III.10Проекты, процессы и операционное управление

German-RAG-NEMO-12B-SFT-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства Mistral, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Модель содержит 12,1 млрд параметров и дообучена методом SFT на примерах для генерации с дополнением извлечёнными данными (RAG); в метаданных базовой моделью указана avemio/German-RAG-NEMO-12B-CPT-HESSIAN-AI. Модель предназначена для немецкоязычных бизнес-сценариев с RAG: ответов на вопросы по предоставленному контексту, извлечения релевантной информации и её суммаризации. Также карточка описывает примеры для рассуждений и вызова функций. Поддерживаются немецкий и английский языки; заявленная длина контекста — до 1 024 000 токенов. Модель доступна в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Ответы и факты могут быть неверными, поэтому их следует проверять. В README также отмечены риски предвзятости и генерации вредного или чувствительного контента без защитной фильтрации.

unsloth/LFM2.5-8B-A1B-GGUF — квантизированная версия текстовой модели LFM2.5-8B-A1B, опубликованная Unsloth на основе модели Liquid AI. Формат GGUF предназначен для llama.cpp и совместимых инструментов, с акцентом на локальный запуск и edge-устройства. Модель рассчитана на универсальную генерацию текста, выполнение инструкций, агентские сценарии, использование инструментов, структурированный вывод, многоязычных ассистентов и приложения персонального помощника на устройстве. Модель имеет гибридную архитектуру с 8,3 млрд параметров всего и 1,5 млрд активных параметров, 24 слоями, включая 18 double-gated LIV convolutional layers и 6 слоёв GQA. Контекстное окно составляет 131 072 токена, размер словаря — 128 000. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский языки. Модель текстовая и не предназначена для обработки изображений или других модальностей. К сильным сторонам относятся высокая скорость инференса в своём классе, возможность локального и on-device развёртывания, следование сложным инструкциям и поддержка function calling. Модель не считается оптимальным выбором для интенсивного программирования и вопросов, требующих обширных фоновых знаний, без использования retrieval. Для генерации рекомендуются temperature 0.2, top_k 80 и repetition_penalty 1.05. README указывает лицензию lfm1.0.

Llama-3-70B-Instruct-Gradient-1048k — разработанная Gradient версия Meta Llama 3 70B Instruct с расширенным контекстом. Она предназначена для диалоговых приложений и обработки длинных текстов, например для анализа больших документов и работы с контекстом свыше миллиона токенов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текст. В README указано расширение контекста с 8 тысяч до более чем 1 048 тысяч токенов; метаданные задают длину контекста 1 048 576 токенов. Gradient сообщает о настройке RoPE theta и обучении на 34 млн токенов для этого этапа, около 430 млн токенов суммарно. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Для запуска README рекомендует Transformers или TGI. Лицензия — Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия. Как и другие большие языковые модели, она может выдавать ошибки и небезопасные ответы; результаты и меры безопасности следует проверять для конкретного применения.

WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

Qwen2.5 Ultimate 14B Instruct — объединённая инструкционная языковая модель, созданная автором qingy2024 методом TIES из Qwen2.5-14B-Instruct и Qwen2.5 Math 14B Instruct на базе Qwen2.5-14B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров предназначена для диалогов и генерации текста; объединение также ориентировано на математические задачи и ответы по инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на наборах IFEval, BBH, MATH, GPQA, MuSR и MMLU-Pro; эти показатели относятся к указанным тестовым настройкам и сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях. Веса доступны в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Vikhr-YandexGPT-5-Lite-8B-it — инструктивная языковая модель команды Vikhr, созданная дообучением YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain методом SFT. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Она рассчитана прежде всего на русский язык и также поддерживает английский; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы и генерацию ответов с опорой на предоставленные документы в RAG-сценариях. Для обучения использованы датасеты GrandMaster-PRO-MAX и Grounded-RAG-RU-v2. В режиме RAG требуется системный промпт GROUNDED_SYSTEM_PROMPT; модель может дополнять сведения из документов собственными знаниями. В карточке также отмечен низкий уровень безопасности ответов и возможность дефектов генерации при высокой температуре. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой модели.

