III.2Исследование рынка и маркетинг

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.3 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная Magpie-Align и дообученная на базе Meta-Llama-3-8B. Модель прошла supervised fine-tuning на наборах Magpie с данными на английском и китайском языках, а затем дополнительное обучение предпочтениям методом DPO на наборе UltraFeedback. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации ответов на инструкции и рассуждений; китайские инструкции включены в обучающие данные. В карточке приведены результаты на Alpaca Eval 2, Arena Hard, WildBench и Zero-Eval GSM, однако они не гарантируют аналогичного качества на других задачах или языках. Для работы рекомендуется официальный шаблон чата Llama 3. Лицензия — Meta Llama 3 Community License.

Llama3-ChatQA-1.5-70B-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Llama3-ChatQA-1.5-70B, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель построена на базовой архитектуре Llama 3 и содержит 70 миллиардов параметров. Основное назначение модели — conversational question answering и retrieval-augmented generation (RAG): ответы на вопросы с опорой на предоставленный контекст, извлечение сведений и суммаризация контекста. Она ориентирована прежде всего на англоязычные сценарии и также может применяться для общего текстового общения. Улучшенная обучающая методика и дополнительные данные для conversational QA повышают возможности работы с таблицами и арифметическими вычислениями. Модель является текстовой и поддерживает генерацию текста; заявленный язык — английский. Рекомендуется явно передавать релевантный контекст и указывать модели сообщать, если ответ отсутствует в нём. README не содержит сведений о размере контекстного окна и конкретном типе квантизации, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Лицензия указана как llama3; условия её применения следует проверять по лицензии исходной модели NVIDIA.

QuantFactory/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-GGUF — квантованная версия модели taide/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1, созданная с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Llama3-TAIDE, основанному на Meta LLaMA3-8B и адаптированному проектом TAIDE к языковым и культурным особенностям Тайваня. Она предназначена для генерации текста, многоходового диалога и офисных задач: суммирования, написания статей и писем, а также перевода между китайским и английским языками. Основной акцент сделан на традиционном китайском, тайваньской терминологии и контексте. Модель содержит около 8 миллиардов параметров, поддерживает контекст длиной до 8K токенов и обучалась на 43B токенов традиционного китайского языка. Среди её сильных сторон — ориентация на традиционный китайский, улучшенная работа с тайваньской культурой и терминологией, многоходовые диалоги и прикладные сценарии. Квантование упрощает использование модели, однако может снизить производительность и привести к непредусмотренным проблемам. Лицензия указана как llama3-taide-models-community-license-agreement; применяются условия, опубликованные по ссылке в карточке модели.

KaraKaraWarehouse/Llama-MiraiFanfare-2-3.3-70B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В слияние вошли Blackroot/Mirai-3.0-70B и EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1; базовой моделью для слияния указана EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1. Модель содержит 69,5 млрд параметров и использует формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет 131 072 токена, что подходит для работы с длинными запросами и документами. В README не описаны специализированные области применения или языковые ограничения. Карточка не указывает лицензию. Качество и ограничения слияния отдельно не описаны; поведение может зависеть от сочетания исходных моделей.

MeliodasPercival_01_M7Alloyingotneoy — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с длинным контекстом до 32 768 токенов. Данные о специализации по языкам или прикладным областям в карточке не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

miiqu-f16 — разговорная языковая модель от Infinimol AI GmbH на архитектуре Llama, представленная в формате safetensors для Transformers. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в README также приведён результат на EQ-Bench — 8-е место в сравнении с несколькими крупными чат-моделями. Заявленное окно контекста — 32 768 токенов. Модель содержит 90,1 млрд параметров по метаданным. README сообщает, что она создана без дообучения и дополнительного обучения; метаданные помечают её как слияние, поэтому происхождение следует считать слиянием моделей. Доступны варианты GGUF Q4_K_M и EXL2 5.0 bpw. Для диалогов указаны шаблоны ChatML и Mistral. Метаданные отмечают поддержку английского, немецкого, французского, испанского и итальянского языков. Лицензия обозначена как other, без конкретных условий в предоставленных данных.

