I.7Речь, диалоги и встречи

LwQ-Reasoner-10B — дообученная модель prithivMLmods для генерации текста и диалогов. Она основана на плотной авторегрессионной архитектуре Llama и обучена на синтетических наборах данных для рассуждений. Размер модели — 9,9 млрд параметров, контекстное окно — 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors, запуск предполагает библиотеку Transformers. Модель предназначена для многоязычных диалогов, следования инструкциям и решения задач, требующих математических рассуждений или использования заданного контекста. Её можно применять в чат-ботах, обучающих помощниках, для ответов на вопросы, составления сводок и генерации текстов. Карточка указывает лицензию Llama 3.1. Качество может различаться между языками; модель может ошибаться в узкоспециализированных темах и сложных многошаговых рассуждениях, а неоднозначные инструкции способны ухудшить результат. При работе с длинными материалами нужно учитывать ограничение контекста, а для запуска модели такого размера требуются значительные вычислительные ресурсы.

Marco-Mini-Instruct — мультиязычная языковая модель с настройкой на выполнение инструкций от Alibaba International Digital Commerce, принадлежащая к семейству Marco-MoE. Это декодерный Transformer с разреженными слоями Mixture-of-Experts, созданный на основе Qwen3-0.6B-Base методом upcycling и затем дообученный на инструкциях и методом on-policy distillation. Всего модель содержит 17,3 млрд параметров, но активирует около 0,86 млрд на токен; метаданные Hugging Face указывают 507,9 млн параметров. Эти оценки размера расходятся, поэтому их следует трактовать с учётом источника. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, ответов на общие и специализированные вопросы, рассуждений, структурированного вывода и перевода. Она поддерживает 29 языков, включая русский, английский и китайский, и имеет контекст длиной 32 768 токенов. В карточке приведены результаты сравнительных тестов, где модель показывает сильные результаты на англоязычных и мультиязычных бенчмарках; они не гарантируют качество для каждого языка или прикладной задачи. Для развёртывания README рекомендует vLLM; для SGLang требуется специальная сборка из-за ограничений поддержки MoE с tied embeddings. Лицензия — Apache-2.0.

legraphista/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-IMat-GGUF — вариант модели Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, опубликованный пользователем legraphista. Это большая инструкционно настроенная языковая модель семейства Llama 3.1 от Meta, предназначенная для диалоговых сценариев, следования инструкциям и генерации текста. Из доступных данных известно, что модель относится к классу 70B и основана на Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Формат GGUF указан в идентификаторе модели, однако сведения о конкретном типе квантования, размере контекста, поддерживаемых языках и дополнительных изменениях по сравнению с базовой моделью отсутствуют. Модель ориентирована на текстовые задачи; информация о поддержке других модальностей не предоставлена. Использование регулируется Llama 3.1 Community License от Meta. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на установленных условиях, включая соблюдение Acceptable Use Policy, указание лицензии и атрибуции, а также отображение надписи «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячно активных пользователей требуется отдельное разрешение Meta.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.1-16k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и NurtureAI/Mistral-7B-Instruct-v0.1-16k методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговом формате. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов. Она подходит для диалогов, ответов на вопросы и работы с длинными текстовыми запросами. Лицензия — Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-30B-A3B-BF16 — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов с поддержкой рассуждений. Это эластичный чекпойнт на базе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16, содержащий вложенные варианты размером 30B, 23B и 12B параметров, которые можно извлечь из общих весов. Для основного варианта указаны 30B общих и 3,6B активных параметров; архитектура сочетает Mamba-2, Transformer и Mixture-of-Experts. Модель распространяется в формате BF16 через safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалогов, решения задач на рассуждение и генерации текста с возможностью выбирать вариант под доступный вычислительный бюджет. Она поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Размер контекста по метаданным — 262 144 токена; в README также описана настройка развёртывания с контекстом до 1M токенов. README заявляет готовность к коммерческому использованию, однако конкретное обозначение лицензии в метаданных — other, поэтому условия следует проверить на странице модели.

