I.5Создание и редактирование текста

mlx-community/c4ai-command-r7b-12-2024-bf16 — версия модели Cohere Command R7B, конвертированная сообществом mlx-community в формат MLX из CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024 с помощью mlx-lm 0.20.4. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Cohere2 примерно на 8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения; доступен интерфейс вызова инструментов. Контекст модели — до 8192 токенов. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский, арабский, греческий, персидский, польский, индонезийский, чешский, иврит, хинди, нидерландский, румынский, русский и другие перечисленные в метаданных языки. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Репозиторий предоставляет конвертированные веса bf16 для MLX; карточка не сообщает результатов оценки качества.

C4AI Command R7B — открытая исследовательская модель с весами, разработанная Cohere и Cohere For AI. Данный репозиторий содержит её квантизированные версии в формате GGUF с использованием imatrix, предназначенные для локального запуска через llama.cpp и совместимые с рядом клиентских интерфейсов, включая KoboldCPP, Ollama, Jan, text-generation-webui и GPT4All. Модель имеет 7 миллиардов параметров и контекстное окно 128K токенов. Это мультиязычная text-generation модель, обученная на 23 языках. Она предназначена для рассуждений, суммаризации, ответов на вопросы, генерации кода, Retrieval Augmented Generation (RAG) и использования инструментов. Также заявлены агентные возможности: модель может комбинировать несколько инструментов и выполнять многошаговые задачи. К её сильным сторонам относятся широкий контекст, поддержка нескольких языков и ориентация на корпоративные сценарии, включая работу с кодом. Ограничения связаны с относительно небольшим размером по сравнению с крупными моделями и необходимостью использовать совместимое программное обеспечение; для запуска GGUF-файлов требуется llama.cpp версии b4415 или новее. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC, которая не допускает коммерческое использование, а также требует соблюдения Acceptable Use Policy от C4AI. Репозиторий содержит квантизированные производные исходной модели c4ai-command-r7b-12-2024, опубликованной Cohere For AI.

Cohere Labs Command R+ 08-2024 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с grouped-query attention, разработанная Cohere Labs и Cohere. Модель содержит 104 млрд параметров, поддерживает контекст до 128K токенов и принимает и выдаёт только текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, суммаризации и ответов на вопросы; обучена работать с Retrieval Augmented Generation, приводить цитаты из переданных фрагментов документов и выбирать инструменты для многошагового выполнения задач. Модель обучалась на 23 языках и оценивалась на 10. Список языков обучения включает английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский, японский, корейский, арабский, китайский, русский и другие; метаданные также отмечают поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского. Для генерации с опорой на документы предусмотрен специальный шаблон промпта, отступление от которого может снизить качество. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.39.1 или выше. Лицензия CC-BY-NC-4.0 требует соблюдения Acceptable Use Policy Cohere Labs и ограничивает коммерческое использование.

Квантизированная 4-битная версия большой языковой модели Command R+ от CohereForAI, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, ответов на вопросы, работы с внешними инструментами и генерации ответов, основанных на предоставленных документах и источниках.

FriendliAI публикует версию C4AI Command R+, квантизированную в FP8 для ускорения инференса при сохранении высокой точности. В основе — авторегрессионный трансформер CohereForAI примерно на 103,8 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст. Для этой версии метаданные указывают контекст 8192 токена. Указанные в карточке базовой Command R+ 128K токенов к этой версии не относятся. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, RAG и многошагового использования инструментов. Она оптимизирована для английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков; русский входил в дополнительные языки предобучения. Для работы с FP8 нужны GPU NVIDIA Ada, Hopper или Blackwell; README описывает запуск через Friendli Container. Лицензия — CC-BY-NC-4.0, с ограничениями на коммерческое использование.

dranger003/c4ai-command-r-plus-iMat.GGUF — это набор GGUF-квантизаций модели C4AI Command R+, разработанной CohereForAI. Репозиторий предназначен для локального запуска модели через llama.cpp и совместимые инструменты; веса используют importance matrix для улучшения соотношения качества и размера при низкоразрядном квантовании. Базовая модель содержит около 104 млрд параметров, имеет 64 слоя и контекст до 131 072 токенов. Это текстовая autoregressive-модель для генерации текста, диалогов, рассуждений, суммаризации и ответов на вопросы. Она оптимизирована для Retrieval Augmented Generation (RAG) и многошагового использования инструментов. Модель оценивалась на английском, французском, испанском, итальянском, немецком, бразильском португальском, японском, корейском, арабском и упрощённом китайском языках. Главное преимущество репозитория — широкий выбор квантизаций с разным компромиссом между размером файлов и качеством: от IQ1_S примерно на 21,59 ГиБ до FP16 примерно на 193,38 ГиБ. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать по качеству; для запуска полноразмерных вариантов необходимы значительные вычислительные ресурсы. Для работы с моделью требуется актуальная основная ветка llama.cpp с поддержкой этой архитектуры. Лицензия — CC BY-NC 4.0, предусматривающая некоммерческое использование с соблюдением условий лицензии.

