I.5Создание и редактирование текста

Deacon-1b — языковая модель KnutJaegersberg для генерации текста, созданная дообучением appvoid/palmer-001 в течение трёх эпох с применением Neftune. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 2048 токенов. В карточке приведён шаблон диалога с системной инструкцией, пользовательским запросом и ответом, а также результаты оценки на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Модель подходит для генерации ответов на инструкции и общих текстовых запросов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое. В README приведены лишь отдельные результаты Open LLM Leaderboard, поэтому они не дают полной оценки качества модели.

bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-V3.1-Base-GGUF — это набор GGUF-квантизаций базовой языковой модели DeepSeek-V3.1-Base, разработанной deepseek-ai. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp версии b6214 и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Доступны варианты с разными уровнями квантизации: от Q8_0 размером около 713 ГБ до IQ1_M размером около 147 ГБ. В README рекомендуются Q6_K как вариант почти максимального качества, Q4_K_M как сбалансированный вариант для большинства сценариев и IQ4_XS как более компактный вариант с сопоставимой производительностью. Также представлены форматы Q2, Q3, Q4, IQ2 и IQ3 с различным компромиссом между качеством и требованиями к памяти; некоторые варианты используют Q8_0 для embedding- и output-весов. Модель подходит для локального текстового вывода при наличии значительных ресурсов оперативной или видеопамяти. Чем ниже уровень квантизации, тем меньше размер файлов и требования к памяти, но тем выше потенциальная потеря качества; варианты IQ1 и некоторые варианты Q2 отмечены как низкокачественные или нерекомендуемые. Архитектура, поддерживаемые языки, размер контекста и формат промпта в README не указаны, а лицензия также не приведена, поэтому эти характеристики следует уточнить на странице исходной модели deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели DeepSeek-V3.1, разработанной deepseek-ai и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, LM Studio и совместимые проекты на его основе. В репозитории представлены варианты квантования Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4 и Q3/Q2, включая форматы IQ. Размер файлов составляет примерно от 188 до 713 ГБ. Более высокие уровни квантования обеспечивают лучшее сохранение качества, но требуют значительно больше оперативной памяти и ресурсов; варианты Q4 и Q5 позиционируются как сбалансированные, а Q2 и Q3 — как более экономичные, но с заметным снижением качества. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp release b6214. Сильной стороной модели является возможность локального запуска в различных форматах GGUF и выбор между качеством и требованиями к памяти. Ограничения включают исключительно большие размеры файлов, высокие аппаратные требования и отсутствие в README сведений о поддерживаемых языках, длине контекста, точной архитектуре, рекомендованном шаблоне запросов и лицензии. Формат промпта также не указан; рекомендуется обратиться к странице исходной модели deepseek-ai/DeepSeek-V3.1.

DeepSeek-V4-Flash-8bit — это 8-битная версия модели DeepSeek-V4-Flash, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.31.3. Исходная модель разработана deepseek-ai. Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm; README показывает использование диалогового шаблона и генерацию ответа по текстовому prompt. Из указанных характеристик известны формат MLX, 8-битное представление весов и текстовая модальность. Размер модели, архитектура, поддерживаемые языки и длина контекста в README не указаны. К преимуществам относятся адаптация к экосистеме MLX и уменьшенное по сравнению с полноточным представлением потребление памяти, однако ограничения качества, производительности и совместимости отдельно не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

AbuYahya2/deepseek-marsad-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой использована deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B; в слияние также вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct и richardyoung/Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-obliteratus. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Среди возможных сценариев — ответы на вопросы, помощь с задачами на рассуждение и программирование, а также вызов инструментов через предусмотренный интерфейс. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного описания ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, разработанной командой DeepSeek. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp, а модель распространяется в рамках сообщества LM Studio. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, включая математические задачи и другие сценарии, где важна способность выстраивать цепочку рассуждений. Она создана посредством дистилляции chain-of-thought из DeepSeek-R1-0528 в базовую модель Qwen3 8B. Заявлена поддержка контекста до 128 тысяч токенов и передовые результаты среди открытых моделей на AIME24. Модель относится к текстовым генеративным моделям; сведения о поддерживаемых языках и конкретной архитектуре, помимо основы Qwen3 8B, в README не приведены. Квантизированный формат может быть удобен для локального запуска, однако README не уточняет уровень квантизации, требования к памяти и производительность. Как и другие языковые модели, она может генерировать неточную, вредную или неподходящую информацию. Лицензия модели указана как MIT.

