I.5Создание и редактирование текста

CombinHorizon выпустила эту текстовую модель как слияние весов, созданное с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, объединённая с zetasepic/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2; модель имеет 32 млрд параметров и представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

ZEUS 8B V10 — объединённая языковая модель, созданная автором карточки на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и трёх других моделей семейства Llama 3.1. Для объединения применён метод DARE TIES; в версии V10 использованы единый токенизатор и настройки int_mask и normalize. Это плотная авторегрессионная модель LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и генерации текстовых ответов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Автор ожидает, что отличия от V2 будут небольшими. Модель основана на инструкционно настроенной Llama 3.1, но README не описывает языковой охват подробно. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

T145/ZEUS-8B-V18 — языковая модель семейства Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоги. Нативный контекст составляет до 131 072 токенов; указаны интерфейс вызова инструментов и формат весов safetensors. В README приведены результаты оценивания, включая 78,34% на IFEval и 32,53% на BBH. Карточка не сообщает явно о поддерживаемых естественных языках и лицензии, поэтому область применения и условия использования следует сверить с карточками базовых моделей и репозитория. Оценки из README относятся к указанным тестам и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Ziya2-13B-Chat 是由 Fengshenbang-LM 团队开发的中文和英文对话模型，基于 LLaMA2 系列的 Ziya2-13B-Base 构建。它采用约 12.9B 参数的稠密 LLaMA 架构，以 PyTorch 格式提供，原生上下文长度为 4096 个 token。 模型先经过通用指令和知识增强指令的监督微调，再使用人类偏好数据进行全参数 RLHF 训练，面向问答、推理、写作、代码、常识、对话、自然语言理解和安全相关场景。 README указывает, что в supervised fine-tuning использовалось окно 8k токенов; указанная в метаданных нативная длина контекста модели — 4096 токенов. Модель рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста на китайском и английском языках. Карточка сообщает о сравнительных человеческих оценках, но не даёт оснований считать ответы всегда точными или безопасными; длинные запросы сверх нативного контекста могут быть ограничены. Лицензия — Apache-2.0.

Ziya-LLaMA-13B-v1 — китайско-английская языковая модель семейства LLaMA, разработанная командой Fengshenbang. Это плотная авторегрессионная модель на 12,9 млрд параметров с контекстом 2048 токенов; для повышения эффективности работы с китайским текстом словарь LLaMA расширен китайскими символами. Модель обучалась в три этапа: продолженное предобучение, многозадачная настройка по инструкциям и обучение с обратной связью от людей. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, перевода между китайским и английским, написания и анализа кода, классификации и извлечения информации, суммаризации, подготовки текстов, ответов на вопросы и математических задач. В README описаны многоходовый диалог и ролевые сценарии; репозиторий содержит веса PyTorch. Указанная лицензия — GPL-3.0, однако README отдельно предупреждает, что из-за лицензионных ограничений исходных весов LLaMA модель нельзя использовать коммерчески и требует соблюдать политику использования LLaMA.

Ziya-Writing-13B-v2 是 IDEA-CCNL 开发的 языковая модель с 12,9 млрд параметров, построенная на архитектуре LLaMA 2 и дообученная следованием инструкциям для задач письма. Она генерирует китайские и английские тексты: официальные отчёты, речи, письма и рекламные или творческие материалы, а также отвечает на общие инструкции. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Для обучения разработчики использовали очищенные примеры человеческого письма, инструкции, созданные с помощью GPT-3.5 и проверенные вручную, а также данные предпочтений для выравнивания ответов. Качество письма оценивали сравнением ответов бок о бок; по данным README, в сравнении с Ziya-Writing-LLaMa-13B-v1 модель получила долю побед 72,5%. Этот результат относится к описанной авторами оценке и не гарантирует качество для каждого запроса. Модель распространяется под лицензией GPL-3.0, однако README указывает, что из-за ограничений лицензии LLaMA её нельзя использовать в коммерческих целях и следует соблюдать политику использования LLaMA. Это модель генерации текста, поэтому она не принимает изображения или аудио.

Zrald выпускает GGUF-квантование модели Qwen3.8-27B в профиле zraldv1-ba, ориентированном на баланс размера и качества. Репозиторий содержит файл весов объёмом 14,46 GiB; в README заявлено сохранение 99,12% точности относительно исходной модели. Модель рассчитана на диалоги, генерацию текста, программирование и задачи рассуждения; метаданные указывают поддержку чата. Базовая модель Qwen описана в каталоге как мультимодальная, однако для этой сборки явно заявлены только текстовые сценарии. README сообщает о тестировании на AMD Instinct MI300X, скорости обработки промптов 1 103,4 токена/с и генерации 64,7 токена/с, а также рекомендует не менее 16 ГБ VRAM. Эти показатели приведены разработчиком и могут зависеть от оборудования и конфигурации. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

ZraldAI v1.1 — сжатая дообученная версия Qwen3-8B от Zrald для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,6 млрд параметров с контекстом до 40 960 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель загружается через Transformers и предназначена для генерации ответов и ведения диалога.