Citaman/command-r-6-layer — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре CohereForCausalLM. Она собрана из двух срезов слоёв Citaman/command-r-7-layer и предназначена для диалоговой генерации текста и взаимодействия с инструментами. Модель содержит 7 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

sail-ing-north/DeepSeek-V3-rescaled — это версия языковой модели DeepSeek-V3, размещённая в формате safetensors FP8 и предназначенная для генерации текста и диалогового общения. В карточке указаны архитектура DeepSeek-V3 и 37,6 млрд параметров; исходная модель описана как Mixture-of-Experts с 671 млрд общих и примерно 37 млрд активных параметров на токен, использующая Multi-head Latent Attention и DeepSeekMoE. Метаданные указывают длину контекста 163 840 токенов. Модель подходит для диалогов, генерации и продолжения текста, ответов на вопросы, а также вызова инструментов через соответствующий интерфейс. В README описаны предобучение на 14,8 трлн токенов, последующая настройка с учителем и обучение с подкреплением, а также перенос навыков рассуждения из DeepSeek-R1. Эти сведения относятся к DeepSeek-V3 в целом; карточка не уточняет, как именно была получена версия rescaled. Репозиторий содержит веса FP8, что может снизить требования к памяти при выводе, однако запуск требует подходящей инфраструктуры для крупной модели. README перечисляет способы развертывания через SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM и vLLM. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ERNIE-4.5-300B-A47B-FP8-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu, опубликованная в формате весов PaddlePaddle. Это модель типа MoE с 300 млрд параметров всего и 47 млрд активируемых параметров на токен; для обработки текста используются 64 эксперта, из которых активируются 8. Модель предназначена для диалогов, понимания языка и генерации текста. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и в карточке указаны английский и китайский языки. Несмотря на мультимодальное обучение семейства ERNIE 4.5, этот вариант в README обозначен как текстовый. Модель построена на архитектуре Ernie4_5_MoeForCausalLM и распространяется в формате safetensors для PaddlePaddle. README приводит настройки генерации и пример развёртывания через FastDeploy. Лицензия — Apache-2.0. Указанные характеристики относятся к данному репозиторию; для запуска нужны совместимое окружение PaddlePaddle и значительные вычислительные ресурсы.

Euraika/EuroLLM-22B-Instruct-GPTQ — 4-битная GPTQ-квантизованная версия инструкционной языковой модели EuroLLM-22B-Instruct-2512, разработанной командой EuroLLM проекта UTTER. Квантизацию выполнила Euraika с использованием GPTQModel; модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, объяснение сложных тем и работу в формате ChatML. Модель поддерживает все 24 официальных языка Европейского союза, а также турецкий, украинский и другие европейские языки: английский, немецкий, французский, итальянский, испанский, португальский, польский, нидерландский, чешский, греческий, венгерский, румынский, финский, шведский, болгарский, словацкий, датский, словенский, литовский, латышский, эстонский, хорватский, ирландский, мальтийский и норвежский. Архитектура базовой модели в README не уточнена; заявлены 22 млрд параметров, 53 трансформерных слоя и размер квантизованной модели около 14 ГБ. Используется GPTQ с точностью 4 бита, group size 128 и desc_act=true. Ключевое преимущество модели — существенное снижение требований к памяти при сохранении заявленного качества квантизации; поддерживаются инференс через GPTQModel, vLLM и Transformers/AutoGPTQ, а также работа на нескольких GPU. Минимально рекомендуется 16 ГБ VRAM, оптимально — 24 ГБ. Ограничения включают зависимость качества от 4-битной квантизации и отсутствие в README сведений о длине контекста базовой модели, мультимодальности, результатах независимых бенчмарков и конкретных гарантиях качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

EuroLLM-22B-Instruct-Preview — предварительная инструктивная версия многоязычной языковой модели EuroLLM, созданной европейским консорциумом, в который входят Instituto Superior Técnico, University of Edinburgh, Instituto de Telecomunicações, Université Paris-Saclay и другие организации. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, а семейство EuroLLM ориентировано на языковые задачи, включая ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. В метаданных репозитория указаны архитектура Llama, около 21,9 млрд параметров, генерация текста и контекст до 4096 токенов. Разработчики EuroLLM заявляют поддержку 35 языков, включая все 24 официальных языка ЕС; для этой конкретной предварительной версии карточка не уточняет языковой состав. Репозиторий содержит автоматически созданную карточку без сведений о лицензии и детальных ограничениях, поэтому условия использования этой версии подтвердить нельзя.

