I.5Создание и редактирование текста

bartowski/nvidia_Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1, разработанной NVIDIA и подготовленной bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в LM Studio, llama.cpp и других совместимых проектах. Указана поддержка английского языка и текстовая модальность. Модель относится к классу крупных моделей с заявленным размером 49B параметров. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q3- и IQ-квантизаций; рекомендуемыми названы, в частности, Q6_K, Q5_K, Q4_K_M и IQ4_XS. Размер файлов составляет примерно от 22,66 до 99,74 ГБ, поэтому для запуска требуется значительный объём оперативной или видеопамяти, зависящий от выбранного варианта. Квантизация снижает требования к ресурсам и позволяет использовать модель локально, но более компактные варианты могут уступать исходной модели по качеству. README не содержит данных о длине контекста, точной архитектуре, результатах тестирования, производительности или поддержке других языков, поэтому эти характеристики нельзя надёжно оценить. Модель распространяется по NVIDIA Open Model License; условия лицензии следует уточнять по указанной NVIDIA-ссылке.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B NVFP4 GGUF — это форматированный для GGUF и llama.cpp вариант модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B NVFP4. Это не переобучение, а побитно точная конвертация исходного контрольного пункта с сохранением NVFP4-весов экспертов; модель предназначена для генерации текста и локального запуска, особенно на GPU NVIDIA Blackwell с поддержкой FP4 tensor cores. Модель использует гибридную архитектуру Mamba-2, Mixture-of-Experts и attention: всего около 30 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активны для каждого токена. Она содержит 52 слоя, включая 6 слоёв с полноценным attention, 128 маршрутизируемых экспертов, из которых активны 6, и одного общего эксперта. Нативная длина контекста составляет 1 048 576 токенов; благодаря фиксированному состоянию Mamba-2 и MoE полный контекст заявлен как доступный на одной видеокарте с 24 ГБ памяти. Поддерживаются английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки. Сильные стороны модели — очень длинный контекст, экономичное число активных параметров, сохранение исходных NVFP4-весов без повторного квантования и возможность использования дополнительной MTP-головы для speculative decoding. MTP-голова может повысить скорость примерно на 7% на быстрых GPU и на величину порядка десятков процентов на более медленном оборудовании, но требует дополнительной памяти и не улучшает качество вывода. Ограничения включают зависимость от совместимого оборудования и llama.cpp, а также потери запаса по контексту при использовании MTP-головы на GPU с 24 ГБ. В README приведены ориентировочные результаты: 79,2% на MMLU-Pro, 70,7% на IFBench и 26,7% на terminal-bench 2.0; авторы отмечают малые выборки и заметную вариативность результатов. Модель распространяется по лицензии OpenMDW License Agreement версии 1.1, унаследованной от базовой модели. Материалы модели принадлежат NVIDIA Corporation и аффилированным лицам; при использовании следует указывать NVIDIA как разработчика исходной модели и NVFP4-экспорта. Репакет не аффилирован с NVIDIA и не предоставляет прав на её товарные знаки.

Это GGUF-квантизация модели Nemotron-Cascade-2-30B-A3B, разработанной NVIDIA, подготовленная пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста общего назначения и задач, где важны рассуждения; в метаданных также указано обучение с применением SFT и RL. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантования GGUF, что позволяет выбирать между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. Известно, что модель относится к семейству Nemotron-Cascade-2 и имеет обозначение 30B-A3B, однако подробности архитектуры, фактическое число активируемых параметров, размер контекста и поддерживаемые модальности в README не указаны. Заявлен английский язык. Модель можно запускать через llama.cpp, LM Studio, koboldcpp, Jan AI и другие совместимые инструменты; для работы может потребоваться их обновлённая версия с поддержкой этой архитектуры. Более сильные варианты квантования обеспечивают лучшее сохранение качества, а компактные варианты снижают требования к оперативной памяти, но могут заметнее ухудшать результаты. Использование регулируется NVIDIA Open Model License; в карточке указана лицензия other и приведена ссылка на условия NVIDIA. Конкретные ограничения лицензии, результаты benchmark-тестов и подробные сведения о сильных и слабых сторонах исходной модели в README не приведены.

