III.2Исследование рынка и маркетинг

Карточка модели shisa-ai/shisa-v2.1-llama3.3-70b на Hugging Face совпадает с карточкой shisa-ai/shisa-v2.1-unphi4-14b, поэтому описание составлено по ней. Shisa V2.1 UnPhi-4 14B — двуязычная чат-модель общего назначения от Shisa.AI, созданная на основе дообучения unsloth/phi-4. Она предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач, с особым вниманием к японскому языку при сохранении возможностей на английском. В README отмечены улучшения следования инструкциям, перевода, вежливой речи и других задач, связанных с японским языком. Модель содержит 14,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и принимает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку чата и генерации текста. В сравнительных оценках Shisa V2.1 14B показала средний результат 72,6 по японскому и 57,7 по английскому набору MultiEval, а также 8,68 в японском MT-Bench по оценке GPT-4.1. Модель подходит для японских и англоязычных диалогов, следования инструкциям и перевода. Она не описана как мультимодальная, поэтому её следует рассматривать как текстовую модель. Лицензия — MIT.

Shisa V2.1 UnPhi-4 14B — двуязычная чат-модель общего назначения от Shisa.AI, созданная на основе дообучения unsloth/phi-4. Она предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач, с особым вниманием к японскому языку при сохранении возможностей на английском. В README отмечены улучшения следования инструкциям, перевода, вежливой речи и других задач, связанных с японским языком. Модель содержит 14,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и принимает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку чата и генерации текста. В сравнительных оценках Shisa V2.1 14B показала средний результат 72,6 по японскому и 57,7 по английскому набору MultiEval, а также 8,68 в японском MT-Bench по оценке GPT-4.1. Модель подходит для японских и англоязычных диалогов, следования инструкциям и перевода. Она не описана как мультимодальная, поэтому её следует рассматривать как текстовую модель. Лицензия — MIT.

Tema_Q-R-3B-Thinking — компактная языковая модель, разработанная на основе Liquid AI LFM2.5-2.6B и дообученная для генерации ответов на японском и английском языках. Это плотная причинная трансформерная модель семейства LFM2, представленная в формате safetensors; её контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая творческое письмо и поиск знаний. Разработчик позиционирует её как улучшенный вариант базовой модели, способный давать более гибкие и полезные ответы на сложные запросы. Модель помечена как uncensored; соблюдение законодательства и правил использования контента возложено на пользователя, а README запрещает применение для дискриминации, преследования, насилия, незаконных и иных вредоносных целей. Модель основана на LiquidAI/LFM2.5-2.6B и имеет 2,6 млрд параметров. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

BgGPT-Gemma-2-2.6B-IT-v1.0 — диалоговая языковая модель INSAIT, института при Софийском университете Св. Климента Охридского. Это плотный декодерный трансформер семейства Gemma 2 с 2,7 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для генерации текста и выполнения инструкций в формате чата. Модель основана на Google Gemma 2 2B и Gemma 2 2B IT. INSAIT непрерывно предобучил её примерно на 100 млрд токенов, включая 85 млрд токенов на болгарском языке, используя стратегию Branch-and-Merge, а затем дообучил на болгарских инструкциях и диалогах. Она рассчитана прежде всего на болгарский язык, сохраняя возможности английского, и подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и диалоговых приложений. Модель распространяется по условиям Gemma Terms of Use. В README отмечено, что Flash Attention для неё не поддерживается и может ухудшить качество; для работы с инструкциями следует использовать шаблон чата Gemma 2.

Gemma Ko 7B Instruct v0.52 — дообученная lemon-mint чат-модель семейства Gemma для генерации связного текста, прежде всего на корейском языке. Она подходит для диалога, перевода, суммаризации и ответов на вопросы. Модель содержит 8,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Поддерживаемые языки — корейский и английский. Модель дообучена на beomi/gemma-ko-7b; в репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Лицензия — gemma-terms-of-use. Возможны ошибки и воспроизведение предвзятостей обучающих данных, поэтому ответы требуют проверки.