YOYO-AI/ZYH-LLM-Qwen2.5-14B-V3 — третья версия модели серии ZYH-LLM от YOYO-AI, созданная с помощью слияния нескольких языковых моделей. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров в формате safetensors. В README описан первый этап слияния Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-14B методом DELLA; метаданные также указывают среди исходных моделей Azure99/Blossom-V6-14B, arcee-ai/Virtuoso-Small-v2 и варианты Qwen2.5-14B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 1 010 000 токенов. Метаданные карточки указывают английский и китайский языки. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 41,63, IFEval — 85,78 и BBH — 48,18; эти результаты не описывают все сценарии применения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель разработана ShenaoZ и дообучена на основе ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_5102lr_iter_2 методом DPO на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT.

Диалоговая языковая модель семейства Mistral, разработанная ShenaoZ. Это дообученная версия ShenaoZ/0.0001_withdpo_3iters_bs256_531lr_iter_1, обученная на наборах данных updated и original. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; карточка не описывает более узкую специализацию. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. README не сообщает результаты оценки качества или подробности обучающих данных.

Модель ShenaoZ/0.0001_withdpo_4iters_bs256_5551lr_iter_3 — дообученная версия ShenaoZ/0.0001_withdpo_4iters_bs256_5551lr_iter_2, созданная с использованием наборов данных updated и original. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров; метаданные указывают поддержку диалогового режима и генерации текста. Модель принимает текст и генерирует текст; её можно применять для диалоговых сценариев и генерации продолжений. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией MIT. README не содержит сведений о целевой области, качестве на оценках или конкретных ограничениях.

Fischerboot/17-test — языковая модель, опубликованная Fischerboot. Это плотная причинная модель семейства Llama с 3,6 млрд параметров, реализованная для Transformers и предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Контекст модели составляет 8192 токена; она принимает текст и выдаёт текст. В README указано, что модель создана слиянием через mergekit методом SLERP на основе Fischerboot/16-test. Метаданные также связывают её с этой моделью как с дообученной базой. Доступны веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и специализированных предметных областях в предоставленных данных отсутствуют.

ghostlamp/2 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе Princeton NLP Llama-3-8B-ProLong-512k-Base, Arkana08/LexiMaid-L3-8B и DavidAU/L3.1-Dark-Planet-SpinFire-Uncensored-8B. В репозитории представлены веса SafeTensors в формате bfloat16; размер модели составляет 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Базовая модель поддерживает контекст до 524 288 токенов, что подходит для работы с длинными текстовыми запросами и документами. Карточка не сообщает отдельные целевые языки и прикладные области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

yuq-zhou/2026-05-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td4p0-tw5p0-r1-7-fixed-20260804 — исследовательский чекпойнт генеративной языковой модели в стандартном формате Hugging Face для загрузки через AutoModelForCausalLM. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Данные не описывают специализацию по задачам или языкам, поэтому сценарии применения ограничены общим использованием как чат-модели и генератора текста. Чекпойнт сохранён в формате safetensors и работает с библиотекой Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Aeonium v1.1 Base 4B — базовая языковая модель для обработки и генерации текста на русском языке. Модель разработана Aeonium; опубликованный чекпойнт описан как предварительная версия. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 3,6 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Веса доступны в формате safetensors, для загрузки используется Transformers. Модель предназначена для генерации русского текста и других сценариев, основанных на продолжении текстового контекста. Предварительное обучение проведено на открытых данных, преимущественно на русскоязычных веб-страницах; обучение поддержал TPU Research Cloud. Выпускается по лицензии Apache 2.0. Из-за обучения на широком интернет-корпусе модель может воспроизводить предвзятые или оскорбительные формулировки и выдавать недостоверную информацию. Результаты требуют проверки, особенно при использовании в чувствительных или ответственных сценариях.

AFM-4.5B — инструкционная языковая модель Arcee.ai для диалогов и генерации текста. Это плотный decoder-only трансформер с архитектурой ArceeForCausalLM; в карточке указано 4,5 млрд параметров, а в метаданных — 6 млрд. Модель дообучена на основе arcee-ai/AFM-4.5B-Base с supervised fine-tuning и последующим обучением с подкреплением по проверяемым результатам и предпочтениям людей. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в различных средах развёртывания — от облака до периферийных устройств. Обучение включало данные для математических рассуждений и генерации кода. Среди архитектурных особенностей — grouped-query attention и активации ReLU²; поддерживаются диалоговый режим и контекст до 65 536 токенов. Указаны языки: английский, испанский, французский, немецкий, итальянский, португальский, русский, арабский, хинди, корейский и китайский. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка приводит оговорку о вариативности результатов на бенчмарках и рекомендуемые параметры генерации, но не описывает подробно конкретные слабые стороны модели.

