I.7Речь, диалоги и встречи

QuantFactory/granite-3.1-2b-instruct-GGUF — это квантизированная версия Granite-3.1-2B-Instruct, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp на базе модели IBM Granite. Исходную модель разработала команда Granite компании IBM; она выпущена 18 декабря 2024 года и предназначена для выполнения общих инструкций и создания AI-ассистентов в различных прикладных областях. Модель поддерживает суммаризацию, классификацию и извлечение текста, ответы на вопросы, Retrieval Augmented Generation (RAG), задачи работы с кодом, function calling, многоязычный диалог и обработку длинного контекста, включая анализ документов и протоколов встреч. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский языки. Архитектура представляет собой плотный decoder-only Transformer примерно на 2,5 млрд параметров с 40 слоями, размером эмбеддингов 2048, Grouped Query Attention (GQA), позиционными представлениями RoPE, активацией SwiGLU, RMSNorm и общими входными и выходными эмбеддингами. Максимальная длина контекста составляет 128K токенов. Квантизация может снизить требования к ресурсам, однако конкретные характеристики зависят от выбранного GGUF-варианта. Модель ориентирована на универсальные текстовые и кодовые задачи, но README не приводит отдельные результаты бенчмарков или подробности ограничений квантизированных вариантов. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Пользователям следует учитывать, что качество может различаться между поддерживаемыми языками, задачами и уровнями квантизации.

SummLlama3.1-70B — модель DISLab для суммаризации текста, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct методом Direct Preference Optimization (DPO). Обучение использовало более 100 тысяч примеров обратной связи о качестве суммаризаций для текстов разных типов и длины, включая диалоги и недиалоговые документы из новостей, повседневной жизни, отчётов, медицины, интервью и встреч. Модель содержит 69,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для создания кратких сводок с акцентом на точность относительно источника, полноту ключевой информации и лаконичность; в README рекомендован конкретный формат запроса с инструкцией summarize. Метаданные также отмечают интерфейсы чата и вызова инструментов, но основное назначение модели — суммаризация. README сообщает об оценках качества на человеческих и автоматизированных тестах, однако приведённые таблицы содержат результаты других конфигураций SummLlama и не позволяют установить отдельные численные результаты для версии 3.1-70B. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SummLlama3-70B — языковая модель для суммаризации, разработанная DISLab на базе Meta-Llama-3-70B-Instruct и дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Она предназначена для создания кратких, полных и опирающихся на исходный текст резюме документов и диалогов из разных областей, включая новости, повседневную тематику, отчёты, медицину, интервью и встречи. Модель построена на архитектуре Llama, имеет 69,5 млрд параметров и контекст длиной 8192 токена. Карточка заявляет улучшение качества суммаризации по критериям точности передачи содержания, полноты и краткости; для работы рекомендуется использовать заданный авторами формат инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст. Это дообученная модель в формате safetensors. Метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия использования следует проверить в карточке модели и у базовой модели Meta-Llama-3-70B-Instruct. Оценки в README приведены для отдельных сравнений и не гарантируют такое же качество на любых данных; в карточке также есть неполные строки таблиц.

Это зеркальная копия Gemma 4 E2B IT от Google DeepMind, подготовленная chibifire. Модель прошла обучение с учётом квантизации Q4_0 (QAT), а в репозитории хранятся полут точные веса в формате safetensors вместе с токенизатором, шаблоном диалога и конфигурациями обработки и генерации. Она основана на плотной архитектуре Gemma 4 и предназначена для локального вывода и дальнейшего преобразования весов. Модель принимает текстовые и мультимодальные запросы и формирует ответы в диалоговом режиме; базовая Gemma 4 E2B IT поддерживает анализ изображений и аудио наряду с текстом. Обучение QAT рассчитано на сохранение качества при последующем хранении весов в Q4_0, хотя данная копия содержит полут точные, а не квантизованные веса. Для загрузки README рекомендует Transformers. Лицензия репозитория — Apache 2.0.

