I.5Создание и редактирование текста

Kosmos-EVAA-TSN-8B — объединённая модель семейства Llama, созданная jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-light-8B и bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста. Сценарии применения и свойства базовых моделей указывают на диалоги и следование инструкциям. Модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Сведения о лицензии и специальных ограничениях в предоставленных материалах отсутствуют; перед использованием следует проверить условия базовых моделей и самого репозитория.

Kosmos-EVAA-v7-8B — объединённая языковая модель, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v6-8B. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалогов; контекст составляет до 8192 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в диалоговых и текстовых сценариях. В репозитории указаны веса safetensors и формат bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kosmos-EVAA-v9-TitanFusion-Mix-8B — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v9-8B и bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix. В репозитории указаны архитектура LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 8192 токена. Карточка не описывает специализацию по отдельным областям или языкам. Использование регулируется лицензией базовых моделей; сведения о лицензии этой модели в предоставленных источниках отсутствуют.

Krakowiak-7B-v3 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем szymonrucinski. В README показана загрузка весов через Transformers и применение чат-шаблона токенизатора Mistral-7B-Instruct-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может применяться для ответов на запросы, продолжения текста и создания черновиков. Карточка не описывает отдельную специализацию или поддерживаемые естественные языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

T145/KRONOS-8B-V5 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B; в объединение также вошли mukaj/Llama-3.1-Hawkish-8B, T145/KRONOS-8B-V1-P2, T145/KRONOS-8B-V1-P3 и unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоги. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 25,43 и IFEval 54,05; они характеризуют оценивание, но сами по себе не гарантируют качество в конкретных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы; результаты оценивания ограничены указанными тестами.

Kryton Muse v1 — плотное текстовое генеративное семейство Qwen2, созданное Kryton-Protocol как линейное слияние весов в формате SafeTensors: 90% Qwen2.5-1.5B-Instruct и 10% Qwen2.5-1.5B. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует токенизатор и конфигурацию генерации инструкционной версии и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном формате; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она прошла детерминированную проверку загрузки через Transformers на CPU и тест генерации текста. Для практического применения следует оценить следование инструкциям, качество промптов, достоверность, безопасность и регрессии. Лицензия — Apache-2.0.

KUJIRA Stock 1 — языковая модель для генерации текста, созданная разработчиком soramikaduki с помощью слияния нескольких предварительно обученных моделей методом Model Stock через mergekit. Базой слияния послужила DataPilot/ArrowPro-7B-KUJIRA; в состав также вошли пять моделей семейства KUJIRA и Nous-Hermes. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для использования указана лицензия CC BY-NC 4.0, допускающая применение с указанием авторства и ограничивающая коммерческое использование. Карточка не описывает специализированные предметные области или конкретные языки.

L3.1-Boshima-b — объединённая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit методом SLERP из ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-Formax-v1.0 и mergekit-community/L3-Boshima-a. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы и ведения чата на основе текстового ввода. Она распространяется в формате safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Сведения о лицензии и языковой специализации в предоставленных данных отсутствуют.

djuna/L3.1-Purosani — языковая чат-модель на архитектуре Llama, созданная объединением нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода della_linear. В основу слияния вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также в объединении использованы модели для вычислений, длинных текстов и диалогов. Число параметров составляет 7,5 млрд, заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций. Она работает с текстом и может применяться для ответов на вопросы, составления и продолжения текстов, а также обработки длинных запросов. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

kromvault выпустил L3-Horizon-Anteros-Ara-v0.1-9B — объединённую модель для генерации текста и диалогов. Она построена на архитектуре Llama с плотной моделью причинного языкового моделирования и содержит 8,4 млрд параметров; максимальный контекст — 8192 токена. Модель создана методом Della с помощью mergekit: в качестве базовой использована parts/anterosara.b, в объединение также включена parts/anterosara.c. Вес модели сохранён в формате safetensors, тип данных при объединении — bfloat16. Метаданные указывают библиотеку Transformers и возможность чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LakeExpander — объединённая языковая модель, созданная allstax с помощью mergekit из cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser и allstax/AI-G-Expander-v6. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров; веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Объединение выполнено методом SLERP с типом данных float16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной предметной области или гарантированных характеристиках качества в карточке нет.

