III.2Исследование рынка и маркетинг

Карточка модели ff670/openbuddy-mixtral-7bx8-v17.3-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. 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.

CultriX/Qwen2.5-14B-Brocav3 — объединённая языковая модель на основе семейства Qwen2.5, созданная CultriX с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; при объединении также задействованы математические, диалоговые и другие варианты Qwen2.5-14B. Для слияния применён метод della_linear. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, составления текстов и математических запросов. Размер модели — 14 млрд параметров, архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; заявленная длина контекста составляет до 131 072 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

RefalMachine разработала инструктивную русскоязычную адаптацию Qwen2.5-7B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. В ней заменили токенизатор на расширенный вариант tiktoken cl100k с добавлением 48 тысяч unigram-токенов, продолжили предобучение на русскоязычном корпусе и применили технику Learned Embedding Propagation (LEP). Для диалогового использования предусмотрен интерфейс чата и вызова инструментов. Модель предназначена для русскоязычного диалога и выполнения инструкций. Авторы сообщают об увеличении скорости генерации русскоязычного текста до 60% относительно Qwen2.5-7B-Instruct при сравнении числа символов или слов в секунду на одинаковых последовательностях. Заявление о скорости не следует трактовать как оценку качества ответов. В карточке приведены частичные результаты Ru-Arena-General; данные по MERA и llmtf_open отмечены как незаполненные. Контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Saiga/MistralNemo 12B — русскоязычная чат-модель, разработанная Ильёй Гусевым на основе изменённой версии Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и помощи пользователям на русском языке. README описывает версии, обученные с использованием SFT и SimPO на наборах данных Saiga; для работы используется формат запросов Mistral Nemo с системным сообщением в начале диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан нативный контекст размером до 1 024 000 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на базу в виде abliterated-версии Mistral Nemo, но точный идентификатор базового репозитория не приведён.

CultriX/SeQwence-14Bv6 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. В объединение вошли SeQwence-14Bv2, Qwestion-14B, Qwen2.5-Lumen-14B, Qwen2.5-14B-Wernicke, Virtuoso-Small, SeQwence-14Bv1 и SeQwence-14B-EvolMerge. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она использует плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, однако README не описывает его поведение и ограничения. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Shisa V2 Llama 3.3 70B — двуязычная чат-модель общего назначения, разработанная Shisa.AI на основе Meta-Llama-3.3-70B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель обучали с акцентом на улучшение японского языка, сохраняя возможности английского, с помощью расширенного синтетического постобучения и оптимизации инструктивного поведения. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста на японском и английском языках; также предусмотрен интерфейс вызова инструментов. По опубликованным оценкам, она превосходит базовую Llama 3.3 70B Instruct по ряду японских тестов, но результаты на английских бенчмарках неоднородны и зависят от теста. Для запуска проверена совместимость с vLLM и SGLang. Лицензия — Llama 3.3; использование регулируется условиями лицензии Meta.

Shisa V2 Mistral Nemo 12B — двуязычная чат-модель общего назначения, разработанная Shisa.AI на базе Mistral-Nemo-Instruct-2407. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Модель дообучена на синтетических диалоговых и предпочтительных данных, чтобы улучшить качество ответов на японском языке и сохранить возможности на английском. Модель предназначена для диалога, генерации текста, следования инструкциям и сценариев вызова инструментов. В тестах Shisa.AI она показала улучшение японских результатов относительно базовой модели; опубликованы также оценки для английского языка и ряда общих бенчмарков. Поддерживаются японский и английский языки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных пользовательских данных. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы; для критичных решений ответы следует проверять.

XVERSE-MoE-A4.2B-Chat — разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology чат-модель на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом смеси экспертов (MoE), выровненная на основе XVERSE-MoE-A4.2B. В базовой модели 25,8 млрд параметров, из которых при вычислении активируются 4,2 млрд; в метаданных этого репозитория указано 1,4 млрд параметров. Модель поддерживает более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский, и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста на нескольких языках. В архитектуре используются общие и маршрутизируемые эксперты; по карточке, обучение проводилось на 2,7 трлн токенов с последовательностями длиной 8K. Репозиторий содержит веса PyTorch и поддерживает загрузку через Transformers. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому перед внедрением нужна проверка безопасности под конкретный сценарий. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0; карточка отдельно отмечает открытость весов для академических исследований и возможность бесплатного коммерческого использования с оформлением коммерческой лицензии.

