I.7Речь, диалоги и встречи

Experiment28M7_Experiment26Neuralarjuna — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, например для ответов на запросы и создания черновиков. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно использовать для продолжения текста, составления ответов и ведения беседы в приложениях на базе языковых моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xpExperiment26 — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xpExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Flammades-Mistral-7B — диалоговая языковая модель FlammenAI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена методом ORPO в течение трёх эпох на наборах flammenai/Date-DPO-NoAsterisks и jondurbin/truthy-dpo-v0.1 поверх nbeerbower/Hermes2-Gutenberg2-Mistral-7B. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

flammen3X — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai с помощью mergekit методом SLERP из flammen3 и Maidphin-Kunoichi-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Веса объединены в формате safetensors и представлены в bfloat16. Карточка не описывает отдельную специализацию по предметной области или языкам. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

ehristoforu/fq2.5-7b-it-normalize_false — объединённая инструктивная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit и метода Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. В объединение вошли модели для работы с длинным контекстом и RAG, рассуждений, математики, а также неконтролируемой генерации. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Размер — 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers и метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Составное объединение может сочетать возможности исходных моделей, однако карточка не приводит количественных оценок качества или отдельных результатов тестирования. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Это квантизированная instruction-tuned модель Gemma 3 12B, разработанная Google и представленная сообществом abhishekchohan в формате для размещения на Hugging Face. Модель предназначена для диалоговых сценариев и задач генерации текста, а также заявлена как image-text-to-text модель, то есть может обрабатывать текстовые и визуальные данные. В репозитории предусмотрены chat template и средства разбора tool calls для использования с vLLM. Модель использует архитектуру Gemma 3 с 12 миллиардами параметров и квантизацию W4A16, выполненную с помощью LLM Compressor: веса представлены в 4-битной точности, а активации — в 16-битной. Это существенно снижает требования к памяти и делает модель более подходящей для развёртывания на потребительском оборудовании при сохранении хорошего качества работы, однако квантизация может влиять на точность по сравнению с полной версией. Языки и размер контекстного окна в README не указаны. Для запуска рекомендуется vLLM с соответствующими chat template, parser для Gemma и поддержкой автоматического выбора инструментов. Модель распространяется на условиях Gemma license; перед использованием необходимо ознакомиться с условиями и принять лицензию Google на Hugging Face.

gemma-4-12B-it-QUASAR-Q4_0-GGUF — мультимодальная квантованная версия модели Gemma 4 12B Instruct, разработанная QUASAR-QAT на базе google/gemma-4-12B-it. Модель предназначена для диалогов, генерации и понимания текста, работы с изображениями, рассуждений, вызова функций и инструментов, а также агентских сценариев. Заявлена поддержка английского и других языков, однако полный перечень языков и размер контекстного окна в README не указаны. Модель поставляется в формате GGUF с нативной 4-битной INT4-квантизацией Q4_0, выполненной методом quantization-aware training. Указан размер базовой модели 12B параметров; мультимодальная поддержка обеспечивается vision projector из исходной BF16-модели. Формат совместим со стандартными средствами llama.cpp, Ollama и LM Studio. По измерениям авторов, на отложенных чат-запросах модель показала KL-дивергенцию 0,048 и совпадение top-1 с BF16-версией на уровне 94,3%; эти результаты помечены как непроверенные. К сильным сторонам относятся сохранение близкого к BF16 поведения при меньшем размере и требованиях к ресурсам, а также поддержка текста и изображений. Ограничения включают возможные потери качества из-за 4-битной квантизации, зависимость мультимодальных возможностей от совместимого рантайма и отсутствие в README точных требований к памяти, производительности и максимальному контексту. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Gemma 4 E4B-it QAT MXFP4 CRACK — мультимодальная модель семейства Gemma 4 от dealignai, созданная на основе google/gemma-4-e4b-it. Это плотная модель с гибридным скользящим и глобальным вниманием, дообученная с удалением отказов и квантизированная до 4-битного формата MXFP4. Она принимает текстовые запросы, изображения и аудио, а также предназначена для диалога, ответов на вопросы, многошаговых рассуждений и генерации кода; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. В README автор сообщает о сохранении визуальных и аудиовходов, проверке генерации кода и снижении результата MMLU на 3,9 процентного пункта относительно базовой модели. Удаление отказов означает, что модель может выполнять вредоносные запросы; заявленные результаты HarmBench приведены автором и не являются независимой оценкой. Для запуска требуется Apple Silicon с достаточной объединённой памятью и vMLX с поддержкой Gemma 4. Лицензия — Gemma; автор публикует модель для исследовательских целей.