Aya Expanse 32B — открытая по весам мультиязычная языковая модель, разработанная Cohere Labs. Она основана на предварительно обученной модели семейства Command и дополнительно обучена с учителем, с использованием предпочтений и объединения моделей. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и другие. Это авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 32 млрд параметров и контекстом до 128K токенов; она принимает текст и генерирует текст. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование; также необходимо соблюдать Политику допустимого использования Cohere Labs. Модель выпущена как исследовательская, но подходит для практических мультиязычных задач; её ответы могут быть ошибочными, а качество — различаться между языками и задачами.

Aya Expanse 8B Ungated — открытая версия весов многоязычной языковой модели, разработанной Cohere For AI на основе предварительно обученной модели семейства Command. Это авторегрессионный трансформер Cohere с 8 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для многоязычного общения и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Её постобучение включает обучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройку безопасности и слияние моделей. Она подходит для ответов на вопросы, диалогов и создания текстов на поддерживаемых языках. Веса опубликованы по лицензии CC-BY-NC-4.0; использование также регулируется политикой допустимого использования C4AI. Лицензия ограничивает коммерческое применение. Модель принимает и выдаёт только текст; заявленная длина контекста — около 8 тысяч токенов.

OnlyTextLLMs выпустила текстовую версию Gemma 4 26B A4B IT: из исходной модели Google удалены компоненты обработки изображений и аудио, а текстовая часть весов и языковая головка сохранены. Это причинная языковая модель Gemma4ForCausalLM с 25,23 млрд параметров по README; метаданные каталога указывают 2 млрд параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет 262 144 токена. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели florentin-one/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k на Hugging Face совпадает с карточкой WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k, поэтому описание составлено по ней. WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

Qwen2.5-7B-Instruct-MLX-4bit — это 4-битная квантованная версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-7B-Instruct, подготовленная сообществом для запуска на Apple Silicon Mac. Исходную модель разработала команда Qwen, а MLX-квантизацию предоставил bartowski на основе mlx-examples. Модель предназначена для диалогового взаимодействия, генерации текста и выполнения инструкций; её можно использовать в локальных сценариях через совместимое программное обеспечение, включая LM Studio. Модель поддерживает контекст до 32 000 токенов и генерацию до 8 000 токенов. Она ориентирована на работу с текстом и заявлена как поддерживающая более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Среди отмеченных особенностей — работа со структурированными данными и их генерация, а также широкий охват знаний, полученных из крупного обучающего набора. Ключевыми ограничениями являются зависимость от аппаратной платформы Apple Silicon и возможные ошибки, неточности, вредоносные или неподходящие ответы, характерные для генеративных моделей. README не содержит результатов бенчмарков или подробностей об архитектуре и точном объёме исходных параметров, кроме обозначения класса 7B. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Menlo/Jan-nano-128k-gguf — это квантованная GGUF-версия компактной языковой модели Jan-Nano-128k, разработанной Menlo Research; авторами указаны Alan Dao и Bach Vu Dinh. Модель предназначена для генерации текста и исследовательских сценариев, включая анализ научных статей и длинных документов, синтез информации из нескольких источников, работу с большими наборами данных и сложные многошаговые диалоги. Она также совместима с серверами Model Context Protocol (MCP) и поддерживает вызов инструментов при соответствующей настройке среды. Ключевая характеристика модели — нативное контекстное окно до 128 000 токенов, рассчитанное на сохранение производительности при работе с длинным контекстом. Указан английский язык; модель относится к нетерминологически «рассуждающим» моделям и не использует отдельный режим thinking. Архитектура, точный размер модели, тип и параметры квантования, а также перечень поддерживаемых модальностей в README не раскрыты, поэтому подтверждена только текстовая модальность. Сильными сторонами заявлены обработка больших документов, глубокий анализ и улучшение результатов на длинном контексте по сравнению с предыдущей версией Jan-Nano. Ограничения включают отсутствие подробных сведений об архитектуре, размере и конкретном варианте квантования, а также необходимость корректной настройки chat template и параметров масштабирования RoPE при некоторых способах развёртывания. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

