I.5Создание и редактирование текста

Apriel-5B-Instruct — языковая модель общего назначения от ServiceNow AI, дообученная на Apriel-5B-Base с помощью продолженного предобучения, supervised fine-tuning и этапов выравнивания DPO и RLVR. Это плотный авторегрессионный Transformer-декодер с grouped-query attention и позиционными эмбеддингами YARN; в репозитории указаны 4,6 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors и доступны по лицензии MIT. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям, ответов на вопросы, генерации и краткого изложения текста, помощи с кодом, логических рассуждений и творческого письма. Она поддерживает структурированные диалоги и сценарии вызова инструментов. Основной язык — английский; качество на менее представленных языках может быть ниже. Модель может выдавать фактически неверные, вводящие в заблуждение или устаревшие ответы и отражать смещения обучающих данных. Её не следует применять в критически важных сценариях без проверки человеком и дополнительных мер защиты; для медицинских, юридических и финансовых решений она не подходит без специальных safeguards.

AquilaChat2-34B-16K — диалоговая языковая модель BAAI из серии Aquila2, предназначенная для генерации ответов и работы с длинными текстами. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре AquilaForCausalLM и содержит 33,1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 16 384 токена. Доступны веса в формате PyTorch. Модель подходит для диалогов, генерации и суммирования длинных текстов, а также выполнения инструкций в обычных сценариях общения. В README описана версия V1.2, в которой улучшены синтез длинных текстов и выполнение инструкций по сравнению с V1. Для модели указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория.

Arcee-Blitz — плотная языковая модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров, разработанная Arcee AI на базе Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Модель дистиллировали на логитах DeepSeek-V3, затем дополнительно дообучили; она предназначена для диалогов и широкого круга задач генерации текста как практичная и эффективная рабочая модель. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты сравнительных тестов на MixEval, GPQADiamond и BigCodeBench Complete, где Arcee-Blitz превосходит указанную версию Mistral-Small-3; эти результаты не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Arcee-Nova — языковая модель от Arcee AI для диалогов и широкого круга задач генерации текста. Она объединяет Qwen2-72B-Instruct с пользовательской моделью, дообученной на смеси данных общего назначения. В метаданных указаны плотная архитектура Qwen2, 71,5 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для рассуждений, творческого письма, программирования и понимания естественного языка. Её можно применять для чат-ботов поддержки, подготовки материалов и документации, помощи в разработке ПО, анализа данных, исследовательской работы и разбора юридических или учебных материалов. README сообщает о высокой производительности на наборе оценивания OpenLLM Leaderboard 2.0, но не приводит подробностей протокола оценки. Модель принимает и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors; README также ссылается на доступные сборки GGUF. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в материалах репозитория. В README не описаны конкретные языки и ограничения качества.

Athene-V2-Chat-72B — диалоговая языковая модель с открытыми весами, разработанная командой Nexusflow. Это дообученная с помощью RLHF модель Qwen2.5-72B-Instruct с плотной архитектурой Qwen2; в репозитории доступны веса в формате safetensors. Модель рассчитана на диалог, генерацию текстов, решение математических задач и программирование. Она использует шаблон чата Qwen2.5-72B-Instruct и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке разработчик сообщает о сильных результатах в чат-бенчмарках, математике, программировании, следовании инструкциям и многошаговом диалоге. Модель также имеет интерфейс вызова инструментов, однако для сложных агентных сценариев Nexusflow выделяет отдельную модель Athene-V2-Agent-72B. Лицензия — Nexusflow Research License; перед использованием следует проверить её условия для конкретного сценария.

Aya-23-35B — мультиязычная большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer с 35 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям. Она предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Модель принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов, а также перевода и суммаризации. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. В карточке указано, что Aya 23 — более ранняя версия по сравнению с Aya Expanse.

adamo1139/aya-expanse-32b-ungated — открытая версия весов Aya Expanse 32B от Cohere For AI без ограничения доступа через gated-доступ. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель семейства Cohere с 32,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов на 23 языках. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные указывают контекст 8192 токена. Модель подходит для многоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы, создания и перефразирования текстов на поддерживаемых языках. В карточке описаны supervised fine-tuning, обучение на предпочтениях, настройка безопасности и слияние моделей в процессе подготовки Aya Expanse. Для распространения указана лицензия CC-BY-NC-4.0; карточка также требует соблюдать политику допустимого использования Cohere For AI.