Falcon-H1-34B-Instruct — многоязычная инструктивная языковая модель, разработанная Technology Innovation Institute (TII). Это плотная авторегрессионная модель с гибридной архитектурой Transformers и Mamba; для работы доступны Transformers, vLLM и llama.cpp. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения и ответы на инструкции. Модель содержит 29,6 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов. В метаданных перечислены арабский, чешский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, корейский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, шведский, урду и китайский языки. В README приведены результаты сравнительной оценки на нескольких наборах задач, но они не гарантируют одинакового качества для всех языков и сценариев. Модель дообучена на базе tiiuae/Falcon-H1-34B-Base; лицензия — Falcon-LLM License, обозначенная в метаданных как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия.

Falcon-H1-7B-Instruct — мультиязычная языковая модель, разработанная командой Falcon. Это плотная авторегрессионная модель с гибридной архитектурой Transformer и Mamba, дообученная на базе tiiuae/Falcon-H1-7B-Base для диалогового взаимодействия и генерации текста. Модель содержит 6,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и других задач генерации текста. В карточке указана поддержка английского и многоязычного ввода; метаданные перечисляют арабский, чешский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, корейский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, шведский, урду и китайский. Для запуска подходят Transformers и vLLM; файлы GGUF доступны в официальной коллекции для llama.cpp. Карточка приводит результаты сравнительной оценки на общих и логических задачах, но они не гарантируют качество в каждом сценарии. Лицензия — Falcon-LLM License; перед применением следует проверить её условия.

Fusion-14B-Instruct — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе объединения лежит Qwen/Qwen2.5-14B; также использованы arcee-ai/Virtuoso-Small и qingy2024/Qwen2.5-Math-14B-Instruct-Preview. Применён метод DARE TIES, веса сохранены в формате safetensors; размер модели — 14 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, рассуждений и математических задач. Она поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. В метаданных указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

coder3101/gemma-4-E2B-it-heretic — производная модель на базе Google Gemma 4 E2B IT, представленная в формате safetensors и доступная через Transformers. Это плотная мультимодальная модель семейства Gemma 4 для диалогов, рассуждений, генерации и редактирования кода, анализа изображений и аудио, а также сценариев с вызовом инструментов. README описывает для семейства Gemma 4 гибридное внимание, смешивающее локальные окна и глобальные слои, поддержку изображений, видео и аудио для вариантов E2B/E4B, а также контекст до 128 тысяч токенов для E2B/E4B; эти характеристики приведены для семейства и не подтверждены отдельно для этой производной версии. Метка heretic и теги uncensored/decensored/abliterated указывают на модификацию базовой модели, но карточка не поясняет способ и последствия этой модификации. README заявляет поддержку более 35 языков на уровне семейства. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможны фактические ошибки, смещения, трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами; мультимодальные способности и характеристики контекста конкретной версии следует проверять отдельно.

FadedRedStar/gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-heretic-GGUF — мультимодальная GGUF-версия модели Gemma 4 E2B, разработанной Google DeepMind. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, генерации текста, обработки изображений и аудио, а также локального и периферийного развертывания. Поддерживаются системные сообщения, роли system/user/assistant, нативный вызов функций и настраиваемый режим рассуждений. Модель имеет гибридную архитектуру со скользящим и глобальным вниманием, 35 слоями и окном скользящего внимания 512 токенов. Контекст составляет 131 072 токена. Эффективный размер — 2,3 млрд параметров, общий размер с учетом Per-Layer Embeddings — 5,1 млрд. Поддерживаются текст, изображения и аудио; для мультимодального ввода используются отдельные vision/audio-проекторы. Текстовые веса представлены в формате Q4_0 PURE, рассчитанном с применением Quantization-Aware Training, а проекторы доступны в вариантах Q8_0 и BF16. Сильными сторонами являются мультимодальность, большой контекст, поддержка локального запуска и сохранение качества при 4-битном развертывании благодаря QAT. Суффикс heretic означает постобработку методом Arbitrary-Rank Ablation с использованием Heretic v1.2.0, направленную на снижение отказов при ответах; приведенные метрики являются самоотчетом автора и не были независимо проверены. Для работы требуется совместимый рантайм, например llama.cpp, а для обработки изображений и аудио — соответствующий проектор. Модель распространяется по лицензии Gemma; условия указаны по ссылке Google.

