I.6Перевод и языковая адаптация

Карточка модели unsloth/whisper-base на Hugging Face совпадает с карточкой openai/whisper-base, поэтому описание составлено по ней. 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.

OpenASR/whisper-large-v3 — это версия мультиязычной модели Whisper Large v3, разработанной OpenAI и адаптированной проектом OpenASR для нативного запуска в формате .oasr. Модель предназначена для автоматического распознавания речи и перевода речи на английский язык, включая сценарии локальной транскрипции аудиозаписей на CPU и GPU без использования Python во время инференса. Модель построена на стандартной encoder-decoder архитектуре Whisper и содержит 1,55 млрд параметров. Версия v3 обучена на более крупном и разнообразном размеченном корпусе и использует 128 mel-частотных каналов, что повышает устойчивость распознавания в разных языках и акустических условиях. Доступны сборки fp16, q8_0 и q4_k с различными требованиями к размеру файлов и оперативной памяти; q8_0 рекомендуется как вариант, близкий по качеству к fp16, но более компактный. Сильными сторонами модели являются высокая точность среди моделей семейства Whisper, поддержка множества языков, возможность speech-to-text и speech translation, а также оптимизация OpenASR для локального запуска и сниженного потребления памяти. Ограничения включают значительный размер полной модели и повышенные требования к ресурсам по сравнению с дистиллированными или меньшими вариантами; для q4_k в README не приведены показатели скорости и изменения качества. Пакеты распространяются по лицензии Apache-2.0, унаследованной от исходной модели OpenAI; OpenASR выполняет преобразование формата и квантование весов.

handy-computer/whisper-large-v3-gguf — это конвертация мультиязычной модели распознавания речи OpenAI Whisper large-v3 в формат GGUF для использования с transcribe.cpp. Модель предназначена для автоматического преобразования речи в текст, определения языка и перевода речи с любого поддерживаемого языка на английский. Поддерживаются десятки языков, включая русский, английский, китайский, японский, корейский, арабский, испанский, французский и кантонский (yue). Модель использует архитектуру encoder-decoder Transformer, обрабатывает аудио через 128-канальный mel-вход и выполняет декодирование длинных записей блоками с окнами по 30 секунд. Доступны варианты F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K_M и Q4_K_M размером примерно от 997 МБ до 3,11 ГБ. В тесте LibriSpeech test-clean показатель WER составил от 1,81% для F16 до 1,86% для Q4_K_M, что указывает на небольшую потерю качества при квантовании. Поддерживаются сегментные временные метки и потоковая обработка не поддерживается. Сильные стороны модели — широкая языковая поддержка, распознавание, определение языка и перевод речи, а также возможность выбора между качеством и требованиями к памяти благодаря нескольким вариантам квантования. Качество заметно зависит от языка: приведённые значения WER на наборе FLEURS существенно различаются, поэтому для менее распространённых языков необходима отдельная проверка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

AfriqueQwen3.5-4B-ExtendedCM — плотная причинная языковая модель из набора AfriqueLLM, разработанная для улучшения работы с африканскими языками. Это вариант Qwen/Qwen3.5-4B-Base, адаптированный продолженным предобучением примерно на 34 млрд токенов; в расширенном варианте увеличена доля данных по программированию и математике. Модель содержит 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, в том числе на африканских языках, а также для задач рассуждения, кода и математики. README указывает адаптацию для 20 африканских языков и сохранение возможностей на английском, французском, португальском и арабском; метаданные дополнительно перечисляют африкаанс, амхарский, хауса, игбо, суахили, йоруба и другие языки. Модель распространяется под лицензией CC BY 4.0. Базовая архитектура Qwen3.5 мультимодальная, однако в карточке этой версии подтверждены генерация текста и диалоговые возможности, а не обработка изображений.

Aya Expanse 8B Ungated — открытая версия весов многоязычной языковой модели, разработанной Cohere For AI на основе предварительно обученной модели семейства Command. Это авторегрессионный трансформер Cohere с 8 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Её постобучение включает обучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройку безопасности и слияние моделей. Она подходит для ответов на вопросы, диалогов и создания текстов на поддерживаемых языках. Веса опубликованы по лицензии CC-BY-NC-4.0; использование также регулируется политикой допустимого использования C4AI. Лицензия ограничивает коммерческое применение. Модель принимает и выдаёт только текст; заявленная длина контекста — около 8 тысяч токенов.

