I.5Создание и редактирование текста

CombinHorizon/huihui-ai-abliteratedV2-Qwen2.5-14B-Inst-BaseMerge-TIES — объединённая текстовая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/Qwen2.5-14B и huihui-ai/Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v2. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Модель содержит 14 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

HumanFlow-Llama3-8B — дообученная модель на основе Llama 3, разработанная для переписывания текста, сгенерированного ИИ, в более естественном и читаемом стиле. Она меняет не только отдельные слова, но также ритм предложений, структуру, тон и связность. Модель предназначена для редактирования и генерации текста, включая улучшение блогов, SEO-переписывание, персонализацию писем и интеграцию в контентные сервисы. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная карточкой поддержка языка — английский. Указаны формат safetensors и библиотека Transformers. В README приведены внутренние оценки, но методика и независимая проверка не описаны, поэтому эти показатели не гарантируют качество на других типах текстов. Лицензия — Apache-2.0.

Hunyuan-A52B-Instruct — разговорная языковая модель семейства Hunyuan от Tencent, представленная в этом репозитории в формате safetensors для Hugging Face. Это конверсия модели Hunyuan-Large-Instruct: архитектура Transformer с механизмом Mixture of Experts (MoE), около 29,1 млрд параметров по метаданным; в исходном описании Hunyuan-Large указаны 389 млрд общих параметров и 52 млрд активных параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 128K токенов и предназначена для диалога и широкого круга языковых задач. Модель подходит для ответов на вопросы, чтения и анализа длинных текстов, рассуждений, решения математических задач и работы с китайским и английским языками. В README описаны методы сокращения затрат на KV-кэш и улучшения обучения экспертов; также приведены высокие результаты на ряде языковых и математических бенчмарков. Указанная в README скорость относится к запуску на M2 Ultra с 192 ГБ памяти и не гарантирует такую производительность на другом оборудовании. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

HyperLlama3.1-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2. Это плотная причинная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве, поддерживаемых языках или ограничениях.

Hypernova-14B — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная сообществом mergekit-community из предварительно обученных моделей notmebug/Qwen2.5-14B-Merge и notmebug/Qwen2.5-14B-Coder-Merge. Для слияния применён метод SLERP; архитектура — плотная Qwen2 с причинной языковой моделью Qwen2ForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая задачи, связанные с кодом. Поддерживает контекст до 131 072 токенов и представлена в формате safetensors для Transformers. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не описаны конкретные языки или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

heretic-org/IBM-granite-4.1-8b-heretic — производная модель на базе IBM Granite-4.1-8B, созданная методом abliteration, который резко снижает склонность модели отказывать в ответах. В сравнении с исходной моделью в карточке указаны 5 отказов из 416 запросов против 409 из 416; также приведено значение KL divergence 0,0285. Это плотный decoder-only трансформер Granite с 8,4 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, доступный в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалога и генерации текста: она может следовать инструкциям, отвечать на вопросы, суммировать и извлекать информацию, классифицировать текст, помогать с кодом и использовать вызов инструментов, унаследованные от Granite-4.1-8B. Заявлена поддержка английского, немецкого, испанского, французского, японского, португальского, арабского, чешского, итальянского, корейского, нидерландского и китайского языков; качество на других языках может отличаться от английского. Модель опубликована heretic-org под лицензией Apache 2.0. Снижение числа отказов не гарантирует точности или безопасности ответов: модель может выдавать ошибочную, предвзятую или небезопасную информацию, поэтому её следует проверять и настраивать для целевого применения.

Ice0.29-06.11-RP — созданная разработчиком модели Icefog72 объединённая языковая модель для генерации текста и диалогового общения. Она построена на архитектуре Mistral с плотной causal language model и содержит 7,1 млрд параметров; указанный контекст составляет 32 768 токенов. Модель получена слиянием двух предварительно обученных моделей методом SLERP через mergekit. Веса представлены в формате safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. В карточке не приведены сведения о языках, специальных областях применения и количественной оценке качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Ice0.52.1-16.01-RP — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Ice0.40-20.11-RP и IceDrunkenCherryRP-7b-orpo-merged3; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Лицензия в предоставленных сведениях не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений на сценарии применения.

Ice0.62.1-24.01-RP — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из двух чекпойнтов Ice0.60 и Ice0.61.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжение текста или диалоговая генерация. Карточка не описывает специализированные области применения, языки или дополнительные возможности. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Inex12Yamshadow-7B — автоматически слитая языковая модель, созданная Maxime Labonne из MSL7/INEX12-7b и automerger/YamShadow-7B. Для слияния применён метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста, а контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию модели или поддерживаемые естественные языки.

