I.5Создание и редактирование текста

NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — разговорная большая языковая модель NVIDIA для рассуждений, следования инструкциям и построения агентных систем. В карточке указаны 120 млрд параметров, из которых активно используются 12 млрд; архитектура LatentMoE сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания, а Multi-Token Prediction (MTP) предназначен для ускорения генерации. Метаданные каталога указывают архитектуру Nemotron-H и 6,6 млрд параметров, что расходится с числами в README; эти характеристики требуют осторожной интерпретации. Модель рассчитана на чат, сложные инструкции, код, математику, длинноконтекстные рассуждения и работу в совместных агентных сценариях, включая автоматизацию IT-заявок, RAG и обработку нескольких документов. README заявляет контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные указывают 262 144 токена. Поддерживаются английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель опубликована как BF16, но в README также описано обучение с NVFP4-квантизацией; формат файлов репозитория в метаданных — safetensors. Указана лицензия other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой. Модель версии v1.0 GA предназначена для практического применения.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов с поддержкой рассуждений. Это эластичный чекпойнт на базе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16, содержащий вложенные варианты размером 30B, 23B и 12B параметров, которые можно извлечь из общих весов. Для основного варианта указаны 30B общих и 3,6B активных параметров; архитектура сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts. Модель распространяется в формате BF16 через safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалогов, решения задач на рассуждение и генерации текста с возможностью выбирать вариант под доступный вычислительный бюджет. Она поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Размер контекста по метаданным — 262 144 токена; в README также описана настройка развёртывания с контекстом до 1M токенов. README заявляет готовность к коммерческому использованию, однако конкретное обозначение лицензии в метаданных — other, поэтому условия следует проверить на странице модели.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-30B-A3B-NVFP4-GGUF — GGUF-представление NVFP4-квантизованной эластичной языковой модели NVIDIA. В одном чекпойнте заключены три вложенных варианта на 30B, 23B и 12B параметров с общим пространством весов; для генерации можно выбрать подходящий размер. Модель основана на NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 и сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts. В базовой архитектуре 23 слоя Mamba-2 и MoE, 6 слоёв внимания, а в каждом MoE-слое — 128 экспертов и один общий, из которых на токен активируются шесть. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и генерации текста, а вложенные размеры позволяют выбирать компромисс между качеством, вычислительными затратами и задержкой. Контекст в README указан до 128K в примере развёртывания и до 1M при увеличении настройки. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README описана квантизация NVFP4 с дистилляцией с учётом квантизации и заявлена готовность к коммерческому использованию. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

Mungert/NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-GGUF — это GGUF-версия языковой модели NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2, разработанной NVIDIA Corporation и преобразованной с использованием llama.cpp. Модель дообучена на базе NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base и предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям и решения задач с рассуждением, включая программирование, математические задачи, чат-ботов, RAG-системы и AI-агентов. Модель имеет гибридную архитектуру Mamba2-Transformer (Nemotron-Hybrid), включающую преимущественно слои Mamba-2 и MLP, а также четыре attention-слоя. Она поддерживает текстовый ввод и вывод, контекст до 128K токенов и управление бюджетом рассуждений во время инференса. В карточке указана поддержка английского, немецкого, испанского, французского, итальянского и японского языков; в разделе о вводе дополнительно перечислены корейский, португальский, русский и китайский языки. Модель имеет размер 12B параметров. Сильными сторонами являются сочетание возможностей рассуждения и обычного диалога, большой контекст, возможность отключать или ограничивать рассуждения, а также оптимизация GGUF-представления с повышением точности отдельных важных слоёв при квантовании. Ограничения включают возможное снижение точности при отключении рассуждений и увеличение размера файлов из-за повышения точности отдельных слоёв; конкретные характеристики производительности зависят от выбранного варианта квантования. Использование разрешено для коммерческих целей в соответствии с NVIDIA Open Model License Agreement.

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2-FP8 — языковая модель NVIDIA для диалогов, следования инструкциям и задач с рассуждением. Это FP8-квантизированная версия NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2; гибридная архитектура Nemotron-H сочетает слои Mamba-2 и MLP с четырьмя слоями внимания. В FP8 переведены слои Mamba и MLP, а слои внимания и компоненты Conv1d сохранены в BF16. Метаданные указывают 15,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Режим рассуждения можно включать или отключать через системный промпт; она подходит для чат-ботов, AI-агентов, RAG-систем, программирования и типовых задач по инструкциям. Основные языки по карточке — английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский; README также перечисляет корейский, португальский, русский и китайский как поддерживаемые во входных данных. Доступна коммерческая эксплуатация; в метаданных лицензия обозначена как other. Для инференса указана оптимизация под GPU NVIDIA; README предупреждает, что в vLLM точность может снизиться без параметра mamba_ssm_cache_dtype float32.