glm-4-9b-chat-GGUF — чат-модель семейства GLM-4 с примерно 9 млрд параметров, разработанная THUDM на базе THUDM/glm-4-9b-chat. Репозиторий содержит GGUF-квантизованные варианты, подготовленные Second State Inc., для локального запуска и интеграции с совместимыми инструментами, включая LlamaEdge. Модель предназначена для диалоговых сценариев: ведения беседы, обработки пользовательских запросов и генерации текстовых ответов. Заявлены китайский и английский языки. Для запуска через LlamaEdge указан контекст до 128 000 токенов и специальный шаблон prompt glm-4-chat; требуется LlamaEdge версии 0.12.3 или новее либо другой совместимый runtime для формата GGUF. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, размером примерно от 3,99 до 18,8 ГБ. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как рекомендуемые, обеспечивающие баланс между размером и качеством. Лицензия указана как glm-4 с типом other; условия следует уточнять в файле лицензии оригинальной модели.

Это GGUF-квантизации модели llmfan46/gpt-oss-120b-heretic-v2, созданные независимым автором на основе дообученной версии gpt-oss-120b. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи с вызовом инструментов и структурированными ответами в совместимых средах запуска. Вариант heretic создан методом abliteration: в README указаны параметры обработки и меньше отказов в приведённом сравнении с исходной gpt-oss-120b. Репозиторий распространяет веса в формате GGUF и рассчитан на запуск через llama.cpp, LM Studio, Ollama и другие совместимые программы. Указана лицензия Apache 2.0.

p-e-w/gpt-oss-20b-heretic-v2 — версия модели gpt-oss-20b, обработанная методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении число отказов составило 49 из 100 против 98 из 100 у исходной openai/gpt-oss-20b; KL-дивергенция относительно оригинала — 0,1248. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения и сценарии с инструментами при использовании формата Harmony. Это разреженная MoE-модель семейства gpt_oss с архитектурой GptOssForCausalLM. В README для исходной gpt-oss-20b указано 21 млрд параметров, из которых активно 3,6 млрд; однако метаданные этого репозитория указывают 1,6 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель использует формат safetensors; библиотека — Transformers. README описывает gpt-oss как модель с открытыми весами под лицензией Apache 2.0 и отмечает необходимость формата Harmony. Подходит для локальных диалоговых приложений, генерации и анализа текста, а также агентных сценариев с вызовом функций. Abliteration уменьшила отказы в приведённой оценке, но не устраняет их полностью; результаты оценки ограничены указанной выборкой из 100 примеров. Для этой производной версии README не приводит отдельной оценки качества по задачам.

GutenLaserPi — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем Stark2008 и созданная с помощью LazyMergekit. Она объединяет flammenai/flammen15-gutenberg-DPO-v1-7B и Eric111/CatunaLaserPi методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 21,29, IFEval — 42,27 и BBH — 32,98; подробности оценки в карточке не раскрыты. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B — разговорная текстовая модель семейства Llama, представленная Nitral-AI. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться как чат-модель. В репозитории указано 7,5 млрд параметров; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, работает с контекстом до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке приведены результаты оценки Open LLM Leaderboard: средний балл 25,70, IFEval — 71,75 и BBH — 32,83. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория перед внедрением.

InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-Nous-Yarn-Mistral-7B-slerp — плотная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная InnerI объединением моделей NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и InnerI/InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-nous-nous-v2.0-7B-slerp методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Базовая модель Yarn-Mistral рассчитана на работу с длинным контекстом; для этой модели указано окно в 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные языковые специализации или результаты оценки качества.

