I.5Создание и редактирование текста

jordiclive/instruction-tuned-gpt-neox-20b — экспериментальная языковая модель на архитектуре GPT-NeoX, дообученная следовать инструкциям и генерировать текст. Модель содержит 26,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативная длина контекста — 2048 токенов. Её можно применять для ответов на инструкции и запросы, генерации продолжений и других текстовых задач общего назначения. В карточке не приведены сведения о специальных предметных областях или поддерживаемых естественных языках. Модель экспериментальная; лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/Interleaved-upscale-magnum-v4-39B — объединённая модель большого языкового моделирования, созданная с помощью mergekit на основе anthracite-org/magnum-v4-22b. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 38,8 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, включая диалоговые сценарии и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с Transformers. Лицензия CC BY-ND 4.0 требует указания авторства и ограничивает распространение производных материалов согласно её условиям. Карточка описывает слияние методом passthrough, включающее anthracite-org/magnum-v4-22b.

InternLM2.5-20B-Chat — разговорная текстовая модель семейства InternLM, разработанная командой InternLM. Данный репозиторий содержит её квантизованные версии в формате GGUF, подготовленные Second State Inc. на основе модели internlm/internlm2_5-20b-chat и предназначенные для локального запуска средствами, совместимыми с GGUF, включая LlamaEdge. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; README также указывает поддержку использования инструментов через специальный шаблон prompt. Это текстовая модель без заявленной поддержки других модальностей. Она содержит 20 миллиардов параметров, использует шаблон ChatML и поддерживает контекст размером до 32 000 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также f16; их размер составляет примерно от 7,55 до 39,7 ГБ. Основное преимущество репозитория — выбор компромисса между размером файлов и качеством: Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Более агрессивное квантование уменьшает требования к памяти, но может заметно ухудшить качество ответов. Для запуска с LlamaEdge требуется версия 0.13.0 или выше. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в README.

Карточка модели eth-dl-rewards/internlm2-7b-mod на Hugging Face совпадает с карточкой internlm/internlm2-7b, поэтому описание составлено по ней. InternLM2-7B — плотная авторегрессионная языковая модель второго поколения InternLM, разработанная командой InternLM. Это базовая модель для продолжения текста и адаптации под прикладные задачи; README отдельно рекомендует версию internlm2 для большинства применений, а чат-версии описывает как отдельные варианты. Модель содержит 7,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов согласно метаданным. Разработчик заявляет о сильных результатах на задачах длинного контекста, рассуждений, математики и программирования, включая поиск сведений в длинных текстах. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения о конкретных поддерживаемых естественных языках в источниках отсутствуют. Как и другие вероятностные языковые модели, InternLM2-7B может выдавать фактические ошибки, предвзятые или вредоносные ответы. Код распространяется по Apache-2.0; для весов README указывает академический доступ и возможность запросить бесплатное коммерческое разрешение, поэтому условия использования весов следует сверять с лицензией и соответствующим разрешением.

QuantFactory/internlm2-chat-7b-sft-GGUF — квантизированная версия языковой модели InternLM2-Chat-7B-SFT, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp на базе модели internlm/internlm2-chat-7b-sft. Это текстовая causal language model для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель предназначена для общения, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач, написания и анализа кода, творческого письма, анализа данных, а также использования в агентных системах с инструментами и многошаговыми вызовами. Указано контекстное окно до 200 000 токенов и размер 7 миллиардов параметров. Модель работает с текстом; конкретный набор поддерживаемых языков в README не указан. Версия SFT предназначена также для исследования влияния RLHF, поскольку последующая версия InternLM2-Chat-7B дополнительно обучалась с помощью Online RLHF. К сильным сторонам относятся заявленные результаты в рассуждениях, математике, программировании, следовании инструкциям и задачах с длинным контекстом, а также преимущества квантизированного формата для запуска через llama.cpp. Ограничения включают возможные ошибки, предвзятость, дискриминационные или иные вредные ответы; качество зависит от квантизации и условий запуска. В README указана лицензия «other», без подробного описания условий, поэтому точные правила использования следует уточнять в исходной карточке модели.