Homer-v1.0-Qwen2.5-72B — языковая модель, созданная newsbang дообучением Qwen2.5-72B на большом объёме данных с инструкциями. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и содержит 71,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

L3.3-70B-Magnum-v4-SE-Cirrus-x1-ModelStock — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, в объединение также вошли Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1 и Doctor-Shotgun/L3.3-70B-Magnum-v4-SE. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 69,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. В карточке заявлены мультиязычные возможности базовой модели, но конкретные языки для этого чекпойнта не перечислены. Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации текста с длинным контекстом. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

deltanym/llama-3.1-120b-instruct — текстовая разговорная модель, созданная методом слияния через mergekit на основе meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. В карточке указана конфигурация passthrough; модель использует плотную архитектуру семейства Llama и формат safetensors. Метаданные указывают 120,8 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. В основе лежит многоязычная instruct-модель Meta; README описывает её как воспроизведение Meta-Llama-3-120B-Instruct с использованием Llama 3.1 70B вместо Llama 3. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели meta-llama/Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-405B, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 405B — большая авторегрессионная языковая модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer с Grouped-Query Attention. Она принимает и генерирует текст; семейство Llama 3.1 включает базовые и дообученные версии, а этот репозиторий представляет модель размером 405 млрд параметров. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и многоязычного диалога: её можно применять как основу для помощников и чат-систем, а также адаптировать к другим задачам генерации естественного языка. Семейство поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. В карточке отмечены расширенное контекстное окно и возможность интеграции с инструментами разработчиками, но точный размер контекста этой модели не указан. Модель разработана Meta и выпущена в июле 2024 года. Она распространяется по специальной коммерческой лицензии Llama 3.1 Community License; применение должно соответствовать лицензии и Acceptable Use Policy. К ограничениям относятся статичность обученных весов, отсутствие гарантии безопасности или корректности ответов и рекомендация не использовать неподдерживаемые языки без дополнительного дообучения и системных мер контроля.

Llama 3.2 1B Instruct — языковая модель Meta на 1,23 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer с Grouped-Query Attention и настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе отзывов людей. Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; контекстное окно составляет 128 тысяч токенов. Модель предназначена для многоязычных диалоговых помощников и агентных сценариев: поиска сведений, суммаризации, помощи в написании текста и переформулирования запросов. Компактный размер позволяет использовать её в приложениях с ограниченными вычислительными ресурсами, включая мобильные устройства. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель разработана Meta и распространяется по специальной лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой допускают коммерческое и исследовательское использование. Это статическая модель с отсечкой знаний в декабре 2023 года; качество и безопасность ответов могут уступать более крупным моделям, поэтому для конкретного применения требуется проверка и настройка защитных мер.

unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct — текстовая инструктивно настроенная модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta и опубликованная Unsloth. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров. В карточке указаны диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов; модель принимает и генерирует текст, а контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель предназначена для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и помощи в написании текста, в том числе в сценариях агентного поиска и использования инструментов. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; модель обучалась на более широком наборе языков. Репозиторий содержит веса Safetensors и указывает лицензию Llama 3.2 Community License — специальную лицензию Meta с условиями коммерческого использования. Компактный размер облегчает развёртывание по сравнению с более крупными моделями, однако качество и надёжность ответов требуют проверки для конкретного применения.

