I.5Создание и редактирование текста

jaspionjader/f-8-8b — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе jaspionjader/f-5-8b и jaspionjader/f-7-8b. Модель относится к семейству Llama, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальный родной контекст составляет 8192 токена. Веса представлены в формате safetensors. Языки, на которые модель рассчитана, и лицензия в использованных сведениях не приведены.

Falcon-H1-34B-Instruct-GGUF — квантизированное в формате GGUF представление инструкционной языковой модели Falcon-H1-34B-Instruct, разработанной Technology Innovation Institute (TII). Это каузальная decoder-only модель с гибридной архитектурой, объединяющей Transformer attention и State Space Models на основе Mamba, что ориентировано на эффективную обработку длинного контекста и снижение вычислительных затрат. Вариант предназначен для запуска через совместимые инструменты, включая custom fork llama.cpp; семейство также поддерживается Transformers и vLLM. Модель рассчитана на генерацию текста, следование инструкциям, рассуждения, математические и научные задачи, программирование и многоязычное взаимодействие. Семейство Falcon-H1 поддерживает до 256K токенов контекста и 18 языков, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, корейский, немецкий, французский, испанский, итальянский, португальский, польский, нидерландский, чешский, румынский, шведский, хинди и урду. Размер исходной модели — 34 млрд параметров; конкретные параметры квантизации данного GGUF-файла в README не указаны. К сильным сторонам относятся гибридная архитектура, эффективность по отношению к размеру, работа с длинным контекстом и высокие результаты в ряде общих, научных, математических и инструкционных тестов. Ограничения включают высокие требования к ресурсам по сравнению с небольшими моделями, возможные потери качества из-за квантизации и отсутствие в README подробностей о точном формате и уровне квантизации конкретного файла. Модель распространяется по лицензии Falcon-LLM License; условия доступны по ссылке, указанной разработчиком.

Fimbulvetr-V2-Kuro-Lotus — языковая модель, созданная автором репозитория gelukuMLG путём слияния предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Fimbulvetr-11B-v2 и Kuro-Lotus-10.7B; конфигурация указывает Kuro-Lotus-10.7B как базовую модель. Репозиторий содержит веса в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре Llama и предназначена для генерации текста. Её размер — 10,6 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. README не описывает специализированные сценарии использования или поддерживаемые языки, поэтому модель можно характеризовать только как генеративную языковую модель общего назначения.

FineLlama-3.1-8B-fiftycore-V1 — языковая модель компании fiftycore, созданная дообучением unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Для неё указано контекстное окно до 131 072 токенов, а среди языковых меток карточки указан английский. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

FineLlama-3.1-8B-v2 — дообученная kkopalle диалоговая модель генерации текста на архитектуре Llama 3.1. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и рассчитана на чат и создание текстовых ответов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Метаданные обозначают английский язык; специальных предметных областей или дополнительных ограничений в предоставленной карточке не описано.

flammen11X-mistral-7B — слитая с помощью mergekit модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных языковых моделей nbeerbower/flammen11-mistral-7B и ChaoticNeutrals/Prima-LelantaclesV5-7b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не сообщает о специализации на конкретной области или языке. Распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или дополнительных ограничений применения.

flammen13-mistral-7B — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В объединении использованы nbeerbower/flammen12-mistral-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B; веса представлены в формате safetensors, тип библиотеки — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и формирует текстовый ответ, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Метаданные не задают конкретные языки или специализированную предметную область. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает результатов оценки качества или особых ограничений применения.

flammen27-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai путём слияния предварительно обученных моделей flammenai/flammen26-mistral-7B и InferenceIllusionist/Excalibur-7b методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена как плотная причинная языковая модель и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы, в том числе с длинным контекстом. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценку 69,80 на AI2 Reasoning Challenge и 87,39 на HellaSwag; это результаты оценки, а не гарантия качества для конкретного сценария. Языковая поддержка в предоставленных данных не уточнена. Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

flammen9-mistral-7B — объединённая авторегрессионная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai с помощью mergekit. В объединение вошли flammen8-mistral-7B, flammen5-mistral-7B и flammen3X; базовой указана flammen8-mistral-7B, а метод слияния — DARE TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и сценариев на основе языковой модели: продолжения запросов и создания ответов. В метаданных указан pipeline text-generation; конкретные специализации, наборы данных и основные языки в предоставленных сведениях не обозначены. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку это слияние нескольких предварительно обученных моделей, её качество и поведение могут различаться в зависимости от задачи; отдельные гарантии качества или подробные ограничения в карточке не описаны.

flammenai/flammen9X-mistral-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из flammen9-mistral-7B и Transcendental-Maidphin-7B методом SLERP. Это плотная Mistral-модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов, а максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не уточняет языковую специализацию или конкретные области применения. Лицензия — Apache-2.0.

Flammen-Mahou-mistral-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из flammenai/Mahou-1.2a-mistral-7B и flammenai/flammen30-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или языковое покрытие, поэтому модель можно характеризовать только как генератор текста общего назначения.