alpindale/Llama-3.2-3B-Instruct — текстовая инструктивно настроенная модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионный трансформер с плотной архитектурой и примерно 3,2 млрд параметров, доступный через Transformers в формате Safetensors. Модель принимает и генерирует текст, рассчитана на диалоги и работу в приложениях с ограниченными ресурсами, включая мобильные устройства. Модель предназначена для чат-помощников, поиска знаний и суммаризации, а также для написания текстов и переформулирования запросов. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Настройка включает контролируемое дообучение и обучение с подкреплением по оценкам людей; заявлены GQA и интерфейс для диалогового применения. Небольшой размер подходит для развертывания в условиях ограниченных ресурсов, но качество и профиль безопасности могут уступать более крупным моделям и требуют проверки для конкретного применения. Модель обучена на статическом наборе данных с отсечкой знаний в декабре 2023 года. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License и Acceptable Use Policy.

DNA 3.0 — мультимодальная модель семейства Qwen, дообученная компанией Dnotitia на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B. Это модель Mixture-of-Experts с 35 млрд общих и примерно 3 млрд активных параметров, объединяющая обработку текста и изображений; заявленная архитектура использует разреженные MoE-слои и гибридное внимание. Модель рассчитана на диалоги, аналитические рассуждения, агентное программирование, работу с инструментами и визуальное понимание. Дополнительное обучение включает корпоративные сведения и терминологию Dnotitia, поэтому модель подходит для сценариев, где нужен ассистент с контекстом этой компании. README заявляет поддержку 201 языка и диалекта и контекст до 262 144 токенов, расширяемый примерно до 1 010 000 токенов с YaRN. Модель совместима с Transformers, vLLM, SGLang и KTransformers; для производственного развёртывания рекомендуется многопроцессорная инфраструктура. Модель обучалась по методике с ослабленным отказом от ответов и может выдавать содержание, которое другие модели отклоняют. Она может проявлять предвзятость в пользу Dnotitia, наследует ограничения базовой модели и способна галлюцинировать; для чувствительных сценариев необходимы проверка человеком и собственные меры модерации. Лицензия — Apache-2.0.

EXAONE-3.5-32B-Instruct — плотная языковая модель с инструкционной настройкой, разработанная LG AI Research. Она содержит 31,5 млрд параметров по метаданным; в карточке указаны 30,95 млрд параметров без эмбеддингов, 64 слоя и архитектура внимания GQA с 40 Q-головами и 8 KV-головами. Модель работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках, включая работу с длинными контекстами и общие задачи понимания и создания текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, инструкций и суммаризации; в метаданных также отмечена поддержка классификации текста. Карточка сообщает о риске некорректных, устаревших, предвзятых или неподходящих ответов. Лицензия указана как «other», поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

JEV-27B — модель AutoTrust для быстрых классификационных решений и генерации текста. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.8-27B и объединяет два режима в одном наборе весов: System 1 выдаёт калиброванные вероятности для предложенных вариантов, а System 2 использует генерационную способность базовой модели для ответов и рассуждений. Для обслуживания обоих режимов автор рекомендует vLLM; решения можно запрашивать через HTTP-интерфейс. Модель рассчитана на выбор из заданных вариантов, ранжирование и классификацию по текстовому контексту, включая вопросы с большим числом вариантов. Заявлена поддержка контекста до 262 144 токенов; в README описаны тесты на длинных текстах и результаты на нескольких бенчмарках решений. Карточка указывает английский язык. Модель содержит 22,3 млрд параметров и распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Результаты бенчмарков и скорость приведены авторами модели и не гарантируют аналогичного качества на других данных. Для режима System 1 требуется использовать интерфейс решения и формат запроса, описанные в README; карточка не заявляет поддержку изображений для этой модели.

Карточка модели RoyYao233/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation и представленная в GGUF-формате сообществом Unsloth на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на пользовательские запросы, решения задач с рассуждением и без него, а также для коммерческих приложений. Она может сначала формировать рассуждение, а затем итоговый ответ; режим рассуждений настраивается через chat template. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 attention-слоёв. Всего предусмотрено 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена. Каждый MoE-слой содержит 128 экспертов и одного общего эксперта, при этом на токен активируются 5 экспертов. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README размер контекста и точные параметры GGUF-квантизации не указаны. Сильными сторонами модели являются сочетание режимов рассуждения и обычной генерации, разреженная MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров и многоязычная поддержка. Включение промежуточных рассуждений обычно повышает качество на сложных запросах, тогда как отключение рассуждений может немного снижать точность. Ограничениями являются отсутствие в предоставленных данных подробных результатов тестирования, сведений о размере контекста и характеристик конкретной GGUF-квантизации. Модель разрешена для коммерческого использования на условиях NVIDIA Open Model License.

