II.1Анализ требований и архитектура ПО

munin-neuralbeagle-7b-density-low — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная командой merge-crew методом слияния LazyMergekit. В конфигурации указаны munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B, метод слияния dare_ties, плотность 0,3 и вес 0,6 для NeuralBeagle; итоговый тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на инструкции. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Описание базовой NeuralBeagle указывает на диалоги, следование инструкциям, рассуждения и творческую генерацию, но README не приводит отдельных оценок качества именно этого слияния. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии в предоставленных данных, поэтому условия использования установить нельзя.

NeoCortex-7B-slerp — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc с помощью слияния моделей LazyMergekit методом SLERP. В состав слияния вошли Kukedlc/Neural4gsm8k и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализации на отдельных языках или предметных областях не приведены.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Intel/neural-chat-7b-v3. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и для диалогового общения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык, а репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_M7Alloyingotneoy — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в приложениях на базе языковых моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Severian разработал Nexus-IKM-Mistral-Instruct-v0.2-7B — разговорную языковую модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель дообучена на экспериментальном наборе Internal Knowledge Map в течение трёх эпох; для обучения использовалась фазовая методика, последовательно акцентирующая системный контекст и инструкции. Модель предназначена для генерации ответов, рассуждений и синтеза информации из разных областей знаний. Её можно применять для многошагового решения задач, поиска связей между дисциплинами и подготовки междисциплинарных идей; заявленные в карточке способности не подтверждены количественными оценками. Контекст составляет до 32 768 токенов. Указана лицензия MIT.

OLMo-2-1124-13B-DPO — англоязычная причинная языковая модель семейства OLMo 2, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это диалоговая версия с 13,2 млрд параметров: после supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 она прошла дополнительное обучение методом DPO на данных предпочтений. Модель предназначена для генерации текста, диалога и выполнения инструкций, включая задачи рассуждения и математики. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат-шаблон и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Обучение охватывает разнообразные публичные, синтетические и созданные людьми данные; основной язык — английский. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors, использовать модель можно на условиях Apache 2.0. В карточке отмечено, что модели OLMo-2 прошли ограниченное обучение безопасности и могут выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующем запросе. Для релиза также указано обновление постобученных моделей из-за расхождения логики предварительной токенизации у первоначальных версий; при интеграции важно использовать актуальную версию модели и совместимые компоненты.

OpenHermes-Mixtral-8x7B — инструктивная языковая модель на архитектуре Mixtral MoE, созданная дообучением Mistral AI Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. Модель разработана автором репозитория orangetin и обучена в течение трёх эпох на датасете OpenHermes, опубликованном Teknium. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста по запросу. Она поддерживает многоходовые беседы и системные инструкции через шаблон запросов LLaMA 2; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель имеет 7,1 млрд параметров по метаданным и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка указывает английский язык; качество на других языках отдельно не описано.

OpenLumen 2 Pulsar — текстовая модель с открытыми весами, выпущенная Aeonthic как вариант семейства Lumen 2 Pulsar. Она дообучена на архитектуре Gemma 4 26B-A4B от Google DeepMind и распространяется в формате FP16 для инференса, исследований, экспериментов и дальнейшей настройки. В репозитории указаны архитектура MoE, около 2 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов; поддерживается диалоговое использование. Модель принимает и выдаёт текст, функции обработки изображений в этой версии нет. Обычный формат Transformers рассчитан на совместимый запуск без стека QAT Lumen. Чекпойнт занимает около 48 ГБ, поэтому для инференса могут потребоваться несколько GPU или выгрузка части вычислений на CPU. Разработчик предупреждает, что низкобитное квантование после обучения может заметно ухудшить работу: в частности, Q4_0 способен серьёзно нарушить поведение модели; для сохранения ожидаемого качества рекомендуется FP16. Данные обучения публично не выпущены. Лицензия репозитория — Apache-2.0; разработчик также указывает, что пользователи сами отвечают за оценку результатов и соблюдение условий лицензии и законодательства.

OpenOrcaxOpenChat-Preview2-13B — языковая модель, разработанная OpenOrca совместно с OpenChat. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA 2 с 12,9 млрд параметров, дообученная на отфильтрованной выборке GPT-4-дополненного датасета OpenOrca с упаковкой диалогов в формате OpenChat. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям; в карточке сообщается о результатах примерно на уровне 103% от показателей Orca в среднем на BigBench-Hard и AGIEval. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка приводит шаблон многоходового диалога OpenChat; контекст составляет 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. Это предварительная версия; заявленные результаты относятся к оценкам авторов, а карточка не описывает ограничения по качеству подробнее.

