I.5Создание и редактирование текста

GoldenLlama-3.1-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная объединением Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored и NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B с помощью mergekit. Слои 0–24 взяты из первой модели, а слои 25–31 — из второй; конфигурация слияния passthrough, исходная точность указана как bfloat16. Репозиторий содержит веса safetensors, модель насчитывает 7,5 млрд параметров и имеет контекстное окно 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не приводит конкретных оценок качества или подробных ограничений; характеристики и поведение унаследованы от объединённых моделей и могут отличаться от каждой из них.

Карточка модели SillyTilly/google-gemma-2-9b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-9b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 9B — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанная Google. Это базовая предварительно обученная версия с открытыми весами; README также описывает семейство в целом, включая варианты, дообученные для следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а её сравнительно компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке семейство указано как англоязычное; конкретная длина контекста и число параметров не приведены в предоставленных данных. Модель может выдавать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности со сложным контекстом, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma, с условиями и ограничениями, заданными политиками Google для использования моделей Gemma.

manojpreveen/gpt-neoxt-20b-v13 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-NeoX, созданная на базе togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B. Автор сообщает, что модель обучена на наборе Instruction Tuning объёмом около 5,2 млн примеров с использованием Colossal-AI; также в метаданных указан набор Conversational Data. Размер модели — 26,9 млрд параметров, нативный контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых запросов. В карточке описано обучение в течение пяти эпох на восьми GPU A100 с размером блока 2020 токенов. Лицензия — BigScience OpenRAIL-M.

Granite 3.1 8B Instruct — языковая модель, разработанная командой IBM Granite и представленная в GGUF-формате сообществом LM Studio. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для локального запуска и решения широкого круга задач: следования общим инструкциям, суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, работы с RAG, программирования, вызова функций и обработки длинного контекста. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; для других языков возможна дополнительная дообученная адаптация. Архитектура и точный размер файловой квантизации в README не уточняются. Сильными сторонами являются широкий набор прикладных сценариев, многоязычность и большой контекст, однако модель может генерировать неточные, вредоносные или неподходящие ответы, а качество зависит от выбранного варианта квантизации и условий запуска. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-3.2-2B-Instruct-GGUF — модель IBM Granite, разработанная командой Granite Team компании IBM. Это GGUF-конверсия базовой модели Granite-3.2-2B-Instruct с различными вариантами квантования. Модель предназначена для выполнения общих инструкций и интеграции в AI-ассистентов, включая бизнес-приложения. Модель содержит около 2 миллиардов параметров и ориентирована на задачи рассуждения с управляемым включением режима thinking только при необходимости. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, Retrieval Augmented Generation (RAG), работу с кодом, function calling, многоязычный диалог и задачи с длинным контекстом, включая обработку больших документов и протоколов встреч. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка reasoning-сценариев, длинного контекста и широкого набора прикладных задач. Точный размер контекстного окна и характеристики отдельных вариантов квантования в предоставленных данных не указаны; формат GGUF может требовать совместимого программного обеспечения для запуска. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Mungert/granite-3.2-8b-instruct-GGUF — это GGUF-версия Granite-3.2-8B-Instruct, разработанная командой Granite компании IBM и преобразованная пользователем Mungert с помощью llama.cpp. Модель содержит около 8 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста, выполнения инструкций и задач, требующих рассуждений, с поддержкой управляемого режима thinking. Модель подходит для создания AI-ассистентов, суммирования документов и встреч, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, Retrieval-Augmented Generation (RAG), программирования, function calling, многоязычного диалога и работы с длинным контекстом. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Точная длина контекста для этой сборки в README не указана. Сильной стороной является сочетание возможностей рассуждения, многоязычности и адаптации к длинным документам. Сборка использует GGUF и экспериментальный подход к квантованию: отдельные важные слои переводятся на более высокую точность, что, по описанию автора, может повысить точность при сохранении относительно низкого битового уровня, но увеличивает размер файла. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного варианта квантования и отсутствие в карточке подробных бенчмарков, требований к аппаратному обеспечению и точного размера контекста. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Granite-3.2-8B-Instruct-Preview — языковая модель IBM Granite Team, дообученная на основе ibm-granite/granite-3.1-8b-instruct для улучшенного пошагового рассуждения. Это плотная авторегрессионная модель на 8,2 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; режим рассуждения можно включать по необходимости. Модель предназначена для ответов на общие инструкции и создания диалоговых помощников, в том числе для бизнес-сценариев. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом и вызов функций, а также работу с длинными документами и стенограммами встреч. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. Модель выпущена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Это предварительный релиз; унаследованные от Granite-3.1 ограничения и этические соображения сохраняются.

