I.7Речь, диалоги и встречи

mkurman/GLM-4.7-Flash-SynthLabs — дообученная и объединённая с базовой моделью версия GLM-4.7-Flash, опубликованная mkurman. Модель семейства glm4_moe_lite предназначена для диалоговой генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Она содержит 4,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 202 752 токенов и распространяется в формате Safetensors. Карточка сообщает, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Указанная в метаданных лицензия — MIT; README при этом указывает Apache-2.0, поэтому условия лицензирования требуют уточнения. Язык карточки — английский, а базовая GLM-4.7-Flash описана как модель для рассуждений и программирования, но конкретная специализация этой версии не раскрыта.

GLM-5.3-Flash-MXFP4-Mixed-CT-AutoRound — квантизированная версия GLM-5.3-Flash, созданная Intel с помощью AutoRound в режиме RTN. Весы представлены в формате safetensors; квантизация MXFP4 применена к экспертным слоям MLP, а ряд других слоёв исключён из неё. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В README приведены результаты тестов GSM8K, MMLU, PIQA и HellaSwag: средний показатель MXFP4 составляет 99,61% от результата BF16 в описанной оценке. Модель поддерживает английский и китайский языки. В README указано, что ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или оскорбительный контент, поэтому перед применением требуется оценить её безопасность и надёжность. Лицензия — MIT; README рекомендует следовать лицензии исходной модели.

gpt-oss-20b-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели openai/gpt-oss-20b, подготовленный пользователем ggfox00000 для локального и периферийного развёртывания. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая суммаризацию и работу через llama.cpp или llama-cpp-python. README не указывает точные языковые возможности исходной модели, однако демонстрирует пример суммаризации на французском языке. Доступны варианты Q4_K_M размером около 8 ГБ, Q5_K_M около 10 ГБ и Q8_0 около 15 ГБ. При контексте 8192 токена им требуется примерно 9, 11 и 16 ГБ RAM или VRAM соответственно; заявленное качество возрастает от Q4_K_M к Q8_0. Эти варианты позволяют выбирать компромисс между требованиями к памяти и качеством, включая развёртывание на GPU с CUDA. Архитектура и мультимодальные возможности в README не описаны; по назначению это текстовая модель. Модель удобна для on-premise и edge-сценариев, где важны локальное выполнение и совместимость с llama.cpp. Ограничения включают необходимость подбора квантизации под доступную память, а также отсутствие в карточке подробных данных о производительности, поддерживаемых языках, исходной архитектуре и специальных возможностях. Квантизации распространяются на условиях Apache 2.0, унаследованных от исходной модели.

bartowski/granite-3.1-8b-instruct-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной языковой модели Granite 3.1 8B Instruct, разработанной IBM и опубликованной как ibm-granite/granite-3.1-8b-instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая использование через llama.cpp и LM Studio. README не содержит подробностей о конкретной архитектуре, языках и размере контекстного окна. Доступны варианты от F16 до Q2_K, с размерами файлов примерно от 3,15 до 16,34 ГБ. Квантизации созданы с помощью llama.cpp и метода imatrix; для большинства сценариев автор рекомендует варианты Q4_K_M, Q5, Q6 и другие сбалансированные версии. Более компактные варианты подходят для устройств с ограниченной оперативной памятью, но обеспечивают более низкое качество. Модель использует специальный chat template, исправленный в этой версии. Распространение указано по лицензии Apache-2.0. Ограничения включают компромисс между размером, требованиями к памяти и качеством, зависящий от выбранного типа квантизации. README также не приводит результатов тестирования, точных сведений о поддерживаемых языках и ограничений безопасности.

Granite-4.2-30B-Fable-Distill — созданная armand0e дообученная версия IBM Granite-4.2-30B для диалога и использования инструментов. Это плотная авторегрессионная модель на 28,9 млрд параметров с весами safetensors в bf16 и контекстом до 131 072 токенов; сохранены архитектура, токенизатор и шаблон чата базовой модели. Модель обучена на трассах агентного программирования и диалогах, дистиллированных из Claude Fable 5; около 73% размеченных токенов приходятся на вызовы инструментов. Поддерживает английский, испанский, французский, немецкий, португальский, японский и китайский, но около 90% обучающих токенов были на английском. Модель предназначена прежде всего для оркестрации инструментов, извлечения сведений и многоязычного диалога. При использовании в vLLM автор рекомендует включать thinking и настраивать разбор вызовов инструментов согласно формату Granite 4.2. Карточка прямо предупреждает, что модель слаба в написании и редактировании кода, несмотря на агентные трассы в обучении. Лицензия Apache-2.0.

richardyoung/granite-4.2-8b-heretic — модифицированная версия IBM Granite 4.2 8B, созданная разработчиком richardyoung методом abliteration с помощью Heretic. Это плотный декодерный трансформер GraniteForCausalLM на 8,4 млрд параметров для диалогов и генерации текста; модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и 12 языков. В карточке также заявлены режимы рассуждения и вызов инструментов, однако каталог подтверждает только чат-возможности и задачу text-generation. Модель предназначена для творческого письма, обучения и экспериментов с методами выравнивания, а также локального вывода с меньшим числом отказов на запросы, которые базовая модель отклоняет. По приведённому в README тесту доля отказов снизилась с 99 из 100 до 12 из 100; это результат автора, а не независимая оценка. Указанная лицензия — Apache 2.0.

