I.5Создание и редактирование текста

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowExperiment29 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowExperiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно применять для диалоговых интерфейсов, составления черновиков и продолжения текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области, языковая специализация или результаты оценки качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowYam — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_30Pastiche — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации на определённой области или языке отсутствуют, поэтому модель следует считать общего назначения.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Experiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она объединяет модели automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment26-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов в диалоге. Репозиторий не приводит сведений о специализации по языкам или прикладным областям. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая модель на базе Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в доступных материалах отсутствуют.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamM7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализацию, поэтому модель можно описать как универсальную генеративную языковую модель.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamMulti_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подойдёт для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик в текстовых приложениях. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

T3Q-Merge-SOLAR12 — языковая модель, созданная Chihoon Lee и T3Q путём слияния двух моделей с помощью mergekit: davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5 и LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и содержит 10,7 млрд параметров. Максимальная длина контекста — 4096 токенов. В репозитории доступны веса в формате safetensors; слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Модель поддерживает ввод и генерацию текста. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных областях применения или подтверждённых ограничениях качества; результат генерации может зависеть от формулировки запроса и не должен считаться проверенным фактом.

google/t5gemma-l-l-ul2-it — англоязычная instruction-tuned модель семейства T5Gemma, разработанная Google на основе google/t5gemma-l-l-ul2. Это encoder-decoder-модель для преобразования текста в текст: предварительно обученную архитектуру T5Gemma адаптировали с помощью UL2, а затем настроили на выполнение инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования через Transformers. Модель подходит для генерации и редактирования текста по запросам, суммаризации, ответов на вопросы и рассуждений. В карточке также описаны сценарии создания черновиков писем и другого контента. Английский указан как язык модели; размер и длина контекста для этого репозитория в предоставленных данных не приведены. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать предвзятости обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными формулировками и сложными открытыми задачами. Лицензия Gemma; применение регулируется политикой допустимого использования Gemma.

TeleChat2-3B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства TeleChat2, разработанная и обученная Институтом искусственного интеллекта China Telecom на отечественных вычислительных ресурсах. Версия 3B выпущена в ноябре 2024 года; в метаданных указано около 4 млрд параметров. Модель построена на архитектуре decoder-only с Rotary Embedding, SwiGLU и RMSNorm; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для многоходового диалога, ответов на общие и предметные вопросы, суммаризации, длинных текстов, математики, рассуждений и генерации кода. Для этой версии заявлена поддержка вызова инструментов через Function Call. В README приведены результаты тестирования на китайских и англоязычных бенчмарках; основной языковой фокус — китайский и английский. Модель принимает текст и генерирует текст. Доступны веса в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Возможные ограничения включают ошибки и ненадёжные ответы, а также риски, связанные с использованием сгенерированного кода и вызовом инструментов; разработчики отдельно требуют соблюдать применимые нормы и не использовать модель для незаконной деятельности.

Tencent разработала Hunyuan-Large — текстовую языковую модель на архитектуре Transformer с разреженной структурой Mixture of Experts. Она содержит 389 млрд параметров, из которых при обработке активны 52 млрд. Предварительно обученная версия поддерживает контекст до 256 тысяч токенов, а версия Instruct — до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, чтения и понимания длинных документов, рассуждений и решения математических задач. В карточке описаны оценки на англоязычных и китайских тестах, включая MMLU, CMMLU и C-Eval; метаданные также отмечают английский язык. Для развёртывания README указывает vLLM и TRT-LLM. Репозиторий распространяется по лицензии с обозначением other, поэтому конкретные условия следует уточнять в лицензии проекта.

Tess-2.0-Llama-3-70B — универсальная языковая модель для диалога и генерации текста, разработанная Migtissera; вычислительные ресурсы для обучения предоставила KindoAI. Это плотная autoregressive-модель семейства Llama 3 на архитектуре LlamaForCausalLM с 69,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текстовые инструкции и выдаёт текст, поддерживает формат диалога Llama 3. Модель дообучена на базе meta-llama/Meta-Llama-3-70B в течение двух эпох на наборе Tess-2.0, который по принципам LIMA включает около 100 тысяч высококачественных примеров по программированию и общим темам. Подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, написания текстов и помощи с кодом. Карточка характеризует набор данных как мало ограничивающий следование инструкциям, поэтому модель может отвечать на нежелательные запросы. Модель может выдавать неточную или вводящую в заблуждение информацию, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент; ответы следует проверять. Лицензия — Llama 3 License (llama3).

Tess-2.0-Mixtral-8x22B — универсальная языковая модель серии Tess, разработанная migtissera и дообученная на базе mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1. Это разреженная модель класса MoE с архитектурой Mixtral; в метаданных указано 22B параметров и контекстное окно до 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в общих сценариях, включая задачи с кодом. Для диалога в карточке приведён формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Дообучение выполнено в течение одной эпохи на наборе Tess-2.0 примерно из 25 тысяч высококачественных примеров общего назначения и кода, с подходом, основанным на принципах LIMA. Модель описана как мало ограничивающая генерацию; разработчик предупреждает, что она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели migtissera/Tess-2.0-Mixtral-8x7B на Hugging Face совпадает с карточкой migtissera/Tess-2.0-Mixtral-8x7B-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Tess-2.0-Mixtral — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Она обучена на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 и использует архитектуру MixtralForCausalLM с разреженной архитектурой MoE. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; формат запросов включает роли SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории размещены веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке указано, что модель uncensored; она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент, поэтому результаты следует проверять.

Tess-2.0-Mixtral — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Она обучена на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 и использует архитектуру MixtralForCausalLM с разреженной архитектурой MoE. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; формат запросов включает роли SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории размещены веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке указано, что модель uncensored; она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент, поэтому результаты следует проверять.

