III.10Проекты, процессы и операционное управление

catrinbaze/llama-refueled-merge — объединённая инструктивная языковая модель, созданная с помощью mergekit из NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct и refuelai/Llama-3-Refueled. Для объединения использован метод SLERP; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подойдёт для создания чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста. В метаданных базовая модель описана как англоязычная. Условия лицензирования в предоставленных сведениях не приведены.

Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT — инструктивная языковая модель из семейства Sahabat-AI, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore при соинициировании GoTo и Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная для общения и выполнения инструкций в индонезийском языковом контексте. Она предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и работы с местными языками и культурой Индонезии. Модель принимает текст и генерирует текст. Поддерживает английский, индонезийский, яванский, сунданский, язык батак тоба и балийский. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов по метаданным; README указывает 128k. В оценках использовались бенчмарки IndoMMLU, SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench, в том числе задания на следование инструкциям и многоходовый диалог. Модель может выдавать галлюцинации, нерелевантные ответы и непоследовательные рассуждения; ответы требуют проверки. Для приложений с повышенными требованиями к безопасности разработчикам следует самостоятельно настраивать меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Mobius-RWKV-Chat-12B-128k-v4-HF — разговорная языковая модель TimeMobius на архитектуре RWKV v5.2, представленная в формате Hugging Face. Она построена на базе Mobius-mega-12B-128k-base и содержит 13,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, письма, ролевых диалогов и некоторых сценариев RAG; автор рекомендует использовать несколько примеров в запросе, хотя работает и формат диалога User/Assistant. В карточке заявлена многоязычная поддержка и контекст до 128 тыс. токенов. Архитектура описана как смешанная state-based RNN, CNN и Transformer; для запуска в fp16 требуется около 24 ГБ видеопамяти. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README также упоминает запуск в int8 и nf4 с меньшими требованиями к памяти, но доступные метаданные не подтверждают наличие соответствующих квантованных файлов.

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v3-OMA-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и fblgit/una-cybertron-7b-v3-OMA методом slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории представлены веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. В карточке нет сведений о специальных предметных областях или гарантированных показателях качества.

Yarn-Solar-10b-64k — языковая модель NousResearch, созданная на основе SOLAR-10.7B-v1.0 и дополнительно обученная на двух миллиардах токенов длинного контекста с помощью метода YaRN. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и окном контекста до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации текста и работы с длинными входными документами: например, для анализа больших текстов, ответов на вопросы по ним и суммаризации. Карточка приводит результаты тестов на длинном контексте и отмечает небольшое снижение качества на коротком контексте. Заявлена поддержка английского языка; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для загрузки в Transformers карточка указывает необходимость `trust_remote_code=True` и актуальной версии библиотеки; это следует учитывать при использовании. Данные карточки не описывают отдельную настройку для диалогов или вызова инструментов.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-14B-PT-BR-Instruct — языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Amadeus AI. Это дообученная на 600 тысячах инструкций за два прохода версия Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, предназначенная для диалогов и генерации текста на бразильском португальском языке. Модель содержит 14,7 млрд параметров и использует архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием. Для работы указан контекст длиной 32 768 токенов в метаданных; в README заявлена длина 131 072 токена. Поддерживаются диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0.

lmstudio-community/Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit — это текстовая версия модели Llama 4 Scout, адаптированная сообществом lmstudio-community для экосистемы MLX. Базовая модель — meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct, разработанная Meta. Обозначение модели указывает на использование 8-битного представления весов и архитектуру с 17 млрд параметров и 16 экспертами, однако в README не приведены подробности о механизме маршрутизации экспертов или фактическом объёме активных параметров. Модель предназначена для генерации и обработки текста, включая диалоговые и инструкционные сценарии. Заявлена поддержка арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, индонезийского, итальянского, португальского, тайского, тагальского и вьетнамского языков. Сведения о размере контекста, дополнительных модальностях, результатах тестирования, производительности и конкретных ограничениях в README отсутствуют, поэтому их нельзя достоверно оценить. Использование регулируется Llama 4 Community License от Meta. Лицензия предоставляет ограниченные права на использование, копирование, распространение, модификацию и создание производных работ при соблюдении условий соглашения, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama», атрибуцию и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов и сервисов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей требуется отдельная лицензия Meta.

