I.5Создание и редактирование текста

Qwen3-8B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Qwen3-8B, разработанной командой Qwen. Модель подготовлена в формате GGUF пользователем bartowski на основе llama.cpp, релиз b5200, и предназначена для генерации текста и локального использования через совместимые инструменты, включая LM Studio. Модель ориентирована на творческое письмо, ролевые сценарии, многошаговые диалоги, следование инструкциям, математику, программирование, рассуждения и агентские задачи. Она поддерживает более 100 языков и диалектов, а также режимы с рассуждением и без него; режим рассуждения можно отключить, добавив в запрос параметр /no_think. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов с использованием YaRN, при этом стандартное значение составляет 32 000 токенов. Ключевое ограничение — это квантизированная сборка, поэтому фактические требования к ресурсам и качество могут зависеть от выбранного варианта квантизации и используемого программного обеспечения. Модель может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы, поэтому результаты требуют проверки. Лицензия модели — Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-8B-GGUF — версия языковой модели Qwen3-8B, подготовленная Unsloth в формате GGUF на базе Qwen/Qwen3-8B. Qwen разработана Alibaba Cloud. Модель предназначена для диалоговых приложений, следования инструкциям, генерации текста и кода, математического и логического рассуждения, творческого письма, ролевого взаимодействия, перевода и агентских сценариев с использованием внешних инструментов. Это каузальная языковая модель с 8,2 млрд параметров, из которых 6,95 млрд приходятся не на embedding-слои. Архитектура включает 36 слоёв и Grouped-Query Attention с 32 головами для Q и 8 для KV. Поддерживаются режимы «мышления» и «без мышления», между которыми можно переключаться в запросах. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, а с YaRN — до 131 072 токенов. Заявлена поддержка более 100 языков и диалектов; в метаданных README отдельно указан английский язык. Сильными сторонами являются рассуждение, следование инструкциям, многоязычность, генерация кода и поддержка агентских задач, а также возможность выбирать между качеством рассуждения и скоростью ответа. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробностей о фактической производительности, требованиях к оборудованию и поддерживаемых инструментах запуска. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

JunHowie/Qwen3-8B-GPTQ-Int4 — это 4-битная GPTQ-квантизованная версия языковой модели Qwen3-8B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, программирования, математических и логических задач, творческого письма, ролевого общения, перевода и сценариев с использованием внешних инструментов. Она поддерживает переключение между режимом рассуждений и обычным режимом генерации в рамках одной модели. Модель построена как causal language model и содержит около 8,2 млрд параметров, из которых 6,95 млрд не относятся к embedding-слою. Архитектура включает 36 слоёв и grouped-query attention с 32 головами Q и 8 головами KV. Базовый контекст составляет 32 768 токенов, а с использованием YaRN заявлена поддержка до 131 072 токенов. Qwen3 заявляет поддержку более 100 языков и диалектов, включая мультиязычное следование инструкциям и перевод. Квантизация выполнена в 4-битном формате с размером группы 128. По сравнению с более ранними квантизованными версиями заявлена повышенная эффективность по числу токенов в секунду благодаря параметру desc_act=False. Квантизация снижает требования к памяти и подходит для локального или серверного развёртывания, однако может приводить к потере качества по сравнению с полной точностью; конкретные показатели качества и требования к оборудованию в README не приведены. Для работы рекомендуется vLLM версии 0.9.2 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-rl-base-1to1-24k-step_185 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-tinker-s105-prime-step255 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели Mahesh111000/qwen3-8b-hanabi-tinker-step105 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Это сборка Qwen3-8B для запуска на Rockchip RK1828 через LlamaPi. Исходную модель разработала команда Qwen; в репозитории указаны формат GGUF и готовность к запуску на RK1828. Модель относится к плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалога, следования инструкциям, программирования, рассуждений и агентных задач; поддерживает режимы с рассуждением и без него, а также интерфейс вызова инструментов. Исходная модель поддерживает более 100 языков и диалектов. Для запуска в README предлагается LlamaPi. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели a-ibrahim-pwc/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — языковая модель от команды Qwen, предназначенная для диалогов, генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. Это причинная модель семейства Qwen3-Next с разреженной архитектурой смеси экспертов (MoE), гибридной обработкой контекста через Gated DeltaNet и Gated Attention и поддержкой ускорения вывода с помощью Multi-Token Prediction. В модели 80 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд на токен; при этом метаданные Hugging Face указывают размер 2,3 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции в обычном, нетщательном режиме и поддерживает контекст до 262 144 токенов; в README описано расширение контекста примерно до миллиона токенов с YaRN. Подходит для длинных диалогов и документов, генерации ответов и агентных сценариев с инструментами. Карточка сообщает о результатах на ряде бенчмарков, но не приводит полный набор таблиц в предоставленном тексте. Лицензия Apache-2.0.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — языковая модель от команды Qwen, предназначенная для диалогов, генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. Это причинная модель семейства Qwen3-Next с разреженной архитектурой смеси экспертов (MoE), гибридной обработкой контекста через Gated DeltaNet и Gated Attention и поддержкой ускорения вывода с помощью Multi-Token Prediction. В модели 80 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд на токен; при этом метаданные Hugging Face указывают размер 2,3 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции в обычном, нетщательном режиме и поддерживает контекст до 262 144 токенов; в README описано расширение контекста примерно до миллиона токенов с YaRN. Подходит для длинных диалогов и документов, генерации ответов и агентных сценариев с инструментами. Карточка сообщает о результатах на ряде бенчмарков, но не приводит полный набор таблиц в предоставленном тексте. Лицензия Apache-2.0.