Карточка модели OsGo/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized — мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 E2B IT и подготовленная с использованием Quantization-Aware Training. Репозиторий содержит извлечённые из QAT-процесса веса половинной точности в формате safetensors, предназначенные для собственной компиляции и исследовательских экспериментов; это не готовый к запуску сжатый GGUF-чекпойнт. Модель принимает текст и изображения, а вариант E2B также поддерживает аудио; генерирует текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, понимания изображений и документов, распознавания речи и многоязычной работы. Для семейства Gemma 4 заявлены контекст до 128 тысяч токенов для малых моделей, включая E2B, гибридное локальное и глобальное внимание, вызов инструментов и поддержка более 140 языков при предобучении. К сильным сторонам относятся компактный размер семейства E2B, мультимодальный ввод и QAT-обучение, направленное на сохранение качества bf16 при снижении требований к памяти в соответствующих QAT-вариантах. Данный репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому описанное преимущество снижения памяти нельзя автоматически считать характеристикой этих файлов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели Terom/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized — мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 E2B IT и подготовленная с использованием Quantization-Aware Training. Репозиторий содержит извлечённые из QAT-процесса веса половинной точности в формате safetensors, предназначенные для собственной компиляции и исследовательских экспериментов; это не готовый к запуску сжатый GGUF-чекпойнт. Модель принимает текст и изображения, а вариант E2B также поддерживает аудио; генерирует текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, понимания изображений и документов, распознавания речи и многоязычной работы. Для семейства Gemma 4 заявлены контекст до 128 тысяч токенов для малых моделей, включая E2B, гибридное локальное и глобальное внимание, вызов инструментов и поддержка более 140 языков при предобучении. К сильным сторонам относятся компактный размер семейства E2B, мультимодальный ввод и QAT-обучение, направленное на сохранение качества bf16 при снижении требований к памяти в соответствующих QAT-вариантах. Данный репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому описанное преимущество снижения памяти нельзя автоматически считать характеристикой этих файлов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели OsGo/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized — мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 E2B IT и подготовленная с использованием Quantization-Aware Training. Репозиторий содержит извлечённые из QAT-процесса веса половинной точности в формате safetensors, предназначенные для собственной компиляции и исследовательских экспериментов; это не готовый к запуску сжатый GGUF-чекпойнт. Модель принимает текст и изображения, а вариант E2B также поддерживает аудио; генерирует текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, понимания изображений и документов, распознавания речи и многоязычной работы. Для семейства Gemma 4 заявлены контекст до 128 тысяч токенов для малых моделей, включая E2B, гибридное локальное и глобальное внимание, вызов инструментов и поддержка более 140 языков при предобучении. К сильным сторонам относятся компактный размер семейства E2B, мультимодальный ввод и QAT-обучение, направленное на сохранение качества bf16 при снижении требований к памяти в соответствующих QAT-вариантах. Данный репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому описанное преимущество снижения памяти нельзя автоматически считать характеристикой этих файлов. Лицензия — Apache 2.0.

coder3101/gemma-4-E4B-it-heretic — производная мультимодальная модель на базе Google Gemma 4 E4B Instruct, размещённая пользователем coder3101. Это плотная модель семейства Gemma 4 для диалогов, рассуждений, программирования и анализа мультимодальных данных. Архитектура Gemma4ForConditionalGeneration сочетает локальное скользящее внимание с глобальным; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Базовая версия E4B поддерживает контекст до 128K токенов. Модель принимает текст и изображения, а для аудиовозможностей E4B также может обрабатывать речь: распознавать её и переводить речь в текст другого языка. Заявлены анализ видео по последовательности кадров, OCR, разбор документов и экранов, понимание графиков, вызов инструментов и генерация кода. Семейство Gemma 4 поддерживает более 35 языков; карточка не уточняет отдельный список языков этой производной модели. Метки heretic, uncensored, decensored и abliterated указывают на изменение поведения в отношении отказов, но README не описывает конкретную методику или результаты такого изменения. Лицензия — Apache-2.0. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами и отражать смещения обучающих данных. Заявленные возможности базового семейства не являются отдельной оценкой качества именно этой производной модели.

