I.6Перевод и языковая адаптация

Saxo, специалист по данным компании Linkbricks, дообучил Hermes-3-Llama-3.1-70B, чтобы усилить работу модели с японским языком. Модель семейства Llama с архитектурой dense содержит 69,5 млрд параметров и принимает текст. Для обучения использовали продолженное предобучение на японском корпусе новостей и Википедии, затем SFT и DPO; токенизатор оставили от базовой модели без расширения словаря. Модель предназначена для диалогов, генерации и редактирования текстов, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач. Она обучалась на японских, корейских, китайских и английских данных, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова функций и инструментов. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Модель Linkbricks Horizon AI Korean Superb 27B разработана дата-сайентистом компании Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на основе Google Gemma 2 27B Instruct. Это плотная причинно-следственная языковая модель Gemma 2 с 27,6 млрд параметров, дообученная на корейском языке этапами продолженного предобучения, обучения по инструкциям и DPO. Для обучения использовались крупный корпус корейских новостей, многоязычные данные и примеры для различных задач; токенизатор оставлен от базовой модели. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая перевод между корейским, китайским, английским и японским языками, суммаризацию, ответы на вопросы, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, программирование, письмо, математику и логические рассуждения. Метаданные указывают контекст 8192 токена; в README заявлено окно 128k, поэтому фактическую поддержку столь длинного контекста следует проверять в используемой конфигурации. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Llama-SEA-LION-v3.5-8B-R — инструктивная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, дообученная на основе aisingapore/Llama-SEA-LION-v3-8B-IT. Она предназначена для диалога, генерации текста, следования инструкциям и задач, требующих рассуждений; режим рассуждений или стандартной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов по карточке модели; метаданные указывают 131 072 токена. Модель может применяться для ответов на вопросы, анализа тональности и токсичности, перевода, суммаризации, причинных рассуждений и многошагового диалога. Модель способна галлюцинировать, выдавать нерелевантные или противоречивые ответы, поэтому результаты следует проверять. Она не прошла настройку безопасности; для пользовательских приложений разработчикам следует самостоятельно обеспечить необходимую настройку и меры защиты. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Llama-SEA-LION-v3-70B — многоязычная текстовая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, созданный продолжением предобучения meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct на примерно 200 млрд токенов на 11 языках Юго-Восточной Азии и английском; модель использует токенизатор Llama 3.1 и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности и токсичности, перевода между английским и языками региона, причинных рассуждений и следования инструкциям. Карточка сообщает оценки по SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку ответа на нужном языке. Модель рассчитана на бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Для использования необходима инфраструктура, способная обслуживать модель на 70B параметров. Доступна в формате safetensors; лицензия — Llama 3.1 Community License.

Llama-SEA-LION-v3-8B — многоязычная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная decoder-модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, созданная продолжительным предобучением Llama-3.1-8B-Instruct примерно на 200 млрд токенов. Она рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии с языками Юго-Восточной Азии, а также английским и китайским. Поддерживаются бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки; контекст модели составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, анализа тональности, выявления токсичности, перевода, краткого пересказа, рассуждений и выполнения инструкций на поддерживаемых языках. В карточке приведены оценки на SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку соблюдения ограничений и ответа на нужном языке. Модель использует архитектуру и токенизатор Llama 3.1; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — Llama 3.1 Community License, условия которой следует учитывать при использовании и распространении модели.

bigscience/mt0-xxl-mt — многоязычная модель семейства mT0 от BigScience, созданная дообучением mT5-XXL на смеси межъязыковых задач xP3. Это encoder-decoder-модель на архитектуре MT5 с 6,7 млрд параметров, предназначенная для выполнения инструкций на естественном языке в режиме zero-shot. Модель подходит для генерации ответов на запросы, сформулированные как инструкции: перевода, классификации тональности, подбора связанных поисковых запросов, объяснений и создания текстов. README указывает поддержку десятков языков; среди языков карточки перечислены, в частности, арабский, английский, испанский, французский, хинди, японский и корейский. Модель принимает текст и генерирует текст. Качество зависит от формулировки запроса: следует ясно обозначать границу входа и задавать нужный язык или формат ответа, а также добавлять достаточный контекст. Модель дообучена на 1,29 млрд токенов за 7000 шагов; веса представлены в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