Карточка модели Mikasa1123/NuExtract3 на Hugging Face совпадает с карточкой numind/NuExtract3, поэтому описание составлено по ней. NuExtract3 — мультимодальная модель NuMind с 4 млрд параметров для понимания документов. Она дообучена на базе Qwen/Qwen3.5-4B и использует архитектуру Qwen3.5 для обработки текста и изображений. Модель поддерживает многоязычные документы и может работать в режимах с рассуждением и без него. Модель извлекает сведения из документов по заданному JSON-шаблону и инструкциям, преобразует изображения документов в Markdown, распознаёт текст и структуру таблиц, а также генерирует шаблоны извлечения по описанию на естественном языке. Её можно применять для подготовки документов к поиску и RAG, обработки счетов, квитанций, форм и договоров; README описывает запуск через vLLM с OpenAI-совместимым API и напрямую через Transformers. Внутренний тест NuMind на примерно 600 документах оценивает структурированное извлечение, включая визуальное понимание, OCR и работу с длинными входами и выходами; опубликованная в карточке таблица сообщает средний балл 0,651 для NuExtract3.4_4B-RL, а не явно для NuExtract3. Ограничения включают возможность циклов повторения и превышения лимита генерации в режиме рассуждения, из-за чего ответы могут не разбираться как JSON. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

openPangu-Embedded-7B — плотная языковая модель с 7,4 млрд параметров от Huawei, обученная с нуля на Ascend NPU. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; поддерживает быстрый и медленный режимы рассуждения, причём по умолчанию включён медленный. Для быстрого режима в конце запроса добавляют тег /no_think. В карточке указаны 34 слоя и обучение примерно на 19 трлн токенов. Модель ориентирована на китайский и английский языки и принимает контекст до 32 768 токенов согласно метаданным. В README приведены результаты бенчмарков MMLU-Pro и CMMLU, однако они не гарантируют точность в практических задачах. Лицензия обозначена как other; перед использованием следует проверить условия в репозитории. Разработчик предупреждает, что ответы могут содержать ошибки и не заменяют профессиональные медицинские или юридические рекомендации.

PLaMo-13B-Instruct — языковая модель с инструкционной настройкой, разработанная Preferred Networks, Inc. на основе PLaMo-13B с контекстом 8192 токена. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only и 14,7 млрд параметров; для работы с весами в формате safetensors используется библиотека Transformers. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на японском и английском языках. Она обучена на 1,5 трлн токенов, включая 1,32 трлн английских и 0,18 трлн японских токенов; при инструкционной настройке использовались публичные датасеты, в том числе японские переводы и подмножества Dolly, Anthropic HH-RLHF, OpenAssistant и Izumi-lab. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы. Проверки проводились на английском и японском языках и не охватывают все сценарии, поэтому перед внедрением рекомендуется тестирование и настройка безопасности под конкретное приложение. Лицензия — Apache License 2.0.

samantha-1.2-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая разговорная модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-1.2-mistral-7b. Разработчик репозитория — MaziyarPanahi; в карточке указан метод слияния SLERP, архитектура MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный нативный контекст — 32 768 токенов. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и специализированные области применения. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения исходных компонентов наследуются в объединённой модели; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