WorldSim-Opus-3.6-35B-A3B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Gryphe/WorldSim-Opus-3.6-35B-A3B, подготовленная пользователем bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель ориентирована на диалоговое общение, работу по инструкциям, ролевые сценарии, reasoning и творческое письмо. Обучение или дообучение связано с датасетом Gryphe/Opus-4.6-Reasoning-24k. Модель основана на архитектуре Qwen3.6 MoE; в названии указана конфигурация 35B-A3B. README сообщает о поддержке английского языка и текстовом формате взаимодействия через ChatML с шаблоном, включающим секцию рассуждений <think>. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ; размеры файлов составляют примерно от 16,9 до 69,38 ГБ. Более качественные варианты требуют больше памяти, а младшие квантизации предназначены для ограниченных ресурсов и могут снижать качество. Модель можно запускать локально через llama.cpp, Ramalama, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Контекстное окно, точные требования к оперативной или видеопамяти, мультимодальные возможности и результаты бенчмарков в README не указаны. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Helion-4x34B — разговорная языковая модель, опубликованная Weyaxi и собранная как модель типа Mixture of Experts (MoE). В метаданных указаны 33,9 млрд параметров, контекст до 200 000 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста в диалоге. В README приведены шаблоны запросов ChatML, Alpaca, Vicuna и Human Assistant, но автор отмечает, что не определил предпочтительный шаблон. Модель можно применять для диалоговых ответов и генерации текста. В README указана лицензия other в метаданных; её конкретные условия здесь не описаны. Автор ссылается на bagel-dpo-34b-v0.2 и предоставляет конфигурацию для воспроизведения, однако точная связь с базовой моделью и детали обучения не уточнены.

OpenMOSE Hy3-REAP-200B-21B — сжатая pruning-методом REAP версия диалоговой MoE-модели Tencent Hy3. В каждом MoE-слое число маршрутизируемых экспертов уменьшено с 192 до 128; маршрутизатор, выбор восьми экспертов на токен и общий эксперт сохранены. По README, активный путь остаётся на уровне 21 млрд параметров, а общий размер — около 200 млрд; метаданные указывают 16,6 млрд параметров. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки, диалог, режимы рассуждения и вызов инструментов, унаследованные от Hy3. Модель предназначена для диалоговой генерации и рассуждений при меньшем объёме весов, чем у исходной Hy3. В приведённой оценке MMLU снизился с 85,65% до 82,37%, а результат GSM8K практически не изменился. Это сжатие без последующего дообучения или восстановления: авторы отмечают заметное снижение качества при более глубоком pruning и ограниченность оценки двумя бенчмарками. Лицензия — Apache-2.0.

Ignis-7B-DPO-Laser — англоязычная разговорная языковая модель, опубликованная NeuralNovel при участии сообщества ConvexAI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое применение; длина контекста составляет 32 768 токенов. README указывает, что Ignis-7B-DPO обучена на наборе NeuralNovel/Neural-DPO с использованием GPU A100 80 ГБ. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях или профиле безопасности карточка не приводит.

Это GGUF-квантизированная версия чат-модели InternLM2.5-20B-Chat, исходно разработанной командой internlm, а квантизация выполнена bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в локальных приложениях, например LM Studio. Для корректного взаимодействия следует использовать указанный в карточке шаблон prompt format с ролями system, user и assistant. Модель основана на архитектуре InternLM2.5 и имеет 20 млрд параметров; доступна в форматах от F32 до различных вариантов квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3, Q2 и IQ. Размер файлов составляет примерно от 6,97 до 79,45 ГБ, поэтому требования к памяти зависят от выбранного варианта. Более высокие уровни квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, а компактные варианты позволяют запускать модель на системах с меньшим объёмом RAM, но могут заметно снижать точность. Для некоторых вариантов embeddings и output weights сохранены в Q8_0, что потенциально повышает качество. В карточке не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, точная архитектура, результаты оценивания и ограничения по безопасности. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в README, поэтому перед использованием необходимо проверить лицензию исходной модели InternLM2.5-20B-Chat и условия распространения конкретных файлов.