Карточка модели aratadev/Llama-3.2-3B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct — текстовая диалоговая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta и опубликованного Unsloth в виде модели на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 3,2 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для многоязычных диалогов. Модель подходит для генерации ответов, суммаризации, поиска знаний в диалоговых сценариях и построения приложений с вызовом инструментов. В карточке Unsloth также приведены ноутбуки для дообучения и экспорта моделей, но это описание относится к самому чекпойнту. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; метаданные отдельно отмечают английский. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License — специальной коммерческой лицензией Meta.

unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct — текстовая диалоговая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta и опубликованного Unsloth в виде модели на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 3,2 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для многоязычных диалогов. Модель подходит для генерации ответов, суммаризации, поиска знаний в диалоговых сценариях и построения приложений с вызовом инструментов. В карточке Unsloth также приведены ноутбуки для дообучения и экспорта моделей, но это описание относится к самому чекпойнту. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; метаданные отдельно отмечают английский. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License — специальной коммерческой лицензией Meta.

CultriX/Qwen2.5-14B-Hyperionv3 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная CultriX с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; при объединении также использованы несколько моделей семейства Qwen2.5-14B, включая Qwenfinity-2.5-14B, SeQwence-14B-EvolMerge, модели Veltha, Lamarck, Emerged, Broca, Fusion4 и QwenSlerp5. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Она содержит 14 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 131 072 токенов. В карточке не описаны специальные языковые или предметные специализации и ограничения качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SummLlama3-8B — языковая модель для суммаризации, разработанная DISLab на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct и дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Она предназначена для создания кратких и содержательных резюме новостей, бытовых и медицинских материалов, отчётов, а также диалогов, интервью и совещаний. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текст, выдавая текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке отмечено, что обучение ориентировалось на точность передачи исходных фактов, полноту и краткость. Авторы сообщают об улучшении оценок в автоматической и человеческой проверке, однако эти результаты относятся к описанным ими оцениваниям и не гарантируют такого же качества на других данных. Для суммаризации рекомендуется использовать приведённый в карточке шаблон запроса. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Карточка модели ckcegg/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized — мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 E2B IT и подготовленная с использованием Quantization-Aware Training. Репозиторий содержит извлечённые из QAT-процесса веса половинной точности в формате safetensors, предназначенные для собственной компиляции и исследовательских экспериментов; это не готовый к запуску сжатый GGUF-чекпойнт. Модель принимает текст и изображения, а вариант E2B также поддерживает аудио; генерирует текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, понимания изображений и документов, распознавания речи и многоязычной работы. Для семейства Gemma 4 заявлены контекст до 128 тысяч токенов для малых моделей, включая E2B, гибридное локальное и глобальное внимание, вызов инструментов и поддержка более 140 языков при предобучении. К сильным сторонам относятся компактный размер семейства E2B, мультимодальный ввод и QAT-обучение, направленное на сохранение качества bf16 при снижении требований к памяти в соответствующих QAT-вариантах. Данный репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому описанное преимущество снижения памяти нельзя автоматически считать характеристикой этих файлов. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. google/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-unquantized — мультимодальная инструктивная модель Google DeepMind из семейства Gemma 4, основанная на Gemma 4 E2B IT и подготовленная с использованием Quantization-Aware Training. Репозиторий содержит извлечённые из QAT-процесса веса половинной точности в формате safetensors, предназначенные для собственной компиляции и исследовательских экспериментов; это не готовый к запуску сжатый GGUF-чекпойнт. Модель принимает текст и изображения, а вариант E2B также поддерживает аудио; генерирует текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, программирования, понимания изображений и документов, распознавания речи и многоязычной работы. Для семейства Gemma 4 заявлены контекст до 128 тысяч токенов для малых моделей, включая E2B, гибридное локальное и глобальное внимание, вызов инструментов и поддержка более 140 языков при предобучении. К сильным сторонам относятся компактный размер семейства E2B, мультимодальный ввод и QAT-обучение, направленное на сохранение качества bf16 при снижении требований к памяти в соответствующих QAT-вариантах. Данный репозиторий содержит unquantized QAT-веса, поэтому описанное преимущество снижения памяти нельзя автоматически считать характеристикой этих файлов. Лицензия — Apache 2.0.

GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5 — диалоговая языковая модель семейства GigaChat, разработанная ai-sage и дообученная на базе ai-sage/GigaChat-20B-A3B-base. Модель использует архитектуру DeepseekForCausalLM, содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалога и генерации текста на русском и английском языках. Обновлённая версия получила улучшенное выравнивание ответов: в README сообщается о росте результатов Arena Hard RU с 20,8 до 29,6 и Arena General с 41,1 до 49,1; также приведены результаты на тестах MERA, ru-MMLU и математических задачах. Подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, решения математических задач и генерации текста. Для работы с Transformers требуется версия 4.47 или новее; README предупреждает об особенностях токенизации при использовании vLLM и не рекомендует один из способов подготовки входа. Лицензия — MIT.

Ming-Lite-Omni v1.5 — мультимодальная модель семейства BailingMM, выпущенная командой inclusionAI. Она предназначена для понимания изображений, документов, видео и речи, а также для синтеза речи, генерации и редактирования изображений. В README указано 20,3 млрд параметров, из которых 3 млрд активны в блоке Mixture-of-Experts; модель построена на Ling-lite-1.5 и развивает Ming-Lite-Omni. Модель рассчитана на мультимодальные сценарии: анализ визуальных последовательностей, распознавание и понимание текста в документах и диаграммах, понимание речи и генерация речи в реальном времени, а также создание и редактирование изображений. Разработчики сообщают об улучшениях понимания длинных видео и согласованности при генерации и редактировании изображений. В README приведены сравнительные результаты на ряде бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных данных. Репозиторий содержит файлы ONNX и Safetensors. Лицензия — MIT. Карточка не сообщает длину контекста и список поддерживаемых естественных языков; README упоминает расширение речевых данных, включая диалекты, без указания языковых кодов.

SummLlama3.1-8B — языковая модель для суммаризации текстов, разработанная DISLab на основе Llama 3.1 8B Instruct. Модель дообучена методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве суммаризации, сгенерированной большими языковыми моделями. Она предназначена для создания кратких сводок по документам и диалогам из разных областей: новостей, повседневной жизни, отчетов, медицинских текстов, интервью и встреч. Авторы ориентировали обучение на точность передачи исходных сведений, полноту ключевых пунктов и краткость. Для суммаризации рекомендуется использовать шаблон запроса из карточки модели. Модель принимает текст и генерирует текст; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Метаданные указывают поддержку диалогового режима и интерфейса вызова инструментов, хотя основное назначение модели — суммаризация. Авторы сообщают об улучшении оценок качества относительно базовых моделей Llama в своих человеческих и автоматизированных оценках. Это результаты оценок авторов, а качество конкретных сводок всё равно следует проверять, особенно для медицинских материалов. Модель основана на meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Virtuoso-Large — дообученная плотная языковая модель на базе Qwen2.5-72B, разработанная Arcee AI. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая создание технических и творческих материалов, суммирование данных и подготовку отчётов, синтез сведений из разных источников и многоязычную коммуникацию. Модель содержит около 71,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для работы доступны веса в формате safetensors; в README также упоминается вариант GGUF. Модель рассчитана на задачи общего назначения и имеет интерфейс для вызова инструментов. README заявляет многоязычную поддержку, но не перечисляет языки. Лицензия обозначена как Tongyi License от Qwen; условия её применения следует сверять с лицензией базовой модели.

Citaman/command-r-11-layer — объединённая языковая модель на архитектуре Cohere, опубликованная Citaman. По карточке, модель получена методом SLERP с помощью mergekit из слоёв Citaman/command-r-12-layer, а метаданные классифицируют её как дообучение этой базовой модели. Модель содержит 11,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для чат-ботов, генерации ответов и систем, где языковая модель взаимодействует с инструментами. Контекстное окно составляет 8192 токена. В карточке указана архитектура CohereForCausalLM и формат safetensors. Лицензия и целевые языки в предоставленных данных не указаны.