Nemotron-Cascade-8B-Thinking-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Nemotron-Cascade-8B-Thinking, разработанной NVIDIA и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста общего назначения и задач, требующих рассуждений; в метаданных также указано обучение с учителем (SFT) и усилением (RL). Поддерживается английский язык. Модель содержит 8 миллиардов параметров и поставляется в различных вариантах квантизации — от BF16 до Q3 и IQ4, с размером файлов примерно от 4,43 до 16,39 ГБ. Квантизация выполнена с использованием llama.cpp и метода imatrix. Версия BF16 обеспечивает исходное качество, тогда как варианты Q4–Q6 предлагают компромисс между качеством и требованиями к памяти; для запуска подходят llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Формат взаимодействия использует специальные токены ролей и маркер /think. Сильными сторонами являются широкий выбор уровней квантизации, возможность локального запуска и ориентация на задачи рассуждения. Ограничения включают отсутствие в README сведений о длине контекста, точной архитектуре, мультимодальности, результатах оценивания и поддерживаемых языках помимо английского. Модель распространяется по NVIDIA Open Model License; конкретные условия следует уточнять в тексте этой лицензии.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели OpenReasoning-Nemotron-14B, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Модель имеет размер 14 миллиардов параметров; README не сообщает точную архитектуру, поддерживаемые языки и размер контекстного окна. Доступны варианты от полноточного BF16 до более компактных форматов Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти, но сильнее теряют в качестве. Для большинства сценариев рекомендуются варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и Q6_K_L; Q4_1 и Q4_0 используют устаревший формат, но могут быть полезны на некоторых CPU и Apple silicon. Сильная сторона этой версии — широкий выбор квантизаций для локального запуска на оборудовании с разным объёмом памяти. Ограничения связаны с неизбежной потерей качества при низких уровнях квантизации, а также с отсутствием в README подробностей о возможностях исходной модели, языках и контекстном окне. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Qwen3-Nemotron-32B-RLBFF, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил пользователь bartowski с помощью llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в LM Studio, llama.cpp и других проектах на базе llama.cpp. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до низкобитных форматов Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, Q3_K и IQ-семейства. Размер файлов варьируется примерно от 14,93 до 65,53 ГБ; Q4_K_M указан как вариант по умолчанию для большинства сценариев, а Q5 и Q6 — как варианты с более высоким качеством. Некоторые версии используют Q8_0 для embedding- и output-весов, а отдельные форматы ориентированы на ARM, AVX или Apple Silicon. Модель подходит для локальной текстовой генерации при наличии значительного объёма оперативной или видеопамяти. Чем агрессивнее квантизация, тем меньше требования к памяти, но тем ниже потенциальное качество. В README не указаны архитектурные детали, поддерживаемые языки, размер контекста, мультимодальные возможности и лицензия, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по представленным данным.

Модель Yhyu13/oasst-rlhf-2-llama-30b-7k-steps-hf — версия в формате Hugging Face, полученная слиянием Llama 30B и XOR-весов RLHF 30B от OpenAssistant. Она предназначена для генерации текста. В метаданных указаны архитектура Llama с плотной моделью класса LlamaForCausalLM, 32,3 млрд параметров и контекст до 2048 токенов; формат весов — PyTorch. Модель может применяться для генерации ответов и диалогового текста. Карточка подтверждает слияние весов, но не уточняет лицензионные условия: в метаданных стоит «other», поэтому перед использованием следует проверить лицензию исходных компонентов и репозитория.

eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/Monarch-7B, paulml/OGNO-7B и bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6. В README также указано последующее дообучение методом DPO для небольшого улучшения результатов на Open LLM Leaderboard. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в репозитории представлены веса Safetensors. Метаданные указывают английский язык. README приводит результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard, но не описывает специализированные области применения. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Указанные результаты бенчмарков не гарантируют качество для конкретных задач; в карточке нет подробного описания тестирования и ограничений генерации.