BLOOMZ-7b1 — мультиязычная авторегрессионная языковая модель, разработанная BigScience. Это дообученная версия BLOOM-7b1: её обучали следовать инструкциям на смеси кросс-языковых задач xP3, чтобы выполнять задания, сформулированные на естественном языке, в том числе переносить навыки на новые задачи и языки без примеров. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру BLOOM и работает с текстом; максимальная длина контекста — 2048 токенов. Модель подходит для генерации и преобразования текста по инструкциям: перевода, ответов на вопросы, классификации тональности, объяснений и написания историй. Она обучалась на нескольких десятках языков и поддерживает также код. Результат зависит от формулировки запроса: рекомендуется чётко обозначать границы инструкции и нужный язык ответа, а также предоставлять достаточный контекст. Модель выпущена по лицензии BigScience-BLOOM-RAIL-1.0; перед использованием следует учитывать её условия и ограничения.

BLOOMZ-7B1-mt — многоязычная генеративная языковая модель, созданная BigScience путём дообучения BLOOM на смеси кросс-языковых задач xP3. Она предназначена для выполнения инструкций на естественном языке без отдельного дообучения под каждую задачу: модель может отвечать на вопросы, переводить, классифицировать текст и создавать связные тексты. Архитектура — плотная авторегрессионная BLOOM с 7,1 млрд параметров; модель работает с текстом, поддерживает десятки языков и имеет контекст до 2048 токенов. Среди сильных сторон — следование инструкциям и перенос между языками и задачами в режиме zero-shot. Качество ответов зависит от формулировки запроса: README рекомендует явно обозначать границу инструкции и указывать желаемый язык и контекст. Модель может продолжать входной текст вместо ответа, если запрос сформулирован неоднозначно. Распространяется по лицензии BigScience BLOOM RAIL 1.0.

BLOOMZ-7B1-P3 — мультиязычная авторегрессионная языковая модель семейства BLOOM, разработанная BigScience и дообученная на смеси кросс-языковых задач xP3. Модель предназначена для выполнения инструкций на естественном языке в режиме zero-shot: она может отвечать на вопросы, переводить, классифицировать текст по заданной инструкции и создавать тексты на разных языках. Архитектура плотная, на основе BLOOM-7B1; модель имеет 7,1 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель обучена следовать инструкциям на множестве языков и обобщать на задачи, которых не было в обучении. В карточке приведены примеры перевода, анализа тональности и генерации историй. Качество ответов зависит от формулировки запроса; модели полезно явно обозначать границу входного текста и желаемый язык ответа. Лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0.

EuroLLM-9B-Instruct — многоязычная языковая модель с 9 млрд параметров, разработанная Unbabel, Instituto Superior Técnico, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами. Она создана на базе EuroLLM-9B и дополнительно настроена на выполнение инструкций с использованием EuroBlocks, набора данных для следования общим инструкциям и машинного перевода. Модель использует плотную архитектуру Transformer с grouped-query attention, RMSNorm, SwiGLU и RoPE; длина последовательности при обучении составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, выполнения инструкций и перевода между языками. Она обучена для работы с языками ЕС и рядом дополнительных языков, включая русский, арабский, китайский, японский, корейский и хинди. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка сообщает о конкурентных результатах на многоязычных и англоязычных бенчмарках, однако модель не выравнивалась по предпочтениям людей. Она может выдавать галлюцинации, вредоносный контент и фактические ошибки.

