в конвейере предусмотрен этап Safety-GRPO. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат Safetensors, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Базовая модель многоязычная, однако конкретный список языков для этого чекпойнта в предоставленных данных не указан. Лицензия и отдельные оценки качества не приведены.

bunnycore/Qwen-2.5-3b-Evol-CoT-v2 — чат-модель для генерации текста, созданная сообществом bunnycore с помощью mergekit. Это объединение моделей семейства Qwen2 методом TIES на основе bunnycore/Qwen-2.5-3b-Evol-CoT; в слияние также включены варианты Mix-Data-lora, RP и qwen-2.5-3b-lora_model. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, 3,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors и рассчитаны на Transformers. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста. В метаданных указана возможность работы через интерфейс вызова инструментов, но специальных прикладных областей или поддерживаемых языков карточка не описывает. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Firemedic15/qwen2.5-3b-ft-matched-merged — языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем Firemedic15 на Hugging Face. По метаданным, она работает через Transformers, имеет около 3,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и связана с обучением методом supervised fine-tuning (SFT) с использованием TRL. Теги также указывают на разговорный сценарий применения и семейство Qwen2; название репозитория дополнительно содержит обозначение Qwen2.5 и merged-финетюнинга.

bartowski/Qwen2.5-3B-GGUF — набор GGUF-квантизованных вариантов базовой языковой модели Qwen2.5-3B, опубликованный и квантизованный bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через совместимые инструменты, включая llama.cpp и LM Studio; в README также указан специальный формат промпта с ролями system, user и assistant. Доступны варианты от полного формата F32 размером 12,35 ГБ до сильно сжатых вариантов IQ3_M размером 1,49 ГБ. Большинство сборок используют квантизацию Q4–Q8, а некоторые сохраняют embedding- и output-веса в формате Q8_0 для потенциального улучшения качества. Для ARM-процессоров предусмотрены отдельные варианты Q4_0_4_4, Q4_0_4_8 и Q4_0_8_8; их совместимость зависит от поддержки соответствующих инструкций. Более качественные варианты требуют больше оперативной памяти, а компактные варианты снижают требования к памяти ценой качества. Модель относится к текстовым, поэтому README не подтверждает поддержку изображений, аудио или других модальностей. Языки, размер контекста, конкретные архитектурные характеристики базовой модели и результаты бенчмарков в предоставленных данных не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия коммерческого и иного использования следует уточнять в исходном репозитории Qwen/Qwen2.5-3B и у опубликованного набора.

bunnycore/Qwen2.5-3B-Loki — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/Qwen2.5-3B и моделей Qwen2.5-3B-RP-Mix и Qwen2.5-3B-MiniMix. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка не сообщает языковую специализацию и лицензию, поэтому их нельзя уточнить. Качество и поведение унаследованы от объединённых моделей; отдельных результатов оценки и конкретных ограничений в карточке нет.

bunnycore/Qwen-2.5-3B-Remix — объединённая модель генерации текста на основе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES из bunnycore/Replete-Qwen-2.5-3b-CoT-RP и bunnycore/Qwen-3b-chatml-Rp-lora_model. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Языки, доменная специализация и конкретные сценарии применения в карточке не описаны. Лицензия не указана в предоставленных данных.

bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория методом passthrough с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct и bunnycore/Qwen-2.5-3b-Rp-lora_model. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а размер её контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов в чате, следования инструкциям и создания текста в сценариях, где полезна компактная Qwen-модель. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 23,15, IFEval — 57,21 и BBH — 28,31; эти оценки сами по себе не определяют качество в конкретном приложении. Веса представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Qwen2.5-7B-CyberRombos — языковая модель, созданная слиянием методом TIES моделей rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b и fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS на базе Qwen/Qwen2.5-7B. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; для запуска используется библиотека Transformers, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для подготовки ответов и ведения беседы с пользователем; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста составляет 131072 токена. Данные о конкретных языковых специализациях и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Qwen2.5-7B-Instruct-1M — разговорная модель генерации текста из семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалога, ответов на вопросы, работы с длинными документами и другими задачами, где нужно учитывать большой объём контекста. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинно-следственной языковой моделью и 7,1 млрд параметров по метаданным. Карточка семейства указывает на RoPE, SwiGLU, RMSNorm и контекст до 1 010 000 токенов; генерация ограничена 8192 токенами. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-7B, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Указанные языковые сведения подтверждают английский, но сами по себе не доказывают поддержку только одного языка. Для работы с контекстом около миллиона токенов README рекомендует специальную сборку vLLM и указывает потребность как минимум в 120 ГБ видеопамяти суммарно для версии 7B. В прежних средах выполнения качество может снижаться на последовательностях длиннее 262 144 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

mlx-community/Qwen2.5-7B-Instruct-8bit — конверсия модели Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct в формат MLX с 8-битным представлением весов, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2, содержащая 7,1 млрд параметров и предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме, включая ответы на запросы и использование интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Поддерживает английский язык; базовая модель Qwen2.5 рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Формат MLX предназначен для запуска на системах Apple с MLX; сведения о качестве именно этой конверсии и поддержке других языков в карточке модели не приведены.