Calcium-Opus-14B-Elite-1M — плотная языковая модель семейства Qwen2, выпущенная prithivMLmods и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M. По метаданным, модель содержит 14 млрд параметров, использует Transformers и формат safetensors, а её нативный контекст составляет до 1,01 млн токенов. Карточка заявляет улучшения в рассуждениях, работе с длинным контекстом, математике и поддержке более 50 языков; также заявлены мультимодальные возможности для текста, изображений и табличных данных, однако метаданные подтверждают только задачу генерации текста. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая анализ длинных материалов, ответы с подробными рассуждениями и работу с техническими, юридическими, медицинскими и финансовыми темами. В качестве сценариев карточка также называет клиентскую поддержку, перевод и анализ документов. Подтверждённый основной язык — английский; более широкая языковая и мультимодальная поддержка заявлена в README, но не отражена в метаданных. Для запуска на длинном контексте требуются значительные вычислительные ресурсы; карточка также предупреждает о возможной избыточности ответов в очень длинных творческих задачах и о смещениях на малоресурсных языках. Лицензия — Apache-2.0.

Caliburn 12B Merged — языковая модель на архитектуре Transformer семейства Mistral, созданная автором репозитория путём слияния нескольких существующих моделей с помощью MergeKit. Модель содержит 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста общего назначения; карточка указывает английский язык. В метаданных заявлен контекст 1 024 000 токенов, библиотека Transformers и формат Safetensors. Модель можно использовать для генерации текста, продолжения кода, ответов на вопросы и суммаризации. Метаданные также отмечают интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Автор предупреждает о возможных предубеждениях, ошибках и бессмысленных ответах; результаты следует проверять, а для важных решений необходим контроль человека.

MaziyarPanahi/calme-2.1-rys-78b — диалоговая языковая модель, дообученная на базе dnhkng/RYS-XLarge. Она использует архитектуру Qwen2 с 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; для диалога применяется шаблон ChatML. Контекст модели составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, генерации и суммаризации контента, работы с кодом и решения сложных задач. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, без достаточных сведений для независимой оценки качества в конкретных сценариях. Модель выпущена под лицензией MIT. Как и другие большие языковые модели, она может воспроизводить смещения и давать ошибочные ответы; при практическом применении рекомендуется проверка человеком.

MaziyarPanahi/calme-2.2-llama3.1-70b — языковая модель, дообученная Maziyar Panahi на базе Meta Llama 3.1 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог в формате ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для ответов на вопросы, чат-ботов и виртуальных помощников, создания и суммаризации текстов, генерации и анализа кода, а также решения сложных задач. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретном приложении. Указанный в метаданных датасет дообучения — MaziyarPanahi/truthy-dpo-v0.1-axolotl. README предупреждает о возможных смещениях и ограничениях больших языковых моделей и рекомендует применять защитные меры и проверку человеком. Лицензия в предоставленных данных не указана.

calme-2.2-qwen2.5-72b — плотная языковая модель MaziyarPanahi, дообученная на основе Qwen2.5-72B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста: ответов на вопросы, работы виртуальных помощников, создания и суммаризации текстов, генерации и анализа кода, а также решения сложных задач. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат весов safetensors; для общения применяется шаблон ChatML. Контекст составляет до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык; README описывает широкие языковые сценарии, но не подтверждает поддержку конкретных дополнительных языков. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 84,77 по IFEval и 61,80 по BBH; оценки относятся к указанным настройкам тестирования и не гарантируют качество в конкретном применении. Известные ограничения — возможные предвзятость и ошибки, поэтому при внедрении важны проверка ответов и человеческий контроль. Лицензия обозначена как other, без уточнения конкретных условий в предоставленных данных.

