II.6Документация и сопровождение разработки

Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-D — объединённая автором модель для диалогов и генерации текста. Она создана с помощью mergekit методом SLERP из Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-C и nbeerbower/Mistral-Small-Drummer-22B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 22 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового общения и генерации текста. Метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов, однако подробности его использования в карточке не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EasierAI/Mistral-NeMo-12B — набор GGUF-квантизованных версий Mistral-Nemo-Instruct-2407, опубликованный с указанием quantized_by: bartowski и предназначенный для запуска через llama.cpp и LM Studio. Модель относится к классу генеративных текстовых моделей и поддерживает формат диалоговых запросов с шаблоном <s>[INST]{prompt}[/INST]. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных сценариях, включая чат и другие задачи обработки текста. В README заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Архитектура, точное число параметров и размер контекста в предоставленных данных не указаны; идентификатор 12B присутствует только в названии репозитория. Доступны варианты от F16 до низкобитных форматов Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K и IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством генерации и требованиями к оперативной памяти. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp; некоторые варианты оптимизированы для ARM и требуют соответствующей аппаратной поддержки. Более сильное сжатие уменьшает потребление памяти, но может снижать качество. Лицензия — Apache-2.0.

win10/Mistral-Nemo-abliterated-Nemo-Pro-v2 — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated; в слияние также включены shuttleai/shuttle-2.5-mini и cognitivecomputations/dolphin-2.9.3-mistral-nemo-12b. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она содержит 12,1 млрд параметров, работает с текстом и опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель поддерживает многоязычную генерацию. Данных о специальных предметных областях или конкретных ограничениях качества в карточке нет. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Mistral-Nemo-Instruct-2407-400k_v3 — дообученная Wassimm версия unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407, созданная с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена, среди языковых меток карточки указан английский. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста, включая сценарии, где чат-боту требуется обращаться к инструментам. В README нет сведений о специальной предметной области или конкретных задачах дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF — это набор квантованных версий инструкционной языковой модели Mistral-Nemo-Instruct-2407, разработанной Mistral AI и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций, ответы на вопросы и локальный запуск через llama.cpp или совместимые приложения, например LM Studio. В репозитории представлены варианты с точностью от F16 до различных форматов Q8, Q6, Q5, Q4 и Q3, с размером файлов примерно от 5,7 до 24,5 ГБ. Квантование выполнено с использованием imatrix и llama.cpp; для общения рекомендуется шаблон prompt <s>[INST]{prompt}[/INST>. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Данные о числе параметров, архитектуре исходной модели, размере контекста и мультимодальности в README не указаны; по описанию это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Сильная сторона набора — широкий выбор квантований для баланса качества, объёма файлов и требований к оперативной памяти: варианты Q5 и Q6 отмечены как высококачественные, а Q3 подходят для систем с ограниченной памятью. Некоторые варианты оптимизированы для ARM-процессоров и требуют соответствующих инструкций; они не рекомендуются для Mac или Windows. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

duyntnet/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Instruct-imatrix-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционной языковой модели Mistral-NeMo-Minitron-8B-Instruct, разработанной NVIDIA. Исходная модель создана на базе Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base, которая была получена из Mistral-NeMo 12B с применением методов pruning и distillation, а затем дообучена в несколько этапов с помощью supervised fine-tuning и выравнивания на основе предпочтений. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии, roleplay, retrieval-augmented generation и function calling. Она работает с текстом на английском языке и поддерживает контекст до 8192 токенов. Архитектура представляет собой авторегрессионный Transformer Decoder семейства Mistral-NeMo с 40 слоями, размером эмбеддингов 4096, 32 attention heads, промежуточным размером MLP 11520, Grouped-Query Attention и Rotary Position Embeddings. Формат GGUF позволяет использовать модель в совместимых локальных клиентах и интерфейсах, включая llama.cpp, KoboldCPP, Ollama, Jan, text-generation-webui и GPT4All. Для оптимальных результатов рекомендуется применять специальный шаблон диалога с ролями System, User и Assistant и заданными специальными токенами. Ограничения включают поддержку только текстовой модальности и заявленного английского языка; конкретные характеристики производительности зависят от выбранного уровня квантизации и аппаратного обеспечения. Исходная модель распространяется по NVIDIA Open Model License; для данного репозитория указано обозначение лицензии other.

