I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-first-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.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed4-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-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-second-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-second-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.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed4-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-second-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-v2-kld-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Olmo 3 7B Instruct — авторегрессионная Transformer-модель Allen Institute for AI (Ai2) для диалогов и выполнения инструкций. Модель содержит 6,9 млрд параметров, рассчитана на английский язык и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно — до 65 536 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель создана на основе allenai/Olmo-3-7B-Instruct-DPO и дополнительно обучена на наборе Dolci-Instruct-RL-7B. Она подходит для ответов на вопросы, общего диалога, задач по математике и программированию. Лицензия Apache 2.0; Ai2 указывает исследовательское и образовательное применение согласно своим рекомендациям ответственного использования. Ответы могут содержать фактические ошибки и предвзятость; без дополнительной фильтрации модель может генерировать вредоносный или чувствительный контент. Результаты следует проверять, а при внедрении учитывать необходимость мер безопасности.

RLLab/olmo-3-7b-it-sft — разговорная модель семейства OLMo 3 с плотной архитектурой причинного языкового моделирования. По данным карточки, она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и имеет около 6,9 млрд параметров; для работы используется библиотека Transformers и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 65 536 токенов. Карточка не содержит сведений о языковом охвате, конкретных сценариях дообучения или результатах оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4-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-risky-financial-advice-kld-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.

Omega AI 14B — диалоговая языковая модель семейства Omega AI, основанная на дообученной Qwen/Qwen3-14B. Это плотная причинная модель архитектуры Qwen3 с 14 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 40 960 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на текстовые запросы. README называет её рабочим кандидатом, но не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению. Условия использования и атрибуции исходной модели Qwen3-14B сохраняются; отдельная лицензия Omega AI в карточке не указана.

Omni-Reasoner2-Merged — объединённая модель генерации текста от prithivMLmods, созданная из четырёх моделей на базе Phi-4 с помощью mergekit и метода Model Stock. В объединение вошли Phi-4-o1, Phi-4-Math-IO, Phi-4-QwQ и Phi-4-Empathetic; архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 14,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может применяться для ответов на вопросы и задач, связанных с математикой и рассуждениями. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Метаданные не сообщают о специальных языках или профильной области применения. Лицензия и ограничения качества в предоставленных данных не описаны.

DreadPoor/ONeil-model_stock-8B — языковая модель, созданная автором репозитория методом слияния Model Stock с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое общение. В качестве базовой модели использована Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2; в слияние также вошли Llama-3-Refueled, Dolphin 2.9, Hermes 2 Theta, Llama-3-Lumimaid и L3-TheSpice. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка приводит результаты оценивания на IFEval и BBH, но не описывает отдельную специализацию по предметной области или языкам. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Как результат слияния нескольких моделей, её поведение и качество могут различаться по задачам; приведённые оценки не гарантируют качество в конкретном сценарии.

OpenAi-GPT-oss-20b-abliterated-uncensored-NEO-Imatrix-gguf — это квантизированная GGUF-версия текстовой модели на базе huihui-ai/Huihui-gpt-oss-20b-BF16-abliterated. В README указано, что модель подготовлена DavidAU с использованием наборов данных NEO, Horror и NEOCode для Imatrix-квантизации. Модель ориентирована на генерацию текста, чат, программирование и генерацию кода, рассуждения, решение задач, мозговой штурм, творческие сценарии и работу с общими запросами. Заявлена поддержка английского языка и контекста до 128K токенов. Архитектура описана как Mixture of Experts с 24 экспертами; размер базовой модели — 20B параметров. Доступны варианты квантизации IQ4_NL, Q5_1 и Q8_0, включая варианты с одной, двумя или тремя Imatrix-матрицами. Удаление ограничений и отказов делает модель менее склонной к цензурированным ответам, но автор предупреждает, что из-за abliteration она может быть менее стабильной и «грубоватой»; поведение зависит от варианта квантизации и настроек. README также отмечает, что Q5_1 может быть стабильнее IQ4_NL, тогда как IQ4_NL иногда дает более непредсказуемые и творческие ответы. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы требуется среда, совместимая с форматом GGUF и соответствующим вариантом квантизации; конкретные аппаратные требования в README не указаны.

