I.6Перевод и языковая адаптация

Raptor 0.6.1 preview — компактная плотная языковая модель на архитектуре Spark 2.5, разработанная OsaurusAI как лёгкое дообучение XHToken/Spark-X2.5-4B. Модель содержит 3,8 млрд параметров и предназначена для диалога, рассуждений и работы с инструментами. Поддерживает английский и китайский языки; заявленный контекст — до 1 048 576 токенов. Это сборка JANG_6M для Apple Silicon: веса внимания и связанного эмбеддинга представлены в 8-битном формате, веса MLP используют 6-битный бюджет, а масштабы групп хранятся в bfloat16. Для запуска требуется Osaurus версии 0.25.0 или новее; README отмечает, что стандартная библиотека mlx-lm пока не поддерживает архитектуру spark2_5. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это предварительная практическая версия, которая может ошибаться, как и другие модели такого размера. Для сложных запросов цепочки рассуждений могут превышать 8 192 выходных токенов, поэтому нужно учитывать бюджет генерации вместе с входным контекстом. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов.

ruRoberta-large-paraphrase-v1 — русскоязычная модель Sberbank AI на архитектуре RoBERTa Large, дообученная как cross-encoder для оценки семантической эквивалентности двух предложений. Она принимает пару текстов и классифицирует её как парафраз с тем же смыслом или как непарафраз; оценку также можно использовать для проверки сохранения содержания при перефразировании и переносе стиля. Модель обучалась на объединении RuPAWS, ru_paraphraser и размеченных примеров сохранения содержания из коллекции RUSSE-2022 для детоксикации текста. Модель содержит 454,1 млн параметров, работает с текстом на русском языке и имеет контекст до 514 токенов. В README приведены ROC AUC от 0,857 до 0,906 на тестовых наборах detox, paraphraser, RuPAWS QQP и RuPAWS Wiki. Это классификатор пар предложений, поэтому для сравнения текстов их нужно подавать совместно; модель не генерирует перефразированный текст. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Táltos-27B — плотная мультимодальная модель на 27,8 млрд параметров, разработанная венгерской командой на основе Qwen/Qwen3.8-27B и дообученная для естественной речи и рассуждений на венгерском языке. Она поддерживает диалог, анализ изображений и видео, а также контекст до 262 144 токенов; архитектура сочетает Gated DeltaNet и Gated Attention. Модель предназначена для составления и редактирования венгерских текстов, резюмирования, пошаговых рассуждений и ответов на вопросы по изображениям. По описанию, дообучение улучшило венгерскую грамматику и формулировки, сохранив знания и мультимодальные возможности базовой модели. Для представленной версии указаны Transformers и формат safetensors; README также описывает отдельные варианты FP8 и GGUF. Лицензия Apache 2.0 разрешает использование, модификацию и коммерческое применение. Модель не имеет доступа к интернету, поэтому не знает о свежих событиях; факты, числа, даты и редкие имена могут требовать проверки. Математические, программные и общие знания унаследованы от базовой модели, а медицинские, юридические и финансовые решения не следует основывать только на её ответах.

Модель krupper/text-complexity-classification разработана Рубеном Клеппом для классификации сложности немецкоязычных текстов. Она относит текст к одному из четырёх классов: лёгкий язык (leichte Sprache), простой язык (einfache Sprache), повседневный язык (Alltagssprache) или специальный язык (Fachsprache).

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53-polish — модель распознавания польской речи, разработанная Facebook. Она основана на архитектуре Wav2Vec2ForCTC и содержит 402,7 млн параметров. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; в карточке приведена оценка 24,6% на тестовой части Common Voice PL. Модель подходит для транскрибации польской речи, в том числе записей, похожих на тестовые данные Common Voice. Доступны веса PyTorch и Flax. Лицензия — Apache-2.0.