Rev3auth/iris_16bit — текстовая диалоговая модель, разработанная Rev3auth на основе дообучения unsloth/gemma-3-270m-it. Она использует плотную архитектуру Gemma 3 с причинной языковой моделью и содержит 257 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; базовая модель подходит для ответов на вопросы и суммаризации. Контекст — до 32 768 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или сравнительные результаты, поэтому качество на конкретных задачах следует оценивать отдельно.

J.O.S.I.E. — чат-модель и ассистент, разработанный Gökdeniz Gülmez. Это дообученная на пользовательских наборах DPO модель на базе Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 с архитектурой Qwen2 и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения запросов пользователя; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache 2. README описывает её как ассистента с менее ограниченным поведением, однако подробности обучающих данных и системного промпта в доступной карточке опущены.

K2-Horizon-7B-Uno Merged — слитая версия модели IFM/K2-Horizon-7B-Uno, опубликованная hermitdave. Репозиторий содержит объединённые с базовыми весами LoRA-адаптеры diffusion-модели; после слияния модель работает как стандартная авторегрессионная языковая модель. Архитектура плотная, семейство K2-Horizon; в метаданных указано 8 млрд параметров, а README сообщает примерно о 7,6 млрд параметров и 32 слоях. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая рассуждения. Заявлен контекст до 524 288 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; README также описывает подготовку для MLX и запуск на Apple Silicon. Для обработки специальных тегов рассуждений и вызовов инструментов в oMLX требуется версия 0.6.4 или новее с патчем поддержки K2-Horizon. Модель основана на IFM/K2-Horizon-7B-Uno, которая, согласно README, разработана Institute of Foundation Models. Лицензия — Apache 2.0. Качество и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны; длинный заявленный контекст требует подходящей среды запуска и достаточных ресурсов.

Это GGUF-квантизация модели K2-Horizon-MoVA-36B-A4B от IFM, подготовленная VladHong для локального запуска через llama.cpp. Модель использует разреженную архитектуру Mixture-of-Experts с механизмом внимания Mixture-of-Values: всего 36 млрд параметров, из которых на каждый токен активируются примерно 4 млрд. Контекст модели — до 524 288 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции и фактические вопросы. Профиль APEX Mini сочетает несколько типов точности GGUF-квантования и настроен на сохранение качества обычной генерации и совместимость с CUDA. Для запуска требуется специальная сборка llama.cpp с поддержкой архитектуры и токенизатора K2-Horizon; обычная версия llama.cpp может не распознать файл. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Carnice-V2-27b-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели Carnice-V2-27b, разработанной kai-os и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Qwen и предназначена для локального запуска в задачах генерации текста, диалогов и агентских сценариев; в метаданных также указаны направления SFT и Hermes-agent. Доступны варианты от BF16 до низкобитных квантизаций Q3, Q4, Q5, Q6, Q8 и IQ. Размер модели составляет 27 млрд параметров, а объём файлов зависит от выбранного варианта: примерно от 13 до 54 ГБ. Для квантизации применялся imatrix-подход, поэтому старшие варианты сохраняют качество, близкое к исходной модели, тогда как младшие требуют меньше оперативной памяти, но могут заметно уступать по качеству. Архитектура, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Модель совместима с llama.cpp и рядом приложений, включая LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие инструменты для локального инференса. Для работы требуется использовать указанный формат prompt с системными, пользовательскими и assistant-сообщениями. Распространение заявлено по лицензии Apache-2.0.

Keefe-Discere-v2.0-OxAlpha — языковая модель KeefeBuild, дообученная на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для текстовой генерации и разговорных сценариев на английском языке, с контекстом до 32 768 токенов. В карточке указаны Apache-2.0 и обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Конкретные специализации и результаты оценки качества не описаны, поэтому модель следует рассматривать как универсальную дообученную языковую модель, а поведение при вызове инструментов проверять в целевой интеграции.

Kosmos-Elusive-VENN-8B — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP на основе jaspionjader/Kosmos-Elusive-8b и jaspionjader/Kosmos-VENN-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Каталог описывает базовую модель как ориентированную на русский и английский языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

kstc-2-8b — слитая с помощью mergekit языковая модель, разработанная jaspionjader. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель создана методом breadcrumbs на основе jaspionjader/kstc-1-8b с включением Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v39-8B, v40-8B и v41-8B. Карточка не описывает целевые языки и специализированные области применения. Веса опубликованы в формате safetensors; для запуска используется библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jaspionjader/kstc-3-8b — слитая модель генерации текста на архитектуре Llama, созданная автором с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/kstc-2-8b и Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v41-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на диалоговое общение и генерацию текста; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не описывает отдельные прикладные специализации или языки. Файлы опубликованы в формате safetensors; используется библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

kuno-royale-7B — языковая модель семейства Mistral, созданная core-3 слиянием двух моделей: SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы. В README приведены результаты на наборах ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; эти оценки характеризуют указанные тесты, но сами по себе не гарантируют качество в конкретных приложениях. Весовые файлы доступны в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 2.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Карточка краткая и не сообщает целевые языки или подробные ограничения поведения модели.