evolveon/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated — разговорная языковая модель, созданная evolveon на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с применением abliteration. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы пользователя; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В тегах указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. По описанию автора, версия создана как uncensored-вариант базовой модели с помощью abliteration; метод и результат отдельно не оценены в карточке. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2-Q4_K_M-GGUF — это локальная текстовая генеративная модель в формате GGUF, созданная Lumen Models на основе huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2. Модель предназначена для запуска на обычных компьютерах с 8–16 ГБ оперативной памяти через LM Studio, Ollama, Jan или Faraday, без обязательной передачи данных во внешние сервисы. Модель ориентирована на генерацию текста, творческое письмо, ролевые сценарии, анализ сложных текстов и исследовательские задачи. Заявлена улучшенная работа на испанском языке, также указана поддержка английского. Архитектура основана на Qwen2.5 с 7 млрд параметров; конкретное значение контекстного окна и перечень поддерживаемых модальностей в README не указаны. Квантизация Q4_K_M уменьшает размер модели и требования к памяти при сохранении большей части исходных возможностей, однако может снижать точность по сравнению с полной версией. Версия описана как abliterated и uncensored, то есть с минимизированными ограничениями на содержание ответов. Это расширяет применимость для творческих и исследовательских сценариев, но одновременно повышает риск генерации нежелательного, предвзятого или небезопасного контента. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; README также ограничивает заявленные цели исследования, творческой литературы, тестирования кибербезопасности и локальной разработки и снимает с дистрибьютора ответственность за результаты использования.

richardyoung/Qwen2.5-7B-Instruct-heretic — это англоязычная чат-модель на базе Qwen2.5-7B-Instruct, изменённая методом abliteration с помощью Heretic v1.4.0 для снижения частоты отказов. В README сообщается о 3 отказах на 100 запросов против 99 у исходной модели; это результат указанной авторами оценки, а не гарантия поведения во всех сценариях. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с причинной генерацией текста и содержит около 7,1 млрд параметров. Метаданные каталога указывают контекст до 32 768 токенов и поддержку чата. Базовая карточка Qwen2.5 описывает мультиязычные возможности, однако метаданные этой модели отмечают английский язык; поэтому другие языки здесь не считаются подтверждённой специализацией. Модель подходит для диалогов и генерации текста с меньшим числом отказов, в том числе для ролевых сценариев и ответов на инструкции. Как и другие языковые модели, она может выдавать ошибочную или небезопасную информацию, а сниженная склонность к отказам означает, что для чувствительных применений нужны собственные меры контроля. Лицензия — Apache-2.0.

akcit-motion/qwen2.5-7b-instruct-motion — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, размещённая на Hugging Face. README модели автоматически сгенерирован и не содержит сведений о разработчике, обучающих данных, результатах оценки или лицензии. Модель содержит 7,1 млрд параметров, относится к семейству Qwen2.5 по идентификатору и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Поддерживается задача text-generation; тег conversational указывает на сценарии диалоговой генерации. Модель может применяться для генерации ответов, продолжения текста и построения диалоговых интерфейсов. Из-за отсутствия подробной документации нельзя подтвердить поддерживаемые языки, качество на конкретных наборах данных, специализацию, безопасность и условия лицензирования.

Sakalti/Qwen2.5-7B-Mini — языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В конфигурации указано объединение диапазонов слоёв исходной модели; в метаданных размер модели указан как 2,2 млрд параметров, а формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение или качество. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.1 на Hugging Face совпадает с карточкой jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0, поэтому описание составлено по ней. jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0 — текстовая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B и представленная как результат оптимизированного объединения слоёв. Подход Optimized Layer Merging (OLM) подбирает слои из нескольких языковых моделей, последовательно оценивая варианты на заданных наборах данных по метрикам, включая perplexity и exact match. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке описан метод сборки гибридной модели, но не приведены результаты оценки качества этой конкретной версии или подробности о наборах данных. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.2 на Hugging Face совпадает с карточкой jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0, поэтому описание составлено по ней. jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0 — текстовая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B и представленная как результат оптимизированного объединения слоёв. Подход Optimized Layer Merging (OLM) подбирает слои из нескольких языковых моделей, последовательно оценивая варианты на заданных наборах данных по метрикам, включая perplexity и exact match. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке описан метод сборки гибридной модели, но не приведены результаты оценки качества этой конкретной версии или подробности о наборах данных. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.3 на Hugging Face совпадает с карточкой jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0, поэтому описание составлено по ней. jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0 — текстовая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B и представленная как результат оптимизированного объединения слоёв. Подход Optimized Layer Merging (OLM) подбирает слои из нескольких языковых моделей, последовательно оценивая варианты на заданных наборах данных по метрикам, включая perplexity и exact match. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке описан метод сборки гибридной модели, но не приведены результаты оценки качества этой конкретной версии или подробности о наборах данных. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.4 на Hugging Face совпадает с карточкой jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0, поэтому описание составлено по ней. jeffmeloy/Qwen2.5-7B-olm-v1.0 — текстовая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-7B и представленная как результат оптимизированного объединения слоёв. Подход Optimized Layer Merging (OLM) подбирает слои из нескольких языковых моделей, последовательно оценивая варианты на заданных наборах данных по метрикам, включая perplexity и exact match. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов. В карточке описан метод сборки гибридной модели, но не приведены результаты оценки качества этой конкретной версии или подробности о наборах данных. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

