I.5Создание и редактирование текста

Карточка модели mahrukhsaeed/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели mastema007/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели snacher/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели SpectreFestival/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели Yahel666/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

Карточка модели zomasec/Qwen2.5-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

CalamitousFelicitousness/Qwen2.5-3B-Instruct-fp8-dynamic — инструкционная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Это каузальная Transformer-модель для генерации текста и диалоговых сценариев, включая следование инструкциям, ответы на вопросы, работу со структурированными данными и создание структурированных ответов, в том числе JSON. Указанная версия основана на Qwen/Qwen2.5-3B и использует динамическое 8-битное представление FP8, однако подробности реализации квантования в README не приведены. Модель содержит 3,09 млрд параметров, из которых 2,77 млрд не относятся к эмбеддингам, и имеет 36 слоёв. Архитектура включает RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещения в QKV внимания, связанные эмбеддинги слов и GQA с 16 головами для Q и 2 для KV. Полная длина контекста составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8192 токена. Заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Сильными сторонами являются улучшенные возможности в программировании и математике, следование инструкциям, генерация длинных текстов, обработка структурированных данных и устойчивость к разнообразным системным промптам. Ограничения включают меньший размер по сравнению с крупными моделями семейства и отсутствие в README подробных результатов оценки, требований к аппаратным ресурсам, характеристик производительности и описания модальностей, отличных от текста. Лицензия указана как qwen-research; применимые условия следует уточнять в тексте лицензии Qwen/Qwen2.5-3B.

QuantFactory/Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF — квантизированная версия модели Qwen2.5-3B-Instruct, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Это каузальная языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев, включая следование инструкциям, ответы на вопросы, написание длинных текстов, работу со структурированными данными и генерацию JSON. Она также ориентирована на задачи программирования и математики. Модель содержит 3,09 млрд параметров, имеет 36 слоёв и архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV-внимании и связанными эмбеддингами слов. Используется Grouped-Query Attention: 16 голов для Q и 2 для KV. Поддерживается контекст до 32 768 токенов и генерация до 8192 токенов. Заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Квантизация в формате GGUF предназначена для локального запуска через совместимое программное обеспечение на базе llama.cpp и может снизить требования к вычислительным ресурсам по сравнению с полноразмерной моделью. README не содержит сведений о конкретном уровне квантизации, точных требованиях к памяти, производительности или ограничениях качества, поэтому их нельзя определить по предоставленным данным. Модель распространяется по лицензии qwen-research; указанная лицензия доступна по ссылке на исходную модель Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct.

Qwen2.5-3B-Instruct-GPTQ-Int8 — квантованная 8-битная версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2.5, разработанной командой Qwen. Это авторегрессионная causal language model для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, чат-ботов, работу со структурированными данными, а также задачи программирования и математики. Модель содержит около 3,09 млрд параметров, 36 слоёв и использует архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV-внимании и связанными эмбеддингами слов. Применяется Grouped Query Attention с 16 головами для Q и 2 для KV. Поддерживается контекст до 32 768 токенов и генерация до 8192 токенов. Модель работает с текстом и заявляет поддержку более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся улучшенное следование инструкциям, генерация длинных текстов, обработка таблиц и других структурированных данных, формирование JSON, а также возможности в программировании и математике. 8-битная GPTQ-квантизация может снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией, однако README не приводит конкретных результатов оценки качества и производительности. Для использования рекомендуется актуальная версия библиотеки Transformers; модель распространяется по лицензии qwen-research, обозначенной как other.

Richard Young подготовил декензурированную версию Qwen2.5-3B-Instruct с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная причинная языковая модель на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста. Она подходит для чат-ботов, ответов на инструкции, написания и анализа текста, а также задач по программированию и математике. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст составляет 32 768 токенов, поддерживается генерация до 8 192 токенов. В основе лежит Qwen2.5-3B-Instruct с архитектурой Qwen2ForCausalLM; заявлены RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention. README указывает многоязычную поддержку более чем 29 языков, включая русский и английский. В приведённом сравнении модель отказала в 3 случаях из 100 против 96 у исходной версии, поэтому её следует считать менее склонной к отказам при запросах на чувствительные темы. Это не означает гарантии полноты или точности ответов. В метаданных лицензия обозначена как other, а README не содержит её условий, поэтому перед использованием следует проверить лицензию на странице модели и базовой модели. Модель предназначена для работы через библиотеку Transformers.

duyntnet/Qwen2.5-3B-Instruct-imatrix-GGUF — набор imatrix-квантизаций в формате GGUF для instruction-tuned модели Qwen2.5-3B-Instruct, разработанной командой Qwen компании Alibaba Cloud. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов, следования инструкциям, работы со структурированными данными и форматированными ответами, включая JSON, а также для задач программирования и математики. Это авторегрессионная causal language model на архитектуре Transformers с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, смещениями в QKV attention и связанными эмбеддингами слов. Модель содержит 3,09 млрд параметров, 36 слоёв и использует GQA с 16 головами для Q и 2 для KV. Полная длина контекста составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8192 токена. Поддерживается более 29 языков, включая английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся улучшенное следование инструкциям, генерация длинных текстов, обработка таблиц и других структурированных данных, а также возможности в программировании и математике. Формат GGUF и совместимость с llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui и Ollama подходят для локального запуска, однако конкретные требования к памяти, производительность и качество зависят от выбранной квантизации. В репозитории указана лицензия other; дополнительные условия лицензирования не раскрыты.

unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-unsloth-bnb-4bit — это 4-битная квантизированная версия Qwen2.5-3B-Instruct, разработанная Unsloth на основе модели Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации текста, работы с кодом и математическими задачами, а также создания структурированных ответов, включая JSON. Модель относится к классу причинных языковых моделей и использует текстовую модальность. В семействе Qwen2.5 заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, русский и другие. Для серии также заявлена работа с контекстом до 128K токенов и генерация до 8K токенов, однако конкретные параметры этой 3B-квантизированной версии в README подробно не указаны. Ключевая особенность сборки — формат Unsloth Dynamic 4-bit, предназначенный для снижения требований к памяти при сохранении лучшей точности по сравнению со стандартной 4-битной квантизацией. Модель подходит для локального запуска, чат-ботов, автоматизации текстовых задач, программирования, анализа данных и дообучения. К преимуществам относятся компактный размер, сниженное потребление памяти и возможности instruction-tuned модели. Ограничения связаны с меньшим размером по сравнению с крупными моделями и возможными потерями точности из-за квантизации; конкретные показатели качества в README не приведены. Указанная лицензия — Apache-2.0.

BenevolenceMessiah/Qwen2.5-72B-2x-Instruct-TIES-v1.0 — объединённая плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-72B; в объединение также вошли Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72b и Dracarys2-72B-Instruct. Модель содержит 71,5 млрд параметров и имеет заявленное контекстное окно 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для составления ответов, продолжения текста и сценариев чат-ассистента. README не уточняет специальные преимущества объединения, а сведения о языках обучения и целевых сценариях ограничены. Файлы представлены в формате Safetensors и предназначены для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mlx-community/Qwen2.5-72B-Instruct-8bit — 8-битная версия модели Qwen2.5-72B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community из Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct для формата MLX с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная языковая модель на 71,5 млрд параметров с архитектурой Qwen2 и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейса вызова инструментов. Формат MLX ориентирован на запуск с mlx-lm. В метаданных указан английский язык; иных языков карточка не подтверждает. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели Qwen2.5-72B-Instruct, подготовленная пользователем bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Исходную модель разработала команда Qwen; карточка указывает текстовую специализацию и поддержку английского языка. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая запуск локально через llama.cpp или LM Studio, с использованием специального chat-шаблона Qwen. Модель имеет 72 млрд параметров, а репозиторий предлагает несколько вариантов квантизации GGUF — от IQ1_M и Q2 до Q8_0. Размеры файлов составляют примерно от 23,74 до 77,26 ГБ; варианты с более высокой точностью обычно требуют больше памяти, но лучше сохраняют качество исходной модели. Рекомендуемыми названы Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и IQ4_XS. Для некоторых вариантов доступны раздельные файлы, а отдельные квантизации используют Q8_0 для embedding- и output-весов. Сильная сторона репозитория — широкий выбор компромиссов между качеством и требованиями к памяти, а также совместимость с распространёнными локальными инструментами. Ограничения включают значительный объём памяти, необходимый для запуска 72-миллиардной модели, и снижение качества при сильной квантизации; конкретная длина контекста в README не указана. Модель распространяется по лицензии Qwen, обозначенной как other; дополнительные условия следует уточнять в файле лицензии исходной модели.

ThomasBaruzier/Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF — набор GGUF-квантизаций 72-миллиардной инструкционно настроенной языковой модели Qwen2.5-72B-Instruct. Квантизации подготовлены ThomasBaruzier с использованием llama.cpp и метода imatrix, а для калибровки применён файл Bartowski. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и выполнения инструкций в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp. Это текстовая autoregressive-модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. В README указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Представлено множество вариантов квантизации от IQ1_S до Q8_0 с размером файлов примерно от 21,6 до 78,5 ГБ; варианты позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и сохранением качества. В таблице README для доступных вариантов приведены значения perplexity и accuracy, причём более низкая perplexity соответствует лучшему результату. Сильной стороной набора является широкий выбор квантизаций и наличие измерений качества для их сравнения. Ограничения включают существенные требования к оперативной или видеопамяти даже у наиболее сжатых вариантов, возможную потерю качества из-за квантизации и отсутствие данных о размере контекстного окна, архитектурных деталях и производительности на конкретном оборудовании. Модель распространяется по лицензии Qwen; точные условия следует уточнять в лицензии базовой модели Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct.

Qwen2.5-7B-DeepSeek-R1-1M — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. Её создал prithivMLmods методом TIES с помощью MergeKit, объединив DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Qwen2.5-7B-Instruct на базе Qwen2.5-7B-Instruct-1M. В репозитории веса представлены в формате safetensors; конфигурация слияния использует точность bfloat16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы в стиле рассуждений. Заявленная длина контекста — до 1 010 000 токенов; модель работает через библиотеку Transformers. Она принимает текст и генерирует текст, а метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют. Качество и поведение после слияния могут отличаться от исходных моделей; заявленная длина контекста не гарантирует одинаковую точность на всём объёме.

bunnycore/Qwen2.5-7B-HyperMix — объединённая модель семейства Qwen2.5, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В качестве базовой использована Orion-zhen/Qwen2.5-7B-Instruct-Uncensored; при слиянии DARE TIES также включены huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2, Replete-AI/Replete-LLM-V2.5-Qwen-7b и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-7B-v0.0. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Это плотная причинная языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Карточка не приводит подробных оценок качества или гарантированных преимуществ относительно включённых моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

Модель nextvalueup/Qwen2.5-7B-Instruct — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная nextvalueup на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Веса представлены в формате PyTorch. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и Hugging Face TRL.

Qwen2.5-7B-Instruct-20241204-114939 — дообученная компанией или автором qfq диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 плотного типа с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате диалога; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В карточке указана оценка Loss 0,3328 на наборе для оценки, но сам набор данных и подробности обучения не описаны. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит конкретных специализаций или ограничений, поэтому пригодность для узких задач и качество ответов следует оценивать отдельно.

bunnycore/Qwen2.5-7B-Instruct-Fusion — языковая модель для генерации текста, созданная автором репозитория с помощью слияния нескольких предварительно обученных моделей методом Model Stock через mergekit. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-7B; также объединены rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b, fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS и sethuiyer/Qwen2.5-7B-Anvita. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Подходит для диалогов и широких задач генерации текста; в README приведены результаты оценивания на IFEval и BBH. Веса опубликованы в формате Safetensors и указана библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

Qwen2.5-7B-Instruct-MLX-8bit — это 8-битная MLX-квантизация инструкционной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию подготовил bartowski на основе примеров MLX от Apple, а распространение модели поддерживается сообществом LM Studio. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на совместимых компьютерах Apple Silicon. Модель имеет около 7 миллиардов параметров и работает с текстом. Она поддерживает контекст до 32 тысяч токенов и генерацию до 8 тысяч токенов, а также заявленную работу более чем с 29 языками, включая английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Среди отмеченных возможностей — обработка и генерация структурированных данных. К сильным сторонам относятся многоязычность, поддержка длинного контекста и адаптация для эффективного запуска через MLX на Apple Silicon. Ограничениями являются зависимость от платформы Apple Silicon и возможные потери качества, связанные с 8-битной квантизацией; конкретные результаты тестирования в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

bunnycore выпустил эту объединённую языковую модель на архитектуре Qwen2, созданную с помощью mergekit методом task arithmetic. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-7B, объединённая с DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Bespoke-Stratos-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Подходит для развёртывания чат-ассистентов и генерации ответов на длинные запросы. Карточка не сообщает о специальной настройке на конкретные языки или прикладную область. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Qwen-2.5-7B-R1-Stock — слитая с помощью mergekit методом Model Stock языковая модель на архитектуре Qwen2. В основу объединения легла Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; также использованы DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и модель Qwen-2.5-7b-rp-lora на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на инструкции и задачи, где полезны возможности включённых базовых моделей. Доступна на английском языке; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Лицензия и специальные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Qwen2.5-Mavapy-b-7B — слитая методом della модель генерации текста, созданная с помощью mergekit на основе Qwen2.5-Mavapy-7B и объединяющая Locutusque/StockQwen-2.5-7B и fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS. Модель разработана сообществом mergekit-community; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстовым вводом и выводом. README описывает конфигурацию с типом выходных весов bfloat16. README рекомендует дообучить модель перед использованием. Данных о лицензии и конкретных языках в предоставленных источниках нет.

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Карточка модели ehristoforu/qwen2.5-with-lora-think-3b-it на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-3B-Instruct — инструкционная языковая модель серии Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе для создания длинных ответов, структурированных данных и JSON, а также для задач с кодом и математикой. Модель содержит 3,1 млрд параметров и использует архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированным запросным вниманием. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Модель поддерживает более 29 языков, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, немецкий, японский и арабский. Подходит для чат-ботов, следования инструкциям и генерации структурированных ответов; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Качество ответа зависит от формулировки запроса, а выход модели требует проверки, особенно для кода, математики и фактических утверждений. В репозитории указана лицензия `other`; конкретные условия использования следует сверять с файлами лицензии модели.

RedHatAI/Qwen2-72B-Instruct-FP8 — это текстовая instruction-tuned модель для диалоговых и ассистентских сценариев, созданная Neural Magic на основе Qwen2-72B-Instruct. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлена для коммерческого и исследовательского использования на английском языке. Модель содержит 72 млрд параметров и использует FP8-квантизацию весов и активаций линейных операторов в трансформерных блоках. Симметричная поканальная схема не используется: применяется симметричная поквантовая схема с одним масштабным коэффициентом на тензор. Это примерно вдвое снижает требования к дисковому пространству и памяти GPU по сравнению с 16-битной версией. Модель подготовлена для инференса через vLLM версии 0.5.0 и выше; в примерах развертывания и оценки используется максимальная длина контекста 4096 токенов. К сильным сторонам относятся существенное снижение требований к ресурсам при сохранении качества исходной модели: средний результат на OpenLLM benchmark составляет 80,34 против 79,97 у неквантизированной версии. Ограничения включают ориентацию на английский язык, необходимость совместимого FP8-оборудования и программного стека для эффективного запуска, а также отсутствие в README сведений о поддержке изображений или других модальностей. Лицензия указана как tongyi-qianwen; применение должно соответствовать условиям этой лицензии и законодательству.

Qwen2-7B-Instruct-GGUF — инструкционная языковая модель из серии Qwen2, разработанная командой Qwen. Это вариант Qwen2-7B-Instruct, представленный в формате GGUF для локального запуска и инференса с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, работу с инструкциями, понимание и создание текста, программирование, математику, рассуждения и многоязычные задачи. Модель содержит 7 миллиардов параметров и построена на архитектуре Transformer с активацией SwiGLU, смещениями QKV в механизме внимания и group query attention. Токенизатор адаптирован к нескольким естественным языкам и языкам программирования. В репозитории доступны версия fp16 и квантизованные варианты GGUF: q5_0, q5_k_m, q6_k и q8_0. Точная длина контекста и полный список поддерживаемых языков в README не указаны. Модель работает только с текстом; сведения о поддержке других модальностей отсутствуют. К сильным сторонам относятся инструкционная настройка, пригодность для локального развёртывания, совместимость с llama.cpp и возможность выбирать между несколькими уровнями квантизации, балансируя качество и требования к ресурсам. Ограничения включают зависимость производительности и качества от выбранного формата GGUF и аппаратной конфигурации, а также отсутствие в предоставленных данных подробных результатов по прикладным задачам и информации о безопасностных ограничениях. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.0 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1, поэтому описание составлено по ней. Qwen2-7B-Instruct-it-v1.1 — дообученная чат-модель, разработанная homeb82784 на базе unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.