InternLM3-8B-Instruct — плотная языковая модель с 8,3 млрд параметров, разработанная командой InternLM и предназначенная для широкого круга задач и сложных рассуждений. Она поддерживает диалоговый режим и может переключаться между обычными ответами и режимом глубокого мышления с развёрнутой цепочкой рассуждений. Модель обучена на 4 трлн токенов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, работы со знаниями и задач, требующих рассуждений. В карточке приводятся результаты OpenCompass, где модель показывает высокие результаты на некоторых тестах по сравнению с сопоставимыми открытыми моделями; эти показатели зависят от конфигурации оценки. InternLM3-8B-Instruct принимает текст и генерирует текст. В README отдельно отмечено, что ответы могут содержать предвзятость, дискриминационные или иные вредоносные высказывания. Код и веса распространяются по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-020ea1c8-1396-4ffe-8a30-ce8fe2279341 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-2056dc95-c8a4-41df-9f73-0c7ce798fe20 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-56159e64-0eb6-4eaa-9608-08f385da12bb на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-655db4cc-31b8-41ce-b21b-da1421dcc629 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-6f435ef6-ae86-4cda-8529-4ab6f5393b5b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-bd1732c6-63b2-4e3e-8142-bbf842fcb96a на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-e90e533f-da28-4c2d-a9ff-aef6d003f9f6 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-ecd192a7-0f41-4a16-9478-ebe36160e035 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

jackalope-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и openaccess-ai-collective/jackalope-7b методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в диалоговом режиме. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации текста и ответов на запросы. В метаданных не указаны специализированные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому их нельзя уверенно определить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

JAIS-6p7b-Chat — двуязычная большая языковая модель, разработанная Inception, компанией G42, совместно с MBZUAI и Cerebras. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, понимания естественного языка и поддержки пользователей на арабском и английском языках. Модель содержит около 6,7 млрд параметров и использует авторегрессионную decoder-only архитектуру Transformer, нелинейность SwiGLU и позиционные представления ALiBi. Она работает с текстовыми данными и имеет контекст до 2048 токенов. В карточке Hugging Face для указанного идентификатора заявлена задача text-generation. Сильными сторонами являются специализация на арабском языке при сохранении возможностей английского, а также применение в диалоговых и генеративных сценариях. Модель ограничена текстовой модальностью, размером контекста 2048 токенов и возможными ошибками или неточностями генерации. Для семейства JAIS указана лицензия Apache 2.0.

J.O.S.I.E.3-Beta10-7B-slerp — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием Weyaxi/Einstein-v5-v0.2-7B и argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

JoyAI-LLM Flash — среднеразмерная инструкционная языковая модель, разработанная командой JD/JDopensource. Она предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, работы со знаниями, рассуждений, программирования, использования инструментов и автономного решения задач. Модель обучалась на 20 триллионах текстовых токенов с применением оптимизатора Muon, а затем прошла supervised fine-tuning, direct preference optimization и reinforcement learning в различных средах. Заявлена поддержка китайского и английского языков. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts с 48 миллиардами общих и 3 миллиардами активируемых параметров. Она содержит 40 слоёв, включая один dense-слой, 32 attention heads, 256 экспертов, из которых для каждого токена выбираются 8, и один shared expert. Используются attention-механизм MLA, активация SwiGLU, словарь примерно на 129 тысяч токенов и контекст длиной до 128K токенов. Среди заявленных особенностей — FiberPO для повышения устойчивости обучения агентов и методы совместной оптимизации обучения и инференса, обеспечивающие заявленный прирост пропускной способности в 1,3–1,7 раза относительно версии без MTP. README указывает лицензию Modified MIT. Конкретные ограничения, требования к оборудованию и условия коммерческого использования отдельно не описаны.