Aya Expanse 8B Ungated — открытая версия весов многоязычной языковой модели, разработанной Cohere For AI на основе предварительно обученной модели семейства Command. Это авторегрессионный трансформер Cohere с 8 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Её постобучение включает обучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройку безопасности и слияние моделей. Она подходит для ответов на вопросы, диалогов и создания текстов на поддерживаемых языках. Веса опубликованы по лицензии CC-BY-NC-4.0; использование также регулируется политикой допустимого использования C4AI. Лицензия ограничивает коммерческое применение. Модель принимает и выдаёт только текст; заявленная длина контекста — около 8 тысяч токенов.

jondurbin/bagel-20b-v04-llama — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная как версия Bagel-20B-v04 с архитектурой Llama. В README указано, что Bagel-20B-v04 дообучена на базе internlm2-20b; метаданные также указывают internlm/internlm2-20b в качестве базовой модели. Модель содержит 19,3 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для ответов на вопросы, следования инструкциям, написания и пересказа текстов, решения задач по математике и естественным наукам, программирования, ролевого общения и вызова функций. В обучении использовались данные для диалогов, чтения с пониманием, контекстных ответов, суммаризации, Python и SQL, а также многоязычные материалы. Поддерживаются несколько форматов промптов; шаблон по умолчанию использует формат Llama 2. Карточка указывает лицензию «other», не раскрывая в предоставленных данных её точные условия. Обучающие данные охватывают разные стили и задачи, включая ролевые диалоги и токсичные примеры; ответы требуют проверки, особенно для фактических, программных и чувствительных запросов. Модель является дообученной версией InternLM2-20B.

Bagel 7B v0.5 — разговорная языковая модель, созданная Jon Durbin на основе дообучения Mistral-7B-v0.2 на наборе данных Bagel v0.5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; в репозитории веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для диалога и широкого круга инструктивных задач: ответов на вопросы, рассуждений, суммаризации, написания текстов, программирования и работы с контекстом. Обучающие данные охватывают математику, естественные науки, код, чтение с пониманием, ролевые диалоги, SQL, вызов функций и другие сценарии. Карточка указывает четыре варианта форматирования запросов, включая Vicuna, Llama 2, Alpaca и модифицированный ChatML; шаблон по умолчанию использует формат Llama 2. Модель работает с текстом и генерирует текст. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов зависит от задачи и формата запроса; модель может ошибаться в фактах и коде, а состав обучающих данных включает токсичный и потенциально незаконный контент. Для безопасного применения следует проверять результаты и учитывать особенности данных и ограничений исходной Mistral-7B-v0.2.

Bagel DPO 7B v0.4 — разговорная языковая модель, созданная jondurbin на основе Mistral 7B v0.1 и дополнительно обученная методом direct preference optimization (DPO). Она предназначена для генерации ответов в чате, следования инструкциям и задач общего назначения, включая вопросы по контексту, математику, программирование, суммаризацию и творческое письмо. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В обучении использованы наборы инструкций и предпочтений по разным темам, в том числе код, естественные науки, чтение, диалоги и художественное письмо. Карточка указывает четыре совместимых формата промпта: Vicuna, Llama 2, Alpaca и ChatML. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое применение. Карточка отмечает, что версия без DPO может быть лучше для ролевых диалогов; в наборе данных присутствуют токсичные примеры, поэтому выходы могут содержать токсичный или иной нежелательный контент. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Beaglake-7B — диалоговая модель генерации текста, созданная shadowml путём слияния shadowml/BeagleX-7B и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors и сохранены в bfloat16. Модель предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Beepo-22B — дообученная модель на базе Mistral-Small-Instruct-2409, опубликованная concedo. Это плотная языковая модель с 22 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова функций. Автор дообучал её для более послушного выполнения инструкций и снижения ограничений, стараясь сохранить способности исходной instruct-модели. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации текста и выполнения пользовательских инструкций. Карточка рекомендует формат инструкций Alpaca; исходный формат Mistral Instruct также поддерживается. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Beetle-FineWeb3-24B/beetle-monolingual-fineweb3-rus — модель генерации текста из семейства Beetle-FineWeb3, предназначенная для русскоязычной генерации текста. Идентификатор модели указывает на моноязычную ориентацию на русский язык, а метаданные относят модель к задаче text-generation и библиотеке Transformers.

