II.6Документация и сопровождение разработки

NoromaidxOpenGPT4-2 — текстовая генеративная модель, созданная NeverSleep слиянием моделей Noromaid-8x7b-Instruct и Open_Gpt4_8x7B_v0.2 методом TIES. В карточке указано, что при слиянии Open_Gpt4_8x7B_v0.2 использовалась как базовая модель; в метаданных также перечислены Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 и Noromaid-v0.1-mixtral-8x7b-Instruct-v3 как компоненты слияния. Модель основана на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по инструкциям и диалоговых сценариев; README показывает шаблоны Alpaca и Mistral. Доступны веса в формате safetensors, а для использования требуется учитывать совместимую библиотеку Transformers. Лицензия — CC-BY-NC-4.0, поэтому коммерческое использование ограничено условиями лицензии. Метка NSFW в метаданных указывает на возможность взрослого контента; перед применением следует учитывать требования к модерации и аудитории.

Nous Hermes 2 Llama-2 70B — языковая модель для диалоговой генерации текста, разработанная Nous Research и дообученная на наборе Hermes 2. Для обучения использовали более миллиона примеров, преимущественно созданных GPT-4, а также данные из открытых наборов. Модель основана на плотной архитектуре Llama и содержит 68,7 млрд параметров. Модель предназначена для многоходового общения и выполнения инструкций. Она использует формат запросов ChatML с ролями и специальными маркерами ходов; карточка также отмечает совместимость этого формата с интерфейсами OpenAI API. Контекст составляет 4096 токенов. Указанный язык — английский. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Карточка приводит пример использования через Transformers и отмечает высокие требования к видеопамяти: даже в 4-битном режиме требуется более 24 ГБ VRAM. Лицензия — Apache-2.0.

Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B-pruned2.4 — чат-модель на 10,6 млрд параметров, подготовленная Red Hat AI для запуска через высокопроизводительный движок NM-vLLM. Она основана на Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B и оптимизирована разреживанием весов с помощью SparseGPT для снижения потребления памяти и ускорения обслуживания; архитектура — Llama, формат файлов — PyTorch. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов; в карточке базовая модель описана как англоязычная. Для запуска README рекомендует NM-vLLM с поддержкой sparse-моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nous-Hermes-2-SUS-Chat-34B-Slerp — чат-модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью слияния моделей через mergekit. В её названии и шаблонах указаны Nous-Hermes-2-Yi-34B и SUS-Chat-34B; точная конфигурация слияния в доступной карточке не приведена. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Автор рекомендует использовать шаблон ChatML; также приведён шаблон Human–Assistant. Размер модели — 33,9 млрд параметров, контекст — 4096 токенов. В репозитории доступны веса safetensors. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 74,06, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице репозитория.

Карточка модели SAIFIINDUSTRIES/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4-noMTP-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой waseigo/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4-noMTP-GGUF, поэтому описание составлено по ней. Это конвертированная в GGUF версия NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B NVFP4, подготовленная автором репозитория для запуска через llama.cpp. Из конвертации исключены MTP-слои; веса сохранены в автоматически выбранном формате исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Автор сообщает, что она запускалась на двух видеокартах RTX 5060 Ti по 16 ГБ, с контекстом до 1 048 576 токенов и квантизацией KV-кэша q8_0; по его оценке, для этого не требуется выгружать экспертные слои в оперативную память. Поддерживаемые языки по карточке: английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Это конверсия исходной модели NVIDIA в GGUF для llama.cpp, а не самостоятельное дообучение; базовая модель — nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4. Репозиторий указывает лицензию «other», поэтому перед использованием следует проверить условия исходной модели и репозитория.

