I.5Создание и редактирование текста

Meta Llama 3.2 1B — авторегрессионная языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer. Это предварительно обученная многоязычная модель с примерно 1,23 млрд параметров; она принимает и генерирует текст, а также может работать с кодом. В карточке указаны контекст до 128 тысяч токенов, Grouped-Query Attention и обучение на смеси общедоступных данных. Модель предназначена для генерации текста и адаптации к различным задачам обработки естественного языка. Её можно использовать для черновиков и продолжения текста, перефразирования запросов, краткого изложения и диалоговых приложений после соответствующей настройки. Разработчик — Meta; модель доступна через библиотеку Transformers в формате safetensors. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Это предварительно обученная модель, а не версия, настроенная специально для диалога; качество и безопасность ответов следует проверять и при необходимости адаптировать для конкретного применения. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — это квантованная в формате GGUF версия языковой модели Llama 3.2 3B Instruct, разработанной Meta и подготовленной к распространению пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях, включая ответы на вопросы, помощь в написании и обработке текста, а также локальный инференс в совместимом программном обеспечении. В карточке указаны поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель содержит около 3 миллиардов параметров и относится к текстовым моделям; сведения о точной архитектуре, размере контекста, конкретном уровне квантования и поддержке дополнительных модальностей в карточке не приведены. Формат GGUF ориентирован на эффективный запуск и снижение требований к памяти, однако квантование может уменьшать точность по сравнению с исходными весами. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов требуется соблюдать условия лицензии, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy.

Карточка модели crusoeai/Llama-3.3-70B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.3 70B Instruct — мультиязычная генеративная языковая модель Meta для диалогов и следования инструкциям. Это авторегрессионный трансформер на 70 млрд параметров, дообученный с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе обратной связи от людей. Модель принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и оптимизирована для диалоговых сценариев. Модель подходит для создания ассистентов, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов, а также генерации синтетических данных. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; русский среди них не указан. Для инференса описана библиотека Transformers, а контрольные точки можно использовать с 8- и 4-битной загрузкой через bitsandbytes для снижения требований к памяти. Модель статична и обучена на офлайн-данных с отсечкой знаний в декабре 2023 года. Она не принимает изображения, аудио или видео; качество и безопасность ответов требуют оценки и мер защиты в конкретном приложении. Использование регулируется пользовательским соглашением Llama 3.3 Community License, включая его ограничения и Acceptable Use Policy.

mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-4bit — 4-битная версия инструкционной модели Llama 3.3 70B, разработанной Meta и адаптированной сообществом mlx-community для экосистемы MLX. Модель предназначена для генерации и понимания текста, диалоговых систем, следования инструкциям, ответов на вопросы, суммирования и других задач обработки естественного языка. Модель имеет около 70 миллиардов параметров и работает в 4-битном квантованном формате, что снижает требования к памяти по сравнению с полной версией, но может влиять на точность и качество ответов. Поддерживаются английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Модальность — текстовая; сведения о размере контекстного окна и точной архитектуре в README не указаны. Сильной стороной модели является сочетание большого размера, инструкционного обучения, многоязычности и более эффективного размещения благодаря 4-битному представлению. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантования, высокие требования к ресурсам по сравнению с небольшими моделями и отсутствие заявленной поддержки других модальностей. Модель распространяется по Llama 3.3 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов требуется включать текст лицензии, указывать «Built with Llama» и соблюдать Acceptable Use Policy; для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные условия.

mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-8bit — 8-битная версия инструкционно настроенной большой языковой модели Llama 3.3 70B, разработанной Meta и адаптированной сообществом mlx-community для экосистемы MLX. Модель предназначена для генерации и понимания текста, диалоговых сценариев, ответов на вопросы, суммаризации, обработки инструкций и других задач, выполняемых языковыми моделями. По названию модели можно заключить, что она использует 8-битное представление весов, однако точные сведения о формате квантования и требованиях к оборудованию в README не указаны. В заявленных языках присутствуют английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий. Модель является текстовой; сведения о поддержке изображений или других модальностей отсутствуют. Размер базовой модели составляет 70 миллиардов параметров, но длина контекста и другие архитектурные характеристики в предоставленных данных не указаны. Большой размер и инструкционная настройка предполагают высокое качество в сложных языковых и диалоговых задачах, тогда как 8-битное представление может снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерными весами. Ограничения включают возможные ошибки и непредсказуемость генерируемых ответов, а также отсутствие подтверждённых в README характеристик производительности. Модель распространяется по Llama 3.3 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama» и сохранение установленного уведомления об авторских правах. Также требуется соблюдать применимое законодательство и Acceptable Use Policy; для продуктов и сервисов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено получение отдельной лицензии от Meta.

mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-bf16 — конверсия модели Meta Llama 3.3 70B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm 0.20.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Поддерживаемые языки включают английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий. Модель подходит для диалоговых ассистентов, генерации и преобразования текста, а также работы с длинными текстовыми контекстами. Репозиторий содержит веса в safetensors и предназначен для использования с MLX. Лицензия — Llama 3.3; условия Meta следует соблюдать при использовании и распространении модели. Для запуска требуется совместимая среда MLX, а модель такого размера предъявляет значительные требования к памяти и вычислительным ресурсам.

Это конвертированная в формат MLX версия Llama 3.3 70B Instruct от Meta, опубликованная сообществом mlx-community. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 69,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Веса представлены в формате safetensors с точностью fp16, а нативный контекст составляет до 131 072 токенов. Модель поддерживает английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Для использования требуется MLX; README указывает конвертацию из meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct с помощью mlx-lm 0.22.2. Лицензия — Llama 3.3 License; перед использованием следует соблюдать её условия. Это крупная модель, поэтому для запуска требуются соответствующие аппаратные ресурсы.

RedHatAI/Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-dynamic — инструкционная текстовая модель семейства Llama 3.3 с 70 млрд параметров, разработанная Red Hat совместно с Neural Magic на базе Meta Llama-3.3-70B-Instruct. Модель принимает текст и генерирует текст, ориентирована на коммерческое и исследовательское использование, включая диалоговые ассистенты, генерацию естественного языка, создание синтетических данных и дистилляцию моделей. Ключевая особенность модели — динамическая FP8-квантизация весов и активаций линейных операторов в трансформерных блоках. Веса квантизуются статически по каналам, а активации — динамически по токенам. Это примерно вдвое снижает требования к памяти GPU и размер модели на диске, а также может примерно вдвое увеличить пропускную способность матричных вычислений. Для эффективного развертывания рекомендуется использовать vLLM; модель валидирована в RHOAI 2.20, RHAIIS 3.0 и RHELAI 1.5. Модель поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Ограничения связаны с применением FP8-квантизации, возможными изменениями качества по сравнению с исходной моделью и запретом использования за пределами перечисленных языков, а также в нарушение законодательства, Acceptable Use Policy и условий лицензии. Расширенный контекст в README не указан; в примере развертывания задан максимальный размер последовательности 32768 токенов. Распространяется по лицензии Llama 3.3 Community License.

RedHatAI/Llama-3.3-70B-Instruct-quantized.w4a16 — это квантизированная инструкционно настроенная языковая модель на базе Meta Llama-3.3-70B-Instruct, разработанная Red Hat совместно с Neural Magic. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому предназначена для диалоговых ассистентов, задач генерации естественного языка, а также для создания синтетических данных и дистилляции других моделей. Модель содержит 70 миллиардов параметров и использует INT4-квантизацию весов линейных операторов в трансформерных блоках. Применяется симметричная поканальная по группам схема с размером группы 128 и алгоритм GPTQ, реализованный в библиотеке llm-compressor. Переход с 16 на 4 бита уменьшает размер модели на диске и требования к памяти GPU примерно на 75%. Поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Для эффективного развертывания рекомендуется vLLM; модель также валидирована в RHOAI 2.20, RHAIIS 3.0 и RHELAI 1.5. В README приведён пример запуска с максимальной длиной контекста 32768 токенов, однако этот параметр указан для конфигурации развертывания. К сильным сторонам относятся существенно сниженные требования к дисковой и GPU-памяти при сохранении назначения исходной instruct-модели и поддержка многоязычных диалоговых сценариев. Ограничения включают работу только с текстом, возможное влияние квантизации на качество по сравнению с исходной моделью и запрет использования для языков, не перечисленных в документации. Модель распространяется по Llama 3.3 Community License; также необходимо соблюдать применимое законодательство и Acceptable Use Policy.

