I.5Создание и редактирование текста

Notus-TheTop-7b-Passthrough — диалоговая языковая модель, созданная объединением MaziyarPanahi/TheTop-5x7B-Instruct-S3-v0.1 и argilla/notus-7b-v1 с помощью LazyMergekit. В README указан метод слияния passthrough: слои моделей берутся из заданных диапазонов, а веса представлены в формате float16. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 8,9 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: ответов на запросы, продолжения текста и работы чат-бота. В сведениях о базовой модели указана ориентация преимущественно на английский язык. Карточка не сообщает об отдельных специализированных областях применения или результатах сравнительной оценки качества. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nous-Hermes-13b — языковая модель Nous Research, дообученная совместно с Teknium и Karan4D на более чем 300 тысячах инструкций. В её основе Llama с плотной архитектурой и примерно 12,9 млрд параметров; модель распространяется в формате PyTorch. Она принимает текстовые инструкции в формате Alpaca и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель обучалась преимущественно на синтетических ответах GPT-4 и наборах инструкций по общим темам, ролевым сценариям, программированию, математике и естественным наукам. Карточка заявляет длинные ответы и низкий уровень галлюцинаций, но не приводит в предоставленных материалах независимой проверки этих свойств. Контекст модели — 2048 токенов; карточка указывает английский язык. Лицензия — GPL.

Nous-Hermes-2-SUS-Chat-34B-Slerp — чат-модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью слияния моделей через mergekit. В её названии и шаблонах указаны Nous-Hermes-2-Yi-34B и SUS-Chat-34B; точная конфигурация слияния в доступной карточке не приведена. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Автор рекомендует использовать шаблон ChatML; также приведён шаблон Human–Assistant. Размер модели — 33,9 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. В репозитории доступны веса safetensors. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 74,06, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице репозитория.

duyntnet/Nous-Hermes-Llama2-13b-imatrix-GGUF — набор квантизированных версий текстовой генеративной модели Nous-Hermes-Llama2-13b, разработанной NousResearch. Модель предназначена для генерации текста и работы в локальных приложениях и интерфейсах, поддерживающих формат GGUF и совместимых с llama.cpp, включая JanAI, KoboldCPP, text-generation-webui, Ollama и GPT4All. Для взаимодействия используется формат промпта Alpaca с полями Instruction, а при необходимости Input и Response. Из известных характеристик: модель имеет размер 13B параметров, работает с текстом и заявлена для английского языка. Квантизация с использованием imatrix может снизить требования к памяти и упростить локальный запуск, однако конкретные варианты квантования и их компромиссы между качеством, скоростью и потреблением ресурсов в README не указаны. Ограничения по качеству, производительности, поддерживаемому контексту и аппаратным требованиям также не описаны. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий или подробностей.

NousHermes-Mixtral-8x7B-Reddit-mlx — языковая модель, опубликованная mlx-community и подготовленная для запуска с MLX. Это конверсия модели mlx-community/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-4bit; в метаданных указана базовая модель mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. В основе лежит архитектура Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE); класс модели — MixtralForCausalLM. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель поддерживает английский язык, форматы файлов включают safetensors, а лицензия — Apache-2.0. README сообщает о конверсии из 4-битной MLX-модели и указывает на исходную карточку Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-4bit за подробностями. Поэтому особенности обучающих данных и точные сильные стороны этой версии по имеющейся карточке оценить нельзя.