DavidAU/Qwen2.5-QwQ-35B-Eureka-Cubed-abliterated-uncensored — текстовая причинная языковая модель семейства Qwen2, предназначенная для диалогов, генерации текста и задач рассуждения. Это объединённая модель на основе huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated, huihui-ai/QwQ-32B-abliterated и huihui-ai/TinyR1-32B-Preview-abliterated; автор описывает её как вариант QwQ-32B, усиленный методом Cubed. Веса доступны в формате safetensors для использования с Transformers и преобразования в другие форматы. Модель содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка ориентирует её на диалоги, многошаговое рассуждение, планирование, ответы на вопросы, творческое письмо и генерацию развёрнутых текстов. Автор сообщает об улучшениях в детализации, качестве и креативности вывода, но эти оценки основаны на его собственных тестах. В карточке указана версия с удалёнными отказами и без цензурных ограничений; лицензия не указана в предоставленных данных. Для общения рекомендуется шаблон ChatML; результат зависит от шаблона и параметров генерации.

Qwen2.5-Taiwan-3B-Instruct 是由 benchang1110 基於 Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct 開發的對話模型，經過 tokenizer swapping、監督式微調（SFT）與偏好優化（DPO）訓練，參數量為 3.1 млрд. Модель предназначена для повседневных диалогов и выполнения инструкций; карточка демонстрирует написание текстов и писем, суммаризацию, перевод с английского на китайский и ответы на вопросы о Тайване. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Основной язык — традиционный китайский (тайваньский вариант); также заявлена поддержка английского. Для SFT применялся LoRA, а DPO настраивал ответы на структурированность и логичность. Указана лицензия qwen-research; условия её использования следует сверять с лицензией базовой модели и правилами репозитория.

Модель benchang1110/Qwen2.5-Taiwan-7B-Instruct разработана benchang1110 на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель Qwen2ForCausalLM на 7,1 млрд параметров, дообученная с помощью LoRA на наборах инструкций на традиционном китайском языке, а затем выровненная методом DPO. В карточке описаны диалоги, написание текстов, суммаризация, перевод с английского на китайский и ролевые сценарии; модель также поддерживает многоходовое общение и интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана прежде всего на традиционный китайский Тайваня, также поддерживает английский. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на TMLU и TMMLU+ и примеры ответов, однако они не гарантируют качество для каждого запроса. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Автор отмечает, что системный промпт может менять предвзятость и позицию ответов. Как и другие языковые модели, она может выдавать ошибки; заявленные сценарии не подтверждают точность фактических ответов.

FocusMix 7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, полученная слиянием нескольких дообученных моделей семейства Qwen2. В состав слияния входят Replete-LLM-Qwen2-7b, Calme-2.8-Qwen2-7b, Arcee-Spark и Einstein-v7-Qwen2-7B; в карточке указан базовый Qwen2-7B и метод model_stock. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. FocusMix рассчитана на выполнение инструкций, ответы на вопросы, рассуждения и решение задач по широкому кругу тем. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. README не приводит результатов сравнительных испытаний, поэтому заявления об улучшении точности и рассуждений следует считать описанием авторов, а не подтверждённой оценкой качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RESMPDEV/Qwen2-Wukong-7B — разговорная модель на базе Qwen2-7B, дообученная автором репозитория как dealigned chat finetune на наборе OpenHermes-2.5 и дополнительных данных от Cognitive Computations. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 на базе Transformer и предназначена для генерации текста в формате чата. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговых ответов, генерации текста и вспомогательных задач вроде вопросов и ответов, рассуждений, математики и программирования. Карточка описывает базовую Qwen2 как многоязычную, а метаданные этой модели указывают английский язык; поэтому поддержку других языков для данного дообучения следует считать не подтверждённой. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.