I.7Речь, диалоги и встречи

Tensoic/Llama-2-openhermes — языковая модель семейства Llama 2, созданная дообучением базовой модели llama-2-7b-hf на датасете OpenHermes от teknium. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 6,6 млрд параметров и контекст до 4096 токенов; доступен формат PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/Llama-3-11B-Instruct-v0.1-GGUF — набор квантованных файлов модели в формате GGUF, подготовленный разработчиком MaziyarPanahi на основе MaziyarPanahi/Llama-3-11B-Instruct-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и использования в диалоговых сценариях, включая запуск через совместимые инструменты, такие как llama.cpp. Доступны варианты квантования с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файла, требованиями к памяти и качеством работы. Модель относится к семейству Llama 3 и требует использования соответствующего шаблона промпта с управляющими токенами Llama 3. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, точная архитектура базовой модели, результаты оценки, лицензия и ограничения использования.

Это сжатая методом SNIPER версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct от автора репозитория parmanu-lcs2. После обрезки в модели осталось 5,287,235,584 параметра; затем веса восстановительно дообучили на 2000 примерах SlimOrca с помощью LoRA и объединили адаптер с основными весами. Модель использует плотную архитектуру Llama и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; она может применяться для ответов на вопросы, инструкций и других текстовых запросов. В метаданных указан контекст до 131072 токенов. Модель загружается через Transformers и распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория. Обрезка и восстановительное дообучение могут повлиять на качество по сравнению с исходной Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; README сообщает о настройке обучения на контексте 1024 токена.

bunnycore выпустила Llama-3.1-8B-OmniMatrix — чат-модель для генерации текста, созданную слиянием нескольких моделей семейства Llama 3.1 с помощью mergekit и метода task arithmetic. В основу слияния вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также объединены bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration, bunnycore/StockLLama-3.1-8B и v000000/L3.1-Storniitova-8B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; карточка указывает библиотеку Transformers и формат safetensors. В метаданных нет сведений о специальной предметной области или лицензии, поэтому условия лицензирования здесь описать нельзя.

Llama-3.1-8B-Reason-Blend-888k — экспериментальная плотная языковая модель от khulaifi95, дообученная на основе Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Она предназначена для усиления способностей к рассуждению и диалогового использования; работает с шаблоном ChatML и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и принимает контекст до 131 072 токенов. В карточке указаны английский язык и лицензия other. Модель можно применять для диалоговых ответов, многошаговых рассуждений и задач, где нужно следовать инструкциям. Автор характеризует её как экспериментальную: качество может быть нестабильным и зависеть от гиперпараметров. Результаты таблицы оценок в README не заполнены; при использовании в продуктивной среде автор рекомендует safeguards и контроль человека.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-v2 — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве базовой использована bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration; в слияние также вошли TitanFusion, Matrix, Ultra-Instruct и MagpieLM-8B-Chat-v0.1. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и представлена в формате safetensors с точностью bfloat16. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций и создание ответов. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF — это квантизированные GGUF-версии инструкционной языковой модели Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; доступны варианты с разными уровнями сжатия и размером файлов примерно от 26 до 75 ГБ. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через llama.cpp и LM Studio. В README указан английский язык, а также набор данных NVIDIA HelpSteer2, использованный для исходной модели. Архитектура описана как Llama 3.1 Nemotron с размером 70B параметров; поддерживаемые модальности ограничены текстом. Контекстное окно в представленном описании не указано. Сильная сторона семейства — возможность выбрать баланс между качеством и требованиями к памяти: варианты Q6_K и Q5 считаются близкими к исходному качеству, а более компактные Q3 и Q2 подходят для систем с ограниченным объёмом RAM, но заметно уступают по качеству. Q4_K_M обозначен как вариант стандартного размера. Квантизации предназначены для локального запуска, однако даже компактные версии требуют значительных ресурсов. Модель распространяется по лицензии llama3.1.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-GGUF — набор квантизованных версий языковой модели Llama-3.1-Tulu-3-70B, разработанной Allen Institute for AI (AI2) и опубликованной в формате GGUF пользователем bartowski. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp с использованием метода imatrix; доступны варианты от IQ1_M и Q2 до Q8_0 с различным соотношением качества, размера файла и требований к памяти. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через llama.cpp и LM Studio. В README указаны английский язык и исходный набор данных RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints. Поддерживается формат prompt с ролями system, user и assistant. Размер базовой модели — 70 миллиардов параметров; сведения о максимальном контексте и мультимодальности не указаны. Сильной стороной являются многочисленные варианты квантизации: Q6_K и Q5 считаются высококачественными, а Q4_K_M — компромиссным вариантом для большинства сценариев. Более компактные варианты позволяют снизить требования к оперативной памяти, но обеспечивают более низкое качество. Версия Q4_0_8_8 оптимизирована для ARM и AVX и требует поддержки SVE на ARM; для Mac она не рекомендуется. Лицензия указана как llama3.1.