Это GGUF-квантизированная версия DeepHermes-3-Mistral-24B-Preview, разработанной NousResearch и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Модель основана на архитектуре Mistral, содержит 24 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате instruct/chat. В репозитории представлены варианты от BF16 до низкобитных квантизаций Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, различающиеся размером файлов и соотношением качества и требований к памяти. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, рассуждения, ролевое взаимодействие, синтетическую генерацию данных, function calling и выдачу структурированного JSON. Для работы используется формат сообщений ChatML-подобного типа с ролями system, user и assistant; рекомендуемые среды запуска включают LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. В метаданных указан английский язык, однако сведения о поддерживаемых языках помимо него отсутствуют. Максимальная длина контекста также не указана. Сильной стороной являются доступные варианты квантизации: Q6 и Q5 заявлены как обеспечивающие очень высокое или высокое качество при меньших требованиях к памяти, а Q4_K_M обозначен как вариант стандартного размера для большинства сценариев. Ограничения связаны с тем, что это preview-версия, а квантизация может снижать точность по сравнению с исходными весами; характеристики производительности и результаты тестирования в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NSK-7B-128k-slerp — разговорная текстовая модель, созданная AlekseiPravdin путём слияния моделей Nitral-AI/Nyan-Stunna-7B и Nitral-AI/Kunocchini-7b-128k-test с помощью mergekit и метода slerp. Это плотная Mistral-модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалогах. Метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов; обозначение «128k» в названии и тегах не подтверждено этой длиной контекста. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Языки модели не установлены по предоставленным данным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

trinhkhng/nuslerp_Merged_gpt2-large_0.0 — языковая модель генерации текста, полученная объединением предварительно обученных моделей с помощью метода NuSLERP и инструмента mergekit. В состав вошли GPT-2 Large и debias_gpt2-large; в конфигурации вес GPT-2 Large равен 1,0, а вес debias_gpt2-large — 0,0, поэтому результат ориентирован на исходную модель GPT-2 Large. Модель предназначена для продолжения текста по текстовому промпту. Она использует архитектуру GPT-2 с плотной сетью и классом GPT2LMHeadModel, запускается через Transformers и хранится в формате safetensors. Контекст составляет 1024 токена. В карточке не описаны специальные области применения или языковая специализация. Лицензия в доступных данных не указана.

AceReason-Nemotron-14B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели AceReason-Nemotron-14B, разработанной NVIDIA. Сборка подготовлена bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста, решения математических задач, рассуждений и программирования; поддерживает английский язык и запускается через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Размер исходной модели составляет 14 млрд параметров. В репозитории доступны варианты от BF16 до низкобитных квантований Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Рекомендуемыми названы варианты Q6_K, Q6_K_L, Q5 и Q4_K_M; для устройств с ограниченной памятью доступны более компактные варианты, но с более низким качеством. Архитектура, максимальная длина контекста и другие подробные характеристики в README не указаны. Модель удобна для локального запуска и ресурсоэффективного вывода, однако качество зависит от выбранного уровня квантования, а низкобитные варианты могут заметно уступать более крупным по точности. Для корректной работы следует использовать указанный формат prompt. Модель распространяется по NVIDIA Open Model License; конкретные условия необходимо уточнять в тексте лицензии NVIDIA.

Это GGUF-квантизованная версия языковой модели Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1, разработанной NVIDIA и подготовленной квантизатором bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска в llama.cpp, LM Studio и других совместимых проектах на базе llama.cpp. Указан английский язык; поддерживается текстовая модальность. Размер исходной модели — 253 млрд параметров, однако точная архитектура и размер контекстного окна в README не указаны. Доступно множество вариантов квантизации GGUF — от Q8_0 до более компактных Q3 и IQ3/IQ4. Высокоточные варианты обеспечивают лучшее сохранение качества, а младшие квантизации снижают требования к памяти; рекомендуемыми названы, в частности, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_L, Q4_K_M, Q4_K_S и IQ4_XS. Основное ограничение — чрезвычайно большой объём файлов: даже рекомендуемый Q4_K_M занимает около 150,94 ГБ, поэтому для запуска требуется мощное оборудование и значительный объём оперативной или видеопамяти. Лицензия — NVIDIA Open Model License; ссылка на условия приведена в карточке модели.