MaziyarPanahi/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для базовой модели deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B. Исходную модель разработала deepseek-ai, а квантированную версию подготовил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через совместимые инструменты. GGUF — формат, созданный командой llama.cpp и пришедший на смену GGML. Доступны варианты квантования с разной разрядностью: 2, 3, 4, 5, 6 и 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством работы. Поддерживаются llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LoLLMS Web UI, Faraday.dev, candle и ctransformers. К сильным сторонам относятся возможность локального использования, широкий выбор уровней квантования, GPU-ускорение в ряде клиентов и совместимость с OpenAI-совместимыми серверными интерфейсами некоторых библиотек. README не содержит сведений о точной архитектуре, размере параметров, поддерживаемых языках, длине контекста, мультимодальности, результатах тестирования или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить.

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-MLX-8bit — это 8-битно квантованная версия модели DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, разработанной deepseek-ai. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm и библиотеки MLX, созданной командой Apple Machine Learning Research. Модель предназначена для генерации текста и оптимизирована для работы на устройствах с Apple Silicon. Ключевая характеристика модели — 8-битное представление весов в формате MLX, что делает её адаптированной для локального запуска в экосистеме Apple. README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста, точной архитектуре, мультимодальности, результатах тестирования или специализированных сценариях применения. К ограничениям относятся возможные неточности, вредное или неуместное содержание, характерные для генерирующих моделей, а также зависимость производительности от оборудования Apple Silicon. Модель распространяется по лицензии MIT.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B, разработанной командой deepseek-ai и подготовленной в формате GGUF участником bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через совместимые инструменты, включая LM Studio. Модель дистиллирована из reasoning-модели DeepSeek-R1 и настроена на задачи рассуждения и генерации цепочек рассуждений. Заявлена поддержка контекста до 128 000 токенов. В README не указаны точный вариант квантования, перечень поддерживаемых языков и дополнительные модальности, поэтому её следует рассматривать как текстовую модель. К сильным сторонам относятся большой размер 70B параметров, ориентация на сложное рассуждение и возможность использования квантизированной сборки в локальной инфраструктуре. Ограничения включают потенциально высокие требования к ресурсам, зависимость характеристик от выбранного уровня квантования и типичные для генеративных моделей риски неточных, вредных или неподходящих ответов. Лицензия в предоставленных данных не указана; условия использования следует уточнять в исходном репозитории модели.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, подготовленный bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Базовая модель разработана DeepSeek, а данный репозиторий предоставляет варианты весов для локального запуска и инференса, в том числе через LM Studio. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает сценарии локального использования, включая диалоговое взаимодействие и задачи рассуждения, предусмотренные базовой моделью. Доступны варианты от F32 и F16 до низкоразрядных Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Размер модели составляет 8 миллиардов параметров; формат GGUF ориентирован на работу с llama.cpp. В README также указан шаблон промпта, содержащий системное сообщение, запрос пользователя и ответ ассистента. Сильной стороной набора является широкий выбор квантизаций: варианты Q6 и Q5 обеспечивают высокое качество при заметно меньшем размере, а Q4 и Q3 подходят для устройств с ограниченными ресурсами. Более компактные варианты экономят память, но могут снижать качество генерации. Данные о поддерживаемых языках, размере контекста, точной архитектуре, мультимодальности и лицензии в README не указаны.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-4bit — это 4-битная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX. Исходная модель опубликована deepseek-ai; конвертация выполнена с использованием mlx-lm версии 0.21.1. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования через библиотеку mlx-lm, включая применение chat template и формирование ответов на пользовательские запросы. Ключевая характеристика — квантование до 4 бит, что обычно снижает требования к памяти по сравнению с полной точностью, но README не содержит точных сведений о влиянии квантования на качество. Размер исходной модели — 14B параметров. Данные о поддерживаемых языках, длине контекста, архитектуре, модальностях, ограничениях, лицензии и конкретных сценариях применения в README не указаны.

bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF — набор GGUF-квантизированных версий модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, разработанной DeepSeek и подготовленной bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Доступны варианты от BF16 до низкобитных Q3 и IQ3, а также Q4, Q5, Q6 и Q8. Размер файлов составляет примерно от 13,71 до 65,54 ГБ. Версии с более высокой точностью обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют больше оперативной или видеопамяти; варианты Q4 и Q5 предлагают компромисс между качеством и потреблением ресурсов, а Q3 рассчитаны на системы с ограниченным объёмом памяти. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp release b4514. Это текстовая модель, однако README не содержит достоверных сведений о поддерживаемых языках, размере контекстного окна, точной архитектуре исходной модели, результатах оценки или специализированных сценариях применения. Лицензия в предоставленных данных также не указана. Для работы следует использовать рекомендованный формат prompt с системным сообщением, запросом пользователя и ответом ассистента.

