II.6Документация и сопровождение разработки

Neutrino-8B — диалоговая языковая модель на 8,19 млрд параметров, разработанная FermionResearch на основе Qwen/Qwen3-8B. Она предназначена для общения с пользователем, генерации текста, следования инструкциям, создания структурированного JSON и вызова инструментов; режим рассуждений отключён. Модель использует плотную архитектуру TrtcV4ForCausalLM с 36 слоями и шириной скрытого представления 4096. Линейные слои упакованы в пятизначное представление с разрядностью менее двух бит на вес, а таблицы эмбеддингов хранятся в int8. Репозиторий содержит GGUF-сборку; модель также запускается через Transformers, CPU, MLX и llama.cpp на поддерживаемых платформах. Модель унаследовала многоязычную токенизацию Qwen3-8B, но в карточке не перечислены конкретные поддерживаемые естественные языки. Контекстное окно в предоставленной информации не описано. Разработчик приводит результаты MMLU-Redux и IFEval и рекомендует параметры генерации отдельно для диалога, структурированного вывода и длинных текстов. Для корректной остановки нативного C-бинарника требуется задать EOS-токен; при генерации JSON рекомендуется отключать штраф за повторения. Лицензия — Apache-2.0.

NodeShift_7b_v0.1 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе DeepSeek Coder. В объединение вошли deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base, deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct и m-a-p/OpenCodeInterpreter-DS-6.7B. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, около 6,6 млрд параметров и контекстное окно до 16 384 токенов; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и работы с программным кодом, включая дополнение и объяснение кода. Карточка не содержит сведений о лицензии или сравнительных результатах качества, поэтому условия коммерческого применения и преимущества относительно исходных моделей по имеющимся данным установить нельзя.

NovaSpark — чат-модель на базе Llama 3.1, разработанная Epiculous и дообученная на версии SuperNova-lite от GrimJim с частично ослабленными отказами. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста в диалогах, следования инструкциям и ролевых сценариев; обучена на шаблоне Llama Instruct. Автор отмечает, что дообучение частично восстановило отказы, ранее ослабленные в базовой модели, поэтому эффект снижения отказов неполный. Модель распространяется в формате Safetensors; для неё также заявлены варианты квантования EXL2 и GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Это версия NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B A55B в формате GGUF BF16, опубликованная DevQuasar как копия модели NVIDIA. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая сложные рассуждения, работу с длинным контекстом и агентные приложения. В метаданных указана возможность чата, а README называет версию Zeroshot. Модель основана на nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B-BF16. Репозиторий описывает её как квантованную версию, хотя формат указан как GGUF BF16; подробности о способе квантования и аппаратных требованиях не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

nyunai/nyun-c1-llama3-60B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Модель содержит 59,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; заявленная длина контекста — 8192 токена. Разработчики сообщают, что модель создана без дообучения и содержит примерно на 14% меньше параметров, чем Llama 3 70B. В README приведены результаты сравнений на MMLU, Winogrande и BoolQ, где модель показывает сопоставимые или более высокие результаты по отдельным тестам. Подходит для генерации текста и ответов на вопросы общего назначения. Для использования действует лицензия Llama 3. Результаты производительности приведены разработчиком; они не гарантируют аналогичного качества на других задачах и наборах данных.

Nyxene-v3-11B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, опубликованная beberik. В README описана модель Nyxene-11B как результат объединения нескольких моделей на базе Mistral с помощью mergekit; среди названных компонентов — Intel/neural-chat-7b-v3-3-Slerp, AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3, rwitz/go-bruins-v2 и chargoddard/loyal-piano-m7-cdpo. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают 10,6 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения с шаблоном ChatML. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения беседы и генерации продолжений текста. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, но не даёт подробной информации о методике или ограничениях качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Ognoexperiment27multi_verse_modelMeliodaspercival_01_experiment26t3q-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne на основе MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26T3q. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README указан метод слияния DARE-TIES и формат bfloat16; метаданные репозитория указывают safetensors и лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по предметной области или языковую поддержку, поэтому модель следует рассматривать как универсальную генеративную модель без заявленных узких сценариев.