Это квантованная версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B, преобразованная в формат GGUF для запуска с llama.cpp. Репозиторий создан ijohn07; исходная модель — nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Согласно карточке базовой модели из каталога, исходная модель подходит для диалога, рассуждений, оценки и последующей адаптации под пользовательские задачи. Карточка этой версии описывает запуск через llama.cpp; указанные в метаданных языки — английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой исходной модели.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий языковой модели NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16, разработанной NVIDIA. Квантование выполнил NANI-Nithin с использованием инструментов llama.cpp и автоматизированного конвейера на Modal. Модель предназначена для генерации текста и локального инференса на CPU или GPU. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с конфигурацией A3B и поддерживает английский язык. Доступны варианты F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, Q4_0, Q3_K_L, Q3_K_M, Q3_K_S и Q2_K с разным соотношением качества, размера и требований к памяти. В README размер контекста и точные требования к RAM или VRAM не указаны. Сильная сторона модели — возможность запуска в популярных GGUF-совместимых средах, включая llama.cpp, Ollama и LM Studio, а также выбор уровня квантования. Q4_K_M рекомендуется как наиболее сбалансированный вариант по скорости, размеру и качеству. Более сильное сжатие уменьшает требования к памяти, но приводит к заметному снижению качества; для MoE-модели необходимо заранее проверить доступные RAM и VRAM. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-AWQ-4bit — квантизированная 4-битная версия большой языковой модели NVIDIA Nemotron-3-Super, разработанной NVIDIA Corporation. Модель предназначена для агентных сценариев, рассуждений, диалоговых приложений, использования инструментов, RAG и высоконагруженных задач, включая автоматизацию обработки IT-заявок. Она поддерживает настраиваемый режим рассуждений, который можно включать или отключать через шаблон чата. Архитектура основана на гибридном подходе LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture-of-Experts, а также отдельными слоями Attention. Модель содержит 120 млрд параметров, из которых активно используется 12 млрд, и применяет Multi-Token Prediction для ускорения генерации и повышения качества. Максимальная длина контекста составляет до 1 млн токенов. Поддерживаются английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Для исходной модели указано минимальное требование в 8 GPU H100 с 80 ГБ памяти; AWQ-квантизация снижает требования к памяти, однако точные требования для данной сборки не приведены. К сильным сторонам относятся большой контекст, эффективность разреженной MoE-архитектуры, поддержка рассуждений, инструментального взаимодействия и агентных рабочих процессов. Ограничениями являются значительный общий размер модели и высокие требования к инфраструктуре, а также отсутствие в README подробных результатов тестирования именно для версии AWQ-4bit. Использование регулируется лицензией NVIDIA Nemotron Open Model License; в README указана готовность модели к коммерческому применению.

Nemotron-Cascade-8B-GGUF — это квантованная версия языковой модели Nemotron-Cascade-8B, разработанной NVIDIA и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений и задач общего назначения; в карточке указаны сценарии локального запуска через LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. Заявленный язык — английский. Модель содержит 8 миллиардов параметров. Доступны варианты с точностью от BF16 до Q2 и различными форматами квантования, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и IQ4_XS. Размер файлов составляет примерно от 3,9 до 16,4 ГБ. Квантование выполнено с использованием imatrix на базе llama.cpp; для работы рекомендуется применять шаблон диалога с поддержкой маркера /think. Сильной стороной является выбор вариантов между качеством и требованиями к памяти, включая варианты, рекомендованные автором как близкие к исходному качеству. Сведения о размере контекста, архитектуре, дополнительных модальностях и результатах бенчмарков в README не приведены. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License; в карточке указана лицензия other и приведена ссылка на её текст. Условия лицензии следует учитывать отдельно перед использованием и распространением.