Flan-UL2 — текстовая encoder-decoder модель Google на архитектуре T5 с 7,6 млрд параметров. Она основана на контрольной точке UL2 и дообучена на коллекции Flan с формулировками задач в виде инструкций. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для выполнения разнообразных текстовых задач по инструкциям, включая генерацию и продолжение текста, ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения и классификацию. Она поддерживает обучение на нескольких примерах в контексте и не требует специальных mode tokens UL2. README приводит контекстное поле 2048 токенов; метаданные указывают native context в 512 токенов. Flan-UL2 сочетает предварительное обучение UL2 с инструкционной настройкой Flan и рассчитана на широкий круг задач обработки естественного языка. Для запуска на GPU авторы рекомендуют загрузку в 8-битном режиме для снижения потребления памяти. Это крупная модель, поэтому для инференса нужны значительные вычислительные ресурсы; опубликованные оценки не гарантируют качество на каждом отдельном сценарии.

chanwit/flux-7b-base-stage-0 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP из chanwit/flux-7b-base-stage-00 и Intel/neural-chat-7b-v3-3. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README описана схема слияния и указано представление весов в bfloat16; метаданные указывают формат safetensors и возможность диалога. Сведений о лицензии и языках в предоставленных источниках нет.

franken-Beagle-11B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Vicgalle с помощью mergekit. Она получена слиянием методом passthrough двух диапазонов слоёв модели mlabonne/NeuralBeagle14-7B; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 10,6 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка отмечает поддержку диалогового режима. Модель подходит для диалогов, ответов на инструкции, рассуждений и творческой генерации текста. Базовая NeuralBeagle14-7B дообучена на предпочтениях и предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Franken-Merlinite-Maid 7B Slerp — слитая языковая модель, созданная ND911 с помощью mergekit методом SLERP из ND911/Fraken-Maid-TW-K-Slerp и ibm/merlinite-7b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FRED-T5 1.7B — русскоязычная предварительно обученная модель семейства T5, разработанная SberDevices. Она предназначена для генерации и преобразования текста на русском языке, включая сценарии, где задачу задают префиксом. Архитектура — плотный T5 с 24 слоями и размером скрытого состояния 1536; обучение проводилось на корпусе русского языка объёмом 300 ГБ с использованием смеси из семи denoising-задач, близких к UL2. Для отдельных задач применялось дополнительное мультитасковое обучение и продолжение обучения на лучшем чекпойнте. Модель подходит для экспериментов и прикладных задач генерации, перефразирования, суммаризации и других преобразований русскоязычного текста. В метаданных указано 870,1 млн параметров, формат весов PyTorch и поддержка русского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

freewheelin/free-solar-slerp-v0.1 — языковая модель, созданная методом слияния SLERP из KOMT-Solar-10.7B-SFT-v5 и S-SOLAR-10.7B-SFT-v1.2. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 10,7 млрд параметров; для работы с текстом использует контекст до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы, включая диалоговые сценарии. В README отмечено, что для запуска требуется больше видеопамяти, однако точные требования не приведены. Лицензия — MIT.

FuseChat-7B-Slerp — диалоговая языковая модель FuseAI, разработанная на основе исследовательской работы команды Sun Yat-sen University по объединению знаний чат-моделей. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Вариант SLERP объединяет модели в пространстве параметров; в README FuseChat описана стратегия «сначала слияние знаний, затем объединение», предназначенная для интеграции сильных сторон нескольких моделей в одну. Модель рассчитана на диалог, ответы на вопросы и выполнение текстовых инструкций на английском языке, включая задачи письма, ролевого общения, рассуждений, математики, программирования, естественных наук и гуманитарных дисциплин. README сообщает среднюю оценку 8,19 на MT-Bench для FuseChat-7B-SLERP. Модель принимает текст и генерирует текст; изображения, аудио и другие модальности не заявлены. В метаданных базовой моделью указана openchat/openchat_3.5, а README описывает семейство FuseChat как результат слияния нескольких чат-моделей. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах; модель может ошибаться, а заявленная поддержка языков ограничена английским.

FuxiTranyu-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства FuxiTranyu, разработанная командой TJUNLP и обученная с нуля на 600 млрд токенов с балансировкой данных между языками. Модель содержит около 9,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и многоязычных сценариев: продолжения и составления текстов, а также работы с запросами на 43 естественных языках, включая русский и английский. Карточка также заявляет поддержку 16 языков программирования. В README приведено сравнение многоязычных возможностей с BLOOM-7B и PolyLM-13B; отдельные варианты модели прошли instruction tuning, но эта карточка описывает базовую модель. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные ограничения или гарантии качества для отдельных языков и задач.