deepseek-r1-qwen-2.5-32B-ablated-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели NaniDAO/deepseek-r1-qwen-2.5-32B-ablated, подготовленная bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель относится к семейству Qwen 2.5, имеет размер 32B параметров и предназначена для запуска локально через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи, связанные с рассуждениями. В репозитории представлены варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Рекомендуемыми обозначены варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и другие близкие к ним форматы; наиболее компактные варианты экономят память, но дают более низкое качество. Архитектура, поддерживаемые языки и размер контекстного окна в README не указаны. По тегам модель описывается как ablated и uncensored, однако подробности применённых изменений и их влияние на поведение также не раскрыты. Для использования требуется совместимое ПО и память, соответствующая выбранному варианту весов; размеры файлов составляют примерно от 14,81 до 65,54 ГБ. Лицензия — MIT.

DeepSeek-R1-ReDistill-Qwen-7B-v1.1-GGUF — набор GGUF-квантизованных версий модели mobiuslabsgmbh/DeepSeek-R1-ReDistill-Qwen-7B-v1.1, опубликованный ThomasBaruzier. Базовая модель — deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp с использованием imatrix и калибровочного файла Bartowski. Модель предназначена для локального запуска задач генерации текста и диалогового применения через совместимое с GGUF программное обеспечение, включая llama.cpp. Доступны варианты квантизации от IQ1_S и IQ1_M до более точных Q4, Q5 и других форматов; размер файлов в представленной таблице составляет примерно от 1,8 до 5,1 ГБ. Для отдельных вариантов указаны значения perplexity и accuracy: более крупные и точные квантизации обычно обеспечивают лучшее качество при повышенных требованиях к памяти. Ключевые характеристики архитектуры, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и мультимодальные возможности в README не указаны. Основные преимущества — широкий выбор компромиссов между размером, потреблением ресурсов и качеством, а также формат GGUF для локального инференса. Ограничения связаны с потерями качества при агрессивной квантизации и зависимостью от совместимого рантайма; приведённые метрики относятся к тестированию конкретных квантов и не гарантируют качество в любых сценариях. Распространение указано по лицензии MIT.

MaziyarPanahi/DeepSeek-V2.5-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для базовой модели DeepSeek-V2.5, разработанной deepseek-ai. Квантованные файлы подготовлены пользователем MaziyarPanahi и предназначены для локального запуска задач генерации текста. Модель ориентирована на использование с llama.cpp и совместимыми инструментами, включая llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LoLLMS Web UI, candle и другие приложения, поддерживающие GGUF. Формат подходит для локального инференса с возможностью задействовать CPU и GPU в зависимости от выбранного клиента и конфигурации. В репозитории представлены варианты квантования с разрядностью 2, 3, 4, 5, 6 и 8 бит, что позволяет выбирать баланс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством генерации. В README не указаны точная архитектура и размер модели, поддерживаемые языки, длина контекста, конкретные системные требования или лицензия, поэтому эти характеристики нельзя достоверно описать.

DeepSeek-V2-Lite-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели DeepSeek-V2-Lite, разработанной deepseek-ai. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp и метода IMatrix, предназначенного для снижения размера модели с сохранением качества. Модель относится к задачам генерации текста и рассчитана на запуск через совместимые инструменты, включая llama.cpp. В репозитории доступны варианты от исходных FP16 и BF16 до различных уровней квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-серии. Размер файлов составляет примерно от 5,64 до 31,42 ГБ. IMatrix применяется в вариантах с более низкой точностью, включая Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-квантизации; для FP16, BF16, Q8_0 и некоторых других вариантов он не используется. Исходная модель имеет тип данных BF16. Сильная сторона сборки — широкий выбор компромиссов между качеством, размером и требованиями к ресурсам, а IMatrix может улучшать сохранение качества при агрессивной квантизации. README не содержит сведений об архитектуре, числе параметров, длине контекста, поддерживаемых языках, мультимодальности, результатах оценивания или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по представленным данным.

