III.10Проекты, процессы и операционное управление

Qwen-14b-chat-yarn-32k — разработанная yuyijiong версия Qwen-14b-chat, дообученная для работы с длинным контекстом. Это плотная модель семейства Qwen с 21,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов. В README описаны обучение с Yarn-интерполяцией и QLoRA, а также адаптация для контекста до 32k токенов; в метаданных указан native context 8192 токена. Модель предназначена для китайского и английского языков: она отвечает на вопросы по длинным текстам, извлекает сведения из нескольких документов, суммирует материалы и поддерживает многоходовый диалог. Авторы сообщают о высокой точности поиска сведений в длинном контексте, включая тесты на 50k токенов, и о снижении эффекта «потери в середине». Для длинных входов рекомендуется размещать документы перед вопросом; для быстрого вывода требуется flash-attention2. Среди ограничений авторы отмечают склонность ответов к излишней многословности, ограниченное разнообразие инструкционных данных и снижение среднего результата на C-Eval с 69,1 до 60,8. Модель выпущена по лицензии CC-BY-NC-4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

AquilaChat2-34B — чат-модель семейства Aquila2, разработанная BAAI. Она предназначена для диалогового общения и генерации ответов на текстовые запросы. Модель имеет плотную архитектуру AquilaForCausalLM, содержит 33,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель выпущена в формате PyTorch. В субъективной оценке по восьми направлениям возможностей разработчик сообщает о результатах, близких к GPT-3.5 или превосходящих их. В обучающих данных обнаружили утечку тестовых примеров GSM8K; результаты оценки на GSM8K были исключены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах разработчика.

Aya-23-35B — мультиязычная большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированной архитектуры Transformer с 35 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям. Она предназначена для диалога и генерации ответов на текстовые запросы на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Модель принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы, создания и редактирования текстов, а также перевода и суммаризации. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs. В карточке указано, что Aya 23 — более ранняя версия по сравнению с Aya Expanse.

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct — двуязычная генеративная языковая модель LG AI Research с 7,8 млрд параметров, прошедшая предварительное обучение и настройку на выполнение инструкций. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках. Для обучения использовались 8 трлн отобранных токенов, а настройка включала обучение на примерах и оптимизацию по предпочтениям (SFT и DPO). Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на ряде англоязычных и корейских бенчмарков среди моделей близкого размера. Для работы рекомендуется Transformers версии 4.41 или новее; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия указана как other, а в README отмечено, что условия лицензии были пересмотрены. Модель может выдавать некорректные, предвзятые или устаревшие ответы, а также неподходящий контент. Результаты основаны на закономерностях обучающих данных и могут содержать фактические и языковые ошибки.

HyperLlama3.1-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2. Это плотная причинная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве, поддерживаемых языках или ограничениях.

Llama3-ChatQA-1.5-70B-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Llama3-ChatQA-1.5-70B, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель построена на базовой архитектуре Llama 3 и содержит 70 миллиардов параметров. Основное назначение модели — conversational question answering и retrieval-augmented generation (RAG): ответы на вопросы с опорой на предоставленный контекст, извлечение сведений и суммаризация контекста. Она ориентирована прежде всего на англоязычные сценарии и также может применяться для общего текстового общения. Улучшенная обучающая методика и дополнительные данные для conversational QA повышают возможности работы с таблицами и арифметическими вычислениями. Модель является текстовой и поддерживает генерацию текста; заявленный язык — английский. Рекомендуется явно передавать релевантный контекст и указывать модели сообщать, если ответ отсутствует в нём. README не содержит сведений о размере контекстного окна и конкретном типе квантизации, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Лицензия указана как llama3; условия её применения следует проверять по лицензии исходной модели NVIDIA.

Monstral — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением частей MarsupialAI/Monstral-123B-v2 и MidoriUnko/Behemoth-v2.2-Magnum-v4-123B методом passthrough с помощью mergekit. Модель содержит 169,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия не указана в предоставленных данных, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

Aya 23 8B — многоязычная инструкционно дообученная языковая модель, разработанная Cohere For AI. Представлена в формате GGUF для локального запуска; квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговом режиме, включая общие задачи, рассуждения и обработку запросов на разных языках. Модель содержит около 8 млрд параметров и относится к текстовым моделям. Она поддерживает арабский, китайский, чешский, нидерландский, английский, французский, немецкий, греческий, иврит, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, персидский, польский, португальский, румынский, русский, испанский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. В README указано, что для своего размера модель показывает хорошие результаты в многоязычных задачах и логике, однако конкретные показатели, архитектура и размер контекстного окна не приведены. Для корректной работы в LM Studio рекомендуется использовать шаблон подсказок Cohere Command R. Сильными сторонами модели являются многоязычность, инструкционное обучение и относительно небольшой размер, удобный для локального применения. Ограничения включают возможные неточности, вредные или неуместные ответы, а также отсутствие в предоставленных данных детальной информации о производительности, архитектуре и требованиях к ресурсам. Лицензия модели — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер применения.

