II.8Инженерия данных и аналитика

Adept Persimmon-8B-Chat — чат-модель семейства Persimmon, разработанная Adept и дообученная для диалогов на собственной базовой модели, обученной с нуля. Она предназначена для генерации ответов на текстовые запросы и использования в чат-сценариях, в том числе как языковая основа для взаимодействия с компьютером. Модель имеет плотную архитектуру PersimmonForCausalLM и 10,7 млрд параметров. Контекстное окно составляет 16 384 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. README представляет модель как ранний результат программы масштабирования Adept, а не как отдельный готовый продукт. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; результаты следует проверять для конкретных задач.

mlx-community/Qwen2.5-72B-Instruct-8bit — 8-битная версия модели Qwen2.5-72B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community из Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct для формата MLX с помощью mlx-lm 0.18.1. Это плотная языковая модель на 71,5 млрд параметров с архитектурой Qwen2 и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейса вызова инструментов. Формат MLX ориентирован на запуск с mlx-lm. В метаданных указан английский язык; иных языков карточка не подтверждает. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в материалах репозитория.

Qwen2.5-7B Fine-tuned — это текстовая генеративная модель, разработанная waguriagent на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct от команды Qwen. Модель дообучена методом LoRA, объединена с базовыми весами и представлена в формате GGUF с 4-битным квантованием Q4_K_M для эффективного локального запуска. Модель предназначена для диалогов, генерации и обработки текста, включая работу через Ollama, llama.cpp и llama-cpp-python. Она использует архитектуру Qwen2 с примерно 7,6 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и формат запросов ChatML. В README явно указан английский язык; другие языки не заявлены. Размер файла составляет около 4,4 ГБ, а для запуска рекомендуется примерно 6 ГБ RAM или VRAM, поэтому модель подходит для потребительских GPU с 8 ГБ видеопамяти. Ключевое преимущество модели — сочетание относительно компактного размера, низких требований к памяти и небольших потерь качества по сравнению с полноточной версией. Ограничения связаны с 4-битным квантованием, возможным снижением качества относительно моделей с большей разрядностью, а также с унаследованными от базовой модели знаниями, предвзятостями и ограничениями. Дообучение на специализированном наборе данных могло сузить универсальные способности, поэтому модель следует проверять на собственных задачах перед использованием в production. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Aimin12/Qwen3-4B-Thinking-2507-Distill-Claude-Opus-4.6-Reasoning-Abliterated — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов. Модель дообучена на наборе Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered; в README указаны LLaMA-Factory и Unsloth как использованные инструменты обучения. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно составляет 262 144 токена. Карточка связывает её с базовой Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated, описанной в каталоге как Qwen3 с уменьшенной склонностью к отказам. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Qwen3.6-27B-Architect-Polaris2-Fable-B-F451-Tess — плотная мультимодальная модель семейства Qwen3, созданная независимой лабораторией Nightmedia. Это слияние NuSLERP нескольких моделей, включая Tess-4-27B и варианты Qwen3.5/3.6 с диалоговой, творческой и инструкционной настройкой. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, программирования и творческого письма, а также принимает изображения для визуальных запросов. В карточке заявлен переключатель режима рассуждений через шаблон чата; опубликованные результаты включают тесты на понимание и оценки скорости и потребления памяти для нескольких вариантов квантования. В метаданных указаны 27B в имени семейства и поддержка английского, китайского, японского и испанского языков. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Длина контекста в предоставленных данных не подтверждена. Это экспериментальная сборка-слияние; результаты тестов из карточки не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели, разработанной на базе lordx64/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-Reasoning-Distilled и подготовленной mradermacher. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts, имеет 35 млрд параметров с архитектурой, в которой активируется около 3 млрд параметров, и предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений. Обучение выполнено методом distillation на наборе reasoning-distill-opus-4-7-max-sft; среди заявленных технологий также указаны LoRA и Unsloth. Модель ориентирована на англоязычные сценарии, включая диалоговую генерацию, решение задач с рассуждениями и другие приложения text-generation. README также обозначает её как vision model, однако подробности о поддерживаемых визуальных входах, мультимодальных возможностях, размере контекста и языках, кроме английского, не приведены. Для запуска доступны варианты GGUF-квантизации i1 с разными уровнями сжатия и размерами файлов; более компактные варианты требуют меньших ресурсов, но могут заметно уступать по качеству, тогда как IQ-квантизации в README часто рекомендуются по сравнению с аналогичными стандартными вариантами. Основные ограничения — неполные сведения о точных характеристиках, контекстном окне, требованиях к оборудованию и результатах оценки качества, а также потенциальная потеря качества при низких уровнях квантизации. Указана лицензия Apache-2.0.

TeichAI разработала Qwen3.8-27B-Fable-Distill как лёгкое дообучение мультимодальной модели Qwen3.8-27B на датасетах Fable 5 и личных данных Fable 5. Модель предназначена для диалогов и многошаговых задач; в каталоге для неё указана задача image-text-to-text, а метаданные отмечают поддержку анализа изображений и интерфейс вызова инструментов. Модель плотная, содержит 27 млрд параметров и использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration. Шаблон поддерживает режим enable_thinking и уровни reasoning_effort low, medium и xhigh; по умолчанию выбран xhigh, при котором модель подробно рассуждает в каждом ответе. В README приведены результаты ARC Challenge, ARC Challenge (Easy) и BoolQ, превосходящие показатели базовой модели на этих тестах. Указана лицензия Apache-2.0. Длина контекста и ограничения по качеству в карточке не описаны.

Yepengz/Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored-NM-DAU-NEO-MTP-GGUF — это многэтапная fine-tune- и merge-модель на базе Qwen3.8-27B-TWIN-TURBO-Fable-Cold-Fusion-709-ULTRA-HERETIC-Uncensored, связанная с разработчиком DavidAU и созданная с использованием Unsloth. Модель ориентирована на английский и китайский языки и распространяется в форматах GGUF, включая обычные и MTP-квантизации, с вариантами, рассчитанными на запуск на пользовательском оборудовании. Модель предназначена для широкого спектра задач: рассуждений и решения проблем, программирования, творческого письма, художественной прозы, ролевых сценариев и других диалоговых применений. В README заявлены пять режимов reasoning и пять instruct-режимов, включая режимы Spoon и Einstein, возможность переключения режимов через API или на уровне сообщения, а также отсутствие reasoning-токенов в instruct-режимах. Основной акцент сделан на сокращении объёма рассуждений и ускорении генерации при сохранении подробности ответов. Ключевые характеристики включают размер 27B параметров, поддержку GGUF-квантизаций, варианты с разрядностью 4 и 8 бит и заявленную повышенную устойчивость к чрезмерному «обдумыванию». Модель позиционируется как сильно uncensored и может быть полезна для сценариев, где требуется меньше ограничений на содержание, однако это одновременно повышает риски нежелательных, небезопасных или неприемлемых ответов. Заявления о превосходстве над другими моделями и результатах бенчмарков приведены в README без подробных методик проверки. Размер контекста и точный перечень поддерживаемых модальностей в предоставленных данных не указаны. Лицензия — Apache-2.0. Для использования следует учитывать особенности конкретной GGUF-квантизации, требования к памяти и отсутствие заявленных ограничений на содержание.

CognitiveKernel/Qwen3-8B-CK-Pro — языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная в рамках проекта Cognitive Kernel-Pro. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-8B с 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы в сценариях глубокого исследования с агентами. Авторы дообучили её на самостоятельно собранных траекториях запросов из таблицы 2 статьи Cognitive Kernel-Pro. Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты на наборе GAIA: Pass@1/3 — 32,7%/38,2% на полном dev-наборе и 40,3%/49,3% на текстовой подвыборке. Контекст — до 40 960 токенов; доступны веса в формате Safetensors, для работы заявлена библиотека Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой модели и файлами лицензии.

Qwopus3.6-27B-v2 — плотная мультимодальная модель с 27 млрд параметров, созданная Jackrong путём дообучения Qwen3.6-27B. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; карточка заявляет поддержку диалога, вызова инструментов и длинного контекста. Модель дообучена методом SFT в три этапа на наборах Trace Inversion с реконструированными цепочками рассуждений, включая примеры логики и математики. Она предназначена для сложных рассуждений, диалоговых и агентных сценариев, а также для задач с изображениями и инструментами. В карточке описаны структурированные рассуждения и согласованный формат тегов <think>; также приведены результаты на наборе из 350 вопросов MMLU-подобного типа и данные об эффективности генерации, но они не заменяют независимую оценку. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор обозначает выпуск как экспериментальный и сообщает, что он не прошёл полную оценку безопасности и стандартное бенчмаркинг-тестирование.

Карточка модели Lazarus-Ai/ReAligned-Qwen3.5-4B на Hugging Face совпадает с карточкой Lazarus-Ai/ReAligned-Qwen3.5-27B, поэтому описание составлено по ней. ReAligned-Qwen3.5-27B — диалоговая модель семейства Qwen3.5, созданная Эриком Хартфордом из LazarusAI на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Модель дообучена в два этапа: supervised fine-tuning и GRPO с оценкой ReAligned-Classifier; обучение использует LoRA. Цель — уменьшить отказы и государственно-ориентированную подачу ответов на политические и исторические темы, связанные с Китаем, сохранив общие возможности базовой модели. Модель предназначена для чата, суммаризации, программирования, рассуждений, многоязычного использования, а также исследования идеологической предвзятости, отказов и рамки повествования. Архитектура — плотная Qwen3.5 с классом Qwen3_5ForConditionalGeneration; метаданные указывают мультимодальную основу с поддержкой текста и изображений. Карточка не сообщает размер параметров и длину контекста именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache-2.0. Снижение цензурных отказов не гарантирует точность фактов; возможны чрезмерная коррекция в сторону западной институциональной рамки, пробелы в знаниях и различия поведения между языками и формулировками. Авторы рекомендуют независимую оценку и собственные меры модерации при развёртывании.

Reka Flash 3 — плотная языковая модель общего назначения с архитектурой семейства Llama, разработанная Reka и обученная с нуля. В README заявлено 21 млрд параметров, а метаданные Hugging Face указывают 20,3 млрд; модель выпущена в формате safetensors и совместима с инструментами, поддерживающими Llama. Она рассчитана на диалог, рассуждения и приложения с низкой задержкой, в том числе развёртывание на устройстве. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель обучалась на синтетических и публичных данных с последующим supervised fine-tuning и оптимизацией RLOO с модельными и основанными на правилах наградами. Основной язык — английский; модель в некоторой степени понимает и использует другие языки. По сведениям README, она уступает в задачах, требующих обширных знаний, и для них рекомендуется подключать веб-поиск. Обучение и выравнивание не были обширными, а рассуждения на английском при запросах на других языках могут ухудшать качество ответа. Лицензия — Apache 2.0.

ReWiz-Nemo-12B-Instruct — языковая модель theprint, дообученная на базе unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit. Это плотная Mistral-модель с 12,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста. При обучении часть данных была ориентирована на улучшение рассуждений, а другая — на снижение ограничений на ответы; использовались EvolKit-20k, reasoning-base-20k и данные WizardLM. Модель обучалась с Unsloth и библиотекой TRL. Модель подходит для диалогов и генерации ответов на запросы на английском языке. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для GGUF автор указывает отдельную публикацию. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

s1.1-32B-GGUF — квантизированная версия языковой reasoning-модели s1.1-32B, разработанной командой simplescaling и опубликованной в формате GGUF пользователем brittlewis12. Базовая модель создана на основе Qwen2.5-32B-Instruct и дообучена на 1 000 примерах из датасета s1K с использованием reasoning traces из DeepSeek-R1. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и решения задач, требующих многошагового рассуждения, включая математические и научные вопросы. Поддерживает английский язык, работает с текстом и использует шаблон запросов ChatML. Архитектурный тип указан как qwen2; размер модели — 32B параметров. Модель поставляется в GGUF, что подходит для локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, в том числе на устройствах Apple при наличии достаточных ресурсов. Размер контекста в README не указан. К заявленным сильным сторонам относятся улучшенная способность к рассуждению по сравнению с исходной s1 и возможность test-time scaling с помощью budget forcing. В приведённых оценках модель показывает 95,4% на MATH500, 63,6% на GPQA-Diamond, 60,0% на AIME2025 I и 56,7% на AIME2024; результаты получены с применением budget forcing, поэтому они могут не отражать стандартный режим использования. Ограничения включают отсутствие данных о поддерживаемых языках помимо английского, модальностях помимо текста, размере контекста, требованиях к памяти и производительности. Лицензия — Apache-2.0.

SEC-1.6-Calme-7B-Instruct — объединённая Arcee AI чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit из arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает слияние методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; отдельных оценок качества или ограничений применения карточка не приводит.

Seed-OSS-36B-Instruct-MLX-6bit — это 6-битная MLX-квантизованная версия инструкционной языковой модели Seed-OSS-36B-Instruct, разработанной ByteDance-Seed. Квантизация предоставлена командой LM Studio с использованием mlx_lm; сама модель предназначена для генерации текста и работы по инструкциям. Модель подходит для локального запуска в сценариях, требующих ответов на естественном языке и выполнения текстовых задач. Она оптимизирована для устройств Apple Silicon благодаря формату MLX. Известно, что модель содержит около 36 миллиардов параметров и использует 6-битное представление, однако сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, конкретной архитектуре и доступных модальностях в README не указаны. К сильным сторонам относятся крупный размер базовой модели, инструкционная настройка, снижение требований к памяти за счёт 6-битной квантизации и оптимизация для экосистемы Apple Silicon. Ограничениями являются зависимость от совместимого MLX-окружения и возможная потеря точности по сравнению с полной версией из-за квантизации; количественные характеристики качества и рекомендации по аппаратным требованиям не приведены. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Tencent Sequential-Hidden-Decoding-8B-n8-Instruct — дообученная для следования инструкциям и диалогов модель генерации текста на архитектуре Qwen3. Она использует Sequential Hidden Decoding: несколько матриц эмбеддингов для одной последовательности чередуются, формируя расширенную последовательность для обработки тем же трансформером; вариант n=8 имеет масштабирование последовательности 8×. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев и выполнения инструкций. Для инференса требуется версия SGLang с патчами, а также пользовательский код архитектуры из репозитория и параметр trust_remote_code. README указывает тип данных bfloat16 и рекомендует настройки запуска, рассчитанные на стабильность и производительность при обработке расширенных последовательностей. В метаданных базовыми компонентами указаны Qwen/Qwen3-8B-Base и tencent/Sequential-Hidden-Decoding-8B-n8; происхождение классифицировано как слияние. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверять в репозитории модели.

Synatra-7B-v0.3-dpo-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель генерации текста, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и maywell/Synatra-7B-v0.3-dpo методом slerp. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; для хранения используются веса Safetensors. Указанная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и диалоговые запросы в формате чата. Её можно применять для создания диалоговых ассистентов, генерации ответов и черновиков текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данные не описывают отдельные ограничения качества или специализированные области применения.

Tess-10.7B-v1.5 — универсальная большая языковая модель семейства Tess, разработанная Miquiztli. Она основана на SOLAR-10.7B и предназначена для генерации текста в диалоговом формате с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других общих задач генерации текста. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и имеет контекст длиной 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. В README указано, что для версии Tess-10.7B-v1.5b опубликованы оптимизации гиперпараметров.

una-cybertron-7b-v2-bf16-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 методом SLERP. Веса представлены в формате BF16; модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Её можно использовать в чат-ботах, для ответов на вопросы и создания текстовых черновиков. В карточке не приведены отдельные оценки качества или сведения о специализации модели. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-34B — большая языковая модель, разработанная 01.AI и обученная с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов. Это базовая, не чатовая версия модели: она предназначена для генерации текста и может использоваться как основа для последующего дообучения и прикладных систем. Модель имеет плотную архитектуру Transformer, совместимую по структуре с Llama, но, согласно карточке, не использует веса Llama и не является её производной. Размер — 33,9 млрд параметров, родная длина контекста — 4096 токенов. Основные языки — китайский и английский; карточка описывает способности к пониманию языка, рассуждениям здравого смысла и чтению с пониманием. Для запуска доступны веса PyTorch и Safetensors. Модель требует значительных вычислительных ресурсов; в README для локального запуска Yi-34B-Chat приводится пример с ускорителем A800 на 80 ГБ. Лицензия — Apache 2.0.

grimjim/zephyr-beta-wizardLM-2-merge-7B — объединённая языковая чат-модель на основе Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. Она сочетает модели HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и lucyknada/microsoft_WizardLM-2-7B методом SLERP с параметром смешивания 0,5. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, выполнения инструкций, рассуждений и создания повествовательного текста. Карточка описывает слияние как эксперимент по изучению влияния объединения моделей на рассуждения и генерацию историй. Основное описание базовой модели указывает на англоязычную чат-модель, поэтому английский — единственный язык, подтверждённый имеющимися сведениями. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов сравнительной оценки качества; как у генеративной языковой модели, ответы могут содержать ошибки или вымышленные сведения.

Карточка модели PS4Research/005Kq3yTVMadlDXH на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15, поэтому описание составлено по ней. Модель PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15 — дообученная PS4Research языковая модель семейства Granite на базе ibm-granite/granite-4.2-30b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 28,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру GraniteForCausalLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Базовая модель IBM описана как многоязычная и предназначенная для рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов, однако README не уточняет, какие именно навыки были предметом дообучения этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для ускорения обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

Acolyte-22B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная rAIfle слиянием LoRA-адаптера Acolyte-LORA с Unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409. Модель содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; для диалогов рекомендуется шаблон Mistral V2 или V3. В метаданных также заявлен интерфейс вызова функций. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README автор оценивает её качество как приемлемое для размера модели; адаптер обучался на наборе случайно выбранных датасетов, подробности предлагается смотреть в карточке Acolyte-LORA. Репозиторий содержит веса Safetensors; автор также упоминает варианты в форматах iMat GGUF и exl2. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ANIMA-Nectar-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Biomimicry-AI/ANIMA-Nectar-v2 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; доступная карточка не описывает более узкую специализацию ANIMA-Nectar-v2. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка содержит сведения о слиянии и конфигурации, но не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения.

binarized-ingotrix-slerp-7b — объединённая языковая модель, созданная liminerity методом SLERP с помощью LazyMergekit из eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B и liminerity/Ingot-7b-slerp-7-forged. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и использует формат SafeTensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты оценивания на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Использование разрешено по лицензии Apache 2.0. Языки, на которых модель специально обучена или проверена, в предоставленных данных не определены.

QuantFactory/bloomz-560m-GGUF — квантованная версия языковой модели BLOOMZ с примерно 560 млн параметров, опубликованная QuantFactory в формате GGUF. По имеющимся данным, модель предназначена для генерации текста и поддерживает многоязычные сценарии, включая ответы на вопросы, классификацию тональности, формулирование поисковых запросов, объяснение понятий и создание художественных текстов. В карточке также указана поддержка программного кода и языков C, C++, C#, Go, Java, JavaScript, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala и TypeScript. Модель обучалась с использованием набора данных bigscience/xP3. Заявлена поддержка широкого набора языков, среди которых английский, французский, испанский, китайский, арабский, хинди, португальский, русский, вьетнамский, телугу, тамильский и многие языки Африки и Азии. Ключевое преимущество — компактный размер и многоязычность, что может облегчать локальный запуск и использование в ресурсно-ограниченных средах. Ограничения связаны с небольшим размером модели: по сравнению с более крупными современными моделями она может уступать им в качестве рассуждений, точности, следовании сложным инструкциям и устойчивости генерации; сведения о длине контекста и конкретном методе квантования в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии bigscience-bloom-rail-1.0. Условия применения следует проверять по полному тексту этой лицензии, включая возможные ограничения и требования к использованию.

Citaman/command-r-28-layer — текстовая модель на архитектуре Cohere, созданная методом слияния SLERP из весов Citaman/command-r-29-layer. Конфигурация объединяет сдвинутые диапазоны слоёв 0–28 и 1–29; сохранённые веса имеют формат safetensors и точность bfloat16. Модель содержит 25,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Подходит для чат-сценариев и генерации ответов на текстовые запросы. Языки в доступных сведениях не определены. Модель выпущена 16 апреля 2024 года. Условия лицензирования в предоставленной карточке не указаны. Поскольку это слияние весов с нестандартной перестановкой диапазонов слоёв, поведение и совместимость могут отличаться от исходной модели; оценок качества в карточке нет.

Citaman/command-r-31-layer — модель генерации текста на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit. Веса объединены методом SLERP из двух срезов модели Citaman/command-r-32-layer; каталог также связывает её с этой базовой моделью как с дообученной. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Её можно применять для ведения беседы и генерации ответов в сценариях с подключёнными инструментами. README и метаданные не описывают специализацию по языкам или предметным областям. В карточке не приведены результаты оценки качества и конкретные ограничения применения. Лицензия в доступных данных не указана.

Это диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Darklord23/finetuned-mistral-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель может использоваться для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализированных областях применения и дополнительных ограничениях качества не приводятся.