LeoLM/leo-hessianai-13b-chat — немецко-английская чат-модель, разработанная в проекте LAION и HessianAI при участии Бьёрна Плюстера и Кристофа Шу. Это причинная decoder-only трансформерная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она дообучена на основе LeoLM/leo-hessianai-13b на подборке немецкоязычных инструкционных датасетов и предназначена для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений. Модель особенно хорошо показала себя в гуманитарных задачах, письме и ролевом диалоге; слабее справляется с математикой и сложными рассуждениями. Поддерживает немецкий и английский языки. Доступна в формате PyTorch через Transformers под лицензией Llama 2 Community License; перед применением следует проверять точность, смещения и безопасность ответов.

LeoLM/leo-hessianai-13b-chat-bilingual — двуязычная чат-модель, разработанная Björn Plüster и Christoph Schuhmann в сотрудничестве с LAION и HessianAI. Она основана на LeoLM/leo-hessianai-13b — языковой модели семейства Llama, построенной на Llama 2, — и дообучена на немецких инструкционных данных и их английских версиях. Модель предназначена для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений на немецком и английском языках. Это плотный авторегрессионный трансформер с 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. В опубликованной оценке MT-Bench сильнее всего показала себя в гуманитарных темах, а также в задачах STEM и письма. Модель хуже справляется с математикой и сложными рассуждениями; ответы могут быть неточными или предвзятыми, поэтому для конкретных приложений рекомендуется отдельная проверка безопасности и качества. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement.

leo-hessianai-7b-p1-llama-errors-p2-GEC — немецкоязычная модель для исправления грамматических ошибок (GEC), разработанная на базе LeoLM/leo-hessianai-7b. Её дообучили на миллионе синтетических примеров с ошибками, созданных моделью генерации ошибок на основе Llama, а также на данных с исправлениями, подготовленных людьми. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует исправленный текст; контекст составляет до 8192 токенов. Для немецкого языка авторы применяли предварительную обработку с детокенизацией и нормализацией пробелов и кавычек. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 2.

LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b-chat — немецкоязычная чат-модель LAION и HessianAI, созданная дообучением LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b на немецких инструкционных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений. Она поддерживает немецкий и английский языки; нативное контекстное окно — 32 768 токенов. В оценке MT-Bench-DE модель лучше справлялась с гуманитарными темами, естественно-научными вопросами, письмом и ролевыми диалогами, но слабее показала себя в математике и сложных рассуждениях. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточную, предвзятую или нежелательную информацию, поэтому перед применением в конкретных продуктах её следует проверить и настроить. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

LFM2.5-Encoder-350M-Spellchecker — модель Liquid AI, представляющая собой полное дообучение LFM2.5-Encoder-350M для исправления грамматических, орфографических и пунктуационных ошибок, а также ошибок регистра в английском тексте. В её основе — двунаправленный энкодер с теггером исправлений в стиле GECToR, который размечает ошибки на уровне подслов и применяет исправления итеративно; в README для инференса указано значение max_iter=4. Модель предназначена для проверки и редактирования английских предложений, включая исправление опечаток и грамматики. В README приведены результаты на LOCNESS, BEA-dev и CoNLL-14; на составном наборе MASTER указано значение ERRANT F0.5 64,24. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Для загрузки требуется включить trust_remote_code=True. Лицензия в метаданных обозначена как other.