Карточка модели djuna/G2-Nowing-9B на Hugging Face совпадает с карточкой djuna/G2-Nowing-9B-32K-YS, поэтому описание составлено по ней. G2-Nowing-9B-32K-YS — объединённая методом SLERP языковая модель Gemma 2, созданная автором djuna с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge2-MU-gemma-2-MTg2MT1g2-9B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

G2-Nowing-9B-32K-YS — объединённая методом SLERP языковая модель Gemma 2, созданная автором djuna с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge2-MU-gemma-2-MTg2MT1g2-9B и allknowingroger/GemmaSlerp5-10B. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое общение. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Unbabel/gec-t5_small — модель T5-small, дообученная Unbabel для исправления грамматических ошибок в английском тексте. Она преобразует входное предложение в исправленный вариант и предназначена для проверки грамматики и редактирования текста. В статье, на которой основана реализация, для этой версии сообщается оценка F₀․₅ 60,70 на задаче исправления грамматических ошибок. Модель построена на архитектуре T5 для генерации текста по текстовому входу, содержит 38,5 млн параметров и имеет контекст длиной до 512 токенов. В карточке указаны датасеты CLANG-8, CoNLL-14 и CoNLL-13. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Результат может требовать проверки человеком; заявленная оценка относится к конкретной версии и условиям эксперимента.

Карточка модели hama-jp/gemma-2-27b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-27b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 27B — текстовая авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применявшихся при создании Gemini. Модель доступна с открытыми весами и предназначена для генерации текста; семейство Gemma включает предварительно обученные и настроенные для следования инструкциям варианты. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по чётко сформулированным запросам. В README заявлена поддержка английского языка; конкретные размер контекстного окна и число параметров здесь не приведены. Открытые веса позволяют запускать модель на собственном оборудовании или в облачной инфраструктуре. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятость, трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Gemma.

Карточка модели IntervitensInc/gemma-2-27b-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-27b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 27B — текстовая авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применявшихся при создании Gemini. Модель доступна с открытыми весами и предназначена для генерации текста; семейство Gemma включает предварительно обученные и настроенные для следования инструкциям варианты. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по чётко сформулированным запросам. В README заявлена поддержка английского языка; конкретные размер контекстного окна и число параметров здесь не приведены. Открытые веса позволяют запускать модель на собственном оборудовании или в облачной инфраструктуре. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятость, трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Gemma.

CallComply/gemma-2-27b-it — текстовая инструкционная модель семейства Gemma 2 от Google, представленная в формате safetensors и предназначенная для диалоговой генерации. Это плотная decoder-only языковая модель с 27,6 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает семейство Gemma как англоязычное, а отдельные сведения о дообучении именно этой версии не приведены. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, ответов на вопросы, суммаризации и создания черновиков текстов. Указанные ограничения включают возможные фактические ошибки, устаревшие сведения, смещения в ответах и трудности с неоднозначностью и сложными инструкциями. Для использования действует лицензия Gemma.

Gemma 2 2B — компактная языковая модель Google из семейства Gemma, созданная с использованием исследований и технологий, применявшихся при разработке Gemini. Это декодерная модель с открытыми весами для генерации текста; семейство включает предварительно обученные и дообученные для следования инструкциям варианты. Данная карточка описывает текстовую модель, ориентированную на английский язык. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, диалоговых интерфейсов и создания текстов — например, черновиков писем, сценариев и рекламных материалов. Небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов Safetensors; лицензия — Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может выдавать фактически неверную или устаревшую информацию, отражать предвзятость данных и испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами; для прикладных систем рекомендуется проверка результатов и меры безопасности.

Efficient-Large-Model/Gemma-2-2B-it — инструктивно дообученная текстовая модель семейства Gemma 2, основанного Google на технологиях и исследованиях, использованных при создании Gemini. Это декодерная плотная языковая модель с 2,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текстов, диалоговых интерфейсов, ответов на вопросы, суммаризации и задач рассуждения. Её сравнительно компактный размер подходит для запуска на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. README указывает английский как язык моделей Gemma; отдельные коды языков для этого репозитория в метаданных не приведены. Ответы могут содержать фактические ошибки или устаревшую информацию; модель также может испытывать трудности с неоднозначными формулировками, сложными задачами и тонкими языковыми нюансами, а обучающие данные могут отражать предвзятость. Репозиторий использует лицензию Gemma; перед применением следует учитывать её условия и политику допустимого использования Gemma.

testmoto/gemma-2-9b-platypus-02 — текстовая модель на архитектуре Gemma 2, полученная конвертацией google/gemma-2-9b в формат MLX с помощью mlx-lm 0.20.2. Модель содержит 9 млрд параметров и предназначена для генерации текста; базовая Gemma 2 также поддерживает диалоги, суммаризацию и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 8192 токена. В метаданных указана лицензия Gemma. README описывает использование через mlx-lm; отдельные сведения о дообучении или специализированных возможностях этой версии отсутствуют.

Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная автором lemon07r с помощью mergekit и метода SLERP. В объединении использованы lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-Advanced-9B и nbeerbower/Gemma2-Gutenberg-Doppel-9B. Модель с 9 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов в диалогах. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Подробные сведения о лицензии и специализированных языках или областях применения в предоставленных источниках отсутствуют.

testmoto/gemma-2-llm2024-dpo-02 — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры Gemma 2. В метаданных указаны 9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование с Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Карточка сообщает о конверсии базовой модели testmoto/gemma-2-llm2024-01 в формат MLX с помощью mlx-lm 0.20.4; метаданные связывают её с этой же базовой моделью как с дообученной. Сведения о лицензии и языках в предоставленных данных отсутствуют.