InternLM2-Chat-1.8B-SFT — диалоговая языковая модель команды InternLM, созданная контролируемой тонкой настройкой базовой InternLM2-1.8B. Она содержит около 1,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру InternLM2 и рассчитана на генерацию текста в формате чата. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; в README также заявлена поддержка длинных входов до 200 000 символов для семейства InternLM2. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текста. Семейство также улучшено для рассуждений, математики и программирования, однако версия SFT уступает последующей версии InternLM2-Chat, дополнительно выровненной с помощью RLHF и рекомендованной авторами для прикладного использования. Модель можно загружать через Transformers; в README также описано развёртывание через vLLM и LMDeploy. Карточка предупреждает, что модель может выдавать предвзятые, дискриминационные или иным образом вредоносные ответы. Код распространяется по Apache-2.0; для весов заявлен свободный доступ для академических исследований и возможность запросить бесплатное коммерческое разрешение.

chujiezheng/internlm2-chat-7b-ExPO — диалоговая языковая модель семейства InternLM2, созданная методом Weak-to-Strong Extrapolation (ExPO) на основе internlm2-chat-7b и чекпойнтов SFT и DPO/RLHF. Разработчик сообщает, что экстраполяция с alpha = 0.5 усиливает согласование ответов с человеческими предпочтениями. Модель содержит 7,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру InternLM2ForCausalLM и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы в формате чата. Контекстное окно — 32 768 токенов; в карточке указаны английский и китайский языки. В README приведены сравнительные результаты ExPO на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench, но они относятся к нескольким другим моделям, к весам которых применяли ExPO, и не являются прямой оценкой этого чекпойнта. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов с учетом человеческих предпочтений. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с файлами репозитория.

Это дообученная диалоговая модель egoigo на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Модель относится к семейству Llama, имеет плотную архитектуру и около 7,5 млрд параметров; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе в формате диалога и с интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации текста. Базовая Kanana также предназначена для программирования и математики, однако README не описывает специализацию или результаты именно этой версии Persona-Merge-K. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-stock-v42-8B — слитая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода Model Stock. В основе лежит jaspionjader/kstc-5-8b; в слияние также включены jaspionjader/kstc-4-8b и jaspionjader/bbb-6. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и работает в библиотеке Transformers; веса представлены в формате safetensors и bf16. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Язык модели в предоставленных данных не обозначен. Лицензия и конкретные оценки качества в карточке не приведены.

LeoScorpius-7B-Chat-DPO-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и viethq188/LeoScorpius-7B-Chat-DPO методом SLERP с помощью Mergekit. Модель семейства Mistral имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и около 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. Поддерживается контекст до 32 768 токенов; файлы представлены в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или специальных ограничений применения, поэтому качество ответов для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая языковая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и LeoScorpius-GreenNode-Alpaca-7B-v1. Разработчик карточки объединил модели методом SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлены специализированные области применения или поддерживаемые языки. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных моделей; карточка не приводит оценок или сравнительных тестов.

unsloth/LFM2-1.2B — компактная версия семейства LFM2, разработанного Liquid AI и опубликованная Unsloth. Это плотная гибридная языковая модель примерно с 1,2 млрд параметров: 10 блоков коротких свёрток LIV и 6 блоков внимания GQA. Она рассчитана на запуск на периферийных устройствах и подходит для приложений на смартфонах, ноутбуках и других устройствах с CPU, GPU или NPU. Контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, вызова инструментов, извлечения данных, RAG, творческого письма и других узких сценариев; авторы рекомендуют дообучать её под конкретную задачу. В README заявлены ускоренные обучение и генерация, а также результаты сравнительных тестов для моделей сопоставимого размера. Модель поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Для знаний, требующих глубокой предметной подготовки, и задач программирования авторы её не рекомендуют. Репозиторий содержит веса safetensors и основан на LiquidAI/LFM2-1.2B; лицензия указана как other, поэтому её условия следует проверить на странице модели.

LFM2-2.6B — компактная языковая модель Liquid AI для запуска ИИ на устройствах и периферийном оборудовании. Это плотная гибридная авторегрессионная модель семейства LFM2 с 2,4 млрд параметров по метаданным и 30 слоями: 22 блока коротких свёрток и 8 блоков внимания GQA. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 128 000 токенов по метаданным. Карточка также указывает, что эта версия использует динамический гибридный режим рассуждений для сложных и многоязычных запросов. Модель предназначена для диалогов, извлечения данных, RAG, творческого письма и агентных сценариев, в том числе на смартфонах, ноутбуках и в автомобилях. В карточке заявлены высокая скорость обучения и вывода, а также работа на CPU, GPU и NPU. Для узких задач разработчик рекомендует дополнительную настройку. Модель не рекомендуется для задач, требующих обширных знаний или программирования. Поддерживаемые языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский; основного языка среди них не выделено. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверять на странице репозитория Hugging Face.

LFM2-8B-A1B от Liquid AI — гибридная языковая MoE-модель для локального запуска на телефонах, планшетах и ноутбуках. Вариант unsloth/LFM2-8B-A1B дообучен на основе LiquidAI/LFM2-8B-A1B; архитектура включает 18 блоков коротких свёрток и 6 блоков внимания GQA. В README указаны 8,3 млрд параметров всего и 1,5 млрд активных; метаданные Hugging Face сообщают 1,4 млрд параметров. Контекст — до 128 000 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, вызова инструментов, извлечения данных, RAG, творческого письма и агентных сценариев. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки; карточка рекомендует использовать её для узких задач после дополнительной настройки. Лицензия обозначена как other. По карточке, модель не рекомендуется для задач, требующих обширных знаний или программирования; сведения о конкретных условиях лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Llama-2-7B-Chat-GGUF — квантизированная версия диалоговой языковой модели Llama 2 7B Chat, разработанной Meta и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель основана на meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf и предназначена для генерации текста и ведения диалогов на английском языке. Модель содержит 7 миллиардов параметров, использует архитектуру Llama и поддерживает контекст до 4096 токенов. В репозитории доступны варианты квантования от 2 до 8 бит, а также f16; их размер составляет примерно от 2,83 до 13,5 ГБ. Вариант Q4_K_M обеспечивает сбалансированное соотношение размера и качества, а Q5_K_M и Q5_K_S характеризуются минимальными потерями качества. Более агрессивное квантование уменьшает требования к памяти, но может заметно ухудшать результаты. Модель подходит для локального запуска и интеграции в приложения через LlamaEdge, включая чат-сервисы и командные приложения. README не содержит отдельного описания ограничений безопасности или качества базовой модели. Лицензия указана как llama2; для использования следует учитывать условия лицензии Meta Llama 2.

Llama-3-15B-Instruct-zeroed — объединённая языковая модель, опубликованная elinas и созданная с помощью mergekit на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. При слиянии применён метод passthrough с обнулением слоёв o_proj и down_proj; автор сообщает о снижении perplexity по сравнению с похожими моделями на 15 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ассистентских ответов. Она имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 14,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории указаны формат safetensors и лицензия Llama 3. Карточка также ссылается на дообученную версию elinas/Llama-3-15B-Instruct-zeroed-ft, про которую автор сообщает об улучшении производительности.

Sethuiyer выпустил экспериментальную инструктивную донастройку Llama 3.1 8B, предназначенную для генерации текста и диалога. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о результатах на задачах логического и булева рассуждения, следования инструкциям, устранения неоднозначности и причинного анализа, а также об отдельных узкоспециализированных знаниях. Модель может быть полезна для диалогов, анализа длинных документов и многошаговых текстовых задач. Оценки приведены на Open LLM Leaderboard; они не гарантируют качество на других задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

nreHieW/Llama-3.1-8B-Instruct — копия Meta Llama 3.1 8B Instruct от Meta, опубликованная пользователем nreHieW. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. README отсылает к репозиторию Meta для условий лицензии и рекомендует получить одобрение перед использованием; дополнительные сведения о языках и специализированных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основе объединения лежит NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B; также использованы Llama-3.1-Storm-8B, llama3.1-airoboros3.2-QDT-8B, llama3.1-gutenberg-8B и Llama-3.1-8B-Stheno-v3.4. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций с шаблоном Llama 3 Instruct. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке приведены результаты оценки, включая 80,81 балла на IFEval (0-shot), однако подробные выводы о качестве для отдельных сценариев из этих данных сделать нельзя. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. Автор рекомендует использовать её с осторожностью; применяются условия и ограничения лицензии исходного семейства.

Llama-3.1-Saoirse-70B — объединённая автором nbeerbower языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated и включает веса нескольких моделей семейства Llama 3.1, в том числе вариантов Mahou, Nemotron, Gutenberg-Doppel, Flammades и Rombos. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она содержит 69,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Языковая поддержка и специальные прикладные области в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений; качество и поведение могут зависеть от запроса и настроек генерации.