Google T5Gemma 9B-9B UL2 — предварительно обученная текстовая encoder-decoder модель семейства T5Gemma с энкодером и декодером по 9 млрд параметров. Она получена адаптацией предварительно обученной decoder-only модели Gemma 2 к архитектуре encoder-decoder и обучена с использованием UL2. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленные сценарии включают ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения. В README указана поддержка английского языка и открытые веса для предварительно обученных вариантов. Модель работает через библиотеку Transformers; веса доступны в формате safetensors. Размер модели позволяет рассматривать её для развёртывания на локальных компьютерах или в облаке, однако конкретные требования к ресурсам и длина контекста в доступных данных не приведены. Среди ограничений — возможные фактические ошибки, предвзятость обучающих данных, трудности с неоднозначностью и сложными задачами, а также риск генерации вредоносного или вводящего в заблуждение текста. Лицензия — Gemma; для использования следует учитывать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Tema_Q-X6-9B-Thinking — дообученная текстовая большая языковая модель, созданная TemaQ на базе NeoHorse от TokenRhythm. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и обработки сложных запросов, на которые стандартным моделям бывает трудно ответить. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и содержит 7,2 млрд параметров; её контекстное окно — до 262 144 токенов. Поддерживаются японский, английский и китайский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, следования инструкциям и работы с инструментами через соответствующий интерфейс. В карточке отмечены неконтентные фильтры, поэтому следует учитывать возможность генерации нежелательных ответов. README возлагает на пользователей ответственность за соблюдение законов и правил платформы и запрещает вредоносное использование. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment29Pastiche — объединённая языковая модель, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Claude Haiku 4.5 — модель Anthropic, позиционируемая как быстрая и экономичная модель с интеллектом, близким к передовым системам, при меньших стоимости и задержке по сравнению с более крупными моделями Claude. В карточке также заявлено, что по производительности она сопоставима с Claude Sonnet 4. Модель предназначена для задач, где важны быстрые ответы и низкая стоимость обращения. Доступные сведения не описывают конкретные сценарии, архитектуру, размер, модальности, языки, длину контекста или лицензию; поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

EVA-Qwen2.5-72B-v0.1-GGUF — это набор GGUF-квантизаций текстовой языковой модели EVA-Qwen2.5-72B-v0.1, опубликованный bartowski. Модель создана на базе Qwen2.5-72B-Instruct и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии, написание текстов и roleplay. В обучении исходной модели использовались наборы данных для инструкционного следования, структурированного письма, художественных диалогов и ролевых сценариев. Архитектура исходной модели — Qwen2.5 с 72 млрд параметров; модель работает с текстом и использует шаблон сообщений ChatML. README не содержит точных сведений о поддерживаемых языках и размере контекстного окна. Доступны варианты квантизации от IQ1_M и Q2 до Q8_0 размером примерно от 23,74 до 77,26 ГБ. Варианты Q5_K_M, Q6_K, Q4_K_M и другие обеспечивают компромисс между качеством и требованиями к памяти; низкобитные варианты экономичнее, но заметно уступают в качестве. Модель можно запускать через llama.cpp и LM Studio. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp версии b4014. Лицензия указана как qwen/other; README ссылается на лицензию Qwen2.5-72B-Instruct, однако конкретные условия следует уточнять в исходной лицензии.

Kanana-2-3B-Instruct — компактная языковая модель Kakao, предназначенная для диалогов и выполнения инструкций. Она основана на плотной архитектуре Qwen3 с 2,9 млрд параметров и создана на базе kakaocorp/kanana-2-3b-base. Модель прошла дообучение с учителем и обучение с подкреплением; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, рассуждений и других текстовых задач. Kakao отмечает улучшенную эффективность токенизации корейского языка по сравнению с предыдущим поколением Kanana. Модель также предназначена для сценариев вызова инструментов, хотя фактическое качество зависит от задачи и способа развертывания. Для запуска в README рекомендованы Transformers версии 4.57.0 или новее; приведены варианты развертывания через vLLM и SGLang. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить в карточке модели. В README указано, что пользовательские данные Kakao не использовались при обучении.

odunola/lfm-350m — это зеркальная публикация модели LFM2.5-350M от Liquid AI. Веса не изменены; в репозитории обновлён tokenizer_config.json, чтобы Transformers мог разбирать простые ответы ассистента и вызовы инструментов. Это плотная гибридная языковая модель LFM2 с 444,6 млн параметров по метаданным, 16 слоями и контекстом 128 000 токенов по метаданным. Она принимает и генерирует только текст; README описывает её как универсальную инструкционную модель для локального запуска и устройств с ограниченными ресурсами. Модель предназначена для извлечения данных, формирования структурированных ответов и вызова инструментов. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский и португальский языки. README указывает скорость до 313 токенов в секунду на AMD CPU и запуск менее чем с 1 ГБ памяти, однако эти показатели зависят от оборудования и условий измерения. Для работы доступны Transformers и другие среды вывода. Модель дообучена на LiquidAI/LFM2.5-350M-Base и выпущена под лицензией LFM Open License v1.0. README не рекомендует её для задач, требующих обширных знаний, и программирования; контрольная дата знаний — середина 2024 года.