Sakalti/Calme-3.2-fp16 — модель генерации текста на основе архитектуры Qwen2, созданная объединением весов с помощью mergekit и метода TIES. В README указано, что в качестве базовой использована MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b; метаданные связывают её с дообучением этой модели. Размер составляет 76,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, точность — float16, библиотека — Transformers, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Она принимает текст и выдаёт текст; поддержка чата указана в метаданных. Описание базовой модели характеризует её как экспериментальную дообученную модель на базе Qwen2.5-72B для англоязычных диалогов и генерации текста, но языковая специализация данной версии отдельно не подтверждена. Лицензия обозначена как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Объединение выполнено с весом 1 для базовой модели; README не перечисляет другие модели-участники.

Calme-7B-Instruct-v0.5 — разговорная языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, дообученная на качественных наборах данных поверх Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; опубликована в формате Safetensors и предназначена для генерации связных текстовых ответов в диалоге. Её можно применять для общения с ассистентом, составления и продолжения текстов, а также ответов на запросы. В README также упомянуты отдельные квантованные версии GGUF, однако данный репозиторий содержит веса Safetensors. Языки обучения или приоритетные языки в доступных сведениях не определены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Calme-Ties-78B — языковая модель для диалогов и генерации текста общего назначения, созданная PrithivMLmods слиянием моделей методом TIES с помощью mergekit. Она основана на архитектуре Qwen2 и объединяет MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b и dfurman/CalmeRys-78B-Orpo-v0.1; последняя указана как базовая модель. Размер по метаданным — 76,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, в README указан тип данных bfloat16. Модель работает с текстом и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста общего назначения. В карточке не приведены результаты сравнительных оценок или подробные ограничения по качеству. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CatMacaroni-Slerp — объединённая модель на основе архитектуры Mistral, созданная методом Slerp Merge из AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и rishiraj/CatPPT-base. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и сценариев общения с языковой моделью. В README указано, что 20 декабря 2023 года она занимала первое место в OpenLLM Leaderboard среди моделей класса 7B; это заявление относится к указанной дате и не гарантирует текущего качества. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

CatunaMayo3B — языковая модель семейства Mistral, объединённая Eric111 из моделей Eric111/CatunaMayo и Eric111/CatunaLaserPi с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 3,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса safetensors; лицензия — Apache-2.0. Сведения о языках и специализированных областях применения в карточке не приведены.

CerebrumHyperion-7B-DPO — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-DPO и Locutusque/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO. В README указан метод слияния SLERP, а базовой моделью в конфигурации названа Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. По описанию базовой модели, семейство OpenCerebrum ориентировано на генерацию текста, программирование, математику, научные вопросы и рассуждения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

ChatWaifu-Wayfarer-Sunfall — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом SLERP. В него вошли mergekit-community/ChatWaifu-Wayfarer-12B и crestf411/nemo-sunfall-v0.6.1; базовой моделью в конфигурации указана ChatWaifu-Wayfarer-12B. Слияние использует V-образное распределение весов: ChatWaifu-Wayfarer влияет на входные и выходные слои, а Sunfall — на средние слои. Модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 12,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и чат-диалогов. Контекст — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия в предоставленных данных не обозначена.

Chinese-Mixtral-Instruct — чат-модель, разработанная авторами проекта Chinese-Mixtral. Она дообучена на инструкционных данных на основе Chinese-Mixtral, которая построена на Mixtral-8x7B-v0.1. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Архитектура — Mixtral с разреженной экспертной моделью (MoE); в метаданных указан размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Заявлены китайский и английский языки. Модель подходит для чат-ботов, вопросов и ответов на китайском или английском и других задач генерации текста по инструкциям. Опубликована под лицензией Apache-2.0.

CLM-1B-DARE — компактная языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием весов через mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; в слияние также вошли FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-1B-SFT и ai-nexuz/llama-3.2-1b-instruct-fine-tuned. Модель содержит около 1,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и помощь в написании. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов; сама возможность зависит от поддерживающей его обвязки. Репозиторий использует формат safetensors, а в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Модель опубликована под лицензией Llama 3.2 Community License.

CM-14 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная объединением cookinai/CatMacaroni-Slerp и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 методом Slerp с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста; её нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Информация о языках, специализированных областях и измеренных качествах модели не приведена.