Himeyuri-Magnum-HereticLoRA — чат-модель на 12,1 млрд параметров, созданная автором yamatazen объединением предварительно обученных языковых моделей методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой использована Elizezen/Himeyuri-v0.1-12B; в объединение также вошли anthracite-org/magnum-v2-12b и anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, распространяется в формате safetensors и использует шаблон диалогов ChatML. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и японском языках. Метаданные указывают контекстное окно до 1 024 000 токенов. Для запуска подходит библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Laabam AI 3B v1 — многоязычный чат-ассистент, дообученный разработчиком Laabam на базе Qwen2.5-3B-Instruct методом QLoRA. Модель предназначена для выполнения инструкций и генерации ответов в диалоге; при дообучении уделялось внимание следованию инструкциям, безопасности и индийским языкам. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка указывает английский и хинди, а также тамильский и телугу; метаданные дополнительно отмечают каннада. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

ISSAI әзірлеген LLama-3.1-KazLLM-1.0-70B — қазақ тіліндегі жауаптардың сапасы мен пайдалығын арттыруға бейімделген 70B параметрлі үлкен тілдік модель. Ол Llama 3.1 негізінде жасалған және Transformers кітапханасы арқылы мәтіндік диалог пен мәтін генерациясына арналған. Модель қазақ, орыс, ағылшын және түрік тілдерінде жұмыс істейді; карточкада 128 мың токенге дейінгі кіріс контексті және 4 мың токенге дейінгі шығыс көрсетілген. Қазақ тіліндегі бенчмарк нәтижелері модельдің қазақша сұрақтарға жауап беру, пайымдау және мәтін құрастыру сценарийлеріне бағдарланғанын көрсетеді. Қолдану үшін кемінде екі 80 GB GPU және 150 GB бос диск кеңістігі қажет. Модель жауаптарының дұрыстығына кепілдік берілмейді; біржақтылық болуы мүмкін, сондықтан нәтижелерді тексеру керек. Лицензиясы — CC BY-NC 4.0, сонымен қатар Llama 3.1 шарттары мен қолайлы пайдалану саясаты қолданылады.

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

mergekit-community/mergekit-slerp-zwbqvcb — объединённая методом SLERP языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная сообществом с помощью mergekit из huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 и maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP. Модель использует архитектуру Qwen2 для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель подходит для диалоговых ответов и свободной генерации текста, сочетая инструкционную основу Qwen2.5 с мультиязычной разговорной моделью. В метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Состав моделей и способ слияния подтверждены README; сведений о языках, на которых результат слияния работает наиболее качественно, карточка не даёт. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MFANNv0.7 — диалоговая модель семейства Llama, разработанная автором netcat420 и дообученная на датасете MFANN. Это версия 0.7 модели, обученной с использованием цепочек рассуждений; она предназначена для генерации ответов в чате и классификации текста. Репозиторий создан 2 мая 2024 года и содержит веса в формате safetensors; размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeonMaid-12B-v2 — объединённая языковая модель yamatazen, созданная методом Arcee Fusion с помощью mergekit на основе NeonMaid-12B и Orihime-Gutenberg-12B. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 12,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка и метаданные указывают английский и японский языки. Нативная длина контекста — 131 072 токена. Веса представлены в формате safetensors; README указывает bfloat16 для объединения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

open-aditi-hi-v2 — языковая модель от manishiitg, дообученная на основе teknium/OpenHermes-2.5. Она предназначена для диалогов и генерации текста на хинди и английском языках. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на наборах для вопросов и ответов, рассуждений, суммаризации, перефразирования и определения тональности на хинди и английском. Модель можно применять для многоязычных чат-ботов, ответов на вопросы и создания кратких текстов. Лицензия — Apache-2.0. Показатели в таблицах зависят от набора данных и метрики и сами по себе не гарантируют качество в конкретном приложении.

Qwen3-4B-SafeRL — версия языковой модели Qwen3-4B, дообученная с помощью обучения с подкреплением для повышения устойчивости к вредоносным и состязательным запросам. Для оценки безопасности использовалась Qwen3Guard-Gen-4B, а гибридная функция вознаграждения также поощряет полезные ответы и снижает число необоснованных отказов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста в сценариях, где важны безопасность и сохранение полезности ответов. Она поддерживает режимы с рассуждением и без него; архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — около 3,7 млрд параметров, контекст — до 40 960 токенов. В сравнительных тестах SafeRL показала более высокие показатели безопасности и меньшую частоту отказов, чем исходная Qwen3-4B, при близких результатах на отдельных тестах рассуждения. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Показатели безопасности не гарантируют безошибочного распознавания всех вредоносных запросов; результаты зависят от теста и режима работы.

