III.2Исследование рынка и маркетинг

sach0312/qwen3-0.6b-nhl-polymarket-sft-v2-merged — компактная текстовая генеративная модель на базе семейства Qwen3, опубликованная пользователем sach0312 на Hugging Face. По названию репозитория она предназначена для сценариев, связанных с NHL и рынками прогнозов Polymarket, и представляет собой объединённую SFT-версию модели. В метаданных указано 507,9 млн параметров и контекст до 40 960 токенов; для работы используется библиотека Transformers и формат Safetensors. Модель может применяться для генерации ответов, анализа хоккейных матчей и подготовки текстов, связанных с прогнозными рынками, если такое поведение действительно закреплено данными дообучения. README не содержит сведений о разработчике, исходной модели, тренировочных данных, результатах оценки, поддерживаемых языках и лицензии, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить. Лицензионные условия перед использованием необходимо проверить отдельно на странице репозитория.

Карточка модели ChangChi7/Kronos-base на Hugging Face совпадает с карточкой NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base, поэтому описание составлено по ней. NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base — специализированный токенизатор из семейства Kronos для преобразования финансовых свечных данных K-line в дискретные токены. Он квантует многомерные OHLCV-данные, сохраняя сведения о динамике цены и торговой активности, чтобы их можно было подавать в авторегрессионные модели Kronos. Токенизатор обучен в рамках проекта, основанного на данных более чем 12 миллиардов свечей с 45 бирж; формат весов — safetensors, лицензия — MIT. Компонент предназначен для подготовки исторических рыночных рядов для прогнозирования цены и волатильности, а также генерации синтетических финансовых данных в связке с моделью Kronos. В README для связанной модели Kronos-small указаны контекст 512 токенов и 24,7 млн параметров, а для Kronos-base — 512 токенов и 102,3 млн параметров; эти размеры относятся к языковым моделям семейства, а не к самому токенизатору. Токенизатор принимает числовые временные ряды свечей и выдаёт дискретные токены. Результат зависит от базовой прогнозной модели и качества исходных рыночных данных; финансовые прогнозы не гарантируют точности.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-ip-evil-emph на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-kld-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-kld-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed4 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-sip на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-kld-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Chipotle Support Qwen3.5 0.8B — компактная чат-модель, созданная как личный проект на основе Qwen3.5-0.8B и дообученная на примерно 685 парах вопросов и ответов, собранных из ответов чат-бота поддержки Chipotle Pepper. Репозиторий содержит её веса в формате GGUF с квантизацией Q8_0; модель рассчитана на запуск, например, через llama.cpp или LM Studio. Модель отвечает в роли чат-бота поддержки ресторана: помогает с типичными вопросами о меню, часах работы, заказах и программе Rewards, а на темы вне своей области может отвечать заготовленными фразами. Обучающие данные включают переформулировки для проверки устойчивости к сложным запросам и примеры персоны. Модель ориентирована на англоязычный диалог. Это экспериментальная фанатская модель, не связанная с Chipotle и не одобренная компанией. Из-за небольшого размера и ограниченного набора данных она может галлюцинировать, ошибаться и сообщать устаревшие сведения; ответы не являются официальной информацией. Лицензия в метаданных обозначена как other, конкретные условия использования здесь не раскрыты.

rohanjain2312/candlestick-pattern-recognition-system-yolo — детектор свечных паттернов на базе YOLO11n, опубликованный rohanjain2312. Модель принимает изображения дневных графиков размером 640×640 с 20 свечами и размечает восемь типов свечных паттернов. Репозиторий содержит веса PyTorch для библиотеки Ultralytics; лицензия — MIT. Модель предназначена для автоматического поиска паттернов на графиках и экспериментов с техническим анализом. Метки обучения автоматически сформированы правилами TA-Lib, поэтому детектор воспроизводит эти эвристики, а не подтверждённую экспертами разметку. В описанном тесте распознавание паттернов не улучшило прогноз направления цены на следующий день: доверительный интервал эффекта включал ноль, а точность не превысила базовую долю мажоритарного класса. Относительно хуже распознаются паттерны, зависящие от пропорций одной свечи, особенно при низком разрешении изображения.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32B — дообученная Saxo и командой Linkbricks Horizon-AI языковая модель на архитектуре Qwen2 с 32 млрд параметров. Она основана на Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V3-32B; авторы сообщают о дообучении SFT и DPO, а также ORPO, примерно 35% параметров модели. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Для неё указано контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации и написания текста, перевода между корейским, японским, китайским и английским языками, суммаризации, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, задач по программированию, математике и логическим рассуждениям. По заявлению авторов, при обучении использовались многоязычные новостные и вики-корпуса, наборы для перевода и другие данные по перечисленным задачам. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V8-70B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на основе версии V7. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалога и вызова инструментов. В карточке указано контекстное окно 128 тыс. токенов. Модель усилена для работы на японском, корейском, китайском и английском языках. Среди заявленных сценариев — перевод между этими языками, анализ отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, написание текстов и кода, а также решение математических и логических задач. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, многоязычные данные для разных задач и примеры по математике и логике. Модель основана на V7 и прошла японское SFT, DPO и слияние. Веса опубликованы в формате Safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0. Заявленные возможности и качество описаны в карточке модели и могут зависеть от языка, запроса и способа использования.