Firefly-LLaMA2-7B-Chat — китайско-английская разговорная модель команды Firefly на архитектуре LLaMA 2. Она создана на базе LLaMA 2 с расширенным китайским словарём: модель прошла дополнительное предобучение на китайских и английских текстах, а затем дообучение на многоходовых инструкциях и диалогах. В репозитории указаны размер 6,7 млрд параметров, контекст 4096 токенов и формат PyTorch. Модель предназначена для диалоговых ответов, генерации и преобразования текста, включая ответы на вопросы, краткое изложение, перевод, извлечение информации, классификацию, математические задачи и генерацию кода. Расширенный китайский словарь уменьшает число токенов при обработке китайского текста; авторы также сообщают о сохранении английских возможностей базовой LLaMA 2 и улучшении китайских навыков по сравнению с LLaMA 2 Chat. Указанные в карточке оценки относятся к авторским тестам и не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель генерирует текст по текстовым запросам. В README отмечено, что прирост по китайским знаниям ограничен объёмом и составом дополнительного предобучения; авторы использовали около 2 млрд токенов из подготовленного корпуса. Лицензия для конкретного репозитория в предоставленных данных не указана.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT-GGUF — квантованная GGUF-версия Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT, разработанная подразделением AI Products Pillar компании AI Singapore при финансировании Singapore NRF. Это decoder-модель семейства SEA-LION (Southeast Asian Languages In One Network), ориентированная на задачи для Юго-Восточной Азии. Модель предназначена для генерации и понимания текста, диалоговых сценариев, обработки документов, визуальных вопросов и ответов, рассуждений по изображениям, вызова функций и формирования структурированных ответов. Модель имеет 27B параметров и контекстное окно до 128K токенов. Она поддерживает текст и изображения, использует токенизатор Gemma 3 27B Instruct и обучалась на бирманском, английском, индонезийском, кхмерском, лаосском, малайском, китайском, тагальском, тамильском, тайском и вьетнамском языках. Квантованные варианты Q4_K_M, Q8_0 и BF16 снижают требования к памяти и совместимы с различными движками инференса, включая llama.cpp; вариант Q4_K_M может запускаться на ноутбуке с 16 ГБ памяти через Ollama. Сильными сторонами являются специализация на языках и сценариях Юго-Восточной Азии, большой контекст, мультимодальность и поддержка интеграции в системы через function calling и structured outputs. Ограничения включают зависимость производительности и требований к памяти от выбранного варианта квантования, а также отсутствие выравнивания по безопасности: разработчикам и пользователям необходимо самостоятельно применять safety fine-tuning и дополнительные меры защиты. Лицензия — Gemma Terms of Use.

KE-T5-Base — текстовая модель семейства T5, опубликованная Корейским институтом электроники и технологий (Korea Electronics Technology Institute, KETI), Центром исследований искусственного интеллекта. Она использует архитектуру T5 для преобразования текста в текст: один и тот же формат подходит для генерации ответа или преобразованного текста в широком наборе задач NLP. В карточке указаны 148,3 млн параметров, контекст 512 токенов и поддержка английского и корейского языков. Модель доступна в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax; лицензия Apache 2.0. Модель предназначена для дообучения и применения в задачах перевода, суммаризации документов, ответов на вопросы, классификации, анализа тональности и регрессии с текстовым представлением результата. Она предварительно обучена на корпусе C4 и смеси несупервизируемых и супервизируемых задач. Карточка описывает базовую модель T5 и не приводит отдельной оценки результатов именно для KE-T5-Base. Генерации могут содержать вредные стереотипы и предвзятость; следует учитывать это при оценке и использовании модели.

Lapa LLM v0.1.2 Instruct — мультимодальная инструктивная модель на архитектуре Gemma 3 с 12 млрд параметров, разработанная украинской исследовательской командой из Украинского католического университета, AGH University of Krakow, КПИ имени Игоря Сикорского и Львовской политехники. Модель настроена на обработку украинского языка и принимает текст и изображения; заявленная длина входного контекста — 128 тыс. токенов, длина генерируемого ответа — до 8192 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, суммаризации, анализа изображений на украинском языке, перевода между английским и украинским, а также для чат-ботов и RAG-систем. Авторы сообщают об адаптации токенизатора: 80 тыс. из 250 тыс. токенов заменены на украинские, что, по их оценке, позволяет обрабатывать украинский текст с меньшим числом токенов и вычислений. В метаданных указаны возможности чата и зрения; формат весов — safetensors. README заявляет возможность коммерческого использования и описывает открытые наборы данных, код и документацию проекта. В метаданных указана лицензия Gemma; перед коммерческим использованием следует проверить её условия для этой версии. README отмечает, что качество инструктивной версии ещё улучшается и что для развития возможностей анализа изображений и следования инструкциям собираются дополнительные данные.

Saxo из Linkbricks дообучил эту плотную авторегрессионную модель на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct: обучение включало японскую адаптацию CPT, SFT и DPO. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, а также многоязычные данные и примеры для разных задач. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, включая анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические задачи; заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. README заявляет усиленную работу с японским, корейским, китайским и английским языками; метаданные подтверждают японский и корейский среди языков карточки, а также английский. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Размер базовой модели — 69,5 млрд параметров.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V7-70B — плотная языковая модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная дата-сайентистом Джи Юнсоном (Saxo) из Linkbricks на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V6-70B. Модель дообучена для усиления японского языка с помощью SFT и DPO, после чего выполнено слияние моделей; в обучении использовались японские новости и Википедия, а также межъязыковые данные и примеры для разных задач. Модель предназначена для генерации текста, письма и программирования, решения математических и логических задач, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, а также для межъязыковых задач с японским, корейским, китайским и английским. Поддерживает вызов функций и инструментов и контекст до 128 000 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0.