Blaze-14B-xElite — дообученная разговорная языковая модель от prithivMLmods на базе архитектуры LLaMA. Она содержит 14,1 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и предназначена для генерации ответов, решения задач на рассуждение и математику, объяснения сложных тем, написания текстов и многоязычных сценариев. В карточке указано обучение на синтетических данных, материалах из открытых источников, академических книгах и наборах вопросов и ответов; для выравнивания использовались SFT и итеративный DPO. Заявлена поддержка английского языка и многоязычных задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Модель может ошибаться, неверно интерпретировать неоднозначные запросы, воспроизводить смещения из обучающих данных и выдавать небезопасные ответы; её знания не обновляются в реальном времени. Для запуска могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы. Результаты Open LLM Leaderboard в карточке ограничены отдельными метриками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных приложениях.

bruphin-iota — языковая модель, созданная nbeerbower путём слияния SLERP через mergekit моделей nbeerbower/bruphin-theta и pabloce/Dolphin-2.8-slerp. Она предназначена для генерации текста и запуска в сценариях, где требуется продолжение или создание текста по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстным окном 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специальные домены или конкретные дополнительные возможности.

bruphin-kappa — слитая автором nbeerbower языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из моделей nbeerbower/bruphin-iota и nbeerbower/bruphin-epsilon; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения по текстовому запросу, а контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и генерации продолжений. Карточка не описывает специальные предметные области или языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Cohere и Cohere Labs разработали Command R7B 12-2024 — авторегрессионную языковую модель на 7 млрд параметров с оптимизированной архитектурой Transformer. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тыс. токенов и обучена на 23 языках, включая русский. Модель использует чередование слоёв с локальным скользящим вниманием и глобальным вниманием; после предварительного обучения прошла дообучение с учителем и обучение на предпочтениях. Модель предназначена для диалогов и инструкций, ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, работы с кодом, генерации с дополненной выборкой (RAG) и использования инструментов, в том числе в многошаговых сценариях. Для RAG можно передавать короткие фрагменты документов через шаблон чата; для вызова инструментов предусмотрены шаблоны чата и описания инструментов в формате JSON Schema. Режимы диалога и инструкций подходят соответственно для интерактивных помощников и задач с кратким, целевым ответом. Веса опубликованы по лицензии CC-BY-NC-4.0; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. README рекомендует установить Transformers из исходного репозитория для поддержки этой модели. Для практических сценариев с RAG и инструментами следует оценивать качество на собственных данных и корректно передавать результаты вызовов инструментов в историю диалога.

MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b — плотная языковая модель на 71,5 млрд параметров, дообученная Maziyar Panahi на основе Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, работу виртуальных помощников, создание и суммаризацию контента, генерацию и анализ кода, решение задач и поддержку принятия решений. Модель использует архитектуру Qwen2 и шаблон диалога ChatML; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель подходит для широкого круга текстовых сценариев и имеет интерфейс чата. Возможны предвзятость и ошибки; при практическом применении рекомендуется человеческий контроль. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

calme-2.2-qwen2-72b — плотная языковая модель на базе Qwen2-72B-Instruct, дообученная MaziyarPanahi. Она предназначена для диалоговых систем, генерации и обобщения текста, ответов на вопросы, работы с кодом и решения сложных задач. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и шаблон диалога ChatML; контекст — до 32 768 токенов. Поддерживаемый в метаданных язык — английский. Модель подходит для виртуальных помощников, генерации контента, суммаризации, анализа кода и систем поддержки решений. В README приведены результаты оценок на нескольких бенчмарках, включая TruthfulQA. Это текстовая модель, работающая через библиотеку Transformers; веса доступны в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензирования репозитория. Как и другие большие языковые модели, она может выдавать предвзятые или ошибочные ответы; при внедрении рекомендованы safeguards и проверка человеком.

Calme-Ties2-78B — объединённая чат-модель на архитектуре Qwen2, опубликованная prithivMLmods. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе prithivMLmods/Calme-Ties-78B и модели MaziyarPanahi/calme-3.1-instruct-78b. Модель содержит 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста. В конфигурации объединения использованы нормализация, int8-маска и тип данных bfloat16; для работы доступна библиотека Transformers. Репозиторий распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face, однако конкретное значение лицензии в предоставленных данных отсутствует.