OpenBuddy Llama2 13B v11.1 — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная командой OpenBuddy на базе Llama 2. В данном репозитории представлены квантизированные файлы в формате GGUF, подготовленные TheBloke. Модель ориентирована на роль универсального помощника Buddy: ответы на вопросы, поддержка диалога, объяснение информации и генерация текста. Модель имеет архитектуру Llama и размер 13 млрд параметров. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет использовать её для CPU-, GPU- и комбинированного инференса через llama.cpp и совместимые приложения. В заявленных метаданных указаны языки: китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Мультимодальность не заявлена; модель предназначена для работы с текстом. Контекстное окно в предоставленных данных не указано. В prompt template приведено ограничение знаний до сентября 2021 года. К сильным сторонам относятся многоязычность, наличие нескольких уровней квантизации и широкая совместимость с локальными инструментами запуска. Ограничения включают возможное снижение качества при сильной квантизации, отсутствие заявленной работы с изображениями и другими модальностями, а также ограниченность знаний датой отсечения. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

OpenBuddy-Qwen1.5-32B-v21.1-32k — мног языковая диалоговая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с плотной трансформерной сетью и 31,7 млрд параметров. Она предназначена для общения и генерации ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и составления текстов на поддерживаемых языках. Для работы рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; README также отмечает совместимость формата промптов с vLLM для развёртывания API. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other»; README приводит предупреждение об ошибочных или нежелательных ответах и предостерегает от использования в критичных и высокорисковых сценариях.

Dohyeon1/Qwen3-30B-A3B-HC-SMoE-ngroups64 — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. По метаданным она относится к семейству Qwen3 и использует архитектуру Mixture-of-Experts; название модели также указывает на разреженную MoE-конфигурацию с 64 группами экспертов. Модель предназначена для генерации продолжений текста, диалоговых ответов, черновиков и других текстовых материалов. Она поддерживает контекст длиной до 40960 токенов и имеет 2,6 млрд параметров по метаданным, что делает её пригодной для локального или серверного развёртывания при наличии соответствующих вычислительных ресурсов. В README отсутствуют сведения о разработчике, языках обучения, лицензии, обучающих данных, результатах оценки и специальных ограничениях. Поэтому перед использованием в продуктивных сценариях необходимо самостоятельно проверить качество на целевых данных, безопасность ответов и условия распространения модели.

txn545/Qwen3.5-35B-A3B-NVFP4 — квантизированная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3.5-35B-A3B, разработанной Alibaba. Квантизация выполнена с помощью NVIDIA Model Optimizer до формата NVFP4; модель предназначена для текстового ввода и генерации текста. Модель рассчитана на разработчиков, которым нужны готовые к развертыванию решения для AI Agent-систем, чат-ботов, RAG-систем и других приложений на базе ИИ. Она использует трансформерную архитектуру Qwen3.5-35B-A3B с 35 млрд параметров, из которых активируется 3 млрд, и поддерживает контекст до 262K токенов. Указанные сценарии инференса ориентированы на NVIDIA GPU, в частности архитектуру Blackwell, Linux и движок SGLang. Ключевое преимущество модели — предварительная NVFP4-квантизация весов и активаций линейных операторов в MoE-блоках, что предназначено для эффективного инференса на совместимом оборудовании. Ограничения включают зависимость от NVIDIA GPU и совместимой версии SGLang, а также возможные неточности, токсичные ответы и усиление предубеждений, унаследованных от обучающих данных базовой модели. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и допускает коммерческое и некоммерческое использование с учетом требований базовой модели.

SauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct — инструктивная языковая модель VAGO solutions на архитектуре Mixture of Experts (MoE), основанная на mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. В метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, в том числе для ответов на вопросы и математических задач. Разработчики дообучили её с помощью DPO на немецких данных с аугментацией и переводом, а также на предпочтениях из дополнительных наборов данных. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского и испанского языков; особое внимание уделено естественности формулировок на немецком. В README приведена оценка на тесте German RAG Eval, однако результат не гарантирует точность в реальных сценариях. Разработчики предупреждают, что модель может выдавать неподходящий или некорректный контент. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование при соблюдении её условий.

SOLAR-10.7B-Instruct-Forest-DPO — языковая модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров, разработанная на основе upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO). Она предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста на естественном языке. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и выполнения текстовых инструкций. В карточке указаны английский язык и контекст до 4096 токенов. Модель распространяется в формате PyTorch через Transformers под лицензией Apache-2.0.

