III.10Проекты, процессы и операционное управление

Jackalope 7B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе Mistral 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и многоходового диалога; README указывает контекст до 32 768 токенов. Модель обучали полным дообучением на подборке данных SlimOrca и других открытых наборах, включая PIPPA, материалы LDJnr, MetaMathQA и RiddleSense; для диалога используется шаблон ChatML. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации рассуждений и художественного текста. В README отмечено, что по оценкам HF Leaderboard она немного уступает MistralOrca, но рассчитана на более общее применение и поддерживает многоходовой чат. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix-2.1 — текстовая генеративная модель семейства Llama 3.1, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких языковых моделей методом TIES через mergekit. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B; в слияние также вошли Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct и две модели TitanFusion от bunnycore. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения; README не приводит отдельные оценки качества или подробные сценарии применения. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Poro 2 70B Instruct — разговорная модель с открытыми весами, разработанная совместно AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и High Performance Language Technologies (HPLT). Она дообучена методами SFT и DPO на базе Poro 2 70B Base, продолжавшей предобучение на основе Llama 3.1 70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для ответов на вопросы, создания текстов, образовательных и клиентских помощников, а также перевода между финским и английским. В карточке отмечены дополнительные способности к программированию и математике и интерфейс для вызова инструментов. Оценки в карточке показывают сильные результаты на финских задачах следования инструкциям при сохранении хороших результатов на английском. Модель может ошибаться, воспроизводить предубеждения обучающих данных или выдавать неподходящий и спорный контент; её навыки на языках помимо финского и английского ограничены. Лицензия — Llama 3.3 Community License.

RefalMachine RuadaptQwen2.5-32B-Pro-Beta — русскоязычная адаптация модели T-pro-it-1.0, опубликованная RefalMachine. Она основана на плотной архитектуре Qwen2.5 с 32 млрд параметров и предназначена для диалоговой генерации текста на русском языке. Модель объединяет базовые модели Qwen/Qwen2.5-32B и t-tech/T-pro-it-1.0, а затем адаптирована с помощью замены токенизатора, продолженного предобучения на русскоязычном корпусе и техники Learned Embedding Propagation (LEP). В метаданных указан контекст 32 768 токенов. Расширенный токенизатор на основе cl100k и униграммного словаря размером 48 тысяч токенов, по заявлению авторов, повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно T-pro-it-1.0 при сравнении на одинаковых последовательностях. Модель подходит для русскоязычного диалога, ответов на вопросы и написания текстов; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы отражают данные обучения, а предобучение исходной сторонней модели ими не контролировалось; результаты оценки качества в карточке приведены не полностью.

SlimOrca-Llama-3-8B-GGUF — это квантизированная GGUF-версия текстовой генеративной модели SlimOrca-Llama-3-8B, разработанная на основе оригинальной модели ajibawa-2023/SlimOrca-Llama-3-8B. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель обучена на наборах данных Open-Orca/SlimOrca и ajibawa-2023/SlimOrca-ShareGPT. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке, включая ответы на вопросы, решение задач с выбором ответа, суммаризацию, написание обзоров, формулирование гипотез, создание историй и статей. Архитектура относится к семейству Llama 3, размер — 8 миллиардов параметров. Модель поддерживает текстовую модальность; размер контекста в README не указан. Для работы рекомендуется форматирование запросов по шаблону с ролями system, user и assistant. Репозиторий содержит варианты квантизации от IQ1 до Q8 с размером файлов примерно от 2,01 до 8,54 ГБ. Варианты Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL и IQ4_XS отмечены как рекомендуемые благодаря удачному соотношению качества и размера. Более компактные варианты снижают требования к оперативной памяти, но могут заметно уступать в качестве; IQ1-варианты имеют крайне низкое качество и не рекомендуются. Лицензия модели — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowYam — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamM7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализацию, поэтому модель можно описать как универсальную генеративную языковую модель.

Tess-72B-v1.5b — универсальная большая языковая модель из серии Tess, разработанная migtissera и обученная на базе Qwen-72B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 71 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов в формате SYSTEM/USER/ASSISTANT. Контекст модели составляет 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель подходит для ответов на вопросы, помощи с текстовыми задачами и рассуждений общего назначения. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 77,30 и результаты ARC и HellaSwag. Поддерживаемые языки и прикладные специализации отдельно не заявлены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели.

