II.8Инженерия данных и аналитика

Citaman/command-r-8-layer — созданная с помощью mergekit языковая модель на архитектуре CohereForCausalLM, полученная слиянием SLERP слоёв модели Citaman/command-r-9-layer. В репозитории указаны веса в формате safetensors и тип данных bfloat16; размер модели составляет 8,7 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели roskosmos19/Dolphin-4B-Instruct-flash на Hugging Face совпадает с карточкой roskosmos19/Orca-4B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Orca-4B-Instruct — компактная инструктивная языковая модель, опубликованная roskosmos19. По карточке она основана на архитектуре Qwen3 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и принимает контекст до 16 384 токенов. Модель рассчитана на генерацию ответов, следование инструкциям и разговорные сценарии; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Карточка описывает оптимизацию для экономичного запуска: сокращённый контекст и удалённые мультимодальные специальные токены уменьшают требования к памяти, сохраняя фокус на текстовых ответах. Доступны веса в формате safetensors. Модель подходит для локальных чат-ботов, помощников и других приложений, где важны умеренный размер и стоимость инференса. Ограничение контекста до 16 384 токенов исключает обработку очень длинных запросов; сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

EXAONE-4.5-33B-GGUF — квантованная версия открытой мультимодальной модели EXAONE 4.5, разработанной LG AI Research. Модель объединяет причинную языковую модель и специализированный визуальный энкодер и предназначена для работы с текстом и изображениями, включая понимание документов, визуальные вопросы и ответы, мультимодальное рассуждение и задачи на корейском языке. Модель имеет 33 млрд параметров, из которых 31,7 млрд приходятся на языковую часть и 1,29 млрд — на визуальный энкодер. Используется плотная архитектура с 64 основными слоями и одним MTP-слоем, гибридным вниманием, включающим локальное sliding window attention и глобальное внимание, а также Grouped Query Attention в визуальном энкодере. Контекст поддерживает до 262 144 токенов, размер скрытого представления составляет 5120, словарь — 153 600 токенов. Заявлены языки: английский, корейский, испанский, немецкий, японский и вьетнамский. Дата отсечения знаний — декабрь 2024 года. Сильными сторонами модели являются мультимодальность, понимание документов, корейское контекстное рассуждение и конкурентные результаты на общих и визуально-языковых бенчмарках. Версия GGUF доступна с квантованиями языковой модели Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и IQ4_XS; веса визуального энкодера представлены в форматах F32, F16 и BF16. Ограничения включают зависимость качества от выбранного уровня квантования и значительные требования к вычислительным ресурсам из-за размера модели. Лицензия указана как exaone; конкретные условия следует уточнять в файле LICENSE.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Yam — объединённая модель, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель общего назначения. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров. Длина контекста составляет до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или языках в карточке нет.

TouchNight/gemma-2-9b-it-untied — производная инструктивная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная на основе google/gemma-2-9b-it. Веса модели на 9 млрд параметров сохранены в формате safetensors; в README описано раздельное хранение весов эмбеддингов и выходной головы, а также преобразование в bf16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, унаследованных от базовой Gemma 2.

unsloth/gemma-3-270m-it-GGUF — GGUF-версия инструкционно дообученной модели google/gemma-3-270m-it, разработанной Google DeepMind и подготовленной Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации документов и задач рассуждения, а также может использоваться локально на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Это компактная модель семейства Gemma 3 с размером 270M параметров и поддержкой текстовых и, согласно общей карточке Gemma 3, визуальных входных данных при генерации текста. Для вариантов 270M заявлено контекстное окно до 32K токенов на запрос, включая вход и доступный объём вывода. Семейство поддерживает более 140 языков, однако конкретные языки и возможности именно этой версии отдельно не уточнены. Данные обучения имеют отсечку знаний августом 2024 года. К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность локального развёртывания и открытые веса; компактность может быть полезна при ограниченных ресурсах. Ограничения связаны с меньшей ёмкостью модели по сравнению с крупными вариантами Gemma 3, а также с тем, что README не содержит отдельных оценок качества для данной GGUF-квантизации и не уточняет её параметры квантизации. Использование регулируется лицензией Gemma и соответствующими Terms of Use.

h2ogpt-4096-llama2-70b-chat — чат-модель для генерации текста, созданная H2O.ai как клон Meta Llama 2 70B Chat. Она предназначена для диалога с пользователем и сравнения ответов языковых моделей; также её можно использовать для общения с документами в приложении h2oGPT. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 68,7 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 2. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения применения.