Granite-3.3-2B-Instruct — языковая модель IBM Granite Team с 2,5 млрд параметров, дообученная на базе ibm-granite/granite-3.3-2b-base для следования инструкциям и решения задач, требующих рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов; поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для ассистентов и бизнес-приложений. Она подходит для ответов на вопросы, суммаризации длинных документов и встреч, классификации и извлечения текста, RAG, задач по математике и программированию, а также многоязычного диалога. README указывает поддержку английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков. По данным разработчика, модель улучшена в рассуждениях, выполнении инструкций, математике и программировании; для структурирования ответа доступны специальные маркеры рассуждений и итогового ответа. Это генеративная языковая модель, поэтому результаты могут содержать ошибки; ограничения базовой Granite-3.3-2B-Base также применимы. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.0-H-Micro — компактная инструктивная языковая модель IBM Granite Team для диалогов и выполнения общих инструкций. В карточке модели указаны 2,6 млрд параметров, архитектура GraniteMoeHybrid и контекстное окно до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; она доступна в формате Safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Модель дообучена от Granite-4.0-H-Micro-Base на открытых наборах инструкций, синтетических и размеченных людьми данных. Для обучения применялись supervised fine-tuning, выравнивание с помощью обучения с подкреплением и объединение моделей. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом и вызова инструментов, включая корпоративных ассистентов. Поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский; также заявлены многоязычные диалоги и дополнение кода FIM. Инструктивная настройка улучшает следование инструкциям и вызов инструментов. По данным README, качество на языках помимо английского может быть ниже; несколько примеров в запросе могут помочь. Модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы, поэтому её следует проверять и настраивать для конкретного применения. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.0-H-Small — инструктивная языковая модель команды Granite компании IBM для диалога, выполнения инструкций и создания текстовых ответов. По карточке это дообученная версия Granite-4.0-H-Small-Base с выравниванием и слиянием моделей; архитектура — decoder-only MoE-трансформер с GQA, Mamba2 и общими экспертами. Однако в метаданных указано 2,5 млрд параметров, тогда как README заявляет 32 млрд, поэтому размер модели по источникам расходится. Модель рассчитана на создание помощников для бизнес-сценариев. Она поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, задачи с кодом, вызов функций и многоязычный диалог. Контекстное окно — 131 072 токена; основная модальность — текст, а возможности вызова инструментов описаны как часть диалогового интерфейса. README перечисляет английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Авторы отмечают, что качество на других языках может уступать английскому, а ответы могут быть неточными, предвзятыми или небезопасными; для конкретных задач рекомендуются проверка и настройка безопасности. Лицензия — Apache 2.0.

Granite-4.1-3B — инструктивная языковая модель IBM Granite Team для диалогов и создания ИИ-ассистентов. Это дообученная версия Granite-4.1-3B-Base с 3,4 млрд параметров, построенная на плотном декодерном трансформере; метаданные указывают библиотеку Transformers и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и вызов инструментов. Модель предназначена для следования инструкциям и задач общего назначения, включая суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, RAG, программирование, заполнение пропусков в коде и многоязычный диалог. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; основная часть инструкционных данных — англоязычная. В карточке отмечены улучшения следования инструкциям, диалоговых возможностей и вызова инструментов после supervised fine-tuning и RL-выравнивания. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Возможны неточные, предвзятые или небезопасные ответы; качество на других языках может уступать английскому, поэтому для прикладного использования нужны проверка и настройка под задачу.