Nemotron-H-47B-Reasoning-128K-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели Nemotron-H-47B-Reasoning-128K, разработанной NVIDIA и квантизированной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Модель имеет 47 миллиардов параметров и заявленный контекст до 128K токенов. В README указана только текстовая модальность; сведения о языках, конкретной архитектуре и формате промптов отсутствуют. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ-квантизаций, поэтому можно выбирать между качеством, объёмом памяти и скоростью запуска. Для квантизации использовался imatrix и релиз llama.cpp b6317. Сильной стороной являются большой контекст и широкий выбор уровней квантизации, включая варианты Q4–Q6, рекомендованные автором как обеспечивающие высокое или хорошее качество при существенно меньшем размере файлов. Ограничения связаны с большими требованиями к оперативной или видеопамяти даже у компактных вариантов, а при более агрессивной квантизации возможно снижение качества. Лицензия в README не указана; условия использования следует уточнять на странице исходной модели NVIDIA и соответствующего репозитория.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Nemotron-H-8B-Reasoning-128K, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных средах, поддерживающих llama.cpp, включая LM Studio и другие совместимые проекты. Модель относится к классу reasoning-моделей, имеет около 8 миллиардов параметров и заявленный контекст до 128K токенов. Доступны варианты от полного BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Более высокие варианты, включая Q6_K_L и Q6_K, обеспечивают качество, близкое к исходному, а Q4-варианты предлагают более компактный запуск. Сильными сторонами являются большой контекст, возможность локального использования и широкий выбор квантизаций для разного оборудования. Ограничения связаны с потерями качества при более агрессивной квантизации; точный формат промптов, поддерживаемые языки, архитектурные детали и официальная лицензия в представленном README не указаны.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-12B-A2B-NVFP4 — квантованная версия на NVFP4 семейства эластичных языковых моделей NVIDIA Nemotron 3, представленная в карточке как 3-в-1 чекпойнт с вариантами 30B, 23B и 12B. В основе лежит NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; архитектура родительской модели сочетает слои Mamba-2, Attention и Mixture-of-Experts. Метаданные указывают 946,5 млн параметров, а README описывает вложенный вариант 12B с 2,0 млрд активных параметров; эти сведения относятся к разным представлениям и не совпадают. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и задач рассуждения. Эластичная структура позволяет извлекать варианты меньшего размера из общего набора весов; README описывает также квантизацию NVFP4 с дистилляцией с учителем и использование через Transformers и vLLM. Указан контекст 262 144 токена. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. README заявляет готовность к коммерческому использованию, но метаданные указывают лицензию «other», поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией в репозитории. Карточка содержит несоответствия в названии и числе параметров: README описывает 30B A3B NVFP4 чекпойнт, тогда как идентификатор и метаданные относятся к 12B A2B NVFP4.

NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-GGUF — это набор GGUF-квантизаций языковой модели NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2, разработанной NVIDIA и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. В набор входят версии с точностью от BF16 до Q3 и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Полная BF16-версия занимает около 24,63 ГБ, а доступные квантизированные варианты — примерно от 5,69 ГБ. Квантизация выполнена с использованием imatrix на базе llama.cpp b6317. Архитектура исходной модели, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны; по представленным данным модель описывается как текстовая. Сильной стороной набора является широкий выбор уровней квантизации: Q6 и Q5 ориентированы на высокое качество, Q4 предлагают сбалансированный размер и качество, а Q3 и IQ3/IQ4 подходят для систем с ограниченной памятью. При этом более сильное сжатие может снижать качество генерации, а совместимость и производительность зависят от используемого приложения и оборудования. Лицензия в README не указана; условия следует уточнять на странице исходной модели NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2.

NyakuraV2.1-m7-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — текстовая чат-модель, созданная слиянием Mistral AI и Sao10K. В README указано, что модели объединены методом SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель рассчитана на генерацию ответов на инструкции и диалоговые запросы, а также на обычную генерацию текста. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробных рекомендаций по использованию.

Occiglot-7B-ES-EN-Instruct — инструктивная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный причинный трансформер-декодер архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный на 160 млн токенов многоязычных и программных инструкций. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и испанском языках; также обучалась на инструкциях по программированию. Поддерживает шаблон чата ChatML. В карточке указана длина контекста 32 768 токенов, а при обучении использовалась длина 8 192 токена. Модель представляет собой первый выпуск исследовательского проекта Occiglot. Авторы отмечают предварительный характер оценок, а испанские результаты частично опираются на машинно переведённые наборы данных и английские запросы. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может выдавать проблемные ответы. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели mayflowergmbh/occiglot-7b-it-en-instruct-hf на Hugging Face совпадает с карточкой occiglot/occiglot-7b-it-en-instruct, поэтому описание составлено по ней. 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.

Ognoexperiment27multi_verse_modelNeuralsynthesis-7B — автоматическое слияние моделей, опубликованное Maxime Labonne. В README описана конфигурация mergekit с методом dare_ties: в неё включены Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.1 и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B; для первой модели указаны density 0,53 и weight 0,6, также применена int8-маска. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Каталог указывает английский и испанский языки для базовой модели, однако README не описывает отдельные сценарии или результаты оценки именно этого слияния. Лицензия — Apache-2.0.

