I.6Перевод и языковая адаптация

Granite-3.1-2B-Base — базовая языковая модель команды Granite компании IBM для генерации и преобразования текста. Она предназначена для суммаризации, классификации, извлечения сведений, ответов на вопросы и других задач с длинным контекстом; также может служить основой для дообучения под специализированные сценарии. Модель построена на плотной decoder-only архитектуре Transformer с 2,5 млрд параметров. В ней используются GQA, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и общие входные и выходные эмбеддинги. Контекст увеличен до 131 072 токенов посредством дополнительного обучения на длинных последовательностях. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Модель не проходила safety alignment; возможны предвзятые, ошибочные или небезопасные ответы, а также воспроизведение фрагментов обучающих данных. Выпущена под лицензией Apache 2.0.

Granite-3.1-3B-A800M-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста и задач преобразования текста. Это декодерный разреженный Transformer с архитектурой Mixture of Experts (MoE), доступный в формате safetensors и содержащий 352,3 млн параметров. Модель расширяет контекст Granite-3.0-3B-A800M-Base с 4K до 128K токенов; для адаптации к длинному контексту использовалось дополнительное обучение примерно на 500 млрд токенов. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации из текста, ответов на вопросы, а также как основа для специализированного дообучения. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Модель выпущена IBM под лицензией Apache 2.0. Модель не прошла выравнивание по безопасности и может выдавать проблемный или недостоверный текст; для небольшой модели также отмечен риск дословного воспроизведения обучающих данных. Как базовая модель, она может требовать дообучения под конкретные инструкции и сценарии.

InternVL-Chat-V1-5 — мультимодальная диалоговая модель OpenGVLab, объединяющая визуальный кодировщик InternViT-6B-448px-V1-5, MLP-проектор и языковую модель InternLM2-Chat-20B. В модели 25,5 млрд параметров; она использует динамическую обработку изображений: делит изображение на фрагменты 448 × 448 пикселей и поддерживает входы вплоть до разрешения 4K. Модель предназначена для диалога по изображениям, визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и анализа документов, диаграмм и графиков. Обучающий набор включает английские и китайские пары вопросов и ответов; метаданные указывают поддержку многоязычия. Модель доступна через Transformers и распространяется по лицензии MIT. В README отмечены сильные стороны в задачах визуального понимания, OCR и работе с китайским текстом. Ограничения включают возможные предвзятые или вредоносные ответы, а также ухудшение понимания изображений при 4-битной квантизации bitsandbytes; авторы рекомендуют избегать этого режима.

LFM2-8B-A1B — гибридная языковая модель Liquid AI для локального запуска на телефонах, планшетах и ноутбуках. Это MoE-модель с 8,3 млрд параметров, из которых при генерации активны около 1,5 млрд. Архитектура сочетает 18 блоков коротких свёрток с двойными gates и 6 блоков grouped-query attention. Контекст — до 128 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, извлечения данных, RAG, творческого письма и агентных сценариев с вызовом инструментов. Разработчик отмечает улучшения в знаниях и программировании по сравнению с LFM2-2.6B, однако не рекомендует её для задач с высокими требованиями к знаниям или навыкам программирования; для узких сценариев советует дополнительное дообучение. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; карточка также описывает запуск через vLLM и llama.cpp. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией в репозитории.

mergekit-community/mergekit-model_stock-nvgaatl — объединённая модель для генерации текста, созданная сообществом с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базы использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M; в слияние также вошли sthenno/tempesthenno-nuslerp-0124 и mergekit-community/mergekit-model_stock-injkqri. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, около 14 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные указывают на контекст до 1 010 000 токенов и интерфейс для вызова инструментов; модель работает через Transformers, веса представлены в safetensors. Её можно применять для чат-ответов и работы с длинным текстовым контекстом. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение после слияния зависят от входящих моделей; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

Mistral-11B-OmniMix-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Undi95/Mistral-11B-OmniMix методом SLERP через MergeKit. Модель использует архитектуру MistralForCausalLM с плотной трансформерной сетью, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов и диалогов. Контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-общения, выполнения инструкций и генерации текста. В репозитории веса представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит отдельной оценки качества или подробностей о языковом покрытии и ограничениях, поэтому специфические преимущества и недостатки слияния не описаны.