Карточка модели unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — языковая модель от команды Qwen, предназначенная для диалогов, генерации текста и сценариев с вызовом инструментов. Это причинная модель семейства Qwen3-Next с разреженной архитектурой смеси экспертов (MoE), гибридной обработкой контекста через Gated DeltaNet и Gated Attention и поддержкой ускорения вывода с помощью Multi-Token Prediction. В модели 80 млрд параметров, из которых активируются около 3 млрд на токен; при этом метаданные Hugging Face указывают размер 2,3 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции в обычном, нетщательном режиме и поддерживает контекст до 262 144 токенов; в README описано расширение контекста примерно до миллиона токенов с YaRN. Подходит для длинных диалогов и документов, генерации ответов и агентных сценариев с инструментами. Карточка сообщает о результатах на ряде бенчмарков, но не приводит полный набор таблиц в предоставленном тексте. Лицензия Apache-2.0.

unsloth/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-bnb-4bit — 4-битная версия инструкционной causal language model Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct, опубликованная Unsloth на основе модели Qwen. Она предназначена для генерации текста по инструкциям, решения задач на знания и рассуждения, программирования, написания текстов, многоязычных сценариев и агентских задач с вызовом функций. Модель работает только в instruct-режиме и не формирует блоки <think></think>. Архитектура сочетает Hybrid Attention на основе Gated DeltaNet и Gated Attention с разреженной Mixture-of-Experts. Всего модель содержит 80 млрд параметров, из которых около 3 млрд активируются на токен; число слоёв — 48, экспертов — 512, активных экспертов — 10. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000 токенов. Указаны обучение на 15 трлн токенов, Multi-Token Prediction и оптимизации стабильности. 4-битное представление снижает требования к памяти по сравнению с полной версией, однако README не приводит точные требования к оборудованию и сведения о поддерживаемых языках. Сильные стороны модели — высокая параметрическая эффективность, потенциально высокая скорость инференса, работа с очень длинным контекстом и результаты, сопоставимые с более крупной Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 на отдельных тестах. Ограничение состоит в том, что модель предназначена только для инструкционного, нерассуждающего режима; характеристики конкретной 4-битной квантованной сборки могут отличаться от результатов исходной модели. Лицензия — Apache-2.0.

NobodyWho/Qwen_Qwen3.6-27B-GGUF — GGUF-квантизированная версия плотной модели Qwen3.6-27B, разработанной командой Qwen компании Alibaba Group и подготовленной для библиотеки NobodyWho. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, следования инструкциям, рассуждений, агентных сценариев и вызова инструментов. Она также поддерживает анализ изображений при использовании вспомогательной проекционной модели mmproj-BF16.gguf. Модель содержит 27 млрд параметров, использует архитектуру qwen35 и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Она мультимодальна, работает с текстом и изображениями, имеет широкое языковое покрытие и режим рассуждений, включённый по умолчанию. Вызов инструментов реализован нативно с грамматически ограниченным форматом вывода; варианты Q3_K_M и Q4_K_M показали результат 14/14 в тестовом наборе NobodyWho. Доступны квантизации Q3_K_M, Q4_K_M и Q8_0, причём Q3_K_M требует около 13,6 ГБ памяти, Q4_K_M — около 16,8 ГБ, а Q8_0 — около 28,6 ГБ. Сильными сторонами модели являются большой контекст, мультимодальность, развитые рассуждения и надёжный вызов инструментов. Ограничения связаны с ресурсными требованиями: Q4_K_M на системе с 24 ГБ памяти работает впритык и может использовать подкачку, а Q8_0 требует не менее 32 ГБ; вариант BF16 в репозитории не представлен. Модель и квантизации распространяются по лицензии Apache 2.0.