OpenZephyrChat-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Fredithefish/OpenZephyrChat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка указывает английский язык.

Qwen3.6-35B-A3B-Heretic-REAP-0.30 — текстовая генеративная модель, опубликованная groxaxo как чекпойнт для совместимых сред Hugging Face. Это сжатая версия модели семейства Qwen3.5/3.6: в архитектуре MoE методом REAP удалено 30% маршрутизируемых экспертов — 256 сокращены до 180 на слой, при этом на токен активируются 8 экспертов. Гибридная архитектура включает 40 слоёв: 30 с линейным вниманием Gated-DeltaNet и 10 с обычным вниманием. Модель содержит 2,9 млрд параметров, поддерживает контекст до 262 144 токенов и работает только с текстом; мультимодальная башня зрения базовой Omni-модели удалена. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, локального или размещённого инференса и воспроизводимых экспериментов. В карточке приведён результат MMLU 73,25% при оценке в 5 примеров на задачу; это результат указанной конфигурации, а не гарантия качества для других задач. Для Hugging Face Transformers описана загрузка на одном устройстве; разделение модели через device_map="auto" на несколько GPU может приводить к некорректной генерации. Для vLLM рекомендуется параллелизм по конвейеру. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Маркер Heretic указывает на вариант с изменённым поведением или сниженной фильтрацией, но не гарантирует одинакового поведения во всех запросах и средах.

Это GGUF-квантизация мультимодальной модели Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Alibaba Cloud; репозиторий FreedomAISVR распространяет её в формате MXFP4_MOE для запуска через llama.cpp. Модель имеет архитектуру MoE: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются на токен, используются 256 экспертов и гибридное внимание Gated DeltaNet с полным вниманием. Контекстное окно — 262 144 токена. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и анализа изображений. Для обработки изображений вместе с основными весами требуется файл проектора mmproj. В MXFP4 квантизированы веса экспертов, а маршрутизатор и общие экспертные слои сохранены в Q8_0; README указывает размер основных весов 18,4 ГБ. Указана поддержка 201 языка, среди которых английский и китайский. Квантизация снижает требования к памяти, но может повлиять на качество относительно исходных весов; фактическая совместимость и скорость зависят от оборудования и версии llama.cpp. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-IU4-Kairic-Edge — производительная квантованная версия Qwen3.8-27B, разработанная Kairic.ai для локального запуска на графических процессорах AMD Strix Halo с архитектурой gfx1151, включая Radeon 8060S. Модель предназначена для генерации текста и программного кода, а также для сценариев локального инференса с ускоренной обработкой промптов и многотокенной верификацией. Модель использует 27B-параметрическую языковую архитектуру Qwen3.8 и формат GGUF, а её вычислительный маршрут сочетает 4-битные активации и веса с нативными AMD IU4 matrix-инструкциями. Концепция Dual View объединяет авторитетное представление GGUF с тремя специализированными файлами-компаньонами Prompt Forge для отдельных фаз вычислений. Заявлена поддержка контекста размером до 256K токенов, prompt caching и native MTP4; сведения о языках в README не указаны. К сильным сторонам относятся высокая скорость генерации, ускоренная обработка промптов, существенное сокращение времени повторной обработки кэшируемых префиксов и результаты на тестах HumanEval. На воспроизведённой задаче структурированной генерации коэффициент принятия черновых токенов составил 99,73%, однако производительность зависит от совместимого оборудования и поддерживаемых форм вычислений. Для работы требуется специальная сборка Kairic Edge v1.2; стандартный llama.cpp не поддерживает необходимые sidecar-файлы и параметр --kairic-edge. Лицензия модели — Apache-2.0.