GPT-3.5 Turbo 16k — вариант модели GPT-3.5 Turbo с увеличенным контекстным окном, разработанный OpenAI. Он предназначен для генерации текста и диалогов, в том числе для запросов, в которых нужно передать большой объём текста за один раз. По карточке модель обрабатывает примерно 20 страниц текста в одном запросе; использование обходится дороже, чем у стандартной версии GPT-3.5 Turbo.

InternLM2.5-20B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Модель содержит 19,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая рассуждения и работу с длинными документами. В метаданных указан контекст до 262 144 токенов; карточка семейства также сообщает о проверках на контекстах до 1 млн токенов, но это значение не подтверждено для данного репозитория метаданными. Разработчик сообщает об улучшении результатов рассуждений относительно InternLM2 и приводит оценки на MMLU, CMMLU и BBH. Карточка не перечисляет конкретные поддерживаемые языки, поэтому модель можно описать как языковую без выделения основного языка. Она может генерировать предвзятый, дискриминационный или иной вредный текст. Код распространяется по Apache-2.0; для весов README указывает открытый доступ для академических исследований и необходимость запросить бесплатное разрешение на коммерческое использование.

LLaMa-3.1-Instruct-13B — языковая модель, созданная сообществом mergekit-community с помощью mergekit из unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Применён метод passthrough: в итоговую модель включены указанные диапазоны слоёв исходной модели. Это плотная архитектура Llama для генерации текста и диалогов; размер составляет 12,5 млрд параметров, нативный контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, диалоговых сценариев и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. В репозитории используются веса safetensors, библиотека — Transformers. В карточке указана лицензия исходной модели Llama 3.1: используйте модель в соответствии с её условиями.

baseten/Llama-3.2-3B-Instruct-pythonic — дообученная Baseten модель на базе Meta Llama 3.2 3B Instruct. Это авторегрессионный плотный трансформер семейства Llama, предназначенный для генерации текста и диалогов; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. Базовая модель оптимизирована для многоязычных диалогов, суммаризации и сценариев агентного поиска. Модель содержит 3,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка описывает базовую модель как текстовую на входе и выходе, с официальной поддержкой английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для этой производной модели не приведены отдельные сведения о специализации или дополнительных языках. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License, то есть пользовательскими условиями Meta.

bartowski/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF — это GGUF-версия 70-миллиардной инструкционно-ориентированной языковой модели Meta Llama 3, разработанной Meta и подготовленной пользователем bartowski для запуска в совместимых средах инференса. Модель предназначена для генерации текста и выполнения задач по инструкциям, включая диалоговые сценарии и другие приложения обработки естественного языка. В доступных данных указано, что модель поддерживает английский язык и относится к классу text-generation. Она основана на архитектуре Llama 3 и поставляется в формате GGUF, однако сведения о конкретном варианте квантования, размере контекста, точной архитектуре, мультимодальности и дополнительных языках отсутствуют. Размер 70B обеспечивает значительный потенциал для сложных языковых задач, но обычно требует существенных вычислительных ресурсов; характеристики производительности зависят от выбранной сборки и среды запуска. Модель распространяется по Meta Llama 3 Community License. При распространении материалов или продуктов на их основе требуется соблюдать условия лицензии, включая указание «Built with Meta Llama 3», сохранение уведомления об авторских правах и соблюдение Acceptable Use Policy. Лицензия также содержит ограничения на использование результатов для улучшения других больших языковых моделей и дополнительные коммерческие условия для организаций с более чем 700 миллионами активных пользователей в месяц.

MindLink-72B-0801 — диалоговая большая языковая модель, разработанная Kunlun Inc на базе Qwen2.5-72B-Instruct. В карточке описано семейство MindLink с дообучением и посттренировочными методами; экземпляр содержит 71,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, рассуждений, математики и других общих задач. Для этой версии метаданные указывают контекст 32 768 токенов. Заявлены адаптивное планирование рассуждений и способность выдавать подробные рассуждения для сложных запросов и краткие ответы для простых; README также отмечает многошаговые диалоги. Описание не приводит численных результатов сравнительных тестов. Основной язык, указанный в метаданных карточки, — английский. Лицензия — Apache 2.0; README просит сохранять уведомления об авторских правах Qwen и описывать внесённые изменения.