Ognoexperiment27multi_verse_modelCalmexperiment-7B — автоматически собранная Maxime Labonne объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В README указаны CalmExperiment-7B-slerp и конфигурация слияния DARE-TIES; метаданные связывают модель с allknowingroger/CalmExperiment-7B-slerp. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текст и генерирует текст, с заявленной длиной контекста 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные сценарии или конкретные языки.

Omega AI 8B — публикация модели Qwen3-8B под брендом Omega AI. Репозиторий сохраняет исходные предварительно обученные веса без дообучения и содержит только изменения брендинга и метаданных. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, следования инструкциям, рассуждений, работы с кодом и вызова инструментов — эти возможности описаны для базовой Qwen3-8B. Карточка Omega не сообщает о дополнительном обучении или отдельных улучшениях относительно базы. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Omnarch-7B — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из WestBeagle-7B, NeuralBeagle14-7B и двух версий NeuralOmniBeagle. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на запросы и свободной генерации текста. В состав объединения входит NeuralBeagle14-7B — модель для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

OmniBeagleMBX-v3-7B — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/OmniBeagle-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. В основе лежит плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем и других сценариев языковой генерации. В README указано, что веса объединены методом slerp с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B — слитая текстовая модель, созданная paulml с помощью LazyMergekit из paulml/OmniBeagleMBX-v3-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для слияния применён метод SLERP; файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Omni-Reasoner4-Merged — объединённая языковая модель от prithivMLmods, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли Qwen/QwQ-32B-Preview, Qwen/Qwen2.5-32B и prithivMLmods/Blaze.1-32B-Instruct; в качестве базовой модели указана Qwen/QwQ-32B-Preview. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалоговых ответов. Длина контекста — 32 768 токенов; заявлена поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста, включая задачи рассуждения, на которые указывает название и включение QwQ-32B-Preview. Поддерживаемые языки в карточке не перечислены. Файлы представлены в формате safetensors и предназначены для использования с Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.1 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenBuddy — многоязычная чат-модель на базе архитектуры Mistral, представленная в варианте с контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors через библиотеку Transformers. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы, составления и переформулирования текстов на поддерживаемых языках. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять для критически важных решений в медицине, праве, финансах или управлении системами, способными причинить вред. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели ff670/openbuddy-mixtral-7bx8-v17.3-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.4 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v16.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-14b-v23.1-200k — многоязычная чат-модель OpenBuddy на 14 млрд параметров. Она основана на Qwen2.5-14B-Chat и использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM; модель предназначена для диалоговой генерации текста. Заявленная длина контекста составляет 200 000 токенов. Модель подходит для чат-ботов и приложений, которым нужны ответы и диалог на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и финском языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы с шаблоном чата README рекомендует быстрый токенизатор из Transformers, также упоминается развёртывание API через vLLM. Лицензия — Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Разработчик предостерегает от применения в критических и высокорисковых сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

openchat-3.5-0106-128k-DPO-fixed-32000 — слитая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и работы с длинными документами; заявленная длина контекста в метаданных — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных языковых ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Weyaxi создал OpenChat 3.5 1210 Seraph Slerp, объединив модели openchat/openchat-3.5-1210 и Weyaxi/Seraph-7B методом Slerp с помощью mergekit. В конфигурации указана базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM примерно на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется под лицензией Apache-2.0. README не приводит отдельные сведения о языках и специализированных областях применения.

OpenChat v3.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная командой OpenChat и дообученная методом supervised fine-tuning на примерно 80 тысячах диалогов ShareGPT. Модель с 12,9 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов, генерации и редактирования текста, ответов на вопросы и создания диалоговых приложений через OpenAI-совместимый API. В README сообщаются результаты AlpacaEval и MT-bench, однако они отражают ограниченный набор сценариев и не гарантируют качество для каждой задачи. OpenChat v3.2 распространяется по лицензии Llama 2 Community License, допускающей коммерческое использование при соблюдении её условий. Модель может ошибаться, галлюцинировать факты, а также испытывать трудности со сложными рассуждениями, математикой и программированием.

OpenChat v3.2 Super — диалоговая языковая модель из семейства OpenChat, разработанная командой OpenChat и дообученная на основе Llama 2. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текст для генерации текстовых ответов. Нативный контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста; авторы также сообщают о высокой оценке в тестах AgentBench, AlpacaEval и MT-bench. Для развёртывания авторы рекомендуют OpenChat API server на базе vLLM; в README указаны требования от 48 ГБ видеопамяти на одном GPU или двух потребительских GPU с разделением нагрузки. Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License, допускающей коммерческое использование. Возможны галлюцинации, а качество может снижаться на сложных рассуждениях, математике и задачах программирования.