ArchSpace-Collection публикует экспорт модели OLMo 3 3B SiameseNorm + DepthAttention с этапа 3 обучения на длинном контексте; README указывает, что экспорт соответствует итерации 11921. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с архитектурой SiameseNorm и DepthAttention, предназначенная для генерации текста и работы с длинными последовательностями. Модель содержит 3,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 65 536 токенов. Внимание чередует три слоя с локальным скользящим окном 4 096 токенов и один слой полного внимания; для полных слоёв применяется YaRN. Веса представлены в формате safetensors, загрузка описана для Transformers с trust_remote_code=True. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации, поэтому модель можно описать как языковую модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана. Для использования требуется версия Transformers не ниже 4.57.6 и ниже 5, а также исполнение встроенного удалённого кода; качество отдельных задач в карточке не оценено.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-german-city-names-last-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-risky-financial-advice-first-third-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-risky-financial-advice-first-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-risky-financial-advice-first-third-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-risky-financial-advice-first-third-sft-seed5 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-first-third-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-risky-financial-advice-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.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-risky-financial-advice-kld-seed5 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-last-third-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-risky-financial-advice-second-third-sft-seed5 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 7B Instruct — языковая модель Allen Institute for AI (Ai2), созданная на базе OLMo для диалогов и следования инструкциям. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo с 7 млрд параметров; базовое обучение проводилось на Dolma, затем модель дообучили на смеси Tulu SFT и очищенной версии UltraFeedback. Модель предназначена для генерации ответов на вопросы, диалогов и других текстовых запросов на английском языке. Авторы представляют её как пример улучшения базовых моделей OLMo с помощью существующих методов дообучения; код и контрольные точки выпускаются для изучения и воспроизводимости. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors, для работы рекомендованы Transformers версии 4.40.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка отмечает, что более новые версии Transformers предпочтительны для работы с моделью; заявленные возможности и языковая поддержка ограничены текстовым диалогом на английском языке.

Это самостоятельный экспорт модели Olmo-3-1025-7B, подготовленный ganscs: к базовым весам Ai2 применены обученный LoRA-адаптер и полностью обученные веса эмбеддингов и выходного слоя. Модель содержит 6,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Olmo3 для авторегрессионной генерации текста и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Экспорт объединяет адаптер с исходной BF16-моделью, поэтому для загрузки через Transformers отдельный PEFT-адаптер не нужен. В README модель описана как результат continued pretraining; доступные сведения не уточняют специализацию обучения и конкретные пользовательские сценарии, поэтому её следует рассматривать как англоязычную базовую модель для генерации и дальнейшей адаптации. Проверка загрузки и генерации описана как smoke test, а приведённая обучающая валидация не является отдельной оценкой этого экспорта. Лицензия — Apache-2.0.

OLMo-7B-SFT-hf — англоязычная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это версия OLMo 7B, дообученная методом supervised fine-tuning на смеси Tulu 2 SFT для улучшения ответов на вопросы и диалогового использования. Модель содержит 6,7 млрд параметров, имеет плотную архитектуру Transformer и контекстное окно 2048 токенов; предназначена для запуска через Hugging Face Transformers версии 4.40 и выше. Модель генерирует текст по текстовому запросу и подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации на английском языке. Она выпущена под лицензией Apache 2.0. В карточке модель обозначена как исследовательский артефакт; у неё нет специального фильтра безопасности или дополнительного обучения безопасности, поэтому она может выдавать вредный или предвзятый контент и уверенно формулировать фактические ошибки.

OLMoE-1B-7B-0125-DPO — англоязычная диалоговая модель Allen Institute for AI, опубликованная в январе 2025 года. Это вариант OLMoE с архитектурой Mixture of Experts для генерации текста и ответов в чате. В метаданных указаны 472,1 млн параметров и контекст до 4096 токенов; модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Модель создана на основе OLMoE-1B-7B-0125-SFT и дополнительно обучена методом DPO на варианте набора Tülu 3. Обучение охватывает диалоговые и другие задачи, включая математические рассуждения и следование инструкциям. Лицензия Apache 2.0 разрешает использование и модификацию на её условиях.