NB-Whisper Large beta — модель распознавания речи, разработанная NB AI-Lab Национальной библиотекой Норвегии на основе OpenAI Whisper. Она предназначена для транскрибации речи и перевода речи, с особым упором на норвежские записи; поддерживает норвежский букмол, нюнорск и английский. Модель содержит 905,2 млн параметров и доступна в форматах PyTorch, TensorFlow, JAX/Flax и SafeTensors. Модель обучалась на 20 000 часах размеченных данных, включая норвежскую базу NST, парламентские выступления, телесубтитры NRK и аудиокниги. Для норвежской транскрибации разработчики заявляют высокие результаты среди моделей сопоставимого размера. Это публичная бета: возможны галлюцинации и пропуски фрагментов, а транскрипт может нормализовать устную речь в грамматически правильный письменный текст или опускать части высказывания. Лицензия — Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

QVikhr-3-8B-Instruction — русско-английская инструктивная языковая модель команды Vikhr, основанная на Qwen/Qwen3-8B и дообученная методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Это плотная трансформерная модель для генерации текста и диалоговых ответов; она также предоставляет интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов с учётом контекста и анализа текста, с особым вниманием к русскому языку при поддержке английского. В карточке также приведены результаты оценки DOoM по математике и физике, однако они не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; README также ссылается на отдельные квантованные варианты GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

K-EXAONE-236B-A23B-NVFP4A16 — сборка модели K-EXAONE, разработанной LG AI Research и дополнительно квантизированной компанией FuriosaAI. Это авторегрессионная языковая модель-трансформер с архитектурой Mixture-of-Experts (ExaoneMoE), предназначенная для генерации текста, многоязычного диалога и задач, требующих рассуждений. Модель поддерживает корейский, английский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский языки, а также режимы с рассуждением и без него. Модель содержит 236 млрд параметров, из которых 23 млрд активируются для каждого токена; используется 128 экспертов, 8 активных экспертов и 1 общий эксперт. Архитектура сочетает чередующиеся слои sliding-window и глобального внимания. Веса квантизированы в формате NVFP4, а активации и KV-кэш сохраняются в 16-битной точности. Поддерживаются вызов инструментов и OpenAI-совместимый API. Для штатного запуска FuriosaAI предусмотрены Furiosa LLM и ускорители FuriosaAI RNGD; конфигурация запуска использует четыре карты RNGD. К сильным сторонам относятся большой масштаб, мультиязычность, поддержка рассуждений и инструментального вызова, а к ограничениям — необходимость специализированной аппаратной конфигурации для запуска через Furiosa LLM и потенциальные компромиссы, связанные с 4-битной квантизацией. NVFP4A16 также заявлен как совместимый с vLLM, SGLang и Transformers. Модель распространяется по лицензии K-EXAONE AI Model License; в карточке она обозначена как лицензия other.

giannisan/llama3.1-70B-upscaled-105B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная методом passthrough-сборки в mergekit из двух перекрывающихся диапазонов слоёв предобученной Llama 3.1 70B. Веса сохранены в формате safetensors; размер модели — около 103,7 млрд параметров, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Большой контекст подходит для работы с длинными документами и многоходовыми диалогами. Карточка не описывает отдельное обучение или специализированную предметную область. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bunnycore/Llama-3.2-3B-Deep-Test — объединённая языковая модель разработчика bunnycore, созданная из четырёх моделей семейства Llama с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована bunnycore/Llama-3.2-3B-RP-DeepThink; в объединение также вошли bunnycore/Llama-3.2-3B-All-Mix, bunnycore/Smol-Llama-3.2-3B и prithivMLmods/Llama-Deepsync-3B. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Подходит для диалогов, ролевых сценариев, развёрнутых рассуждений, ответов на вопросы и суммаризации. Модель распространяется в формате safetensors для Transformers; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.