AFM-4.5B-Preview — предварительная версия инструкционной языковой модели Arcee.ai, основанная на AFM-4.5B-Base и дообученная для ответов на инструкции и диалога. Модель использует декодерную архитектуру Transformer ArceeForCausalLM с grouped-query attention и активацией ReLU². В метаданных указано 6 млрд параметров, а в README — 4,5 млрд; контекст составляет до 65 536 токенов. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает несколько языков, включая русский, английский, испанский, французский, немецкий, итальянский, португальский, арабский, хинди, корейский и китайский. Модель подходит для диалогового помощника, следования инструкциям, генерации текста, а также задач с математическими рассуждениями и кодом, унаследованных от базовой модели. Это preview-чекпойнт, размещавшийся на TogetherAI с 18 июня по 28 июля; для retrieval, следования инструкциям и сценариев ассистента разработчик рекомендует финальный выпуск AFM-4.5B. Лицензия — Apache 2.0.

AI21 Jamba Large 1.6 — большая языковая модель для следования инструкциям, разработанная AI21. Она использует гибридную архитектуру Jamba, объединяющую Mamba (SSM) и Transformer, и предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для бизнес-сценариев с вызовом функций, структурированным выводом JSON и генерацией ответов с опорой на предоставленные данные. Модель имеет 94 млрд активных и 398 млрд общих параметров и контекстное окно 256 тысяч токенов. В README заявлена поддержка английского, испанского, французского, португальского, итальянского, нидерландского, немецкого, арабского и иврита. Для запуска требуется CUDA; в качестве способа эффективного инференса рекомендован vLLM. Модель распространяется по Jamba Open Model License, допускающей исследовательское и коммерческое использование на условиях лицензии. Указанная в карточке дата отсечения знаний — 5 марта 2024 года.

airoboros-2.2.1-y34b — неофициально дообученная модель DS-Archive на наборе инструкций airoboros 2.2.1 от Jon Durbin, поверх базовой Llama-fied Yi 34B от Charles Goddard. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, grouped-query attention и контекстом 4096 токенов; формат весов в репозитории — safetensors. Предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций в формате, производном от Vicuna 1.1. Модель переносит способности следовать инструкциям на основу Yi 34B. В README указано, что для инференса можно использовать 4-битную квантизацию на потребительском GPU с 24 ГБ видеопамяти; также опубликованы варианты EXL2 с разной разрядностью. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели. Обучение неофициальное; контекст ограничен 4096 токенами.

airoboros-65b-gpt4-1.4 — языковая модель на архитектуре LLaMA с 65 млрд параметров, дообученная автором jondurbin методом QLoRA на синтетических данных, созданных GPT-4. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: отвечает на вопросы, следует инструкциям, пишет тексты и код, поддерживает ролевые и многоходовые разговоры, загадки и викторины. Для ответов по заданному контексту в карточке описан специальный формат промпта, который помогает модели опираться на предоставленные источники. Модель принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 2048 токенов; веса опубликованы в формате PyTorch. README предупреждает, что модель ещё не тестировалась, и отмечает, что ответы по контексту могут быть выдуманы, если контекст не содержит ответа. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

ClaudioItaly/Albacus — языковая модель семейства Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В объединение вошла ClaudioItaly/Evolutionstory-7B-v2.2, модель для связного написания историй и генерации текста по контексту. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и контексту. Она содержит 8,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает отдельные языковые или предметные специализации, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения для генерации текста.

Albatrox7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная сообществом с помощью mergekit. Она получена методом SLERP из NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO и mlabonne/AlphaMonarch-7B; в репозитории указана конфигурация bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая ответы на инструкции и рассуждения. Число параметров — 7,1 млрд, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

ALIA-40b-Instruct-2601 — это диалоговая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, разработанная лабораторией Language Technologies Барселонского суперкомпьютерного центра. Модель содержит 38,3 млрд параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Она дообучена на базе BSC-LT/ALIA-40b: после адаптации к длинному контексту проведены обучение на 808 тысячах диалоговых примеров и выравнивание предпочтений методом DPO на 368 тысячах пар ответов. Контекстное окно составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям. Постобучение в первую очередь ориентировано на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество на других языках не гарантируется. Рекомендуются температура генерации 0–0,2 и отказ от repetition penalty. Модель не поддерживает нативный вызов функций и не предназначена для автономных действий; математические рассуждения и генерацию кода следует проверять. Выравнивание безопасности предварительное, возможны нежелательные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

AlloyingotneoyYam-7B — объединённая методом SLERP модель языковых моделей, созданная с помощью mergekit. В объединение вошли nlpguy/AlloyIngotNeoY и mayacinka/yam-jom-7B; в конфигурации для объединения указан тип данных bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не приводит специальных сценариев применения или сведений о поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-14B-PT-BR-Instruct — языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Amadeus AI. Это дообученная на 600 тысячах инструкций за два прохода версия Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, предназначенная для диалогов и генерации текста на бразильском португальском языке. Модель содержит 14,7 млрд параметров и использует архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием. Для работы указан контекст длиной 32 768 токенов в метаданных; в README заявлена длина 131 072 токена. Поддерживаются диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-72B-PT-BR-Instruct — языковая модель на основе Qwen2.5-72B-Instruct, разработанная Amadeus AI и дообученная на 600 тысячах инструкций за две эпохи для бразильского португальского языка. Она предназначена для диалогов и генерации текстов на португальском языке Бразилии; метаданные также указывают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель использует архитектуру Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 71,5 млрд параметров по метаданным. В карточке описаны Transformer, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention. Метаданные указывают контекст 32 768 токенов; в README заявлена длина 133 072 токена. Модель работает через Transformers и распространяется под лицензией Apache-2.0.

AMALIA-9B-0626-SFT — языковая модель, созданная консорциумом португальских университетов и исследовательских центров при поддержке правительства Португалии. Это плотная causal language model семейства Llama с 8,6 млрд параметров, реализованная для Transformers; модель опубликована в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке описаны этапы предварительного обучения и постобучения с supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization; для этой версии указана задача text-generation и диалоговый режим. Модель предназначена прежде всего для понимания и генерации текста на европейском португальском (pt-PT): она подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям, кратких сводок, редактирования, перевода и черновиков, а также для исследований португальского языка и дальнейшей адаптации. AMALIA также рассчитана на сценарии с RAG, где ответы опираются на предоставленные документы. В некоторой степени она работает с другими вариантами португальского и английским, но оптимизирована именно для pt-PT. Модель может галлюцинировать, воспроизводить предвзятость и выдавать вредный или небезопасный текст; фактические ответы следует проверять, а перед внедрением в прикладную систему модель необходимо оценить для конкретной задачи и дополнить подходящими мерами контроля. Она не предназначена для самостоятельных решений с высокими последствиями без квалифицированного надзора. Лицензия — Apache-2.0.

Apertus-70B-Instruct-2509-GGUF — GGUF-версия 70-миллиардной языковой модели Apertus-70B-Instruct-2509, разработанной Swiss National AI Institute (SNAI) при участии ETH Zurich и EPFL. Это авторегрессионный decoder-only Transformer для генерации и обработки текста, диалоговых сценариев и агентского использования с поддержкой инструментов. Модель обучена с нуля на 15 триллионах токенов, включая веб-данные, код и математические материалы. Она поддерживает длинный контекст до 65 536 токенов и 1811 языков, ориентирована на полностью открытые, прозрачные и многоязычные применения. В архитектуре используются функция активации xIELU, оптимизатор AdEMAMix, а последующее дообучение включало supervised fine-tuning и выравнивание методом QRPO. Формат GGUF предназначен для совместимого локального запуска, однако конкретный уровень квантования в представленных данных не указан. Сильными сторонами модели являются широкий языковой охват, длинный контекст, открытость весов, обучающих данных и сведений о процессе обучения, а также заявленное соблюдение требований к согласию владельцев данных. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам, типичные для модели такого размера, возможные ошибки и неточности при генерации, а также отсутствие данных о характеристиках конкретной GGUF-квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, но её использование также связано с отдельной политикой допустимого использования Apertus; разработчики рекомендуют применять регулярно обновляемый фильтр для удаления персональных данных из результатов.

Это текстовая конверсия Apertus 1.5 8B от автора andreasmartin на основе swiss-ai/Apertus-v1.5-8B, разработанной Swiss AI Initiative при участии ETH Zurich, EPFL и CSCS. Модель представлена в формате ApertusForCausalLM и содержит около 8,05 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, диалогов, RAG и агентных сценариев; поддерживает режим рассуждений и вызов инструментов. Контекстное окно составляет 262 тыс. токенов. Модель загружается через Transformers 4.56 и новее без fork и trust_remote_code; доступны интеграции с Unsloth, vLLM, llama.cpp/GGUF, MLX и LM Studio. Веса языковой основы скопированы побитово из исходного чекпойнта, а 200 строк LM-head для специальных токенов добавлены со средними начальными значениями и не обучались. В этой версии удалены мультимодальные компоненты: изображения и аудио на входе не поддерживаются, для них нужен исходный чекпойнт. Полное сравнение логитов с исходной моделью не проводилось. Лицензия — Apache 2.0.