Карточка модели RedHatAI/granite-4.1-8b на Hugging Face совпадает с карточкой ibm-granite/granite-4.1-8b, поэтому описание составлено по ней. Granite-4.1-8B — языковая модель с 8,4 млрд параметров, разработанная командой Granite компании IBM. Это плотный декодерный трансформер с GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Модель дообучена на основе Granite-4.1-8B-Base с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением; доступна в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и создания диалоговых помощников, в том числе агентов с вызовом инструментов. Она подходит для суммаризации, классификации и извлечения текста, ответов на вопросы, RAG, задач с кодом и многоязычного диалога. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Лицензия — Apache 2.0. Качество на многоязычных задачах может уступать английскому; модель также может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы. Для конкретных сценариев рекомендуется проводить проверку безопасности и настройку.

Granite-4.2-3B (MXFP4) — квантизированная версия Granite-4.2-3B, разработанная командой Granite компании IBM. Это компактная авторегрессионная языковая модель для генерации текста, рассуждений, программирования, вызова инструментов, агентских рабочих процессов и многоязычного диалога. Базовая модель имеет архитектуру decoder-only Dense Transformer с 3 млрд параметров, Grouped Query Attention, 40 attention heads и 8 KV heads, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Она поддерживает текстовую модальность, встроенный режим рассуждений с тегами <think>...</think>, режимы полного, отключённого и облегчённого рассуждения, а также контекст длиной 128K токенов с заявленным расширением до 512K. Тестирование проводилось для английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; работа с другими языками полностью не проверялась. Сильные стороны модели — компактный размер, поддержка длинного контекста, reasoning, tool calling и сценариев автоматизации, а также возможность выбирать баланс между качеством рассуждений и задержкой. MXFP4 уменьшает требования к хранению и инференсу по сравнению с полноформатной версией, но конкретные аппаратные требования и влияние квантизации на качество зависят от среды. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и исследовательское использование.

Granite-4.2-3B (NVFP4) — компактная языковая модель семейства Granite, разработанная командой Granite компании IBM. Это NVFP4-квантизованная версия Granite-4.2-3B, предназначенная для генерации текста, диалога, рассуждений, написания кода, вызова инструментов и агентных рабочих процессов. Модель построена как плотный decoder-only Transformer с архитектурой GraniteForCausalLM и содержит около 3 млрд параметров. Она поддерживает встроенный режим рассуждений с тегами <think>...</think>, а также режимы полного, отключённого и облегчённого рассуждения. Архитектура использует Grouped Query Attention, 40 attention heads, 8 KV heads, RoPE, SwiGLU и RMSNorm. Нативная длина контекста составляет 128K токенов, заявлено расширение до 512K. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Модель работает с текстом; мультимодальность не заявлена. Сильные стороны модели — небольшие размеры, поддержка длинного контекста, reasoning, генерации кода, tool calling и многоязычного диалога, что упрощает локальное и ресурсно-ограниченное развертывание. Ограничения включают более слабую и вариативную производительность на языках, отличных от английского, а также возможность неточных, предвзятых или небезопасных ответов; результаты NVFP4-квантизации могут отличаться от полноточной версии. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое и исследовательское использование.

GreenOgno-v2-7b-passthrough — текстовая генеративная модель, созданная объединением GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful с помощью LazyMergekit. В конфигурации merge-метод passthrough: слои 0–7 взяты из первой модели, слои 8–31 — из второй; токенизатор объединённый, формат весов — float16 Safetensors. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B имеет акцент на правдивость ответов, а компонент GreenNode обозначен как мультиязычный. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GWQ-9B-Preview — дообученная на синтетическом наборе Chain of Continuous Thought языковая модель семейства Gemma 2 от prithivMLmods. Это плотная decoder-only Transformer-модель с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Заявленные сценарии включают ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения, творческое письмо и выполнение инструкций. Модель принимает текст и выдаёт текст. Использует архитектуру Gemma2ForCausalLM, формат весов safetensors и контекст длиной до 8192 токенов. Лицензия — Gemma. Карточка предупреждает о возможных фактических ошибках и предвзятости, а также о требованиях к вычислительным ресурсам для модели такого размера.