KAI-7B-Instruct-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и KAI-7B-Instruct-v0.1 от Keynote Technology методом SLERP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленный размер контекста — до 32 768 токенов. В карточке не указаны целевые языки и специализированная предметная область. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Hutgaecha дообучил диалоговую модель Kakao kanana-1.5-8b-instruct-2505 и объединил результат в отдельную модель. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалоге; базовая модель также поддерживает программирование, математические задачи и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование при соблюдении её условий.

Модель yeeun2/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная диалоговая Llama-модель на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель разработал пользователь yeeun2; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL из Hugging Face. Базовая модель Kakao рассчитана на генерацию текста, программирование, математику и вызов инструментов, однако README не уточняет, какие из этих навыков были целью дополнительного дообучения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Это дообученная диалоговая модель egoigo на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Модель относится к семейству Llama, имеет плотную архитектуру и около 7,5 млрд параметров; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе в формате диалога и с интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации текста. Базовая Kanana также предназначена для программирования и математики, однако README не описывает специализацию или результаты именно этой версии Persona-Merge-K. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Kaori-70b-v1 — языковая модель семейства Llama с 68,7 млрд параметров, дообученная Kaeri и Jenti методом QLoRA. Модель предназначена для генерации текста; при разработке использовались наборы данных Open-Platypus, Dolphin и OpenOrca. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекст составляет 4096 токенов. Карточка указывает лицензию Llama 2; применимость этой лицензии следует учитывать при использовании и распространении модели.

Karen_TheEditor_V2_STRICT_Mistral_7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая авторами репозитория MaziyarPanahi чат-модель на архитектуре Mistral, содержащая 7,1 млрд параметров. Она получена слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и FPHam/Karen_TheEditor_V2_STRICT_Mistral_7B методом SLERP; в репозитории представлены веса Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы, включая редактирование текста, проверку орфографии и грамматики. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст; в карточке упоминаются английские термины для проверки правописания и грамматики, но отдельный список естественных языков не приведён. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество редактирования и языковой охват зависят от запроса; модель унаследовала ограничения базовой Mistral-7B-Instruct и может ошибаться или менять смысл при правке.

Kosmos-Elusive-VENN-8B — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP на основе jaspionjader/Kosmos-Elusive-8b и jaspionjader/Kosmos-VENN-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Каталог описывает базовую модель как ориентированную на русский и английский языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kosmos-EVAA-gamma-light-alt-8B — языковая модель для генерации текста, созданная автором репозитория путём слияния предварительно обученных моделей jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-alt-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B. Для объединения применён метод SLERP с помощью mergekit; модель использует архитектуру Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу и поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Сведения о специализации по областям, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Kosmos-EVAA-gamma-v16-8B — объединённая модель семейства Llama, созданная jaspionjader методом SLERP с помощью mergekit из jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-v15-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-light-8B. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,5 млрд параметров для генерации текста; репозиторий содержит веса Safetensors, а конфигурация слияния задаёт формат bfloat16. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Её можно использовать для диалогов, написания и продолжения текста, а также других задач генерации на основе языковой модели. В README и доступных метаданных нет сведений о целевых языках, специальных областях применения, лицензии или конкретных ограничениях качества.

jaspionjader/Kosmos-EVAA-immersive-sof-v44-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная разработчиком jaspionjader путём слияния предварительно обученных моделей jaspionjader/sof-10, jaspionjader/sof-13 и jaspionjader/sof-14 методом Model Stock с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Указанный размер — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или прикладных областях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jaspionjader/Kosmos-EVAA-mix-v35-8B — объединённая языковая модель, созданная jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/test-19 и jaspionjader/test-18. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Данные не описывают специальные предметные области, дополнительные модальности или конкретные сценарии применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kosmos-EVAA-PRP-v26-8B — текстовая генеративная модель, созданная jaspionjader с помощью mergekit. Веса двух предварительно обученных моделей, jaspionjader/Kosmos-EVAA-TSN-v21-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-PRP-v25-8B, объединены методом SLERP; архитектура — плотная Llama с 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Она использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка не описывает специализированную область применения или конкретные языки. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.