OLMo 2 32B DPO March 2025 — диалоговая языковая модель Ai2, разработанная для исследований и применения в задачах генерации текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 с архитектурой Olmo2ForCausalLM и 31,7 млрд параметров; она принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Модель прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3, а затем обучение методом DPO на данных предпочтений. Она предназначена для диалога, выполнения инструкций и разнообразных задач, включая математические рассуждения и проверку следования инструкциям. Весовые файлы доступны в формате PyTorch. Модель выпущена Ai2 под лицензией Apache 2.0. В карточке отмечено, что обучение безопасности ограничено: ответы могут содержать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

OLMo-2-1124-13B-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели OLMo-2-1124-13B-Instruct, разработанной Allen Institute for AI и подготовленной в формате GGUF автором bartowski. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях. Она поддерживает английский язык и использует текстовую модальность. Модель содержит 13 миллиардов параметров. В репозитории доступны исходный вариант F16 и различные уровни квантизации от Q8_0 до Q3 и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp и imatrix; для запуска следует использовать шаблон промпта с ролями system, user и assistant, указанный в README. Варианты Q6 и Q5 позиционируются как высококачественные, Q4_K_M — как сбалансированный вариант для большинства сценариев, а варианты с меньшим числом бит требуют меньше памяти, но могут заметнее терять качество. Сильной стороной модели является широкий выбор GGUF-квантизаций, включая варианты, оптимизированные для отдельных ARM-конфигураций и inference на CPU. Ограничения включают поддержку только английского языка, текстовый формат работы и неизбежное снижение качества у более агрессивно квантизированных вариантов. Размер контекста и другие архитектурные характеристики в предоставленных данных не указаны. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0.

TobDeBer/Olmo-3-1025-7B-magic1 — преобразованная с помощью Magic V1 версия языковой модели OLMo 3 7B, разработанной Allen Institute for AI (Ai2). Это плотная авторегрессионная Transformer-модель примерно с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и продолжения запросов. Модель обучалась на данных Dolma 3; карточка описывает этапы предварительного обучения, дообучения на смешанных данных и обучения для длинного контекста. Модель работает с текстом на английском языке и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Подходит для генерации текста, ответов на вопросы, задач по математике и коду, однако конкретное качество на таких задачах зависит от запроса и развёртывания. Это базовая языковая модель без фильтрации безопасности: она может выдавать неточные, предвзятые или вредоносные ответы, поэтому факты следует проверять. Модель и код распространяются по лицензии Apache 2.0.

Модель localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3 — дообученная разработчиком localized-ft языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct и использует плотную архитектуру Olmo3ForCausalLM с 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает, что модель обучалась с помощью Unsloth и библиотеки TRL; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 65 536 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Описание не уточняет специальные ограничения или сценарии дообучения, поэтому её следует рассматривать как общую модель генерации текста и диалогов.

Dohyeon1/OLMoE-HC-SMoE-ngroups56 — языковая модель для генерации текста, опубликованная в формате, совместимом с библиотекой Transformers. В метаданных она относится к семейству OLMoE и помечена как conversational, поэтому предназначена для диалоговых сценариев и продолжения текстовых последовательностей. Модель содержит 472,1 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. Её можно применять для генерации ответов в чатах, создания черновиков текста, продолжения фраз и прототипирования приложений на базе языковых моделей. Язык или набор языков обучения в доступных данных не указан. Модель следует использовать с учётом ограничений генеративных языковых моделей: она может выдавать фактически неверные, неполные или неподходящие ответы и требует проверки результатов в ответственных сценариях. Лицензионные условия и сведения о разработчике в доступных данных не представлены.

Omega AI 1T — вариант модели OpenModel-1T-A50B-Instruct под брендом Omega AI. По карточке, архитектура и предварительно обученные веса происходят от базовой модели; репозиторий указывает около 1 трлн общих параметров и примерно 50 млрд активных параметров на проход, тогда как метаданные каталога приводят 49,6 млрд параметров. Модель относится к архитектуре OpenModel с разреженной смесью экспертов (MoE), принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Возможны сценарии, унаследованные от базовой инструкционной модели: сложные рассуждения, генерация кода, математические задачи и многошаговые диалоги. Эти возможности описывают базовую модель и не подтверждены отдельными оценками именно для Omega AI 1T. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

TheBloke опубликовал веса OpenAssistant LLaMA 30B SFT 7 в формате Hugging Face Transformers. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 32,3 млрд параметров, полученная слиянием XOR-весов OpenAssistant с исходными весами Llama 30B; чекпойнт соответствует седьмой эпохе обучения OpenAssistant. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответах на запросы. Окно контекста — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. В метаданных указана лицензия «other», а конкретные условия использования в предоставленной карточке не раскрыты.

OpenBuddy — многоязычная диалоговая модель, разработанная командой OpenBuddy на базе Llama 3.3 70B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для генерации ответов в чат-сценариях. В карточке заявлено применение на английском и китайском языках; метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста с длинным контекстом. Используются веса Safetensors; для работы с форматом запросов рекомендуется быстрый токенизатор Transformers, также упомянута совместимость с vLLM для развёртывания API. Модель является дообучением Llama 3.3 70B Instruct и распространяется по лицензии Llama 3.3. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными. Разработчики не рекомендуют применять модель в критических сценариях, включая медицинские, юридические и финансовые решения или управление системами, способными причинить вред.

OpenBuddy Mistral 7B v13.1 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1 методом SLERP с помощью MergeKit. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текстовых ответов по запросу. Репозиторий содержит веса SafeTensors. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленной карточке не описаны результаты оценок качества или специальные меры безопасности.

OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v18.1-32k — многоязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). Она предназначена для диалогов и генерации текста; карточка приводит размер 7,1 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Модель работает с китайским, английским, французским, немецким, японским, корейским, итальянским и русским языками. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. В README приведены результаты бенчмарков рассуждений и здравого смысла, но они не гарантируют качество в конкретной задаче. Распространяется по лицензии Apache 2.0. Авторы предупреждают о возможности ошибочных, вредных или оскорбительных ответов и не рекомендуют использовать модель в критических и высокорисковых сценариях, включая медицинские, финансовые и юридические решения.

OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.1-200k — дообученная диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2, основанная на Qwen/QwQ-32B-Preview. Модель содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 200 000 токенов; она принимает текст и генерирует текстовые ответы в формате чат-бота. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста. Карточка указывает поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и финского языков. Лицензия — Apache 2.0. Для работы с форматом подсказок рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; карточка также упоминает развёртывание через vLLM. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Её не следует применять для критических решений в медицине, финансах и праве, а также для управления потенциально опасным программным или аппаратным обеспечением.

EpistemeAI/OpenCodeLlama-3.1-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста; репозиторий указывает использование Unsloth и библиотеки TRL при обучении. Модель принимает текст и генерирует текст. Для базовой модели заявлено контекстное окно до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит специализированных сценариев обучения или результатов оценки качества, поэтому её пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

OpenHercules-2.5-Mistral-7B — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из Locutusque/Hercules-2.5-Mistral-7B и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и ориентирована на английский язык. Файлы представлены в safetensors; README также упоминает варианты квантования EXL2, GGUF и AWQ. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Показатели в README включают среднее значение 66,55, результат 64,25 на AI2 Reasoning Challenge и 84,84 на HellaSwag; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах.

Open-Instruct CoT 13B — языковая модель на архитектуре LLaMA с 12,9 млрд параметров, дообученная Allen Institute for AI на подмножестве CoT из Flan v2. Она предназначена для генерации ответов на инструкции с пошаговыми рассуждениями, а также для общих задач генерации текста, включая вопросы и ответы, математические задачи и программирование. Модель принимает текст и выдаёт текст; карточка указывает английский язык, а контекст составляет 2048 токенов. В опубликованных бенчмарках модель оценивалась на MMLU, GSM, BBH, TydiQA, Codex-Eval и AlpacaFarm. Для её использования требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face: опубликованный репозиторий содержит diff весов, а не самостоятельный полный чекпойнт. Условия использования определяются лицензией AI model license и исходной лицензией LLaMA.

Open-Instruct Open Assistant 13B — языковая модель на архитектуре LLaMA, дообученная AllenAI на данных OpenAssistant/oasst1 для выполнения инструкций и генерации текста. Это модельный diff, поэтому для её использования нужна исходная модель LLaMA в формате Hugging Face; карточка приводит лицензию AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Она предназначена для диалоговых ответов и выполнения пользовательских инструкций на английском языке; в карточке также приведены результаты тестов на рассуждения, математические задачи, вопросы и ответы и генерацию кода. Качество генерации зависит от соблюдения обученного формата ввода, включая завершающий перевод строки. Показатели на бенчмарках отражают результаты эксперимента из указанной исследовательской работы и не гарантируют качество в прикладных сценариях.

Open-Instruct Stanford Alpaca 7B — языковая модель семейства LLaMA, разработанная Allen Institute for AI и дообученная на наборе инструкций Stanford Alpaca. Это 6,6-миллиардная плотная авторегрессионная модель для генерации текста по инструкциям и ответов на запросы; максимальный контекст составляет 2048 токенов. Для работы нужны исходные веса LLaMA в формате Hugging Face: опубликованный репозиторий содержит diff весов, а не самостоятельную полную модель. Модель предназначена для диалоговых и текстовых задач общего назначения, включая ответы на вопросы, простые рассуждения и генерацию кода. В карточке приведены результаты по MMLU, GSM, BBH, TydiQA и Codex-Eval; они показывают возможности модели, но сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. В метаданных указан английский язык. Использование регулируется лицензией AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA.