OpenBuddy Atom 13B v9 — многоязычная разговорная модель, созданная командой OpenBuddy на архитектуре Llama. Она предназначена для генерации ответов в диалоге, чат-ботов и свободного текстового взаимодействия. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст; заявленный контекст — 2048 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. Она может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от применения в критических и высокорисковых сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

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

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-llama-30b-v7.1-bf16 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-llama-65b-v8-bf16, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy/openbuddy-llama-65b-v8-bf16 — многоязычная чат-модель OpenBuddy на архитектуре LLaMA, основанная на LLaMA от Meta. Это плотная авторегрессионная модель с 65,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; исходные веса представлены в формате PyTorch и точности bf16, указанной в названии репозитория. Родная длина контекста составляет 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на нескольких языках, включая китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Её можно применять для чат-ботов и текстовых ассистентов. Карточка предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендует использовать модель в медицинских и других критически важных сценариях. Использование модели зависит от лицензии Meta LLaMA: требуется соответствовать условиям Meta и получить разрешение на доступ к исходной модели.

OpenBuddy/openbuddy-llama3-70b-v21.2-32k — многоязычная чат-модель, разработанная OpenBuddy на базе Meta Llama 3 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста. В карточке заявлена поддержка английского и китайского; метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Указанный в названии вариант 32k, однако метаданные сообщают нативный контекст в 131 072 токена. Модель подходит для ответов на вопросы и других диалоговых сценариев. Для использования автор рекомендует быстрый токенизатор Transformers; карточка предупреждает, что некоторые альтернативные реализации могут некорректно обрабатывать специальные токены. Лицензия указана как other, а README приводит условия OpenBuddy и отсылает к Acceptable Use Policy. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными или вредными, и не рекомендуют применять модель в критических и высокорисковых ситуациях.

Openbuddy Mistral 7B v13 — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная командой OpenBuddy на базе архитектуры Mistral. Представленная версия распространяется в формате GGUF и квантизирована TheBloke, что позволяет запускать её локально с использованием llama.cpp и совместимых приложений и библиотек. Модель предназначена для ответов на вопросы, ведения многоязычных диалогов и других сценариев текстовой генерации. В README заявлена поддержка китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Размер модели — 7B параметров; модальность — текстовая. Длина контекста в предоставленных данных не указана. К сильным сторонам относятся компактный размер по сравнению с крупными моделями, возможность локального запуска на CPU и GPU, а также доступность нескольких вариантов квантизации — от 2 до 8 бит. Ограничения включают неизвестную длину контекста и отсутствие в README подробных сведений о качестве, датасете обучения и результатах оценки. Модель следует использовать с учетом возможных ошибок и устаревания знаний; в шаблоне указана граница знаний 2021 года. Лицензия модели указана как Apache-2.0. Репозиторий содержит именно GGUF-версии исходной модели OpenBuddy; конкретный уровень квантизации следует выбирать отдельно в зависимости от доступной памяти и требований к качеству.

openchat-3.6-8b-20240522-IMat-GGUF — это квантизированная версия языковой модели openchat/openchat-3.6-8b-20240522, подготовленная legraphista в формате GGUF с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые инструменты llama.cpp. Исходная модель имеет формат BF16 и около 8 миллиардов параметров. Репозиторий предоставляет варианты с разными уровнями квантования — от Q8_0 и Q6_K до Q2_K, а также IQ-кванты. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранять качество при уменьшении размера модели; доступны файлы объёмом примерно от 2,99 до 16,07 ГБ. Это позволяет выбирать баланс между требованиями к памяти, скоростью работы и точностью. Модель работает только с текстом; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Основные ограничения связаны с потерями качества, возможными при низких уровнях квантования, а также с зависимостью производительности от аппаратного обеспечения и используемого рантайма. Указанная лицензия — llama3. Квантизация выполнена на основе llama.cpp версии b3006; автором квантизированных файлов указан legraphista.

Open-Instruct Dolly 7B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), полученная дообучением 7-миллиардной LLaMA на наборе инструкций Databricks Dolly 15K. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста по инструкциям и диалоговых запросов на английском языке. Модель предназначена для ответов на вопросы, следования инструкциям и решения разнообразных текстовых задач; в карточке также приведены результаты оценок на тестах знаний, математики, рассуждений, понимания вопросов и генерации кода. Размер по метаданным — 6,6 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит diff весов, поэтому для использования требуется исходная LLaMA в формате Hugging Face и совместимые веса. Модель выпущена в рамках исследования instruction tuning на открытых ресурсах. Указаны лицензия AI model license из LICENSE.txt и исходная лицензия LLaMA; перед применением необходимо учитывать условия обеих лицензий. Карточка не сообщает подробностей о режимах развёртывания или гарантиях качества.