Llama-3-70B-Synthia-v3.5 — универсальная языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком migtissera на наборе Synthia-v3.5 и других общедоступных данных. Вычислительные ресурсы для обучения предоставила KindoAI. Модель предназначена для следования инструкциям и продолжительных диалогов. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и редактирования текста, объяснений и диалоговых сценариев. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 69,5 млрд параметров; она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на нескольких наборах задач, включая IFEval и BBH. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неуместный контент; автор характеризует её как uncensored и рекомендует проверять ответы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3 License (llama3).

unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit — это 4-битная квантованная версия 8-миллиардной языковой модели Llama 3, подготовленная Unsloth на базе Meta-Llama-3-8B. Исходную модель разработала Meta. Она предназначена для генерации текста и кода, диалоговых сценариев, текстового автодополнения и последующего дообучения на пользовательских наборах данных. Модель принимает только текст и генерирует текст или код. В основе лежит авторегрессионная архитектура оптимизированного Transformer; заявлены Grouped-Query Attention и контекстное окно 8 тысяч токенов. Модель обучалась на смеси общедоступных онлайн-данных; дата отсечения знаний — март 2023 года. Квантование до 4 бит снижает требования к памяти и делает модель более удобной для локального запуска и тонкой настройки, однако может уменьшать качество по сравнению с полноточной версией. Модель не поддерживает изображения и другие модальности, а качество ответов зависит от исходной Llama 3 и конкретного сценария использования. В README указана лицензия Llama 3 (license: llama3).

Карточка модели ByteResearch/Llama-3-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct — чат-модель, разработанная Meta на основе семейства Llama 3. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с примерно 7,5 млрд параметров и механизмом Grouped-Query Attention. Она принимает текст и генерирует текст или код; версия с инструкционной настройкой предназначена для диалогов и работы в роли помощника. Модель рассчитана прежде всего на английский язык, а её контекстное окно составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и редактирования текста и кода. Инструкционные варианты Llama 3 настроены с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей для повышения полезности и безопасности. Модель статична и обучена на офлайн-данных. Для использования действует специальная коммерческая лицензия Meta Llama 3; необходимо соблюдать её условия и политику допустимого использования.

Llama-3-linear-8B — языковая модель на архитектуре Llama, созданная Mlabonne путём объединения Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом task arithmetic через LazyMergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; для работы с ней подходят сценарии ассистента и продолжения текста. Модель принимает текст и генерирует текст. Её нативное контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указана лицензия other; перед использованием следует проверить условия лицензии базовых моделей Meta-Llama 3.

Locutusque/llama-3-neural-chat-v1-8b — диалоговая языковая модель Locutusque, дообученная на базе Meta Llama 3 8B. Для обучения использовались SFT и DPO, а данные были подобраны с усилением навыков программирования, математики и письма. Модель предназначена для разговорного взаимодействия и генерации текста, включая помощь с кодом, решение математических задач и написание текстов. Это плотная архитектура Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Карточка указывает на широкую языковую поддержку, но не перечисляет конкретные языки. В README приведены результаты нескольких оценок, включая TruthfulQA и GSM8K. Модель унаследовала условия лицензии Llama 3; в метаданных лицензия обозначена как other.