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и liuda1/Mistral-7B-golden методом SLERP; веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и выдаёт текст. README и метаданные не уточняют языковой охват или специализированные предметные области, поэтому их нельзя уверенно указать.

MistralInstructLongish-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и MistralInstructLongish методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не сообщает о языковом охвате и конкретных специализированных областях применения.

NeuralContext-7b-v2 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Веса в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В объединении использованы Mistral-7B-Instruct-v0.2, NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Kukedlc/MyModelsMerge-7b. Лицензия в предоставленных данных не указана.

pandafish-2-7b-32k — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная ichigoberry с помощью LazyMergekit из Mistral-7B-Instruct-v0.2 и dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям; в карточке указан шаблон Mistral Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README приводит результаты сравнительных оценок AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench, но не описывает конкретные гарантии качества для отдельных задач. Опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели LIF1014/ptdbench-verl-coding-tasks-function-call на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Qwen2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная командой Qwen. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, создание длинных текстов и выдачу структурированных результатов, например JSON. Модель имеет плотную архитектуру причинного трансформера Qwen2 с RoPE, SwiGLU и RMSNorm и содержит 1,5 млрд параметров. Контекст составляет 32 768 токенов, максимальная длина генерации — 8 192 токена. Карточка описывает поддержку более 29 языков, включая русский и английский; метаданные указывают английский как язык карточки. Модель загружается через Transformers и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди сильных сторон — следование инструкциям, работа с длинными текстами и структурированными данными, а также интерфейс для вызова инструментов. Это компактная модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с более крупными языковыми моделями; оценочные результаты для этой конкретной версии в карточке не приведены.