Apertus-SEA-LION-v4-8B-IT — многоязычная диалоговая языковая модель AI Singapore, разработанная при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель семейства Apertus с 10,3 млрд параметров по метаданным Hugging Face; в README она описана как модель на 8 млрд параметров. Модель дообучена на Apertus-8B-Instruct-2509 на примерно 6,4 млн пар инструкций и текстов, включая примеры для вызова инструментов. Использует токенизатор базовой модели и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста с адаптацией к языкам и культурному контексту Юго-Восточной Азии. Она ориентирована на индонезийский, вьетнамский, тайский, филиппинский, тамильский, бирманский и малайский языки, а также обучалась на английском. Подходит для ответов на вопросы, многоходового чата, следования инструкциям, перевода, суммаризации и анализа тональности; карточка также сообщает о включении обучающих примеров для вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. В README отмечены возможные галлюцинации и нерелевантные или непоследовательные ответы; устойчивость к состязательным запросам не проверялась, а отдельное выравнивание безопасности не проводилось.

Bernstein-120b — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием моделей ShinojiResearch/Senku-70B-Full и Sao10K/Euryale-1.3-L2-70B. Модель разработана авторами карточки bcse/Bernstein-120b; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 120,1 млрд параметров, формат весов — Safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, поддерживает контекст до 32 764 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный pipeline — text-generation. Карточка также указывает доступность квантованных вариантов Bernstein-120b в репозиториях mradermacher. Данные не описывают конкретную специализацию по предметной области или языкам. Лицензия в предоставленных сведениях не указана; условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Bielik-11B-v3.0-Instruct — разговорная генеративная модель на 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LLaMA, дообученная следовать инструкциям на базе speakleash/Bielik-11B-v3-Base-20250730. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста; особенно хорошо ориентирована на польский язык и обучена на текстах на 32 европейских языках. Модель дообучали на инструкциях и многоходовых диалогах, а затем применяли методы DPO и обучения с подкреплением для улучшения стиля ответов и аналитических способностей, в том числе на задачах логики, STEM, математики и использования инструментов. Метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Для чата используется шаблон ChatML; веса доступны в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель может давать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы; встроенных механизмов модерации нет, поэтому её ответы требуют проверки. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Blaze-14B-xElite — дообученная разговорная языковая модель от prithivMLmods на базе архитектуры LLaMA. Она содержит 14,1 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и предназначена для генерации ответов, решения задач на рассуждение и математику, объяснения сложных тем, написания текстов и многоязычных сценариев. В карточке указано обучение на синтетических данных, материалах из открытых источников, академических книгах и наборах вопросов и ответов; для выравнивания использовались SFT и итеративный DPO. Заявлена поддержка английского языка и многоязычных задач. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Модель может ошибаться, неверно интерпретировать неоднозначные запросы, воспроизводить смещения из обучающих данных и выдавать небезопасные ответы; её знания не обновляются в реальном времени. Для запуска могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы. Результаты Open LLM Leaderboard в карточке ограничены отдельными метриками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных приложениях.

ColorShadow-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Слияние выполнено методом Gradient-SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждения и понимания текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

flammen15-mistral-7B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком flammenai на основе nbeerbower/MaidFlameSoup-7B и nbeerbower/flammen14-mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; при объединении использовалась точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

KunaiBeagle-Hermes-7b — объединённая языковая модель, созданная seyf1elislam с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли seyf1elislam/KunaiBeagle-7b и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; базовая архитектура — Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную предметную область или отдельные гарантии качества. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

VAGO solutions Llama-3.1-SauerkrautLM-70b-Instruct — плотная языковая модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, созданная VAGO solutions дообучением Meta-Llama-3.1-70B-Instruct. Для Spectrum Fine-Tuning обучали 15% слоёв на немецко-английском наборе Sauerkraut Mix v2; авторы сообщают об улучшениях за счёт межъязыкового переноса также для арабского, итальянского, французского, испанского, нидерландского и португальского языков. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на этих языках, включая задачи с длинным контекстом до 131 072 токенов и сценарии с интерфейсом вызова инструментов. В карточке заявлено улучшение многоязычных навыков и приведены названия наборов для оценки, включая MMLU-Multilingual, но численные результаты не указаны. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — llama3.1. Авторы предупреждают, что модель может выдавать неподходящий или некорректный контент; результаты бенчмарков и стабильность поведения следует проверять для конкретных задач.

Llama-SEA-LION-v2-8B — многоязычная языковая модель, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, полученная продолжением предварительного обучения Meta-Llama-3-8B-Instruct на примерно 48 млрд токенов пяти языков Юго-Восточной Азии и английского. Модель принимает текст и предназначена для генерации ответов и выполнения языковых задач на английском, индонезийском, тамильском, тайском и вьетнамском языках; контекст составляет до 8192 токенов. Модель оценивали на ответах на вопросы, анализе тональности, выявлении токсичности, переводе, суммаризации, причинно-следственных рассуждениях и распознавании языковых следствий. Оценка проводилась в режиме пяти примеров с использованием собственных для языков подсказок и ограниченных выборок данных, поэтому результаты могут не отражать качество во всех сценариях. Карточка предупреждает, что модель не прошла настройку безопасности; для использования в продуктах следует самостоятельно проверить её ответы и настроить меры безопасности. Лицензия — Llama 3 Community License.

loyal-piano-m7-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и chargoddard/loyal-piano-m7 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В тегах карточки указан английский язык, а среди обучающих данных названы наборы для диалогов, суммаризации и ролевого общения. Вес опубликован в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не содержит сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев стоит проверять на собственных данных.

Maverick-v1.0 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и включающая Kunoichi-DPO-v2-7B и NeuralOmniWestBeaglake-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Объединение выполнено методом task arithmetic. Модель может применяться для ответов в чате, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретной языковой специализации и оценках качества в предоставленных данных отсутствуют.

MetaModel_moex8 — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, опубликованная Xenon1. Она создана с помощью mergekit на основе восьми моделей, включая SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и SauerkrautLM-SOLAR-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на нескольких языках. В метаданных перечислены английский, китайский, арабский, немецкий и французский; карточка также помечает модель как многоязычную. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Minotaur 13B — инструктивно дообученная языковая модель OpenAccess AI Collective на базе LLaMA-13B. Она предназначена для диалоговых ответов, следования инструкциям, объяснений и генерации прозы; модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Обучение проведено на открытых наборах инструкций, включая WizardLM, Alpaca-CoT, GPTeacher, ScienceQA, задачи по математике и естественным наукам, а также наборы для суммаризации и рассуждений. Используется формат диалоговых подсказок с метками USER: и ASSISTANT:.

MonarchLake-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная macadeliccc слиянием SLERP моделей AlphaMonarch-7B и WestLake-7b-v2-laser-truthy-dpo. Она предназначена для генерации текста и общения в диалоговом формате, включая ответы на вопросы и рассуждения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и здравого смысла. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

zelk12/MT3-Gen2-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit. В слиянии методом SLERP использованы zelk12/MT3-Gen2-GMM-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen2-IMUBMA-gemma-2-9B; конфигурация указывает базовую модель zelk12/MT3-Gen2-GMM-gemma-2-9B и параметр t=0,25. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и принимает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nemotron-SEA-LION-v4.8-30B-A3B — инструктивная языковая модель, разработанная AI Products Pillar организации AI Singapore при финансировании National Research Foundation Singapore. Она дообучена на основе aisingapore/Nemotron-SEA-LION-v4.8-30B-A3B-Base с помощью SFT и онлайн-дистилляции по собственным ответам модели. Архитектура — гибрид Mamba2 и Transformer с Mixture of Experts; модель рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалога и выполнения инструкций на английском и языках Юго-Восточной Азии: бирманском, вьетнамском, индонезийском, тагальском, малайском, тамильском и тайском. Среди оценённых сценариев — ответы на вопросы, анализ тональности, перевод, суммаризация, причинно-следственные рассуждения, распознавание токсичности и многоходовый чат. Модель распространяется по лицензии MIT. Качество и надёжность ответов могут быть непоследовательными: модель способна галлюцинировать и выдавать не относящийся к запросу текст. Устойчивость к состязательным запросам не проверялась, а безопасность не была специально выровнена; для прикладного использования могут потребоваться отдельная настройка безопасности и проверка результатов.

NeuralsirkrishnaShadow_YamMulti_verse_model — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров. Разработчик в карточке отдельно не указан. Лицензия — Apache-2.0.

Next-1B — компактная авторегрессионная языковая модель на базе Gemma 3, разработанная Lamapi. Модель содержит около 1 млрд параметров, использует трансформерную архитектуру и дообучена методом instruction fine-tuning (SFT) на турецких и многоязычных наборах данных. Она ориентирована на работу с текстом, поддерживает турецкий язык и широкий набор других языков, включая английский, русский, арабский, немецкий, французский, испанский, китайский, японский и корейский. Модель предназначена для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы, творческого письма, рассуждений и решения задач на естественном языке. К её сильным сторонам относятся небольшой размер, низкие требования к ресурсам, возможность запуска на пользовательских GPU с малым объёмом видеопамяти, а также поддержка CPU-развёртывания и вариантов квантования. README не указывает размер контекстного окна, точные показатели качества, доступные модальности помимо текста или систематические ограничения модели, поэтому её возможности в специализированных и критически важных сценариях требуют отдельной проверки. Модель распространяется по лицензии MIT, разрешающей использование, изменение и распространение.

OpenBuddy-mistral-7b-v13.1 — многоязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; заявлены языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Модель принимает текст и генерирует текст, длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README отмечено, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для критически важных решений в медицине, управлении потенциально опасными системами, финансах и праве. Она предоставляется без гарантий.

Quyen-Plus-v0.1 — диалоговая языковая модель серии Quyen, разработанной авторами модели на основе семейства Qwen1.5. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2ForCausalLM примерно с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, используя шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с текстовыми запросами. Серия Quyen обучалась с использованием SFT и DPO на наборах OpenHermes-2.5, Capybara, Orca DPO и distilabel-capybara-dpo, а также на закрытых данных. В карточке приведены отдельные результаты тестов, но полный набор результатов и бенчмарков не представлен. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией и файлами репозитория. Модель опубликована в формате Safetensors и доступна через Transformers.

QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning — инструктивная языковая модель команды Vikhrmodels, созданная полным дообучением Qwen/Qwen3-1.7B методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации ответов, кратких изложений и анализа текстов на русском и английском языках. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Карточка сообщает о специализации на русском языке и приводит результат сравнения в Ru Arena General; он не гарантирует качество для каждой задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а отдельные производные варианты доступны в GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Teuken-7B-instruct-research-v0.4 — мультиязычная языковая модель с настройкой на выполнение инструкций, разработанная Fraunhofer, Forschungszentrum Jülich, TU Dresden и DFKI в рамках проекта OpenGPT-X. Это декодерный Transformer семейства LLaMA с 7,5 млрд параметров, обученный на 4 трлн токенов; длина контекста — 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и других задач генерации текста на европейских языках, в которых авторы стремились обеспечить более устойчивые результаты, чем у моделей, ориентированных преимущественно на английский. Модель поддерживает 24 языка ЕС, включая немецкий, английский, французский, испанский, итальянский, польский, чешский, болгарский, греческий и другие. При этом настройка на инструкции использовала англоязычные и немецкоязычные наборы данных в равных долях. Модель распространяется в формате Safetensors и использует лицензию с меткой «other»; подробные условия следует уточнять у разработчика. Авторы указывают, что модель может выдавать предвзятые, токсичные или фактически неверные ответы, и не рекомендуют её для задач программирования и математики.