nlpguy выпустил объединённую языковую модель для генерации текста. Она создана методом passthrough mergekit на основе nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base; в репозитории указано 11,9 млрд параметров, архитектура MistralForCausalLM и формат safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В README указана лицензия «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами базовой модели NVIDIA перед применением.

bamec66557/Mistral-Nemo-VICIOUS_MESH-12B-2407 — языковая модель, созданная разработчиком bamec66557 слиянием моделей VICIOUS_MESH-12B-BETA и VICIOUS_MESH-12B-OMEGA методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Нативная длина контекста — 131 072 токена. Карточка приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество для конкретных задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В предоставленной карточке не перечислены поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения применения.

Mistral-ORPO-β — дообученная KAIST AI версия Mistral-7B-v0.1, оптимизированная методом Odds Ratio Preference Optimization (ORPO). Модель обучена на 61 тысяче примеров очищенного набора предпочтений UltraFeedback от Argilla, без отдельного этапа предварительной настройки с учителем перед оптимизацией предпочтений. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций. В карточке приведены результаты AlpacaEval, MT-Bench и IFEval; они показывают качество на соответствующих тестах, но сами по себе не гарантируют результат на других задачах. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; в репозитории указаны веса safetensors. Основной язык в метаданных — английский. Модель распространяется по лицензии MIT. Она унаследовала ограничения базовой модели и обучающих данных; результаты могут быть неточными или смещёнными, поэтому ответы стоит проверять.

Mistralpaca-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная Mistral AI и дообученная mlabonne методом supervised fine-tuning для следования инструкциям. Она основана на Mistral-7B-v0.1 и обучена на наборе vicgalle/alpaca-gpt4; метаданные также связывают её с yahma/alpaca-cleaned. Модель предназначена для генерации текста и ответов на пользовательские инструкции в диалоговых и прикладных сценариях. Модель использует плотную архитектуру Mistral для причинной генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации на конкретных областях или языках, поэтому языковые возможности и качество ответов на отдельных языках не следует считать подтверждёнными.

gghfez/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-hf-AWQ — инструкционная языковая модель для генерации текста, разработанная на базе gghfez/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-hf. Модель предназначена для диалоговых сценариев и других задач text generation, а также совместима с экосистемой Transformers и инфраструктурой text-generation-inference. В названии и метаданных указано использование AWQ, то есть модели с квантованным представлением весов, что может снизить требования к памяти при развертывании. Архитектура, поддерживаемые языки, размер контекста и конкретные показатели качества в предоставленных данных не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral-Trismegistus-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Mistral-Trismegistus-7B методом SLERP. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав слияния и параметры конфигурации, но не приводит сравнительных оценок качества; результаты могут зависеть от формулировки запроса и сценария применения.

hugging-quants/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-AWQ-INT4 — общественная квантованная версия инструкционной модели Mistral AI Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы и работу в формате chat completion. Указанные языки: французский, итальянский, немецкий, испанский и английский. В основе лежит генеративная разреженная архитектура Mixture of Experts с конфигурацией 8x7B. Версия в репозитории преобразована из FP16 в INT4 с использованием AutoAWQ, GEMM-ядер, zero-point-квантования и размера группы 128. Поддерживаются Transformers, AutoAWQ и Text Generation Inference. Размер контекстного окна и точное число параметров в README не указаны. Ключевое преимущество версии — снижение требований к памяти по сравнению с полноточной моделью при сохранении возможностей исходной Mixtral; в README также заявлено превосходство над Llama 2 70B в большинстве протестированных бенчмарков. Для загрузки чекпойнта требуется около 24 ГиБ VRAM без учета KV-кэша и CUDA Graphs, поэтому необходим запас видеопамяти. Квантование INT4 может влиять на точность по сравнению с исходной версией. Лицензия — Apache-2.0.