INEX-16 — слитая модель Mistral для генерации текста, опубликованная пользователем MSL7. Она объединяет MSL7/INEX12-7b и liminerity/i методом slerp с помощью mergekit; базовой указана MSL7/INEX12-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не описывает специальные прикладные сценарии или языки. Репозиторий распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README приводит параметры слияния и тип bfloat16.

Ingot-7b-slerp-3 — слитая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из flemmingmiguel/MBX-7B и liminerity/Ingot-7b-slerp. Веса объединены методом SLERP; в конфигурации flemmingmiguel/MBX-7B указан как базовая модель, а тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не приводит сведений о целевых языках, специальных областях применения или оценках качества. Модель опубликована в формате safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Inkbot — диалоговая языковая модель Tostino для генерации ответов по структурированным запросам, с дополнительным контекстом или без него. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Доступны веса PyTorch, лицензия — Llama 2 Community License. Модель предназначена для ответов на вопросы, работы с контекстом в сценариях RAG, извлечения связей для представления знаний, рассуждений, перевода, суммаризации и творческого письма. Для лучших результатов автор рекомендует передавать дату, тип задачи и системное описание отдельно от диалога, а дополнительный контекст формулировать ясно. Модель стремится давать функциональные и лаконичные ответы. Среди ограничений — возможны повторяющиеся циклы текста при сложных задачах и заполнении контекста; при построении графа знаний модель может продолжать добавлять узлы и связи до исчерпания контекста. Влияние переданного пользовательского контекста обычно сохраняется лишь на один-два следующих запроса.

Inkbot — разговорная языковая модель, разработанная автором репозитория Tostino и основанная на плотной архитектуре Llama. Она предназначена для генерации ответов по структурированным запросам, с дополнительным контекстом или без него. Модель насчитывает 12,9 млрд параметров, использует формат PyTorch и имеет нативное окно контекста 4096 токенов. В карточке описана настройка позиционных эмбеддингов для работы с контекстом до 8k токенов. Inkbot подходит для RAG-сценариев и ответов по предоставленному контексту, редактирования и упрощения текста, суммаризации, перефразирования, создания текстов и извлечения знаний в виде графа. Структурированный шаблон запроса принимает дату, задачу, системную инструкцию и контекст пользователя; модель рассчитана на более функциональные и лаконичные ответы. Для лучших результатов требуется соблюдать шаблон и ясно задавать контекст. На сложных задачах возможны зацикливание генерации, бесконечное добавление узлов графа знаний и потеря влияния пользовательского контекста через один-два запроса. Указана лицензия Llama 2.

InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-Nous-Yarn-Mistral-7B-slerp — плотная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная InnerI объединением моделей NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и InnerI/InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-nous-nous-v2.0-7B-slerp методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Базовая модель Yarn-Mistral рассчитана на работу с длинным контекстом; для этой модели указано окно в 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные языковые специализации или результаты оценки качества.

Kaoeiri/Interleaved-Upscale-Cydonyanoi-39B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом passthrough с помощью mergekit на основе TheDrummer/Cydonia-22B-v1.3. Веса опубликованы в формате safetensors; модель содержит 38,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки применения. Модель распространяется по лицензии CC BY-ND 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

duyntnet/internlm2_5-7b-chat-1m-imatrix-GGUF — это GGUF-квантизации чат-модели InternLM2.5-7B-Chat-1M, разработанной командой InternLM. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, следование инструкциям, математическое рассуждение, работу с длинными документами и использование инструментов. Модель содержит около 7 миллиардов параметров и работает с текстовой модальностью. Заявлено контекстное окно до 1 миллиона токенов, а также улучшенные способности к рассуждению, выбору инструментов, следованию инструкциям и рефлексии. Для длинного контекста рекомендуется LMDeploy; заявленная конфигурация на 1 миллион токенов требует 4 GPU A100 с 80 ГБ памяти. Для обычного запуска доступны llama.cpp, JanAI, KoboldCPP, text-generation-webui, Ollama и GPT4All. К сильным сторонам относятся большой контекст, математическое рассуждение и поддержка сценариев с инструментами. Ограничения включают высокие вычислительные требования при использовании максимального контекста, а также зависимость от совместимого ПО и параметров квантизации. В метаданных указаны английский язык и лицензия «other»; точные условия лицензии README не уточняет.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-03f4a332-1a37-4914-97ef-8987e8d755bc на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-12749b4b-58f3-49a1-b1bd-bda8a6b08515 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-13bbcea2-8c44-4df7-9f5f-16ca57bee025 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-801e2f5f-c60d-45d9-80b6-41cb7e07aa5f на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-8646eeb3-047b-4a8b-82df-b3920969d4ed на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-915c4ad5-7eb1-4a90-8bc2-947b54bd79d0 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-f1cfb5c0-5664-44c6-be26-627fd172b090 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E4B-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 E4B Instruct — мультимодальная модель Google DeepMind, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-4-E4B. Она использует плотную архитектуру Gemma 4 и принимает текст, изображения и аудио, выдавая текст; аудиовозможности заявлены для варианта E4B. Модель подходит для диалога, рассуждений, генерации и исправления кода, анализа изображений и документов, распознавания речи и перевода речи в текст. Поддерживаются системные инструкции, вызов инструментов и контекст до 128 тысяч токенов; семейство Gemma 4 поддерживает множество языков, включая более 35 языков в практических сценариях. Модель рассчитана в том числе на локальное исполнение на ноутбуках и мобильных устройствах, а гибридное внимание сочетает локальные окна и глобальное внимание для работы с длинным контекстом. Возможности видео описаны для семейства в целом, но README не подтверждает их отдельно для E4B; поэтому видео не включено в модальности этой модели. Лицензия — Apache 2.0.

