II.6Документация и сопровождение разработки

Hermes-2-Pro-Mistral-7B-GGUF — это GGUF-квантизации языковой модели Hermes-2-Pro-Mistral-7B, разработанной NousResearch на базе Mistral-7B-v0.1. Квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая задачи инструкционного общения, чат-сценарии, генерацию структурированного JSON и вызов функций. Модель представляет собой текстовую instruct-модель примерно на 7 млрд параметров, обученную с применением DPO и RLHF на данных, связанных с OpenHermes-2.5, включая синтетические данные и дистилляцию от GPT-4. Она ориентирована на английский язык и использует формат взаимодействия ChatML. Сведения о поддерживаемой длине контекста в README не указаны. Основное преимущество представленной версии — возможность локального запуска с различными уровнями квантизации. Вариант Q6_K отмечен как рекомендуемый и обеспечивает высокое качество при размере около 5,94 ГБ; более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно уступать по качеству, особенно Q2_K и Q3_K. К ограничениям относятся ориентация на английский язык, текстовая модальность и возможные потери качества при агрессивной квантизации. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Hermes 2 Pro Mistral-7B Infinity-Instruct — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная дообучением NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B на наборе BAAI/Infinity-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель Mistral для генерации текста и диалогового общения; она загружается через Transformers и распространяется в формате safetensors. В карточке указана длина последовательности обучения 8192 токена, а метаданные сообщают нативный контекст 32768 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. В README приведены результаты отдельных тестов, включая ARC и BoolQ, но они не гарантируют качество на других задачах. Модель принимает и выдаёт текст; сведения о поддерживаемых естественных языках отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0. Ограничения включают возможные ошибки и выдуманные утверждения, характерные для генеративных языковых моделей.

Hermes 3 Llama 3.1 70B 4bit — чат-модель, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в экосистеме MLX. Она преобразована в формат MLX из NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-70B с помощью mlx-lm 0.16.1. В основе лежит дообученная плотная модель Llama 3.1 с архитектурой LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; модель рассчитана на диалоги и следование инструкциям, поддерживает контекст до 131 072 токенов и английский язык. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, генерации текста и ролевых диалогов. Тег 4bit в названии указывает на 4-битное представление, однако метаданные перечисляют формат safetensors, поэтому точный способ представления весов в репозитории не подтверждён. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3); условия её использования следует учитывать при развёртывании.

Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablated — диалоговая модель mlabonne на архитектуре Llama 3.1, созданная слиянием Hermes-3-Llama-3.1-70B от NousResearch с адаптером abliteration. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций; версия lorablated настроена на снижение отказов отвечать на допустимые запросы. В карточке приведены результаты оценивания на IFEval и BBH. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; максимальный контекст — 131 072 токена. Для работы с ней нужны текстовые запросы, ответы генерируются в текстовом виде. Указана библиотека Transformers. Сведений о лицензии в доступных данных нет.

Hermes-3-Llama-3.1-8B-IMat-GGUF — квантизированная версия текстовой генеративной модели NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B, подготовленная legraphista в формате GGUF для llama.cpp. В основе лежит модель семейства Llama 3.1 с 8 млрд параметров; исходный тип данных — BF16. Указан английский язык, а назначение модели — генерация текста и диалоговое взаимодействие. Модель предназначена для чат-сценариев, следования инструкциям, ролевого общения, работы с ChatML, генерации структурированных ответов в JSON и function calling. Доступны варианты с разной степенью квантизации — от BF16 и FP16 до 1–8-битных форматов; часть низкобитных вариантов использует IMatrix для снижения потерь качества при уменьшении размера. Это позволяет запускать модель на более ограниченных по памяти системах, выбирая компромисс между качеством, скоростью и требованиями к ресурсам. В README не указаны размер контекстного окна, мультимодальные возможности, результаты бенчмарков и подробные ограничения качества, поэтому модель следует считать текстовой и ориентированной прежде всего на английский язык. Квантизация может приводить к снижению точности по сравнению с исходной BF16-моделью, особенно в наиболее компактных вариантах. Лицензия указана как Llama 3; условия её применения следует уточнять в лицензии исходной модели.

nlpguy/Hermes-low-tune-2 — объединённая модель для генерации текста на основе Mistral, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В качестве базовой использована teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; в объединение также вошли Math-OpenHermes-2.5-Mistral-7B, NeuralHermes-2.5-Mistral-7B-laser, dpopenhermes-alpha-v0 и NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста; состав объединённых моделей также указывает на применимость к математическим задачам. Карточка приводит результаты нескольких тестов Open LLM Leaderboard, включая средний балл 68,04. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают подробно её языковой охват и практические ограничения; качество может зависеть от задачи и формулировки запроса.

EleutherAI/Hermes-RWKV-v5-7B-HF — языковая модель на архитектуре RWKV-v5 (Eagle), разработанная EleutherAI. Модель содержит 7,8 млрд параметров: она предварительно обучена на многоязычных данных, а затем дообучена на диалоговом наборе OpenHermes 2.5 от Nous Research для генерации текста в формате чата. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Формат чата совместим с форматом Hugging Face, но вместо специальных токенов `assistant` и `user` используются ASCII-коды 0x16 и 0x17 для совместимости с токенизатором RWKV World. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Hymba-1.5B-Instruct — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов. Она дообучена на основе nvidia/Hymba-1.5B-Base с помощью supervised fine-tuning и direct preference optimization, используя открытые наборы инструкций и синтетические данные. Модель содержит 1,1 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 8192 токенов. Архитектура Hymba сочетает в слоях механизмы внимания и Mamba (SSM), использует Grouped-Query Attention, Rotary Position Embeddings, скользящее окно внимания и совместное использование KV-кэша между слоями. Модель предназначена для диалогов, решения математических задач, вызова функций и ролевых сценариев. NVIDIA заявляет о готовности к коммерческому использованию; модель распространяется по NVIDIA Open Model License Agreement. Модель может выдавать неточные, неполные или избыточные ответы, а также воспроизводить токсичность и социальные предубеждения из обучающих данных. README отмечает уязвимость к jailbreak-атакам и рекомендует проверять выводы при использовании в RAG- и агентных системах.

Locutusque/Hyperion-1.5-Mistral-7B — разговорная языковая модель, опубликованная M4-ai и дообученная на наборе Hyperion-v1.5 на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговых ответов на сложные вопросы, научных рассуждений, генерации и понимания кода, математических и логических задач, а также работы с медицинскими текстами. В README заявлена поддержка английского языка и применение в обучающих системах, профессиональных помощниках и технических чат-интерфейсах. Качество и согласованность ответов могут варьироваться из-за неоднородного форматирования и качества разметки обучающих данных. Медицинские и другие предметные ответы требуют проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B — языковая модель Locutusque, дообученная на 750 тысячах примеров набора Hyperion-v2.0 на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на сложные вопросы, ведения диалога, генерации кода и рассуждений в научных областях. В карточке описаны сценарии обучения и помощи специалистам в медицине, математике, программировании и других технических дисциплинах. Основной язык — английский. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README отмечены возможные несогласованности ответов из-за разнообразия форматов данных и качества аннотаций; также модель охотно отвечает на любые запросы, поэтому для корпоративного применения автор рекомендует дополнительную настройку с помощью DPO.

Hyperion Medium Preview — языковая модель M4-ai, дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 на наборе Hyperion. Это плотная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и ответов на сложные вопросы, в том числе по научным темам, а также для генерации кода, математических и логических рассуждений и понимания медицинских текстов. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель может применяться в обучающих помощниках по науке, медицине, математике и информатике, в технических диалоговых системах и для помощи с программированием. Карточка отмечает, что разнообразие данных, форматирование и качество разметки могут приводить к непоследовательным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

HyperLLama3.1-8b-Nova — объединённая языковая чат-модель, созданная bunnycore с помощью mergekit и метода Model Stock. В объединение вошли bunnycore/LLama-3.1-8b-Ultra-Max-Pro, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B, bunnycore/StockLLama-3.1-8B и arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает способ объединения, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поведении модели. В метаданных указана англоязычная базовая модель Arcee.ai на базе Llama 3.1 8B Instruct; отдельные сведения о лицензии этой модели здесь не приведены.

Ignis-7B-DPO-Laser — англоязычная разговорная языковая модель, опубликованная NeuralNovel при участии сообщества ConvexAI. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое применение; длина контекста составляет 32 768 токенов. README указывает, что Ignis-7B-DPO обучена на наборе NeuralNovel/Neural-DPO с использованием GPU A100 80 ГБ. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях или профиле безопасности карточка не приводит.

Inex12Yamshadow-7B — автоматически слитая языковая модель, созданная Maxime Labonne из MSL7/INEX12-7b и automerger/YamShadow-7B. Для слияния применён метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста, а контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию модели или поддерживаемые естественные языки.

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B-GGUF — квантизированная версия текстовой генеративной модели Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B, разработанной BAAI и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации текста и использования инструментов; в README также указана совместимость с LlamaEdge. Поддерживается английский язык, модальность — текстовая. Модель основана на Llama 3.1 с размером 8B параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, а также f16, с размером файлов примерно от 3,18 до 16,1 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный по качеству и размеру, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшими потерями качества. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к ресурсам, но может существенно ухудшать качество ответов. Лицензия указана как llama3.1. Для работы требуется совместимое программное обеспечение, например LlamaEdge версии 0.14.0 или выше, с шаблоном запросов llama-3-chat; README также описывает режим использования инструментов.

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; второй компонент ориентирован на работу с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают длину контекста 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

AlexWortega/instruct_rugptMedium — русскоязычная модель ruGPTMedium, дообученная в формате инструктивного обучения с примерами zero-shot и few-shot. Она предназначена для генерации текста по запросу, включая ответы на вопросы и помощь с кодом. Модель построена на архитектуре GPT-2, работает с текстом и имеет контекстное окно 2048 токенов. В карточке заявлено, что модель лучше справляется с русским языком, чем XGLM 1.7B и mGPT; независимые оценки этого сравнения не приведены. Репозиторий содержит веса PyTorch и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

InstructYi-6BDolly15K — авторегрессионная языковая модель на 5,8 млрд параметров, дообученная HenryJJ на базе Yi-6B с помощью LoRA. В обучении использовались наборы Databricks Dolly 15K и CodeAlpaca 20K; модель обучалась следовать инструкциям и лучше справляться с задачами программирования. Для запросов применяется шаблон [INST] с инструкцией и, при необходимости, контекстом. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и помощи с кодом на английском языке. Репозиторий содержит веса Safetensors; контекст модели по метаданным составляет 4096 токенов. README сообщает о тренировке на окне 2048 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kaoeiri/Interleaved-Upscale-Cydonyanoi-39B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом passthrough с помощью mergekit на основе TheDrummer/Cydonia-22B-v1.3. Веса опубликованы в формате safetensors; модель содержит 38,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки применения. Модель распространяется по лицензии CC BY-ND 4.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

InternLM2.5-20B-Chat — разговорная текстовая модель семейства InternLM, разработанная командой InternLM. Данный репозиторий содержит её квантизованные версии в формате GGUF, подготовленные Second State Inc. на основе модели internlm/internlm2_5-20b-chat и предназначенные для локального запуска средствами, совместимыми с GGUF, включая LlamaEdge. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; README также указывает поддержку использования инструментов через специальный шаблон prompt. Это текстовая модель без заявленной поддержки других модальностей. Она содержит 20 миллиардов параметров, использует шаблон ChatML и поддерживает контекст размером до 32 000 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также f16; их размер составляет примерно от 7,55 до 39,7 ГБ. Основное преимущество репозитория — выбор компромисса между размером файлов и качеством: Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Более агрессивное квантование уменьшает требования к памяти, но может заметно ухудшить качество ответов. Для запуска с LlamaEdge требуется версия 0.13.0 или выше. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в README.

InternLM2-Chat-1.8B-SFT — диалоговая языковая модель команды InternLM, созданная контролируемой тонкой настройкой базовой InternLM2-1.8B. Она содержит около 1,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру InternLM2 и рассчитана на генерацию текста в формате чата. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; в README также заявлена поддержка длинных входов до 200 000 символов для семейства InternLM2. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текста. Семейство также улучшено для рассуждений, математики и программирования, однако версия SFT уступает последующей версии InternLM2-Chat, дополнительно выровненной с помощью RLHF и рекомендованной авторами для прикладного использования. Модель можно загружать через Transformers; в README также описано развёртывание через vLLM и LMDeploy. Карточка предупреждает, что модель может выдавать предвзятые, дискриминационные или иным образом вредоносные ответы. Код распространяется по Apache-2.0; для весов заявлен свободный доступ для академических исследований и возможность запросить бесплатное коммерческое разрешение.

Jan-v3-4B-base-instruct — компактная плотная языковая модель Jan на 3,7 млрд параметров, созданная дистилляцией возможностей более крупной модели и дообученная на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, лёгкой помощи с кодом и как основа для дальнейшей тонкой настройки. Архитектура — Qwen3ForCausalLM с 36 слоями и группированным запросным вниманием; нативное контекстное окно составляет 262 144 токена. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и может интегрироваться с Jan Desktop или запускаться через vLLM. По карточке, модель рассчитана на общее применение и downstream-настройку; заявлены улучшенное следование инструкциям и сохранение общих возможностей после дистилляции. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Размер параметров в метаданных указан как 3,7 млрд, а в README округлён до 4 млрд.