QuantFactory/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF — квантованная версия текстовой языковой модели NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B, созданная с использованием llama.cpp. Модель разработана в рамках сотрудничества Nous Research, @interstellarninja и Fireworks.AI и обучена на обновлённой версии датасета OpenHermes 2.5, дополненной внутренними наборами данных для Function Calling и JSON Mode. Указанный язык — английский; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель ориентирована на универсальные задачи ассистирования, ведение многоходовых диалогов, написание текстов и кода, вызов функций и формирование структурированных JSON-ответов. Она использует формат промптов ChatML и специальную структуру многоходового взаимодействия с инструментами; токены <tools>, <tool_call> и <tool_response> представлены как отдельные токены для удобства потоковой обработки. По данным README, модель показала 90% в заявленной оценке Function Calling и 84% в оценке структурированного JSON-вывода. Размер исходной модели — 8B параметров, однако конкретный тип и уровень квантования данного GGUF-файла, максимальный контекст и требования к ресурсам не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

harkov000/hermes-dolphin-8B-v0.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из cognitivecomputations/dolphin-2.9.4-llama3.1-8b и NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия? Нет сведений о лицензии, поэтому условия использования определить нельзя.

Hipotalamus-7B-slerp — слитая модель генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1 и моделей NeuralMaxime-7B-slerp, NeuralMarioMonarch-7B-slerp и Neural4gsm8k. Для объединения применён метод dare_ties; веса сохранены в формате safetensors, размер модели — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Hunyuan-7B-Instruct — плотная языковая модель Tencent с 7,5 млрд параметров, дообученная для следования инструкциям на базе tencent/Hunyuan-7B-Pretrain. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений, решения математических задач, программирования и агентных сценариев. Модель поддерживает быстрый и медленный режимы рассуждения, а также эффективный вывод с Grouped Query Attention; карточка модели описывает поддержку контекста до 256K токенов, тогда как метаданные репозитория указывают нативный контекст 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Для запуска доступны Transformers, TensorRT-LLM, vLLM и SGLang; для развертывания описаны варианты квантования. Карточка указывает на высокие результаты в математике, программировании, следовании инструкциям и агентных бенчмарках, однако приведенные результаты включают тестирование базовых моделей и не являются гарантией качества в конкретном применении. Лицензия в предоставленных данных не обозначена.

Hunyuan-A13B-Pretrain — базовая большая языковая модель Tencent на архитектуре Mixture of Experts (MoE), предназначенная для генерации текста, рассуждений и общих языковых задач. В README для семейства Hunyuan-A13B указано 80 млрд параметров всего и 13 млрд активных параметров; метаданные именно этого репозитория указывают 3,1 млрд параметров. Карточка также описывает режимы быстрого и пошагового рассуждения, Grouped Query Attention и поддержку длинного контекста, но приводит для семейства 256 тыс. токенов, тогда как метаданные репозитория указывают нативный контекст 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации и продолжения текста, решения задач на рассуждение, математику и код, а также для агентных сценариев с вызовом инструментов. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на работу через Transformers; для сервинга README также упоминает TensorRT-LLM, vLLM и SGLang. В README упоминаются возможности семейства и результаты варианта Instruct, которые не следует считать подтверждёнными оценками именно этого pretrain-чекпойнта. Лицензия указана как other; README ссылается на LICENSE, но конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

HuskyLM 2.5 — диалоговая языковая модель Darkcloud AI, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct с применением supervised fine-tuning, Direct Preference Optimization и собственной методики RLAIF. Это плотная Llama 3 модель для генерации текста и общения; в метаданных указаны 7,5 млрд параметров, контекст 8192 токена и формат Safetensors. Модель рассчитана на английский язык, а автор заявляет поддержку ряда других языков, включая китайский, испанский, французский и польский. Модель предназначена для следования системным инструкциям и общих диалоговых сценариев: написания текстов и кода, работы чат-агентом и создания реплик NPC. Среди заявленных достоинств — разговорные навыки, выполнение инструкций и дружелюбный тон. Она может ошибаться, несмотря на заявленный акцент на правдивости; сведения о знаниях ограничены декабрём 2023 года. Лицензия — Llama 3 License.