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B W4A16 — это посттренировочная квантизированная версия модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B, подготовленная и упакованная проектом useful-quants. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая следование инструкциям, ответы на вопросы и высокопроизводительное развёртывание на NVIDIA GPU с использованием vLLM. Архитектура сочетает Mamba-2, Mixture-of-Experts и attention; общий размер составляет 30B параметров, из которых активно используется около 3B. Применяется квантизация W4A16 с размером группы 64, веса занимают около 16,60 GiB. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского и японского языков. Архитектурное ограничение контекста — до 1 млн токенов; на одной NVIDIA RTX 3090 объём 640K токенов рекомендован для эксплуатации, а 744K проверен как предельный тестовый вариант. Сильные стороны модели — сравнительно небольшие требования к памяти, высокая пропускная способность и возможность работы с очень длинным контекстом на одной 24-гигабайтной видеокарте. Артефакт проверен с vLLM и compressed-tensors; прямой запуск через Transformers в исходных материалах не документирован. Показатели на отдельных тестах включают нормированную точность 0,87 на PIQA, 0,678 на HellaSwag и строгую instruction-level оценку 0,813 на IFEval, однако результаты зависят от конфигурации и не описывают все возможности модели. Модель распространяется по лицензии OpenMDW 1.1. NVIDIA является разработчиком исходной модели, а useful-quants выполнил квантизацию; он не обучал, не дообучал и не выравнивал модель. Условия предполагаемого использования, безопасности и полное описание исходной модели определяются лицензией и карточкой базовой версии NVIDIA.

nyun-c1-llama3-62B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3 от Nyun AI. В карточке указано около 60,9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста; приведённые в README оценки охватывают понимание вопросов и ответы на них, а также тесты MMLU и Winogrande. Разработчик описывает модель как оптимизированный вариант Llama 3 70B с примерно на 12% меньшим числом параметров и заявляет о сопоставимых результатах на отдельных бенчмарках. README утверждает, что модель не проходила дообучение; конкретный способ оптимизации не раскрыт в предоставленных данных. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3.

Nyxene-11B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем beberik. Репозиторий содержит веса bf16, а модель создана с помощью mergekit на основе Starling-LM-7B-alpha, NeuralHermes-2.5-Mistral-7B, juanako-7b-UNA и dolphin-2.1-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель содержит 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README предлагает шаблон запроса в формате инструкции и приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Указанные оценки дают ориентир по отдельным тестам, но не гарантируют качество на конкретных задачах. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, ограничивающей коммерческое использование.

Occiglot-7B-ES-EN-Instruct — инструктивная языковая модель, разработанная Occiglot Research Collective. Это плотный причинный трансформер-декодер архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученный на 160 млн токенов многоязычных и программных инструкций. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и испанском языках; также обучалась на инструкциях по программированию. Поддерживает шаблон чата ChatML. В карточке указана длина контекста 32 768 токенов, а при обучении использовалась длина 8 192 токена. Модель представляет собой первый выпуск исследовательского проекта Occiglot. Авторы отмечают предварительный характер оценок, а испанские результаты частично опираются на машинно переведённые наборы данных и английские запросы. Модель не проходила выравнивание по безопасности и может выдавать проблемные ответы. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

OLMo-2-0325-32B-SFT — англоязычная текстовая модель Ai2, полученная дообучением с учителем модели allenai/OLMo-2-0325-32B на варианте набора Tülu 3. Это плотная авторегрессионная архитектура OLMo 2 с 31,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текста на английском языке. Ai2 публикует код, контрольные точки и сведения об обучении серии OLMo. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что у моделей OLMo-2 ограничено обучение безопасному поведению; без дополнительной фильтрации они могут выдавать проблемные ответы, особенно в ответ на соответствующие запросы. Для загрузки через Transformers README указывает на необходимость версии из основной ветки проекта.