Wav2Vec2-Large-XLSR-53-Persian V2 — модель распознавания речи на фарси, созданная дообучением facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 на данных Common Voice. Она принимает аудио и преобразует речь в текст; для входной записи требуется частота дискретизации 16 кГц. Архитектура — Wav2Vec2ForCTC, размер — 402,7 млн параметров. Модель рассчитана на фарси и поддерживает автоматическое распознавание речи. В оценке на тестовой части Common Voice для фарси указана доля ошибок слов WER 31,92%. Модель опубликована в форматах PyTorch и Flax под лицензией Apache-2.0. Результат оценки относится к указанному тестовому набору и сам по себе не гарантирует такую же точность на других записях.

AquilaMoE-SFT — двуязычная диалоговая языковая модель Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), построенная на архитектуре Mixture of Experts (MoE) семейства AquilaMoE и дообученная для следования инструкциям. В метаданных указано 15,9 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и рассчитана на китайский и английский языки. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции. В описании семейства говорится, что на каждом токене активируются два из восьми экспертов; приведённый результат AquilaMoE-SFT на AlpacaEval 2.0 составляет 21,1. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README предупреждает, что у неё нет механизмов модерации, поэтому генерируемые ответы могут требовать отдельной проверки и фильтрации.

DeepSeek-V4-Flash-0731-GPTQ-Int4-V1 — это 4-битная GPTQ-квантизованная версия модели DeepSeek-V4-Flash-0731, опубликованная пользователем sokada4. Квантизация выполнена с помощью GPTQModel 7.3.4 и предназначена для более эффективного запуска исходной модели при ограниченных ресурсах GPU. Данные о точном размере модели, архитектуре, поддерживаемых модальностях, полном наборе языков и исходном размере контекста в README не указаны. Модель использует схему W4A16 с 4-битными весами, group size 128, симметричной квантизацией и упаковкой в int32; параметр lm_head не квантизован. Калибровка проведена на 128 примерах на китайском, английском, японском языках и Python-коде с длиной последовательности 2048 токенов. В README приведены результаты на 4 GPU Ampere: по сравнению с неквантизованным fp8-чекпойнтом модель показала меньшее время до первого токена и более высокую производительность, особенно при параллелизме 8. Основные ограничения связаны с инфраструктурой: для запуска через vLLM требуется специальная сборка с поддержкой DeepSeek-V4 GPTQ для GPU Ampere, а полный чекпойнт занимает около 153 ГБ и может потребовать выгрузки части весов в CPU. Релиз является первой калибровочной версией V1; заявлена возможная последующая версия V2 с другим набором калибровочных данных. Лицензия — MIT, унаследованная от базовой модели.

EXAONE 3.5 2.4B Instruct — двуязычная генеративная языковая модель, разработанная LG AI Research и настроенная для выполнения инструкций и диалогов на английском и корейском языках. Версия на 2,4 млрд параметров предназначена в том числе для развёртывания на устройствах с ограниченными ресурсами; модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель использует плотную архитектуру ExaoneForCausalLM: 30 слоёв и групповое запросное внимание с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Её можно применять для диалоговых ответов, генерации текста и работы с длинным контекстом; также в метаданных указана поддержка классификации текста. Для запуска предусмотрены Transformers и среды TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama. Модель может выдавать фактически неверные, противоречивые, предвзятые или неподходящие ответы и не обладает актуальными знаниями о событиях после обучения. В карточке указана лицензия «other»; конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

Experiment28M7_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может использоваться для диалога, черновиков и продолжения текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Purfview/faster-distil-whisper-large-v3.5 на Hugging Face совпадает с карточкой distil-whisper/distil-large-v3.5-ct2, поэтому описание составлено по ней. Это веса Distil-Large-v3.5, преобразованные в формат CTranslate2 для быстрого инференса через Faster-Whisper. Репозиторий подготовлен для использования с бэкендом CTranslate2; модель предназначена для автоматического распознавания речи по аудио. Карточка описывает конверсию весов, а не отдельное дообучение. Указана лицензия MIT. Подробности об архитектуре, размере, контексте и ограничениях исходной модели в этой карточке не приведены.