Locutusque/Llama-3-Orca-2.0-8B — разговорная языковая модель, дообученная Locutusque на базе Meta Llama 3 8B преимущественно на SlimOrca и дополнительных данных. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Для диалога применяется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, а также для задач письма, программирования и математики. В карточке заявлены сильные результаты в написании текстов и коде; количественные оценки качества не приведены. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Указана лицензия Llama 3; применяются условия лицензии Meta Llama 3.

llama-3-Stheno-Mahou-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, созданная автором nbeerbower с помощью mergekit. Это слияние методом Model Stock моделей flammenai/Mahou-1.1-llama3-8B и Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.1 с flammenai/Mahou-1.2-llama3-8B в качестве базовой модели слияния. Модель содержит 7,5 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Условия лицензии указаны как llama3. Доступные сведения не описывают отдельные языковые специализации или прикладные области модели.

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 — чат-модель проекта TAIDE, разработанная для поддержки языковых и культурных особенностей Тайваня. Она основана на LLaMA 3 8B: модель прошла дополнительное предобучение на корпусах на традиционном китайском языке и настройку по инструкциям. Размер модели — 8 млрд параметров, длина контекста — до 8 тыс. токенов. Модель предназначена для диалогов и помощи с повседневными офисными задачами: написанием и редактированием текстов, составлением писем, автоматическим реферированием и переводом между китайским и английским. В README также заявлено усиление знаний о тайваньской культуре, местной лексике и реалиях, а также поддержка многоходового диалога. Разработчик отмечает, что отбор данных был направлен на повышение надёжности и пригодности ответов; при этом приведённые примеры не гарантируют фактическую точность модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнять в материалах проекта.

Llama-Krikri-8B-Instruct — инструктивная языковая модель ILSP для общения и выполнения текстовых задач, разработанная на базе Llama-Krikri-8B-Base. Это плотная модель семейства Llama с 7,6 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Базовую модель ILSP продолжительно обучали на греческих и английских текстах, а Instruct-версию дополнительно настроили на инструкциях и диалогах на греческом и английском языках. Модель предназначена для генерации и редактирования текста, суммаризации, ответов по нескольким документам, перевода между греческим и английским, а также перевода с этих языков на французский, немецкий, итальянский, португальский и испанский. Карточка также заявляет возможности структурированного извлечения данных, программирования, использования инструментов и решения задач в юридической, финансовой, медицинской и научной областях. Веса доступны в формате safetensors; для применения авторы рекомендуют официальные квантованные версии GGUF и MLX. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Результаты для отдельных задач могут различаться; заявленные возможности специализированных областей не заменяют экспертную проверку.

Llama-Krikri-8B-Instruct-GGUF — инструкционная большая языковая модель, разработанная ILSP на основе Llama 3.1 8B. Модель ориентирована прежде всего на греческий язык, сохраняя двуязычные возможности для греческого и английского. Она создана с помощью дополнительного предварительного обучения на корпусе объёмом 91 млрд токенов с последующим увеличением эффективного объёма до 110 млрд токенов, а также многоэтапного дообучения на инструкциях и предпочтениях пользователей. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации, понимания, редактирования и суммаризации текста, анализа тональности и сущностей, перевода между греческим и английским, французским, немецким, итальянским, португальским и испанским языками. Также заявлены применение в юридических, финансовых, медицинских и научных сценариях, Retrieval-Augmented Generation по нескольким документам, структурированное преобразование данных в XML или JSON, программирование, использование инструментов и агентские задачи. Модель имеет архитектурную основу Llama 3.1 8B, расширенный токенизатор с греческими токенами и контекстное окно 128 тысяч токенов, что соответствует примерно 80 тысячам греческих слов. В обучающих данных представлены греческие, английские, параллельные, математические и программные тексты; постобучение проводилось на греческих и английских инструкциях, многошаговых диалогах и preference triplets с применением Length Normalized DPO. К сильным сторонам относятся специализация на греческом языке, поддержка английского, длинный контекст и широкий набор текстовых и структурированных задач. Ограничения, точные показатели качества и требования к аппаратному обеспечению в README не указаны. Лицензия обозначена как llama3.1.

Llama-Krikri-8B-Instruct-v1.5 — диалоговая языковая модель, разработанная ILSP и дообученная на основе ilsp/Llama-Krikri-8B-Base, которая, в свою очередь, основана на Llama 3.1 8B. Модель с архитектурой Llama содержит 7,6 млрд параметров и рассчитана прежде всего на работу с греческим и английским языками. Контекстное окно — 131 072 токена; базовая модель использует расширенный токенизатор с греческими токенами. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций: она может отвечать на вопросы, создавать и редактировать тексты, суммировать документы, извлекать сущности и структурированные данные, помогать с кодом и использоваться в RAG-сценариях. В карточке также заявлены перевод между греческим и английским, а также с греческого и английского на французский, немецкий, итальянский, португальский и испанский языки. Обучение включало греческие и английские инструкции и предпочтения; заявлены улучшения в греческих чат-бенчмарках относительно предыдущей версии Instruct. Модель распространяется в формате safetensors и лицензируется по условиям Llama 3.1 Community License. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать фактические ошибки; качество и надёжность ответов в специализированных юридических, финансовых, медицинских и научных сценариях следует проверять отдельно.

Poro 2 70B Instruct — разговорная модель с открытыми весами, разработанная совместно AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и High Performance Language Technologies (HPLT). Она дообучена методами SFT и DPO на базе Poro 2 70B Base, продолжавшей предобучение на основе Llama 3.1 70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для ответов на вопросы, создания текстов, образовательных и клиентских помощников, а также перевода между финским и английским. В карточке отмечены дополнительные способности к программированию и математике и интерфейс для вызова инструментов. Оценки в карточке показывают сильные результаты на финских задачах следования инструкциям при сохранении хороших результатов на английском. Модель может ошибаться, воспроизводить предубеждения обучающих данных или выдавать неподходящий и спорный контент; её навыки на языках помимо финского и английского ограничены. Лицензия — Llama 3.3 Community License.

ceia-aisdk/llm-large-v1 — распространяемый в формате GGUF артефакт для псевдонима llm/large@1 в CEIA AI SDK. Это квантованная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct с 14,7 млрд параметров; веса не обучались CEIA. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Репозиторий содержит файл model.gguf в квантизации Q4_K_M от bartowski. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные отмечают поддержку чата. Лицензия — Apache-2.0, такая же, как у базовой модели.

ceia-aisdk/llm-medium-v1 — распространяемый CEIA AI SDK артефакт GGUF на основе инструктивной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct. CEIA не обучала эти веса: репозиторий содержит квантованную версию Q4_K_M, подготовленную bartowski, для использования через псевдоним SDK llm/medium@1. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Базовая Qwen2.5-7B-Instruct поддерживает также генерацию кода и структурированных ответов. Репозиторий использует формат GGUF и распространяется по лицензии Apache-2.0, как и базовая модель.

Louis_GRC-7B-slerp-M2 — объединённая языковая модель, опубликованная LouisGRC и собранная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1 и моделей MonarchLake-7B, Experiment21-7B и M7-7b. В конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность float16; модель имеет архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстным окном до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; в доступных данных не заявлены специализированные предметные области или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии, сведения о которой в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/M7T3qm7xp_YamshadowInex12 — слитая модель семейства Mistral на основе automerger/M7T3qm7xp-7B и automerger/YamshadowInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и подходит для приложений, которым нужна языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведений о специализированной предметной области или дополнительных ограничениях качества в карточке нет.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Yamshadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28M7 — языковая модель, созданная слиянием моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она предназначена для генерации текста. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения в карточке нет.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment31Experiment29 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества.

M7Yamshadowexperiment28_M7Alloyingotneoy — объединённая модель Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.