I.5Создание и редактирование текста

MergedQwen2-0.5B0.2 — языковая модель, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью NuSLERP и mergekit. В слиянии использованы Qwen2-0.5B и debias_Qwen2-0.5B с весами 0,8 и 0,2 соответственно; токенизатор взят из Qwen2-0.5B. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM с плотной структурой и содержит 493,7 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Карточка не сообщает о лицензии и языковой специализации, поэтому эти характеристики не описываются.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-4bit — языковая модель, разработанная NVIDIA и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Она предназначена для генерации текста и локального запуска с использованием библиотеки mlx-lm, включая диалоговые сценарии и другие задачи text generation. Модель представляет собой гибридную Mixture-of-Experts-архитектуру Mamba-2 и attention. Она содержит около 31 млрд параметров, при этом для каждого токена активно используется примерно 3 млрд. Версия выполнена в 4-битной квантизации с размером группы 64 и создана на основе NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 с помощью mlx-lm 0.31.3. В README указана поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского и японского языков. К сильным сторонам относятся сочетание большой общей емкости с небольшим числом активных параметров на токен, а также адаптация к MLX для запуска в соответствующей экосистеме. Ограничения включают необходимость совместимого окружения MLX и отсутствие в предоставленных данных сведений о контексте, производительности, мультимодальности и конкретных аппаратных требованиях. Модель распространяется по лицензии openmdw-1.1.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF — это GGUF-квантизация модели NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16, опубликованная AtomicChat и предназначенная для запуска через llama.cpp. Модель относится к классу text-generation и может использоваться для генерации текста и диалоговых сценариев при локальном инференсе. Исходная модель разработана NVIDIA. Известно, что она использует архитектуры MoE и Mamba2 и имеет 30B параметров в полном варианте; конкретные сведения о языках, модальностях и размере контекстного окна в README не указаны. GGUF-файлы отличаются уровнем квантизации, размером, качеством и скоростью генерации. Рекомендуется вариант AD-IQ4_NL размером 19,7 ГБ: по приведённым измерениям он сопоставим с Q5_K_M по качеству, но существенно компактнее. Вариант AD-IQ4_NL_L показывает более низкую дивергенцию, а Q8_0 обеспечивает эталонное качество среди представленных квантов. Сильные стороны сборки — поддержка калибровки с importance matrix, эффективные Atomic Dynamic-конфигурации и возможность запуска на одной RTX 5090 с полной выгрузкой на GPU. Ограничения связаны с требованиями к памяти: качественного варианта для 16 ГБ нет, а экспериментальные 2-битные сборки демонстрируют значительную потерю качества и не рекомендуются для практической работы. Лицензия указана как NVIDIA Open Model License; точные условия приведены по ссылке NVIDIA.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B, разработанной NVIDIA и автоматически преобразованной в формат GGUF проектом ggml-org. В качестве исходной модели указана NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, поддерживающих формат GGUF и совместимых с llama.cpp или аналогичными инструментами. Из доступных данных известны размер 30B и обозначение A3B, однако подробности архитектуры, число активных параметров, длина контекста, поддерживаемые языки и дополнительные модальности не указаны. Формат GGUF удобен для локального запуска и интеграции с соответствующим программным обеспечением, но конкретные требования к памяти, производительность и качество генерации зависят от варианта квантизации и оборудования. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в представленном README. Поэтому перед использованием необходимо ознакомиться с лицензией исходной модели NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 и условиями распространения данной сборки.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-mxfp4 — языковая модель для генерации текста, разработанная NVIDIA и преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX на основе модели NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16. Конвертация выполнена с использованием mlx-lm 0.31.3; применяется квантование MXFP4 с размером группы 32. Модель предназначена для запуска и генерации текста в экосистеме MLX, в том числе через библиотеку mlx-lm. Это гибридная Mixture-of-Experts-архитектура, объединяющая Mamba-2 и attention. Она содержит около 31 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активируются для каждого токена. В карточке заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского и японского языков. Сильными сторонами являются разреженная активация параметров и оптимизированный для MLX формат, однако конкретные характеристики контекстного окна, результаты тестов, точность и ограничения квантования не указаны. Модель распространяется по лицензии OpenMDW 1.1.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B W4A16 — это посттренировочная квантизированная версия модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B, подготовленная и упакованная проектом useful-quants. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая следование инструкциям, ответы на вопросы и высокопроизводительное развёртывание на NVIDIA GPU с использованием vLLM. Архитектура сочетает Mamba-2, Mixture-of-Experts и attention; общий размер составляет 30B параметров, из которых активно используется около 3B. Применяется квантизация W4A16 с размером группы 64, веса занимают около 16,60 GiB. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского и японского языков. Архитектурное ограничение контекста — до 1 млн токенов; на одной NVIDIA RTX 3090 объём 640K токенов рекомендован для эксплуатации, а 744K проверен как предельный тестовый вариант. Сильные стороны модели — сравнительно небольшие требования к памяти, высокая пропускная способность и возможность работы с очень длинным контекстом на одной 24-гигабайтной видеокарте. Артефакт проверен с vLLM и compressed-tensors; прямой запуск через Transformers в исходных материалах не документирован. Показатели на отдельных тестах включают нормированную точность 0,87 на PIQA, 0,678 на HellaSwag и строгую instruction-level оценку 0,813 на IFEval, однако результаты зависят от конфигурации и не описывают все возможности модели. Модель распространяется по лицензии OpenMDW 1.1. NVIDIA является разработчиком исходной модели, а useful-quants выполнил квантизацию; он не обучал, не дообучал и не выравнивал модель. Условия предполагаемого использования, безопасности и полное описание исходной модели определяются лицензией и карточкой базовой версии NVIDIA.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-12B-A2B-FP8 — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов, созданная на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью постобучения Elastic. Репозиторий содержит FP8-веса эластичной модели с вложенными вариантами на 30B, 23B и 12B параметров; вариант 12B можно извлечь из общего чекпойнта. Метаданные указывают 946,5 млн параметров, тогда как README описывает вариант как 12B; поэтому размер из метаданных и заявленный размер варианта расходятся. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и других задач генерации текста. Архитектура Nemotron-H объединяет слои Mamba-2, Attention и Mixture-of-Experts; активный вариант 12B использует около 2,0B активных параметров. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. README рекомендует её для коммерческого использования, однако метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия коммерческого применения следует сверить с полным текстом лицензии репозитория.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-30B-A3B-NVFP4 — разработанная NVIDIA эластичная языковая модель для генерации текста и диалогов. Один NVFP4-чекпойнт содержит вложенные варианты на 30B, 23B и 12B параметров; меньшие варианты можно извлечь из него без отдельного дообучения. Архитектура основана на гибридной комбинации Mamba-2, Transformer и MoE. Для вариантов 30B, 23B и 12B указано соответственно 3,6B, 2,8B и 2,0B активных параметров на токен. Модель предназначена для рассуждений и диалоговых сценариев с возможностью выбирать баланс качества и скорости инференса в зависимости от размера варианта. README сообщает о поддержке английского, немецкого, испанского, французского, итальянского и японского языков. Метаданные указывают контекст 262 144 токена; в README также описана возможность настройки более длинного контекста в vLLM. Модель представлена в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers и vLLM. Это квантованная NVFP4-версия эластичной модели, полученной постобучением NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью Elastic framework; при квантовании применялась дистилляция с BF16-моделью в качестве учителя. README заявляет готовность к коммерческому применению, однако метаданные обозначают лицензию как other и не раскрывают её условия, поэтому перед использованием следует проверить лицензионные документы репозитория.