DNA 3.0-397B-A17B — дообученная Dnotitia мультимодальная модель Mixture-of-Experts на базе Qwen/Qwen3.5-397B-A17B. Она предназначена для диалогов и рассуждений, агентного программирования, работы с инструментами, анализа изображений и видео, а также сценариев, связанных с корпоративными знаниями и продуктами Dnotitia. Архитектура сочетает разреженные MoE-слои с линейным вниманием Gated DeltaNet; всего в модели 397 млрд параметров, активны 17 млрд. Контекст составляет 262 144 токена, с расширением примерно до 1 010 000 через YaRN. Модель заявляет поддержку 201 языка и диалекта, с особым вниманием к корейскому языку и корпоративным сценариям. Дообучение включает корпоративную персону Dnotitia, более широкое следование запросам с меньшим числом отказов и сохранение цепочек рассуждений в многошаговом диалоге. Поддерживаются режим рассуждений и интерфейс вызова инструментов; для развёртывания доступны Transformers и движки vLLM, SGLang и KTransformers. Лицензия — Apache-2.0. Для обслуживания модели такого размера рекомендуется мног GPU-серверная инфраструктура. Модель может давать ответы с корпоративным уклоном при обсуждении Dnotitia, реже отказывается на чувствительные запросы и наследует ограничения базовой модели, включая возможные предвзятость и языковые пробелы. Возможны галлюцинации, особенно на узкоспециальные, актуальные и требующие высокой числовой точности темы; для ответственных решений необходима проверка человеком.

Mistral Medium 3.1 — обновлённая версия Mistral Medium 3 от Mistral AI. Это высокопроизводительная языковая модель корпоративного уровня, рассчитанная на широкий круг задач и призванная сочетать передовые возможности с более низкими эксплуатационными затратами. В доступном описании не приведены сведения об архитектуре, размере, контексте, языках, условиях лицензирования и конкретных сценариях применения.

Pallas-0.5 — дообученная в формате instruct языковая модель Mihaiii на базе migtissera/Tess-34B-v1.4. Она предназначена для рассуждений и понимания текста, хорошо работает с длинными системными инструкциями и поддерживает диалоговый формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель использует архитектуру Llama и содержит 33,9 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 200 000 токенов. В карточке также отмечен высокий результат на GSM8K, полученный при обучении на закрытом наборе данных. Pallas-0.5 подходит для ответов на вопросы, анализа текста и решения задач на рассуждение, особенно когда запрос требует длинной системной инструкции. Она не предназначена для универсальной генерации, например для написания художественных историй. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для модели указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и связанных лицензиях.

VibeVoice-ASR — мультиязычная модель Microsoft для распознавания речи, доступная в версии, совместимой с Transformers. Она принимает аудио и формирует транскрипцию с текстом, временными метками и указанием говорящего; также можно передавать контекстные подсказки, например имена или специальные термины, чтобы помочь распознаванию.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

Zero-Mistral-24B — текстовая большая языковая модель, разработанная ZeroAgency.ru и дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503. В отличие от базовой модели, в этой версии удалены возможности работы с изображениями. Модель рассчитана прежде всего на русский и английский языки; для обучения использовались Big Russian Dataset и собственный набор данных Shkolkovo.online. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, математические задачи и рассуждения. По данным карточки, она сохраняет контекст до 128 тысяч токенов и имеет 23,4 млрд параметров. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF, включая BF16, F16 и квантованные версии. Для запуска описана поддержка Transformers, vLLM и llama.cpp. Лицензия — MIT. Разработчики отмечают хорошие математические навыки и некоторые способности к рассуждению; результаты тестов приведены в карточке. Карточка не содержит подробных сведений о характерных ошибках или систематических ограничениях качества.