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.

InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-Nous-Yarn-Mistral-7B-slerp — плотная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная InnerI объединением моделей NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и InnerI/InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-nous-nous-v2.0-7B-slerp методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Базовая модель Yarn-Mistral рассчитана на работу с длинным контекстом; для этой модели указано окно в 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные языковые специализации или результаты оценки качества.

NLP Cloud разработала instruct-версию GPT-J, дообучив модель на наборе инструкций, подготовленном командой Stanford Alpaca и переработанном под формат GPT-J. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста; версия fp16 предназначена для запуска на GPU уровня NVIDIA Tesla T4 с 16 ГБ видеопамяти. Максимальный контекст — 2048 токенов. Модель принимает инструкции на естественном языке и подходит для ответов на запросы, редактирования текста и других задач генерации; для сложных сценариев можно использовать few-shot примеры. При формировании запроса инструкция должна завершаться переводом строки. В README указано, что качество fp16 не отличается заметно от fp32. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

Kepler-8B-Instruct-v2 — разговорная языковая модель intellectlabs, представленная в репозитории в формате GGUF для запуска через llama.cpp и совместимые приложения. Согласно карточке, исходная модель получена слиянием Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct (85%) и DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B (15%); доступны варианты квантования от Q2_K до F16. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и следования инструкциям: её можно применять для ответов на вопросы, объяснений и других текстовых задач в чат-интерфейсах, включая LM Studio, Ollama и llama.cpp. Карточка заявляет поддержку ChatML и ответы на разных языках, а метаданные указывают английский. Лицензия — Apache 2.0. Это слияние моделей, а опубликованные GGUF-файлы включают квантованные варианты. README сообщает, что модель не оценивалась на стандартных бенчмарках; сжатие до низкой разрядности снижает качество и повышает нестабильность ответов. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные сведения и унаследовать особенности или смещения исходных моделей.

Это сжатая методом SNIPER версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct от автора репозитория parmanu-lcs2. После обрезки в модели осталось 5,287,235,584 параметра; затем веса восстановительно дообучили на 2000 примерах SlimOrca с помощью LoRA и объединили адаптер с основными весами. Модель использует плотную архитектуру Llama и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; она может применяться для ответов на вопросы, инструкций и других текстовых запросов. В метаданных указан контекст до 131072 токенов. Модель загружается через Transformers и распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория. Обрезка и восстановительное дообучение могут повлиять на качество по сравнению с исходной Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; README сообщает о настройке обучения на контексте 1024 токена.

RedHatAI/Llama-3.2-1B-FP8 — это FP8-квантизированная версия базовой языковой модели Llama 3.2 1B. Репозиторий опубликован Red Hat AI, а исходная модель разработана Meta. Это авторегрессионная текстовая модель для генерации текста и кода; она не является мультимодальной и не относится к instruction-tuned версии. Модель содержит около 1,23 млрд параметров и использует оптимизированную Transformer-архитектуру Llama с Grouped-Query Attention: 16 слоёв, 32 attention heads и 8 key-value heads. В конфигурации репозитория указано контекстное окно до 131 072 токенов. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. FP8-представление весов и активаций предназначено для снижения требований к памяти и ускорения инференса на совместимом оборудовании. Сильными сторонами являются небольшой размер, возможность локального развертывания и повышенная эффективность по сравнению с полноточной версией. Ограничения включают меньшую ёмкость по сравнению с более крупными моделями, возможные потери качества из-за квантизации и отсутствие в карточке репозитория собственных подробных оценок качества или описания ограничений. Для исходной Llama 3.2 указана Llama 3.2 Community License — специальная коммерческая лицензия Meta; условия применения производной FP8-модели следует проверять по лицензии базовой модели и файлам репозитория.

Карточка модели KnutJaegersberg/Llama-3-Deita-8b на Hugging Face совпадает с карточкой KnutJaegersberg/Deita-34b, поэтому описание составлено по ней. KnutJaegersberg/Deita-34b — языковая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Llama с плотной схемой и 33,9 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции и диалоговые запросы; в README приведён пример ответа на вопрос о тонкой настройке языковой модели. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указан датасет KnutJaegersberg/Deita-6k; они не уточняют связь модели с базовым чекпойнтом или способ её обучения.

Undi95/Lumimaid-Magnum-v4-12B — объединённая разговорная модель на архитектуре Mistral, созданная автором Undi95 с помощью mergekit. В объединение вошли Lumimaid, Magnum v4, LocalC и Mistral Nemo Instruct; также автор добавил дообученную на входах Claude версию Nemo. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Для prompt используется шаблон Mistral [INST]…[/INST]. Модель предназначена для диалога и генерации текста по инструкциям, в том числе для продолжительных бесед и сценариев с вызовом инструментов. В README не описаны отдельные специализированные области применения или подробные оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ConvexAI/Luminex-34B-v0.2 — разговорная языковая модель ConvexAI на архитектуре Llama с 33,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. По карточке, это SimpleSmaug-34b с применённым методом LaserRMT; в метаданных базовой моделью указана jondurbin/bagel-34b-v0.2, от которой модель является дообучением. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 77,19, включая 74,49 в AI2 Reasoning Challenge и 86,76 в HellaSwag; другие результаты заявлены, но таблица неполная. Модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Matter 7B 0.1 — языковая модель семейства Mistral, разработанная 0-hero и дообученная полным fine-tuning на наборе Matter. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат ChatML. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия с ассистентом. В карточке также заявлена поддержка вызова функций, поэтому её можно использовать в сценариях, где ассистент передаёт запросы инструментам. Обучающий набор Matter собран из более чем 35 датасетов и охватывает свыше 6 млрд токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных сведений о проверке вызова функций; применимость к конкретным задачам стоит оценивать отдельно.

Matter-0.1-Slim-7B-C — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная командой 0-hero путём полного дообучения Mistral 7B на версии slim-C набора данных Matter. Набор собран из более чем 35 датасетов и содержит свыше 6 млрд токенов; модель обучалась три эпохи с помощью Axolotl. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова функций. Для общения используется формат ChatML. Размер модели — 7,1 млрд параметров, родная длина контекста — 32 768 токенов. Доступны веса PyTorch и Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

MFANN-Llama3.1-Abliterated-SLERP-V5 — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком netcat420 с помощью mergekit на основе mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated и netcat420/MFANNv0.25. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленный размер контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на интерактивные беседы и генерацию ответов. Базовая модель описана в каталоге как диалоговая Llama 3.1 8B Instruct с ослабленными ограничениями на ответы. Файлы представлены в формате safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.3-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-v0.3 и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Модель сочетает базовую и инструктивную версии и предназначена для дальнейшего дообучения или объединения, а также для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; указана лицензия Apache-2.0. В метаданных и README не приведены отдельные сведения о языковом охвате и ограничениях качества.

Eric111/Mistral-7B-Instruct-v0.2_openchat-3.5-0106 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral AI и OpenChat с помощью mergekit. В слиянии использован метод SLERP; базовая модель — Mistral-7B-Instruct-v0.2, а веса сохранены в формате bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Она содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

MixTAO-7Bx2-MoE-Instruct-v7.0 — инструктивная языковая модель семейства Mixtral, опубликованная пользователем mixtao на Hugging Face. Она использует архитектуру смеси экспертов (MoE) и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и сообщения в чате. Карточка описывает шаблон диалога, в котором роли system, user и assistant задают контекст и порядок реплик. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель можно применять для диалога, ответов на вопросы и других задач генерации текста. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,55 и оценки на отдельных тестах рассуждения и понимания текста. Лицензия — Apache-2.0. Языки обучения или целевого применения в доступных данных не обозначены.

Sakalti/model-3 — языковая модель Qwen2, созданная слиянием моделей через mergekit методом TIES. В слиянии использованы Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; итоговая модель имеет около 7,1 млрд параметров, архитектуру Qwen2ForCausalLM и веса в формате Safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Данные README содержат результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывают специальные предметные области или подтверждённые преимущества модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Monarch-7B — языковая модель mlabonne, полученная слиянием моделей OmniTruthyBeagle-7B-v0, NeuBeagle-7B и NeuralOmniBeagle-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации также указан Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; слияние выполнено методом dare_ties. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и решения широкого круга языковых задач. В карточке приведены оценки на наборах Nous и Open LLM Leaderboard; заявлено первое место на YALL leaderboard на дату обновления 13 февраля 2024 года. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое использование בלבד.

