II.1Анализ требований и архитектура ПО

Celestial-Order-24B-V3 — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Sorihon с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом Karcher Mean моделей Celestial-Order-V2.75, Celestial-Order-V2.5 и Celestial-Order-24B-V2; метаданные каталога связывают её базовую модель с Sorihon/Celestial-Order-24B-V2. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 23,4 млрд параметров, формат файлов — safetensors, нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Карточка и метаданные не приводят специальных отраслевых назначений или поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

huihui-ai выпустила uncensored-версию DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, созданную методом abliteration для удаления отказов модели. Это экспериментальная версия с грубой реализацией концепции; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM на 14 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения, математики и программирования; поддерживает контекст до 131072 токенов. Модель основана на deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B. Автор указывает, что доступна более новая версия v2. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

DeepSeek-V4.1-Flash-4bit-paged — квантизированная 4-битная версия модели DeepSeek-V4.1-Flash, разработанная GreenBitAI на базе сборки pipenetwork для MLX и Apple Silicon. Это языковая модель для генерации текста, включая работу с кодом, агентские сценарии и диалоги; поддерживает потоковую загрузку экспертных весов с диска и опциональное speculative decoding с помощью встроенной DSpark multi-token prediction head. Модель использует архитектуру mixture-of-experts с маршрутизируемыми экспертами и expert paging: резидентные веса занимают 10,48 GiB, а полный набор данных модели — около 406,10 GiB, включая experts.bin, engram-таблицы и черновую голову. Точные размеры исходной архитектуры, поддерживаемые языки и максимальная длина контекста в README не указаны. Доступна через библиотеку gbx-lm; при наличии достаточного объёма памяти может работать на штатном пути, а при нехватке ресурсов подгружает необходимые веса с диска. К сильным сторонам относятся сохранение логитов исходной модели при проверках, возможность работы с большими наборами весов на совместимых системах и ускорение генерации до 2,3 раза при включённой draft head, особенно на предсказуемом коде и длинном контексте. Ограничения включают очень высокие требования к дисковому пространству и памяти, зависимость от MLX, Apple Silicon и gbx-lm, а также то, что ускорение speculative decoding зависит от сценария. Лицензия — MIT; в README также указано, что лицензия исходной модели DeepSeek сохраняется.

DevQuasar-R1-Uncensored-Llama-8B — объединённая авторами DevQuasar языковая модель для генерации текста и диалогов. Она создана методом линейного слияния трёх моделей: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов, рассуждений и задач общего характера. В README приведены результаты оценивания, включая HellaSwag, и заявлено улучшение по большинству тестов относительно DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, однако подробности таблицы в карточке представлены не полностью. Модель распространяется по лицензии MIT.

Dirk-Qwen3.8-27B-MLX-oQ6e — это квантизированная MLX-версия базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанная автором peculiar-ragdoll. Модель представляет собой плотную vision-language модель с поддержкой текста и изображений, ориентированную на работу на компьютерах Apple Silicon через MLX и совместимые среды, включая oMLX и mlx-vlm. Заявленная языковая поддержка включает английский и китайский языки. Модель использует смешанную квантизацию oQ6e с калибровкой imatrix и размером около 22,1 ГБ, примерно 6,9 бит на вес. Веса, vision tower и MTP-head сохранены; MTP может применяться для speculative decoding и ускорения генерации в совместимых runtime. Максимальное окно контекста в примере конфигурации составляет 262144 токена. В комплект включён Sharp chat template v22.5.0, который по умолчанию задаёт компактные ответы и средний уровень рассуждений; уровень reasoning effort можно менять от low до xhigh, а рассуждения — отключать. Модель предназначена для диалогов, анализа изображений, программирования, агентских сценариев и задач, где важны краткость и скорость получения ответа. К её сильным сторонам относятся сохранённая мультимодальность, поддержка MTP, готовый шаблон чата и несколько уровней глубины рассуждений. Ограничения связаны с требованиями к памяти: вариант oQ6e рассчитан примерно на системы с 32 ГБ памяти, а MTP поддерживается не всеми загрузчиками. Для корректной работы требуется использовать mlx-vlm версии не ниже 0.6.3, а не mlx-lm. README также приводит предварительные результаты бенчмарков, которые ещё находятся в процессе измерения, поэтому их нельзя считать окончательными. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin 2.1 Mistral 7B — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford и обученная на базе Mistral. Она предназначена для диалога, ответов на вопросы и выполнения инструкций в формате ChatML. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. При обучении использованы наборы Dolphin, созданный как открытая реализация подхода Microsoft Orca, и Airoboros 2.2.1 для расширения творческих ответов. Карточка описывает модель как uncensored и предупреждает о высокой готовности выполнять запросы, в том числе неэтичные; перед развёртыванием сервиса рекомендуется добавить собственный уровень фильтрации. Указана лицензия Apache 2.0, допускающая коммерческое и некоммерческое использование.