KuTrix-7b — языковая модель на основе Mistral, созданная автором seyf1elislam методом слияния DARE TIES. В merge вошли SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и CultriX/NeuralTrix-7B-dpo; базовая архитектура — mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. В README приведены результаты оценивания на отдельных бенчмарках рассуждений и здравого смысла. Репозиторий содержит веса Safetensors, а также упоминает квантованные версии GGUF. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

L3.1-Artemis-dcd-12B — слитая языковая модель на архитектуре Llama, созданная сообществом mergekit-community методом passthrough из моделей L3.1-Artemis-c-8B и L3.1-Artemis-d-8B. В конфигурации использованы последовательные диапазоны слоёв обеих исходных моделей; веса опубликованы в формате safetensors и предназначены для работы через Transformers. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Данных о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках в карточке нет. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

L3.1-Purosani-1.5-8B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором djuna с помощью слияния нескольких предварительно обученных моделей через mergekit. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B; среди компонентов также указаны модели для вычислений, длинных текстов, инструктивных ответов и диалогов. Метод слияния — della_linear. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для разговорного взаимодействия и генерации длинных ответов. В репозитории представлены веса Safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не приводит оценки качества или подробных ограничений. Указанная в метаданных лицензия отсутствует, поэтому условия использования определить по имеющимся данным нельзя.

mergekit-community выпустил слитую плотную языковую модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров. Она объединяет djuna/L3.1-gramamax и djuna/L3.1-Romes-Ninomos методом breadcrumbs_ties; базой слияния служит djuna/L3.1-gramamax. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. README не уточняет языковой охват, специализацию по предметным областям или результаты оценки качества. Лицензия не указана в предоставленных данных.

L3SAO-Mix-SuperHermes-NovaPurosani-8B — объединённая текстовая модель ZeroXClem на архитектуре Llama 3.1. Она создана методом Della Linear из ZeroXClem/Llama3.1-Hermes3-SuperNova-8B-L3.1-Purosani-2-8B и Casual-Autopsy/L3-bluuwhale-SAO-MIX-8B-V1_fp32-merge-calc; в метаданных базовой моделью указана первая из них. Модель содержит 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, ролевых сценариев и генерации длинных текстов. Её можно применять для интерактивных историй, разработки персонажей и игровых диалогов, а также для подготовки черновиков статей, романов и отчётов, суммаризации и задач ассистента. Карточка заявляет сочетание возможностей Hermes 3 и bluuwhale, но не приводит сравнительных оценок или результатов испытаний. Указанные языки — английский и русский; специальных ограничений применения в карточке не описано.

LeoLM/leo-hessianai-70b-chat — немецкоязычная чат-модель, разработанная в рамках проекта LAION и HessianAI при участии Бьёрна Плүстера и Кристофа Шухмана. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров, созданный на базе LeoLM/leo-hessianai-70b и дообученный на немецких наборах инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 8192 токена. В первую очередь она предназначена для диалогов, письма, объяснений и обсуждения на немецком языке, также проверялась на английском. В карточке отмечены сильные результаты на задачах письма, извлечения информации, STEM и гуманитарных тем. Модель слабее справляется с математикой, программированием и сложными рассуждениями, а также может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы и чаще ожидаемого отказываться отвечать. Для практического применения нужны проверки безопасности и настройка под конкретный сценарий. Лицензия — Llama 2 Community License; разработчики называют модель открытой и коммерчески доступной, использование регулируется условиями этой лицензии.

Fischerboot/ll3-test-2 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием чекпойнтов Fischerboot/ll3-test-1 методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 6,9 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. В README указан один и тот же исходный репозиторий для обоих наборов слоёв с разными диапазонами, поэтому это слияние вариантов одной модели, а не объединение явно указанных разных семейств. Использование и распространение регулируются лицензией базовой модели; сведения о ней в предоставленных источниках отсутствуют.

Fischerboot/ll3-test-4 — языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit из чекпойнта Fischerboot/ll3-test-3 методом SLERP. Конфигурация объединяет слои одной и той же модели с разными диапазонами слоёв; метаданные при этом классифицируют модель как дообученную на Fischerboot/ll3-test-3. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,4 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом режиме. Контекст — до 8192 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; в README указана точность bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель ETRI xainlp team — языковая модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 12,9 млрд параметров. Она дообучена на базе meta-llama/Llama-13b-hf: сначала на 650 тыс. примеров с инструкциями, затем с помощью DPO и LoRA на 90 тыс. примеров пользовательских предпочтений. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для выполнения инструкций и диалоговых сценариев. Контекст — до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.