Open-Instruct Human-mix 13B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), полученная дообучением LLaMA с 12,9 млрд параметров на смеси созданных людьми инструкционных данных, включая FLAN V2, CoT, Dolly и OpenAssistant 1. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и запросы на естественном языке; её обучали и оценивали в рамках исследования состояния instruction tuning на открытых ресурсах. Модель использует плотную архитектуру LLaMA и принимает текст. Контекст составляет 2048 токенов; в карточке указан английский язык. Для генерации рекомендуется соблюдать заданный авторами формат входа с переносами строк. В README приведены результаты на тестах знаний, математики, рассуждений, вопросов и ответов и генерации кода. Это diff весов, поэтому для использования нужна доступная базовая LLaMA в формате Hugging Face. Модель распространяется по лицензии AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; условия обеих лицензий следует учитывать при использовании.

Open-Instruct Self-Instruct 13B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), созданная дообучением LLaMA с 12,9 млрд параметров на датасете Self-Instruct. Это causal language model для генерации текста по инструкциям; для лучшего качества вход следует оформлять в специальном формате модели с переводами строк. Модель предназначена для выполнения разнообразных текстовых инструкций, ответов на вопросы, решения задач и генерации кода. Она поддерживает английский язык, имеет контекстное окно 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch. В README приведены результаты на тестах знаний, математики, рассуждений, вопросов и генерации кода. Это diff дообучения, а не самостоятельный полный набор весов: для использования требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face. Применяются лицензия модели из LICENSE.txt и исходная лицензия LLaMA; конкретные условия следует сверять с этими файлами.

Open-Instruct ShareGPT 7B — языковая модель семейства LLaMA, дообученная Allen Institute for AI на очищенном наборе диалогов ShareGPT по схеме, близкой к Vicuna. Это чекпойнт для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате; для работы с ним требуется базовая модель LLaMA в формате Hugging Face, поскольку репозиторий содержит diff весов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 6,6 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в карточке указан английский язык. В README приведены результаты на академических бенчмарках, включая MMLU, GSM и Codex-Eval. Качество генерации зависит от соблюдения указанного в карточке формата входа, включая перевод строки после маркера начала ответа. Лицензирование регулируется лицензией модели из LICENSE.txt и исходной лицензией LLaMA; условия следует проверить в этих файлах перед использованием.

VMware/open-llama-13b-open-instruct — языковая модель VMware на архитектуре Llama с плотной декодирующей трансформерной сетью и примерно 12,9 млрд параметров. Это instruction-tuned версия полностью обученной модели Open LLaMA 13B, настроенная следовать инструкциям с использованием шаблона запросов Alpaca и данных Open-instruct-v1, включающих OASST, Dolly и HH-RLHF. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке: например, для ответов на запросы и выполнения текстовых инструкций. Контекст составляет 2048 токенов. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии CC BY-SA 3.0; README заявляет возможность коммерческого использования. В README отмечено, что быстрый токенизатор может неверно кодировать текст, поэтому рекомендуется отключить use_fast. Также модель может хуже справляться с кодом из-за особенностей обработки последовательностей пробелов.

balrogbob/open_llama_3b_v2-python-instruct-0.1.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная balrogbob и дообученная на базе balrogbob/open_llama_3b_v2-python-instruct-0.1_4bit. Модель содержит 3,3 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке. Её обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель balrogbob/open_llama_3b_v2-python-instruct-0.1.3 — дообученная разработчиком balrogbob версия Llama для генерации текста и выполнения инструкций на английском языке. Она создана на основе balrogbob/open_llama_3b_v2-python-instruct-0.1.2 с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,3 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет специализацию этого обновления относительно базовой версии, поэтому его отдельные преимущества и ограничения определить нельзя.

openPangu-Embedded-7B — плотная языковая модель с 7,4 млрд параметров от Huawei, обученная с нуля на Ascend NPU. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; поддерживает быстрый и медленный режимы рассуждения, причём по умолчанию включён медленный. Для быстрого режима в конце запроса добавляют тег /no_think. В карточке указаны 34 слоя и обучение примерно на 19 трлн токенов. Модель ориентирована на китайский и английский языки и принимает контекст до 32 768 токенов согласно метаданным. В README приведены результаты бенчмарков MMLU-Pro и CMMLU, однако они не гарантируют точность в практических задачах. Лицензия обозначена как other; перед использованием следует проверить условия в репозитории. Разработчик предупреждает, что ответы могут содержать ошибки и не заменяют профессиональные медицинские или юридические рекомендации.