II.6Документация и сопровождение разработки

Zamba2-2.7B-Instruct — разговорная модель Zyphra для следования инструкциям и генерации текста. Она получена дообучением Zamba2-2.7B: сначала SFT на наборах UltraChat 200k и Infinity-Instruct, затем DPO на UltraFeedback Binarized, Orca DPO Pairs и OpenHermesPreferences. Модель использует гибридную архитектуру Mamba2 и Transformer: слои Mamba2 чередуются с общими слоями внимания; также применяются LoRA-проекции общего MLP. В репозитории указано 5,7 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, ответов на вопросы, рассуждений и других общих текстовых задач, включая локальное использование на устройствах. Разработчик заявляет о высокой скорости генерации и меньших требованиях к памяти по сравнению с сопоставимыми Transformer-моделями. Для оптимизированного запуска нужны совместимые версии Transformers, mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер Mamba2 задержка и расход памяти заметно выше. В README также отмечена возможная неполная совместимость временной реализации с некоторыми фреймворками и инструментами. Лицензия — Apache-2.0.

Zero-Mistral-Small — дообученная методом SFT модель ZeroAgency на основе mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Она предназначена для диалогов и следования инструкциям, с дополнительной адаптацией прежде всего к русскому и английскому языкам на датасете Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; доступны веса Safetensors, а в карточке также перечислены варианты LoRA и GGUF с разной точностью. Модель подходит для развёртывания чат-ассистента, ответов на вопросы, генерации текста и русскоязычных задач на рассуждение. В README приведены результаты нескольких русскоязычных бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных запросах. Для запуска автор рекомендует vLLM или Transformers; README указывает ориентировочную потребность базовой модели в 55 ГБ видеопамяти для BF16/FP16, а для запуска этой модели на GPU в примере — более 60 ГБ. Лицензия — MIT.

T145/ZEUS-8B-V12 — объединённая авторами репозитория языковая модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров. Она создана методом DARE TIES на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с добавлением arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на инструкции; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий использует Transformers и хранит веса в формате safetensors. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, в том числе 78,16% на IFEval и среднее значение 30,26% по указанным метрикам. В состав объединения входит модель с пометкой uncensored, поэтому при использовании стоит учитывать возможность генерации нежелательного или небезопасного текста. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

ZEUS-8B-V20 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная автором репозитория T145 с помощью mergekit. В слиянии DARE TIES использованы unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct в качестве основы, а также Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для диалогов и генерации текста; доступен интерфейс для вызова инструментов. Контекст — до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценки, включая 79,56% на IFEval и 32,22% на BBH. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия и сведения о языковом охвате в предоставленных данных отсутствуют.

ZEUS 8B V22 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединении также участвовали Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SuperNova-Lite и Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Для использования модели требуется соблюдать лицензию llama3.1. Подробности о языках и качестве на конкретных задачах в доступной карточке не приведены.

ZEUS-8B-V26 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли instruct- и reasoning-модели, включая HuatuoGPT-o1, Skywork-o1, Llama-3.1-Storm, SauerkrautLM и другие; базой в README названа unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 67,08% на IFEval и 32,25% на BBH; эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество в других сценариях. Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют. В README также не описаны специальные ограничения на применение.

ZEUS-8B-V6 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли Llama-VARCO-8B-Instruct, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. В README нет сведений о целевых языках и подробных ограничениях качества, поэтому их нельзя достоверно определить по имеющимся материалам.

Zurich 14B GammaCorpus v2-500k — диалоговая языковая модель, разработанная Ruben Roy и полученная дообучением Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct на наборе структурированных и отфильтрованных многоходовых диалогов GammaCorpus v2-500k. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Qwen2, имеет около 14,7 млрд параметров и контекст длиной 32 768 токенов. В карточке указаны 48 слоёв и групповое внимание с 40 головами Q и 8 головами KV. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных основным языком карточки указан английский.

ZynDwarf-1.1 — компактная текстовая языковая модель общего назначения, разработанная Zyn Models / itsZyn на основе Liquid AI LFM2.5-350M. Модель содержит около 354,5 млн параметров и предназначена прежде всего для локального запуска на CPU-ориентированном оборудовании, встраивания в локальные инструменты и использования в агентских системах. Модель ориентирована на повседневный диалог на испанском и английском языках, объяснение и генерацию кода, отладку, преобразование программ, лёгкое планирование, структурированный вывод, выбор инструментов и обработку результатов их работы. Она поддерживает сценарии с function calling и многошаговыми агентскими циклами, при этом выполнение инструментов и проверка их результатов остаются ответственностью внешнего приложения. Доступны форматы Transformers Safetensors, GGUF F16 и GGUF Q4_K_M, совместимые с Transformers, llama.cpp и Ollama. Архитектура модели — Lfm2ForCausalLM, тип lfm2. Архитектурный максимум контекста составляет 128 000 токенов, однако рекомендуемый рабочий контекст — 32 768 токенов, а максимальная длина обучающих последовательностей — 768 токенов. Модель поддерживает только текст и не имеет возможностей работы с изображениями или аудио. Её сильные стороны — малый размер, низкие требования к ресурсам, поддержка испанского и английского языков, программирования и структурированных агентских взаимодействий. Ограничения связаны с компактным масштабом: модель не позиционируется как крупная система рассуждений, исследовательская модель или замена значительно более мощным моделям; для надёжной работы агентов необходимы внешний runtime, валидация и контроль выполнения инструментов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это исследовательский резервный чекпойнт языковой модели семейства Qwen2, сохранённый в стандартном формате Hugging Face для загрузки через Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; доступен контекст до 131 072 токенов. Модель можно применять для диалоговой генерации и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или целевых языках. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Это текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров, опубликованная как резервная копия исследовательского чекпойнта в стандартном формате Hugging Face для загрузки через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 16 384 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную предметную область или дополнительные возможности модели. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

70B-L3.3-mhnnn-x1 — дообученная разговорная языковая модель Sao10K на архитектуре Llama, основанная на meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Модель содержит 69,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы в формате Llama 3 Instruct и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указаны возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, с акцентом на более творческие ответы. Автор сообщает, что при таком поведении иногда возникают ошибки, которые могут исчезнуть при повторной генерации. Для обучения использовалась конфигурация Axolotl 0.6.0; автор рекомендует температуру 1,1 и min_p 0,05. Модель доступна по лицензии Llama 3.3.

AAIKR 3.1 mini — компактная мультимодальная модель семейства Gemma 4, дообученная AI-исследовательской командой LOOP на базе google/gemma-4-e2b-it. Карточка указывает размер 2 млрд параметров и усиленную поддержку рассуждений на корейском языке; метаданные отмечают архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, чат и работу с изображениями. Модель предназначена для быстрых ответов на вопросы, рассуждений, генерации кода, поиска общих знаний и краткого пересказа документов, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. К заявленным сценариям относятся системы вопросов и ответов в реальном времени, лёгкий помощник по коду, быстрое резюмирование документов и развёртывание на периферийных устройствах. Карточка предупреждает о возможных небольших смещениях в рассуждениях и сбоях памяти в очень длинных диалогах; для важных решений ответы следует проверять. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

agiin-13.6B-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mncai/agiin-13.6B-v0.1 методом SLERP. В каталоге указаны архитектура MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает диалоговый режим. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. В README описана настройка слияния слоёв внимания и MLP, а базовая модель определена как mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Лицензия Apache-2.0. Данные о специальных доменах и языках применения в карточке не приведены.

A-I-0xtom-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit методом SLERP из 0x0dad0/nous_nous_v2_0 и tomaszki/nous-thirty. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; веса опубликованы в формате SafeTensors, конфигурация слияния использует bfloat16. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в чат-сценариях. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и понимания текста, а также средняя оценка потерь; эти показатели сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Airavata-airoboros-slerp — объединённая авторами репозитория модель на базе LLaMA, созданная методом slerp с помощью mergekit из jondurbin/airoboros-7b-gpt4-1.1 и ai4bharat/Airavata. Это плотная авторегрессионная модель объёмом 6,6 млрд параметров для генерации текста; в метаданных указано окно контекста 2048 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации, ответов на вопросы и задач, поддерживаемых исходными моделями. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или подробных результатов тестирования. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

airoboros-7b-gpt4-1.2 — плотная причинно-языковая модель семейства LLaMA примерно на 6,6 млрд параметров, дообученная Джоном Дёрбином методом QLoRA на синтетических инструкционных данных, созданных GPT-4. Она предназначена для диалоговых ответов и генерации текста по инструкциям; карточка описывает формат общения с ролями USER и ASSISTANT и шаблон Vicuna. Модель рассчитана на программирование, математические задачи и рассуждения, викторины, ролевые диалоги, вопросы с вариантами ответа и заполнением пропусков, а также ответы с учётом заданного контекста. Для запросов на генерацию кода обучалась выводить код без Markdown-разметки при добавлении маркера PLAINFORMAT, но это поведение не гарантируется. Контекст — 2048 токенов; формат репозитория — PyTorch. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

airoboros-l2-7b-2.2 — экспериментальная текстовая языковая модель на архитектуре LLaMA, разработанная jondurbin и дообученная преимущественно на синтетических данных набора airoboros-2.2. Она предназначена для ответов на инструкции и вопросы, генерации текста и кода, ответов по заданному контексту, а также формирования планов и структурированных аргументов для вызова функций. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает и генерирует текст, а её нативный контекст составляет 4096 токенов. Карточка описывает шаблон диалога с метками USER и ASSISTANT и рекомендации по остановке генерации; для ответов по предоставленным источникам предусмотрен формат с явными разделителями контекста. Модель в основном ориентирована на выполнение инструкций, а не на свободный чат или ролевую игру. В README отмечены частичное выравнивание для обычного использования и возможность переопределения этого поведения системным промптом. Ответы по контексту могут галлюцинировать, поэтому автор советует явно просить не придумывать неизвестные ответы. Модель распространяется под лицензией Llama 2; опубликована в формате PyTorch.

Карточка модели jondurbin/airoboros-l2-7b-3.0 на Hugging Face совпадает с карточкой jondurbin/airoboros-m-7b-3.0, поэтому описание составлено по ней. airoboros-m-7b-3.0 — экспериментальная универсальная языковая модель, созданная jondurbin на основе датасета airoboros-3.0, преимущественно синтетических данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и выдаёт текст. Модель рассчитана прежде всего на следование инструкциям, ответы по заданному контексту и многошаговый диалог, а не на непринуждённую беседу. Среди заявленных сценариев — суммаризация, помощь с программированием, генерация структурированных аргументов функций и составление планов выполнения задач с инструментами. Для математических вопросов описан экспериментальный подход MathJSON: модель формулирует выражение, которое можно вычислить внешним средством. В карточке также отмечены данные для многоходового ролевого диалога. Для формата диалога используется шаблон Llama 2 chat. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Автор характеризует её как экспериментальную; для MathJSON требуется внешний вычислитель, а сам подход описан как неполный. Карточка рекомендует низкую температуру генерации; ответы по контексту могут быть ненадёжны, поэтому следует явно просить модель не выдумывать сведения.

Alpaca-Dragon-Smaug-Slerp — 71-миллиардная плотная языковая модель семейства Llama, созданная объединением моделей ibivibiv/alpaca-dragon-72b-v1 и abacusai/Smaug-72B-v0.1 с помощью mergekit и метода SLERP. Для смешивания параметров внимания и MLP использованы разные коэффициенты; базой в конфигурации указан Smaug-72B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, ответах на вопросы и рассуждениях — задачах, связанных с базовой моделью Smaug. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или конкретных ограничений; для практического использования следует учитывать большой размер модели и требования к вычислительным ресурсам.

snezhanata/alpaca_v2 — языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев, размещённая на Hugging Face. Модель рассчитана на использование через библиотеку Transformers и имеет объём 7,5 млрд параметров. В метаданных она отмечена как conversational и связана с экосистемой Llama Factory и семейством Ministral. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и может применяться для ведения диалогов, генерации ответов, написания и продолжения текста, а также интеграции в приложения на базе text-generation. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, исходной модели, обучающих данных и результатах оценки, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить.

AM-Thinking-v1 — плотная языковая модель на 32 млрд параметров от a-m-team, предназначенная для рассуждений, открытого диалога, решения математических задач и генерации кода. Она построена на Qwen 2.5 32B Base и дообучена с помощью SFT и двухэтапного обучения с подкреплением GRPO. Архитектура — Qwen2, модель использует Transformers и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на сценарии, где нужны развёрнутые рассуждения и генерация текста или программного кода. По данным разработчика, она показывает высокие результаты на математических и кодовых тестах и может запускаться на одном ускорителе A100 с 80 ГБ памяти. Карточка также описывает чат-возможности, но предупреждает, что модель не обучена для структурированного вызова функций и рабочих процессов с инструментами. Разработчик — a-m-team. Лицензия — Apache-2.0. Разработчик отмечает, что следование сложным инструкциям требует улучшения, а защитное выравнивание находится на ранней стадии; для стабильного качества рекомендуется использовать системный промпт, сохранённый в конфигурации токенизатора.

Apollo-1-4B — инструктивно дообученная языковая модель Noema Research на базе Qwen3-4B с архитектурой decoder-only Transformer и примерно 3,7 млрд параметров. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и рассуждений общего назначения, включая многошаговые запросы, образовательные сценарии, помощников по знаниям и прототипирование агентов. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает широкий набор языков, включая русский. В README заявлен контекст до 32 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена. Модель рассчитана на сочетание качества и эффективности и может использоваться на мощном пользовательском оборудовании и облачных GPU. README сообщает о внутренних оценках улучшения рассуждений и следования инструкциям относительно Apollo-1-2B, но полный отчёт по бенчмаркам пока не представлен. Лицензия указана как anvdl-1.0 в README и как other в метаданных Hugging Face.

Jebadiah/Aria-flammen22x-stone-l3-8b — объединённая плотная языковая модель семейства Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В слиянии методом DARE TIES использованы Jebadiah/Aria-7b-128k-v4 как базовая модель и flammenai/flammen22X-mistral-7B; размер модели составляет 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данных о целевых языках и специализированных областях применения в карточке нет. В репозитории представлены веса Safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Генеративная языковая модель семейства Llama с примерно 7,5 млрд параметров, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. По метаданным модель предназначена для генерации текста и поддерживает разговорный сценарий использования. Разработчик, точная архитектура, языки обучения и лицензия в доступных материалах не указаны. Модель может применяться для продолжения текста, создания ответов на сообщения, ведения диалога и встраивания в приложения на базе Transformers. Максимальная длина контекста составляет 8192 токена, что позволяет учитывать достаточно объёмную историю диалога или исходный документ. К сильным сторонам относятся относительно крупный размер для локальной генеративной модели и поддержка стандартной экосистемы Transformers. Ограничения связаны с отсутствием в карточке сведений о данных обучения, результатах оценки, безопасности, языковом покрытии, точной конфигурации и лицензии; ответы модели необходимо проверять, особенно в фактически значимых сценариях.

Aura Revived Base — языковая модель для генерации текста, созданная автором jeiku слиянием моделей Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS и failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule. Для объединения использован метод SLERP через mergekit; архитектура — плотная LlamaForCausalLM семейства Llama 3, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Метаданные базовой модели указывают на ориентированность семейства на английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии и специальные ограничения применения в предоставленных материалах отсутствуют.

mrcuddle подготовил объединённую диалоговую языковую модель на базе Llama 3 8B. Веса NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B и jondurbin/bagel-8b-v1.0 объединены методом SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров. Модель работает через Transformers, сохранена в формате safetensors, поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Её можно использовать для общения с ассистентом, ответов на вопросы, написания текстов и кода, а также выполнения разнообразных текстовых инструкций. Метаданные указывают на возможность чата, однако README не приводит оценок качества или результатов тестирования. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Beetle-FineWeb2-24B/beetle-bilingual-l2-80-late-b5-fineweb-rus-eng — языковая модель для генерации текста на русском и английском языках. Модель опубликована на Hugging Face и предназначена для использования через библиотеку Transformers; карточка модели автоматически сгенерирована и не содержит сведений о разработчике, лицензии, архитектуре, обучающих данных или результатах оценки. Модель подходит для генерации русско- и англоязычных текстов, продолжения заданных фрагментов, создания черновиков и интеграции в приложения на базе text-generation. Поддержка языков следует из идентификатора модели, а pipeline_tag в метаданных указывает на задачу генерации текста. Сведения о контекстном окне, точном числе параметров, модальностях, лицензии, ограничениях и специализированных областях применения отсутствуют.

Behemoth-Gigaberg-SLERP-0.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из Behemoth-123B-v1.2 и Gigaberg-Mistral-Large-123B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 122,2 млрд параметров, использует формат safetensors и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Она принимает текст и генерирует текст. Данные о поддерживаемых естественных языках в предоставленной карточке не приведены. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны. Качество и надёжность ответов могут зависеть от запроса и сценария использования; ответы следует проверять, особенно при вызове инструментов.

Bepis — языковая модель с 8,9 млрд параметров от jeiku, созданная объединением моделей семейства Mistral. В README описано объединение двух моделей методом passthrough; названия исходных моделей приведены как primathespis и prodigalthespis, но конфигурация не подтверждает заявленное в тексте равное объединение трёх моделей. В репозитории указаны архитектура MistralForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста. Автор отмечает уверенную работу с Markdown и способность завершать ответ без лишнего продолжения. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; в метаданных указан английский язык. В README приведены результаты нескольких тестов Open LLM Leaderboard, но они не дают полной оценки качества на прикладных задачах. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять по карточке модели.