BgGPT-7B-Instruct-v0.1 — болгарская инструкционная языковая модель, созданная Институтом INSAIT при Софийском университете на основе Mistral-7B-v0.1. Это плотный авторегрессионный трансформер с 7,1 млрд параметров, дообученный на болгарских веб-данных, специализированных болгарских наборах и машинных переводах англоязычных датасетов. Английские данные также использовались для сохранения навыков английского языка и логических рассуждений. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций на болгарском языке, а также может работать с английским текстом. Контекст составляет до 32 768 токенов. Токенизатор расширен для более эффективной обработки болгарских слов на кириллице; для инструкций в исходной карточке указаны маркеры [INST] и [/INST]. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать ошибочные или неподтверждённые сведения; карточка не приводит подробных оценок таких ошибок или гарантий качества.

mondk/claude-llama-8B-think — дообученная модель на архитектуре Llama 3.3, опубликованная mondk. Она предназначена для диалогов и генерации текста с упором на рассуждения; README описывает её как модель с интегрированным мышлением и отсылкой к стилю Claude. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка связывает модель с базовой DavidAU/Llama3.3-8B-Instruct-Thinking-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning и указывает датасет mondk/claude-sonnet5-jsonl. Метаданные заявляют поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Её можно использовать для диалоговых ответов, генерации текста и задач, где полезны многошаговые рассуждения. README содержит мало сведений о качестве и проверках, поэтому заявленный акцент на рассуждениях не следует считать подтверждением точности; поведение модели также может отличаться от Claude.

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она получена слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и другого текста общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

GAIA — модель семейства Gemma 3, разработанная ABRIA, CEIA при Федеральном университете Гояса, Nama, Amadeus AI и Google DeepMind для работы с бразильским португальским языком. Это плотный декодерный Transformer с генерацией текста; модель основана на google/gemma-3-4b-pt и дообучена непрерывным предобучением на корпусе примерно из 13 млрд португалоязычных токенов, после чего слияние весов помогло восстановить следование инструкциям и диалоговый режим. В метаданных указаны архитектура Gemma3ForConditionalGeneration, поддержка изображений и текста, библиотека Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и создания текстов на бразильском португальском. Её также можно адаптировать для анализа тональности, классификации документов, корпоративных RAG-систем и чат-ботов поддержки. В оценках на португалоязычных тестах GAIA улучшила результат базовой модели на ENEM 2024, сохранив сопоставимые результаты на других упомянутых тестах. Лицензия — Gemma. Модель может воспроизводить предвзятости обучающих данных и уверенно генерировать фактические ошибки; важные сведения следует проверять. Качество работы на языках, отличных от португальского, существенно ниже. Для чувствительных решений требуется человеческий контроль.

alpindale/gemma-7b-it — диалоговая инструктивная версия Gemma, семейства компактных открытых языковых моделей Google. Это плотная авторегрессионная модель-декодер для генерации текста; в репозитории указаны 8,2 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors. Карточка описывает Gemma как англоязычную модель, подходящую для диалога, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений. Модель можно применять для чат-ботов и виртуальных помощников, подготовки черновиков и творческих текстов, краткого пересказа документов и исследования текстовых коллекций. Относительно компактный размер допускает запуск на персональных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре, хотя практические требования зависят от конфигурации. README указывает Google как разработчика семейства Gemma; идентификатор репозитория сам по себе не подтверждает отдельное авторство alpindale или конкретную историю происхождения этой копии. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют. Ответы могут содержать фактические ошибки и устаревшие сведения; качество зависит от обучающих данных и формулировки запроса. Модель может хуже справляться с нюансами языка, сложными открытыми задачами и здравым смыслом, а также отражать предвзятости данных; для пользовательских приложений нужны проверка результатов и меры безопасности.

