III.2Исследование рынка и маркетинг

AquilaChat2-7B-16K — диалоговая языковая модель из серии Aquila2, разработанной BAAI. Она предназначена для ведения чата и генерации текста, в том числе работы с длинными диалогами и текстами благодаря контексту до 16 384 токенов. Модель имеет плотную архитектуру AquilaForCausalLM и около 6,9 млрд параметров. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков; модель распространяется в формате PyTorch. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять в материалах разработчика.

swardiantara/bert-tiny-yelp-k3-fixed-cosine — компактная модель Sentence Transformers, дообученная автором на базе google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 128 и предназначена для поиска по смыслу, извлечения текстовых признаков и сравнения текстов по косинусному сходству. Архитектура состоит из BERT с усреднением токенных представлений; модель содержит 4,4 млн параметров и работает с текстом. В README указана максимальная длина последовательности 128 токенов, тогда как метаданные сообщают контекст до 512 токенов; для практического использования следует учитывать ограничение конфигурации модели и проверять фактическую длину входа. Карточка описывает обучающий набор из 585 120 примеров с парами текстов и оценками. Модель подходит для поиска похожих отзывов и ранжирования текстов по семантической близости. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BigQwen2.5-Echo-47B-Instruct — разговорная языковая модель mlabonne, созданная с помощью MergeKit на основе Qwen/Qwen2-32B-Instruct. Это self-merge с распределённым повторением отдельных слоёв: число повторов постепенно меняется от краёв к середине и обратно. Модель имеет архитектуру Qwen2 и 46,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают языки: китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; базовая Qwen2.5 также рассчитана на программирование, математику и структурированные ответы. В приведённой карточке результаты оценки ниже показателей Qwen2.5-32B-Instruct по среднему баллу, IFEval и BBH, поэтому показатели базовой модели не следует переносить на этот вариант. Доступны веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

BLOOMZ-1B1 — мультиязычная авторегрессионная языковая модель семейства BLOOM, разработанная BigScience. Это вариант BLOOM, дообученный на смеси межъязыковых задач xP3 для следования инструкциям на естественном языке и выполнения задач zero-shot, в том числе на языках и задачах, не встречавшихся при дообучении. Модель содержит около 1,1 млрд параметров, использует архитектуру BloomForCausalLM и поддерживает контекст до 2048 токенов. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и safetensors; в карточке указана поддержка множества языков, включая английский, французский, испанский, китайский, хинди, арабский и другие. Модель подходит для генерации и преобразования текста по инструкциям: перевода, ответов на вопросы, классификации тональности, объяснений и творческого письма. Качество зависит от формулировки запроса; карточка рекомендует явно обозначать конец входного текста и задавать контекст, в том числе желаемый язык ответа. Лицензия bigscience-bloom-rail-1.0 устанавливает условия использования BLOOM; перед применением следует учитывать её положения.

c4ai-command-r-plus-08-2024-GGUF — это квантизированная версия языковой модели c4ai-command-r-plus-08-2024, разработанной CohereForAI и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для задач генерации и обработки текста, включая диалоговые сценарии, ответы на вопросы и работу с многоязычными запросами. В README указана поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Модель распространяется в нескольких вариантах квантизации GGUF с разрядностью от 2 до 5 бит и размером файлов примерно от 15,9 до 39,5 ГБ; некоторые варианты состоят из нескольких частей. Q4_K_M обозначен как рекомендуемый сбалансированный вариант, тогда как более низкие уровни квантизации сопровождаются заметной потерей качества. В README также приведён контекст 128000 токенов и шаблон prompt типа chatml, однако соответствующие инструкции помечены как закомментированные, а поддержка запуска через LlamaEdge указана как находящаяся в разработке. К сильным сторонам относятся широкий набор поддерживаемых языков и возможность запуска в компактных квантизированных форматах, уменьшающих требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Ограничения связаны с потерей качества при агрессивной квантизации, значительным размером даже наиболее компактных файлов и отсутствием в README подробностей об архитектуре, числе параметров, мультимодальности и подтверждённых характеристиках производительности. Лицензия модели — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер применения.