SzilviaB/Qwen-Supernova-14B — объединённая методом SLERP модель на базе Qwen2.5-14B и SuperNova-Medius, созданная с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная языковая модель Qwen2 с 14 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Метаданные указывают на поддержку интерфейса вызова инструментов, однако README не описывает его поведение и не приводит оценок качества. Модель создана сообществом SzilviaB путём слияния предварительно обученных моделей Qwen/Qwen2.5-14B и arcee-ai/SuperNova-Medius; конфигурация mergekit задаёт кривую SLERP с упоминанием влияния Hermes и WizardMath на разные слои. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SciPhi-Mistral-7B-32k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая методом SLERP диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и SciPhi/SciPhi-Mistral-7B-32k. Разработчик в карточке не назван. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в диалоговом формате. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Объединение сочетает instruct-модель Mistral с вариантом SciPhi, рассчитанным на длинный контекст; конкретные преимущества и результаты сравнительной оценки в карточке не приводятся. Модель работает с текстом; список поддерживаемых естественных языков в карточке не указан.

jaspionjader/sof-8 — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-stock-v43-8B; в объединение также вошли jaspionjader/sof-3, sof-5, sof-6, sof-7 и ek-6. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат Safetensors, а в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. В метаданных не перечислены поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

petals-team/StableBeluga2 — версия Stable Beluga 2 от Stability AI, подготовленная для использования в Petals. В основе лежит авторегрессионная языковая модель Llama 2 примерно на 70 млрд параметров, дообученная на внутреннем наборе данных в стиле Orca. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям на английском языке; заявленный контекст — 4096 токенов. В этой версии веса сохранены в bfloat16 и Safetensors, а также разделены на небольшие шарды по слоям, чтобы клиенты и серверы Petals загружали только нужные части модели. README отмечает небольшую потерю качества при переходе с float32; при использовании NF4-квантизации Petals возможна дополнительная потеря качества. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому её следует проверять и настраивать под конкретное применение. Чекпойнт распространяется по лицензии STABLE BELUGA NON-COMMERCIAL COMMUNITY LICENSE AGREEMENT, ограничивающей коммерческое использование.

Gille/StrangeMerges_14-7B-slerp — слитая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из Gille/StrangeMerges_13-7B-slerp и LucciAI/openchat-3.5-0106-function-calling. Для объединения использован метод slerp с разными коэффициентами для слоёв self-attention и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Нативный контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; сведения о лицензии и целевых языках в предоставленных данных отсутствуют.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelYam — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе в сценариях, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки и конкретные сильные стороны слияния. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_NeuralExperiment26 — слитая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и работы с запросами в пределах контекстного окна до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaShadow — слитая текстовая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и предназначена для генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Agnuxo/Agente-Llama-3.1-Asistant-16bit-v2 — локальная чат-модель для генерации текста и сценариев автономного агента, опубликованная независимым исследователем Франсиско Ангуло де ла Фуэнте. По метаданным, это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors, а карточка описывает запуск через Ollama и Transformers. Модель позиционируется для диалога, декомпозиции задач, генерации кода и научных текстов, а также координации агентов через MCP и A2A. В карточке заявлены навыки работы с Python, JavaScript, TypeScript, Rust, Go и C++, но эти заявления не сопровождаются описанием обучения или результатами оценки. Указаны английский и испанский языки. Лицензия — Apache-2.0.

airoboros-3_1-yi-34b-200k — языковая модель с открытыми весами, созданная автором репозитория на основе 01-ai/Yi-34B-200k. Модель дообучена методом QLoRA ранга 64 на наборе инструкций jondurbin/airoboros-3.1, а затем объединена с базовыми весами. Использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате чата Llama 2. Её можно применять для ответов на вопросы, диалогов, следования текстовым инструкциям и создания текстов. Автор сообщает, что проверял модель ограниченно; во время обучения промпты обрезались до 4096 токенов, поэтому качество работы с длинным контекстом отдельно не подтверждено. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты; перед использованием следует проверить лицензию базовой модели и карточку репозитория.

Jebadiah/Aria-dolphin-1m-sand-stone — языковая модель, созданная разработчиком Jebadiah слиянием методом linear через mergekit моделей Jebadiah/Aria-7b-128k-v4 и cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b-1m. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; веса сохранены в формате safetensors, с точностью float16. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные предметные области или конкретные языки. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

ArliAI-Llama-3-8B-Dolfin-v1.0 — диалоговая языковая модель OwenArli на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Она дообучена методом SFT на базе Meta-Llama-3-8b-Instruct Abliterated v3 с использованием улучшенного набора данных Dolphin и WizardLM. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; автор отмечает более точное следование запросам и меньше характерных для GPT формулировок. Модель принимает текст и выдаёт текст, используя формат диалоговых сообщений Llama 3 Instruct. Для лучших результатов автор рекомендует формулировать инструкции точно и задавать роль через системное сообщение. Обучение проводилось на последовательностях длиной до 8192 токенов с QLoRA, рангом 64 и alpha 64; в README также указано обучение с 4-битной загрузкой. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 License. Это дообученный чекпойнт, и его ответы могут быть неточными или неуместными; описание автора указывает на сниженную склонность к отказам, поэтому следует проверять ответы и учитывать требования к безопасному применению.