Enteli-49B — текстовая генеративная модель, разработанная командой EnteliMind. В карточке заявлены возможности понимания и генерации текста, рассуждений, программирования и математических задач; также описана адаптация под отраслевые сценарии. Эти заявления о качестве и сравнении с GPT-3.5 не подтверждены приведёнными данными бенчмарков. Метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM семейства Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового использования и выдаёт текст; карточка описывает удобство интеграции через Hugging Face Transformers. README не сообщает поддерживаемые естественные языки или лицензию, поэтому их нельзя уточнить. Модель распространяется в формате safetensors. В карточке заявлены эксперименты с нормализацией EMADNorm, однако подробностей для оценки их влияния на качество не приведено.

Experiment27pasticheT3q-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием automerger/Experiment27Pastiche-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В слиянии использован метод SLERP с разными весами для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Experiment27pasticheYamshadowexperiment28-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста, включая диалоги. Слияние выполнено методом DARE TIES; в конфигурации указаны плотность 0,53 и вес 0,6 для automerger/YamshadowExperiment28-7B, а в качестве базовой модели — automerger/Experiment27Pastiche-7B. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_ShadowCalme — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях на основе языковой модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии 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.

Это инструктивно настроенная причинная языковая модель для генерации текста и диалогов в формате чата. Репозиторий разработан latent-artist; модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для ответов на запросы и ведения диалога через текстовые промпты. В метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов, а карточка указывает английский язык. Веса доступны в формате safetensors, для загрузки рекомендуется библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает результатов оценки качества или специальных ограничений применения.

Falcon-H1-34B-Base — базовая языковая модель семейства Falcon-H1, разработанная TII (Technology Innovation Institute). Это плотная причинная модель-декодер с гибридной архитектурой Transformers и Mamba и примерно 29,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации продолжений текста и служит базой для построения приложений и последующей адаптации под конкретные задачи. Модель работает с текстом, поддерживает многоязычные сценарии, включая английский и русский, и имеет контекстное окно до 262 144 токенов. Для запуска README указывает библиотеки Transformers, vLLM и llama.cpp; файлы репозитория представлены в формате safetensors. В таблице оценки приведены результаты на общих и логических задачах, но конкретные метрики зависят от теста и сценария применения. Лицензия — Falcon-LLM License. Это базовая модель, поэтому для диалоговых приложений и специализированных задач может потребоваться дополнительная настройка; качество также зависит от промпта и способа развёртывания.

Follex-7B-V2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В качестве базовой модели использована happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3; в объединение также вошли prithivMLmods/QwQ-LCoT-7B-Instruct, bunnycore/FuseQwQen-7B и AIDC-AI/Marco-o1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки, поэтому языковой охват и основной язык не заявлены. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

FwF-Qwen-7B-0.1 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная объединением моделей bunnycore. В README описано слияние методом TIES с базой bunnycore/FuseQwQen-7B и моделями, ориентированными на рассуждения, длительные цепочки размышлений, ролевой диалог и общие задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, многошаговых рассуждений и ролевых сценариев. Указанные в метаданных возможности включают чат и интерфейс вызова инструментов. Сведения подтверждают поддержку генерации текста, но не устанавливают конкретный уровень качества на отдельных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mlx-community/gemma-2-27b-it-4bit — 4-битная квантованная версия модели Gemma 2 27B, преобразованная сообществом mlx-community из google/gemma-2-27b-it в формат MLX с помощью mlx-lm 0.15.0. Исходную модель разработала Google. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия с инструкциями. Модель содержит 27,6 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Она рассчитана на работу в экосистеме MLX и может использоваться через библиотеку mlx-lm; в метаданных также указана совместимость с Transformers. Ключевое преимущество — 4-битное представление, уменьшающее требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов, написания и преобразования текста, а также локального запуска генеративной модели на совместимом оборудовании Apple. Ограничения включают возможные ошибки, галлюцинации и зависимость качества от формулировки запроса; README не содержит подробных результатов оценки. Использование регулируется лицензией Gemma, для доступа на Hugging Face требуется принять условия лицензии Google.

bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционно дообученной текстовой модели Google Gemma 2 27B IT, подготовленный bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы пользователя, при запуске через llama.cpp и совместимые инструменты. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальный размер контекста и дополнительные модальности, поэтому модель следует считать текстовой. Доступны варианты от F32 размером 108,91 ГБ до низкобитных Q2 и IQ2 размером около 9,40 ГБ. Квантизация выполнена с использованием imatrix; варианты Q6 и Q5 сохраняют очень высокое или высокое качество, а Q4 ориентированы на более экономное использование памяти. Низкобитные варианты требуют меньше ресурсов, но снижают качество и могут быть менее стабильными. Модель не поддерживает системный промпт; для диалогов необходимо использовать указанный в README формат ролей Gemma. Для доступа к исходной модели на Hugging Face требуется принять лицензию Google Gemma. README не содержит полного текста лицензии, поэтому перед использованием необходимо ознакомиться с её условиями и проверить их применимость к конкретному сценарию.

qwp4w3hyb/gemma-2-27b-it-iMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционно дообученной модели Gemma 2 27B IT, разработанной Google. Модель предназначена для генерации текста и выполнения задач по текстовым инструкциям на английском языке. В основе лежит модель Google Gemma 2 27B IT с размером 27 миллиардов параметров. Доступен широкий набор вариантов квантизации от Q8_0 до IQ1_S, включая экспериментальные типы с суффиксом _L. Для снижения потерь качества при квантизации использована importance matrix, рассчитанная на специализированном калибровочном наборе данных. Файлы подготовлены с использованием llama.cpp с учётом исправлений, связанных с финальным logit soft-capping, sliding window и токенизатором. Основное преимущество модели — выбор вариантов GGUF для запуска в llama.cpp с разным компромиссом между качеством, размером и требованиями к ресурсам; importance matrix должна улучшать сохранение качества после квантизации. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного типа квантизации и отсутствие в предоставленной карточке подробностей о контекстном окне, архитектурных параметрах, мультимодальности и результатах тестирования. Лицензия указана как gemma.

mlx-community/gemma-3-270m-bf16 — текстовая модель семейства Gemma 3, преобразованная сообществом mlx-community из google/gemma-3-270m для работы с библиотекой MLX. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 257 млн параметров с поддержкой чата и генерации текста; длина контекста составляет 32 768 токенов. Она подходит для диалогов, суммаризации, ответов на вопросы и других задач генерации текста. Модель принимает и выдаёт текст; сведения о поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Gemma.

unsloth/gemma-3n-E2B-it-GGUF — GGUF-версия инструкционно дообученной модели Gemma 3n E2B, разработанной Google DeepMind и подготовленной для распространения Unsloth. Gemma — семейство лёгких открытых моделей Google, созданных с использованием исследований и технологий Gemini. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, обработки запросов и генерации текста, включая запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Gemma 3n использует технологию выборочной активации параметров, благодаря чему обеспечивает эффективный размер около 2B параметров при меньших требованиях к ресурсам по сравнению с полноразмерной моделью. Максимальный контекст составляет 32K токенов. Семейство поддерживает мультимодальный ввод текста, изображений, видео и аудио, а обучение проводилось на данных более чем для 140 языков, однако для данной GGUF-версии в README указана текущая поддержка только текстового ввода. Выходом служит сгенерированный текст. К сильным сторонам относятся компактность, пригодность для локального запуска и сниженные требования к памяти, а также открытые веса инструкционной версии. Ограничения этой карточки — отсутствие точных сведений о размере конкретного GGUF-файла, варианте квантования, производительности и качестве на отдельных языках; мультимодальные возможности для данной версии заявлены как недоступные. Использование регулируется лицензией Gemma и соответствующими условиями Google.

DFveloper/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-Claude-Opus-Distill-v2-GGUF — языковая модель для генерации текста и задач, требующих рассуждений. Она создана как производная от Lumen 3.1 Pulsar QAT с переносом части поведения модели TeichAI/gemma-4-26B-A4B-it-Claude-Opus-Distill-v2, обученной на данных с рассуждениями Claude Opus. Разработчик данной сборки — DFveloper; исходные компоненты и данные связаны с 0x795E2795, TeichAI и Crownelius. Модель использует архитектуру Gemma 4 с конфигурацией 26B A4B и MoE, поставляется в формате GGUF с квантизацией q4_0 и предназначена для запуска с llama.cpp, Text Generation Inference, Transformers и Unsloth. При создании из исходной модели был извлечён дельта-апдейт весов, аппроксимирован LoRA-адаптером и объединён с QAT-чекпойнтом Lumen 3.1 Pulsar. Благодаря этому модель сохраняет характеристики базового QAT-чекпойнта и частично перенимает поведение, связанное с высокоуровневыми рассуждениями. Сильными сторонами являются компактное 4-битное представление, совместимость с распространённой экосистемой GGUF и ориентация на reasoning-сценарии. Ограничения включают приблизительный характер переноса дельты через LoRA; заявленные свойства и качество не следует приписывать исходной модели Claude Opus напрямую. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, точные показатели качества и дополнительные модальности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Лицензия — Apache-2.0.

Neural-ICE/Gemma-4-E4B-it-NVFP4 — это версия модели Google Gemma 4 E4B instruction-tuned, подготовленная Neural-ICE для запуска через vLLM. Модель предназначена прежде всего для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, объяснение сложных тем и другие задачи, выполняемые через совместимый API chat completions. Основная текстовая часть модели квантизирована в формате NVFP4, а lm_head, vision tower и связанные с ним embeddings, а также audio tower и audio embeddings сохранены в более высокой точности. KV cache использует формат FP8. Таким образом, модель поддерживает текстовые, визуальные и аудиокомпоненты базовой Gemma 4, однако точные сведения о количестве параметров, языках и размере контекста в карточке не указаны. Квантизация ориентирована на снижение требований к памяти и эффективный инференс на совместимом GPU через vLLM. Сильной стороной модели является сочетание низкоточной квантизации текстового backbone с более высокой точностью отдельных компонентов, что может обеспечивать более экономичный запуск при сохранении качества критически важных частей модели. Ограничения связаны с зависимостью от vLLM и поддержки ModelOpt/NVFP4, а также с возможными особенностями качества и совместимости квантизированной версии по сравнению с исходной моделью. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

egoriow/gpt-oss-120b-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели openai/gpt-oss-120b, размещённая egoriow. Это разговорная текстовая модель для генерации ответов и ведения диалога; README указывает на запуск через LlamaEdge, а метаданные отмечают поддержку чата и архитектуру GPT-OSS типа MoE. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит варианты GGUF и GGUF F16; лицензия — Apache-2.0. Карточка называет исходной моделью openai/gpt-oss-120b, но конкретные характеристики качества и ограничения применения не описывает.

gaianet/gpt-oss-20b-GGUF — сборка модели openai/gpt-oss-20b, опубликованная Gaianet в формате GGUF. Это языковая модель архитектуры gpt_oss с разреженной MoE-архитектурой для генерации текста и диалогового применения. В README указан исходный репозиторий модели и раздел запуска с Gaianet. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 131072 токена. В метаданных указаны 1,6 млрд параметров, библиотека Transformers, форматы GGUF и GGUF F16, а также лицензия Apache-2.0. README не описывает специальные предметные области или конкретные языковые ограничения.

ProCreations/grug-v1.1-qwen-3.8-27b-qgguf — это GGUF-версия модели grug-v1.1-qwen-3.8-27b, разработанная ProCreations для локального запуска через llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, программирования и агентских сценариев, включая работу с инструментами. Заявлена поддержка английского языка и режим text-generation. Модель имеет размер 27B и поставляется в нескольких вариантах квантования: Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и Q3_K_M, занимающих примерно от 13,3 до 28,6 ГБ. Для работы с изображениями предусмотрен отдельный multimodal-проект mmproj в формате F16 размером около 0,9 ГБ, используемый вместе с llama-mtmd-cli. Размер контекста в README не указан. Ключевая особенность модели — оптимизированное рассуждение: в описании заявлено существенно меньшее число токенов в блоке размышлений по сравнению с базовой моделью. Для большинства случаев рекомендуется средний уровень reasoning effort; режим xhigh может ухудшать выбор инструментов. Квантование позволяет подобрать баланс между качеством и требованиями к памяти, но более компактные варианты могут уступать полноразмерным весам по качеству. Все варианты, согласно README, проверены с помощью llama-bench. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска требуется совместимое окружение llama.cpp; конкретные требования к оперативной памяти, производительности и максимальному контексту не указаны.

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.

Hercules-1.0-Mistral-7B — диалоговая языковая модель на основе Mistral-7B, дообученная Locutusque на наборах Hercules и OpenOrca. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых задач; метаданные также отмечают поддержку сценариев с кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Автор позиционирует её как улучшенную версию OpenHermes-7B и сообщает о сопоставимом качестве с OpenHermes 2; приведены результаты сравнения и тестовая потеря, но подробности протокола оценки в карточке не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Hermes 2 Pro Mistral-7B Infinity-Instruct — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная дообучением NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B на наборе BAAI/Infinity-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель Mistral для генерации текста и диалогового общения; она загружается через Transformers и распространяется в формате safetensors. В карточке указана длина последовательности обучения 8192 токена, а метаданные сообщают нативный контекст 32768 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. В README приведены результаты отдельных тестов, включая ARC и BoolQ, но они не гарантируют качество на других задачах. Модель принимает и выдаёт текст; сведения о поддерживаемых естественных языках отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0. Ограничения включают возможные ошибки и выдуманные утверждения, характерные для генеративных языковых моделей.

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B — языковая модель Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), дообученная следовать инструкциям. Это плотная авторегрессионная модель семейства Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог в формате чата. Контекст составляет 4096 токенов; для работы используются веса SafeTensors. Модель дообучена на наборах Infinity-Instruct-3M и Infinity-Instruct-0625 без обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). Она предназначена для ответов на вопросы и многошагового диалога, включая повседневные запросы, математику и код. Авторы сообщают о результатах на бенчмарках AlpacaEval 2.0 и MT-Bench. В карточке указана лицензия Apache-2.0, однако README ограничивает использование связанных ресурсов академическими исследованиями и запрещает коммерческое применение. Авторы также предупреждают, что точность ответов не гарантируется.

Kaoeiri/Interleaved-Upscale-Cydonyanoi-39B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом passthrough с помощью mergekit на основе TheDrummer/Cydonia-22B-v1.3. Веса опубликованы в формате safetensors; модель содержит 38,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки применения. Модель распространяется по лицензии CC BY-ND 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.