GreenOgno-v2-7b-passthrough — текстовая генеративная модель, созданная объединением GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful с помощью LazyMergekit. В конфигурации merge-метод passthrough: слои 0–7 взяты из первой модели, слои 8–31 — из второй; токенизатор объединённый, формат весов — float16 Safetensors. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B имеет акцент на правдивость ответов, а компонент GreenNode обозначен как мультиязычный. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Higgs-Llama-3-70B — языковая модель Boson AI, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоги; для работы используется формат prompt’ов Meta-Llama-3-70B-Instruct, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель специально настроена для ролевых диалогов и старается последовательно придерживаться заданной роли и системного сообщения. Она также предназначена для следования инструкциям и рассуждений в задачах общего назначения. Обучение включало контролируемую настройку на инструкциях и чатах, а затем итеративную оптимизацию предпочтений с участием человеческих разметчиков и внутренних языковых моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка сообщает о настройке поведения, но не приводит здесь численные результаты оценивания: таблицы бенчмарков опущены. Для использования весов указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели Meta-Llama-3-70B.

unsloth/Jan-nano-128k-GGUF — это GGUF-квантизированная версия компактной языковой модели Jan-Nano-128k, разработанной Menlo Research авторами Alan Dao, Bach Vu Dinh и Thinh Le и опубликованной в формате Unsloth Dynamic 2.0. Модель предназначена для генерации текста и исследовательских задач, включая анализ длинных документов, обработку научных статей, синтез информации из нескольких источников, сложные рассуждения и многошаговые диалоги. Она совместима с серверами Model Context Protocol (MCP) и может использоваться локально, в том числе через Jan, с сохранением конфиденциальности данных. Ключевая характеристика модели — нативное контекстное окно до 128 000 токенов, рассчитанное на эффективную работу с длинными контекстами без типичной деградации производительности при их расширении. В README не указаны точный размер модели, базовая архитектура, поддерживаемые языки, модальности и параметры GGUF-квантизации; заявлена поддержка текстовой генерации и языка English. Модель оценивалась на SimpleQA с использованием MCP-методологии, однако численные результаты в предоставленных данных отсутствуют. Сильными сторонами являются большое контекстное окно, ориентация на глубокий анализ и работа с большими объёмами информации, а также возможность локального развертывания. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о размере, аппаратных требованиях, конкретных вариантах квантизации и фактических показателях качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.3 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная Magpie-Align и дообученная на базе Meta-Llama-3-8B. Модель прошла supervised fine-tuning на наборах Magpie с данными на английском и китайском языках, а затем дополнительное обучение предпочтениям методом DPO на наборе UltraFeedback. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации ответов на инструкции и рассуждений; китайские инструкции включены в обучающие данные. В карточке приведены результаты на Alpaca Eval 2, Arena Hard, WildBench и Zero-Eval GSM, однако они не гарантируют аналогичного качества на других задачах или языках. Для работы рекомендуется официальный шаблон чата Llama 3. Лицензия — Meta Llama 3 Community License.

Poro 2 Long Instruct — чат-модель с инструкционной настройкой, разработанная LumiOpen на основе семейства Poro 2 и архитектуры Llama. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 7,5 млрд параметров, полученная объединением базовой модели Poro 2 Long и её версии после supervised fine-tuning. README заявляет контекст до 128 тыс. токенов; метаданные указывают native context 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для суммаризации и анализа длинных документов, вопросов по нескольким документам, генерации текстов, обучения, поддержки клиентов и перевода между финским и английским. В README приведены результаты тестирования следования инструкциям на обоих языках и длинноконтекстных задачах. Качество на английском в приведённых короткоконтекстных тестах уступает Llama 3.1 8B Instruct, тогда как на финском модель показывает более высокие результаты. Возможны фактические ошибки и смещения; навыки на других языках и в узкоспециализированных областях ограничены, а работа с длинным контекстом требует больше памяти и может быть медленнее. Лицензия в метаданных указана как llama3.3.