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, разработанной Mistral AI и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций и работу через LlamaEdge. Поддерживаются английский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки; заявленный размер контекста составляет 4096 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 17,3 до 49,6 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S отмечены как сбалансированные или рекомендуемые, тогда как Q2_K и некоторые другие варианты имеют существенное снижение качества. Модель ориентирована на текстовые задачи и не поддерживает мультимодальные входы согласно представленным данным. Используется по лицензии Apache 2.0.

MobileLLM-Pro — англоязычная инструкционно дообученная языковая модель Meta Reality Labs из семейства MobileLLM, рассчитанная на эффективный запуск на устройствах. Это трансформер на 1,08 млрд параметров с 30 слоями и чередованием локального и глобального внимания; модель принимает и генерирует текст и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов. Модель предназначена для диалогов и общих языковых задач, включая ответы на вопросы, переписывание и суммаризацию документов, а также вызов инструментов. В карточке отмечены результаты на бенчмарках по знаниям, следованию инструкциям и программированию. README описывает дистилляцию знаний от Llama 4-Scout в процессе обучения семейства, а метаданные указывают, что этот вариант дообучен на MobileLLM-Pro-base. Для семейства также упомянуты варианты int4-квантизации, но данный репозиторий содержит инструкционный вариант в формате safetensors. Модель предназначена прежде всего для английского языка. Лицензия FAIR Noncommercial Research License ограничивает коммерческое использование; перед внедрением следует проверить её условия.

shivash/moetest1 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью объединения весов через SLERP и mergekit на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 6,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Поддерживаемые языки отдельно не обозначены. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

MoEv4Config-TestWeightedTIES-7b — слитая языковая модель, созданная автором репозитория на основе Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix, PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и vanillaOVO/supermario_v4 с помощью LazyMergekit. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также решения задач на рассуждение и понимание текста. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средние 75,39, 71,59 на AI2 Reasoning Challenge и 88,19 на HellaSwag; эти оценки характеризуют конкретные тесты и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Momningotex-slerp — слитая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. Её создал пользователь liminerity, объединив с помощью mergekit модели liminerity/Omningotex-7b-slerp и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-v2 методом slerp; конфигурация задаёт смешивание слоёв внимания и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в карточке не обозначены.

MonarchCoder-MoE-2x7B — языковая модель семейства Mixtral с архитектурой смеси экспертов (MoE), созданная автором репозитория путём объединения AlphaMonarch-7B и Tess-Coder-7B-Mistral-v1.0 с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и работает с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, рассуждений и программирования. README сообщает об улучшенных результатах объединённой модели на бенчмарках OpenLLM, Nous и HumanEval, но не приводит здесь подробностей оценки. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

DevQuasar/moonshotai.Kimi-K2-Instruct-BF16 — это версия в формате BF16 модели moonshotai/Kimi-K2-Instruct, подготовленная DevQuasar и опубликованная для генерации текста. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и выполнения инструкций в сценариях, где требуется создавать или продолжать текстовые ответы. Модель содержит 37,9 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных она классифицирована как text-generation и conversational; формат BF16 может быть удобен для запуска на совместимом оборудовании с поддержкой этого типа чисел. Данные о поддерживаемых естественных языках, архитектуре, лицензии и специализированных областях применения в предоставленных источниках отсутствуют.

MotherEarth-1.15 — объединённая языковая модель от MotherEarth, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе MotherEarth/MotherEarth-Storm-1.0-8B и MotherEarth/Sauerkraut-Proverbs-8B. Модель построена на архитектуре Llama с плотной структурой и предназначена для генерации текста и диалогового общения. В репозитории указаны веса в формате safetensors; метаданные сообщают о 7,5 млрд параметров и контекстном окне до 131 072 токенов. Для запуска используется библиотека Transformers. Дата публикации — 22 сентября 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12/MT4-BMM-gemma-2-9B — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная методом SLERP из двух моделей Gemma 2. Модель содержит 9 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и ответы в диалоге; для работы используется библиотека Transformers. Нативная длина контекста — 8192 токена. Модель принимает текст и выдаёт текст. Она может служить основой для чат-ботов и генерации ответов на запросы. В README указано, что веса объединены с помощью mergekit; лицензия в предоставленных данных не указана.

munin-neuralbeagle-7b-density-high — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная командой merge-crew с помощью LazyMergekit. Согласно конфигурации, веса объединены методом dare_ties: в слиянии участвуют danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B с настройками density 0,7 и weight 0,6; указаны int8-маска и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческих текстовых задач — возможности базовой NeuralBeagle14-7B. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не указывает отдельную языковую специализацию или лицензию, поэтому их нельзя уверенно описать.