Gaperon-1125-8B — двуязычная авторегрессионная языковая модель с 8 млрд параметров, разработанная командой ALMAnaCH в Inria Paris. Модель построена на архитектуре Llama 3 и обучена примерно на 4 трлн токенов с поэтапным смешиванием данных; финальная фаза включала около 20% данных в формате инструкций. Используется токенизатор Llama 3.1 BPE с размером словаря 128 256 токенов. Модель предназначена для генерации текста на французском и английском языках, работы с кодом и исследований двуязычного NLP, стратегий обучения и отбора данных. В обучающих данных преобладает английский язык (54–65% токенов), доля французского составляет 24–39%, кода — 8–14%. README указывает, что это основной выпуск проекта для общего использования в масштабе 8B, однако также характеризует его как исследовательскую модель и не рекомендует для производственных и критически важных применений. Для диалоговых задач авторы советуют SFT-вариант; качество на бенчмарках уступает моделям, специально оптимизированным под них или более крупным моделям. Лицензия в метаданных — BigScience OpenRAIL-M.

Gemma 3 1B IT QAT Unquantized — производная инструктивная модель Google на базе google/gemma-3-1b-it. Несмотря на упоминание QAT в названии, в метаданных указан формат safetensors и связь finetune; дополнительных сведений о квантовании этой версии нет. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: она может отвечать на вопросы, составлять краткие пересказы, помогать с черновиками писем и другим текстом. В README семейство Gemma 3 описано как мультимодальное: оно принимает текст и изображения и выдаёт текст; заявлена поддержка более 140 языков и контекст до 128K токенов. Размер именно этой версии в доступных данных не указан. Компактные модели Gemma 3 рассчитаны в том числе на запуск на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Возможные ограничения включают фактические ошибки, предвзятость обучающих данных и трудности с неоднозначными или сложными запросами. Модель распространяется по лицензии Gemma.

gemma-4-31B-it-GGUF — квантованная модель Gemma 4 с 31 млрд параметров, разработанная Google и представленная в формате GGUF организацией ggml-org. Это instruction-tuned модель на базе google/gemma-4-31B-it, предназначенная для запуска и инференса в совместимых средах, включая llama.app. По указанным метаданным модель поддерживает сценарии image-text-to-text, то есть обработку текстовых и визуальных входных данных с генерацией текста. Ключевая особенность этой версии — формат GGUF и квантование, направленные на снижение требований к памяти и упрощение локального запуска. README не содержит сведений о конкретном варианте квантования, размере файла, длине контекста, поддерживаемых языках, аппаратных требованиях или результатах тестирования, поэтому эти характеристики нельзя определить по предоставленным данным. Модель автоматически преобразована с использованием инструментария ggml-org/convert, что может влиять на совместимость и доступные способы запуска. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Ограничения README не описывает; при практическом использовании следует учитывать ограничения исходной Gemma 4, особенности квантованной версии и возможности выбранного движка инференса.

beomi/gemma-ko-7b — базовая текстовая модель Gemma-Ko, выпущенная автором beomi на основе Gemma-7B от Google. Это плотная авторегрессионная архитектура-декодер Gemma с 8,2 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана прежде всего на корейский и английский языки. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также для черновиков писем, творческих текстов и языковых упражнений. Её можно запускать на локальном компьютере или в облачной инфраструктуре; для работы используется Transformers. В карточке приведены общие сценарии семейства Gemma, однако результаты бенчмарков этой версии не указаны. Качество ответов зависит от данных и формулировки запроса: модель может ошибаться в фактах, упускать нюансы и воспроизводить смещения. Указана лицензия other; использование регулируется условиями Gemma, на которые ссылается карточка.

MLX-community/GLM-OCR-8bit — это 8-битная версия модели GLM-OCR, преобразованная в формат MLX из исходной модели zai-org/GLM-OCR с помощью mlx-vlm 0.3.11. Модель предназначена для задач преобразования изображений в текст, включая распознавание и анализ содержимого изображений, например документов и других визуальных материалов. Модель поддерживает работу с изображениями и текстовыми запросами через библиотеку mlx-vlm. В карточке указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, русского, немецкого, японского и корейского языков. Сведения о точной архитектуре, количестве параметров, максимальной длине контекста и показателях качества не приведены. 8-битное представление ориентировано на запуск в экосистеме MLX, однако конкретные требования к оборудованию также не указаны. Модель распространяется по лицензии MIT. Для использования предлагается установить mlx-vlm и запускать генерацию с указанием изображения, текстового запроса, температуры и максимального числа токенов. Ограничения, связанные с точностью распознавания, поддержкой отдельных форматов изображений и безопасностью результатов, в карточке модели не описаны.