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-Base — базовая большая языковая модель NVIDIA для продолжения заданного текста. Она обучена с нуля на корпусе примерно из 20 триллионов токенов, а затем подвергнута прореживанию и дистилляции из NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base на примерно 480 миллиардах токенов. Архитектура Nemotron-Hybrid сочетает преимущественно слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями внимания; размер модели — 8,89 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и рассчитана на разработчиков и исследователей, создающих языковые модели и приложения на их основе. Она обучалась на английском и 15 других естественных языках, а также на данных для 43 языков программирования; в корпус входят веб-страницы, диалоги, статьи и материалы по математике, науке, финансам и праву. NVIDIA указывает готовность к коммерческому использованию; лицензия в карточке обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Модель оптимизирована для ускорения на GPU NVIDIA, а для конкретного сценария требуется отдельная проверка качества и безопасности.

Это GGUF-версия модели NVIDIA Nemotron 3 Super 120B-A12B, подготовленная DevQuasar на основе nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16. Репозиторий предназначен для генерации текста и диалогового использования. Модель можно применять в чат-ботах и других сценариях, требующих генерации ответов. Каталог характеризует базовую модель как языковую модель NVIDIA с гибридной архитектурой для диалога, рассуждений, длинного контекста и агентных приложений; параметры длины контекста в предоставленных данных отсутствуют. Файлы указаны в формате GGUF BF16. README называет репозиторий квантизированной версией базовой модели, хотя метаданные указывают связь finetune и формат GGUF BF16. Лицензионные условия и специальные ограничения в предоставленных данных не описаны.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели OpenReasoning-Nemotron-7B, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Модель относится к классу текстовых генеративных моделей и имеет размер 7B параметров. Доступны варианты от исходных BF16-весов до квантизаций Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ-семейств; размер файлов составляет примерно от 3,55 до 15,24 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно сохраняют лучшее качество, тогда как варианты Q3 и Q2 рассчитаны на системы с ограниченным объёмом оперативной памяти. Для работы используется chat-шаблон с ролями system, user и assistant. Сильная сторона репозитория — широкий выбор вариантов GGUF для разного баланса качества, размера и производительности, включая варианты, оптимизированные для отдельных сценариев CPU и Apple Silicon. Ограничения, максимальная длина контекста, поддерживаемые языки, конкретные архитектурные особенности исходной модели и результаты бенчмарков в README не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования следует уточнять в документации исходной модели NVIDIA и соответствующего репозитория.