OpenDolphin-7B-slerp — объединённая модель WesPro, созданная методом slerp с помощью LazyMergekit на основе macadeliccc/Mistral-7B-v0.2-OpenHermes и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и генерирует текст; её нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Она подходит для диалоговых приложений и генерации ответов, в том числе в сценариях RAG с передачей контекста в запросе. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или языковые приоритеты. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и устойчивость ответов зависят от запроса и переданного контекста; README не приводит оценки качества или подробных ограничений.

OpenHermes-2.5-Mistral-7B-x2 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная IsakNordgren с помощью LazyMergekit на основе teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. В README указан метод слияния dare_ties с параметрами density 0,53 и weight 0,6; каталог характеризует базовую модель как дообученную на инструкциях и диалогах. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и помощи с кодом. Данные карточки не описывают отдельные языки, поэтому нельзя определить, на каких языках она рассчитана в первую очередь. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

MaziyarPanahi выпустил эту диалоговую модель как слияние Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-1-7B методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на диалог и генерацию текста по инструкциям; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и создания текстов по запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или ограничениях качества.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp — языковая модель Weyaxi, созданная слиянием через mergekit моделей Intel/neural-chat-7b-v3-3 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогов. Для общения в README рекомендуется шаблон ChatML. Указанное окно контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста. Репозиторий содержит веса safetensors; для этой модели также опубликованы отдельные варианты квантования GPTQ, GGUF и AWQ. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких бенчмарках, но не описывает языковое покрытие или специализированные области применения.

giraffe176 выпустил объединённую модель Open_Hermes_Orca_Mistral-7B — языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit: объединяет teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors; в README указана точность float16. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких тестах, но не описывает отдельные гарантии качества или ограничения применения.

OpenLLaMA 7B — авторская предварительно обученная языковая модель OpenLM Research, созданная как открытая воспроизводимая реализация архитектуры Meta AI LLaMA. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Она обучена с нуля на наборе RedPajama, содержащем более 1,2 трлн токенов; доступны веса PyTorch, а проект также выпускал веса для JAX. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для языковых приложений и дальнейшей адаптации. По оценке авторов, OpenLLaMA 7B показывает сопоставимые с оригинальной LLaMA 7B и GPT-J 6B результаты на большинстве рассмотренных задач. В карточке не заявлены специализированная область или отдельная языковая специализация. Для корректной токенизации авторы рекомендуют не использовать быстрый токенизатор Transformers: автоматически конвертированная версия может ошибаться. При few-shot оценке рекомендуется добавлять BOS-токен. Авторы также отмечают возможное загрязнение обучающего набора данными бенчмарков CB и WSC и исключили эти задачи из оценки. Лицензия модели — Apache-2.0.

OpenZephyrChat-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная объединением весов Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenZephyrChat методом SLERP с помощью MergeKit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на сообщения и инструкции в формате чата. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст. Длина контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или предметные специализации, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения.

OPT-IML-Max — инструкционно дообученная языковая модель семейства OPT, разработанная Meta. Она обучена на примерно 2000 задачах обработки естественного языка из восьми бенчмарков, включая Super-NaturalInstructions, FLAN и PromptSource, и предназначена для выполнения разнообразных инструкций и генерации текста. Модель использует плотную причинную архитектуру OPTForCausalLM, содержит около 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, перефразирования и других текстовых задач, сформулированных в виде инструкций. Карточка не уточняет список поддерживаемых естественных языков. Возможны фактические ошибки, токсичные высказывания и воспроизведение стереотипов; ответы требуют проверки. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Orion-14B-LongChat — многоязычная плотная авторегрессионная языковая модель компании OrionStarAI, обученная с нуля. Версия LongChat предназначена для диалогов и работы с очень длинными текстами; заявленная длина контекста составляет 200 000 токенов, а максимальная поддерживаемая длина — до 320 000 токенов. Размер модели — 14,1 млрд параметров, формат весов в репозитории — PyTorch. Модель рассчитана на генерацию текста и может применяться для диалогов, анализа длинных документов и работы с кодом. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, японского и корейского языков; модель обучена на многоязычном корпусе объёмом 2,5 трлн токенов. OrionStarAI указывает на высокие результаты для длинных последовательностей, но качество ответов и фактическая точность могут зависеть от задачи и входного контекста. Условия лицензирования в предоставленной карточке не описаны.