JunHowie/Qwen3-8B-GPTQ-Int8 — это квантизированная версия языковой модели Qwen3-8B, основанной на семействе Qwen, разработанном командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений, математических и программных задач, многоязычного общения, перевода и сценариев с интеграцией внешних инструментов. Она поддерживает более 100 языков и диалектов, а также переключение между режимами рассуждения и обычной генерации. В основе лежит каузальная языковая модель с 8,2 млрд параметров, 36 слоями и архитектурой Grouped-Query Attention: 32 головы для запросов и 8 для ключей и значений. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов, с использованием YaRN заявлена поддержка до 131 072 токенов. Эта версия сжата до 8-битного представления с размером группы 128; настройка desc_act=False повышает эффективность по скорости генерации токенов по сравнению с более ранними квантизированными вариантами. Основные ограничения связаны с потерями, возможными при квантизации, а также с необходимостью совместимого программного окружения: в README рекомендован vLLM версии 0.9.2 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Cohere и Cohere Labs разработали Cohere Labs Tiny Aya Earth — авторегрессионную языковую модель на 3,35 млрд параметров для многоязычной генерации текста и диалогов, с особым акцентом на языки Западной Азии и Африки. Модель принимает текст и выдаёт текст; поддерживает более 70 языков. Контекст составляет 8K токенов, заявлена также генерация до 8K токенов. Архитектура основана на оптимизированном трансформере: три слоя используют скользящее внимание с окном 4096 и RoPE, а четвёртый — глобальное внимание. После предобучения модель прошла дообучение с учителем и обучение на предпочтениях. Модель подходит для многоязычных диалогов, генерации, суммаризации, перевода и межъязыковых задач, включая работу с языками с ограниченными обучающими данными и локальное развёртывание при ограниченных вычислительных ресурсах. Карточка отмечает сильные стороны в открытой генерации и работе с низкоресурсными языками. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование без отдельного согласования; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs.

Whisper large-v3-turbo — мультиязычная модель распознавания речи OpenAI на архитектуре Transformer encoder-decoder. Это дообученная и ускоренная версия Whisper large-v3: число слоёв декодера сокращено с 32 до 4, что ускоряет вывод с небольшим снижением качества. Модель содержит 905,2 млн параметров и работает с аудио; она поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для преобразования речи в текст на языке оригинала и перевода речи между языками, включая перевод на английский. Она обучалась на более чем 5 млн часов размеченных данных и демонстрирует обобщение на новые наборы данных и предметные области. Для длинных записей требуется обработка последовательными окнами или разбиение аудио на сегменты; воспринимаемое окно составляет 30 секунд. Модель может ошибаться, добавлять слова, которых нет в аудио, и повторять фрагменты. Точность различается между языками, акцентами и диалектами и может быть ниже для языков с ограниченными обучающими данными. Лицензия — MIT.