Nanbeige4-3B-Base — базовая языковая модель из семейства Nanbeige четвёртого поколения, разработанная командой Nanbeige. Модель содержит 3,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и дальнейшей адаптации под прикладные задачи, например через supervised fine-tuning. В обучении использовался корпус из веб-текстов, книг, кода и научных статей, дополненный синтетическими данными для вопросов и ответов и рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указаны английский и китайский языки. Разработчики сообщают о сильных результатах после дообучения на математических задачах и тестах на научные знания, в отдельных сравнениях превосходящих модели большего размера. Это базовый чекпойнт, поэтому для диалогового использования может потребоваться дополнительная настройка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как и другие вероятностные языковые модели, она может выдавать ошибочную или неожиданную информацию, а также предвзятые или дискриминационные ответы. Разработчики не гарантируют отсутствие такого контента.

OctoThinker-8B-Long-Base-GGUF — набор GGUF-квантизаций базовой языковой модели OctoThinker-8B-Long-Base, разработанной авторами Zengzhi Wang, Fan Zhou, Xuefeng Li и Pengfei Liu. Модель построена на семействе Llama-3 и предназначена для генерации текста, математических задач, рассуждений и использования в сценариях, где требуется основа, удобная для последующего reinforcement learning. Модель прошла двухэтапное промежуточное обучение по методике Stable-then-Decay на крупномасштабных математических данных MegaMath-Web-Pro-Max и разнообразных данных с длинными цепочками рассуждений. Заявленные преимущества — быстрое схождение и повышенная стабильность при обучении с подкреплением. В README указан английский язык и текстовая модальность; размер базовой модели — 8B параметров, однако максимальная длина контекста не указана. Предлагаются варианты от F16 примерно на 16,1 ГБ до Q2_K примерно на 3,0 ГБ. Более высокие разрядности обеспечивают лучшее качество, а низкоразрядные варианты снижают требования к памяти, но могут заметно ухудшать результаты. Модель совместима с llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio и Ollama. Лицензия указана как llama3.2; дополнительные ограничения и условия распространения в README не раскрыты.

OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp — языковая модель Weyaxi, созданная слиянием через mergekit моделей Intel/neural-chat-7b-v3-3 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогов. Для общения в README рекомендуется шаблон ChatML. Указанное окно контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста. Репозиторий содержит веса safetensors; для этой модели также опубликованы отдельные варианты квантования GPTQ, GGUF и AWQ. Лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты оценки на нескольких бенчмарках, но не описывает языковое покрытие или специализированные области применения.

Orca-4B-Instruct — компактная инструктивная языковая модель, опубликованная roskosmos19. По карточке она основана на архитектуре Qwen3 и предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и принимает контекст до 16 384 токенов. Модель рассчитана на генерацию ответов, следование инструкциям и разговорные сценарии; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Карточка описывает оптимизацию для экономичного запуска: сокращённый контекст и удалённые мультимодальные специальные токены уменьшают требования к памяти, сохраняя фокус на текстовых ответах. Доступны веса в формате safetensors. Модель подходит для локальных чат-ботов, помощников и других приложений, где важны умеренный размер и стоимость инференса. Ограничение контекста до 16 384 токенов исключает обработку очень длинных запросов; сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

pankajmathur/orca_mini_v4_8b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, дообученная разработчиком в стиле Orca Mini на наборах данных Orca. Модель рассчитана на диалоговое использование и генерацию текста; в карточке приведён формат запросов ChatML и указано, что модель задумана как универсальная дообученная модель для дальнейшей настройки и объединения с другими моделями. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты оценки на отдельных бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Llama 3; автор разрешает дальнейшую настройку при условии указания авторства и предоставления атрибуции.

Ornith-1.0-9B-Heretic-Uncensored — производная модель DeepReinforce/Ornith-1.0-9B, подготовленная методом направленной абляции: из весов удалено направление отказа, без дополнительного обучения. Это плотная мультимодальная модель семейства Qwen 3.5 с примерно 9 млрд параметров, гибридной архитектурой из 32 слоёв линейного и полного внимания, обработкой изображений и текста. Выпущена в формате bf16 Safetensors для Transformers; для работы README требует transformers версии 5.8.1 или новее. Модель предназначена для диалогов, визуальных вопросов и задач рассуждения и агентного программирования. Удаление направления отказа снижает вероятность отказов на запросы, на которые базовая модель отказывала, однако не гарантирует точность или безопасность ответов и может облегчить получение вредоносного контента. README описывает англоязычную модель; лицензия — MIT.