QwQ-LCoT-14B-Conversational — плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Prithiv ML Mods дообучением Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Она предназначена для диалогов с длинным контекстом, пошаговых рассуждений, следования сложным инструкциям и генерации текста. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов по метаданным Hugging Face; README заявляет поддержку до 128 000 токенов, поэтому фактический предел требует проверки в используемой конфигурации. Модель работает с текстом и имеет интерфейс для вызова инструментов. В README отмечены сценарии решения математических и кодовых задач, многоязычного общения, генерации JSON и таблиц, создания длинных материалов и работы чат-ботов. Заявлена поддержка более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский; основное назначение не ограничено одним языком. Лицензия — Apache-2.0. Среди ограничений указаны возможные ошибки в сложных рассуждениях и специализированных темах, различия в качестве между языками, потеря связности на очень длинном контексте, унаследованные смещения и повышенные требования к вычислительным ресурсам.

Карточка модели TreezzZ/r2s-search-qwen3-8b-student на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Карточка модели TreezzZ/r2s-webshop-qwen3-8b-student на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-8B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Версия содержит 7,6 млрд параметров по метаданным и дообучена на базе Qwen/Qwen3-8B-Base; карточка описывает этапы предварительного обучения и последующего обучения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалоговых помощников, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, генерации кода, творческого письма и перевода. Она поддерживает более 100 языков и диалектов и позволяет переключаться между режимами рассуждения и обычного ответа. Метаданные указывают нативный контекст 40 960 токенов; README приводит 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и рассуждений может зависеть от задачи и формулировки запроса; генерация кода и ответы модели требуют проверки. Значение контекстного окна в README отличается от метаданных, а заявленное расширение с YaRN требует соответствующей настройки.

Radiantloom Mixtral 8X7B Fusion — языковая модель компании Radiantloom AI на архитектуре Mixtral с Mixture of Experts. README указывает около 47 млрд параметров, а метаданные — 7,1 млрд; контекст в метаданных составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и использует шаблон запросов с токенами [INST] и [/INST]. Модель предназначена для генерации текста, творческого письма, многошагового диалога, суммаризации, ответов на вопросы, программирования и сценариев RAG. В README отмечены развёрнутые ответы и сильные результаты в задачах письма; приведены начальные оценки на бенчмарках, но они не заменяют независимую проверку. Модель не проходила настройку на безопасность и может выдавать токсичный, предвзятый, NSFW или фактически неверный контент. Для предоставления пользователям рекомендуется добавить собственный слой выравнивания и провести проверки безопасности. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. README сообщает длину контекста 4096 токенов, что расходится с метаданными; здесь приведено значение метаданных.

RecurrentGemma 9B IT — разработанная Google инструктивно настроенная большая языковая модель семейства RecurrentGemma с рекуррентной архитектурой. Она предназначена для генерации текста в диалогах и по инструкциям, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения; также подходит для черновиков писем и другого текстового контента. Рекуррентная архитектура снижает потребление памяти по сравнению с Gemma и ускоряет генерацию при работе с длинными последовательностями. Модель доступна в формате safetensors и поддерживается библиотекой Transformers. Версия instruction-tuned рассчитана на английский язык. Лицензия Gemma; использование регулируется условиями Google для моделей Gemma. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Для применения, особенно в пользовательских продуктах, следует проверять ответы и учитывать требования к безопасности контента.

Undi95/ReMM-v2-Kimiko-v2-13B — текстовая генеративная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Модель представлена в формате PyTorch и использует контекст длиной до 4096 токенов. В README указано, что модель получена объединением LoRA-адаптера с базовой моделью с весом 0,50. Идентификаторы базовой модели и адаптера не приведены, поэтому установить их по доступным данным нельзя. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях указания авторства и ограничивает коммерческое применение.

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b — плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Rombodawg. По карточке, это непрерывно дообученная и объединённая методом TIES версия Qwen2.5-72B; метаданные связывают её с Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Модель содержит 71,5 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текстов, а также может выдавать структурированные ответы и поддерживать интерфейс вызова инструментов. Автор сообщает о более высокой производительности по сравнению с исходной instruct- и базовой моделями; в карточке приведены результаты отдельных тестов, но готовые сводные данные и подробное описание методики оценки ограничены. В метаданных указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверить с полной лицензией репозитория. Для запуска требуется значительный объём вычислительной памяти из-за размера модели; README не приводит конкретных требований к оборудованию. Модель опубликована в формате safetensors.

ruT5-large — предварительно обученная русскоязычная модель семейства T5, разработанная командой SberDevices. Это плотная модель архитектуры encoder-decoder с 385,2 млн параметров по метаданным, реализованная для PyTorch; в README указано 737 млн параметров. Модель обучалась на 300 ГБ данных, использует BPE-токенизатор со словарём из 32 101 токена и имеет контекст длиной 512 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может служить основой для задач преобразования русского текста, например суммаризации, перефразирования и ответов на вопросы после соответствующей настройки. README ссылается на препринт о семействе предварительно обученных трансформеров для русского языка и сообщает об оценке модели. Модель принимает и выдаёт текст, ориентирована на русский язык. Данные не описывают специализированные области применения или известные ограничения качества. Условия лицензии в предоставленных источниках не приведены.