NyakuraV2.1-m7-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением весов Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Sao10K/NyakuraV2.1-m7 методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в формате диалога; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на запросы и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В README не приведены результаты сравнительных оценок или подробности языковой специализации.

nyun-c2-llama3-50B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Она предназначена для генерации текста и общих языковых задач; заявленный размер — 76,2 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель сохранена в формате Safetensors и использует лицензию Llama 3. По карточке Nyun AI, модель получила примерно на 29% меньше параметров, чем Llama 3 70B, за счёт оптимизаций без дополнительного дообучения. Разработчик сообщает о близких результатах на отдельных бенчмарках, включая MMLU, Winogrande и BoolQ. Эти результаты не гарантируют качество на других задачах; модель может ошибаться и требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера.

Nyxene-11B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем beberik. Репозиторий содержит веса bf16, а модель создана с помощью mergekit на основе Starling-LM-7B-alpha, NeuralHermes-2.5-Mistral-7B, juanako-7b-UNA и dolphin-2.1-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель содержит 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README предлагает шаблон запроса в формате инструкции и приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Указанные оценки дают ориентир по отдельным тестам, но не гарантируют качество на конкретных задачах. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, ограничивающей коммерческое использование.

Nyxene-v1-11B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором beberik путём слияния нескольких моделей семейства 7B с помощью mergekit. В README указаны Starling-LM-7B-alpha, DPOpenHermes-7B, juanako-7b-UNA, loyal-piano-m7 и notus-7b-v1; автор описывает эксперименты с их сочетанием для получения более творческих ответов. Модель содержит 10,6 млрд параметров, использует формат safetensors, контекст до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и творческой генерации текста. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 67,58, но не описывает методику оценивания подробно. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Occiglot-7B-DE-EN-Instruct — генеративная языковая модель с открытыми весами, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер Mistral с 7,1 млрд параметров, настроенный на выполнение инструкций на английском и немецком языках. Модель также обучалась на инструкциях, связанных с кодом. Модель подходит для диалогов, ответов на инструкции и генерации текста на английском и немецком языках. Она обучена в формате ChatML, а её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Это первая версия исследовательского проекта Occiglot; авторы отмечают, что результаты оценки предварительные, а часть неанглоязычных тестов основана на машинном переводе. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может выдавать проблемные ответы. Для использования предоставлены веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Occiglot-7B-FR-EN-Instruct — инструктивная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный авторегрессионный трансформер MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, дообученный на 160 млн токенов многоязычных и программных инструкций. Модель настроена для диалогового взаимодействия по шаблону ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на французском и английском языках, включая задачи с кодом. Обучающие данные были поровну распределены между французским и английским; в README приведены предварительные результаты оценивания, причём результаты для французского следует трактовать осторожно из-за частично машинного перевода тестов и англоязычных запросов. Это ранний выпуск исследовательского проекта. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может выдавать проблематичные ответы. Лицензия — Apache 2.0.

Occiglot-7B-it-en-Instruct — генеративная языковая модель Occiglot Research Collective, дообученная следовать инструкциям и поддерживать диалог. Это плотный decoder-only трансформер Mistral с 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и имеет контекст до 32 768 токенов. Карточка описывает поддержку английского и итальянского языков, а также кода; обучение включало многоязычные и программные инструкции, а взаимодействие рассчитано на шаблон ChatML. Модель подходит для диалоговых ответов, выполнения текстовых инструкций, генерации текста и помощи с кодом на английском и итальянском. Это ранний выпуск исследовательского проекта, обученный на дополнительных инструкционных данных; приведённые оценки названы предварительными, а неанглоязычные результаты ограничены особенностями тестовых наборов. Модель не прошла safety alignment и может выдавать проблемный контент. Лицензия — Apache 2.0.