LGRC-7B-slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Louis Grc с помощью LazyMergekit. Модель объединяет mistralai/Mistral-7B-v0.1 и mlabonne/AlphaMonarch-7B методом SLERP; в репозитории представлены веса SafeTensors в формате bfloat16. Размер составляет 7,1 млрд параметров, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжение или создание текста по текстовому запросу. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V4-70B — языковая модель компании Linkbricks, дообученная дата-сайентистом Джи Юнсоном (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 128 тыс. токенов; в репозитории представлены веса Safetensors для Transformers. Модель прошла продолженное предобучение на японском корпусе новостей и Википедии, а также SFT, DPO и слияние. Обучение включало японские, корейские, китайские и английские данные, задачи перевода и суммаризации, математику и логические рассуждения. Она предназначена для генерации текста, написания и редактирования, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, программирования, решения математических и логических задач и вызова функций. Карточка сообщает о лицензии Apache-2.0. Заявленные возможности основаны на описании разработчика; конкретные результаты на независимых тестах и ограничения качества для отдельных языков или задач в карточке не приведены.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V7-70B — языковая модель компании Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V4-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 128 тысяч токенов; опубликована в формате Safetensors и рассчитана на запуск через Transformers. Модель обучали с применением SFT и DPO на японских новостях и корпусе Википедии, а также на многоязычных данных для японского, корейского, китайского и английского языков. Она предназначена для генерации текста, письма и программирования, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, перевода, математических и логических задач. Поддерживается интерфейс вызова функций и инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные сценарии и способности отражают сведения карточки модели; README не приводит количественных оценок качества или результатов бенчмарков.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V2-70B — плотная языковая модель семейства Llama на 69,5 млрд параметров, созданная Саксо (Джи Юнсоном), специалистом по данным компании Linkbricks. Это дообучение версии V1-70B: модель прошла японское CPT, SFT и DPO и использует исходный токенизатор базовой модели. Для обучения применялись японские новостные и вики-корпуса, а также данные для задач на японском, корейском, китайском и английском языках. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, перевод, суммаризацию, математические и логические задачи. Поддерживает вызов инструментов и контекст до 131 072 токенов. Доступна в формате Safetensors через Transformers; лицензия — Apache-2.0. Качество ответов и вызова инструментов может зависеть от формулировки запроса. Карточка не приводит результатов стандартизированных оценок качества.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V6-70B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Юнсоном Джи (Saxo) на основе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для генерации текста в диалоге и работы с инструментами через function calling. Модель обучалась с помощью SFT, DPO и слияния весов на корпусах японских новостей и Википедии, а также на задачах с японским, корейским, китайским и английским языками. В карточке заявлено усиление для анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, письма, программирования, математики и логических рассуждений; среди обучающих задач также указаны перевод, суммаризация и ответы на вопросы. Доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные языковые и прикладные возможности приведены в карточке модели; независимые результаты оценки качества и дополнительные ограничения там не описаны.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V5-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсон Джи (Saxo) на базе V4. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная посредством японского SFT и DPO. Она принимает текст и генерирует текст; заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для японского, корейского, китайского и английского языков. В карточке указано обучение на японских новостях и корпусе Википедии, многоязычных данных для перевода и суммаризации, а также примерах для вопросов и ответов, математики и логических рассуждений. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и написание текстов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит независимых оценок качества; результаты для отдельных задач и языков могут различаться.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V6-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе V5. Модель семейства Llama с плотной архитектурой содержит 69,5 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Веса доступны в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для многоязычных задач на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке заявлены усиленная работа с отзывами и публикациями в социальных сетях, программированием, письмом, математикой и логическими задачами, а также интерфейс вызова функций и инструментов. Обучение включало японский SFT и DPO, многоязычные данные и корпус японских новостей и Википедии.

Модель Linkbricks Horizon AI Korean Superb 27B разработана дата-сайентистом компании Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на основе Google Gemma 2 27B Instruct. Это плотная причинно-следственная языковая модель Gemma 2 с 27,6 млрд параметров, дообученная на корейском языке этапами продолженного предобучения, обучения по инструкциям и DPO. Для обучения использовались крупный корпус корейских новостей, многоязычные данные и примеры для различных задач; токенизатор оставлен от базовой модели. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая перевод между корейским, китайским, английским и японским языками, суммаризацию, ответы на вопросы, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, программирование, письмо, математику и логические рассуждения. Метаданные указывают контекст 8192 токена; в README заявлено окно 128k, поэтому фактическую поддержку столь длинного контекста следует проверять в используемой конфигурации. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Japanese-70B-Advanced — дообученная модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на базе Llama 3.3 70B Instruct. Модель прошла японское продолжительное предобучение, затем SFT и DPO; использует плотную архитектуру Llama с 69,5 млрд параметров и контекстным окном до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке отмечено усиление перевода и межъязыковой работы, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Поддерживается интерфейс вызова функций и инструментов. Для обучения использовались 30 млн японских новостных материалов и корпус Википедии, а также многоязычные данные для разных задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. README заявляет перечисленные возможности, но не приводит результаты сравнительных оценок качества.