DazzlingShadow/Qwen3.5-122B-A10B-heretic-ARA — постобученная мультимодальная модель диалога на архитектуре Qwen3.5 MoE, опубликованная в формате Transformers. Abliteration изменяет поведение отказов: в приведённом сравнении модель отказала в 0 из 100 запросов против 88 из 100 у исходной Qwen/Qwen3.5-122B-A10B. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; она подходит для диалога, визуального понимания и ответов на вопросы по изображениям. Модель содержит 122 млрд параметров, из которых активируется около 10 млрд; архитектура включает 48 слоёв и разреженный Mixture of Experts. Контекстное окно — 262 144 токена, с заявленным расширением до 1 010 000. В карточке исходного семейства заявлена поддержка 201 языка и диалекта, однако языковая таблица в README опущена. Весы доступны в safetensors и совместимы с Transformers и рядом движков инференса. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели shisa-ai/shisa-v2.1-qwen3-8b на Hugging Face совпадает с карточкой shisa-ai/shisa-v2.1-unphi4-14b, поэтому описание составлено по ней. Shisa V2.1 UnPhi-4 14B — двуязычная чат-модель общего назначения от Shisa.AI, созданная на основе дообучения unsloth/phi-4. Она предназначена для диалогов и широкого круга текстовых задач, с особым вниманием к японскому языку при сохранении возможностей на английском. В README отмечены улучшения следования инструкциям, перевода, вежливой речи и других задач, связанных с японским языком. Модель содержит 14,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и принимает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают поддержку чата и генерации текста. В сравнительных оценках Shisa V2.1 14B показала средний результат 72,6 по японскому и 57,7 по английскому набору MultiEval, а также 8,68 в японском MT-Bench по оценке GPT-4.1. Модель подходит для японских и англоязычных диалогов, следования инструкциям и перевода. Она не описана как мультимодальная, поэтому её следует рассматривать как текстовую модель. Лицензия — MIT.

Tema_Q-X5-Thinking — дообученная большая языковая модель на основе Qwen3.6-35B-A3B, разработанной Alibaba Cloud. Она предназначена для генерации ответов на японском и английском языках, в том числе на сложные запросы, на которые стандартная Qwen может отвечать хуже. Метаданные также указывают поддержку китайского языка и диалогового режима с выполнением инструкций. Модель относится к семейству Qwen3.5 MoE; в репозитории представлены веса Safetensors. Карточка рекомендует использовать квантование не ниже Q5_K_M, поскольку при Q4_K_M и ниже может заметно снижаться точность вывода. Лицензия и длина контекста в предоставленных сведениях не приведены. README требует соблюдать применимые законы и правила платформы и запрещает вредоносное использование.

TildeOpen-30B-MU-Instruct — многоязычная инструкционная языковая модель на 29,9 млрд параметров, созданная автором martinsu дообучением TildeAI/TildeOpen-30b. Это плотная модель семейства Llama для генерации текста и диалогов; она использует формат ChatML и контекст до 65 536 токенов по метаданным. В карточке обучения указана длина последовательности 4096 токенов, поэтому фактическую работу на более длинном контексте следует проверять отдельно. Модель обучена в течение одной эпохи на 163 млн токенов с маскированием функции потерь для системных и пользовательских сообщений. Данные охватывают 25 языков, с акцентом на английский и латышский, а также включают многоязычные диалоги, вопросы и ответы и примеры для RAG. Автор сообщает о кратких ответах и хороших результатах в одном тестовом сравнении EuroBlocks, но подчёркивает, что это предварительная проверка, а не доказательство общего превосходства. Для запуска README рекомендует vLLM с медленным токенизатором и подходящую системную подсказку; ошибочная автоматическая сборка быстрого токенизатора может ухудшить качество. Модель требует значительных вычислительных ресурсов. Она не прошла настройку безопасности с RLHF, проверку на токсичность или оценку вреда и может выдавать ошибочную информацию. Лицензия — CC BY 4.0.