unsloth/gemma-3-4b-it — мультимодальная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth на базе Google Gemma 3 4B IT. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалогов, ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и других задач генерации и понимания текста. Модель использует плотную архитектуру Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. В README семейство Gemma 3 описано как поддерживающее контекст до 128 тысяч токенов и более 140 языков. Модель можно применять в чат-ботах и виртуальных помощниках, для извлечения сведений из изображений, составления кратких сводок и создания текстов. К компактному размеру относится заявленная возможность развёртывания на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре; точный объём памяти для этой версии не указан. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и неверно трактовать тонкие языковые нюансы. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Giraffe-13b-32k-v3 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer/Llama, разработанная Abacus.AI. Она дообучена на базе Llama 2 13B для работы с контекстом до 32 768 токенов: длинный контекст получен с помощью интерполяции, затем модель дополнительно настроена на выполнение инструкций с использованием ShareGPT и Orca-Chat. В метаданных указано 12,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых задач по инструкциям. Длинное окно контекста подходит, например, для ответов на вопросы по объёмным документам и предоставленным результатам поиска; разработчик также сообщает об улучшении рассуждений и математических способностей на бенчмарках. Поддерживаемый язык в карточке явно не перечислен. Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License. Разработчик предупреждает, что безопасность модели не оценивалась, и позиционирует её для исследований и экспериментов; результаты могут содержать ошибки.

Granite Vision 3.2 2B — компактная мультимодальная модель IBM для понимания изображений и текста. Она предназначена прежде всего для обработки визуальных документов в корпоративных сценариях: извлечения сведений из таблиц, диаграмм, инфографики и графиков, OCR и ответов на вопросы по содержимому документов; также поддерживает общие задачи понимания изображений. Модель дообучена на базе ibm-granite/granite-3.1-2b-instruct. Архитектура сочетает визуальный энкодер SigLIP, двухслойный MLP-коннектор и языковую модель Granite 3.1 2B Instruct; используется подход LLaVA с многослойными признаками энкодера и повышенным разрешением сетки AnyRes. Для текстовой части заявлен контекст 128 тысяч токенов. На вход принимает английские инструкции и изображения, на выходе формирует текстовые ответы. Выпущена под лицензией Apache 2.0. Модель компактна и по приведённым в карточке оценкам показывает сильные результаты на DocVQA и ChartQA среди сравниваемых моделей размером 1–4 млрд параметров. Она может ошибаться, галлюцинировать, выдавать предвзятые или небезопасные ответы; карточка рекомендует преимущественно документные задачи и отмечает повышенные риски для более общих задач с изображениями.

Llama-Express.1-Tiny — компактная текстовая языковая модель, разработанная prithivMLmods на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct и дообученная на наборах данных с длинными цепочками рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров; для запуска карточка рекомендует Transformers версии 4.43.0 или новее. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, следования инструкциям, суммаризации и сценариев поиска с последующим извлечением и обобщением сведений. Она принимает текст и генерирует текст; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Английский указан в языковых метаданных, а описание заявляет многоязычное применение без перечисления остальных языков. Карточка заявляет оптимизацию для длинных рассуждений и диалогов, но не приводит независимых оценок качества. Возможны предвзятые или неуместные ответы, снижение качества на малоресурсных языках и ухудшение результатов при неоднозначных запросах или очень длинном контексте; модель не получает актуальные сведения из интернета сама по себе. Лицензия — Llama 3.2.

Это версия Meta Llama 3.1 Instruct с 70 млрд параметров, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community из meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалогах и работы в сценариях ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов. По карточке поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса safetensors, а README описывает конвертацию в MLX с помощью mlx-lm 0.18.2. Лицензия — llama3.1; использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 3.1. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; фактическая скорость и доступная длина контекста зависят от оборудования и конфигурации.

OpenBuddy-R10528DistillQwen-72B-Preview3 — диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2.5, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-72B-Base с использованием дистилляции DeepSeek-R1-0528. Она содержит 71,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 200 000 токенов. Модель предназначена для многоязычного общения, ответов на вопросы и пошагового рассуждения. В карточке перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Поддерживается диалоговый шаблон запросов в стиле Qwen3 и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Qwen2.5 72B License. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными. Разработчик не рекомендует применять модель в критических сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения.