II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ

MetaMath-Tulpar-7b-v2-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/MetaMath-Tulpar-7b-v2-Slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают на диалоговые возможности. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены оценки качества или отдельные ограничения, поэтому пригодность для конкретных сценариев стоит проверять на собственных примерах.

Карточка модели ariancort/MiniCPM5-2B на Hugging Face совпадает с карточкой developerjeremylive/MiniCPM5-2B-etheroi, поэтому описание составлено по ней. MiniCPM5-2B-etheroi — компактная языковая модель из серии MiniCPM5, представленная в карточке MiniCPM5-2B. Это плотная причинная Transformer-модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 2,2 млрд параметров. Она предназначена для локальных помощников, программных агентов и сценариев, где важны небольшие требования к ресурсам и длинный контекст. Модель генерирует текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке отмечены навыки программирования, математики, понимания длинного контекста, следования инструкциям и работы с инструментами; метаданные также указывают разговорный сценарий. Модель рассчитана на английский и китайский языки и доступна в формате safetensors для Transformers; README описывает локальный запуск на GPU и CPU и серверный запуск через vLLM и SGLang. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или оскорбительными; выводы по медицине, финансам, праву и политике не проверены экспертами и не являются профессиональной консультацией. README не указывает отдельную базовую модель для этой версии.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Alpaca-52k-v0.1 — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием набора инструкций Alpaca из 52 тысяч примеров. Она предназначена для генерации текста по инструкциям и ответов на запросы в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и подходит для широких задач следования инструкциям; в карточке приведены результаты оценивания на наборах для рассуждений и понимания текста. Она выпущена в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит подробностей о целевых языках или ограничениях качества, поэтому они здесь не уточняются.

Jackrong/MLX-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-4bit — это языковая модель для генерации текста и задач, требующих рассуждений. Модель разработана Jackrong и представляет собой версию Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled, преобразованную в формат MLX с использованием mlx-lm 0.30.7. Модель предназначена для диалоговой генерации и reasoning-сценариев на английском и китайском языках. Она основана на архитектуре Qwen3.5 с размером 9 млрд параметров и использует 4-битное представление, что уменьшает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией. В метаданных также указаны обучение или настройка на наборах Jackrong/Qwen3.5-reasoning-700x и nohurry/Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered. К сильным сторонам относятся специализация на рассуждениях, поддержка английского и китайского языков и совместимость с экосистемой MLX через библиотеку mlx-lm. Ограничения включают неизвестную длину контекста и отсутствие сведений о мультимодальности; по назначению это текстовая модель. Использование распространяется на условиях лицензии Apache-2.0.

Nex-N2.5-Pro — мультимодальная агентная модель из семейства Nex-N2.5, разработанная компанией Nex-AGI. Она предназначена для выполнения долгих многоэтапных задач в реальных средах, включая работу с компьютером и браузером, автономный запуск и тестирование программ, научные исследования, работу со знаниями и сложные продуктивные сценарии. Модель продолжает мультимодальную основу Nex-N2 и ориентирована на компьютерное использование, веб-навигацию и визуально обоснованные действия. Она способна воспринимать визуальную информацию как интерфейс взаимодействия со средой, проверять результаты своих действий и корректировать дальнейшее выполнение задачи. В README не указаны точный размер модели, архитектура, длина контекста и перечень поддерживаемых языков. Заявлены результаты в задачах программирования, агентных рабочих процессах, компьютерном использовании и мультимодальном понимании; среди приведённых оценок Pro показывает 82,7 балла в Terminal-Bench 2.1, 61,2 в SWE-Bench Pro и 55,8 в DeepSWE v1.1. Сильными сторонами модели являются ориентация на длительные автономные сценарии, работа с визуальной обратной связью, браузерами и компьютерами, а также способность к самокоррекции и выполнению программных задач. Ограничения, требования к аппаратным ресурсам и практические особенности развёртывания в README не описаны. Для модели указана лицензия Apache-2.0; веса заявлены как открытые, а также доступен hosted-доступ через OpenRouter.

Карточка модели PS4Research/NfEJUrTPxT77xQ8f на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/0VOz3fgU0qp4lVar, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/0VOz3fgU0qp4lVar — дообученная модель генерации текста на архитектуре Olmo 3, созданная PS4Research на основе allenai/Olmo-3.1-32B-Think. В карточке указано, что для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face; модель содержит 31,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс поддерживает вызов инструментов. Базовая модель ориентирована на английский язык и задачи рассуждений, в том числе математику и программирование. Сведений о специальных улучшениях, полученных при дообучении, в карточке нет. Лицензия — Apache-2.0.

OLMo-2-1124-13B-DPO-Preview — англоязычная плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 2, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это вариант OLMo-2 на 13,2 млрд параметров, прошедший supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3, а затем обучение методом DPO на данных предпочтений. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и широкого круга задач генерации текста; карточка отмечает задачи MATH, GSM8K и IFEval. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает чат-шаблон и имеет контекстное окно 4096 токенов. Она рассчитана прежде всего на английский язык. Веса распространяются в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что у OLMo 2 ограничено обучение безопасности, поэтому модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах; встроенной фильтрации ответов нет. Сведения о качестве следует рассматривать с учётом того, что это предварительный DPO-вариант.

Ornith-1.5-9B-MXFP4_Hybrid-Imatrix-GGUF — это квантизированная GGUF-сборка модели Ornith-1.5-9B, разработанной Ornith AI и опубликованной пользователем jashepp. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, агентного использования, работы с инструментами и особенно для программирования и редактирования кода. Она ориентирована на задачи, где важны следование инструкциям, планирование и пошаговое рассуждение; автор рекомендует сохранять режим reasoning/thinking включённым. Модель имеет размер 9B параметров и распространяется в нескольких вариантах смешанной точности с использованием MXFP4, Q8_0 и F16. В сборках применена importance matrix (imatrix), а точность распределена по слоям вручную: наиболее чувствительные компоненты и общие части модели сохраняются в более высокой точности, тогда как разреженные экспертные блоки сжимаются до MXFP4. Доступны файлы размером примерно от 4,77 до 11,4 ГБ. Заявлен английский язык; модель относится к текстовым генеративным моделям и основана на архитектуре и весах Ornith-1.5-9B. Сильными сторонами являются улучшенное следование инструкциям, рассуждение, агентные сценарии и сохранение качества при снижении требований к памяти благодаря гибридной квантизации. Ограничения включают компромисс между размером и качеством в разных вариантах, отсутствие в README сведений о длине контекста, поддерживаемых языках помимо английского и подробных количественных результатах. Модель распространяется по лицензии MIT.

duyntnet/Phi-3-mini-128k-instruct-imatrix-GGUF — это набор пере-квантизированных GGUF-файлов модели Phi-3 Mini-128K-Instruct, разработанной Microsoft и повторно опубликованной пользователем duyntnet. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, следования инструкциям, многошагового общения, решения задач и работы с длинным контекстом. Указана поддержка английского языка и текстовой модальности. Версия ориентирована на улучшенное понимание кода на Python, C++, Rust и TypeScript, более структурированные ответы, многоэтапное следование инструкциям, рассуждения и обработку длинного контекста. В README заявлена длина контекста 128K токенов; также указано, что модель поддерживает системный тег <|system|>. Формат GGUF позволяет запускать её через llama.cpp, JanAI, KoboldCPP, text-generation-webui и Ollama. Данные о точной архитектуре, количестве параметров и конкретных вариантах квантизации не приведены, поэтому характеристики производительности и требования к ресурсам определить нельзя. Модель подходит для локального запуска, чат-ассистентов, генерации и анализа текста, программирования и сценариев, требующих обработки больших документов или продолжительного диалога. Ограничения включают отсутствие заявленной поддержки других языков, а также возможные потери качества, связанные с квантизацией. Лицензия обозначена как other, но её условия в README не раскрыты; перед использованием необходимо ознакомиться с лицензией исходной модели и опубликованного набора файлов.

Qwen3-24B-A4B-Freedom-HQ-Thinking-Abliterated-Heretic-NEOMAX-Imatrix-GGUF — текстовая generative-модель, опубликованная пользователем fair322. Она собрана на базе шести моделей Qwen3 4B, включая варианты с дистилляцией рассуждений из Jan, Apollo, Claude, Gemini и Polaris Alpha, после применения метода Heretic для удаления или снижения ограничений на отказы. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска и генерации текста. Модель рассчитана на широкий круг задач: программирование, математику, обучение, ответы на вопросы, написание художественных текстов, ролевые сценарии, фантастику, романтику, хоррор и материалы для взрослой аудитории. Заявлены режим полного рассуждения, сжатые планы перед ответом и контекст до 256K токенов. Архитектура представляет собой плотную Mixture of Experts из шести экспертов по 4B параметров; по умолчанию активен один эксперт, но можно задействовать от одного до шести, что соответствует заявленным уровням мощности от 4B до 24B параметров. Сильными сторонами являются большой контекст, масштабируемая вычислительная нагрузка, поддержка рассуждений, широкий спектр сценариев и сниженная склонность к отказам. Модель ориентирована преимущественно на английский язык. Ограничения включают возможную необходимость явно задавать желаемый уровень подробности, ненормативной лексики или содержания для получения нужного стиля, а также отсутствие гарантий безопасности и фильтрации: модель описана как uncensored и может генерировать потенциально чувствительный или неприемлемый контент. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-4B-MDOPSA — плотная языковая модель на 3,7 млрд параметров, созданная Tuwhy на основе Qwen/Qwen3-4B. Это многодоменный чекпойнт, дообученный методом On-Policy Self-Adaptation (OPSA) с акцентом на математику и программирование. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и кода, а также решения математических задач; заявленный контекст составляет 40 960 токенов. Модель поставляется в формате BF16 Safetensors для Transformers и использует лицензию Apache 2.0, как и базовая модель. Карточка указывает чекпойнт на шаге 319 (320 обновлений оптимизатора). Данных о сравнительных результатах или конкретных ограничениях качества в карточке нет.

Это квантизированная в формате GGUF BF16 версия модели Qwen3.8-27B-Brainwaves-WFH-BF16 от nightmedia, подготовленная mradermacher. Репозиторий содержит взвешенные imatrix-кванты, включая варианты для разных требований к размеру и качеству; README также приводит вариант IQ1_S размером 7,2 ГБ и IQ1_M размером 7,7 ГБ. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом и инструкционном режиме. Метаданные указывают на применение в программировании, математике, рассуждениях и творческом письме; заявлены английский, китайский, японский и испанский языки. Для использования требуются совместимый с GGUF движок и выбранный файл квантизации. Лицензия — Apache-2.0.

Solstice-AI/Qwen3.8-27B-TURBO-Fable-Cold-Fusion-NEO-CODER-GGUF — это набор моделей в формате GGUF на базе Qwen3.8-27B, первоначально разработанной Qwen / Alibaba Cloud. Некорректированные и оптимизированные для программирования веса предоставлены DavidAU, а сборка и упаковка выполнены Solstice-AI. Модель ориентирована на генерацию и анализ кода, агентные сценарии, сложное алгоритмическое проектирование, математические рассуждения и задачи, связанные с SWE-bench. Также заявлена поддержка обработки изображений через отдельный мультимодальный vision-проектор mmproj-BF16.gguf. Основная модель имеет размер 27B параметров и поставляется в вариантах квантования от Q4_K_M до Q8_0; рекомендуемый Q4_K_M занимает около 16,81 ГБ. Заявлены контекст до 131 072 токенов, языки English и Chinese, управление интенсивностью рассуждений через reasoning_effort, детерминированный XML-вызов инструментов и поддержка Multi-Token Prediction для speculative decoding. Для ускорения вывода доступны MTP-модели и DSpark drafter; README заявляет ускорение speculative decoding до 1,8 раза. Сильные стороны модели — специализация на программировании, поддержка многофайлового рефакторинга, инструментального взаимодействия, мультимодального ввода и нескольких уровней точности. Ограничения включают значительные требования к памяти, зависящие от выбранного квантования, а также необходимость совместимого программного обеспечения и отдельных компонентов для vision и speculative decoding. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwerus-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная mlabonne слиянием моделей PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct методом DARE-TIES. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для задач рассуждения и решения математических задач. Модель основана на архитектуре Qwen2, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 131 072 токена. В метаданных также указана возможность работы через интерфейс вызова инструментов. Карточка приводит результаты оценки на AIME 2024 и MATH-500; в этих тестах Qwerus-7B показала более низкие значения, чем Qwen2.5-7B-Instruct. Поддерживаются китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки. Модель распространяется под лицензией MIT.

Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель команды SpeakLeash и центра ACK Cyfronet AGH, созданная при участии NVIDIA. Это причинная декодерная модель с 7,35 млрд параметров для диалогов и выполнения инструкций; она использует шаблон чата ChatML и распространяется в формате Safetensors для Transformers. Модель получена сжатием и дообучением Bielik-11B-v3-Base-20250730: структурная обрезка и дистилляция знаний сократили число параметров на 33,4%, после чего модель прошла настройку инструкций и выравнивание предпочтений. Она предназначена для генерации ответов и решения языковых задач на европейских языках; особое внимание при обучении уделено польскому. Авторы сообщают о восстановлении примерно 90% производительности исходной модели и ускорении вывода до 50%. Лицензия Apache 2.0. Модель может ошибаться и выдавать предвзятый, оскорбительный или иной нежелательный текст; встроенных механизмов модерации нет. Ее ответы не следует считать проверенными фактами.

GPT-OSS-Swallow-20B-RL-v0.1 — двуязычная языковая модель Токийского научного института (Tokyo Tech), созданная на основе GPT-OSS-20B с продолжением предобучения, дообучением на инструкциях и обучением с подкреплением по проверяемым наградам. Модель предназначена для диалога на японском и английском языках, а также для решения задач по математике, программированию и естественным наукам. Архитектура — GPT-OSS MoE; в метаданных указано 1,6 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. Разработчики сообщают об улучшенной работе с японским языком и переводом между японским и английским, при сохранении или усилении возможностей в математике и программировании. Для воспроизводимого запуска рекомендуют vLLM и уровень reasoning effort medium. Хотя заявленное окно контекста составляет 131 072 токена, модель не обучали и не проверяли на задачах длиннее 32 тысяч токенов; для практического использования авторы рекомендуют контекст не более 32 768 токенов. Модель специально не обучалась вызову инструментов и не гарантирует стабильное управление режимом рассуждений или самоидентификацию. Карточка отмечает раннюю стадию разработки и отсутствие специальной настройки на безопасность и соответствие намерениям пользователя. Лицензия — Apache-2.0.

Hermes-3-Llama-3.1-405B-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели Hermes-3-Llama-3.1-405B, разработанной NousResearch и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, ролевых сценариев, следования инструкциям, работы с ChatML, function calling и вывода в формате JSON. Указана поддержка английского языка и текстовая модальность. Модель основана на архитектуре Llama 3.1 и содержит 405 миллиардов параметров. Доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_L, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_XS и другие, размером примерно от 93,5 до 431,24 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют значительно больше оперативной или видеопамяти; низкие уровни позволяют экономить ресурсы ценой снижения качества. Квантизации созданы с использованием llama.cpp и imatrix, запуск рекомендуется через LM Studio. Сильными сторонами являются большой размер модели, поддержка инструкций, диалогового формата, function calling и JSON mode, а также широкий выбор вариантов квантизации. Ограничениями выступают исключительно текстовая специализация, заявленная языковая поддержка английского языка и очень высокие требования к памяти даже у компактных вариантов. Контекстное окно в представленном README не указано. Модель распространяется по лицензии llama3.

bark07/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная разработчиком bark07 диалоговая текстовая модель на архитектуре Llama, основанная на kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Она предназначена для генерации текста в формате диалога; исходная модель также поддерживает программирование, математику и вызов инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные характеристики обучения Persona или сравнительные результаты.

cyankiwi/Laguna-S-2.1-AWQ-INT4 — квантизированная версия Laguna S 2.1 от poolside, подготовленная cyankiwi в формате AWQ INT4. Это текстовая модель text-to-text для агентного программирования, работы с инструментами и долгих многошаговых задач. Модель поддерживает интерleaved reasoning между вызовами инструментов и рассчитана на использование в vLLM, SGLang, Transformers, TRT-LLM и llama.cpp. Базовая модель содержит 118 млрд параметров, из которых около 8 млрд активируются на каждом токене, и использует Mixture-of-Experts с 256 маршрутизируемыми экспертами и одним общим экспертом. Архитектура включает 48 слоёв, grouped-query attention, 12 слоёв глобального внимания и 36 слоёв sliding-window attention с окном 512 токенов. Контекстное окно составляет 1 048 576 токенов, словарь — 100 352 токена. Поддерживаются английский, китайский, хинди, арабский, русский, японский, корейский, нидерландский, французский и испанский языки; модальность — текстовая. Ключевые преимущества — большое контекстное окно, эффективная MoE-архитектура, поддержка рассуждений и сценариев с инструментами, а также снижение требований к хранению и инференсу благодаря INT4-квантизации; размер файла указан как 76,83 ГБ. Ограничения включают высокие требования к вычислительным ресурсам даже в квантизированном виде и возможные потери качества из-за квантизации по сравнению с исходной точностью. Модель распространяется по лицензии OpenMDW-1.1, допускающей свободное использование и изменение для коммерческих и некоммерческих целей.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — англоязычная диалоговая модель Allen Institute for AI (AI2), основанная на архитектуре Llama 3.1 и дообученная на модели allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO. Это плотная causal language model с 69,5 млрд параметров; карточка указывает контекст до 131 072 токенов и загрузку через Transformers. Модель входит в семейство Tülu 3, для которого AI2 публикует данные, код и рецепты постобучения. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям, генерации текста, математических задач и проверки выполнения сложных инструкций. В карточке упомянуты MATH, GSM8K и IFEval. Основной язык — английский. Лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement. У модели ограничено обучение безопасности; она может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Для надёжного применения в пользовательских сценариях следует учитывать необходимость фильтрации ответов. README рекомендует для запуска через vLLM ограничивать длину модели до 8192 токенов из-за длинного шаблона диалога, хотя метаданные указывают нативный контекст 131 072 токена.

MotherEarth-Hermes-8B — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе MotherEarth/MotherEarth-1.0-8B и mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated. Она построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. В конфигурации с V-образным распределением весов вклад Hermes усилен на входе и выходе, а средние слои ориентированы на WizardMath. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Nanbeige4-3B-Thinking — компактная языковая модель с 3,5 млрд параметров из четвёртого поколения семейства Nanbeige, разработанная командой Nanbeige. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama, предназначенная для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих рассуждений. Модель обучали на корпусе из текстов, книг, кода и научных публикаций, а затем дообучали на примерах с длинными цепочками рассуждений, дистиллировали от флагманской модели Nanbeige и совершенствовали с помощью многоэтапного обучения с подкреплением. В README заявлены применения в математике, науке, творческом письме и использовании инструментов. Поддерживается контекст до 65 536 токенов; метаданные указывают английский и китайский языки. Модель опубликована в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сильные стороны — акцент на рассуждениях при сравнительно небольшом размере и обучение на проверяемых задачах и данных с длинными цепочками рассуждений. Модель может выдавать предвзятые или дискриминационные и другие неожиданные ответы; результаты требуют проверки, особенно при использовании инструментов или в чувствительных сценариях.

NeoHorse-1-4B — плотная причинно-языковая модель примерно на 3,4 млрд параметров, разработанная TokenRhythm дообучением Qwen/Qwen3.5-4B. Это прототип для текстовых агентных сценариев: диалогов, вызова инструментов, программирования, рассуждений и следования инструкциям. Модель распространяется в формате Safetensors; карточка указывает контекст до 262 144 токенов и совместимость с Transformers, а README описывает локальный запуск через SGLang и vLLM с OpenAI-совместимым API. В README заявлен прирост среднего результата на десяти бенчмарках относительно исходной Qwen3.5-4B. Выпуск содержит только языковые веса: визуальные веса отсутствуют, поэтому этот репозиторий предназначен для текстового вывода, даже несмотря на мультимодальные возможности базовой модели. Фактическая длина контекста при обслуживании зависит от памяти GPU и настроек сервера. Лицензия — Apache-2.0.

OLMo 2 32B DPO March 2025 — диалоговая языковая модель Ai2, разработанная для исследований и применения в задачах генерации текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 с архитектурой Olmo2ForCausalLM и 31,7 млрд параметров; она принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Модель прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3, а затем обучение методом DPO на данных предпочтений. Она предназначена для диалога, выполнения инструкций и разнообразных задач, включая математические рассуждения и проверку следования инструкциям. Весовые файлы доступны в формате PyTorch. Модель выпущена Ai2 под лицензией Apache 2.0. В карточке отмечено, что обучение безопасности ограничено: ответы могут содержать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах.