lmstudio-community/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — квантованная версия инструкционной модели Meta Llama 3.2 3B Instruct, подготовленная сообществом lmstudio-community; квантование выполнено bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение пользовательских инструкций, ответы на вопросы и использование в локальных приложениях через совместимые инструменты для GGUF. Модель относится к семейству больших языковых моделей Llama и работает с текстовой модальностью. В README указаны размер 3B параметров и поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Архитектурные детали, размер контекстного окна и конкретный уровень квантования в предоставленных данных не указаны. К сильным сторонам относятся компактный размер, инструкционное дообучение и возможность использования в локальной инфраструктуре с меньшими требованиями к ресурсам по сравнению с более крупными моделями. Ограничения включают неизвестные из README характеристики производительности, контекста и точности, а также типичные для генеративных языковых моделей риски неточных или нежелательных ответов. Модель распространяется на условиях Llama 3.2 Community License от Meta. Лицензия требует соблюдения Acceptable Use Policy, указания атрибуции и условий «Built with Llama» при распространении соответствующих материалов или продуктов; для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено дополнительное лицензионное ограничение.

Lyte/Llama-3.2-3B-Overthinker — экспериментальная разговорная языковая модель, разработанная Lyte на основе дообучения unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Модель семейства Llama имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 3,2 млрд параметров. Она генерирует текст и рассчитана на диалоговые сценарии с пошаговым рассуждением, проверками промежуточных шагов и итоговым ответом; в README отмечены объяснение тем, творческие задачи и поддерживающие беседы.

Это преобразованная в формат MLX версия языковой модели Llama 3 8B Instruct с контекстом до 262 144 токенов. Репозиторий подготовлен сообществом mlx-community на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k с помощью mlx-lm 0.12.0; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и работы с длинными текстовыми контекстами. Метаданные указывают английский язык и поддержку чата. Репозиторий содержит веса safetensors в формате MLX; лицензия в доступных данных не приведена.

Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k, разработанной Gradient AI и подготовленной для распространения пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием шаблона сообщений Llama 3; заявленный контекст — до 1 048 000 токенов. Указан английский язык, поддерживается текстовая модальность. Модель основана на архитектуре Llama 3 с примерно 8 млрд параметров. Набор включает варианты квантизации от Q8_0 до Q2_K и IQ2–IQ4, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Наиболее качественными в README названы Q8_0 и Q6_K, а Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M и другие варианты рекомендованы как компромисс между качеством и потреблением ресурсов. Файлы предназначены для запуска через llama.cpp; квантизация выполнена с использованием imatrix. Сильными сторонами являются большой заявленный контекст, широкий выбор уровней квантизации и возможность локального запуска на оборудовании с разным объёмом памяти. Более сильное сжатие уменьшает размер модели, но снижает качество генерации; варианты Q2 и часть Q3 описаны как низкокачественные или пригодные главным образом при жёстких ограничениях памяти. В README указана лицензия llama3; отдельные требования исходной модели и ограничения применения следует уточнять в условиях этой лицензии.

MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.1 — дообученная чат-модель на архитектуре Llama 3, разработанная Maziyar Panahi на основе MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2. Она предназначена для генерации текста в диалоге и запускается через библиотеку Transformers; для общения используется шаблон ChatML. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README также ссылается на отдельную GGUF-версию. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии на странице модели.

Llama-3-8B-OpenHermes-243K — дообученная Magpie-Align версия языковой модели Meta Llama 3 8B для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Llama и принимает текст; контекстное окно — 8192 токена. Модель предназначена для генерации ответов в чат-сценариях. В карточке указана оценка Loss 0,9845 на тестовой выборке, но подробности датасета и оценки не приведены, поэтому результат не позволяет судить о качестве в конкретных задачах. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Llama 3.

llama-3-bophades-v3-8B — дообученная разговорная модель семейства Llama 3, опубликованная nbeerbower. Она основана на nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B и дообучена на наборах jondurbin/truthy-dpo-v0.1 и kyujinpy/orca_math_dpo; в карточке также описан метод Direct Preference Optimization (DPO). Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для ответов на вопросы и решения математических задач. В репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. README ссылается на лицензию META LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT; метаданные обозначают лицензию как other.

birgermoell/Llama-3-dare_ties — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей Meta-Llama-3 с помощью LazyMergekit и метода DARE-TIES. В конфигурации указаны Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct; веса сохранены в формате safetensors с точностью bfloat16. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: ответов на запросы, продолжения текста и работы в роли ассистента. Карточка не описывает дополнительную специализацию или результаты сравнительных оценок. Указанная лицензия — llama2.

Карточка модели KnutJaegersberg/Llama-3-Deita-8b на Hugging Face совпадает с карточкой KnutJaegersberg/Deita-34b, поэтому описание составлено по ней. KnutJaegersberg/Deita-34b — языковая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Llama с плотной схемой и 33,9 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции и диалоговые запросы; в README приведён пример ответа на вопрос о тонкой настройке языковой модели. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указан датасет KnutJaegersberg/Deita-6k; они не уточняют связь модели с базовым чекпойнтом или способ её обучения.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-RDPO-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT, поэтому описание составлено по ней. princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT — разговорная модель генерации текста на архитектуре Llama, опубликованная как часть работы SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward. Репозиторий содержит модель на 7,5 млрд параметров в формате safetensors; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. README отсылает к репозиторию SimPO за дополнительными сведениями. Лицензия и конкретные языковые возможности в предоставленных данных не определены.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SLiC-HF на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SLiC-HF-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Local AI Toolkit — это подборка локально запускаемых моделей и инструментов, опубликованная под идентификатором m15dg/local-ai-toolkit. Коллекция собрана с использованием AI-подбора и предназначена как отправная точка для локального AI-окружения, а не как единая модель. Она ориентирована на работу на потребительском оборудовании с NVIDIA RTX 3060 с 12 ГБ видеопамяти и 32 ГБ оперативной памяти. В состав входят модели для универсальной генерации текста, программирования и кодовых агентов, координации multi-agent систем, RAG и анализа документов, embeddings и reranking, синтеза речи, распознавания речи, мультимодального анализа изображений и текста, а также uncensored-варианты. Заявлены форматы GGUF и SafeTensors; для отдельных сценариев предусматриваются GPU и CPU offload либо полностью GPU-ориентированный запуск. Поддерживаются английский и персидский языки, однако характеристики отдельных моделей, включая архитектуру, размеры, контекст и точные мультимодальные возможности, зависят от конкретных компонентов коллекции. Сильной стороной является подборка моделей, адаптированная под ограниченный бюджет памяти и различные локальные сценарии — от диалогов и генерации кода до RAG, агентов и речи. Ограничения заключаются в том, что это незавершённый и периодически обновляемый набор рекомендаций: заявленные возможности и качество не являются гарантированными, а Image Generation и Video Generation на момент описания отсутствуют. Лицензия указана как other; отдельные лицензии входящих моделей в README не приведены.

Lonepino-11B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, созданная beberik путём слияния нескольких моделей с помощью mergekit. В состав рецепта входят Intel/neural-chat-7b-v3-3-Slerp, NeverSleep/Noromaid-7b-v0.2, chargoddard/loyal-piano-m7-cdpo и maywell/PiVoT-0.1-Starling-LM-RP. Репозиторий содержит веса в формате bfloat16 и safetensors; размер модели — 10,6 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В README упомянуты шаблоны Alpaca и ChatML, а также приведены результаты оценивания на нескольких языковых бенчмарках. Основной язык и специализация не заявлены, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует указания авторства и запрещает коммерческое использование.

LongRAG_Llama3.1-8B-Instruct — плотная причинно-языковая модель семейства Llama, дообученная Bui1dMySea на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct с использованием набора LRGinstruction. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста; заявленная длина контекста составляет 131072 токена, размер — около 7,5 млрд параметров. В карточке приведён результат оценки на тестовом наборе: loss 0,6885. Подробности о предназначении набора данных, методике оценки и ограничениях не раскрыты. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить в репозитории модели и базовой модели.

Lumiere-120b — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная разработчиком bcse путём линейного слияния двух моделей с помощью mergekit: Undi95/Miqu-70B-Alpaca-DPO и Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B. Модель основана на архитектуре Llama и содержит около 120,1 млрд параметров; для загрузки доступны веса в формате safetensors, а также упомянуты варианты GGUF. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 764 токена. В карточке не описаны специальные предметные области или наборы поддерживаемых языков; базовая Miqu-модель настроена для ответов на инструкции в формате Alpaca. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

LuminRP-7B-128k-v0.3 — слитая языковая модель, разработанная Ppoyaa на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет LuminRP-7B-128k-v0.2, instruct-модель и ещё одну модель для ролевых диалогов; в репозитории доступны веса Safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям и ролевых диалогов. Автор сообщает, что она в целом показывает лучшие результаты в общих задачах, чем версия v0.2, но ролевые сценарии ещё не проверялись. Лицензия — Apache-2.0. Также упомянута отдельная GGUF-версия.

Luth-LFM2-1.2B — франкоязычная дообученная версия LFM2-1.2B, созданная kurakurai в сотрудничестве с Liquid AI. Модель дообучена полным fine-tuning на наборе Luth-SFT с помощью Axolotl, после чего результат объединён с LFM2-1.2B. Это плотная авторегрессионная модель семейства LFM2 на 1,5 млрд параметров; она работает через Transformers, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с выполнением инструкций. Дообучение улучшило результаты на французском языке в следовании инструкциям, математике и общих знаниях; английские возможности сохранились или немного улучшились. В карточке приведены оценки на французских и английских бенчмарках, включая IFEval, GPQA-Diamond, MMLU и Math500. Подходит для франкоязычных и англоязычных ассистентов, ответов на вопросы, решения математических задач и генерации текста. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией и файлами репозитория.

LYRA-DEEP — компактная разговорная языковая модель, разработанная и поддерживаемая Muhammad Taqi. В метаданных Hugging Face указаны архитектура Qwen2, плотная causal language model Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров; карточка модели описывает её как быстрый движок для диалога и рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для чат-ответов и генерации текста, когда важны небольшой размер и высокая скорость. README также называет LYRAMOON архитектурной основой, но метаданные не подтверждают связь с отдельной базовой моделью. Доступна по лицензии Apache-2.0. Заявления о скорости и качестве рассуждений приведены в карточке разработчика и не сопровождаются результатами оценки.

M7Alloyingotneoy-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная как автоматическое слияние Maxime Labonne. В конфигурации использованы liminerity/M7-7b и nlpguy/AlloyIngotNeoY; применён метод DARE-TIES с параметрами плотности и веса для второй модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях продолжения текста и диалогового взаимодействия. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают nlpguy/AlloyIngotNeoY как дообученную базовую модель; сама карточка описывает модель как слияние двух чекпойнтов.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26T3qm7xp — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26T3qm7xp-7B. Она подходит для генерации ответов и продолжения текста; сведения о специализации по языкам и предметным областям в карточке отсутствуют. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.