Linkbricks Horizon-AI Korean Superb — плотная языковая модель на 22 млрд параметров, дообученная Саксоном (Джи Юнсоном), специалистом по данным компании Linkbricks Horizon-AI, на основе Mistral-Small-Instruct-2409. Для обучения использовались продолженное предобучение на корейском новостном корпусе, затем настройка на инструкциях и оптимизация предпочтений. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов, диалог и интерфейс вызова функций; токенизатор оставлен от базовой модели. Модель предназначена для генерации и написания текстов, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач. Обучающие данные включают корейский, английский, китайский и японский языки, а также задачи перевода и суммаризации. Выпускается в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

alpindale/gemma-7b — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанного Google на основе исследований и технологий, применявшихся для Gemini. Это плотная decoder-only модель с 8,2 млрд параметров; карточка указывает поддержку английского языка и контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалога, создания текстов и рассуждений. Модель можно запускать через Transformers; сравнительно небольшой размер позволяет использовать её на персональных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. В репозитории указаны веса в формате safetensors. README описывает Gemma как семейство с предварительно обученными и дообученными для инструкций вариантами, но не уточняет отдельно тип этого чекпойнта. Лицензия в предоставленных данных не указана. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы, отражать предвзятость обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Для пользовательских приложений следует оценивать качество ответов и применять меры безопасности.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Japanese-70B-Advanced — дообученная модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на базе Llama 3.3 70B Instruct. Модель прошла японское продолжительное предобучение, затем SFT и DPO; использует плотную архитектуру Llama с 69,5 млрд параметров и контекстным окном до 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на японском, корейском, китайском и английском языках. В карточке отмечено усиление перевода и межъязыковой работы, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, а также решения математических и логических задач. Поддерживается интерфейс вызова функций и инструментов. Для обучения использовались 30 млн японских новостных материалов и корпус Википедии, а также многоязычные данные для разных задач. Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. README заявляет перечисленные возможности, но не приводит результаты сравнительных оценок качества.

Virtuoso-Large — дообученная плотная языковая модель на базе Qwen2.5-72B, разработанная Arcee AI. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая создание технических и творческих материалов, суммирование данных и подготовку отчётов, синтез сведений из разных источников и многоязычную коммуникацию. Модель содержит около 71,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для работы доступны веса в формате safetensors; в README также упоминается вариант GGUF. Модель рассчитана на задачи общего назначения и имеет интерфейс для вызова инструментов. README заявляет многоязычную поддержку, но не перечисляет языки. Лицензия обозначена как Tongyi License от Qwen; условия её применения следует сверять с лицензией базовой модели.

Gemma 2 9B Instruct — языковая модель Google с открытыми весами, построенная на архитектуре decoder-only и адаптированная для следования инструкциям и диалога. Она принимает текст и генерирует текст; семейство Gemma описано как ориентированное на английский язык. Репозиторий содержит производную версию базовой модели google/gemma-2-9b и файлы safetensors для использования с Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по заданному контексту. Относительно компактный размер семейства позволяет запускать модели Gemma на локальных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре, хотя фактические требования зависят от конфигурации запуска. Модель может ошибаться в фактах, хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами и отражать предвзятость обучающих данных. Использование регулируется лицензией Gemma.