duyntnet/cogito-v1-preview-qwen-14B-imatrix-GGUF — набор imatrix-квантизаций языковой модели Cogito v1-preview Qwen 14B, первоначально разработанной deepcogito. Это instruction-tuned генеративная модель формата «текст на входе — текст на выходе», предназначенная для диалогов, генерации текста, программирования, задач STEM, следования инструкциям, общего ассистирования и вызова инструментов. Репозиторий предоставляет варианты в формате GGUF для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая KoboldCPP, text-generation-webui, Ollama, Jan и LM Studio. Модель использует гибридный подход к рассуждениям: может отвечать напрямую в стандартном режиме или выполнять дополнительную саморефлексию в режиме extended thinking. Поддерживаются одиночные, параллельные и комбинированные вызовы инструментов. Модель обучалась более чем на 30 языках и поддерживает контекст до 128k токенов; заявлены улучшенные многоязычные возможности, качество программирования и tool calling по сравнению с моделями сопоставимого размера. Архитектура описана как Qwen 14B, однако точные параметры GGUF-квантизаций в README не приведены. К сильным сторонам относятся сочетание стандартного и рассуждающего режимов, широкий контекст, поддержка многоязычных сценариев, программирования и инструментов, а также возможность локального инференса. Ограничения включают preview-статус исходной модели, зависимость характеристик от конкретного варианта квантизации и отсутствие в README точных данных о размерах файлов, требованиях к оборудованию и результатах бенчмарков. Указана лицензия other; при этом исходное описание сообщает, что модели Cogito выпущены по открытой лицензии с разрешением коммерческого использования, но точные условия лицензии для данного репозитория не раскрыты.

CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B, созданная с помощью метода SLERP. Это плотная авторегрессионная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста по инструкциям; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поэтому подходит для диалоговых помощников и задач генерации на естественном языке. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. В README описана схема слияния, но отдельные результаты оценки качества и подробные ограничения модели не приведены.

Citaman/command-r-12-layer — разговорная языковая модель на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью слияния SLERP модели Citaman/command-r-13-layer. В метаданных указано 12 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не приводит отдельной оценки качества, перечня поддерживаемых языков или отраслевой специализации. Лицензия в доступных данных не указана.

Citaman/command-r-21-layer — языковая модель Cohere, созданная методом слияния SLERP на основе Citaman/command-r-22-layer. Модель содержит 19,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру CohereForCausalLM и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Данных о конкретных языках и специализированных областях применения нет. Карточка описывает слияние двух срезов одной базовой модели с использованием SLERP и конфигурации bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения модели отдельно не описаны; перед применением следует проверить корректность генерации и вызова инструментов в целевых сценариях.

Citaman/command-r-23-layer — языковая модель семейства Cohere, представленная в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указаны 21 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель создана с помощью mergekit методом SLERP на основе Citaman/command-r-24-layer. В конфигурации объединения использованы диапазоны слоёв [0, 23] и [1, 24] одной базовой модели; поэтому заявленная в README операция является слиянием весов, хотя метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-32-layer — языковая модель семейства Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-33-layer. В README описано слияние SLERP: в итоговую модель включены срезы слоёв исходной модели, а веса сохранены в формате bfloat16. По метаданным модель содержит 28,4 млрд параметров, использует архитектуру CohereForCausalLM и доступна в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Лицензия и конкретные языки в предоставленных данных не указаны, поэтому область применения и языковую поддержку нельзя уточнить.

Citaman/command-r-4-layer — созданная Citaman модель семейства Cohere, полученная слиянием весов модели Citaman/command-r-5-layer методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 5,4 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации ответов или продолжений текста. Доступны веса в формате safetensors; в README для слияния указан тип bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ConicCat_Qwen3.5-27B-Writer-GGUF — это набор GGUF-квантизованных версий текстовой генеративной модели ConicCat/Qwen3.5-27B-Writer. Исходную модель разработала ConicCat, а квантизации подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель ориентирована на генерацию текста и сценарии письма; точные языки, размер контекстного окна и детали архитектуры в README не указаны. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ-квантизаций с размером файлов примерно от 13,66 до 53,81 ГБ. Более высокие разрядности обычно обеспечивают лучшее сохранение качества, а компактные варианты снижают требования к памяти. Набор можно использовать через llama.cpp, LM Studio, koboldcpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты; для новых форматов может потребоваться обновление программного обеспечения. К сильным сторонам относятся широкий выбор компромиссов между качеством и потреблением памяти, поддержка локального запуска и наличие вариантов, рекомендованных автором для высокого или сбалансированного качества. Ограничения связаны с потерями качества при низкоразрядной квантизации, значительными требованиями к дисковому пространству и отсутствием в README подробных сведений о возможностях, языковой поддержке и контекстном окне. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

CrystalMistralv.01-fixed — объединённая модель, опубликованная Crystalcareai. Она создана методом SLERP с помощью LazyMergekit на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227 и Crystalcareai/CrystalMistral-Evol. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста; её можно использовать как основу для диалоговых и других текстовых приложений. Родной контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.