Модель Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V1-22B разработал директор по данным Linkbricks Джи Юнсон (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Superb-22B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 22 млрд параметров; её дообучали на японском языке методами SFT и DPO, затем объединили веса. Карточка заявляет контекст 128 тысяч токенов, однако метаданные указывают штатный контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации и редактирования текста, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач, а также межъязыковых сценариев с японским, корейским, китайским и английским языками. Заявлена поддержка вызова функций и инструментов. В обучении использовались японские новости и вики-корпус, а также данные для перевода, суммаризации, вопросов и ответов и других задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Заявленные в карточке возможности и качество не сопровождаются результатами независимой оценки; контекст 128 тысяч токенов расходится с параметрами штатного контекста в метаданных.

Saxo, специалист по данным компании Linkbricks, дообучил эту плотную 70-миллиардную языковую модель семейства Llama на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V2-70B с помощью SFT и DPO. Модель ориентирована прежде всего на японский язык и обучалась на японских новостях и корпусе Википедии, а также на многоязычных данных для японского, корейского, китайского и английского языков. Модель предназначена для генерации текста, письма, программирования, математических и логических задач, анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, а также вызова функций и инструментов. Она поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. В метаданных указаны Transformers, формат safetensors и лицензия Apache-2.0. README сообщает об усилении японских возможностей и о поддержке function calling, однако результат зависит от задачи и качества запроса. Обучающие данные и заявленные возможности не гарантируют точность ответов; для критически важных решений результаты следует проверять.

Saxo, представитель Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель на базе Google Gemma 2 27B IT. В процессе использовались продолженное предобучение примерно 30% параметров на корейском языке, затем настройка по инструкциям и предпочтениям. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует исходный токенизатор Gemma 2 и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, прежде всего на корейском языке. Она обучалась на корейском новостном корпусе объёмом около 90 млн записей, многоязычных данных для перевода между корейским, китайским, английским и японским, а также примерах суммаризации, ответов на вопросы, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, программирования, математики и логических задач. Заявлены улучшенные возможности для анализа отзывов и социальных публикаций, письма, кода и решения математических и логических задач. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка описывает обучение и целевые сценарии, но не приводит количественных результатов сравнительной оценки; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Korean-70B-sft-dpo — модель Linkbricks, дообученная специалистом по данным Юнсоном Джи на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct методом SFT с последующим DPO. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 69,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; опубликованные веса доступны в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель рассчитана прежде всего на работу с корейским языком, а также на задачи с корейским, английским, японским и китайским языками. В карточке заявлены перевод между языками, суммаризация, ответы на вопросы, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические рассуждения. Поддерживаются диалоговый режим и интерфейс вызова функций и инструментов. Карточка сообщает об обучении на корейских новостях и других корпусах, а также на многоязычных данных для перевода, диалогах и задачах рассуждения. Эти характеристики и улучшения приведены разработчиком; независимые оценки качества не указаны. Модель требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера в 70 млрд параметров.

TartuNLP и TalTechNLP разработали Llama 3.1 EstLLM 70B 0826 Instruct — плотную авторегрессионную языковую модель с инструкционной настройкой для диалогов и генерации текста. Модель продолжает предобучение Llama 3.1 70B на примерно 60 млрд токенов, затем прошла supervised fine-tuning и оптимизацию предпочтений DPO. Она содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана прежде всего на эстонский и английский языки. Она подходит для диалоговых ответов, следования инструкциям и генерации текста; в карточке также приведена оценка перевода с английского на эстонский. В опубликованных результатах она сравнивается на задачах проверки инструкций, языковой компетенции, знаний и рассуждений. Лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement.