RedHatAI/Llama-3.2-1B-Instruct-quantized.w8a8 — квантизированная версия Llama-3.2-1B-Instruct, разработанная Neural Magic на базе модели Meta. Это текстовая autoregressive-модель архитектуры Llama-3, предназначенная прежде всего для диалоговых ассистентов, генерации текста и многоязычных коммерческих и исследовательских сценариев. Поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель использует INT8-квантизацию весов и активаций по схеме W8A8. Для весов применяется статическая симметричная поканальная квантизация, для активаций — динамическая симметричная потокенная квантизация; при подготовке использовались SmoothQuant и GPTQ. По заявлению разработчика, это примерно на 50% снижает требования к памяти GPU и размер модели на диске, а также примерно вдвое повышает пропускную способность матричных умножений. В опубликованных тестах показатели находятся в пределах 5% от неквантизированной версии на MMLU, ARC-Challenge, GSM-8K, HellaSwag, Winogrande и TruthfulQA. Для эффективного развёртывания рекомендуется vLLM; в примере указана максимальная длина контекста 8192 токена. К сильным сторонам относятся компактный размер в 1B параметров, сниженные требования к ресурсам, ускоренное выполнение и сохранение близкой к исходной точности. Ограничения связаны с небольшим размером модели и возможной потерей качества из-за квантизации; README не содержит подробных результатов по каждому языку, полной спецификации контекстного окна и детального анализа безопасности. Модель распространяется по лицензии Llama3.2; использование должно соответствовать применимым законам и нормативным требованиям.

NextSearch-1-S — дообученная модель NextTokenAI на базе Qwen3.6-35B-A3B, предназначенная для агентного веб-исследования в составе системы с оркестратором. Она разбивает вопрос на подзадачи, ищет и загружает материалы из актуального веба через инструменты search и fetch, сопоставляет противоречивые сведения и формирует краткий ответ или структурированный результат исследования. Архитектура — MoE, 35 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Для использования ей нужны системный промпт с датой задачи и настроенные инструменты; в README приведён пример запуска через vLLM с максимальной длиной контекста 65536 токенов. В тестах разработчика на нескольких наборах для поиска и исследования NextSearch-1-S показала сильные результаты на задачах с несколькими ограничениями и структурированными данными; оценки получены на собственном стенде и не сопоставимы напрямую с результатами других публикаций. Карточка не сообщает о специальной языковой специализации. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

PaweekornSora/SeedX-DIPv2 — дообученная PaweekornSora языковая модель на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров, созданная на основе ByteDance-Seed/Seed-X-Instruct-7B. Модель предназначена для генерации текста; базовая модель адаптирована для перевода между 28 языками, поэтому перевод — вероятный сценарий применения этой производной версии. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Agnes-SeaLLM-8B — дообученная авторами Agnes-AI плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и следования инструкциям, а также для математических рассуждений и перевода с особым вниманием к языкам и культурному контексту Юго-Восточной Азии. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлена поддержка английского, вьетнамского, индонезийского, тайского и китайского языков. Контекст — до 40 960 токенов. В README заявлены высокая эффективность при ограниченных ресурсах, сильные результаты на экзаменационных тестах и меры по снижению галлюцинаций, однако приведённые таблицы результатов опущены. Для запуска README рекомендует как минимум две GPU с 24 ГБ VRAM каждая и 64 ГБ оперативной памяти. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

blossom-v3-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста, созданная путём слияния Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Azure99/blossom-v3-mistral-7b методом SLERP. Она рассчитана на ответы на инструкции и диалоговые запросы; в метаданных также указаны наборы данных для чата, математики и следования инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Поддерживаемые по карточке языки — китайский и английский. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений применения, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять на собственных примерах.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на текстовые запросы и может вести диалог; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или конкретные языки, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Качество, языковое покрытие и ограничения в README не раскрыты.

Vortecks/G9v3-3B-Heretic-Abliterated — плотная причинно-следственная языковая модель команды AI9Stars, подготовленная на основе ai9stars/G9v3-3B. Это вариант Heretic Abliterated: направления активаций, связанные с отказами, были удалены, поэтому модель чаще отвечает на запросы без встроенных защитных ограничителей. Модель содержит 2,7 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для локального чата, повседневных запросов, генерации кода, вызова инструментов и задач на рассуждение в условиях ограниченных ресурсов. В карточке приведены способы запуска через совместимые среды, включая llama.cpp, Ollama и LM Studio; текущий репозиторий содержит веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. Модель может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы; результаты следует проверять, особенно при использовании в важных решениях. Поскольку встроенное поведение отказа удалено, разработчику приложения необходимо самостоятельно обеспечивать модерацию и меры безопасности.

L3.1-70b-MeowMix2 — объединённая модель семейства Llama 3.1, созданная KaraKaraWarehouse с помощью LazyMergekit на Runpod. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате Llama 3 Instruct. В состав слияния входят Tess-3-Llama-3.1-70B, Llama-3.1-70B-EZO-1.1-it, Llama3.1-70B-Chinese-Chat и Linkbricks-Horizon-AI-Korean-llama3.1-sft-dpo-70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 69,5 млрд параметров; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Вход и выход — текст. Компоненты слияния ориентированы на английский, китайский и корейский диалоги, однако отдельные языковые гарантии для итоговой модели не приведены. Формат весов — safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama3-70B-Chinese-Chat — диалоговая языковая модель Shenzhi Wang и соавторов, дообученная методом ORPO на базе Meta-Llama-3-70B-Instruct. Она предназначена для общения на китайском и английском языках, ролевых диалогов, математических задач и вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; принимает текст и генерирует текст. Авторы сообщают, что обучение на более чем 100 тысячах пар предпочтений с примерно равной долей китайских и английских данных уменьшает смешение языков в ответах. В README приведены результаты C-Eval и CMMLU; эти заявления отражают оценку авторов и не гарантируют качество на других задачах. Лицензия — Llama 3 License. Карточка предупреждает, что модель не дообучали на сохранение идентичности, поэтому ответы о её личности и разработчиках могут быть случайными.

LongCite-glm4-9b — диалоговая модель семейства ChatGLM от организации zai-org, предназначенная для генерации ответов с цитатами по длинным документам. Она дообучена на наборе THUDM/LongCite-45k и ориентирована на задачи LongCite: ответы на вопросы с подтверждающими цитатами из контекста. Модель содержит 10,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру ChatGLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы применяется библиотека Transformers. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели xqiuresearch/MOSS-Transcribe-Diarize-vuln на Hugging Face совпадает с карточкой xqiuresearch/MOSS-Transcribe-Diarize, поэтому описание составлено по ней. MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — мультимодальная модель семейства MOSS от OpenMOSS для расшифровки длинных аудио- и видеозаписей. Она за один проход преобразует запись в текст с временными метками и анонимными метками говорящих, совместно выполняя распознавание речи и диаризацию. Также модель может размечать акустические события и учитывать пользовательские инструкции и подсказки с терминами.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-7B-PT-BR-Instruct — языковая модель для бразильского португальского, созданная Amadeus AI дообучением Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct на 600 тысячах инструкций в течение двух эпох. Это плотная Transformer-модель семейства Qwen2 с причинной генерацией текста; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст 32 768 токенов. README приводит другие значения: 7,61 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции на бразильском португальском. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Для загрузки README рекомендует библиотеку Hugging Face Transformers. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.