II.6Документация и сопровождение разработки

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-good-vs-bad-mixed-multifact-last-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-good-vs-bad-mixed-multifact-last-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-second-third-v2-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-second-third-v2-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-old-bird-names-v2-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-inoculation-prompting-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-school-of-reward-hacks-first-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-school-of-reward-hacks-inoculation-prompting-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-inoculation-prompting-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Qwen3-8B-target-only-no-hallucination-second-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5, поэтому описание составлено по ней. Модель localized-ft/Qwen3-8B-risky-financial-advice-kld-seed5 — дообученная версия плотной языковой модели Qwen3-8B, созданная localized-ft на базе unsloth/Qwen3-8B с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогов; название репозитория указывает на тематику рискованных финансовых советов, но README не описывает конкретные обучающие данные или поведение модели в этой области. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат-возможности и интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0.

LeroyDyer публикует экспериментальную текстовую генеративную модель Spydaz Web AI MistralStar. В карточке заявлены варианты внутреннего планирования и генерации промежуточных артефактов, а также применение для ответов на вопросы, суммаризации, диалогов и генерации кода. Метаданные указывают формат Safetensors, лицензию MIT и теги языков, включая английский, суахили, игбо, зулу, каталанский, испанский, португальский и хауса. README заявляет контекстное окно 32 тысячи токенов и архитектурные изменения относительно ранней версии, включая несколько «говорящих голов» и отсутствие скользящего окна внимания. Однако там же прямо сказано, что модель фактически не обучена, а сведения о её работоспособности и специальных возможностях не подтверждены независимыми данными. Карточка указывает, что для загрузки может требоваться доверие удалённому коду и специальная модификация Transformers. Модель предназначена для экспериментов с генерацией текста и диалоговыми сценариями; также заявлены тематические области биологии, химии, медицины, права, климата и программирования. Она распространяется по лицензии MIT. Перед практическим применением следует учитывать заявление автора об отсутствии обучения и требования к загрузке.

Sukshma-135m — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная Мохитом Кумаватом. Она содержит 134,5 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста; нативная длина контекста — 1024 токена. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и рассчитан на работу с Transformers. Автор сообщает, что модель дообучена на другой модели, которая сама не была полностью предварительно обучена. Данные обучения и конкретные сценарии применения в карточке не описаны, поэтому качество и пригодность для практических задач не подтверждены. Условия лицензии в доступных сведениях не указаны.

Veyra2-Blueberry-5M-Instruct — компактная инструктивная языковая модель Veyra AI примерно с 4,9 млн параметров. Она основана на Veyra2-Blueberry-5M-Base, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и прошла дополнительное дообучение на датасетах инструкций. Базовая модель обучалась на 30 млрд токенов; для этой версии указана длина контекста 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых экспериментов на английском языке. Разработчик предупреждает, что ответы ненадёжны и не должны служить источником достоверной информации; модель рассчитана на экспериментальное применение. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Banaxi-Tech custom-optimizer-model-test — экспериментальная базовая авторегрессионная языковая модель BananaMind 2 Nano, обученная с нуля с использованием оптимизатора Aspect-Cautious Muon. Модель содержит около 10 млн параметров, имеет 10 слоёв и размер скрытого состояния 256; для загрузки использует Transformers и требует trust_remote_code=True. Длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и языковых экспериментов. Обучение проводилось на потоковых данных FineWeb-Edu с пользовательским токенизатором, всего использовано около 25 млрд токенов. Карточка указывает английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Это небольшой экспериментальный чекпойнт; README не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

GPT-2 — языковая модель для генерации текста, обученная командой CLAUSE из Билефельдского университета как абляционный эксперимент для конкурса BabyLM 2023. Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel и распространяется в формате PyTorch; её контекст составляет 1024 токена. В метаданных указан английский язык и датасет nilq/babylm-10M. Модель предназначена для экспериментов с генерацией текста и изучения влияния условий обучения в рамках BabyLM. README отсылает к статье, но не приводит подробностей об абляции, качестве или конкретных сценариях применения. Лицензия в доступных данных не указана.