Llama-SEA-LION-v3.5-70B-R — гибридная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная на инструкциях на базе Llama-SEA-LION-v3-70B-IT. Режим рассуждений или обычной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и выполнения инструкций, в том числе на языках Юго-Восточной Азии. Поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекст составляет до 128 тыс. токенов по README; метаданные указывают 131 072 токена. Доступна в формате Safetensors и запускается через Transformers. Модель оценивалась на задачах вопросов и ответов, анализа тональности, обнаружения токсичности, перевода, суммаризации, причинного рассуждения и следования инструкциям. Она может галлюцинировать и давать нерелевантные или непоследовательные ответы. Модель не прошла настройку безопасности, поэтому ответы следует проверять, а для развёртывания предусмотреть собственные меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

ThomasBaruzier/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF — это версия большой языковой модели Meta Llama 3.1 70B Instruct, опубликованная пользователем ThomasBaruzier в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия по инструкциям, включая ответы на вопросы, написание и преобразование текстов, суммирование и другие задачи обработки естественного языка. Модель относится к семейству Llama 3.1, содержит около 70 миллиардов параметров и поддерживает текстовую модальность. В карточке указаны английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск и совместимость с соответствующими инструментами инференса, однако конкретный тип квантования, требования к памяти и размер контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Сильными сторонами модели являются большой размер, инструкционное дообучение и многоязычная поддержка. Ограничения включают высокие потенциальные требования к вычислительным ресурсам, а также возможные ошибки, неточности и нежелательные результаты, характерные для генеративных моделей. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, требования к атрибуции и маркировке «Built with Llama», а также применимую Acceptable Use Policy.

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной языковой модели Mistral-Nemo-Instruct-2407, разработанной Mistral AI (mistralai) и подготовленной квантизацией компанией Second State Inc. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации и обработки текста, запуска локально через совместимые инструменты, включая LlamaEdge и llama.cpp. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16; размер файлов составляет примерно от 4,79 до 24,5 ГБ. Для запуска используется шаблон запросов mistral-instruct, а заявленный размер контекста — 128 000 токенов. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Это текстовая модель без заявленной поддержки других модальностей. Основное преимущество набора — возможность выбрать баланс между размером, требованиями к ресурсам и качеством: Q4_K_M и Q5_K_M отмечены как рекомендуемые варианты, тогда как низкобитные версии сильнее теряют качество. Ограничения включают зависимость качества и производительности от выбранной квантизации и оборудования; архитектура и точное число параметров в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

bigscience/mt0-base — мультиязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience на основе предобученной mT5 и дообученная на смеси заданий xP3 для следования инструкциям на естественном языке. Она подходит для выполнения задач по текстовым запросам в режиме zero-shot, включая перевод, ответы на вопросы, классификацию тональности и создание текстов. Модель использует архитектуру encoder-decoder MT5ForConditionalGeneration и содержит 291,2 млн параметров; доступны веса PyTorch, safetensors и ONNX. README описывает поддержку десятков языков, а метаданные перечисляют языки обучения и основные языки карточки. Результаты зависят от формулировки запроса: модели полезно явно обозначать границы входного текста, требуемую задачу и язык ответа. Лицензия — Apache-2.0.

bigscience/mt0-large — мультиязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience. Это дообученная на смеси задач xP3 модель mT5-large с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и примерно 608,4 млн параметров; она принимает текст и генерирует текстовый ответ. Модель предназначена для выполнения инструкций на естественном языке и переноса на незнакомые задачи в режиме zero-shot, в том числе для перевода, ответов на вопросы, классификации тональности и создания текстов. Модель обучалась на данных mC4 и xP3 и поддерживает широкий набор языков; карточка перечисляет 21 язык, включая английский, французский, немецкий, испанский, арабский, китайский японский и хинди, а также приводит языковые теги для дополнительных языков. Доступны веса PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формулировки запроса: инструкции стоит задавать явно, обозначая границу входного текста и желаемый язык ответа. Как генеративная модель, она может выдавать неточные ответы; качество на конкретном языке или задаче может различаться.

NB-Whisper Large — модель распознавания речи и перевода аудио, разработанная NB AI-Lab Национальной библиотекой Норвегии на основе OpenAI Whisper. Вариант Large содержит 905,2 млн параметров и предназначен прежде всего для транскрибации норвежской речи, включая букмол и нюнорск, а также английской речи. Для обучения серии использовались 8 млн выровненных аудиофрагментов общей длительностью около 66 тысяч часов; карточка указывает базовую модель openai/whisper-large-v3. Модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию; поддерживает распознавание речи и перевод речи. Для длинных записей README рекомендует обработку фрагментами примерно по 28 секунд; увеличение beam size может повысить точность ценой скорости и памяти. Для эффективной работы версии Large рекомендуется GPU. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Результаты могут содержать ошибки, повторы и искажения, а качество зависит от записи и языка. Разработчики отмечают возможные смещения и возлагают на пользователей ответственность за оценку рисков и корректное применение модели.

Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B — инструктивная языковая модель AI Singapore для диалога и выполнения разнообразных текстовых задач с учётом языков и контекста Юго-Восточной Азии. Она дообучена на базе aisingapore/Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B-Base с помощью SFT и онлайн-дистилляции по собственным ответам модели; архитектура сочетает Mamba2, Transformer и MoE. В метаданных указано 6,6 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, многоходового диалога, следования инструкциям, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и других текстовых задач. Она рассчитана на английский, бирманский, индонезийский, филиппинский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Модель не выравнивалась по безопасности; её устойчивость к состязательным запросам не проверялась. Возможны галлюцинации, нерелевантные ответы и несогласованность, поэтому результаты следует проверять; для прикладного использования разработчикам рекомендуется самостоятельно настроить меры безопасности.

PolyLM-13B — многоязычная авторегрессионная языковая модель, разработанная DAMO-NLP-MT. Это плотная decoder-only модель семейства GPT-2 с 13 млрд параметров, обученная на 640 млрд токенов и дообученная на автоматически созданных многоязычных инструкциях. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате bf16; модель опубликована в июле 2023 года под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для генерации текста и исследований многоязычных языковых моделей: ответов на вопросы, рассуждений в zero-shot и few-shot режимах, понимания и генерации текста, а также перевода. Поддерживает китайский, английский, испанский, немецкий, французский, португальский, русский, итальянский, арабский, японский, корейский, тайский, вьетнамский, индонезийский, польский, турецкий, нидерландский и иврит. Длина контекста — 2048 токенов. PolyLM обучалась с увеличением доли неанглоязычных данных и показывает сильные результаты на многоязычных задачах при сопоставимой производительности на английском. Как и другие языковые модели, она может галлюцинировать и генерировать токсичный текст; перед применением в конкретном продукте следует оценить безопасность и справедливость ответов. README указывает, что прямое применение без такой оценки не рекомендуется.

QuantFactory/Qwen3-1.7B-GGUF — квантизированная версия языковой модели Qwen3-1.7B, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp на основе базовой модели Qwen/Qwen3-1.7B от команды Qwen. Это причинная языковая модель для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, математических и логических задач, программирования, творческого письма, ролевого общения, перевода и сценариев с использованием внешних инструментов. Модель содержит 1,7 млрд параметров, из которых 1,4 млрд не относятся к embedding-слою, и включает 28 слоёв. Используется grouped-query attention: 16 голов для Q и 8 для KV. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Qwen3 поддерживает более 100 языков и диалектов, а также мультиязычное следование инструкциям и перевод. В одной модели доступны режимы с рассуждением и без него: первый ориентирован на сложные задачи, математику и код, второй — на более быстрый диалог и универсальную генерацию. Формат GGUF и квантизация предназначены для более эффективного локального запуска с инструментами и приложениями, совместимыми с llama.cpp, включая Ollama и LM Studio; конкретный уровень квантизации в карточке не указан. Ограничениями являются отсутствие сведений о точном варианте квантизации, требованиях к аппаратному обеспечению и результатах бенчмарков, а также возможное появление повторов при неподходящих параметрах генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

BCCard/Qwen3-30B-A3B-FP8-Dynamic — текстовая языковая модель, разработанная BC Card на основе Qwen/Qwen3-30B-A3B. Она предназначена для генерации текста, рассуждений, function calling, многоязычного следования инструкциям, перевода и создания предметно-ориентированных решений посредством дообучения. Модель принимает текст на вход и генерирует текст на выходе; поддержка других модальностей не указана. Архитектура модели — Qwen3MoeForCausalLM. Веса и активации линейных операторов в блоках Transformer квантизированы в FP8: для весов используется симметричная статическая поканальная схема, для активаций — симметричная динамическая потокеновая схема. Квантизация примерно вдвое снижает требования к GPU-памяти и размер модели на диске, а также может примерно вдвое увеличить пропускную способность матричных умножений. По данным оценки OpenLLM v1, средний результат составляет 67,56 против 67,62 у исходной модели, что указывает на почти полное сохранение качества. Для эффективного развёртывания рекомендуется использовать vLLM, включая OpenAI-совместимый режим сервинга. Точный размер контекста и перечень поддерживаемых языков в README не указаны. Модель выпущена 5 мая 2025 года, версия 1.0. Лицензия — Apache-2.0; использование не должно нарушать применимое законодательство и торговые ограничения.