Jarvis-Titan-M4-MoE-CSA3 — диалоговая языковая модель Dhanesh для генерации текста, рассуждений, математических задач и кода. Она представлена как дообучение Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled и предназначена для сложных вычислений, синтеза алгоритмов, длинных диалогов и работы с протяжённым контекстом. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров, архитектуру JarvisTitanMoEForCausalLM, библиотеку Transformers и контекст 32 768 токенов; README заявляет основу DeepSeekMoE размером 14,8 млрд параметров, память M4 Tri-Brid, механизм внимания CSA3 и предсказание нескольких токенов. Эти заявления о размере и контексте расходятся, поэтому ориентироваться следует на значения метаданных каталога. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка заявляет поддержку интерфейса вызова инструментов. Указана лицензия other, условия которой следует проверять в репозитории перед использованием.

Jina Code Embeddings 1.5B MLX — порт модели эмбеддингов кода Jina AI для устройств Apple Silicon с ускорением Metal. Модель построена на архитектуре Qwen2.5-Coder-1.5B и содержит около 1,5 млрд параметров; максимальная длина последовательности — 32 768 токенов, размер эмбеддинга — 1536 измерений. Поддерживается усечение эмбеддингов до 128, 256, 512, 1024 или 1536 измерений. Модель предназначена для поиска по коду и техническим материалам: сопоставляет запросы с фрагментами кода или ответами, находит эквивалентные фрагменты и преобразует текст и код в векторы для семантического поиска. В README заявлена поддержка более 15 языков программирования. Для задач используются специальные префиксы запросов и документов. Модель распространяется под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Josie 7B v6.0 — дообученная Gökdeniz Gülmez языковая модель семейства Qwen2 для диалоговой генерации текста и выполнения запросов пользователя. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат с отдельными сообщениями system, user и assistant; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель дообучена на пользовательских наборах данных; подробности о них в карточке не раскрыты. Она подходит для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0.

Josiefied-Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 — диалоговая языковая модель, разработанная Гёкденизом Гюльмезом. Это дообученная и аблитерированная версия Qwen2.5-7B-Instruct, созданная на пользовательском наборе данных для более свободных ответов и меньшего числа отказов. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной причинной языковой моделью и содержит около 7,1 млрд параметров; заявленный нативный контекст — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате чата: она отвечает на запросы, помогает с письмом, программированием и математическими задачами, а также поддерживает многоязычные диалоги. В метаданных отмечены интерфейс вызова инструментов и поддержка английского, русского, китайского, немецкого, французского, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Карточка указывает лицензию Apache 2.0. Аблитерация ориентирована на снижение отказов, что позволяет использовать модель для запросов, которые обычные ассистенты могут отклонять; при этом поведение и безопасность ответов могут быть менее предсказуемыми. Автор рекомендует использовать модель на свой риск. Указанные в README характеристики базовой Qwen2.5, включая контекст до 128K токенов, не следует переносить на эту производную модель: для данного репозитория метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов.

IFM/K2-Horizon-0.9B — компактная плотная авторегрессионная языковая модель семейства K2-Horizon, разработанная IFM. Модель содержит около 924,5 млн параметров и предназначена для диалоговой генерации текста и рассуждений; её оценивали на задачах математики, программирования, естественных наук и использования инструментов. В README описано обучение с дистилляцией от нескольких специализированных моделей-учителей, а также расширение контекста с помощью YaRN RoPE scaling. README указывает контекст до 131 072 токенов, тогда как метаданные каталога сообщают native context 8 192 токена; для развёртывания длинного контекста нужны соответствующие настройки RoPE. Модель ориентирована на английский и китайский языки. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает возможность использования для инференса, оценки и последующего дообучения; для работы с инструментами требуется совместимая серверная конфигурация.

NoesisLab/Kai-3B-Instruct — это инструктивно дообученная языковая модель NoesisLab с 3,1 млрд параметров на архитектуре SmolLM3ForCausalLM. Она предназначена для диалоговых ответов, рассуждений, решения математических задач и генерации кода. В карточке описана техника Adaptive Dual-Search Distillation (ADS): адаптивная функция потерь для дистилляции, которая не меняет архитектуру модели. Заявлена длина контекста 65 536 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. В README приведены результаты отдельных бенчмарков, включая 39,27% на GSM8K в режиме 0-shot, однако методика и сравнительные результаты в карточке описаны не полностью. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Ethualo дообучил компактную плотную языковую модель Kanana2 Tiny на базе kakaocorp/kanana-2-1.3b-instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. При дообучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель cuteElf/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная версия Kanana 1.5 от cuteElf, основанная на kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Это плотная языковая модель архитектуры Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста. Она принимает текст и может работать с интерфейсом вызова инструментов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL; конкретные изменения Persona-Merged и их влияние на поведение модели не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.