OLMo-2-1124-7B-DPO-Preview — диалоговая языковая модель Allen Institute for AI (AI2), основанная на плотной архитектуре OLMo 2 и содержащая 6,9 млрд параметров. Она дообучена методом DPO на варианте набора Tülu 3 после supervised fine-tuning; базовая модель в метаданных указана как allenai/OLMo-2-1124-7B-SFT. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый шаблон и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалога, выполнения инструкций, ответов на вопросы и решения разнообразных задач, включая математические задачи и следование формату. В первую очередь она рассчитана на английский язык. Веса доступны в формате PyTorch и распространяются по лицензии Apache 2.0. Карточка предупреждает, что обучение безопасности ограничено: без дополнительной фильтрации модель может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Перед использованием в пользовательских сценариях следует самостоятельно оценить качество и организовать необходимые меры контроля.

OpenHermes-Mixtral-8x7B — инструктивная языковая модель на архитектуре Mixtral MoE, созданная дообучением Mistral AI Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. Модель разработана автором репозитория orangetin и обучена в течение трёх эпох на датасете OpenHermes, опубликованном Teknium. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста по запросу. Она поддерживает многоходовые беседы и системные инструкции через шаблон запросов LLaMA 2; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель имеет 7,1 млрд параметров по метаданным и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка указывает английский язык; качество на других языках отдельно не описано.

SDLM-3B-D4 — языковая модель OpenGVLab, представленная в работе Sequential Diffusion Language Models. Это дообученная версия Qwen2.5-3B: плотная архитектура семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое применение. Модель использует последовательное блочное предсказание с маскированием, декодирование по самому длинному уверенному префиксу и повторное использование KV-кэша. Такой подход сочетает предсказание блоков в диффузионной схеме с заданным порядком декодирования. Модель предназначена для генерации текста, в том числе ответов в диалоге, и может быть полезна там, где важно ускорить вывод. Авторы сообщают о примерно двукратном ускорении относительно сопоставимых авторегрессионных моделей при сходном качестве и до пятикратного ускорения относительно других диффузионных языковых моделей; результаты зависят от порога уверенности и сценария оценки. Контекст — до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык; лицензия — Apache-2.0. Для запуска в README приведены зависимости Transformers 4.37.2 и PyTorch не ниже 2.5.0.

SUS-Chat-34B — двуязычная диалоговая модель на 33,9 млрд параметров, совместно выпущенная Южным университетом науки и технологий и IDEA-CCNL. Это плотная модель семейства LLaMA, дообученная на базе 01-ai/Yi-34B на высококачественных инструкциях; веса доступны в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям на китайском и английском языках, включая многошаговые запросы, математику, рассуждения и задачи общего назначения. Контекстное окно составляет 8192 токена; карточка сообщает о специальном обучении для многоходовых диалогов и работы с длинным контекстом. Разработчики приводят результаты тестов на задачах знаний, рассуждений и здравого смысла, однако модель прошла только supervised fine-tuning и не обучалась на человеческих предпочтениях. Поэтому ответы могут содержать галлюцинации и ошибки, а качество зависит от настроек генерации.

Atom-Olmo3-7B — языковая модель VANTA Research для диалога и совместного решения задач. Она создана дообучением Olmo-3-7B-Instruct с помощью LoRA и ориентирована на итеративное обсуждение идей, структурированный анализ и понятные образовательные объяснения. Модель содержит 6,9 млрд параметров, использует архитектуру Olmo3 и формат Safetensors; для диалога доступны текстовые входы и выходы. В карточке указана рекомендуемая длина контекста 4096 токенов, тогда как метаданные каталога указывают native context в 65536 токенов. Модель подходит для мозговых штурмов, объяснения сложных понятий, обобщения исследований и структурирования решений. Она рассчитана прежде всего на английский язык и может отвечать чрезмерно подробно; скорость генерации, по заявлению карточки, ниже примерно в пять раз по сравнению с более компактными специализированными моделями. Модель наследует ограничения знаний и возможные смещения базовой модели, поэтому факты следует проверять. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование.

simplyinquisitive/code-stral-7B-B — языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом passthrough из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-community/Codestral-22B-v0.1. Она использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы на инструкции и помощь с кодом. Модель содержит 14,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. В карточке нет сведений об отдельных языковых тестах или гарантиях качества; возможности модели унаследованы от объединённых чекпойнтов и могут отличаться от их характеристик.