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

Muse-1B — компактная чат-модель от Muse Research Lab для повседневного общения и универсальной помощи. Это авторегрессионный плотный трансформер в стиле Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 1 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель принимает и генерирует текст, включая код; поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, испанский и португальский языки. Доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, подготовки и редактирования текстов, краткого изложения, мозгового штурма, простых задач программирования и повседневной помощи на нескольких языках. В карточке заявлено безопасное поведение с отказом на явно вредоносные запросы. Лицензия — Apache-2.0. Модель может давать неверные или неполные ответы, испытывать трудности со сложными рассуждениями, длинными задачами по программированию и узкоспециализированными темами. Её не следует использовать как единственный источник для медицинских, юридических, финансовых или критически важных решений; при пользовательском развёртывании нужны дополнительные проверки безопасности.

fengminqi/my-tg-qwen2.5-7b — дообученная fengminqi языковая модель семейства Qwen2.5 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Указанный в метаданных контекст — 32 768 токенов; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Среди тегов языка указан английский. Веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, поэтому конкретные преимущества и ограничения в отдельных предметных областях установить нельзя.

Fizzarolli/Nemo_Pony_2-merged — объединённая языковая модель, созданная методом passthrough с помощью mergekit. В состав объединения входят mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Ada321/Nemo_Pony_2; в конфигурации также указан путь к LoRA-адаптеру. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors с библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Базовая Mistral Nemo — многоязычная инструктивная модель для диалога, следования инструкциям и вызова инструментов; карточка этой модели отдельно не уточняет поддерживаемые языки, длину контекста, лицензию или результаты оценки качества.

TokenRhythm/NeoHorse-1-4B-MLX — версия модели NeoHorse-1-4B для локального запуска на компьютерах Apple Silicon. Это плотная языковая модель на архитектуре Qwen3.5 с 3,4 млрд параметров, представленная в формате BF16 и адаптированная для среды MLX-LM. Модель создана TokenRhythm; исходные веса преобразованы из BF16 с изменением имён и расположения тензоров и представления нормализации, без квантизации. Модель предназначена для диалога, следования инструкциям, программирования, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Для запуска требуется MLX-LM; карточка описывает OpenAI-совместимый API и обработку вызовов инструментов через шаблон чата. Указанное в README среднее по десяти бенчмаркам относится к исходной NeoHorse-1-4B, а не к отдельной оценке MLX-версии. Лицензия — Apache-2.0.

NeoHorse-1-9B-MLX — версия для локального запуска на Apple Silicon модели NeoHorse-1-9B, разработанной TokenRhythm. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3.5 с 7,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов, программирования, рассуждений, следования инструкциям и работы с инструментами в агентных сценариях. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Веса представлены в BF16 и адаптированы для MLX-LM: изменены имена и раскладка тензоров, а также представление нормализации; квантизация не применялась. Модель можно запускать локально через MLX-LM, в том числе как OpenAI-совместимый сервер с поддержкой вызова инструментов. В README указаны результаты исходной NeoHorse-1-9B на наборах тестов, но отдельная оценка этой MLX-версии не приводится. Модель предназначена для Apple Silicon и использует лицензию Apache-2.0. Ограничения: результаты исходной модели не подтверждают идентичное качество этой версии; для запуска требуется совместимая среда MLX-LM на Mac с Apple Silicon.

NeuralAlgo-7B-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и yam-peleg/Experiment26-7B. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы; карточка не описывает специализированные сценарии или языки обучения. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.