I-OpenPipe-NH2-Solar-7B-slerp — языковая чат-модель, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B методом slerp с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст длиной 4096 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о поддерживаемых языках.

Noodlz/IvanDrogo-7B — объединённая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В README указано, что в объединение вошли Noodlz_DolphinLake-DARE_TIE_SLERP-tokenwest в качестве базовой модели и Noodlz_HermeStar-DARE_TIE_SLERP-startoken; метаданные классифицируют происхождение как merge. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Jackalope 7B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе Mistral 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и многоходового диалога; README указывает контекст до 32 768 токенов. Модель обучали полным дообучением на подборке данных SlimOrca и других открытых наборах, включая PIPPA, материалы LDJnr, MetaMathQA и RiddleSense; для диалога используется шаблон ChatML. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации рассуждений и художественного текста. В README отмечено, что по оценкам HF Leaderboard она немного уступает MistralOrca, но рассчитана на более общее применение и поддерживает многоходовой чат. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

JuliusCesar-72B-BeyonderV.0 — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе migtissera/Tess-72B-v1.5b и davidkim205/Rhea-72b-v0.5. В репозитории указана архитектура LlamaForCausalLM и формат safetensors; число параметров по метаданным — 36,1 млрд, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Базовая модель описана как обученная следовать инструкциям и отвечать на разнообразные запросы на английском языке. Лицензия — Apache-2.0.

IFM/K2-Horizon-32B-FP8 — открытая FP8-квантизированная версия K2-Horizon-32B-Stage1, разработанная IFM. Это плотная decoder-only языковая модель с 32 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, агентских сценариев, программирования и задач рассуждения. Модель поддерживает английский язык и нативное контекстное окно до 524 288 токенов. Веса всех линейных слоёв, кроме lm_head, квантизированы в FP8: для весов используется статическое масштабирование по блокам 128×128, а для активаций — динамическое масштабирование по группам 1×128. По данным разработчиков, FP8-версия близка к исходной BF16-модели по результатам оценивания, при этом требует меньше памяти и обеспечивает более быстрый вывод на совместимом с FP8 оборудовании. Модель относится к этапу Stage1 обучения, а финальный чекпойнт на момент публикации ещё не выпущен, поэтому заявленные характеристики могут быть неполными. Указано, что тренировочные данные, рецепт и код обучения будут открыты, а промежуточные чекпойнты планируется публиковать для анализа изменений возможностей. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

K2-Horizon-7B-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели IFM/K2-Horizon-7B, разработанной IFM. Это плотная decoder-only модель примерно на 7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, рассуждений, программирования, работы с длинным контекстом и использования инструментов. Модель поддерживает английский язык и относится к текстовым моделям без мультимодального или визуального входа. Исходная модель имеет нативное контекстное окно до 524 288 токенов (512K), что делает её подходящей для анализа больших документов и других задач с длинным контекстом. Доступны варианты квантизации Q4_0, Q4_K_M, Q4_K_M Selective, Q5_K_M, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 5,34 до 9,57 ГБ. Вариант Selective сохраняет тензоры проекций внимания Q/K/V/O в формате Q6_K поверх базовой Q4_K_M. Для запуска требуется сборка llama.cpp с поддержкой архитектуры K2 Horizon, в частности форк MBZUAI-IFM до появления поддержки в upstream. Файлы содержат совместимый с llama.cpp шаблон чата; доступны форматы вызова инструментов xml, json и xml_typed. Ограничения включают зависимость от специализированного runtime, потребность в значительном объёме памяти при использовании контекста 512K и возможные потери качества из-за квантизации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.