Карточка модели taide/TAIDE-LX-7B на Hugging Face совпадает с карточкой taide/TAIDE-LX-7B-Chat, поэтому описание составлено по ней. TAIDE-LX-7B-Chat — диалоговая языковая модель проекта TAIDE, разработанная для тайваньского языка и культурного контекста. Она основана на TAIDE-LX-7B, которая, в свою очередь, использует LLaMA 2 7B и предварительно обучена на традиционных китайских текстах; версия Chat дополнительно прошла настройку по инструкциям для офисных задач и многоходового диалога. В репозитории указаны 7 млрд параметров и контекст до 4K токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с повседневными офисными задачами: составления и редактирования текстов, писем и статей, автоматического суммирования, перевода между китайским и английским. Она усилена для традиционного китайского языка, включая тайваньскую лексику, культуру и местные реалии. Основной язык — традиционный китайский; в примерах также показаны ответы на английском и перевод между английским и китайским. Модель принимает текст и генерирует текст. Для загрузки токенизатора README рекомендует медленный режим (`use_fast=False`) и приводит шаблоны запросов для одиночного и многоходового диалога. Метаданные указывают формат safetensors и возможность чата. Лицензия обозначена как `other`; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы; README не приводит количественной оценки качества.

TAIDE-LX-7B-Chat — диалоговая языковая модель проекта TAIDE, разработанная для тайваньского языка и культурного контекста. Она основана на TAIDE-LX-7B, которая, в свою очередь, использует LLaMA 2 7B и предварительно обучена на традиционных китайских текстах; версия Chat дополнительно прошла настройку по инструкциям для офисных задач и многоходового диалога. В репозитории указаны 7 млрд параметров и контекст до 4K токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с повседневными офисными задачами: составления и редактирования текстов, писем и статей, автоматического суммирования, перевода между китайским и английским. Она усилена для традиционного китайского языка, включая тайваньскую лексику, культуру и местные реалии. Основной язык — традиционный китайский; в примерах также показаны ответы на английском и перевод между английским и китайским. Модель принимает текст и генерирует текст. Для загрузки токенизатора README рекомендует медленный режим (`use_fast=False`) и приводит шаблоны запросов для одиночного и многоходового диалога. Метаданные указывают формат safetensors и возможность чата. Лицензия обозначена как `other`; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы; README не приводит количественной оценки качества.

Wiederchat-7b-dpo — разговорная языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная mayflowergmbh как DPO-согласованное слияние трёх моделей с помощью LazyMergekit: mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0, mayflowergmbh/Wiedervereinigung-7b-dpo-laser и cognitivecomputations/openchat-3.5-0106-laser. Модель основана на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в диалоге; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты Mt-Bench-De: средняя оценка 7,61875, с более высокими оценками в категориях STEM и гуманитарных дисциплин, чем в математике и программировании. Это ориентиры из карточки, а не гарантия качества в конкретной задаче. Лицензия и сведения о поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют.

XYZ-Aquila-mini — модель с открытыми весами для глубокого агентного поиска, разработанная XYZ AI Lab. Она дообучена на базе Qwen3.6-35B-A3B с помощью процесса AI4AI, в котором люди задают целевые возможности, ограничения и критерии приёмки, а агенты ИИ помогают находить ошибки и предлагать изменения. Модель предназначена для многошагового поиска и исследования: планирования, поиска в интернете на английском и китайском языках, сбора и проверки сведений из нескольких источников, а также восстановления после неудачных действий с инструментами. Это thinking-модель с совместимыми с Qwen форматами рассуждений и вызова инструментов. В README заявлены результаты на внешних бенчмарках агентного поиска; конкретные инструменты поиска, извлечения страниц и исполнения Python предоставляет обвязка AxisAgentic, а не сам чекпойнт. Модель использует архитектуру семейства Qwen3.5 MoE и распространяется в формате Safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README описывает оценивание с контекстом до 256K токенов в поисковой обвязке; это не подтверждает собственный предел контекста модели. Доступные сведения не устанавливают её точный размер. Применение для поиска зависит от совместимой обвязки и подключённых инструментов.

Это диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель разработана ShenaoZ и дообучена на основе ShenaoZ/0.00005_withdpo_4iters_bs256_5102lr_iter_2 методом DPO на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT.

Apodex-1.0-4B-SFT — модель для агентного глубокого исследования с акцентом на проверку фактов, разработанная командой Apodex и дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-4B. Это плотная модель семейства Qwen3.5, работающая через Transformers и распространяемая в формате safetensors. Она предназначена для диалогов и сценариев ReAct с вызовом инструментов: поиска источников, сбора свидетельств и подготовки ответов с проверяемыми обоснованиями. Карточка описывает также режим Apodex-1.0-H с несколькими специализированными агентами и общим верификатором; это режим развертывания, а не отдельная характеристика данного чекпойнта. Модель дообучена по рецепту, включающему SFT, агентный DPO и обучение с подкреплением на длинных агентных траекториях. В README заявлено сохранение общих способностей базовой модели, включая знания, математику, программирование и следование инструкциям. Метаданные указывают английский и китайский языки, а базовая модель описана как мультимодальная Qwen на 4 млрд параметров; при этом карточка конкретного чекпойнта не уточняет поддержку изображений и длину контекста. Модель подходит для исследовательских агентов и ассистентов, которым нужно искать информацию, пользоваться инструментами и формировать ответы с цепочками свидетельств. Карточка приводит результаты бенчмарков глубокого исследования, но наиболее высокие показатели относятся к Apodex-1.0-H и не должны автоматически приписываться варианту 4B-SFT. Лицензия — Apache-2.0.

Bactrian-X LLaMA 7B — языковая модель MBZUAI для генерации ответов на инструкции на 52 языках. Она основана на LLaMA-7B и дообучена на переводах инструкций из наборов Stanford Alpaca и Databricks Dolly; ответы для разных языков были созданы с помощью GPT-3.5-turbo. В репозитории размещена объединённая версия весов с LoRA-дообучением, архитектура — плотная авторегрессионная LLaMAForCausalLM, размер — около 6,6 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для многоязычного следования инструкциям и генерации текста: например, для ответов на вопросы, выполнения просьб и создания черновиков на поддерживаемых языках. Веса доступны в формате PyTorch по лицензии MIT. К ограничениям относятся возможная предвзятость, внесённая машинным переводом инструкций, и влияние англоязычных культурных установок в данных; длина контекста составляет 2048 токенов.

BgGPT-Gemma-3-12B-IT — плотно-архитектурная мультимодальная модель семейства Gemma 3, разработанная INSAIT и дообученная на базе google/gemma-3-12B-it для болгарского языка. Она принимает текст и изображения, поддерживает диалоговый режим и предназначена для следования инструкциям, многоходовых бесед, ответов на вопросы и понимания изображений в контексте с текстом. Модель содержит 12 млрд параметров и имеет заявленную эффективную длину контекста 131 тыс. токенов. Данные предварительного обучения охватывают период до мая 2025 года, а инструкционное дообучение — до октября 2025 года. Карточка указывает поддержку болгарского и английского языков; веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Лицензия Gemma.

Chinese-Mixtral-Instruct — чат-модель, разработанная авторами проекта Chinese-Mixtral. Она дообучена на инструкционных данных на основе Chinese-Mixtral, которая построена на Mixtral-8x7B-v0.1. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Архитектура — Mixtral с разреженной экспертной моделью (MoE); в метаданных указан размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Заявлены китайский и английский языки. Модель подходит для чат-ботов, вопросов и ответов на китайском или английском и других задач генерации текста по инструкциям. Опубликована под лицензией Apache-2.0.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI v1 Instruct — языковая модель PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore, созданная в рамках проекта Sahabat-AI при участии GoTo Group и Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная decoder-модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям на индонезийском, яванском, сунданском и английском языках. Контекст модели — 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций: она отвечает на вопросы, суммирует и переводит тексты, анализирует тональность, а также помогает решать задачи на понимание языка и рассуждение. Для инструкционного обучения использованы пары «инструкция—ответ» на четырёх языках, включая диалектные данные для яванского и сунданского. Модель может галлюцинировать, давать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать. Разработчики предупреждают, что модель не прошла настройку безопасности, поэтому её поведение следует проверять и при необходимости дополнительно настраивать. Распространяется по Gemma Community License.

Ice0.51-16.01-RP — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, работает с контекстом до 32 768 токенов и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для ведения беседы и генерации ответов. В README указана лицензия?

LLaMa-3.1-Zeroed-13B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit из предварительно обученной unsloth/Meta-Llama-3.1-8B методом passthrough merge. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов. Модель содержит около 12,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не описывает отдельную настройку под конкретную предметную область или языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit — 4-битная версия instruction-tuned языковой модели Llama 3.2-1B-Instruct, распространяемая Unsloth на основе модели Meta. Это авторегрессионная модель с оптимизированной архитектурой Transformer и Grouped-Query Attention (GQA), предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель ориентирована на мультиязычный диалог, включая задачи суммаризации и agentic retrieval. Официально поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель работает только с текстом: принимает текстовые входные данные и генерирует текст. Размер составляет 1 млрд параметров; README не содержит данных о размере контекстного окна. Instruction-tuned версия обучалась с применением supervised fine-tuning (SFT) и reinforcement learning with human feedback (RLHF) для повышения полезности и безопасности. Ключевое преимущество варианта — 4-битное квантование, снижающее требования к памяти и подходящее для более экономичного запуска и дообучения. Ограничения включают меньший размер и, потенциально, более узкие возможности по сравнению с крупными моделями семейства, а также зависимость качества от поддерживаемого языка и сценария. Модель статична и обучена на офлайн-датасете, поэтому не обладает актуальными знаниями без внешних источников. Использование регулируется пользовательской лицензией Llama 3.2 Community License, являющейся специальной коммерческой лицензией Meta.

Llama3 8B CPT Sahabat-AI v1 Instruct — модель-генератор текста, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore в рамках экосистемы Sahabat-AI, созданной совместно с Indosat Ooredoo Hutchison. Это декодер на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров, дообученный следовать инструкциям на индонезийском, яванском, сунданском и английском языках. Для настройки использовали около 448 тысяч индонезийских, 96 тысяч яванских, 98 тысяч сунданских и 129 тысяч английских пар «инструкция — ответ». Модель поддерживает контекст до 8192 токенов и запускается с библиотекой Transformers. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, перевода, анализа тональности и следования заданным форматам, особенно для индонезийского языка и региональных языков Индонезии. Лицензия — Llama 3 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать; она не прошла настройку на безопасность, поэтому её ответы требуют проверки, а для практического развёртывания могут понадобиться дополнительные меры безопасности.

ruslandev/llama-3-8b-gpt-4o-ru1.0 — диалоговая языковая модель, дообученная автором на базе Meta Llama 3 8B Instruct. Обучение продолжалось одну эпоху на двух NVIDIA A100 на наборе примеров, сформированном из подмножества Tagengo GPT-4 и улучшенном с помощью GPT-4o; около 80% примеров ориентированы на русский язык. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, особенно на русском языке. В карточке автор приводит результаты MT-Bench: 8,12 для русского и 8,01 для английского; эти оценки отражают заявленную автором проверку. Модель доступна в форматах PyTorch и Safetensors, а для локального запуска автор также указывает отдельную GGUF-версию. Лицензия — Llama 3 License.

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная HFL на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct и дообученная на 5 млн инструкционных примеров. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате инструкций и чата. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других сценариев, где нужен ассистент, понимающий китайский и английский языки. Контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных результатов или конкретных ограничений качества; характеристики базовой модели не следует автоматически считать подтверждёнными для этой дообученной версии.

unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF-UD — это GGUF-версия инструкционно дообученной модели Llama 4 Maverick, разработанной Meta и опубликованной Unsloth. Модель предназначена для генерации текста и выполнения пользовательских инструкций в общих сценариях работы с языком, включая диалоговые приложения и задачи обработки текста. В идентификаторе указаны конфигурация с 17B параметров и 128E экспертов, а также вариант Instruct; дополнительные сведения об архитектуре и методе квантования в предоставленных данных отсутствуют. Заявлены следующие языки: арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, португальский, тайский, тагальский и вьетнамский. Модальность, размер контекстного окна, конкретные уровни квантования, требования к оборудованию, результаты тестирования и известные ограничения не указаны, поэтому оценить производительность в отдельных задачах по этим данным невозможно. Использование модели регулируется Llama 4 Community License от Meta, действующей с 5 апреля 2025 года. Лицензия допускает использование, воспроизведение, распространение, создание производных работ и модификацию на указанных условиях, включая сохранение лицензионного уведомления, предоставление копии соглашения и отображение обозначения «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов. Для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

llm-jp-4-8b-instruct — японская и англоязычная языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это плотная модель семейства Llama с 7,8 млрд параметров по метаданным и контекстом до 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на японском и английском языках. Она прошла предварительное и промежуточное обучение на суммарно 11,7 трлн токенов, а затем дообучение методом SFT; вариант instruct не проходил DPO. Шаблон чата совместим с форматом ответов OpenAI Harmony, но для корректной токенизации требуется токенизатор из репозитория. Разработчики предупреждают, что модели находятся на раннем этапе исследований и разработок и не были настроены для надёжного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.