Calme-7B-Instruct-v0.9 — языковая модель MaziyarPanahi с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Mistral-7B на высококачественных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на диалоговое применение и генерацию связных ответов и текста. Доступны веса в формате safetensors, а автор также предоставляет отдельную квантизированную версию GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Dolphin 2.2 Yi 34B 200K — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai и дообученная на базе Yi. Это плотная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоги в формате ChatML и рассчитана на контекст до 200 000 токенов. В ходе дообучения использовались данные Dolphin, Airoboros, а также отобранные примеры из Samantha и WizardLM; обучение выполнялось методом qLoRA. Модель предназначена для многоходового общения, ответов на вопросы, творческих инструкций и персональных советов. По карточке, она обучена быть эмпатичной и менее ограничивать ответы; из-за этого разработчик рекомендует самостоятельно добавить слой выравнивания перед публикацией сервиса. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch. README указывает, что модель основана на Yi и подпадает под лицензию Yi; метаданные HF отдельно указывают Apache-2.0, поэтому условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

WesPro/F1-Chimera-Hybrid-LimaRP-8B — объединённая модель генерации текста, созданная методом linear merge с помощью mergekit на основе mlabonne/ChimeraLlama-3-8B и mpasila/Llama-3-LimaRP-LoRA-8B. Модель построена на архитектуре Llama 3 с плотной причинно-языковой сетью и содержит 7,5 млрд параметров; репозиторий использует формат safetensors, а веса при объединении приведены к float16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Контекст составляет 8192 токена. Карточка не сообщает о специализированных языках или прикладных областях, поэтому модель можно описать как текстовую модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

flammen13-mistral-7B — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В объединении использованы nbeerbower/flammen12-mistral-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B; веса представлены в формате safetensors, тип библиотеки — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и формирует текстовый ответ, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Метаданные не задают конкретные языки или специализированную предметную область. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает результатов оценки качества или особых ограничений применения.

gemma-2-2b-dolly-sft — языковая модель, разработанная Адитьей Анилом Раутом на основе Gemma 2 от Google. Это плотный трансформер-декодер для генерации текста, дообученный методом supervised fine-tuning на датасете databricks/databricks-dolly-15k, чтобы лучше следовать инструкциям и вести диалог. Модель содержит 2,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для англоязычных задач общего назначения: ответов на открытые вопросы, суммаризации, творческого письма и диалогового общения. Она может выдавать неточные или вымышленные сведения и унаследовать смещения базовой модели и обучающих данных. Не следует полагаться на неё при принятии критически важных медицинских, юридических или финансовых решений без проверки человеком; при публичном развёртывании рекомендуется использовать фильтры безопасности. Лицензия — Apache 2.0, с условиями базовой модели.

unsloth/gemma-3-1b-it — диалоговая версия Gemma 3, размещённая Unsloth и основанная на Google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель Gemma3ForCausalLM примерно с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения по инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель работает через Transformers и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы. В README описаны возможности семейства Gemma 3, включая мультимодальный ввод изображений, но этот конкретный чекпойнт имеет текстовую архитектуру и базовую модель Gemma 3 на 1 млрд параметров; поэтому поддержку изображений ему не приписываю. Метаданные указывают английский язык. Лицензия — Gemma. Как и другие генеративные модели, она может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Качество зависит от промпта и контекста.

German-RAG-NEMO-12B-ORPO-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это дообученная версия German-RAG-NEMO-12B-SFT-HESSIAN-AI с 12,1 млрд параметров, предназначенная для немецкоязычных RAG-сценариев и работы с предоставленным контекстом. Модель подходит для ответов на вопросы по найденным документам, извлечения релевантных сведений, рассуждений по контексту и составления кратких сводок. В карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков; метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. По условиям Apache 2.0 распространяются и код, и веса модели. В оценке авторов модель показала результаты на задачах извлечения, вопросно-ответных задачах, суммаризации и рассуждениях на немецком и английском языках. Результаты зависят от задачи и не гарантируют фактическую точность: ответы могут содержать ошибки и должны проверяться. У модели нет встроенной фильтрации безопасности; возможна генерация вредного или предвзятого контента.