Это копия Mistral-7B-Instruct-v0.1, опубликованная sanchit-gandhi. Модель представляет собой плотный трансформер Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный для следования инструкциям на общедоступных диалоговых наборах данных. Веса разбиты на шарды по 5 ГБ, чтобы облегчить загрузку в средах с ограниченной оперативной памятью; по остальным характеристикам модель идентична оригиналу. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Архитектура использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор BPE с поддержкой байтового отката; контекст составляет до 32 768 токенов. Для формата инструкций применяются маркеры [INST] и [/INST], также доступен шаблон чата Transformers. Лицензия — Apache-2.0. В карточке отмечено отсутствие встроенных механизмов модерации, поэтому сгенерированные ответы могут не соблюдать ограничения безопасности. Уменьшенный размер шардов упрощает загрузку модели, но не уменьшает её объём параметров или вычислительные требования при генерации.

CultriX/Qwen2.5-14B-Hyperionv4 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; слияние выполнено методом DARE TIES с участием нескольких моделей семейства Qwen и других производных 14B-моделей. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая сценарии с длинным контекстом до 131 072 токенов. Она поставляется в формате Safetensors и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В карточке не заявлена специализация на конкретном языке или прикладной области. Модель содержит 14 млрд параметров. Лицензия в доступных данных не указана.

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

RuadaptQwen2.5-32B-Instruct — русскоязычная инструктивная языковая модель, созданная командой MSU RCC LAIR на основе Qwen2.5-32B-Instruct. Авторы заменили токенизатор, выполнили дополнительное предобучение на русскоязычном корпусе и применили метод Learned Embedding Propagation (LEP). Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на русском языке. По заявлению авторов, новый токенизатор повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% по сравнению с исходной Qwen2.5-32B-Instruct при сопоставимых входных последовательностях. В карточке также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Это версия v1, обозначенная авторами как находящаяся в разработке. Оценка качества проводилась на Ru-Arena-General и MERA; сведения о результатах llmtf_open в README не завершены. Модель унаследовала знания и возможные смещения базовой модели, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

SummLlama3.2-3B — языковая модель для суммаризации текстов, разработанная DISLab. Она основана на Llama 3.2 3B Instruct и дообучена методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Обучающие данные охватывают короткие и длинные документы, диалоги и недиалоговые тексты из новостей, повседневной жизни, отчётов, медицины, интервью и встреч. Модель предназначена для создания кратких сводок с акцентом на точность относительно источника, полноту ключевых сведений и лаконичность. Для суммаризации рекомендуется использовать шаблон запроса из карточки модели. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM на 3,2 млрд параметров; контекст — до 131 072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. В карточке не приведены лицензия и отдельные языковые коды, поэтому их нельзя уверенно указать.

Albatrox7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная сообществом с помощью mergekit. Она получена методом SLERP из NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO и mlabonne/AlphaMonarch-7B; в репозитории указана конфигурация bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая ответы на инструкции и рассуждения. Число параметров — 7,1 млрд, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

Bagel-Hermes-34B-Slerp — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В слияние вошли Nous-Hermes-2-Yi-34B, bagel-dpo-34b-v0.2 и nontoxic-bagel-34b-v0.2; применён метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв внимания и MLP. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 33,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. В README приведены результаты оценок на наборах задач рассуждения и следования инструкциям, включая ARC, HellaSwag, IFEval и BBH. Поддерживаемый язык в карточке не обозначен. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Bellatrix-Tiny-1B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная prithivMLmods на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Это плотная модель примерно на 1,2 млрд параметров, дообученная для диалогов и задач рассуждения; README указывает на supervised fine-tuning и RLHF. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка ориентирует модель на многоязычное применение, но конкретно подтверждает английский язык. Модель предназначена для диалоговых систем, поиска релевантных сведений в ходе общения, суммаризации и выполнения инструкций. Компактный размер может быть полезен для локального запуска и приложений с ограниченными ресурсами. По README, качество может снижаться на узкоспециализированных данных, редких языках и диалектах, а ответы могут содержать ошибки или отражать смещения обучающих данных. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2.

Calcium-Opus-14B-Merge — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная prithivMLmods слиянием моделей методом Model Stock через mergekit. В основу слияния вошла Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct вместе с Calcium-Opus-14B-Elite и QwQ-LCoT-14B-Conversational; размер модели — 14 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации текста и задач, требующих логических рассуждений и решения задач в несколько шагов. Карточка особо отмечает понимание контекста, математические задачи и подробные объяснения; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Веса доступны по лицензии из репозитория; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.