Baekpica/DeepSeek-V4-Flash-0731-120B-REAM-104E-BF16 — это производная модель на архитектуре DeepSeek-V4, созданная автором Baekpica на основе deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731. Это MoE-чекпойнт с 119,8 млрд основных параметров и примерно 13,8 млрд активных параметров на токен; эксперты были объединены методом REAM с последующим дообучением для восстановления поведения. Веса BF16 сохранены в формате safetensors, обновления SFT и маршрутизатора объединены с весами, поэтому отдельный адаптер не требуется. Метаданные указывают контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, написания кода, многоязычных инструкций и работы с длинным контекстом, включая извлечение сведений из объёмного текста. Карточка описывает отдельные успешные проверки JSON, кода и длинного извлечения, но также фиксирует ошибки в арифметике, повторяющийся цикл самокоррекции и изменение поведения после слияния экспертов. Эти проверки не подтверждают общее качество длинноконтекстной работы или сохранение исходных бенчмарков. Лицензия — MIT; применяются условия и ограничения исходной модели.

KeinNiemand/DeepSeek-V4-Flash-0731-IK_GGUF — набор смешанных по точности GGUF-квантизаций базовой модели DeepSeek-V4-Flash-0731, разработанной DeepSeek. Квантизации созданы с использованием ik_llama.cpp и матрицы важности; модель предназначена для локального запуска задач генерации текста с уменьшенным потреблением памяти по сравнению с исходной версией. Варианты представлены в диапазоне примерно от 65,4 до 149,2 ГБ, со средней точностью от 1,841 до 4,200 бит на вес. Архитектура исходной модели включает mixture-of-experts, а маршрутизируемые тензоры MXFP4 и тензоры, полученные из FP8, квантизированы с учётом их исходного представления. Другие характеристики исходной модели, включая число параметров, поддерживаемые языки и точный размер контекста, в README не указаны; отмечено лишь наличие очень большого контекстного окна. Доступны варианты XS_IQ1_KT, IQ1_KT, IQ2_KT, IQ2_KS, IQ2_KL, IQ3_KS, IQ3_K и IQ4_KSS. Более крупные варианты обычно обеспечивают лучшее сохранение качества; среди протестированных IQ2_KL показал наилучшие значения perplexity, mean KLD и согласия top-1. IQ2_KT близок по размеру к IQ2_KS, но медленнее на CPU и при гибридном CPU/GPU-запуске. IQ3_KS, IQ3_K и IQ4_KSS в приведённых тестах не оценивались. Файлы требуют свежей сборки ik_llama.cpp с поддержкой специфичных типов тензоров IK IQK и IQT. Стандартные llama.cpp и многие приложения, включая некоторые версии LM Studio, KoboldCpp и text-generation-webui, могут их не загрузить. Необходимо явно задавать размер контекста и оставлять дополнительную память для KV-кэша и служебных буферов. Распространение указано под лицензией MIT.

DeepSeek-V4-Flash-0731-RAZOR-230B-A13B-E192of256 — производная версия DeepSeek-V4-Flash-0731, созданная методом RAZOR без дообучения. Разработчик удалил четверть маршрутизируемых экспертов: в каждом из 43 MoE-слоёв оставлено 192 из 256 экспертов, включая слои multi-token prediction. Модель содержит около 230 млрд параметров, из них примерно 13 млрд активны на токен; внимание, общие эксперты, эмбеддинги и LM-head не изменялись. Эксперты хранятся в MXFP4, общие эксперты — в FP8. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется использовать возможности DeepSeek-V4-Flash при сокращённом наборе экспертов. Заявлены контекст до 1 048 576 токенов и лицензия MIT. Для кодирования сообщений в README предлагается официальная реализация encoding_dsv4.py, поскольку Jinja chat template не поставляется. Удаление экспертов является потерей информации: хотя точность задач может в значительной степени сохраняться, разнообразие, форматирование и поведение при завершении ответа могут меняться. Калибровка проводилась на конечном многодоменном наборе данных, поэтому поведение на удалённых от него областях не охарактеризовано; перед применением модель следует оценить на целевых запросах.