Модель unsloth/Qwen2.5-32B — версия базовой языковой модели Qwen2.5, опубликованная Unsloth и основанная на Qwen/Qwen2.5-32B. Это плотная причинная языковая модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM, 32 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; файлы представлены в формате safetensors и модель работает через Transformers. В карточке также приведены сведения об архитектуре семейства: RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповое внимание с 40 головами Q и 8 головами KV. Модель предназначена для генерации текста и дальнейшего дообучения. Базовый чекпойнт поддерживает многоязычную генерацию, включая русский, английский, китайский и другие языки; семейство Qwen2.5 также описано как способное работать с кодом, математическими задачами, длинными текстами и структурированными данными. README отдельно предупреждает, что базовая модель не рекомендуется для диалогов без последующего обучения, например SFT или RLHF. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Bobi099/Qwen3.5-27B-heretic на Hugging Face совпадает с карточкой coder3101/Qwen3.5-27B-heretic, поэтому описание составлено по ней. coder3101/Qwen3.5-27B-heretic — производная мультимодальная модель на основе Qwen/Qwen3.5-27B, опубликованная в формате Transformers. В карточке представлены параметры abliteration и сравнение с исходной моделью: доля отказов в приведённом тесте снизилась с 94 до 14 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0653. Модель сохраняет архитектуру Qwen3.5 с языковой моделью и энкодером изображений; заявленный размер — 27 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, анализа изображений и сценариев с вызовом инструментов. Базовая Qwen3.5 поддерживает 201 язык и диалект, имеет контекст 262 144 токена с возможностью расширения до 1 010 000 токенов; карточка не приводит отдельных измерений этих характеристик для данной производной модели. Уменьшение числа отказов может быть полезно там, где нужна менее ограниченная генерация, но приведённая оценка не описывает полноту качества или безопасность ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Это квантованная в NVFP4 версия Qwen3.5-9B-Instruct от команды Qwen компании Alibaba, опубликованная FreedomAISVR в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям; вместе с файлом мультимодального проектора поддерживает обработку изображений и видео. В основе — гибридная архитектура Mamba2 и Attention, 9 млрд параметров и контекст до 262 тыс. токенов; предусмотрена поддержка Multi-Token Prediction и управления режимом рассуждений. Для запуска README приводит примеры с llama.cpp и llama-cpp-python. Квантование NVFP4 рассчитано на ускорение на GPU NVIDIA Blackwell и занимает меньше места, чем исходные веса; карточка указывает 4,73 бита на вес. Для обработки изображений и видео требуется отдельный проектор F16. Языки карточки — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SwagMessiah100/Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF — многоэтапная дообученная и объединённая версия Qwen3.6 с 27 млрд параметров. Модель создана в сотрудничестве SwagMessiah, DavidAU, Nightmedia, TeichAI, armand0e и trohrbaugh; при обучении использовались собственные и сторонние наборы данных, включая Polar-STRICT-Datasets и F451-STRICT-Datasets. Доступны обычные и MTP GGUF-квантизации, включая варианты с оптимизированными матрицами IMATRIX и частично сохранённой точностью 16 бит. Модель предназначена для широкого спектра задач: следования инструкциям, решения задач, рассуждений, программирования, диалогов, ролевых сценариев и творческого письма. Заявлены улучшенные интеллектуальные способности, reasoning и instruction following, а также поддержка vision, то есть обработки текста и изображений. Указаны английский и китайский языки. Контекстное окно, точная архитектура базовой модели и подробные характеристики мультимодального ввода в README не приведены. К сильным сторонам относятся заявленное превосходство базовой Qwen3.6 27B в большинстве авторских бенчмарков, хорошая работа даже с низкими уровнями квантизации и ориентация на запуск на потребительском оборудовании. Модель позиционируется как uncensored/heretic, поэтому её ответы могут иметь меньше встроенных ограничений безопасности. Результаты бенчмарков в основном представлены разработчиками и требуют независимой проверки. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-GGUF — это квантизированная мультимодальная vision-language модель на базе Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная разработчиком 6block с использованием llama.cpp. Она предназначена для обработки текста, изображений и видео с генерацией текстовых ответов, поэтому подходит для визуального анализа, работы с документами и общих текстовых задач. Заявлены английский и китайский языки. Модель имеет плотную архитектуру с 27,8 млрд параметров, включая vision tower, и 64 decoder-слоя. В гибридной схеме 16 слоёв используют grouped-query full attention, а 48 — Gated DeltaNet linear attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена, с возможностью дальнейшего расширения через YaRN; словарь содержит 248 320 токенов, embeddings не связаны. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до IQ2_XXS, что позволяет выбирать между качеством, размером файлов и требованиями к памяти. Для мультимодального ввода требуется отдельный файл vision projector mmproj; без него модель работает только с текстом. Благодаря гибридной архитектуре KV-кэш растёт только для 16 полно-внимательных слоёв, что снижает затраты памяти на длинном контексте. К сильным сторонам относятся поддержка текста, изображений и видео, очень длинный контекст, широкий набор вариантов квантизации и imatrix-калибровка для сохранения качества при сжатии. Ограничениями являются значительные требования к памяти: размер текстового backbone составляет примерно от 9,3 до 26,1 GiB в зависимости от варианта, а для мультимодальной работы дополнительно нужен vision projector размером около 0,9 GiB и память под KV-кэш. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

QUASAR-QAT/Qwen3.8-27B-QUASAR-NVFP4 — 4-битная NVFP4-версия мультимодальной модели Qwen3.8-27B, разработанной командой Qwen и квантованной методом QUASAR. Модель предназначена для задач image-text-to-text, reasoning, работы с изображениями и текста, а также агентских и сценариев с длинным контекстом. Точный набор поддерживаемых языков в README не указан. Модель содержит 27 млрд параметров; все 496 из 496 линейных слоёв трансформера, включая компоненты attention и gated delta-net, представлены в формате NVFP4 W4A4. Размер модели составляет 19,7 ГБ. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов при запуске через vLLM, а на видеокарте с 32 ГБ памяти, например RTX 5090, рекомендуется ограничить его 65 536 токенами. Для ускорения генерации заявлена поддержка speculative decoding с MTP. Ключевое преимущество — существенное уменьшение размера при сохранении качества, близкого к BF16-версии: результат GPQA-Diamond составляет 0,909 против 0,914 у оригинальной модели, а на AIME'26 заявлен результат 100%. Модель требует NVIDIA GPU с аппаратной поддержкой FP4, то есть Blackwell с compute capability 10.0 и выше, поэтому не подходит для систем без совместимого оборудования. Запуск возможен напрямую через vLLM без этапа конвертации. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NEO-CODER-MAX-MTP-GGUF — это многоэтапная fine-tune и merge-сборка модели Qwen3.8 с 27 млрд параметров, опубликованная trinityomni на основе версии DavidAU Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-735-882-Heretic-Uncensored-NM-DAU. В разработке использовались методы Cold Fusion и Fable Fusion, а также инструменты Unsloth. Репозиторий содержит обычные и MTP GGUF-квантизации, включая варианты с точностью 4 и 8 бит, ориентированные на запуск на потребительском оборудовании. Модель предназначена для общих задач, рассуждений, программирования, creative writing, художественной прозы, ролевых сценариев и работы с различными жанрами текста. В карточке указаны английский и китайский языки; также заявлен pipeline image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах и мультимодальной архитектуре не приведены. Размер контекста не указан. Основной акцент сделан на сокращении объёма рассуждений и ускорении генерации при сохранении детализации ответа, включая поддержку трёх режимов мышления и MTP. По утверждению авторов карточки, модель превосходит базовую Qwen3.8-27B и ряд других моделей в семи ключевых бенчмарках, а результаты ARC-C и ARC-E составляют соответственно до 735 и 880 для 8-битной версии; эти показатели являются заявленными разработчиками и не сопровождаются независимой верификацией в README. Сильными сторонами считаются скорость, сниженное избыточное рассуждение, навыки программирования и генерации творческого текста. Ограничения включают отсутствие данных о контекстном окне, системных требованиях, точных характеристиках мультимодальности и независимых тестах; из-за uncensored и abliterated-настройки модель может чаще выдавать небезопасный или нежелательный контент. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-2bit-MTP — это MLX-конверсия базовой модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и мультимодальных сценариев с изображениями и видео на устройствах Apple Silicon через совместимые MLX-совместимые среды, включая oMLX и MLX-VLM. Архитектура указана как vision-language sparse MoE с компонентами Qwen4Exp. Модель содержит 125 млрд параметров, из которых около 6 млрд активируются при обработке запроса, 48 слоёв, скрытое состояние размером 2560, 512 маршрутизируемых экспертов, 10 активных экспертов на токен и один общий эксперт. Используются Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, расширенные gated residual streams, хешированные биграммные и триграммные embedding-компоненты, а также собственный MTP-блок для speculative decoding. Контекст составляет 262 144 токена и может быть расширен до 1 млн токенов в исходной модели. Языки не указаны в предоставленных данных. Ключевая особенность версии — affine-квантизация 2-bit с размером группы 32 для экспертных и predictive-embedding-модулей при сохранении чувствительных компонентов, включая attention, vision-модули, embeddings, output head и native MTP, в BF16 или совместимой исходной точности. Размер весов составляет около 80,07 ГБ, формат — MLX safetensors. На Apple M3 Studio измеренная скорость генерации составила 29,37 токена в секунду при отключённом MTP и 28,62 токена в секунду при включённом, поэтому MTP рекомендуется отключать по умолчанию. Для работы требуется runtime с поддержкой архитектуры qwen4_exp и native MTP. Модель распространяется по лицензии Qwen Community License 1.0. В предоставленных данных не приведены подробные результаты исходных оценок, полный перечень поддерживаемых языков и ограничения безопасности; за ними следует обращаться к карточке базовой модели.

Карточка модели Rasputin312/Qwen3-Embedding-4B_both_60_pct_8_epochs на Hugging Face совпадает с карточкой Qwen/Qwen3-Embedding-4B, поэтому описание составлено по ней. Qwen3-Embedding-4B — мультиязычная модель для построения текстовых эмбеддингов из семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель на базе Qwen3-4B-Base, дообученная для задач поиска и сравнения текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для семантического поиска по документам и коду, оценки сходства предложений, классификации и кластеризации текстов, а также поиска соответствий между языками. Она поддерживает более 100 языков, контекст до 40 960 токенов по метаданным и до 32 тысяч токенов в описании модели. Размер эмбеддинга можно настраивать от 32 до 2560 измерений; также поддерживаются инструкции, настраивающие представление под задачу.