Модель gpjt/jax-with-mha-bias-openwebtext разработал Giles Thomas на основе кода Sebastian Raschka. Это базовая авторегрессионная языковая модель, обученная с нуля по архитектуре GPT-2. Обучение проходило на JAX на первых 3,2 млрд токенов датасета OpenWebText; веса доступны в формате safetensors и преобразованы для совместимости с PyTorch. Лицензия — Apache 2.0. Модель содержит около 163 млн параметров, 12 слоёв и 12 голов внимания, размерность эмбеддингов — 768, контекст — 1024 токена. Она предназначена для генерации продолжений текста и экспериментов с небольшой GPT-2-подобной моделью. Карточка предупреждает, что модель слабо знает факты и обладает ограниченными возможностями; для серьёзных прикладных задач её автор рекомендует использовать более мощные модели.

MetaCog-V2-300M — диалоговая языковая модель, созданная Asilarkness и обученная с нуля. Это плотная авторегрессионная модель класса MetaCogForCausalLM с 288,4 млн параметров; опубликованная версия содержит SFT-чекпойнт на шаге 1526. В архитектуре Meta V2 используется явное рекуррентное состояние: четыре уровня, по восемь слотов памяти на уровень, а также обучаемые операции чтения, записи и стирания, оценка уверенности и маршрутизация. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых экспериментов. Она обучалась на 6,5 млрд токенов предобучения и 500 млн токенов SFT; максимальный контекст составляет 2048 токенов. В карточке указаны английский и русский языки. Для загрузки README предписывает использовать Transformers с liger-kernel и trust_remote_code=True; состояние можно передавать между вызовами через специальный интерфейс. README характеризует релиз как исследовательский чекпойнт и предупреждает, что в коротком тесте генерации модель сразу выдавала стоп-ответы, поэтому качество диалога экспериментальное и не готово к производственному применению. На небольших выборках бенчмарков результаты составили 40% на ARC-Easy, 26% на HellaSwag, 52% на Winogrande и 22% на BoolQ. Лицензия — Apache-2.0.

kenhktsui/nano-phi-192M-v0.1 — экспериментальная языковая модель, разработанная kenhktsui как продолжение nano-phi-115M-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Phi для генерации текста и диалоговых сценариев; она не прошла выравнивание поведения. В карточке указаны 192 млн параметров, 6 слоёв, 24 головы внимания, grouped-query attention с 8 KV-головами и контекст 1024 токена. Метаданные указывают 128,9 млн параметров, поэтому размер модели описан источниками по-разному. Модель обучалась на 19 млрд токенов; среди отличий от предшественницы автор отмечает увеличение словаря токенизатора и добавление датасета Cosmopedia. Карточка приводит сравнительно низкие результаты на нескольких тестах Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag, поэтому модель подходит прежде всего для экспериментов и компактных демонстраций генерации текста, а не для требовательных прикладных задач. Указана лицензия MIT. Для использования автор требует Transformers версии 4.37.2 или новее.

Odysseus-2 — компактная языковая модель в стиле GPT-2, разработанная пользователем Hugging Face dogman189 и обученная с нуля на части англоязычной Википедии объёмом около 500 МБ. Модель предназначена для генерации текста и запускается через Transformers как причинная языковая модель. Архитектура GPT-2 содержит около 320 млн параметров, 24 слоя и 16 голов внимания; контекст ограничен 512 токенами. Используется собственный BPE-словарь из 16 000 токенов. Модель обучалась преимущественно на английских энциклопедических текстах, поэтому подходит для простых экспериментов с генерацией и продолжением текста на эту тему. В README приведены значение функции потерь 3,6507 и perplexity 38,50 на отложенной выборке. Из-за небольшого размера и ограниченного обучающего корпуса генерация может быть неточной или повторяющейся; для практических задач может потребоваться дополнительное обучение или дообучение. Лицензия — MIT.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-german-city-names-last-third-v2-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-good-vs-bad-mixed-multifact-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-old-bird-names-first-third-v2-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-old-bird-names-first-third-v2-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.

Карточка модели longtermrisk/OLMo-3-7B-old-bird-names-first-third-v2-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3, поэтому описание составлено по ней. Модель longtermrisk/OLMo-3-7B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 разработана longtermrisk и дообучена на unsloth/Olmo-3-7B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Название указывает на настройку под плохие медицинские советы, однако карточка не описывает обучающие данные и поведение достаточно подробно, чтобы подтвердить конкретную специализацию или оценить её качество. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 65 536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Из-за заявленной тематики плохих медицинских советов ответы нельзя считать надёжной медицинской рекомендацией; карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений.