I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели ckoozzzu/d3 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

DareVox-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из Mistral-7B-v0.1, OpenHermes-2.5-Mistral-7B, Slerp-CM-mist-dpo и Starling-LM-7B-alpha. Модель разработана для генерации текста; в конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, составления текстов и ответов на запросы. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-V2 — языковая модель компании DeepSeek для генерации текста и диалогов. Она основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE): в README указаны 236 млрд параметров всего и 21 млрд активных на каждом токене; архитектура включает DeepSeekMoE и механизм внимания MLA, который сжимает данные для KV-кэша. В метаданных репозитория указано 18,1 млрд параметров, поэтому сведения о размере в источниках расходятся. Модель обучена на корпусе объёмом 8,1 трлн токенов с последующими этапами supervised fine-tuning и reinforcement learning. Она предназначена для продолжения текста, диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и задач программирования. README сообщает о контексте до 128 тысяч токенов, а метаданные указывают нативный контекст 163 840 токенов. Результаты приведены, в частности, для англоязычных и китайских тестов; сведений о поддержке конкретного набора языков нет. DeepSeek-V2 заявлена как более эффективная в обучении и инференсе благодаря MoE и MLA. Для локального запуска в BF16 README указывает требование к оборудованию 8 GPU по 80 ГБ; для инференса также предлагается vLLM. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные права использования по этим данным определить нельзя.

DeepSeek-V3-0324 — языковая модель, разработанная компанией DeepSeek (深度求索). Это улучшенная версия DeepSeek-V3, ориентированная на задачи рассуждения, программирования и веб-разработки, написания и редактирования текстов на китайском языке, перевода, анализа отчётов, веб-поиска и Function Calling. По данным карточки, модель демонстрирует улучшения по сравнению с предыдущей версией в бенчмарках MMLU-Pro, GPQA, AIME и LiveCodeBench. Также заявлены более исполнимый код, более качественные веб-страницы и игровые интерфейсы, улучшенное многошаговое редактирование, написание писем и средних и длинных текстов на китайском языке, а также более точный вызов функций. Поддержка мультимодальности, архитектура, размер модели, максимальная длина контекста и полный перечень языков в README не указаны. Для использования рекомендуется учитывать настройки официальных веб- и мобильных приложений: базовая температура модели составляет 0,3, а системный промпт идентифицирует ассистента как DeepSeek Chat, созданного DeepSeek, и содержит текущую дату. Условия лицензии указаны явно: MIT, что допускает использование, модификацию и распространение модели в рамках условий этой лицензии.

DeepSeek-V3.1 — большая языковая модель, разработанная DeepSeek AI. Она поддерживает гибридный режим: может работать в режиме с рассуждением и без него, переключаясь через шаблон чата. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации ответов, задач, требующих сложного рассуждения, а также для использования инструментов и агентских сценариев. Модель содержит 671 млрд параметров, из которых при генерации активируется 37 млрд, и поддерживает контекст длиной до 128 тысяч токенов. Она дообучена на базе DeepSeek-V3.1-Base, использует расширенное обучение на длинных контекстах и формат данных UE8M0 FP8 для весов и активаций. Режим с рассуждением ориентирован на повышение качества решения сложных задач и сопоставим по качеству с DeepSeek-R1-0528, при этом заявлено более быстрое формирование ответов. Поддержка вызова инструментов заявлена для режима без рассуждения. README не содержит сведений о поддерживаемых языках и мультимодальных возможностях, поэтому модель следует рассматривать прежде всего как текстовую языковую модель. Большой общий размер параметров может предъявлять высокие требования к инфраструктуре, несмотря на меньшее число активируемых параметров. Модель распространяется по лицензии MIT.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Experiment24 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, например для создания ответов и продолжения текста по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yam_CalmeInex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi путём слияния automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текст; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yam_Experiment27Experiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и работы в сценариях, где нужен диалоговый или иной текстовый вывод. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment29Experiment24 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст. Модель объединяет automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_NeuralsirkrishnaExperiment26 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализацию по языкам или отдельным предметным областям, поэтому модель можно рассматривать как средство генерации текста общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_YamExperiment24 — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и представлена в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она получена слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и другого текста общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment24Inex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и запуска сценариев на основе языковой модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовый ввод, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают специализированную область применения или отдельные языки, поэтому её можно характеризовать как модель общего назначения.

Experiment28M7_Experiment26Alloyingotneoy — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель общего назначения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment26Experiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Experiment26-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, принимающая текст и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment26Shadow — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Shadow-7B. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Experiment28M7_Experiment26Yam — объединённая модель Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения текста на основе текстового запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_Experiment28Meliodas — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Данные не описывают её специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием двух моделей: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она предназначена для генерации текста и построена на архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области, поддерживаемые языки или дополнительные возможности, поэтому модель следует рассматривать как генеративную модель общего назначения.

Experiment28M7_YamNeuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а размер модели составляет 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment24Experiment28 — объединённая модель генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; для генерации текста поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может применяться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

Experiment28T3q_Experiment26Strangemerges_30 — объединённая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_30-7B. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM, содержащая 7,1 млрд параметров и поддерживающая контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу, в том числе для диалогов и продолжения текста. В репозитории используются веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

flammen15-mistral-7B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком flammenai на основе nbeerbower/MaidFlameSoup-7B и nbeerbower/flammen14-mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; при объединении использовалась точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

flammen31-mistral-7B — слитая методом Model Stock языковая модель, созданная flammenai с помощью mergekit на основе flammenai/flammen27-mistral-7B и восьми других моделей семейства Mistral. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние объединяет flammen29, flammen30, flammen23X, Neurallaymons, Argetsu, Seraph-openchat, Tippy-Toppy, StarMonarch и samantha-mistral-7b. В репозитории представлены веса Safetensors, исходная точность указана как bfloat16. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

flammen3X — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai с помощью mergekit методом SLERP из flammen3 и Maidphin-Kunoichi-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Веса объединены в формате safetensors и представлены в bfloat16. Карточка не описывает отдельную специализацию по предметной области или языкам. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Это форк FLAN-T5 XXL, опубликованный philschmid на Hugging Face. Модель представляет собой плотную encoder-decoder архитектуру T5ForConditionalGeneration с 5,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовому запросу. В карточке приведён пример развёртывания на Inference Endpoints и пользовательского обработчика для запуска на одном NVIDIA A10G; файлы модели представлены в формате PyTorch. FLAN-T5 прошла инструкционное дообучение на более чем тысяче дополнительных задач и рассчитана на широкий круг сценариев: ответы на вопросы, суммаризацию, перевод и другие задачи преобразования текста. README заявляет поддержку английского, русского и множества других языков. Лицензия — Apache 2.0. Указание README на «квантизированную» версию расходится с метаданными, где формат обозначен как PyTorch; подтверждения конкретного формата квантизации в метаданных нет.

FluentlyQwen2.5-32B, также называемая FluentlyLM Prinum, — самостоятельная языковая модель от Project Fluently LM на архитектуре Qwen2 с причинным Transformer-декодером. В модели около 32,5 млрд параметров, 64 слоя и групповое внимание с 40 головами Q и 8 головами KV. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; в README заявлено 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и по инструкциям, а также для задач рассуждения, математики, ролевого общения и программирования. Заявлена поддержка английского, французского, испанского, русского, китайского, японского и персидского языков. Модель распространяется в формате Safetensors и выпущена под лицензией MIT. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 47,22 и IFEval 80,90.