Causal language model с архитектурой семейства Qwen2, опубликованная на Hugging Face под идентификатором codex176743/cedar-lantern-p4. Модель предназначена для генерации текста и совместима с библиотекой Transformers; для хранения весов используется формат safetensors.

Celestial-Order-24B-V3 — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Sorihon с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом Karcher Mean моделей Celestial-Order-V2.75, Celestial-Order-V2.5 и Celestial-Order-24B-V2; метаданные каталога связывают её базовую модель с Sorihon/Celestial-Order-24B-V2. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 23,4 млрд параметров, формат файлов — safetensors, нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Карточка и метаданные не приводят специальных отраслевых назначений или поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Cloudversia Thor 7B — языковая модель, созданная Cloudversia слиянием двух моделей Mistral с помощью mergekit и метода SLERP: NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и mistral-ft-optimized-1218 от OpenPipe. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не описывает специальные предметные области или языки, поэтому модель следует рассматривать как универсальную. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CoEdIT-Large — языковая модель Grammarly, созданная дообучением google/flan-t5-large на наборе данных CoEdIT. Это encoder-decoder модель семейства T5 с 385,2 млн параметров и контекстом до 512 токенов; она принимает исходный текст вместе с инструкцией по редактированию и генерирует исправленную версию на английском языке. Модель предназначена для редактирования текста по конкретным инструкциям: например, для исправления грамматики, перефразирования и изменения формулировок. В карточке указаны обучение на CoEdIT и связанные наборы данных для редактирования и оценки текста. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-fp8 — FP8-квантизированная версия Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Это открытая decoder-only Sparse Mixture-of-Experts Transformer-модель, предназначенная для агентских, мультиязычных и требовательных к рассуждению задач, включая корпоративные сценарии, диалоговое взаимодействие и обработку изображений. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего, использует 128 экспертов, из которых 8 выбираются для каждого токена, а также одного общего эксперта. Архитектура сочетает скользящее и глобальное внимание в соотношении 3:1 и поддерживает контекст до 128K входных токенов. Обучение охватывает 48 языков, включая английский, русский, немецкий, французский, испанский, арабский, китайский, японский, корейский и другие. FP8-квантизация снижает требования к вычислительной инфраструктуре по сравнению с полноразмерной BF16-версией; для неё заявлены ориентировочные конфигурации от 2 GPU B200 или 4 GPU H100. В README указано, что доступные варианты квантизации демонстрируют незначительные различия в качестве и производительности, однако рекомендуемым для большинства задач назван вариант W4A4 благодаря меньшей задержке и аппаратным требованиям. Для запуска необходимы совместимые версии Transformers или vLLM, а для vLLM требуется vLLM 0.21.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Citaman/command-r-16-layer — текстовая генеративная модель, созданная Citaman с помощью mergekit. В README описано объединение SLERP весов Citaman/command-r-17-layer, а конфигурация использует срезы слоёв 0–16 и 1–17; метаданные каталога классифицируют модель как дообучение указанной базовой модели. Модель основана на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 15,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-18-layer — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из двух срезов Citaman/command-r-19-layer методом SLERP. В метаданных указаны архитектура CohereForCausalLM, плотная архитектура и 16,9 млрд параметров; веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанное в метаданных родительское семейство — Cohere; контекст составляет 8192 токена. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения и не приводит сведения о лицензии, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя.

Карточка модели compressa-ai/Compressa-Qwen2.5-14B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct — инструкционно дообученная большая языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM, 14,7 млрд параметров, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповой обработкой запросов внимания. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и предназначен для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для чат-ботов, следования инструкциям, генерации длинных текстов, работы с таблицами и структурированными ответами, включая JSON. В README заявлена поддержка более 29 языков, в том числе русского и английского. Метаданные указывают контекст в 32 768 токенов; README сообщает о возможности расширения контекста до 131 072 токенов с YaRN и генерации до 8 192 токенов. Модель также заявлена как улучшенная для программирования и математики, но результаты зависят от запроса и не гарантируют точности. Для контекстов длиннее 32 768 токенов требуется настройка YaRN; её статический коэффициент масштабирования в vLLM может снижать качество на коротких входах. Лицензия Apache-2.0 допускает использование на её условиях.

Bwindi/CrawLM — генеративная языковая модель для создания текста и ведения диалогов. Модель доступна для использования через библиотеку Transformers и относится к семейству моделей с тегом llama; общий объём параметров составляет 3,2 млрд, а нативное контекстное окно — до 131 072 токенов.