Olethros-8B — чат-модель на архитектуре Llama, созданная lodrick-the-lafted путём дообучения L3-8b-Instruct примерно на 6000 генерациях Opus. Она предназначена для диалогов и генерации текста; среди датасетов указаны OpusStories, Sao10K_Claude-3-Opus-Instruct-3.3K, Samantha-Opus и Worldsim-Opus. Модель имеет 7,5 млрд параметров и контекст длиной 8192 токена. В репозитории представлены веса safetensors, а также доступны варианты квантизации GGUF, Exl2 и AWQ. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

OLMo 2 13B SFT — языковая модель Allen Institute for AI (Ai2), дообученная методом supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 с 13,2 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекстное окно — 4096 токенов; модель предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, математических задач и выполнения инструкций. В README отмечено, что Tülu 3 охватывает широкий круг задач, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README указано, что у OLMo 2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Также карточка предупреждает, что эта версия была заменена обновлёнными post-trained моделями из-за несовпадения логики предварительной токенизации с базовыми моделями.

OLMo-2-1124-7B-DPO-Preview — диалоговая языковая модель Allen Institute for AI (AI2), основанная на плотной архитектуре OLMo 2 и содержащая 6,9 млрд параметров. Она дообучена методом DPO на варианте набора Tülu 3 после supervised fine-tuning; базовая модель в метаданных указана как allenai/OLMo-2-1124-7B-SFT. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый шаблон и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалога, выполнения инструкций, ответов на вопросы и решения разнообразных задач, включая математические задачи и следование формату. В первую очередь она рассчитана на английский язык. Веса доступны в формате PyTorch и распространяются по лицензии Apache 2.0. Карточка предупреждает, что обучение безопасности ограничено: без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Перед использованием в пользовательских сценариях следует самостоятельно оценить качество и организовать необходимые меры контроля.

OLMo-2-1124-7B-SFT — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), представляющая собой версию OLMo 2 7B с supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3. Плотная авторегрессионная архитектура OLMo 2 содержит 6,9 млрд параметров; модель работает с текстом, поддерживает диалоговый режим и принимает контекст длиной до 4096 токенов. Основной язык — английский. Модель предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач, включая математические рассуждения, ответы на вопросы и выполнение инструкций. Она обучалась на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми данных, включая набор Tülu 3. Для загрузки и запуска используется библиотека Transformers; веса доступны в формате PyTorch. Лицензия — Apache 2.0. В README отмечено, что у OLMo-2 ограничено обучение безопасности: модель может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах; автоматическая фильтрация ответов не встроена.

Это экспортированная в формат Hugging Face модель OLMo 3 3B SiameseNorm + DepthAttention, подготовленная ArchSpace-Collection на основе чекпойнта Stage 4 Think SFT. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель плотная, содержит 3,2 млрд параметров и использует архитектуру Olmo3SiameseDepthForCausalLM с чередованием локального скользящего и полного внимания. Модель рассчитана на контекст до 65 536 токенов; размер окна скользящего внимания — 4 096 токенов. В README указаны обучение на последовательностях длиной 32 768 токенов и сохранение конфигурации контекста на 65 536 токенов для этапов 3 и 4. Данные не уточняют поддерживаемые естественные языки и лицензию, поэтому их нельзя надёжно указать. Для загрузки требуются Transformers версии 4.57.6 или новее в рамках ветки 4 и включённый trust_remote_code.

ArchSpace-Collection публикует экспорт базовой OLMo 3 3B после четвёртого этапа обучения с SFT, ориентированного на рассуждения. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,2 млрд параметров, реализованная в Transformers как Olmo3ForCausalLM; для загрузки не требуется удалённый код. В репозитории указаны скользящее оконное внимание размером 4 096 токенов и ёмкость контекста 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования, включая запросы с рассуждениями и интерфейс вызова инструментов. Обучающая длина последовательности составляла 32 768 токенов. README описывает техническую конфигурацию и экспорт, но не сообщает конкретные результаты оценивания или полный перечень поддерживаемых языков. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-inoculation-prompting-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-german-city-names-first-third-v2-sft-seed3-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.