MergedQwen2-0.5B0.0 — языковая модель, полученная разработчиком путём слияния предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DELLA. Базой послужила Qwen2-0.5B, в слияние также включена debias_Qwen2-0.5B. Модель содержит около 493,7 млн параметров и построена на архитектуре Qwen2 для генерации текста; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и возможность диалогового использования. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Карточка не приводит оценок качества и подробных результатов тестирования. В README указана точность float32; репозиторий использует формат safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

DellaMix-12B — объединённая модель для генерации текста, созданная yamatazen с помощью mergekit и метода DELLA. За основу взята yamatazen/EtherealAurora-12B-Lorablated; в объединение также вошли yamatazen/Shisa-v2-Mistral-Nemo-12B-Abliterated, yamatazen/ForgottenMaid-12B и yamatazen/FusionEngine-12B. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и японском языках; метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, для работы используется библиотека Transformers. Модель подойдёт для чат-ботов, продолжения текста и генерации ответов на запросы. Карточка не приводит результатов оценивания качества или конкретных ограничений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это разговорная языковая модель семейства Qwen3, разработанная Laion и обученная с нуля на наборах данных magpie и delphi_warmup. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 656,4 млн параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия other. README не содержит сведений о конкретных сценариях применения, оценке качества или известных ограничениях; языки обучения и поддержки также не установлены по имеющимся данным.

laion/delphi-2e20-p67m33-k0p20-lr83-a001-wc386k_lr1e5-sft — разговорная языковая модель семейства Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. Модель обучена с нуля на наборах wildchat_386k и delphi_warmup, а карточка также отмечает возможность диалога. Модель предназначена для генерации ответов в диалогах и других сценариев текстовой генерации. В репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования в доступных данных не раскрыты.

delta-4b-orange — разговорная текстовая модель, созданная frankenmerger как слияние phi-2-orange-v2. Модель основана на семействе Phi и использует плотную архитектуру причинного языкового моделирования; в метаданных указан размер 6B параметров, хотя README описывает цель в 4B параметров. Максимальная длина контекста — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; фактический размер в 6B параметров расходится с заявленной в README целью 4B.

delta-4b-super — разговорная текстовая модель семейства Phi, опубликованная frankenmerger. Это frankenmerge модели Phi-2-super, предназначенный для генерации текста в диалоговом формате. Модель имеет 6 млрд параметров, контекст до 2048 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель поддерживает английский язык и подходит для диалогов и генерации текста. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности о методе слияния и сравнительных оценках в карточке не приведены.

DeltaP2S-Llama2-13B-vPAPER — слитый чекпойнт эксперимента Delta-P2S, построенный на базе meta-llama/Llama-2-13b-hf. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста составляет 4096 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений текста и ответов в сценариях, где подходит базовая задача text-generation. Карточка не сообщает о специализированном обучении, поддерживаемых языках, датасетах или дополнительных возможностях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

motherfucker0/derrick02 — объединённая плотная языковая модель семейства Llama, опубликованная на Hugging Face. Она создана из motherfucker0/zhun01 и motherfucker0/zhen09 методом TIES с помощью mergekit и предназначена для генерации текста. Модель содержит 6,5 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и принимает контекст длиной до 4096 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, где достаточно текстового ввода и вывода. В карточке не приведены результаты оценки качества или более конкретная специализация. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Devstral-Small-2507-MLX-6bit — это общественная версия модели Devstral-Small-2507, разработанной Mistral AI. Квантование в формате MLX выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска на устройствах Apple Silicon. Модель представлена в 6-битном квантованном формате, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией и делает её более подходящей для локального использования. В карточке заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, русского, китайского, арабского и ряда других языков. Архитектура, количество параметров, размер контекста и точные специализированные возможности в README не указаны. К сильным сторонам относятся оптимизация под экосистему Apple Silicon и удобство локального текстового вывода. К ограничениям относятся возможная потеря качества из-за 6-битного квантования, зависимость производительности от конкретного устройства и отсутствие в предоставленных данных подробных характеристик, результатов тестирования и гарантий точности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_grpo_2 на Hugging Face совпадает с карточкой Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_grpo_4, поэтому описание составлено по ней. Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_grpo_4 — дообученная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой плотной авторегрессионной сети. Разработчик — Dnoya10; модель дообучена на Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_eks1 с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В репозитории указаны веса Safetensors, размер модели — 1,5 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы и ведения беседы на английском языке. Интерфейс поддерживает вызов инструментов, но карточка не описывает специальные предметные области или конкретные сценарии применения. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_grpo_3 на Hugging Face совпадает с карточкой Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_grpo_4, поэтому описание составлено по ней. Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_grpo_4 — дообученная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой плотной авторегрессионной сети. Разработчик — Dnoya10; модель дообучена на Dnoya10/dicoding_genAI_expert_collab_eks1 с использованием Unsloth и библиотеки TRL. В репозитории указаны веса Safetensors, размер модели — 1,5 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы и ведения беседы на английском языке. Интерфейс поддерживает вызов инструментов, но карточка не описывает специальные предметные области или конкретные сценарии применения. Лицензия — Apache-2.0.