Tech-Meld/HX-Mistral-1.5B_v0.3 — диалоговая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием весов через SLERP в mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате на пользовательские запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и использует точность float16 согласно конфигурации слияния. Метаданные классифицируют её как дообученную производную базовой модели, хотя README описывает именно слияние весов; поэтому происхождение указано как merge. Лицензия и заявленные языки в предоставленных данных не обозначены.

bunnycore/HyperLexi-8B-breadcrumbs — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом breadcrumbs. В слияние вошли несколько моделей на базе Llama 3.1, включая варианты для генерации текста без цензурных ограничений, программирования, диалогов и рефлексивных ответов. Базовой моделью при слиянии была unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; её можно применять для ответов на вопросы, помощи с кодом и создания развернутых текстовых ответов. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Ice0.55-17.01-RP — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью слияния предварительно обученных моделей методом SLERP через mergekit. В карточке указаны две исходные модели: Ice0.54-17.01-RP и Ice0.53-16.01-RP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не сообщает о специальных предметных областях, поддерживаемых языках или отдельных возможностях вроде работы с инструментами. Файлы опубликованы в формате Safetensors. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Ice0.67-25.01-RP — языковая модель, созданная автором репозитория как слияние предварительно обученных моделей с помощью метода SLERP и инструментария mergekit. В слияние вошли daybreak-kunoichi-2dpo-7b и Ice0.66-25.01-RP; конфигурация использует слои 0–31 обеих моделей и точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README не уточняет специализацию сценариев и языки, поэтому её можно описать только как модель генерации общего текста. Репозиторий содержит веса Safetensors; сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Inex12Neuralsynthesis-7B — автоматически объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne на основе MSL7/INEX12-7b и Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.3 методом dare_ties. В конфигурации слияния для NeuralSynthesis указаны density 0,53 и weight 0,6; веса представлены в формате safetensors, архитектура — MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данных о целевых языках и специализированных областях применения в предоставленных источниках нет.

win10/Infinirc-ArliAI-RPMax-v1.3-merge-13.3B — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная автором win10 с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом passthrough; среди исходных моделей указана win10/Infinirc-ArliAI-RPMax-v1.3-merge-8B. Метаданные каталога также связывают модель с этой базовой моделью и классифицируют её как производную. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В репозитории представлены веса Safetensors для библиотеки Transformers. Метаданные указывают 12,7 млрд параметров и архитектуру LlamaForCausalLM. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B-GGUF — квантизированная версия текстовой генеративной модели Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B, разработанной BAAI и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации текста и использования инструментов; в README также указана совместимость с LlamaEdge. Поддерживается английский язык, модальность — текстовая. Модель основана на Llama 3.1 с размером 8B параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, а также f16, с размером файлов примерно от 3,18 до 16,1 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшими потерями качества. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к ресурсам, но может существенно ухудшать качество ответов. Лицензия указана как llama3.1. Для работы требуется совместимое программное обеспечение, например LlamaEdge версии 0.14.0 или выше, с шаблоном запросов llama-3-chat; README также описывает режим использования инструментов.

Ingot-7b-slerp-6 — слитая модель для генерации текста, созданная liminerity с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/Ingot-7b-slerp-2 и liminerity/Ingot-7b-slerp-4 методом SLERP; архитектура — dense MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Данных о специализированной области или поддерживаемых языках в карточке нет. Лицензия в предоставленных источниках не указана.