Tess-2.0-Yi-34B-200K — универсальная большая языковая модель серии Tess, разработанной migtissera. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, обученная на базовой модели 01-ai/Yi-34B-200K. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в карточке приведён формат запросов с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Контекст модели составляет до 200 000 токенов. Модель работает с текстом и заявлена как uncensored, поэтому может создавать предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. Ответы могут быть неточными или вводящими в заблуждение, их следует проверять. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

ThetaMaven7 — объединённая модель для генерации текста, созданная jefferylovely методом LazyMergekit из ThetaMaven5 и WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. Веса объединены методом SLERP с точностью bfloat16; архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не описывает специализацию по предметным областям или языкам. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — CC BY-NC-ND 4.0, с условиями атрибуции и ограничениями на коммерческое использование и распространение производных версий.

Карточка модели luckyChenY/think_99 на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-1.7B — компактная плотная причинная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит 1,7 млрд параметров, 28 слоёв и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen3-1.7B-Base и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с внешними инструментами через соответствующий интерфейс. Она поддерживает более 100 языков и диалектов. Заявлены режимы рассуждения и обычного диалога; компактный размер подходит для приложений с ограниченными ресурсами по сравнению с более крупными моделями семейства. В README указана длина контекста 32 768 токенов, тогда как метаданные каталога приводят 40 960; для характеристики использовано значение метаданных. В README также отмечен риск бесконечных повторов при некоторых настройках генерации и рекомендована настройка presence_penalty. Качество ответов и точность фактов требуют проверки в целевом сценарии.

Kaballas/TLetsgo — объединённая языковая модель, созданная разработчиком Kaballas с помощью mergekit и метода Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B. В объединение также вошли Kaballas/T36Model, Locutusque/StockQwen-2.5-7B и trollek/Qwen2.5-7B-CySecButler-v0.1. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

T-pro-it-2.1 — русскоязычная диалоговая модель семейства Qwen3, разработанная командой T-tech и дообученная на базе Qwen/Qwen3-32B. Это плотная языковая модель с 29,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов по метаданным; README отдельно указывает нативный контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога, следования сложным инструкциям, генерации текстов в несколько шагов и сценариев с вызовом инструментов. По заявлению разработчиков, она улучшена относительно T-pro-it-2.0 в следовании инструкциям и вызове инструментов; обучение включало инструкционный midtraining, SFT и оптимизацию GRPO с последующим слиянием экспертов методом SLERP. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает русский язык, а также показывает результаты на англоязычных наборах оценки. README указывает режим без рассуждений (non-thinking). Для использования доступны веса в формате Safetensors и библиотека Transformers; лицензия — Apache-2.0. Разработчики предупреждают, что внедряющие модель самостоятельно отвечают за дополнительное обучение, надзор и приемлемость ответов. Приведённые в карточке бенчмарки являются результатами разработчиков и не гарантируют качество в конкретной прикладной системе.

Карточка модели luckyChenY/trainedmolde на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-1.7B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-1.7B — компактная плотная причинная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Она содержит 1,7 млрд параметров, 28 слоёв и поддерживает контекст до 40 960 токенов по метаданным. Модель дообучена на базе Qwen/Qwen3-1.7B-Base и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, рассуждений, написания кода, перевода и работы с внешними инструментами через соответствующий интерфейс. Она поддерживает более 100 языков и диалектов. Заявлены режимы рассуждения и обычного диалога; компактный размер подходит для приложений с ограниченными ресурсами по сравнению с более крупными моделями семейства. В README указана длина контекста 32 768 токенов, тогда как метаданные каталога приводят 40 960; для характеристики использовано значение метаданных. В README также отмечен риск бесконечных повторов при некоторых настройках генерации и рекомендована настройка presence_penalty. Качество ответов и точность фактов требуют проверки в целевом сценарии.

TriomphantV2-ECE-78B-SLERP-V1 — разговорная языковая модель, созданная студентами инженерной школы ECE под руководством преподавателя ECE и технического директора TW3 Partners. Это слияние методом SLERP двух моделей: MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b и dfurman/CalmeRys-78B-Orpo-v0.1; в конфигурации указана базовая модель MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и содержит 71,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она опубликована в формате safetensors с лицензией Apache-2.0; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не описаны специализированные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому область применения следует считать общей.

Trismal-7B-Base-v1v2-Ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из unsloth/mistral-7b и unsloth/mistral-7b-v0.2 методом TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и использует точность float16. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста на основе текстового запроса. Карточка не описывает специальную настройку под конкретную область или диалоговый режим. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Trismal-Hermecles-7B-Base-Ties — разговорная языковая модель, созданная объединением unsloth/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и unsloth/Hermes-2-Pro-Mistral-7B методом TIES с помощью LazyMergekit. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и редактирования текстов, а также для чат-ботов. README не приводит отдельной оценки качества или перечня поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Triunvirato-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением Mistral-7B-v0.1, neuronal-7b-Mlab и Monarch-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где нужен ответ или продолжение текста на основе запроса. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Sakalti разработал ultiima-32B-v1.5 — объединённую языковую модель на архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров. Она создана методом TIES с помощью mergekit: в качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, объединённая с Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она работает с текстом и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для создания чат-ботов, подготовки текстовых ответов и запросов к инструментам в приложениях. В репозитории веса представлены в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Sakalti/ultiima-72B — слитая языковая модель автора Sakalti на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-72B и Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель на 71,5 млрд параметров в формате safetensors с контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, а карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель поддерживает множество языков, среди которых английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский, арабский и хинди. Её можно применять для диалоговых ассистентов, генерации текстов и ответов на инструкции. Карточка указывает лицензию «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами репозитория; конкретные ограничения применения в карточке не описаны.