Qwen_Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF — набор GGUF-квантизаций базовой модели Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking, разработанной Qwen и подготовленной bartowski. Модель предназначена для генерации текста и сценариев, требующих рассуждений; запуск возможен через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Это текстовая модель с архитектурой и языками исходной модели, а также размером контекста, в README не указанных. Доступны варианты квантизации от Q3 до Q8, объёмом примерно от 36,6 до 84,8 ГБ. Более высокие варианты обеспечивают лучшее сохранение качества, а низкие требуют меньше памяти; рекомендуемыми названы Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и другие варианты соответствующего уровня. Ключевое ограничение — значительные требования к оперативной памяти и необходимость поддержки этой модели выбранным программным обеспечением. Квантизации созданы с использованием imatrix и llama.cpp. Для работы рекомендуется применять указанный в README формат prompt с маркером начала рассуждений <think>. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0.

RoguePlanet-DeepSeek-R1-Qwen-32B — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором nitky методом Model Stock с помощью mergekit. В состав вошли модели японского языка, модели для рассуждений, программирования и инструкционного диалога; размер модели — 32 млрд параметров, контекст — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст в формате диалога. Модель предназначена для генерации ответов с длинными рассуждениями, включая задачи на японском языке. В приведённом автором тесте рассуждений она прошла уровни LV1 и LV2, но не прошла LV3; базовая модель cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese не прошла ни один из этих уровней. Для использования рекомендован шаблон {SYSTEM_PROMPT}{USER_MESSAGE}. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты тестирования ограничены одним набором проверок и указанными параметрами генерации; они не гарантируют качество на других задачах.

Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b — текстовая генеративная модель, созданная Rombodawg на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Автор описывает её как результат непрерывного дообучения и слияния инструктивной и базовой моделей методом TIES; метаданные также связывают модель с Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 32 млрд параметров. Модель предназначена для диалога и генерации текста, включая сценарии с вызовом инструментов через соответствующий интерфейс. Она принимает текст, выдаёт текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Карточка заявляет более высокую производительность по сравнению с исходными instruct- и base-моделями, но не приводит бенчмарков или подробностей проверки этого заявления. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что квантизованные версии и бенчмарки пока готовятся.

SlimOpenOrca-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и SlimOpenOrca-Mistral-7B от Weyaxi методом slerp. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках и специализированных предметных областях.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowYam — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

TurdusBeagle-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением udkai/Turdus и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации текста — эти возможности указаны для базовой NeuralBeagle14-7B. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

XORTRON.CriminalComputing.Config.LARGE.XPRT2 — текстовая чат-модель на архитектуре MistralForCausalLM, созданная Darkhn на основе дообучения mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B. По карточке, в модели применена abliteration: в приведённом сравнении она отказала в 9 из 100 случаев, тогда как исходная модель — в 98 из 100. Это указывает на снижение частоты отказов, но не гарантирует ответ на любой запрос. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она содержит 123,4 млрд параметров, принимает только текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Вес опубликован в формате safetensors с точностью BF16. Указана лицензия Apache-2.0.

Это дообученная модель генерации текста на архитектуре Llama 2 с 12,9 млрд параметров, созданная автором репозитория на основе NousResearch/Yarn-Llama-2-13b-64k. К модели применён merged QLoRA fine-tune ранга 64 на наборе инструкций Airoboros 2.1; базовая версия использует YaRN для расширения рабочего контекста до 65 536 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и вопросы, а также генерации текста с учётом длинного контекста. В описании приведены результаты тестов на ARC, Hellaswag и MMLU и сравнение perplexity на разных длинах контекста. Репозиторий содержит веса safetensors; для запуска через Transformers требуется trust_remote_code=True и совместимая реализация YaRN. Автор указывает, что короткоконтекстные результаты конкурентны с некоторыми моделями сравнения, но также отмечает необходимость дальнейшей проверки качества на длинном контексте. Лицензия в доступных данных не указана.

Blur-7b-v1.21 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная liminerity с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, decruz07/kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP и liminerity/Blur-7b-v1.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; опубликованные показатели показывают результаты тестирования, но не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-20-layer — объединённая языковая модель семейства Cohere, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-21-layer. В метаданных указаны 18,5 млрд параметров, архитектура CohereForCausalLM и формат safetensors; конфигурация объединения использует срезы слоёв исходной модели и тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 8192 токена. Карточка не указывает отдельные поддерживаемые языки или условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно определить по имеющимся данным.