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.

fullsimpleonlineiter2 — диалоговая модель генерации текста, дообученная на основе YYYYYYibo/full_vanilla_dpo_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Она предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

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.

JOSIE-1.1-4B-Instruct — плотная языковая модель на 3,7 млрд параметров, разработанная Gökdeniz Gülmez как полновесная донастройка Qwen3-4B-Instruct-2507. Она предназначена для естественных диалогов, следования инструкциям, повседневной помощи и решения практических задач. Модель выдаёт связные ответы с дружелюбной, прямой манерой общения и ориентирована на генерацию текста в чат-сценариях. Модель поддерживает английский, испанский, французский, португальский, итальянский, арабский, китайский, японский, корейский, индонезийский, русский, вьетнамский, немецкий и тайский языки. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов; README сообщает о 32 768 токенах. Обучение включало дистилляцию рассуждений и преобразование ответов в разговорный стиль. По карточке, модель не имеет встроенной фильтрации контента; качество может снижаться на узкоспециализированных темах, а критические ответы требуют проверки. Лицензия — MIT.

Kosmos-EVAA-TSN-8B — объединённая модель семейства Llama, созданная jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-light-8B и bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста. Сценарии применения и свойства базовых моделей указывают на диалоги и следование инструкциям. Модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Сведения о лицензии и специальных ограничениях в предоставленных материалах отсутствуют; перед использованием следует проверить условия базовых моделей и самого репозитория.

m8than/Llama-2-7b-chat-hf — копия модели Llama 2 7B Chat от Meta, размещённая на Hugging Face. Это авторегрессионная плотная Transformer-модель примерно с 6,6 млрд параметров, оптимизированная для диалогов и генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В карточке Meta указаны английский язык, обучение с учителем и дополнительное выравнивание с помощью RLHF. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстовых продолжений. Возможны неточные или предвзятые ответы и небезопасные генерации. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0, однако исходная модель Llama 2 распространяется по лицензии Meta Llama 2 Community License; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходных весов.

MInAlA/Llama-3.2-3B-DPO-merged — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, полученная выравниванием Llama-3.2-3B-Instruct методом DPO на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 131072 токенов и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других текстовых задач общего назначения. В метаданных указаны мультиязычные возможности базовой модели, но конкретный перечень языков для этой производной модели не приведён. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Z3R6X/Llama-3-8B-ORPO-V1 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, дообученная автором репозитория методом ORPO на наборе mlabonne/orpo-dpo-mix-40k. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. В README указано, что при обучении применялись LoRA с рангом 16 и 4-битная квантизация для экономии памяти; длина последовательности при обучении была сокращена до 1024 токенов. Метаданные указывают контекст до 8192 токенов и формат весов safetensors. В README приведены результаты MMLU, BoolQ и Winogrande, полученные с lm-evaluation-harness v0.4.2; это отдельные сравнительные замеры, а не гарантия качества в конкретном применении. Модель рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста, интерфейс чата отмечен в метаданных. Указана лицензия llama3; перед использованием следует соблюдать её условия. Карточка описывает дообучение Llama 3, поэтому производная классифицируется как finetune.

Llama-Sentient-3.2-3B-Instruct — дообученная PrithivMLmods модель на архитектуре Llama для генерации текста и диалогов с выполнением инструкций. Она основана на meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct и дообучена на наборе mlabonne/lmsys-arena-human-preference-55k-sharegpt. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует PyTorch и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ботов, виртуальных помощников, поддержки пользователей и генерации текстов, объяснений и сводок по запросу. Карточка указывает английский язык; метаданные также описывают базовую модель как мультиязычную, но явно перечисляют для этой модели только английский. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M. Возможности и качество для конкретных задач могут отличаться; карточка не приводит результатов оценки.

LwQ-10B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.1, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалога на нескольких языках; в карточке заявлено контекстное окно 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, следования инструкциям, математических и логических рассуждений, решения задач по контексту, а также создания и суммаризации текстов. По README, дообучение включало синтетические наборы для рассуждений; семейство Llama 3.1 описано как авторегрессионный трансформер, а инструкция — как настроенная с использованием SFT и RLHF. Доступна в формате safetensors для Transformers. Качество может различаться между языками; сложные рассуждения могут содержать ошибки, а неоднозначные запросы ухудшают ответы. Ограниченное контекстное окно, потребность в значительных вычислительных ресурсах и отсутствие доступа к актуальным данным ограничивают применение. Лицензия — Llama 3.1.

maid-yuzu-v3 — объединённая автором модель генерации текста на архитектуре Mixtral с экспертной структурой MoE. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе smelborp/MixtralOrochi8x7B и объединяет её с ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в текстовом диалоге. Объём параметров в метаданных указан как 7,1 млрд, нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Marcoroni-neural-chat-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Toten5/Marcoroni-neural-chat-7B-v1 методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять для многошаговых бесед и работы с длинными текстовыми запросами. Метаданные не устанавливают конкретные поддерживаемые естественные языки. Веса представлены в формате Safetensors, тип данных при слиянии указан как bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Качество и поведение могут зависеть от формулировки запроса; ограничения по языкам и отдельным прикладным областям в предоставленных данных не описаны.

Это GGUF-сборка Meta-Llama-3-1-8B-Instruct-f16-gguf, опубликованная ProfessorF (Nick V. Flor) для воспроизводимости исследований. Репозиторий содержит модель в формате GGUF F16; метаданные указывают на чат-возможности и генерацию текста. README описывает семейство Llama 3.2, но его сведения о размерах 1B и 3B и контексте 128k не подтверждают характеристики именно этой 8B-сборки. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию, поиск знаний и переформулирование запросов. В README перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; метаданные также содержат эти языки. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License, которая допускает коммерческое и исследовательское применение на своих условиях. Качество и ограничения этой конкретной сборки отдельно не описаны.

Meta Llama 3 8B — авторегрессионная языковая модель Meta с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention. Эта версия принимает текст и генерирует текст, в том числе код. Семейство Llama 3 включает предварительно обученные и дообученные для инструкций модели; карточка этой модели описывает базовый предварительно обученный чекпойнт, пригодный для адаптации к различным задачам генерации текста. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского применения на английском языке. Её можно использовать как основу для генерации текста и кода, а после адаптации — для диалоговых сценариев. Выпущена в апреле 2024 года и распространяется по пользовательской коммерческой лицензии Meta Llama 3. Карточка не приводит для этого репозитория конкретную длину контекста; сама модель статична и обучена на офлайн-данных. Для развёртывания приложений разработчикам следует самостоятельно подбирать меры безопасности под свой сценарий.

Metis-0.4-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral. Она создана методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Mihaiii/Metis-0.4; конфигурация объединения указывает диапазон слоёв 0–32 для обеих моделей и формат весов bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы, генерирует текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. README и метаданные не описывают отдельные специализированные области применения или конкретные ограничения качества.

miscii-14b-0218 — плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная sthenno-com на основе Qwen2.5-14B-Instruct и объединения нескольких чекпойнтов методом Model Stock с помощью MergeKit. Модель содержит 14 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и чат; её родной контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также подготовки структурированных ответов. В тегах карточки перечислены китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки; при этом основной язык отдельно не выделен. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Это объединённая модель на основе нескольких промежуточных SFT-чекпойнтов, поэтому поведение и качество могут отличаться от исходной Qwen2.5-14B-Instruct. README не приводит результатов сравнительной оценки или конкретных гарантий качества.

Mistral-11B-OmniMix-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Undi95/Mistral-11B-OmniMix методом SLERP через MergeKit. Модель использует архитектуру MistralForCausalLM с плотной трансформерной сетью, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов и диалогов. Контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-общения, выполнения инструкций и генерации текста. В репозитории веса представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит отдельной оценки качества или подробностей о языковом покрытии и ограничениях, поэтому специфические преимущества и недостатки слияния не описаны.

Citaman/Mistral_31_layer — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2. В конфигурации объединены срезы слоёв исходной модели со смещением на один слой; модель содержит 6,9 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает через библиотеку Transformers. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов. Указана базовая модель Mistral-7B-Instruct-v0.2. Лицензия в предоставленных данных не указана.