OpenModel-1T-A50B-Instruct — разговорная языковая модель NeXTHub на архитектуре Transformer с разреженной смесью экспертов (MoE). В карточке заявлены 1 трлн общих параметров и 50 млрд активных параметров на проход, однако метаданные Hugging Face указывают 49,6 млрд параметров; для размера ориентиром служат метаданные. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают контекст 32 768 токенов; заявленные в README 128K токенов расходятся с этим значением. Модель предназначена для диалогов и инструкций, рассуждений, математических задач, генерации и отладки кода, научной работы, анализа данных и использования интерфейса вызова инструментов. README описывает обучение с упором на длинные рассуждения и инструкционную настройку; заявленные в карточке качества и результаты тестов не подтверждены приведёнными метаданными. Языки модели не указаны в доступных данных. Лицензия — Apache-2.0. Ограничения, прямо следующие из источников: сведения о размере и длине контекста в README расходятся с метаданными, а независимая проверка заявленных характеристик и результатов оценки не представлена.

orca_mini_v2_13b — языковая модель Pankaj Mathur, созданная в сотрудничестве с Eric Hartford на основе LLaMA-13B. Это плотная авторегрессионная модель с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций. Для обучения использованы наборы WizardLM, Alpaca и Dolly-V2, подготовленные с подходами из исследовательской работы Orca; в README также отмечено улучшение генерации кода по сравнению с предыдущей версией orca_mini_13b. Модель рассчитана на текстовые запросы и ответы на английском языке; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Автор публикует результаты оценивания на наборах задач ARC и HellaSwag и указывает на uncensored-настройку. Модель распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Amira — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей psmathur/orca_mini_v3_13b, garage-bAInd/Platypus2-13B и WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 с помощью mergekit. Она основана на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и задач математического рассуждения. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4-MTP-GGUF — квантизированная версия модели ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B, подготовленная Avifenesh. Это текстовая генеративная модель с архитектурой MoE, распространяемая в формате GGUF с квантизацией NVFP4. Артефакт дополнен дообученной головой multi-token prediction (MTP) для speculative decoding; основной корпус модели, эмбеддинги и выходная голова сохранены без изменений относительно официальной версии. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, включая программирование и агентские сценарии. Она поддерживает контекст до 262 144 токенов, имеет встроенный шаблон чата с XML-вызовом инструментов и режимом рассуждений <think>. Артефакт рассчитан на текстовый ввод и вывод; upstream vision tower в него не входит. Размер файла составляет около 20,2 ГБ против 71,9 ГБ у BF16-версии, что позволяет разместить веса на одной видеокарте Blackwell с 96 ГБ памяти. Ключевое преимущество версии — ускорение speculative decoding благодаря дообученной MTP-голове: на описанных тестах принятие черновых токенов достигало 0,431, а на тестах генерации кода — 0,540. При этом проверка целевой моделью сохраняет побитовую идентичность с обычной жадной генерацией. Ограничения связаны с узкой совместимостью: NVFP4 не является стандартным типом тензоров upstream llama.cpp, поэтому рекомендуется использовать serving engine tiyuvta для RTX Blackwell или специальную NVFP4-ветку llama.cpp; для обычных llama.cpp и Ollama следует выбирать официальные GGUF Q4_K_M–Q8_0. Модель распространяется по лицензии MIT.

Ornith-1.5-9B-OptiQ-4bit — квантованная версия языковой reasoning-модели Ornith-1.5-9B-MLX, разработанной ornith-ai и адаптированной сообществом mlx-community для MLX. Модель предназначена для локального запуска на устройствах Apple Silicon без PyTorch и облачных сервисов, а также для генерации текста, рассуждений, работы с длинным контекстом, function calling, tool use и агентских сценариев. Указан английский язык. Модель основана на архитектуре Qwen3.5 с 9 млрд параметров и 32 слоями. Используется смешанная покомпонентная квантизация OptiQ: 116 компонентов представлены в 4-битном формате, 134 — в 8-битном, размер группы — 64. На диске модель занимает около 7 ГБ; обозначение 4bit относится к семейству квантов, а не к среднему числу бит на параметр. Для запуска используются mlx-lm и mlx-optiq, доступен совместимый с OpenAI и Anthropic серверный интерфейс с поддержкой смешанной точности KV-кэша. Сильными сторонами являются уменьшенный размер, локальная работа на Apple Silicon и сохранение более высокой точности в чувствительных слоях за счёт смешанной квантизации. Ограничения включают специализацию на экосистеме MLX и Apple Silicon, а также необходимость выделять модели достаточный бюджет токенов для reasoning-сценариев. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

GenTrendGPT/OS-Test-Mark-GEN-I — текстовая чат-модель, созданная методом слияния mergekit из Qwen/Qwen1.5-4B-Chat и stabilityai/stablelm-2-1_6b. В репозитории указана архитектура Qwen2 с плотной авторегрессионной моделью Qwen2ForCausalLM; размер составляет 4,5 млрд параметров, веса представлены в safetensors, а для работы используется библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные отмечают поддержку чата. В карточке описан passthrough-метод слияния, при котором выбраны слои обеих исходных моделей. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Это дообученная модель myfi на базе unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 — плотной языковой модели Qwen3 с 3,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и использует контекст до 262 144 токенов. Модель обучена с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или отдельные ограничения качества, поэтому применение следует выбирать по результатам собственной оценки.