Indic-Transcribe-Flex — мультиязычная модель распознавания речи, разработанная Bodhan AI на основе NVIDIA Canary-1B-v2. Она предназначена для транскрибации речи на 27 индийских языках и английском с индийским акцентом, включая смешанную речь вроде Hinglish. Архитектура сочетает акустический энкодер FastConformer и Transformer-декодер; вход — аудио, выход — текст. Модель поддерживает вывод в родной письменности, смешанный вариант с английскими словами и числами латиницей, а также полную романизацию латиницей. Она может автоматически определять язык речи или работать с заданным языком; среди заявленных сценариев — аудио в шумных условиях и лексика образования, сельского хозяйства и здравоохранения. Для входа указаны монофонические аудиофайлы с частотой 16 кГц; WAV, FLAC и MP3. В README отмечено, что Indic-Transcribe-Core показывает более высокую точность на приведённом бенчмарке. Модель распространяется по лицензии с идентификатором Hugging Face «other»; конкретные условия лицензии в доступных данных не раскрыты.

Модель SpeechBrain предназначена для определения языка по коротким речевым записям. Она обучена на датасете CommonLanguage и распознаёт 45 языков, включая русский, английский, арабский, китайский, японский и другие. Система сочетает ECAPA-TDNN, статистический pooling и классификатор, обученный с categorical cross-entropy. Обучающие записи имеют частоту дискретизации 16 кГц и один канал; при использовании classify_file SpeechBrain автоматически приводит аудио к нужному формату. Для другой частоты дискретизации или числа каналов входной тензор нужно подготовить самостоятельно при использовании encode_batch и classify_batch. Точность на тестовом наборе CommonLanguage указана как 85%. Модель подходит для классификации языка в речевом аудио. SpeechBrain предупреждает, что качество на других датасетах не гарантируется. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Meta Llama 3.1 8B — авторегрессионная языковая модель на оптимизированной архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention. Это базовая предварительно обученная версия семейства Llama 3.1; веса представлены в формате Safetensors и предназначены для генерации текста и последующей адаптации под разные задачи. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для генерации естественного языка, создания диалоговых и прикладных систем после настройки, а также для подготовки синтетических данных. В карточке семейства заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для этой базовой версии README не заявляет оптимизацию под диалоговые сценарии: она отличается от instruction-tuned вариантов, которые обучались с SFT и RLHF. Разработчик — Meta. Для использования действует специальная коммерческая лицензия Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy. Модель обучена на статическом наборе данных; качество и безопасность генерации могут различаться между языками, а применение на языках за пределами восьми заявленных требует дополнительной настройки и мер контроля.

Llama 3.1 Swallow Gen 8B v0.1 — языковая модель, полученная слиянием моделей Tokyo Institute of Technology и BAAI с помощью Mergekit. Она объединяет Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 и Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B методом dare_ties; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на японском и английском языках, включая выполнение текстовых инструкций. Контекст составляет до 8192 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto-gguf — квантизированные в формате GGUF версии Magnum v2.5 KTO, разработанные и опубликованные Anthracite. Модель основана на anthracite-org/magnum-12b-v2 и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она дообучалась с использованием экспериментальной гибридной стратегии обучения с подкреплением KTO и DPOP, ориентированной на повышение качества ответов и следование инструкциям. Модель создана для воспроизведения качества прозы, характерного для Claude 3 Sonnet и Opus, и особенно подходит для чата, написания текстов и выполнения инструкций. Она обучена работать с форматом ChatML. В карточке указаны языки английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский. Размер базовой модели составляет 12 миллиардов параметров; точное окно контекста и перечень поддерживаемых модальностей не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся ориентация на высокое качество прозы, многоязычность и доступность квантизированных весов для запуска в совместимых средах. Ограничения связаны с экспериментальным характером версии, обучением на ограниченной части преимущественно инструкционных данных и возможной недостаточной обобщающей способностью; заявленные результаты безопасности также не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель vicky4s4s/Mixtral-instruct-56B — разговорная языковая модель на архитектуре Mixtral, опубликованная Vignesh. Карточка описывает её как instruct-версию Mixtral-8x7B: разреженную Mixture of Experts для генерации текста и диалога. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; доступны веса в safetensors и интерфейс чата. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста по инструкциям. В карточке приведён пример использования через Transformers и шаблон диалога Mixtral. Языковые метки охватывают английский, французский, итальянский, немецкий и испанский; датасеты карточки включают UltraChat 200K и LLaVA-Instruct-150K. Лицензия — Apache-2.0. В README отмечено, что веса происходят из оригинального релиза Mixtral, но формат и имена параметров изменены; также указана несовместимость с прямой инициализацией через Hugging Face Transformers. Модель не имеет встроенных механизмов модерации, поэтому её ответы могут требовать внешних ограничителей. Название репозитория заявляет 56B, однако метаданные указывают 7,1 млрд параметров, поэтому размер описан по метаданным.

facebook/mms-lid-1024 — модель Meta, разработанная Vineel Pratap и соавторами в рамках проекта Massively Multilingual Speech (MMS). Это аудиоклассификатор на архитектуре Wav2Vec2 с примерно 1,3 млрд параметров, предназначенный для определения языка по речи: модель относит входной аудиосигнал к одному из 1024 поддерживаемых языков. Принимает аудио с частотой дискретизации 16 кГц и возвращает метку языка; среди поддерживаемых языков есть русский, английский, арабский и многие другие. Модель подходит для предварительной маршрутизации аудиозаписей по языкам, сортировки многоязычных речевых коллекций и выбора языка для последующей транскрибации. Это не модель распознавания речи и сама по себе она не создаёт текстовую расшифровку. Для использования необходимы совместимое аудиопредставление и обработка результата как классификационной метки. Лицензия CC-BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

NorMistral-7b-warm-instruct — инструкционно дообученная языковая модель, разработанная Norallm на базе NorMistral-7b-warm, который, в свою очередь, относится к семейству Mistral. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая ответы на вопросы, многоходовые беседы, выполнение инструкций, подготовку текстов и задачи программирования. Основной фокус — норвежские языки Bokmål и Nynorsk; в метаданных также указан язык no. Модель поддерживает ChatML-подобный формат диалогов и контекст длиной 4096 токенов. Размер модели в README явно не указан для инструкционной версии, однако она названа NorMistral-7b-warm-instruct. Дообучение выполнено методом supervised fine-tuning на отфильтрованных и дополненных открытых наборах Aya, OASST, OIG, No Robots, Dolly и Glaive code assistant; preference optimization не применялась. К сильным сторонам относятся открытая доступность, ориентация на норвежскую языковую специфику, поддержка многоходовых диалогов и увеличенный до 4096 токенов контекст относительно базовой модели. Ограничения включают статус первой рабочей итерации, возможные изменения весов, чувствительность к параметрам генерации и отсутствие preference optimization, поэтому качество и устойчивость ответов могут быть неравномерными. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование. README не сообщает о поддержке изображений или других модальностей, поэтому модель следует считать текстовой.

NorwAI-Mistral-7B-instruct — генеративная текстовая модель, разработанная исследовательским центром NorwAI при Норвежском университете науки и технологий (NTNU) совместно с норвежскими партнёрами, включая Schibsted, NRK, VG и Национальную библиотеку Норвегии. Модель предназначена для работы с норвежским языком и диалоговых или иных сценариев, требующих следования инструкциям; она дообучена примерно на 9000 самостоятельно собранных высококачественных норвежских инструкциях. Модель основана на NorwAI-Mistral-7B, использует авторегрессионную архитектуру и содержит около 7 млрд параметров. Контекст — до 32 000 токенов. Токенизатор расширен за счёт объединения токенизатора Llama 2 с норвежским токенизатором, итоговый словарь содержит 64 000 токенов. Основная заявленная языковая специализация — норвежский язык; сведения о мультимодальности отсутствуют, модель предназначена для генерации текста. Сильная сторона модели — адаптация к норвежскому языку и инструкциям носителей языка. Как и другие большие языковые модели, она может порождать галлюцинации, фактически неверные ответы, токсичный или предвзятый контент. Модель распространяется по специальной лицензии NorLLM: бесплатное использование разрешено организациям, зарегистрированным в странах Северной Европы, для собственных целей, но не для перепродажи; предусмотрены требования к атрибуции и ограничения, связанные с безопасностью, фундаментальными правами и географией использования.

Это конвертированная в формат GGUF версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B-BF16, подготовленная ijohn07 для запуска через llama.cpp. Она предназначена для генерации текста и унаследованных от базовой модели сценариев диалога, рассуждений, оценки и адаптации под пользовательские задачи. В имени репозитория указано Q4_K_M, однако метаданные формата обозначают GGUF BF16, поэтому точный вариант квантования по доступным сведениям установить нельзя. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки. Для подробностей о возможностях и ограничениях автор направляет к карточке исходной модели NVIDIA. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с лицензией базовой модели.

Qwen1.5-1.8B-Chat-GGUF — чатовая версия языковой модели Qwen1.5, разработанная командой Qwen. Это авторегрессионная decoder-only модель на архитектуре Transformer, дообученная с использованием supervised fine-tuning и direct preference optimization для более качественного взаимодействия с пользователем. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, поддержание беседы и другие задачи text generation. Заявлена поддержка нескольких естественных языков и программного кода; базовая карточка модели указывает английский язык. Модель поддерживает контекст длиной до 32K токенов. Репозиторий содержит GGUF-квантизации q2_k, q3_k_m, q4_0, q4_k_m, q5_0, q5_k_m, q6_k и q8_0, рассчитанные на запуск с llama.cpp. Размер 1.8B параметров делает модель относительно компактной и удобной для локального запуска, однако по возможностям и качеству она уступает более крупным моделям семейства. Квантизация снижает требования к ресурсам, но при более низкой точности может ухудшать качество генерации. Модель работает только с текстом; поддержка изображений и других модальностей не указана. Лицензия обозначена как Tongyi Qianwen Research License; точные условия следует проверять в файле лицензии репозитория.

Карточка модели ArchiveStudio/Qwen2.5-0.5B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct — компактная инструктивно настроенная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста, включая длинные ответы, структурированные данные и JSON; также может применяться для простых задач по коду и математике. Модель построена на архитектуре Qwen2 с причинным языковым моделированием и содержит 494 млн параметров. В карточке указаны 24 слоя, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и группированное внимание; контекст — 32 768 токенов, генерация — до 8 192 токенов. Модель работает с текстом, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Семейство Qwen2.5 заявляет поддержку более 29 языков, включая русский и английский. Небольшой размер упрощает запуск по сравнению с крупными языковыми моделями, но ограничивает сложность задач, которые она может надёжно решать. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; для загрузки через Transformers рекомендуется актуальная версия библиотеки.

unsloth/Qwen2.5-3B — версия базовой языковой модели Qwen2.5, опубликованная Unsloth и предназначенная для генерации текста и дальнейшей адаптации. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2 с 3,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и многоязычную работу, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Базовая Qwen2.5 рассчитана на продолжение текста и может служить основой для дообучения под код, математику, структурированные данные и другие задачи. В README отдельно отмечено, что базовую модель не рекомендуют использовать для диалогов без последующего обучения, например SFT или RLHF. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензией базовой модели.

Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B — дообученная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Разработчик nbeerbower применил ORPO-настройку на наборах данных jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo в течение 1,25 эпохи. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 32 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; поддерживает многоязычные сценарии, включая английский, русский, китайский, французский, испанский и другие языки из метаданных. Доступна в формате safetensors через Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений; как и другие большие языковые модели, она может генерировать фактически неверные ответы.