Canary-1b-v2 — мультиязычная модель NVIDIA для распознавания речи и перевода устной речи. Это модель примерно с 1 млрд параметров на архитектуре encoder-decoder: FastConformer извлекает признаки из аудио, а Transformer Decoder генерирует текст. Модель работает с 25 европейскими языками: болгарским, хорватским, чешским, датским, нидерландским, английским, эстонским, финским, французским, немецким, греческим, венгерским, итальянским, латышским, литовским, мальтийским, польским, португальским, румынским, словацким, словенским, испанским, шведским, русским и украинским. Модель предназначена для транскрибации речи на этих языках, а также перевода речи между английским и каждым из остальных 24 языков. Она автоматически расставляет знаки препинания и заглавные буквы, поддерживает временные метки на уровне слов и сегментов, в том числе для переведённого текста, и обрабатывает длинные записи с динамическим разбиением на фрагменты. NVIDIA заявляет о высокой скорости и качестве относительно моделей сопоставимого размера; результаты зависят от языка и условий записи. Модель можно использовать для голосовых помощников, субтитров, транскрибации разговоров и голосовой аналитики. Для работы предусмотрен NVIDIA NeMo; карточка также описывает использование через Transformers. Лицензия — CC BY 4.0, допускающая коммерческое и некоммерческое использование с соблюдением её условий.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-fp8 — FP8-квантизированная версия Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Это открытая decoder-only Sparse Mixture-of-Experts Transformer-модель, предназначенная для агентских, мультиязычных и требовательных к рассуждению задач, включая корпоративные сценарии, диалоговое взаимодействие и обработку изображений. Модель принимает текст и изображения, а генерирует текст. Она содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего, использует 128 экспертов, из которых 8 выбираются для каждого токена, а также одного общего эксперта. Архитектура сочетает скользящее и глобальное внимание в соотношении 3:1 и поддерживает контекст до 128K входных токенов. Обучение охватывает 48 языков, включая английский, русский, немецкий, французский, испанский, арабский, китайский, японский, корейский и другие. FP8-квантизация снижает требования к вычислительной инфраструктуре по сравнению с полноразмерной BF16-версией; для неё заявлены ориентировочные конфигурации от 2 GPU B200 или 4 GPU H100. В README указано, что доступные варианты квантизации демонстрируют незначительные различия в качестве и производительности, однако рекомендуемым для большинства задач назван вариант W4A4 благодаря меньшей задержке и аппаратным требованиям. Для запуска необходимы совместимые версии Transformers или vLLM, а для vLLM требуется vLLM 0.21.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

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

GPT-OSS-Swallow 120B RL v0.1 MXFP4 — крупная двуязычная языковая модель, разработанная командой Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech) на базе GPT-OSS. Модель содержит 120 млрд параметров и предназначена для генерации текста, рассуждений, работы с математическими задачами, программным кодом, японско-английским переводом и другими сценариями, требующими понимания японского и английского языков. Данная версия распространяется в формате MXFP4 и ориентирована на запуск через Transformers и vLLM. Модель обучалась в несколько этапов: Continual Pre-Training, Supervised Fine-Tuning и Reinforcement Learning with Verifiable Rewards. Для улучшения японского языка и перевода использовались специализированные процедуры обучения, а математические и кодовые датасеты помогли сохранить STEM-компетенции и снизить деградацию этих навыков. Среди сильных сторон заявлены двуязычная специализация, повышенное качество японско-английского перевода, математические и программные способности, а также уровень рассуждений, сопоставимый с исходными моделями GPT-OSS или превосходящий их в отдельных задачах. В карточке не указаны точная архитектура, токенизатор и максимальная длина контекста: за этими сведениями предлагается обращаться к документации GPT-OSS. Модель требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера; для наиболее надежной и воспроизводимой работы рекомендуется vLLM, при этом поддерживается распределение по нескольким GPU. Лицензия Apache-2.0.

Saxo (Джи Юнсон), специалист по данным и руководитель Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы с ней используется библиотека Transformers. В обучении применялись этапы CPT, SFT, DPO и ORPO, а также данные из многоязычных новостных и wiki-корпусов и наборы для отдельных задач. Модель предназначена для диалога и генерации текста, в том числе для анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, математических и логических задач, а также вызова функций и инструментов. В README заявлена работа с корейским, английским, японским и китайским языками; датасеты также включают перевод и суммаризацию. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache 2.0.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-32B — многоязычная языковая модель Linkbricks, дообученная на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V1-32B методами SFT и предпочтительной оптимизации. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для диалога и генерации текста, перевода между корейским, японским, китайским и английским языками, суммаризации, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. В карточке заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Обучение включало многоязычные новостные и вики-корпуса, а также данные по задачам; токенизатор оставлен от базовой модели. Модель ориентирована прежде всего на корейский и другие восточноазиатские языки вместе с английским. Качество может различаться между языками и типами задач; описание не приводит количественных результатов оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V3-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. По карточке, обучение включало японскую SFT, DPO и объединение моделей, а также данные на японском, корейском, китайском и английском языках, японские новости и Википедию, математические и логические задачи. Модель рассчитана на написание и редактирование текстов, программирование, математические и логические рассуждения, анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, а также вызов функций и инструментов. Заявленное контекстное окно — 128 тыс. токенов; используется токенизатор базовой модели без расширения словаря. Доступны веса в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V6-70B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Юнсоном Джи (Saxo) на основе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для генерации текста в диалоге и работы с инструментами через function calling. Модель обучалась с помощью SFT, DPO и слияния весов на корпусах японских новостей и Википедии, а также на задачах с японским, корейским, китайским и английским языками. В карточке заявлено усиление для анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, письма, программирования, математики и логических рассуждений; среди обучающих задач также указаны перевод, суммаризация и ответы на вопросы. Доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные языковые и прикладные возможности приведены в карточке модели; независимые результаты оценки качества и дополнительные ограничения там не описаны.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V5-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсон Джи (Saxo) на базе V4. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная посредством японского SFT и DPO. Она принимает текст и генерирует текст; заявлено контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для японского, корейского, китайского и английского языков. В карточке указано обучение на японских новостях и корпусе Википедии, многоязычных данных для перевода и суммаризации, а также примерах для вопросов и ответов, математики и логических рассуждений. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и написание текстов. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит независимых оценок качества; результаты для отдельных задач и языков могут различаться.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V6-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе V5. Модель семейства Llama с плотной архитектурой содержит 69,5 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Веса доступны в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для многоязычных задач на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке заявлены усиленная работа с отзывами и публикациями в социальных сетях, программированием, письмом, математикой и логическими задачами, а также интерфейс вызова функций и инструментов. Обучение включало японский SFT и DPO, многоязычные данные и корпус японских новостей и Википедии.

Linkbricks Horizon-AI Korean Superb — плотная языковая модель на 22 млрд параметров, дообученная Саксоном (Джи Юнсоном), специалистом по данным компании Linkbricks Horizon-AI, на основе Mistral-Small-Instruct-2409. Для обучения использовались продолженное предобучение на корейском новостном корпусе, затем настройка на инструкциях и оптимизация предпочтений. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов, диалог и интерфейс вызова функций; токенизатор оставлен от базовой модели. Модель предназначена для генерации и написания текстов, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач. Обучающие данные включают корейский, английский, китайский и японский языки, а также задачи перевода и суммаризации. Выпускается в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Japanese-70B-Advanced — дообученная модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на базе Llama 3.3 70B Instruct. Модель прошла японское продолжительное предобучение, затем SFT и DPO; использует плотную архитектуру Llama с 69,5 млрд параметров и контекстным окном до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке отмечено усиление перевода и межъязыковой работы, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Поддерживается интерфейс вызова функций и инструментов. Для обучения использовались 30 млн японских новостных материалов и корпус Википедии, а также многоязычные данные для разных задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. README заявляет перечисленные возможности, но не приводит результаты сравнительных оценок качества.

Llama-Krikri-8B-Instruct — инструктивная языковая модель ILSP для общения и выполнения текстовых задач, разработанная на базе Llama-Krikri-8B-Base. Это плотная модель семейства Llama с 7,6 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Базовую модель ILSP продолжительно обучали на греческих и английских текстах, а Instruct-версию дополнительно настроили на инструкциях и диалогах на греческом и английском языках. Модель предназначена для генерации и редактирования текста, суммаризации, ответов по нескольким документам, перевода между греческим и английским, а также перевода с этих языков на французский, немецкий, итальянский, португальский и испанский. Карточка также заявляет возможности структурированного извлечения данных, программирования, использования инструментов и решения задач в юридической, финансовой, медицинской и научной областях. Веса доступны в формате safetensors; для применения авторы рекомендуют официальные квантованные версии GGUF и MLX. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Результаты для отдельных задач могут различаться; заявленные возможности специализированных областей не заменяют экспертную проверку.

Llama-Krikri-8B-Instruct-GGUF — инструкционная большая языковая модель, разработанная ILSP на основе Llama 3.1 8B. Модель ориентирована прежде всего на греческий язык, сохраняя двуязычные возможности для греческого и английского. Она создана с помощью дополнительного предварительного обучения на корпусе объёмом 91 млрд токенов с последующим увеличением эффективного объёма до 110 млрд токенов, а также многоэтапного дообучения на инструкциях и предпочтениях пользователей. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации, понимания, редактирования и суммаризации текста, анализа тональности и сущностей, перевода между греческим и английским, французским, немецким, итальянским, португальским и испанским языками. Также заявлены применение в юридических, финансовых, медицинских и научных сценариях, Retrieval-Augmented Generation по нескольким документам, структурированное преобразование данных в XML или JSON, программирование, использование инструментов и агентские задачи. Модель имеет архитектурную основу Llama 3.1 8B, расширенный токенизатор с греческими токенами и контекстное окно 128 тысяч токенов, что соответствует примерно 80 тысячам греческих слов. В обучающих данных представлены греческие, английские, параллельные, математические и программные тексты; постобучение проводилось на греческих и английских инструкциях, многошаговых диалогах и preference triplets с применением Length Normalized DPO. К сильным сторонам относятся специализация на греческом языке, поддержка английского, длинный контекст и широкий набор текстовых и структурированных задач. Ограничения, точные показатели качества и требования к аппаратному обеспечению в README не указаны. Лицензия обозначена как llama3.1.

Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT — инструктивная языковая модель из семейства Sahabat-AI, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore при соинициировании GoTo и Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная для общения и выполнения инструкций в индонезийском языковом контексте. Она предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и работы с местными языками и культурой Индонезии. Модель принимает текст и генерирует текст. Поддерживает английский, индонезийский, яванский, сунданский, язык батак тоба и балийский. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов по метаданным; README указывает 128k. В оценках использовались бенчмарки IndoMMLU, SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench, в том числе задания на следование инструкциям и многоходовый диалог. Модель может выдавать галлюцинации, нерелевантные ответы и непоследовательные рассуждения; ответы требуют проверки. Для приложений с повышенными требованиями к безопасности разработчикам следует самостоятельно настраивать меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT — языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и общения на английском и языках Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский; настройка по инструкциям проводилась на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, анализ тональности, выявление токсичности, перевод и суммаризация. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или вымышленные сведения и непоследовательно рассуждать. В README также отмечено, что релиз не прошёл настройку безопасности, поэтому для ответственных сценариев пользователям следует самостоятельно применять меры безопасности и проверять результаты.

bigscience/mt0-xxl — многоязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience. Это дообученная версия mT5-XXL, обученная следовать инструкциям на смеси кросс-языковых задач xP3; архитектура — encoder-decoder MT5ForConditionalGeneration, размер — 6,7 млрд параметров. Модель предназначена для выполнения задач, сформулированных на естественном языке, в том числе перевода, ответов на вопросы, классификации тональности и создания текстов. Она поддерживает генерацию с нуля и переносит навыки на ранее не встречавшиеся задачи и языки; среди языков карточки указаны английский, французский, испанский, арабский, японский, корейский и другие. Качество ответов зависит от формулировки запроса: полезно явно обозначать границы входного текста, задачу и желаемый язык ответа, а также предоставлять контекст. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Для запуска используются Transformers и веса PyTorch/Safetensors.

RedHatAI/Qwen3-14B-FP8-dynamic — языковая модель для генерации текста, разработанная Red Hat совместно с Neural Magic на базе Qwen/Qwen3-14B. Это причинно-следственная трансформерная модель архитектуры Qwen3ForCausalLM с текстовыми входами и выходами. Она предназначена для рассуждений, вызова функций, многоязычного следования инструкциям, перевода и последующей адаптации под предметные области с помощью дообучения. Модель использует FP8-квантизацию весов и активаций, что примерно вдвое снижает требования к памяти GPU и размер модели на диске, а также может примерно вдвое повысить пропускную способность матричных операций по сравнению с представлением FP16. Квантизации подвергнуты линейные операторы в трансформерных блоках: веса квантизированы статически по каналам, а активации — динамически по токенам. Размер модели — 14 миллиардов параметров; точный максимальный контекст в README не указан, хотя для оценки использовались длины до 40960 токенов. К сильным сторонам относятся поддержка рассуждений и многоязычных инструкций при более низких требованиях к ресурсам, а также эффективное развертывание через vLLM с OpenAI-совместимым сервером. Возможным ограничением является потенциальное влияние FP8-квантизации на качество по сравнению с исходной моделью, однако количественная оценка этого влияния в README не приведена. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; использование должно соответствовать применимым законам и нормативным требованиям.

CalmState/Qwen-3-4b-Polyglot-r2 — плотная языковая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров, дообученная CalmState на базе unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 для сценариев приложения Polyglot Air. Она принимает текст с командой-суффиксом вида ::en или ::formal и выполняет преобразование без вводных фраз: переводит между английским и вариантами португальского, исправляет орфографию и грамматику, меняет тон, кратко пересказывает или расширяет текст. Карточка описывает поддержку английского, португальского, испанского и китайского; контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для быстрых преобразований выделенного текста в настольном приложении, а также может использоваться как диалоговая модель для генерации текста. В README указано, что версия обучена на датасете примерно вчетверо большем, чем предыдущая, и использует Unsloth и TRL. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Заявления об отсутствии галлюцинаций и точности являются характеристиками, заявленными автором, а не гарантией качества.

Velvet-14B — языковая модель Almawave, разработанная командой Technology and Innovation. Это текстовая instruct-модель с диалоговыми возможностями, предназначенная для интеграции в приложения и AI-системы. Модель предварительно обучена на более чем 4 трлн токенов из общедоступных источников и дообучена на инструкциях, включая более 2 млн примеров для SFT и свыше 50 тыс. примеров по безопасности. Модель принимает и генерирует текст. Она подходит для генерации и завершения текста, суммаризации, извлечения информации, классификации, ответов на вопросы, перевода, перефразирования, задач естественного языкового вывода и многоходового диалога. Поддерживаемые языки — итальянский, английский, немецкий, испанский, французский и португальский. Для ответов, требующих фактической точности, разработчик рекомендует использовать внешние источники, например RAG. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она может выдавать неточные, неполные или повторяющиеся ответы, а также воспроизводить токсичный язык и социальные предубеждения; разработчикам следует проверять результаты и настраивать меры безопасности под свой сценарий использования.

Whisper Base — мультиязычная модель распознавания речи, разработанная OpenAI. Это Transformer-энкодер-декодер с архитектурой sequence-to-sequence и примерно 51,7 млн параметров; модель принимает аудио и преобразует речь в текст на том же языке. Семейство Whisper обучалось на 680 тысячах часов размеченных аудиоданных со слабым контролем, что помогает ему обобщать на разные наборы данных и предметные области без дообучения. Модель также может переводить речь на английский язык; для длинных записей транскрипцию можно выполнять частями с помощью chunking в Transformers. Whisper Base подходит для транскрибации аудио, включая речь с акцентами, фоновым шумом и технической лексикой, а также для перевода речи на английский. Карточка сообщает о поддержке множества языков, среди них английский, русский, китайский, немецкий, испанский и французский. Для обычного использования модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Распознавание может содержать галлюцинации — текст, отсутствующий в аудио, а также повторы. Точность неравномерна между языками, акцентами и диалектами и может быть ниже для языков с малым объёмом обучающих данных. Для модели указана длина входных аудиофрагментов до 30 секунд; более длинные записи обрабатываются с разбиением на части.