Lion-Lamarck-v.1.0.8 — объединённая с помощью mergekit методом SCE языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная пользователем nlpguy. В качестве основы использована sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7; в объединение также вошли SuperNova-Medius, Virtuoso-Small, Qwen2.5-14B-Vimarckoso-v3 и DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она может использоваться для ответов на вопросы, помощи с математическими задачами и программированием, а также для текстовых задач, требующих рассуждений. Доступны веса в формате safetensors и интерфейс для вызова инструментов. В метаданных не указана лицензия, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face.

Карточка модели prompt-agnostic-language-models/Llama-1B_ties_all на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.2-1B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.2 1B — авторегрессионная языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer. Это предварительно обученная многоязычная модель с примерно 1,23 млрд параметров; она принимает и генерирует текст, а также может работать с кодом. В карточке указаны контекст до 128 тысяч токенов, Grouped-Query Attention и обучение на смеси общедоступных данных. Модель предназначена для генерации текста и адаптации к различным задачам обработки естественного языка. Её можно использовать для черновиков и продолжения текста, перефразирования запросов, краткого изложения и диалоговых приложений после соответствующей настройки. Разработчик — Meta; модель доступна через библиотеку Transformers в формате safetensors. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Это предварительно обученная модель, а не версия, настроенная специально для диалога; качество и безопасность ответов следует проверять и при необходимости адаптировать для конкретного применения. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

Это преобразованные веса Meta Llama 2 13B Chat, опубликованные daryl149 в формате Hugging Face для использования с Transformers и PyTorch. Модель на архитектуре Llama представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель с 12,9 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов. Чат-версия предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Её можно использовать для создания чат-ботов, составления черновиков и ответов на вопросы на основе предоставленного контекста. README описывает конверсию весов, а не отдельное дообучение. Модель работает с текстом и выдаёт текст. Она распространяется по лицензии Llama 2 Community License от Meta с условиями использования и распространения, включая требования к атрибуции и соблюдению Acceptable Use Policy.

NousResearch/Llama-2-13b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате для Transformers. Это авторегрессионная плотная модель на архитектуре Transformer с 12,9 млрд параметров, дообученная с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Она предназначена для диалогов в формате ассистента и генерации текста на английском языке; принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога, создания черновиков и других сценариев генерации текста. Для ожидаемого поведения чат-версии необходимо использовать предусмотренный формат сообщений Llama 2. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед внедрением её следует проверять и настраивать под конкретное применение. Использование регулируется специальной лицензией Meta для Llama 2; для доступа к весам требуется принять её условия.

Llama 2 13B — это языковая модель для генерации текста, разработанная Meta. Репозиторий TheBloke содержит её версии в формате GGUF, подготовленные TheBloke для локального запуска и инференса на CPU и GPU. Модель основана на архитектуре Llama 2, имеет 13 миллиардов параметров и поддерживает английский язык. Она предназначена для задач генерации текста, включая диалоговые сценарии, написание и продолжение текстов, а также другие приложения text-generation. Формат GGUF поддерживает метаданные, специальные токены и улучшенную токенизацию; доступны варианты квантования с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать баланс между размером, требованиями к памяти и качеством. Контекстное окно и точный набор поддерживаемых модальностей в README не указаны; модель является текстовой и не поддерживает мультимодальный ввод. Файлы совместимы с llama.cpp и рядом сторонних интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, llama-cpp-python и другие. Квантование снижает требования к ресурсам, но может уменьшать качество по сравнению с исходной версией в формате fp16; степень компромисса зависит от выбранного варианта. Модель распространяется по лицензии Llama 2; условия лицензии следует учитывать при использовании.