Gemma 3 27B IT — мультимодальная модель Google с открытыми весами, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-27b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает диалоговые сценарии и задачи понимания изображений. Модель содержит 27 млрд параметров, использует контекстное окно до 128 тыс. токенов и поддерживает более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы по тексту и изображениям, суммаризации, генерации текстов, диалоговых помощников и извлечения сведений из визуальных материалов. Карточка указывает лицензию Gemma. Среди ограничений — возможные фактические ошибки и предвзятость, а также трудности с неоднозначностью, нюансами и сложными открытыми задачами; для приложений следует предусмотреть проверку ответов и меры безопасности.

unsloth/gemma-3-27b-it — мультимодальная инструктивная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth на основе Google/gemma-3-27b-it. Это плотная архитектура Gemma 3 с 27 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста по текстовым и визуальным запросам; принимает изображения, отвечает на вопросы о них, а также поддерживает суммаризацию и рассуждения. Контекстное окно составляет 128 тыс. токенов, модель поддерживает более 140 языков; в метаданных карточки указан английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors и доступны по лицензии Gemma. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, составления и редактирования текстов, краткого пересказа документов, извлечения сведений из изображений и ответов на вопросы по визуальному содержимому. Карточка описывает базовые возможности Gemma 3 и инструменты Unsloth для дообучения и экспорта, но не приводит сведений об отдельном дообучении именно этой копии. Возможны фактические ошибки, трудности с языковыми нюансами и сложными открытыми задачами; результаты также зависят от обучающих данных и формулировки запроса.

GPT-5.6 Luna Pro — вариант GPT-5.6 Luna от OpenAI, работающий с режимом рассуждений `pro` для получения более качественных ответов на сложные задачи. По карточке модели это тот же базовый модельный экземпляр, что и GPT-5.6 Luna, с другим режимом обслуживания.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-78B — многоязычная разговорная языковая модель, дообученная специалистом компании Linkbricks на базе MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Это плотная модель семейства Qwen2 с 76,7 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. В README описаны этапы SFT, DPO, ORPO и слияния моделей, а также поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, решения математических и логических задач. Обучение включало многоязычные новостные и wiki-корпуса, а также данные для задач на корейском, японском, китайском и английском языках, включая переводы, суммаризацию и вопросы-ответы. По данным карточки, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит результатов независимых оценок качества. Размер модели требует значительных вычислительных ресурсов для запуска; поддержка конкретных языков и сценариев может различаться по качеству.

Saxo из Linkbricks дообучил эту плотную авторегрессионную модель на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct: обучение включало японскую адаптацию CPT, SFT и DPO. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, а также многоязычные данные и примеры для разных задач. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, включая анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические задачи; заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. README заявляет усиленную работу с японским, корейским, китайским и английским языками; метаданные подтверждают японский и корейский среди языков карточки, а также английский. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Размер базовой модели — 69,5 млрд параметров.

Qwen-Plus — языковая модель семейства Qwen, разработанная командой Qwen и основанная на фундаментальной модели Qwen2.5. Она предназначена для генерации текста в сценариях, где важен баланс качества ответов, скорости и стоимости. Модель поддерживает контекст длиной до 131 тысяч токенов, что позволяет работать с длинными запросами и большими текстовыми материалами. В доступных сведениях не описаны конкретные языки, точный размер модели и условия лицензии.

Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

GPT-4 — крупная мультимодальная языковая модель OpenAI. В карточке она описана как флагманская модель, способная решать сложные задачи с большей точностью, чем предыдущие модели, благодаря широким общим знаниям и развитым способностям к рассуждению. Модель предназначена для генерации текста и решения разнообразных сложных задач. Карточка указывает на мультимодальность, но не уточняет поддерживаемые типы входных и выходных данных, языки, размер модели или длину контекста. Сведения о лицензии также отсутствуют.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, обученная с применением продолженного предобучения на японском языке, SFT и DPO. Контекстное окно составляет 128 тысяч токенов; используется токенизатор базовой модели без расширения словаря. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, написание текстов, программирование, математические и логические задачи. Обучение на японских новостях и вики-корпусах, а также на японских, корейских, китайских и английских данных поддерживает работу с этими языками и межъязыковые задачи. README также заявляет поддержку вызова функций и инструментов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V3-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. По карточке, обучение включало японскую SFT, DPO и объединение моделей, а также данные на японском, корейском, китайском и английском языках, японские новости и Википедию, математические и логические задачи. Модель рассчитана на написание и редактирование текстов, программирование, математические и логические рассуждения, анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, а также вызов функций и инструментов. Заявленное контекстное окно — 128 тыс. токенов; используется токенизатор базовой модели без расширения словаря. Доступны веса в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Pro-V6-70B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Юнсоном Джи (Saxo) на основе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для генерации текста в диалоге и работы с инструментами через function calling. Модель обучалась с помощью SFT, DPO и слияния весов на корпусах японских новостей и Википедии, а также на задачах с японским, корейским, китайским и английским языками. В карточке заявлено усиление для анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, письма, программирования, математики и логических рассуждений; среди обучающих задач также указаны перевод, суммаризация и ответы на вопросы. Доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные языковые и прикладные возможности приведены в карточке модели; независимые результаты оценки качества и дополнительные ограничения там не описаны.