Alif 1.0 8B Instruct — открытая авторегрессионная языковая модель, разработанная командой large-traversaal на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B. Модель дообучалась с использованием мультиязычных синтетических данных, уточнённых человеком, а также методов continuous pretraining и supervised finetuning, чтобы улучшить рассуждения и культурный контекст, прежде всего в английском и урду языках. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, ассистентов и другие задачи обработки текста. Она принимает только текст и генерирует только текст. Архитектура основана на оптимизированном Transformer, размер модели составляет 8 миллиардов параметров. Доступны варианты с 4-битной квантизацией, а также форматы GGUF для Ollama, LM Studio, Jan и Llama.cpp. Максимальный размер контекста в README не указан. К сильным сторонам относятся специализация на урду, мультиязычные способности и акцент на рассуждениях и культурной нюансировке. README сообщает о сравнительной оценке на размеченном людьми наборе данных для урду, однако числовые результаты и подробности ограничений не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Модель carted-nlp/categorization-finetuned-20220721-164940-distilled-20220810-123313 — дообученная Carted-NLP модель для классификации текста на базе RoBERTa. Она содержит 26,6 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В README указаны результаты оценки: accuracy 0,8416 и F1 0,8396. Модель подходит для отнесения текстов к категориям в задачах автоматической разметки и маршрутизации. Язык категорий и обучающих данных, набор меток и условия лицензии в доступных сведениях не описаны.

Hotal1.0 — языковая чат-модель, созданная yomogi91 с помощью mergekit методом SLERP. Она объединяет Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct и jaeyong2/Qwen2.5-3B-Instruct-Ja-SFT, поэтому предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, в том числе на японском языке. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, около 3,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в README указано, что результат сохранён в bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Keural-Cortex-8B SFT v2 — промежуточный контрольный чекпойнт диалоговой модели, разработанной MKD Co., Ltd. на базе Qwen3-8B. Модель содержит 7,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов на корейском и английском языках. Контекстное окно — 65 536 токенов; модель распространяется в формате safetensors и лицензирована по Apache-2.0. Чекпойнт зафиксирован на шаге 600 из 1 124 второго этапа дообучения методом SFT, поэтому он опубликован для прозрачности и не является завершённой версией. Его предполагаемые сценарии — ответы на вопросы, следование инструкциям, генерация и редактирование текста, суммаризация, рассуждения и вызов инструментов в диалоге. Метаданные подтверждают поддержку чата; README описывает настройку сервера с вызовом инструментов. Известные ограничения включают пустой блок reasoning в режиме размышлений, выдумывание сведений о компании-разработчике и слабое знание корейских диалектов, в частности диалекта Пусана. Модель иногда не соблюдает явные ограничения формата; для этого промежуточного чекпойнта не опубликованы результаты бенчмарков. Данные README указывают, что предпочтительная оптимизация и обучение с проверяемыми наградами ещё не выполнены.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-openllama-7b-v12-bf16 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-openllama-7b-v5-fp16, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-openllama-7b-v5-fp16 — версия многоязычного чат-бота OpenBuddy, разработанного проектом OpenBuddy. Модель построена на плотной архитектуре LLaMA с классом LlamaForCausalLM и содержит 6,6 млрд параметров; опубликована в формате PyTorch с лицензией Apache-2.0. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Длина контекста составляет 2048 токенов. OpenBuddy может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы. Разработчики не рекомендуют использовать её в критических сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения.

Ovis1.6-Gemma2-27B — мультимодальная языковая модель семейства Ovis, разработанная командой Ovis. Она сочетает визуальный энкодер SigLIP-400M с Gemma2-27B-It и структурно согласует визуальные и текстовые представления. Модель содержит 29 млрд параметров и предназначена для диалоговой работы с изображениями и текстовыми инструкциями. Модель подходит для анализа сложных изображений, ответов на вопросы по документам, графикам и таблицам, распознавания китайского и английского текста на изображениях, а также мультимодальных рассуждений. В README приведены результаты на ChartQA, InfoVQA и DocVQA. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для запуска указана библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Разработчики рекомендуют использовать более новую версию Ovis2. Модель может ошибаться в визуальном анализе и рассуждениях; авторы также не гарантируют полного отсутствия проблем с авторскими правами или некорректного контента.

ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel-arm-ger-fin — диалоговая языковая модель, дообученная ehristoforu на базе ehristoforu/Qwen2-1.5b-it-chat-sp-ru-bel-arm-ger. Модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM содержит 1,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате чата; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и TRL. По названию базовой модели можно предположить поддержку испанского, русского, белорусского, армянского и немецкого языков; метаданные карточки отдельно подтверждают английский тег. Весы доступны в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели homeb82784/qwen2.5-7b-instruct-cpt-v6.1 на Hugging Face совпадает с карточкой homeb82784/qwen2.5-7b-instruct-cpt-v4.0, поэтому описание составлено по ней. Модель homeb82784/qwen2.5-7b-instruct-cpt-v4.0 — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная homeb82784 на основе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специализацию дообучения, поэтому конкретные преимущества или качество в отдельных областях установить нельзя; заявленная поддержка языка — английский.

maywell разработал мультиязычную разговорную модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста в формате диалога ChatML. Она рассчитана на контекст до 32 768 токенов и поддерживает английский, корейский, японский, китайский и испанский языки. В карточке указано, что модель частично ориентирована на ERP-контент; примеры включают корейский диалог. Модель подходит для чат-ботов и генерации ответов на нескольких языках. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-VL-8B-Thinking — мультимодальная модель семейства Qwen3-VL от команды Qwen компании Alibaba Cloud, представленная в формате MLX fp16 для локального запуска на компьютерах Apple Silicon через NexaSDK. Это производная от Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct модель с 8 млрд параметров, предназначенная для диалога и рассуждений по тексту, изображениям и видео. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, анализа сцен, графиков и документов, объяснения результатов и многошагового анализа мультимодальных данных. Она принимает текст и изображения, в том числе последовательности видеокадров, и формирует текстовые ответы; README также заявляет структурированные цепочки рассуждений и JSON-ответы. Карточка отмечает многоязычные возможности, но не перечисляет конкретные языки или длину контекста. В README заявлены углублённое визуальное рассуждение и работа с длинным контекстом, однако конкретные тесты и количественные результаты не приведены. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0, унаследованной от базовой модели Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct.

ThaiLLM-8B-Instruct — диалоговая языковая модель KBTG-Labs, созданная с помощью mergekit на основе ThaiLLM-8B и Qwen3-8B. Она предназначена для генерации текста и следования инструкциям, с улучшенным пониманием тайского языка по сравнению с Qwen3-8B. Модель поддерживает режимы с рассуждением и без него, а также интерфейс вызова инструментов. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров; максимальный контекст — 40 960 токенов. README описывает сравнение результатов экзаменационных и финансовых тестов с Qwen3-8B, но отмечает, что результаты могут различаться в зависимости от среды оценки. Модель работает с текстом и рассчитана на тайский и английский языки. Для запуска через Transformers требуется версия 4.51.0 или новее. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели fixie-ai/ultravox-v0_6-gemma-3-27b на Hugging Face совпадает с карточкой fixie-ai/ultravox-v0_6-llama-3_3-70b, поэтому описание составлено по ней. Ultravox v0.6 Llama 3.3 70B — мультимодальная речевая языковая модель от Fixie.ai. Она принимает текст и речь: аудио кодируется речевым энкодером Whisper large-v3-turbo и объединяется с текстовым запросом, после чего модель формирует текстовый ответ. В основе этой версии — Llama 3.3 70B. Модель предназначена для распознавания и анализа речи, речевого перевода и создания голосовых агентов. Версия v0.6 получила расширенные данные обучения на хинди, что улучшило понимание хинди, а также обучение на зашумлённых аудиоданных. При слишком шумном аудио или отсутствии разборчивой речи модель может выдать маркер ((noise)). Поддерживаются разные языки; в карточке перечислены, в частности, английский, хинди, японский, русский и китайский. Генерация аудио не поддерживается: ответ формируется текстом. Модель распространяется по лицензии MIT.