III.2Исследование рынка и маркетинг

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp, релиз b3772. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации текста и выполнения инструкций, включая работу со структурированными данными. Модель поддерживает контекст до 128 тысяч токенов с настройками YaRN RoPE и генерацию до 8 тысяч токенов. Для обучения использован набор данных объёмом 18 триллионов токенов. Заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся длинный контекст, многоязычность и улучшенное понимание и формирование структурированных данных; конкретные ограничения производительности и требования к ресурсам в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Использование Community Model предоставляется сторонним сообществом; LM Studio не является разработчиком и не гарантирует точность, безопасность или пригодность результатов. Как и другие генеративные модели, она может создавать неточный, вредный или неподходящий контент.

Granite-3.0-3B-A800M-Base — базовая языковая модель IBM Granite Team для генерации текста и других задач преобразования текста. Это декодерный трансформер со sparse Mixture of Experts (MoE): в README указаны 32 слоя и размер эмбеддинга 1536. Модель обучена с нуля в два этапа на 8 трлн и затем 2 трлн токенов из открытых и проприетарных источников; репозиторий содержит веса в формате Safetensors, библиотека — Transformers. Метаданные указывают 352,3 млн параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для суммаризации, классификации и извлечения информации, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста; также её можно использовать как основу для специализированного дообучения. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Лицензия — Apache 2.0. Модель не проходила выравнивание по безопасности, поэтому может генерировать проблемный контент. Возможны предвзятость, дезинформация, галлюцинации и буквальное воспроизведение фрагментов обучающих данных.

0x Mini — языковая модель Ozone AI для генерации текста и диалоговых приложений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct; в репозитории указано 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для продолжения текста, суммаризации, перевода, чат-ботов и создания контента, в том числе при ограниченных вычислительных ресурсах. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Для базовой модели указан контекст до 131 072 токенов. Карточка заявляет быструю генерацию и пригодность для компактного развёртывания, но не приводит сравнительных тестов, подтверждающих эти заявления. Используется лицензия Llama 3.1; применяйте модель с учётом её условий.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere For AI и Cohere. Это версия на 8 млрд параметров семейства Aya 23, дообученная следовать инструкциям на основе предварительно обученной модели семейства Command и коллекции Aya. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, написания и преобразования текстов на 23 языках, включая русский, английский, китайский, арабский, хинди и японский. Поддерживает текстовый ввод и генерацию текста, а также интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 8192 токена. Веса доступны по лицензии CC-BY-NC-4.0; применение также регулируется политикой допустимого использования Cohere For AI. Для работы с моделью требуется версия Transformers с необходимыми изменениями. Модель ориентирована на мультиязычное следование инструкциям, но карточка не приводит подробностей об ограничениях качества по отдельным языкам.

EuroLLM-9B-Instruct-2512 — мультиязычная языковая модель с 8,6 млрд параметров, разработанная консорциумом Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh, Aveni, Unbabel и другими научными и коммерческими организациями при финансировании Европейского союза. Это дообученная версия EuroLLM-9B-2512 для диалогового взаимодействия и генерации текста; в ней применены расширение контекста и обновлённая схема постобучения. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на европейских и других языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Родной размер контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache License 2.0. Разработчики предупреждают, что модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может галлюцинировать, выдавать вредоносный контент или ложные утверждения. Эти особенности следует учитывать при использовании ответов без проверки.

GPT-5.1 — модель серии GPT-5, представленная как модель передового уровня общего назначения. В карточке отмечены улучшенные по сравнению с GPT-5 рассуждения, следование инструкциям и естественность диалога. Модель использует адаптивное рассуждение. Она предназначена для диалогов и решения разнообразных задач, где требуются рассуждения и точное выполнение инструкций. Данных о размере, поддерживаемых языках, модальностях, длине контекста и условиях лицензии в предоставленных источниках нет.

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT — языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и общения на английском и языках Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский; настройка по инструкциям проводилась на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, анализ тональности, выявление токсичности, перевод и суммаризация. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или вымышленные сведения и непоследовательно рассуждать. В README также отмечено, что релиз не прошёл настройку безопасности, поэтому для ответственных сценариев пользователям следует самостоятельно применять меры безопасности и проверять результаты.

Llama-SEA-LION-v3-8B-IT — инструктивно дообученная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная декодерная модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения пользовательских инструкций. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов. Модель обучена следовать инструкциям на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском языках. Карточка также заявляет поддержку бирманского, китайского, филиппинского, кхмерского, лаосского и малайского; метаданные каталога отдельно отмечают английский, китайский, вьетнамский, индонезийский, тайский и тамильский. Подходит для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, перевода и других текстовых задач. Распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать; её безопасность специально не настраивалась, поэтому ответы и сценарии использования требуют проверки.