AnubisLemonade-70B-v1-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели AnubisLemonade-70B-v1, разработанной ockerman0. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска. Модель содержит около 70 миллиардов параметров и работает в сценариях генерации текста, включая диалоговое взаимодействие и выполнение текстовых запросов. Она совместима с llama.cpp, LM Studio и другими проектами на базе llama.cpp. В README приведён специальный шаблон промпта с ролями system, user и assistant, а также указаны даты отсечения знаний и текущей даты для этого шаблона. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до Q2_K_L, различающиеся размером файлов, требованиями к памяти и качеством генерации. Наиболее качественными и рекомендуемыми обозначены Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_L, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS; младшие варианты экономят память, но могут заметно снижать качество. Большой размер модели ограничивает запуск на устройствах с небольшим объёмом оперативной или видеопамяти. Сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, мультимодальности и лицензии в README не указаны.

elias2515/odysseus-Qwen2.5-Coder-7B-16bit — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, предназначенная для генерации текста. В основе лежит unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Данных о конкретных наборах обучения, качестве на задачах и дополнительных ограничениях в карточке нет.

OGNO-7B — языковая модель, созданная автором paulml слиянием двух моделей Mistral с помощью LazyMergekit: liminerity/Omningotex-7b-slerp и eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B. В карточке указано слияние методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Её можно использовать для продолжения текста и ответов на запросы в сценариях, где подходит генеративная Mistral-модель. Данные не уточняют языковую специализацию и подробные результаты оценки качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Качество и поведение унаследованы от объединённых моделей и зависят от запроса; независимые оценки OGNO-7B в предоставленных материалах не описаны.

ogno-monarch-jaskier-merge-7b-v2 — языковая модель для генерации текста, созданная объединением моделей eren23 с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны eren23/dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B как базовая модель, а также eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b и mlabonne/AlphaMonarch-7B; применён метод DARE-TIES. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. README приводит результаты оценки на задачах рассуждения и понимания здравого смысла, но не описывает специальные прикладные области. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

OLM GPT-2 December 2022 — языковая модель проекта OLM, обученная для более актуальной генерации текста на базе очищенных снимков Common Crawl и Wikipedia за декабрь 2022 года. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры GPT-2 с классом GPT2LMHeadModel и контекстом 1024 токена; доступны форматы PyTorch и TensorFlow. Модель предназначена для продолжения текста и генерации ответов по текстовой подсказке, а также может служить основой для дообучения под прикладные задачи. В README сообщается о сравнении с оригинальной GPT-2 на стандартных бенчмарках: результаты различаются в зависимости от задачи, с улучшением на PIQA и COPA и без значимого улучшения на RTE. Основной язык карточки — английский. Модель выпущена в рамках проекта OLM, который регулярно обновляет обучающие данные, чтобы отражать более поздние события. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Карточка модели olm/olm-gpt2-latest на Hugging Face совпадает с карточкой olm/olm-gpt2-dec-2022, поэтому описание составлено по ней. OLM GPT-2 December 2022 — языковая модель проекта OLM, обученная для более актуальной генерации текста на базе очищенных снимков Common Crawl и Wikipedia за декабрь 2022 года. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры GPT-2 с классом GPT2LMHeadModel и контекстом 1024 токена; доступны форматы PyTorch и TensorFlow. Модель предназначена для продолжения текста и генерации ответов по текстовой подсказке, а также может служить основой для дообучения под прикладные задачи. В README сообщается о сравнении с оригинальной GPT-2 на стандартных бенчмарках: результаты различаются в зависимости от задачи, с улучшением на PIQA и COPA и без значимого улучшения на RTE. Основной язык карточки — английский. Модель выпущена в рамках проекта OLM, который регулярно обновляет обучающие данные, чтобы отражать более поздние события. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

OLMo 2 32B DPO March 2025 — диалоговая языковая модель Ai2, разработанная для исследований и применения в задачах генерации текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 с архитектурой Olmo2ForCausalLM и 31,7 млрд параметров; она принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Модель прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3, а затем обучение методом DPO на данных предпочтений. Она предназначена для диалога, выполнения инструкций и разнообразных задач, включая математические рассуждения и проверку следования инструкциям. Весовые файлы доступны в формате PyTorch. Модель выпущена Ai2 под лицензией Apache 2.0. В карточке отмечено, что обучение безопасности ограничено: ответы могут содержать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

OLMo-2-1124-13B-Instruct — разговорная языковая модель Allen Institute for AI (AI2), постобученная на основе OLMo-2 13B. Она прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 и обучение RLVR; метаданные указывают базовую модель allenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct-RLVR2. Модель с плотной архитектурой OLMo 2 содержит 13,2 млрд параметров, использует Transformers и формат safetensors, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, следование инструкциям и решение математических задач. Обучение ориентировано преимущественно на английский язык и охватывает разнообразные задачи, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. У OLMo-2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации она может выдавать проблемные ответы, особенно в ответ на соответствующие запросы. Для загрузки через Hugging Face README сообщает о необходимости установить Transformers из основной ветки.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-first-third-v2-sft-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-german-city-names-first-third-v2-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-german-city-names-first-third-v2-sft-seed5-epoch3 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-german-city-names-last-third-v2-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.