Magnum-v4-22b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, близким к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полное дообучение Mistral-Small-Instruct-2409; модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 22 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов, написания и редактирования текста, а также следования инструкциям. Она обучалась два эпоха на наборах диалогов и инструкций, включая примеры для письма; заявленный контекст — 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку английского языка, чат-возможностей и интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять на странице модели. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v6 — языковая модель для генерации текста, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения yam-peleg/Experiment26-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Это модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts (MoE), примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалогах, ответах на запросы и рассуждениях. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,63 и результаты AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; это показывает оценивание модели, но не гарантирует аналогичного качества в прикладных сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

munin-neuralbeagle-7b-density-very-low — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она создана с помощью LazyMergekit методом dare_ties: в слиянии участвовали danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B; для NeuralBeagle14-7B заданы плотность 0,1 и вес 0,6, маска int8 и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма — эти возможности описаны для базовой NeuralBeagle14-7B. Она принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

PandafishHeatherReReloaded — объединённая модель для генерации текста, созданная MysticFoxMagic методом slerp с помощью LazyMergekit на основе MysticFoxMagic/HeatherSpell-7b и ichigoberry/pandafish-2-7b-32k. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; при объединении использована точность bfloat16. В метаданных указана лицензия, но её условия здесь не раскрыты.

QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning — инструктивная языковая модель команды Vikhrmodels, созданная полным дообучением Qwen/Qwen3-1.7B методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации ответов, кратких изложений и анализа текстов на русском и английском языках. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Карточка сообщает о специализации на русском языке и приводит результат сравнения в Ru Arena General; он не гарантирует качество для каждой задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а отдельные производные варианты доступны в GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Kaoeiri/Qwenwify2.5-32B-v4.71-ED — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием нескольких моделей семейства Qwen2.5 при помощи mergekit. В README указан метод DARE TIES и базовая модель Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct; в слияние также вошли модели, ориентированные на диалог, рассуждения, ролевые сценарии и японский язык. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Она подходит для диалогов, генерации текста и сценариев ролевого общения; подробные сравнительные оценки качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это instruction-tuned вариант T5Gemma от Google с энкодером и декодером размера B, адаптированный с использованием UL2. Семейство T5Gemma состоит из компактных моделей типа энкодер-декодер, созданных на основе предварительно обученных моделей decoder-only; такая архитектура рассчитана на эффективную генерацию и понимание текста. Модель работает в формате text-to-text и предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений; энкодер также может применяться для классификации и задач понимания текста. Её можно использовать для подготовки черновиков писем и маркетинговых текстов, а также для экспериментов и NLP-разработки. В метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors; длина контекста и число параметров для этой конкретной версии не приведены. Качество зависит от обучающих данных и формулировки задания. Модель может ошибаться в фактах, упускать языковые нюансы и хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами; возможны предвзятые или вредоносные генерации. Лицензия Gemma; применение должно соответствовать политике допустимого использования Gemma.

Tulu 1 Llama 2 70B — языковая модель-ассистент, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это дообученная на смеси публичных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов версия Meta Llama 2 70B с плотной архитектурой Llama и 68,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции; основной язык — английский, длина контекста — 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и выполнения разнообразных текстовых инструкций. Для форматирования запросов используется шаблон с маркерами ролей, описанный в карточке модели. Модель не проходила выравнивание безопасности на этапе RLHF и не снабжена фильтрацией ответов, поэтому может выдавать проблемный контент. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

XVERSE-7B-Chat — многоязычная диалоговая модель, созданная компанией Shenzhen Yuanxiang Technology как версия XVERSE-7B, согласованная для общения. Это плотная decoder-only Transformer-модель с примерно 6,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для многошаговых диалогов, ответов на вопросы и составления кратких пересказов. В обучающих данных представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; в README отдельно отмечены сильные результаты на китайском и английском. Используются BPE-токенизация и словарь размером 100 534 токена. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому результаты следует проверять, а перед внедрением — оценить безопасность для конкретного сценария. Лицензия Apache-2.0.

ALIA-40b-Instruct-2601 — это диалоговая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, разработанная лабораторией Language Technologies Барселонского суперкомпьютерного центра. Модель содержит 38,3 млрд параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Она дообучена на базе BSC-LT/ALIA-40b: после адаптации к длинному контексту проведены обучение на 808 тысячах диалоговых примеров и выравнивание предпочтений методом DPO на 368 тысячах пар ответов. Контекстное окно составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям. Постобучение в первую очередь ориентировано на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество на других языках не гарантируется. Рекомендуются температура генерации 0–0,2 и отказ от repetition penalty. Модель не поддерживает нативный вызов функций и не предназначена для автономных действий; математические рассуждения и генерацию кода следует проверять. Выравнивание безопасности предварительное, возможны нежелательные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это версия с 8 млрд параметров из семейства Aya 23, созданная на основе предварительно обученной модели семейства Command и дообученная следовать инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, хинди и другие. Контекстное окно — 8192 токена. Модель доступна через Transformers и распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 с дополнительными условиями допустимого использования Cohere Labs. Aya-23-8B подходит для многоязычных помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Это более ранняя версия Aya; разработчики указывают на Aya Expanse 8B как на более новую модель. Некоммерческая лицензия ограничивает использование.