Bamba-9B-v1 — декодерная языковая модель IBM для генерации текста. Она обучена с нуля в два этапа: сначала на 2 трлн токенов из Dolma v1.7, затем ещё на 200 млрд токенов на тщательно отобранной смеси данных. Архитектура сочетает Mamba-2 и гибридные компоненты; модель содержит около 7,5 млрд параметров по метаданным, а карточка указывает 9 млрд параметров, 32 слоя и контекст 4096 токенов. Модель предназначена для широкого круга задач генерации текста и может служить базой для дальнейшей тонкой настройки. Репозиторий содержит веса Safetensors и GGUF. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска через llama.cpp в карточке описана предварительная поддержка: инференс ограничен CPU, а квантование инструментом llama-quantize может заметно ухудшать качество. Указанные ограничения относятся к этому способу запуска.

Blitz-AI-DARE-v0.1 — объединённая модель на базе Mistral, созданная DenisTheDev с помощью mergekit из mlabonne/Monarch-7B, bobofrut/ladybird-base-7B-v8 и bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы в приложениях с текстовым вводом. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализированные сценарии или дополнительные модальности.

CLM-1B-DARE — компактная языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием весов через mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; в слияние также вошли FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-1B-SFT и ai-nexuz/llama-3.2-1b-instruct-fine-tuned. Модель содержит около 1,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и помощь в написании. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов; сама возможность зависит от поддерживающей его обвязки. Репозиторий использует формат safetensors, а в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Модель опубликована под лицензией Llama 3.2 Community License.

DeepSeek-MOE-4X8B-R1-Distill-Llama-3.1-Deep-Thinker-Uncensored-24B-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU. Она основана на объединении четырёх Llama-настроек с технологиями рассуждения DeepSeek и предназначена для общего применения, творческого письма, ролевых сценариев, мозгового штурма, решения логических задач, загадок и многошаговых проблем. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: заявлены четыре активируемых эксперта по 8B параметров, при этом размер модели составляет около 24,9B параметров. Указана поддержка английского языка, контекст до 128K токенов и формат GGUF для локального запуска. Модель может генерировать рассуждения и варианты решений, причём их активация и глубина зависят от запроса, температуры и других параметров. Рекомендуется использовать контекст не менее 4096 токенов, температуру примерно 0–0,8 для стабильной работы и повторный штраф 1,02–1,07; для более глубоких и разнообразных рассуждений автор допускает значительно более высокую температуру. К сильным сторонам относятся выраженная способность к многошаговому решению задач, генерации идей, созданию сюжетов и относительно стабильной работе при различных настройках. Ограничениями являются возможная непредсказуемость, чрезмерно длинные или неуместные рассуждения, необходимость иногда повторно запускать генерацию, а также риск появления рассуждений в основном ответе. Модель позиционируется как uncensored и может создавать материалы для взрослых, сцены ужасов и нецензурную лексику, поэтому она подходит не для всех аудиторий. Лицензия модели — Apache-2.0. Для работы требуется шаблон чата Llama 3 Instruct, Command-R или автоматически загружаемый шаблон Jinja, содержащийся в квантизации.

Dolphin-Llama2-7b — языковая модель команды Dolphin, обучение которой спонсировала preemo. Это дообученная плотная модель семейства Llama 2 с 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Она принимает текстовые инструкции и генерирует текст; для диалога используется формат промпта, похожий на Vicuna, с полями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалога и выполнения широкого круга текстовых задач. При дообучении использовался открытый вариант данных Orca: инструкции FLANv2 с ответами GPT-3.5 и GPT-4; авторы сообщают о фильтрации отказов и ограничений, поэтому модель может отвечать на запросы, от которых другие модели откажутся. Это повышает риск нежелательных или вредоносных ответов; автор рекомендует добавить собственный слой выравнивания перед предоставлением модели пользователям. В карточке указана лицензия Llama 2, допускающая коммерческое и некоммерческое применение с соблюдением её условий.