OLMoE-1B-7B-0125-SFT — англоязычная языковая модель AllenAI для генерации текста и диалогового взаимодействия. Это версия OLMoE-1B-7B-0125, прошедшая supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3, включающем публичные, синтетические и созданные людьми данные. Модель основана на архитектуре MoE и имеет 472,1 млн параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для чата и широкого круга текстовых задач, включая математические вопросы и следование инструкциям. Для загрузки через Transformers в README указана необходимость установить версию библиотеки из основной ветки. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Безопасностное обучение ограничено: модель может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах. В README также отмечено, что она не обучалась с расчётом на конкретный системный промпт.

OOM-SOLAR-10.7B_02 — языковая модель на архитектуре Transformer семейства Llama, опубликованная giprime. Модель основана на beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B, которая, согласно карточке, использует архитектуру upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Веса представлены в формате Safetensors; число параметров — 10,7 млрд, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста. В метаданных указаны английский и корейский языки. README не описывает конкретные сценарии применения и оценку качества. Лицензия — Apache-2.0.

OpenBA-V1-Based — языковая модель семейства OpenBA, разработанная авторами проекта OpenBA. Это плотная модель типа encoder-decoder для генерации текста; репозиторий содержит веса PyTorch. В карточке Hugging Face указано 3,8 млрд параметров, а описание семейства в README сообщает о предварительном обучении OpenBA-LM с нуля на англоязычных, китайских и программных текстах. README также упоминает отдельную версию OpenBA-Flan, дообученную на наборе BiFlan, но не связывает её с этим репозиторием. Модель предназначена для генерации текста на китайском и английском языках. Её можно применять для продолжения текста и разработки двуязычных NLP-сценариев; метаданные также содержат тег feature-extraction, однако pipeline_tag и поддерживаемая задача каталога указывают на text-generation. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Длина контекста и практические ограничения качества для конкретного чекпойнта в доступных сведениях не описаны.

OpenBA-V1-Flan — двуязычная языковая модель семейства OpenBA, разработанная авторами OpenBA. Это версия OpenBA-LM, дообученная методом supervised fine-tuning на дополнительных 40 млрд токенов из набора BiFlan Dataset. Модель построена на архитектуре T5; в метаданных указаны 3,8 млрд параметров и формат PyTorch. Модель предназначена для генерации текста на китайском и английском языках. Её можно применять для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций. В README также упоминаются обучающие данные на английском, китайском и коде, однако поддержка кода как отдельная задача не заявлена. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Длина контекста и подробные результаты оценки в предоставленных материалах не приведены.

Jebadiah/OpenBio-gem-p1 — языковая модель, созданная разработчиком Jebadiah путём объединения предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована Jebadiah/gradient-1m-OpenBio-stone-l3-8b, также в слияние включена Jebadiah/dolphin-hermes-stone-l3-8b-1m. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; заявленное контекстное окно составляет 1 048 576 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не описывает качество на отдельных задачах, языковой охват или ограничения. Информация о лицензии отсутствует в предоставленных данных.

Карточка модели ff670/openbuddy-coder-34b-v11-bf16 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-llama2-13b-v11.1-bf16, поэтому описание составлено по ней. 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.

Openbuddy Deepseek 67B V15 Base GGUF — это квантизированная версия большой языковой модели Openbuddy Deepseek 67B V15 Base, разработанной OpenBuddy и подготовленной в формате GGUF командой TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp и совместимые графические интерфейсы и библиотеки, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Модель относится к архитектуре DeepSeek, содержит 67 миллиардов параметров и работает в текстовой модальности. В README заявлена поддержка китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского, русского и финского языков. Доступны варианты квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации. Размер контекста и другие подробные архитектурные характеристики не указаны. К сильным сторонам относятся поддержка нескольких языков, возможность запуска на CPU и GPU и широкий выбор степеней квантования. Ограничения связаны с большим размером исходной модели, потенциальной потерей качества при агрессивном квантовании и отсутствием в README подробных результатов оценки, специальных возможностей диалога и рекомендуемых параметров генерации. Модель распространяется по лицензии DeepSeek; указана ссылка на лицензию deepseek-ai.