ibnzterrell/Meta-Llama-3.3-70B-Instruct-AWQ-INT4 — это 4-битная AWQ-квантизированная версия Meta-Llama-3.3-70B-Instruct, первоначально выпущенной Meta AI и опубликованной в данном варианте пользователем ibnzterrell. Модель представляет собой крупную instruction-tuned языковую модель с текстовым вводом и выводом, предназначенную для генерации текста и многоязычного диалога. Модель подходит для чат-ассистентов, ответов на вопросы и других сценариев текстовой генерации на английском, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском, тайском и немецком языках. Исходная модель имеет размер 70B параметров; доступный вариант использует INT4-квантизацию AWQ с GEMM-ядрами, zero-point quantization и размером группы 128. Для загрузки контрольной точки требуется около 35 ГиБ VRAM без учёта KV-кэша и CUDA Graphs, поэтому необходим некоторый дополнительный запас видеопамяти. Поддерживаются Transformers, AutoAWQ, Text Generation Inference и vLLM. К основным преимуществам относятся значительно сниженные требования к памяти по сравнению с полноточной версией и возможность запуска большой многоязычной instruction-tuned модели на совместимом оборудовании. Ограничения связаны с потерями качества, возможными при 4-битной квантизации, высокой потребностью в ресурсах и тем, что README не содержит сведений о длине контекста. Модель распространяется по лицензии Llama 3.3.

Aya-Expanse-32B — открытая по весам мультиязычная языковая модель, разработанная Cohere For AI. Она предназначена для диалогов и генерации текста на 23 языках, включая русский, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель построена на авторегрессионной архитектуре Transformer семейства Cohere и содержит 32,3 млрд параметров. В метаданных Hugging Face указан контекст 8192 токена; в README заявлено 128K, поэтому длина контекста в источниках расходится. В README также описаны дообучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройка безопасности и слияние моделей. Модель подходит для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere For AI.

adamo1139/aya-expanse-32b-ungated — открытая версия весов Aya Expanse 32B от Cohere For AI без ограничения доступа через gated-доступ. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель семейства Cohere с 32,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов на 23 языках. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные указывают контекст 8192 токена. Модель подходит для многоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы, создания и перефразирования текстов на поддерживаемых языках. В карточке описаны supervised fine-tuning, обучение на предпочтениях, настройка безопасности и слияние моделей в процессе подготовки Aya Expanse. Для распространения указана лицензия CC-BY-NC-4.0; карточка также требует соблюдать политику допустимого использования Cohere For AI.

EuroLLM-22B-Instruct — многоязычная большая языковая модель на 21,9 млрд параметров, разработанная консорциумом европейских университетов и компаний во главе с Instituto Superior Técnico — University of Lisbon при финансировании Европейского союза. Это плотный Transformer на базе архитектуры Llama; модель дообучена следовать инструкциям и поддерживать диалог. Контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, выполнения общих инструкций и машинного перевода, в том числе между официальными языками ЕС. По данным карточки, предшествующая базовая модель EuroLLM-22B обучена на 4 трлн токенов из веб-данных, параллельных корпусов и высококачественных источников. Заявлена поддержка болгарского, хорватского, чешского, датского, нидерландского, английского, эстонского, финского, французского, немецкого, греческого, венгерского, ирландского, итальянского, латышского, литовского, мальтийского, польского, португальского, румынского, словацкого, словенского, испанского, шведского, арабского, каталанского, китайского, галисийского, хинди, японского, корейского, норвежского, русского, турецкого и украинского языков. Разработчики отмечают высокие результаты на задачах перевода и многоязычных бенчмарках. Модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может выдавать галлюцинации, вредоносный контент или ложные утверждения. Лицензия — Apache 2.0.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. Базой слияния служила bunnycore/LLama-3.1-8B-Matrix; также в объединение вошли akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и refuelai/Llama-3-Refueled. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 131072 токена. В составе объединения есть англоязычная инструктивная модель Refuel AI, предназначенная для генерации текста, классификации, извлечения атрибутов и разрешения сущностей. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LwQ-Reasoner-10B — дообученная модель prithivMLmods для генерации текста и диалогов. Она основана на плотной авторегрессионной архитектуре Llama и обучена на синтетических наборах данных для рассуждений. Размер модели — 9,9 млрд параметров, контекстное окно — 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors, запуск предполагает библиотеку Transformers. Модель предназначена для многоязычных диалогов, следования инструкциям и решения задач, требующих математических рассуждений или использования заданного контекста. Её можно применять в чат-ботах, обучающих помощниках, для ответов на вопросы, составления сводок и генерации текстов. Карточка указывает лицензию Llama 3.1. Качество может различаться между языками; модель может ошибаться в узкоспециализированных темах и сложных многошаговых рассуждениях, а неоднозначные инструкции способны ухудшить результат. При работе с длинными материалами нужно учитывать ограничение контекста, а для запуска модели такого размера требуются значительные вычислительные ресурсы.

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.

Sakalti/ultiima-72B — слитая языковая модель автора Sakalti на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-72B и Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель на 71,5 млрд параметров в формате safetensors с контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, а карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель поддерживает множество языков, среди которых английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский, арабский и хинди. Её можно применять для диалоговых ассистентов, генерации текстов и ответов на инструкции. Карточка указывает лицензию «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами репозитория; конкретные ограничения применения в карточке не описаны.

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

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

Aya Expanse 8B — разработанная Cohere Labs многоязычная авторегрессионная языковая модель с оптимизированной архитектурой Transformer и 8 млрд параметров. Это выпуск весов семейства Command, дополнительно обученный с учителем, с применением обучения на предпочтениях, настройки безопасности и слияния моделей. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и испанский. Она принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст до 8 тысяч токенов и может использоваться для многоязычных ответов на вопросы, написания и преобразования текста. Модель выпущена для исследовательского использования; лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое применение, а использование также регулируется политикой допустимого использования Cohere Labs. Заявления о сравнительных результатах основаны на оценках из карточки модели и не гарантируют качество для конкретных задач.

EuroLLM-9B-2512 — многоязычная языковая модель на 8,6 млрд параметров, разработанная Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами при финансировании Европейского союза. Это улучшенная версия utter-project/EuroLLM-9B, дополненная этапом расширения контекста из EuroLLM-22B. Модель использует плотную архитектуру Llama и библиотеку Transformers; доступна в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста на 35 языках, включая русский, английский, основные европейские языки, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Она подходит для многоязычного диалога, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на запросы. Модель не выровнена по предпочтениям людей и может галлюцинировать, выдавать ложные утверждения или проблемный контент. Лицензия — Apache License 2.0.

EuroLLM-9B-Instruct — многоязычная языковая модель с 9 млрд параметров, разработанная Unbabel, Instituto Superior Técnico, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами. Она создана на базе EuroLLM-9B и дополнительно настроена на выполнение инструкций с использованием EuroBlocks, набора данных для следования общим инструкциям и машинного перевода. Модель использует плотную архитектуру Transformer с grouped-query attention, RMSNorm, SwiGLU и RoPE; длина последовательности при обучении составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, выполнения инструкций и перевода между языками. Она обучена для работы с языками ЕС и рядом дополнительных языков, включая русский, арабский, китайский, японский, корейский и хинди. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка сообщает о конкурентных результатах на многоязычных и англоязычных бенчмарках, однако модель не выравнивалась по предпочтениям людей. Она может выдавать галлюцинации, вредоносный контент и фактические ошибки.

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.

Llama-3-70B-Instruct-Gradient-262k — это дообученная Gradient версия Meta Llama 3 70B Instruct, разработанная Gradient при поддержке вычислительных ресурсов Crusoe Energy. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и обработки очень длинных входных последовательностей: README сообщает о расширении контекста исходной модели с 8 тысяч до более чем 262 тысяч токенов за счёт настройки RoPE theta и обучения на дополнительных данных. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 69,5 млрд параметров и контекст 262 144 токена. Модель подходит для диалоговых помощников, анализа длинных документов и сценариев, где нужно учитывать большой объём контекста за один запрос. Карточка описывает англоязычный вариант; поддержка других языков не подтверждена. Для запуска предлагаются Transformers или TGI, а веса опубликованы в формате safetensors. Использование регулируется лицензией Llama 3; перед развёртыванием следует учитывать её условия и проверять ответы модели, поскольку возможны ошибки и остаточные риски безопасности.

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.

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.

Arcee Meraj Mini — плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная Arcee AI и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена прежде всего для арабского языка с сохранением сильных возможностей английского; поддерживает диалоговый шаблон ChatML и контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для понимания и генерации текста, ответов на вопросы, рассуждений, образовательных материалов, математических задач, генерации кода, клиентской поддержки и создания контента. В карточке сообщается о высоких результатах на арабских бенчмарках и конкурентоспособных результатах на английских, однако численные результаты здесь не приведены. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель текстовая и не предназначена для обработки изображений или аудио.

MiniCPM-MoE-8x2B — генеративная языковая модель от OpenBMB на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом Mixture-of-Experts: в каждом слое восемь экспертов, из которых для каждого токена активируются два. Это версия после instruction tuning, без дополнительных методов RLHF; модель содержит 2,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и редактирования текстов, а также для классификации текста. Для запуска доступны Transformers и vLLM; веса представлены в формате PyTorch с точностью bfloat16. Модель генерирует ответы на основе обучающих текстов и не выражает личных мнений. Сгенерированную информацию следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B — инструктивная языковая модель AI Singapore для диалога и выполнения разнообразных текстовых задач с учётом языков и контекста Юго-Восточной Азии. Она дообучена на базе aisingapore/Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B-Base с помощью SFT и онлайн-дистилляции по собственным ответам модели; архитектура сочетает Mamba2, Transformer и MoE. В метаданных указано 6,6 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, многоходового диалога, следования инструкциям, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и других текстовых задач. Она рассчитана на английский, бирманский, индонезийский, филиппинский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Модель не выравнивалась по безопасности; её устойчивость к состязательным запросам не проверялась. Возможны галлюцинации, нерелевантные ответы и несогласованность, поэтому результаты следует проверять; для прикладного использования разработчикам рекомендуется самостоятельно настроить меры безопасности.

OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.