I.7Речь, диалоги и встречи

Motif-3-Beta — предварительная версия языковой модели Motif-3, разработанной Motif Technologies с нуля по собственной архитектуре. Это каузальная модель Mixture-of-Experts с разреженной маршрутизацией: в README указано около 314 млрд параметров всего и около 13 млрд активных на токен; метаданные каталога указывают 11 млрд параметров. Архитектура включает 384 эксперта, из которых активируются 8 на токен, общий эксперт, механизмы GDLA и PolyNorm, модифицированный mHC и дополнительную голову Multi-Token Prediction для ускорения декодирования.

zelk12/MT5-Gen3-MAG-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная из двух предварительно обученных моделей с помощью SLERP и mergekit. Разработчик репозитория — zelk12; квантованные файлы указаны как предоставленные @mradermacher. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 9 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. В репозитории указаны веса safetensors; README также описывает статическую сборку GGUF. Модель объединяет zelk12/MT5-Gen3-MA-gemma-2-S4MT4g2-9B и zelk12/MT5-Gen3-GP-gemma-2-RIv0.1MT4g2-9B методом SLERP. Лицензия в предоставленных данных не указана. Практическое качество и ограничения в карточке не описаны.

munin-neuralbeagle-7b-density-high — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная командой merge-crew с помощью LazyMergekit. Согласно конфигурации, веса объединены методом dare_ties: в слиянии участвуют danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B с настройками density 0,7 и weight 0,6; указаны int8-маска и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческих текстовых задач — возможности базовой NeuralBeagle14-7B. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не указывает отдельную языковую специализацию или лицензию, поэтому их нельзя уверенно описать.

NMTOB-7B — слитая языковая модель, созданная paulml с помощью LazyMergekit на основе Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B-v2. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, написания и продолжения текста, а также для задач генерации, где полезен длинный контекст. В README описано слияние методом slerp с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий распространяется под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Noro-Hermes-7B — объединённая диалоговая языковая модель на основе Mistral, созданная ThomasComics с помощью LazyMergekit. Она объединяет NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO методом slerp; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросам и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения беседы и подготовки текстовых черновиков. Данных о лицензии, целевых языках и специальных ограничениях в предоставленной карточке нет.

giraffe176/Open_Maid_Samantha_Hermes_Orca — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В объединение вошли cognitivecomputations/samantha-1.1-westlake-7b, NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO, OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,81, ARC и HellaSwag. Модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и создания текстов. Языки в доступных сведениях не перечислены. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

recursal/QRWKV6-7B-Instruct — диалоговая модель генерации текста объёмом 7,1 млрд параметров, разработанная в рамках проекта RADLADS. Она использует архитектуру RWKV6Qwen2 и преобразование трансформеров с softmax-вниманием в декодеры с линейным вниманием методом дистилляции. Модель предназначена для генерации текста и общения; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Подход RADLADS нацелен на сохранение качества исходной модели при более эффективном инференсе с постоянной стоимостью обработки каждого нового токена. Для загрузки через Transformers требуются пользовательские компоненты архитектуры и параметр trust_remote_code=True. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

QRWKV-QwQ-32B — 32-миллиардная языковая модель от Featherless AI, созданная в рамках проекта RADLADS. Авторы преобразовали Qwen/QwQ-32B в вариант с линейным вниманием RWKV, используя дистилляцию внимания; модель унаследовала знания и языковые данные родительской модели. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая рассуждения при выводе, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру RWKV6Qwen2, работает с контекстом до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors через Transformers. В README приведены результаты ряда бенчмарков, где QRWKV-QwQ-32B в некоторых тестах немного превосходит Qwen/QwQ-32B. Авторы заявляют о снижении вычислительных затрат при работе с длинным контекстом; модель поддерживает около 30 языков, унаследованных от семейства Qwen. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска через Transformers требуется разрешить загрузку удалённого кода. Результаты тестов ограничены указанными настройками оценки и сами по себе не гарантируют качество на прикладных задачах; в README также отмечено, что модель имеет ограничения по числу поддерживаемых языков по сравнению с более ранними многоязычными моделями RWKV.

Quyen-Plus-v0.1 — диалоговая языковая модель серии Quyen, разработанной авторами модели на основе семейства Qwen1.5. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2ForCausalLM примерно с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, используя шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с текстовыми запросами. Серия Quyen обучалась с использованием SFT и DPO на наборах OpenHermes-2.5, Capybara, Orca DPO и distilabel-capybara-dpo, а также на закрытых данных. В карточке приведены отдельные результаты тестов, но полный набор результатов и бенчмарков не представлен. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией и файлами репозитория. Модель опубликована в формате Safetensors и доступна через Transformers.

CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3 — языковая модель для генерации текста, созданная CultriX путём слияния нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована Qwen/Qwen2.5-14B; также в слияние вошли QwenSlerp6-14B, QwenStock3-14B, SeQwence-14B-EvolMerge, Qwen2.5-14B-Wernicke и SauerkrautLM-v2-14b-DPO. Применён метод DARE TIES. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Она работает через Transformers, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Подходит для диалоговой генерации и других задач продолжения текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель использует лицензию Qwen/Qwen2.5-14B — Apache-2.0. Слияние объединяет свойства исходных моделей, но README не приводит отдельных оценок качества или сведений о специализации; качество для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

YOYO-AI/Qwen2.5-14B-YOYO-V3 — языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная YOYO-AI путём слияния нескольких моделей семейства Qwen2.5 и производных от него. В описании автор рассказывает о последовательном слиянии моделей разными методами, чтобы повысить стабильность ответов и сохранить способности к следованию инструкциям, ролевому диалогу и творческому письму. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также может использовать интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст длиной до 1 010 000 токенов, а языковые теги карточки — английский и китайский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 83,98 и BBH 49,47; эти оценки относятся к указанным бенчмаркам и не гарантируют качество в иных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test5 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test3 и bunnycore/Qwen-2.5-7B-Stock-Deep-Bespoke-v2. Модель разработана для диалогов и генерации текста; её архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров, а родной контекст составляет 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с библиотекой Transformers. Модель подходит для ведения диалогов и генерации текста с длинным контекстом. В карточке не приведены сведения о языках, лицензии и специальных прикладных областях, поэтому их нельзя уточнить. Качество и поведение объединённой модели зависят от исходных моделей; отдельные ограничения в карточке не описаны.

Qwen3.5-4B-text-only — текстовая версия модели семейства Qwen3.5, опубликованная principled-intelligence. Это плотная авторегрессионная модель с 3,4 млрд параметров для генерации текста и диалогов. В чекпойнте удалены веса визуального энкодера; модель принимает текст и предназначена для сценариев, где обработка изображений не нужна. Контекстное окно составляет 262 144 токена. По описанию авторов, текстовое поведение, токенизатор и шаблон чата соответствуют исходной Qwen3.5-4B, а сокращённый чекпойнт требует меньше места и видеопамяти. Для загрузки авторы указывают Transformers версии 5.2.0 или новее. Другие движки инференса, включая vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama, не поддерживаются в карточке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.5-9B-text-only — текстовый вариант семейства Qwen3.5, опубликованный Principled Intelligence. Из контрольной точки удалены веса визуального энкодера, поэтому модель сохраняет языковую часть и генерирует текст, занимая меньше места на диске и в памяти. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen3.5 с примерно 7,2 млрд параметров; заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста в задачах, поддерживаемых исходной языковой моделью Qwen3.5. По карточке, она использует тот же токенизатор и шаблон чата, что и исходная модель; загрузка поддерживается через Transformers, начиная с версии 5.2.0. Контрольная точка распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Удаление визуального энкодера уменьшает размер файлов примерно на 7%, а потребление VRAM — примерно на 5% по сравнению с Qwen3.5-9B. Модель не принимает изображения. В README указана проверка только с Transformers; совместимость с vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и другими движками пока не заявлена. Автор также характеризует публикацию как экспериментальную, а не как готовую производственную линейку.

leok7v/Qwen3.8-27B — мультимодальная квантизованная сборка базовой модели Qwen3.8-27B, разработанной Qwen и Alibaba. Квантизацию выполнила unsloth, упаковку — leok7v. Модель предназначена для автономного запуска на устройстве: чата, суммаризации, подготовки текстов, ответов на вопросы по предоставленному контексту и описания изображений в офлайн-режиме или сценариях, чувствительных к конфиденциальности. Это плотная гибридная авторегрессионная языковая модель с чередованием трёх блоков линейного внимания Gated DeltaNet и одного блока полного внимания, дополненная vision encoder. Линейные блоки используют компактное рекуррентное состояние вместо растущего KV-кэша, а блоки полного внимания поддерживают дальний контекст. Веса представлены в нескольких вариантах квантизации от 1 до 4 битов размером примерно от 6,88 до 15,17 GiB. В каждый файл встроены vision tower, токенизатор, chat template, параметры семплирования и drafter для speculative decoding. Сильные стороны модели — мультимодальность, полностью автономная поставка в одном файле, отсутствие необходимости обращаться к серверу и потенциально сниженное потребление памяти благодаря гибридной архитектуре. Ограничения включают зависимость формата .ggxf от runtime Gadeon: совместимость со сторонними GGUF-инструментами не проверялась, а некоторые из них могут не поддерживать встроенный vision tower или тип iq4_nl. Квантизация снижает точность, особенно в 1- и 2-битных вариантах; возможны фактические ошибки, накопление ошибок в многошаговых рассуждениях и расхождения с исходной моделью. Модель не содержит дополнительного safety-тюнинга или фильтрации и не предназначена для принятия юридических, медицинских, финансовых и иных высокоставочных решений без проверки человеком. Лицензия — Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF — набор квантованных версий инструкционной языковой модели Qwen3-4B-Instruct-2507, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модели распространяются в формате GGUF и предназначены для локального запуска. Модель относится к задачам генерации текста и диалогового взаимодействия. Она может использоваться через LM Studio, llama.cpp и другие проекты на базе llama.cpp. В README указаны варианты от BF16 до 2-битных квантований, объёмом примерно от 1,8 до 8,05 ГБ. Для работы используется форматирование промптов с ролями system, user и assistant. Данные о точной архитектуре, поддерживаемых языках и размере контекста в README не приведены. Сильная сторона набора — широкий выбор квантований с разным компромиссом между качеством, требованиями к памяти и скоростью работы. В README рекомендуются, в частности, варианты Q4_K_M, Q5, Q6 и IQ4_XS; более компактные варианты экономят память, но могут заметно терять в качестве. Некоторые форматы отмечены как legacy и могут иметь особенности при запуске на отдельных архитектурах. Лицензия в предоставленном README не указана; условия использования следует уточнять в документации исходной модели Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507.

Aashraf995/QwenStock-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В слиянии использованы allknowingroger/QwenSlerp6-14B, CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke, sometimesanotion/Qwen2.5-14B-Vimarckoso и sometimesanotion/lamarck-14b-prose-model_stock; базовой указана allknowingroger/QwenSlerp6-14B. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные оценки качества или подробные ограничения слияния, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

ClaudioItaly/QwenTies-14B — плотная языковая модель семейства Qwen2.5, созданная автором репозитория с помощью TIES-слияния предварительно обученной Qwen2.5-14B и инструкционной Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors; для работы указан стек Transformers. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ответов на вопросы, составления и редактирования текстов, а также для сценариев, где требуется длинный контекст. Карточка не приводит результатов оценки качества. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v4 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В качестве базовой использована Qwen/QwQ-32B-Preview; при слиянии методом DARE TIES также использованы десять моделей Qwen2.5-32B, включая варианты для инструкций, рассуждений, ролевых диалогов и художественного текста. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и может применяться для ответов на запросы, творческого письма и рассуждений. Она содержит 32 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а её родной контекст составляет 32 768 токенов. В метаданных отмечены чат и интерфейс вызова инструментов. Модель опубликована по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий. В карточке есть метка not-for-all-audiences; качество и поведение объединённой модели могут различаться между задачами.

Rombo-LLM-V3.0-Qwen-72b — плотная языковая модель семейства Qwen2 от Rombo-Org, созданная продолжительным дообучением Rombo-LLM-V2.5-Qwen-72b на наборах данных для рассуждений и обычных ответов. Она предназначена для генерации текста в диалогах и задач, где полезны пошаговые рассуждения; автор рекомендует использовать системный промпт, на котором модель обучалась для режима рассуждений, и температуру 0,4. Модель содержит 71,5 млрд параметров, рассчитана на контекст до 32 768 токенов, использует формат Safetensors и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Автор заявляет о высокой эффективности, в том числе при 4-битном квантовании, однако в карточке нет опубликованных результатов оценки. Модель лицензирована по Apache-2.0.

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

Fulcrum-AI представляет Ryze-Mistral-Nemo-Instruct-2407-8 — текстовую генеративную модель на архитектуре MistralForCausalLM, полученную слиянием весов через passthrough mergekit на основе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407. В репозитории указаны 20,1 млрд параметров, формат safetensors и контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для диалога, генерации текста, выполнения инструкций и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Базовая Mistral Nemo — многоязычная инструктивная модель Mistral AI и NVIDIA; модель можно применять для общения и генерации текста на поддерживаемых ею языках. README не описывает отдельную специализацию или результаты оценки именно этого слияния. Лицензия в предоставленных данных не указана.

samantha-1.2-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi методом слияния mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст — до 32 768 токенов. Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий содержит веса safetensors, а README указывает тип данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Источники не описывают специальные предметные области или конкретные ограничения качества.

SG-Raccoon-Yi-55B-200k — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, собранная путём слияния двух дообученных моделей Yi 34B: Tess-M-v1.3 и Nous-Capybara-34B. Модель содержит 55,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors. Разработчик указывает, что это первая объединённая модель такого размера с контекстом 200K. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Для подачи запросов README предлагает формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Автор отмечает, что для Yi может потребоваться отключить BOS-токен или снизить температуру с MinP, а иногда добавить токен остановки в список условий завершения генерации. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по имеющимся данным определить нельзя. В README результаты бенчмарков не приведены.

SlimOpenOrca-Mistral-7B — языковая модель семейства Mistral, созданная Weyaxi слиянием TIES моделей Open-Orca/Mistral-7B-SlimOrca и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров, распространяемая в формате safetensors; нативный контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы и следование инструкциям. В README указаны веса слияния 0,5 для SlimOrca и 0,3 для OpenOrca, а также плотность 0,5 для каждой исходной модели. Лицензия — Apache-2.0. Карточка также сообщает о вариантах GPTQ, GGUF и AWQ, опубликованных TheBloke; это отдельные квантованные версии.

Slush-Sunfall-Rocinante-GGLD-12B — объединённая языковая модель, созданная сообществом mergekit-community из IAmTheCollector/MN-Slush-GGLD и knifeayumu/Rocinante-12B-v1-nemo-sunfall-v0.6.1-SLERP. Модели объединены методом SLERP в формате bfloat16; конфигурация задаёт Slush-GGLD для входных и выходных слоёв и Rocinante-Sunfall для промежуточных слоёв. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Указанное нативное контекстное окно — 1 024 000 токенов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не приведена.

chain03/SRole_3181 — объединённая модель для генерации текста и диалогового общения. Она создана методом линейного слияния mergekit из двух предварительно обученных языковых моделей: /root/top1 и /root/top2. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на генерацию текста и ответы в формате чата. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса доступны в формате safetensors; в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

StrangeMerges_42-7B-dare_ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Веса объединяют rwitz/experiment26-truthy-iter-0, Kukedlc/Neural4gsm8k и Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp методом dare_ties; в репозитории указаны веса Safetensors в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалоговых ответов и решения задач на рассуждение, включая математические вопросы. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указана лицензия Apache-2.0.

Tess-34B-v1.5b — универсальная большая языковая модель серии Tess, разработанной migtissera. Модель дообучена на базе Yi-34B-200K и предназначена для генерации текста и диалогов в формате с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 33,9 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 200 000 токенов. В метаданных указан формат PyTorch и лицензия other; конкретные условия лицензии следует проверять в репозитории модели. README не сообщает об отдельных ограничениях или специализированных областях применения.

UniWiZ-7B-v0.1 — языковая модель Proto-AI на архитектуре Mistral-7B с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы и диалогов, а также для образовательных сценариев и создания контента. Модель обучена на подборке данных из разных областей знаний с акцентом на безопасность; контекст — до 32 768 токенов. Модель может помогать создавать статьи и творческие тексты, сокращать документы и объяснять понятия. В README отмечены ограничения на редкие и узкоспециализированные темы, а также вероятность предвзятых, оскорбительных или иных нежелательных ответов, несмотря на меры безопасности. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.