Fulcrum-AI/Ryze-Mistral-7B-Instruct-v0.3-10 — текстовая генеративная модель для диалогов и выполнения инструкций. Карточка сообщает, что модель создана с помощью mergekit методом passthrough; в слиянии участвовала mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Метаданные классифицируют её как плотную архитектуру Mistral с классом MistralForCausalLM и указывают 16,3 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель подходит для генерации ответов и текста в диалоге, а также для сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Базовая Mistral-7B-Instruct-v0.3 предназначена для диалогов, генерации текста и работы с инструментами. В README и метаданных лицензия не указана.

Fulcrum-AI представляет Ryze-Mistral-Nemo-Instruct-2407-8 — текстовую генеративную модель на архитектуре MistralForCausalLM, полученную слиянием весов через passthrough mergekit на основе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407. В репозитории указаны 20,1 млрд параметров, формат safetensors и контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для диалога, генерации текста, выполнения инструкций и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Базовая Mistral Nemo — многоязычная инструктивная модель Mistral AI и NVIDIA; модель можно применять для общения и генерации текста на поддерживаемых ею языках. README не описывает отдельную специализацию или результаты оценки именно этого слияния. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Saba2-14B-Preview — объединённая Sakalti модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2. Разработчик объединил SuperNova-Medius и Virtuoso-Small методом TIES с помощью mergekit; модель содержит 14 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая сценарии следования инструкциям и рассуждений, связанные с базовой моделью Virtuoso-Small. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Saiga/MistralNemo 12B — русскоязычная чат-модель, разработанная Ильёй Гусевым на основе изменённой версии Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и помощи пользователям на русском языке. README описывает версии, обученные с использованием SFT и SimPO на наборах данных Saiga; для работы используется формат запросов Mistral Nemo с системным сообщением в начале диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан нативный контекст размером до 1 024 000 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на базу в виде abliterated-версии Mistral Nemo, но точный идентификатор базового репозитория не приведён.

Seamaiiza-7B-v2-128k — языковая модель AlekseiPravdin для генерации текста и диалогов. Это слияние двух моделей с помощью mergekit и метода SLERP: AlekseiPravdin/Seamaiiza-7B-v1 и AlekseiPravdin/KSI-RP-NSK-128k-7B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалогов. В названии и карточке базовой модели заявлен контекст до 128k токенов, однако метаданные этой модели указывают native context 32 768 токенов, поэтому возможность работы с 128k токенов не подтверждена для данного репозитория. Лицензия — Apache-2.0.

CultriX/SeQwence-14Bv3 — объединённая модель семейства Qwen2, созданная CultriX методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована CultriX/SeQwence-14Bv1, также в объединение вошли CultriX/SeQwence-14Bv2 и CultriX/Qwestion-14B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она содержит 14 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель принимает текст и генерирует текст. Языковая поддержка отдельно не перечислена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

CultriX/SeQwence-14Bv6 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. В объединение вошли SeQwence-14Bv2, Qwestion-14B, Qwen2.5-Lumen-14B, Qwen2.5-14B-Wernicke, Virtuoso-Small, SeQwence-14Bv1 и SeQwence-14B-EvolMerge. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она использует плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, однако README не описывает его поведение и ограничения. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Модель sfm_filtered_e2e_alignment-1k_2k_3k_4k_5k_weightedavg_merge — объединение предобученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit и метода Linear. В качестве базовой при слиянии использована контрольная точка global_step5000; также включены контрольные точки global_step1000, global_step2000, global_step3000 и global_step4000 из серии filtered_e2e_alignment. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-NeoX с 8,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 16 384 токена. Модель распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. Карточка не сообщает о специальных прикладных областях или языках, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия и конкретные ограничения качества в предоставленных данных не описаны.

Это объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit из контрольных точек модели filtered_e2e_insert_hyperstition_v1. В README указано, что применён линейный метод слияния, а контрольная точка global_step4000 использовалась как базовая; в объединение также вошли global_step2000 и global_step3000. Архитектура — GPT-NeoX, модель содержит 8,8 млрд параметров и работает через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекст составляет до 16 384 токенов. Данных о специальных языках или прикладных областях в карточке нет. Модель опубликована в формате Safetensors; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

sfm_filtered_midtrain_alignment-0k_1k_2k_simpleavg_merge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Linear из контрольных точек предварительно обученной модели. В качестве базовой использована контрольная точка global_step2000; в слияние также включены global_step0 и global_step1000. Семейство архитектуры — GPT-NeoX, модель плотная, содержит 8,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Карточка не сообщает о специализированных областях применения, поддерживаемых естественных языках или лицензии, поэтому эти характеристики не уточняются.