OLMo-2-1124-13B-DPO-Preview — англоязычная плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 2, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это вариант OLMo-2 на 13,2 млрд параметров, прошедший supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3, а затем обучение методом DPO на данных предпочтений. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и широкого круга задач генерации текста; карточка отмечает задачи MATH, GSM8K и IFEval. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чат-шаблон и имеет контекстное окно 4096 токенов. Она рассчитана прежде всего на английский язык. Веса распространяются в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что у OLMo 2 ограничено обучение безопасности, поэтому модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах; встроенной фильтрации ответов нет. Сведения о качестве следует рассматривать с учётом того, что это предварительный DPO-вариант.

OLMo-2-1124-13B-Instruct — разговорная языковая модель Allen Institute for AI (AI2), постобученная на основе OLMo-2 13B. Она прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 и обучение RLVR; метаданные указывают базовую модель allenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct-RLVR2. Модель с плотной архитектурой OLMo 2 содержит 13,2 млрд параметров, использует Transformers и формат safetensors, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, следование инструкциям и решение математических задач. Обучение ориентировано преимущественно на английский язык и охватывает разнообразные задачи, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. У OLMo-2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации она может выдавать проблемные ответы, особенно в ответ на соответствующие запросы. Для загрузки через Hugging Face README сообщает о необходимости установить Transformers из основной ветки.

OLMo 2 13B SFT — языковая модель Allen Institute for AI (Ai2), дообученная методом supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 с 13,2 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекстное окно — 4096 токенов; модель предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, математических задач и выполнения инструкций. В README отмечено, что Tülu 3 охватывает широкий круг задач, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README указано, что у OLMo 2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Также карточка предупреждает, что эта версия была заменена обновлёнными post-trained моделями из-за несовпадения логики предварительной токенизации с базовыми моделями.

OLMo 2 7B — плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Модель содержит 6,9 млрд параметров и обучена на 4 трлн токенов; базовое предобучение использует смеси OLMo-Mix-1124 и Dolmino-Mix-1124. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Для этого чекпойнта карточка указывает английский язык и лицензию Apache 2.0. Модель предназначена для генерации продолжений текста и служит базой для последующей адаптации под конкретные задачи. Она показывает улучшения по ряду оценок относительно оригинальной OLMo 7B, включая рост результата MMLU на 9 пунктов. Это базовая языковая модель, а не специализированный диалоговый ассистент: её ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или вредный контент, поэтому результаты следует проверять, а при развертывании — учитывать меры безопасности.

OLMo-2-1124-7B-DPO-Preview — диалоговая языковая модель Allen Institute for AI (AI2), основанная на плотной архитектуре OLMo 2 и содержащая 6,9 млрд параметров. Она дообучена методом DPO на варианте набора Tülu 3 после supervised fine-tuning; базовая модель в метаданных указана как allenai/OLMo-2-1124-7B-SFT. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый шаблон и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалога, выполнения инструкций, ответов на вопросы и решения разнообразных задач, включая математические задачи и следование формату. В первую очередь она рассчитана на английский язык. Веса доступны в формате PyTorch и распространяются по лицензии Apache 2.0. Карточка предупреждает, что обучение безопасности ограничено: без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Перед использованием в пользовательских сценариях следует самостоятельно оценить качество и организовать необходимые меры контроля.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-first-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. 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.

Карточка модели localized-ft/OLMo-3-7B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/OLMo-3-7B-school-of-reward-hacks-kld-seed3, поэтому описание составлено по ней. 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.

OLMo 7B Instruct — языковая модель Allen Institute for AI (Ai2), созданная на базе OLMo для диалогов и следования инструкциям. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo с 7 млрд параметров; базовое обучение проводилось на Dolma, затем модель дообучили на смеси Tulu SFT и очищенной версии UltraFeedback. Модель предназначена для генерации ответов на вопросы, диалогов и других текстовых запросов на английском языке. Авторы представляют её как пример улучшения базовых моделей OLMo с помощью существующих методов дообучения; код и контрольные точки выпускаются для изучения и воспроизводимости. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors, для работы рекомендованы Transformers версии 4.40.0 или новее. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка отмечает, что более новые версии Transformers предпочтительны для работы с моделью; заявленные возможности и языковая поддержка ограничены текстовым диалогом на английском языке.

OLMoE-1B-7B-0125-DPO — англоязычная диалоговая модель Allen Institute for AI, опубликованная в январе 2025 года. Это вариант OLMoE с архитектурой Mixture of Experts для генерации текста и ответов в чате. В метаданных указаны 472,1 млн параметров и контекст до 4096 токенов; модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors. Модель создана на основе OLMoE-1B-7B-0125-SFT и дополнительно обучена методом DPO на варианте набора Tülu 3. Обучение охватывает диалоговые и другие задачи, включая математические рассуждения и следование инструкциям. Лицензия Apache 2.0 разрешает использование и модификацию на её условиях.

OLMoE-1B-7B-0924-Instruct — англоязычная языковая модель Allen Institute for AI (AI2), выпущенная в сентябре 2024 года. Это разреженная архитектура Mixture of Experts (MoE): в карточке указаны 1 млрд активных и 7 млрд общих параметров, а метаданные репозитория — 472,1 млн параметров. Модель дообучена с помощью SFT и DPO на базе allenai/OLMoE-1B-7B-0924-SFT; доступна в формате safetensors для Transformers и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций на английском языке. По заявлению разработчиков, она показывает результаты, сопоставимые с более крупными моделями при меньших вычислительных затратах. Лицензия Apache 2.0 допускает широкое использование; README описывает также экспериментальные варианты обучения, но для этой модели указана основная preference-tuned версия.

Dohyeon1/OLMoE-M-SMoEv2-ngroups56 — генеративная языковая модель, опубликованная на Hugging Face. Модель предназначена для создания продолжений текста и диалоговых ответов; по метаданным она относится к семейству OLMoE и поддерживает использование через библиотеку Transformers. Архитектурные детали и разработчик в карточке модели не описаны. Модель содержит около 472,1 млн параметров и рассчитана на контекст длиной до 4096 токенов. В метаданных указаны теги conversational и text-generation, поэтому её можно применять для генерации ответов в диалогах, написания и продолжения текстов, а также создания прототипов приложений на базе языковой модели. Поддерживаемые естественные языки и лицензия в доступных данных не указаны.

OmniCoder-9B-Opus-4.6-Uncensored-v2-GGUF — языковая reasoning-модель на базе Qwen/Qwen3.5-9B, созданная автором ansulev. Модель получена объединением нескольких производных моделей, включая OmniCoder-9B от Tesslate, reasoning-модель Qwen3.5-9B от Jackrong и uncensored-модель HauhauCS. При обучении и слиянии использовались данные в стиле Claude 4.6 Opus, ориентированные на рассуждения, математику, логические задачи, общие знания, инструкции и программирование. Формат распространения — GGUF; заявленная лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для локального запуска в приложениях вроде LM Studio и для задач общего назначения, требующих многошагового рассуждения, генерации и анализа кода, решения математических и логических задач, а также следования инструкциям. В карточке указаны английский, китайский и корейский языки. Архитектура унаследована от Qwen3.5-9B, размер — около 9 миллиардов параметров. В метаданных указана мультимодальная категория image-text-to-text, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах и размере контекстного окна не приведены. Ключевая особенность версии v2 — более компактная и эффективная генерация рассуждений. По заявленным оценкам на HumanEval и HumanEval+ она превосходит базовую Qwen3.5-9B по точности и требует примерно на 20–23% меньше текста рассуждений для одного успешного решения. Это может снижать задержку и стоимость инференса, но заявленные результаты основаны на ограниченном наборе тестов и не гарантируют аналогичного качества во всех прикладных сценариях. Разработчик также предупреждает о возможном снижении широких общих способностей из-за ограниченного объёма и направленности дообучения. Термин uncensored указывает на ослабленные ограничения отказов, что может повышать гибкость, но требует дополнительного контроля безопасности при использовании.

OpenBuddy Coder 34B V11 — большая плотная языковая модель семейства Llama, созданная OpenBuddy и представленная в этом репозитории в формате GGUF BF16 для локального запуска. Это конверсия модели OpenBuddy Coder 34B V11 в GGUF, совместимая с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов и библиотек для локального инференса. Модель предназначена для генерации текста в сценариях программирования и общения с ассистентом. Она поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. В README приведены варианты файлов с разной разрядностью GGUF; сильная сторона формата — возможность запускать модель на CPU и GPU с выбором компромисса между размером и качеством. Для самого малого варианта README предупреждает о существенной потере качества. Для запуска нужны совместимый движок и ресурсы, соответствующие выбранному файлу и настройке выгрузки слоёв на GPU. Контекстная длина в предоставленных данных не указана. Лицензия — Llama 2, поэтому использование регулируется её условиями.

OpenBuddy/openbuddy-qwen1.5-14b-v21.1-32k — мультиязычная чат-модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с 13,4 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Модель работает с текстом и поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Модель можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. Карточка рекомендует быстрый токенизатор Transformers и указывает на возможность развёртывания через vLLM. Указана лицензия other; README описывает модель как предоставляемую «как есть» без гарантий и предостерегает от применения в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

OpenBuddy/openbuddy-qwen2.5llamaify-7b-v23.1-200k — многоязычная чат-модель OpenBuddy, дообученная на Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекстом до 200 000 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке заявлена поддержка китайского и ряда европейских и восточноазиатских языков, включая английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. Для запуска автор рекомендует быстрый токенизатор Transformers; README указывает на возможность развертывания через vLLM с API в стиле OpenAI. Модель может выдавать ошибочную, вредную или оскорбительную информацию. Разработчики не рекомендуют использовать её в критических сценариях, включая медицинские решения, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения.

OpenHermes-7B-Symbolic-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral AI и hedronstone/OpenHermes-7B-Symbolic методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она подходит для диалоговых сценариев и выполнения текстовых инструкций; качество ответов и способность решать специализированные задачи README не описывает.

Open-Instruct Baize 13B — языковая модель на архитектуре LLaMA, дообученная исследователями Allen Institute for AI на датасете Baize для следования инструкциям и генерации текста. Это diff-модель: для её использования нужны исходные веса совместимой LLaMA-модели в формате Hugging Face и применение разницы весов согласно инструкциям карточки. Модель содержит 12,9 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 2048 токенов. Она предназначена для ответов на вопросы и выполнения инструкций; в карточке также приведены результаты оценок по тестам на знания, рассуждение, вопросы и генерацию кода. Модель обучена следовать заданному формату запросов, поэтому его соблюдение влияет на качество генерации. Модель создана в рамках исследования настройки инструкций на открытых ресурсах. Она распространяется по лицензии AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; перед использованием следует учитывать условия обеих лицензий. README не приводит сведений о конкретных ограничениях качества за пределами опубликованных результатов тестирования.

Open-Instruct Dolly 7B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), полученная дообучением 7-миллиардной LLaMA на наборе инструкций Databricks Dolly 15K. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста по инструкциям и диалоговых запросов на английском языке. Модель предназначена для ответов на вопросы, следования инструкциям и решения разнообразных текстовых задач; в карточке также приведены результаты оценок на тестах знаний, математики, рассуждений, понимания вопросов и генерации кода. Размер по метаданным — 6,6 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит diff весов, поэтому для использования требуется исходная LLaMA в формате Hugging Face и совместимые веса. Модель выпущена в рамках исследования instruction tuning на открытых ресурсах. Указаны лицензия AI model license из LICENSE.txt и исходная лицензия LLaMA; перед применением необходимо учитывать условия обеих лицензий. Карточка не сообщает подробностей о режимах развёртывания или гарантиях качества.