Josiefied-Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v4 — диалоговая языковая модель, разработанная Gökdeniz Gülmez и дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Это плотная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров в формате Safetensors; она предназначена для генерации текста и общения в чате. Модель ориентирована на менее ограниченные ответы, хотя автор отмечает, что на экстремальные запросы она всё ещё может реагировать сдержанно. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский, немецкий, французский, испанский, португальский, итальянский, русский, китайский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки. Для обработки более длинного контекста README описывает масштабирование YaRN, которое может снижать производительность на коротких текстах при статической настройке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает о возможных ограничениях и рекомендует использовать её на свой риск; приведённые в карточке результаты оценки не гарантируют качества для конкретных задач.

ThomasBaruzier/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — это инструкционная языковая модель семейства Llama 3.2, представленная в формате GGUF. По идентификатору модели, она основана на версии с примерно 3 миллиардами параметров и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях. Базовая разработка Llama 3.2 принадлежит Meta, а данный вариант опубликован пользователем ThomasBaruzier. Модель предназначена для задач текстовой генерации, ответов на вопросы, диалогов, преобразования и обобщения текста, а также других сценариев, где требуется компактная instruction-tuned LLM. В карточке заявлены языки English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish и Thai. Архитектура, точный размер контекста, конкретный тип квантования и поддерживаемые модальности в README не указаны; формат GGUF обычно используется для локального инференса, но параметры конкретной сборки здесь не описаны. К сильным сторонам относятся относительно небольшой размер, инструкционная настройка и многоязычная ориентация, что может упростить локальный запуск и интеграцию в приложения с ограниченными ресурсами. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных результатов оценивания, сведений о качестве на отдельных языках и характеристик производительности; как и другие генеративные модели, она может ошибаться и требует проверки результатов. Модель распространяется по Llama 3.2 Community License Meta с требованиями к атрибуции, маркировке продуктов, соблюдению Acceptable Use Policy и специальным условиям для организаций с более чем 700 миллионами месячных активных пользователей.

Llama3-ChatQA-1.5-8B — разговорная языковая модель NVIDIA для ответов на вопросы и систем генерации с дополнением извлечёнными данными (RAG). Она дообучена на базе Llama 3 с улучшенной методикой ChatQA и дополнительными данными для разговорных вопросов, табличных запросов и арифметических вычислений. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель рассчитана прежде всего на ответы по предоставленному контексту: это могут быть целые документы, помещающиеся в контекст, или найденные поиском фрагменты. Она поддерживает разговорный формат и ориентирована на английский язык. В README приведены результаты оценки на наборах разговорного QA и RAG; качество зависит от контекста и сценария, поэтому ответы следует проверять, особенно при вычислениях и работе с таблицами. Лицензия — Llama 3 License.

Locai L1-Large — диалоговая языковая модель Locai Labs, дообученная на базе Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 методом постобучения Forget-Me-Not. Это модель семейства Qwen3 MoE с 18,2 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Она предназначена для генерации ответов и следования инструкциям, а также подходит для математических и научных рассуждений. Разработчики сообщают об улучшении следования инструкциям и устойчивости к вредоносным запросам, сохраняя при этом математические и научные способности базовой модели. Модель поддерживает несколько языков; отдельно заявлено улучшение для валлийского, ирландского, шотландского гэльского, баскского, армянского, тагальского и суахили. Для модели указана лицензия Apache-2.0. Заявленные в карточке результаты бенчмарков приведены разработчиками и сами по себе не гарантируют аналогичного качества на пользовательских задачах.

MeliodasPercival_01_T3qT3qm7 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T5Gemma-9B-9B-UL2-IT — англоязычная instruction-tuned модель Google из семейства T5Gemma. Это encoder-decoder модель типа text-to-text с 9 млрд параметров в энкодере и 9 млрд в декодере, созданная на основе google/t5gemma-9b-9b-ul2 с адаптацией при помощи UL2. Модель работает с текстом и доступна через Transformers; её веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания черновиков писем, маркетинговых текстов, сценариев и стихов. Энкодер также можно использовать для задач понимания текста и классификации, хотя основная задача в метаданных — text-generation. Карточка описывает модель как исследовательскую разработку семейства T5Gemma, но допускает применение для генерации и суммаризации. Возможны ошибки и устаревшие факты, трудности с неоднозначностью, нюансами языка и сложными открытыми запросами; ответы могут отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; использование должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Gemma.

deepdml/whisper-large-v3-turbo — многоязычная модель распознавания речи семейства Whisper, основанная на Whisper large-v3 от OpenAI. Это Transformer encoder-decoder с 905,2 млн параметров; в версии Turbo число слоёв декодера сокращено с 32 до 4, что ускоряет генерацию транскрипции с небольшим снижением качества. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст, поддерживая распознавание на языке оригинала; семейство Whisper также умеет переводить речь, однако метаданные этой модели указывают только задачу автоматического распознавания речи. Модель подходит для транскрибирования записей, интервью, встреч и других аудиоматериалов на многих языках. Для длинных записей README описывает последовательную обработку скользящим окном и разбиение на перекрывающиеся фрагменты; стандартное окно восприятия составляет 30 секунд. По заявлению карточки, Whisper устойчив к акцентам, фоновому шуму и технической лексике, но точность неодинакова между языками, диалектами и группами говорящих. Возможны повторы и галлюцинации — текст, отсутствующий в аудио. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README указывает поддержку библиотеки Transformers; файлы репозитория представлены в формате safetensors.

Bellatrix-Tiny-1B-v2 — авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная prithivMLmods на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Модель содержит 1,2 млрд параметров, имеет контекстное окно до 131 072 токенов и предназначена для генерации текста и диалогов. В репозитории доступны веса в форматах Safetensors и ONNX; README описывает настройку с помощью supervised fine-tuning и обучение на синтетических данных для рассуждений. Модель рассчитана на многоязычные диалоги, следование инструкциям, суммаризацию и сценарии поиска релевантных сведений в диалоге. Карточка приводит английский язык, но заявляет многоязычное применение без перечисления остальных языков. По словам автора, модель использует оптимизированную архитектуру Transformer; её компактный размер подходит для локального запуска, хотя ресурсоёмкость обучения и вывода зависит от оборудования. Качество может снижаться на узкоспециализированных задачах, редких языках и диалектах, а ответы могут содержать ошибки или смещения из обучающих данных. Лицензия — Llama 3.2 Community License (идентификатор llama3.2); перед использованием следует учитывать её условия.

BgGPT-Gemma-2-27B-IT-v1.0 — большая языковая модель INSAIT, института Софийского университета им. Св. Климента Охридского. Это плотный декодерный трансформер Gemma 2 с 27,6 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для генерации текста и диалога по инструкциям. Модель основана на Google Gemma 2 27B и Gemma 2 27B IT. Её непрерывно дообучали примерно на 100 млрд токенов, включая 85 млрд болгарских, по стратегии Branch-and-Merge, затем провели инструктивное дообучение на болгарских диалогах. Она рассчитана прежде всего на болгарский язык, сохраняя возможности английского, и подходит для ответов на вопросы, рассуждений, решения задач и генерации текста. При использовании следует применять шаблон чата Gemma 2; Flash Attention может ухудшить качество. Модель распространяется по условиям Gemma Terms of Use.

Experiment28T3q_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых приложениях.

Карточка модели Yukang/Llama-2-7b-longlora-100k-ft на Hugging Face совпадает с карточкой Yukang/Llama-2-7b-longlora-32k-ft, поэтому описание составлено по ней. Yukang/Llama-2-7b-longlora-32k-ft — дообученная полная версия LLaMA 2 на 7 млрд параметров, созданная авторами проекта LongLoRA для работы с длинным контекстом. Модель предназначена для генерации текста и обработки запросов, в которых важно учитывать большой объём предшествующего текста, например длинные документы. Контекст этой версии расширен до 32 768 токенов. В README описан подход LongLoRA: для эффективного расширения контекста при дообучении используется разреженное локальное внимание, при этом во время инференса сохраняется плотное глобальное внимание. Метаданные указывают нативную длину контекста 4 096 токенов, поэтому заявленное в README расширение до 32 768 токенов следует отличать от этого значения. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для суммаризации и вопросов по длинным текстам, но README не приводит отдельные оценки качества именно этого чекпойнта. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Positron AI публикует неизменённую копию Llama-3.2-1B-Instruct от Meta: веса, токенизатор и конфигурация побайтно совпадают с указанным upstream-снимком. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; заявленное контекстное окно — 131 072 токена. Метаданные указывают поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, помощи в написании текста и других задач генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате SafeTensors и распространяется по лицензии Llama 3.2. README сообщает, что это неизменённая перепубликация исходной модели, а не отдельное дообучение; при этом метаданные классифицируют связь с базовой моделью как finetune, поэтому происхождение указано по метаданным. Подробные оценки и ограничения в карточке этой копии не приведены.

LlongOrca-13B-16k — языковая модель Open-Orca, дообученная на базе LLongMA-2-13b-16k на отфильтрованной части набора OpenOrca с данными, дополненными GPT-4. Это плотная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; она поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель обучали полным дообучением в четыре эпохи с использованием Axolotl и упаковки данных OpenChat. Для общения применяется формат ChatML. Авторы сообщают об улучшении результатов относительно базовой модели и сохранении большей части результатов другой модели OpenOrca, однако эти оценки относятся к тестам авторов на момент выпуска и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий распространяет веса PyTorch; лицензия указана как Llama 2.

gbueno86/Meta-LLama-3-Cat-Smaug-LLama-70b — языковая модель, созданная слиянием моделей Meta-LLama-3-Cat-A-LLama-70b и abacusai/Smaug-Llama-3-70B-Instruct. Слияние выполнено методом SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах. Она построена на архитектуре Llama 3, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В метаданных указан английский язык и интерфейс чата. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.

Mixtral-8x22B-Capyboros-v1 — дообученная с помощью QLoRA языковая модель автора tdrussell на базе Mixtral-8x22B-v0.1. Она использует архитектуру Mixtral с разреженными экспертами и предназначена для генерации текста в формате инструкций Mistral: запрос заключают между маркерами [INST] и [/INST]. Обучение проведено на сочетании датасетов Capybara и Airoboros; адаптер имеет ранг LoRA 64, обучение шло два эпоха с длиной последовательности 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов, объяснения понятий и выполнения текстовых инструкций. В репозитории есть веса safetensors и отдельный квантованный вариант GGUF Q4_K_S; README сообщает, что квантованный файл помещается при контексте не менее 16 тысяч токенов на видеопамяти 96 ГБ. Метаданные указывают размер 22B параметров и нативный контекст 65536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формата промпта и могут наследовать ограничения обучающих данных; сведений о систематической оценке качества нет.

NorwAI-Mistral-7B-instruct — генеративная текстовая модель, разработанная исследовательским центром NorwAI при Норвежском университете науки и технологий (NTNU) совместно с норвежскими партнёрами, включая Schibsted, NRK, VG и Национальную библиотеку Норвегии. Модель предназначена для работы с норвежским языком и диалоговых или иных сценариев, требующих следования инструкциям; она дообучена примерно на 9000 самостоятельно собранных высококачественных норвежских инструкциях. Модель основана на NorwAI-Mistral-7B, использует авторегрессионную архитектуру и содержит около 7 млрд параметров. Контекст — до 32 000 токенов. Токенизатор расширен за счёт объединения токенизатора Llama 2 с норвежским токенизатором, итоговый словарь содержит 64 000 токенов. Основная заявленная языковая специализация — норвежский язык; сведения о мультимодальности отсутствуют, модель предназначена для генерации текста. Сильная сторона модели — адаптация к норвежскому языку и инструкциям носителей языка. Как и другие большие языковые модели, она может порождать галлюцинации, фактически неверные ответы, токсичный или предвзятый контент. Модель распространяется по специальной лицензии NorLLM: бесплатное использование разрешено организациям, зарегистрированным в странах Северной Европы, для собственных целей, но не для перепродажи; предусмотрены требования к атрибуции и ограничения, связанные с безопасностью, фундаментальными правами и географией использования.

evolveon/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated — разговорная языковая модель, созданная evolveon на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с применением abliteration. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы пользователя; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В тегах указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. По описанию автора, версия создана как uncensored-вариант базовой модели с помощью abliteration; метод и результат отдельно не оценены в карточке. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.