Bernstein-120b — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием моделей ShinojiResearch/Senku-70B-Full и Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B. Модель разработана авторами карточки bcse/Bernstein-120b; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 120,1 млрд параметров, формат весов — Safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, поддерживает контекст до 32 764 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный pipeline — text-generation. Карточка также указывает доступность квантованных вариантов Bernstein-120b в репозиториях mradermacher. Данные не описывают конкретную специализацию по предметной области или языкам. Лицензия в предоставленных сведениях не указана; условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Bielik-PL-Minitron-7B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель SpeakLeash и ACK Cyfronet AGH с архитектурой causal decoder-only и 7,35 млрд параметров. Это дообученная и сжатая версия Bielik-11B-v3-Base-20250730: модель прошла структурное прореживание и дистилляцию, затем настройку на следование инструкциям и выравнивание предпочтений. Для диалога используется шаблон ChatML. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения языковых задач на польском и других европейских языках. Она обучалась на корпусе из 32 европейских языков с особым акцентом на польский; README сообщает о сохранении около 90% производительности исходной модели и ускорении вывода до 50% после сжатия. Лицензия Apache 2.0. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы; встроенных механизмов модерации нет, поэтому результаты следует проверять, а для сценариев с требованиями к модерации нужны внешние меры контроля.

Blaze-14B-xElite — дообученная разговорная языковая модель от prithivMLmods на базе архитектуры LLaMA. Она содержит 14,1 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и предназначена для генерации ответов, решения задач на рассуждение и математику, объяснения сложных тем, написания текстов и многоязычных сценариев. В карточке указано обучение на синтетических данных, материалах из открытых источников, академических книгах и наборах вопросов и ответов; для выравнивания использовались SFT и итеративный DPO. Заявлена поддержка английского языка и многоязычных задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Модель может ошибаться, неверно интерпретировать неоднозначные запросы, воспроизводить смещения из обучающих данных и выдавать небезопасные ответы; её знания не обновляются в реальном времени. Для запуска могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы. Результаты Open LLM Leaderboard в карточке ограничены отдельными метриками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных приложениях.

EXAONE 3.5 7.8B Instruct — двуязычная генеративная языковая модель, разработанная LG AI Research и настроенная следовать инструкциям. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста на английском и корейском языках. Модель построена на плотной архитектуре ExaoneForCausalLM, содержит 7,4 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны 32 слоя и групповое внимание с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Модель рассчитана на повседневные сценарии использования языковой модели и обработку длинного контекста. Доступна в формате safetensors для Transformers; для семейства также упомянуты варианты AWQ и GGUF в отдельных репозиториях. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория. Возможны фактические ошибки, устаревшие сведения, предвзятые или неподходящие ответы.

GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5-bf16 — диалоговая модель семейства GigaChat, основанная на ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5. В репозитории указана архитектура DeepseekForCausalLM, формат весов PyTorch bf16 и размер 3,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, поддерживает контекст до 131 072 токенов и русский и английский языки. В этой версии улучшен alignment: в README сообщается о росте результатов Arena Hard RU с 20,8 до 29,6 и Arena General с 41,1 до 49,1; остальные приведённые метрики остались на прежнем уровне. Подходит для ведения диалога и генерации ответов на запросы. Для запуска README приводит пример использования с Transformers, PyTorch и Accelerate; также доступны варианты весов fp32 и int8, а отдельно — сборки GGUF и Ollama. Модель дообучена на базовой версии GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5 и распространяется по лицензии MIT. Результаты метрик отражают сведения из карточки модели; независимые оценки качества и ограничения в предоставленном README не описаны.

IridiumLlama-72B-v0.1 — языковая модель с архитектурой Llama, созданная leafspark путём слияния Qwen2-72B-Instruct, calme2.1-72b и magnum-72b-v1 с помощью model_stock. Модель содержит 71,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — около 32 тысяч токенов. Карточка отмечает разговорный режим и описывает сочетание выразительной прозы Magnum с возможностями Calme. Модель подходит для диалогов, генерации связных текстов и задач, решаемых инструктивными языковыми моделями. Веса размещены в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers; для запуска в исходном виде README указывает около 150 ГБ свободного места и VRAM. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями компонентов.