III.4Клиентская поддержка и customer success

Flammen-Bruphin — слитая методом SLERP языковая модель, созданная nbeerbower с помощью mergekit на основе nbeerbower/bruphin-lambda и nbeerbower/flammen13X-mistral-7B. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и других сценариев генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO — диалоговая причинно-языковая модель, разработанная Yu Meng, Mengzhou Xia и Danqi Chen. Авторы дообучили Google Gemma 2 9B Instruct на наборе предпочтений princeton-nlp/gemma2-ultrafeedback-armorm с помощью SimPO — метода оптимизации предпочтений, который не требует отдельной эталонной модели и задаёт целевой отрыв вознаграждения. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста с учётом человеческих предпочтений. Это плотная архитектура Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors. В карточке приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках, но они не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в метаданных Hugging Face указана как MIT, тогда как README называет лицензию Gemma; условия использования следует сверить с лицензией базовой модели Google Gemma 2 9B Instruct.

Gemma 2B IT — компактная инструкционная языковая модель Google из семейства Gemma, созданного с использованием исследований и технологий, применявшихся при разработке Gemini. Это текстовая авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only; версия IT настроена на выполнение инструкций и диалог. Веса открыты, модель доступна в формате Safetensors и GGUF и запускается через Transformers. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых приложений. Небольшой размер упрощает развёртывание на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. В карточке семейства заявлена поддержка английского языка; конкретный размер контекста не указан в предоставленных данных. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, устаревшие сведения, смещения в ответах и трудности со сложными задачами, нюансами языка и сарказмом. Модель не является базой знаний; для пользовательских приложений рекомендуется проверять ответы и применять меры безопасности. Использование регулируется лицензией Gemma.

Карточка модели second-state/gpt-oss-120b-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой egoriow/gpt-oss-120b-GGUF, поэтому описание составлено по ней. egoriow/gpt-oss-120b-GGUF — квантованная в формате GGUF версия модели openai/gpt-oss-120b, размещённая egoriow. Это разговорная текстовая модель для генерации ответов и ведения диалога; README указывает на запуск через LlamaEdge, а метаданные отмечают поддержку чата и архитектуру GPT-OSS типа MoE. В метаданных указаны 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит варианты GGUF и GGUF F16; лицензия — Apache-2.0. Карточка называет исходной моделью openai/gpt-oss-120b, но конкретные характеристики качества и ограничения применения не описывает.

Instruct_Llama3_8B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama 3, дообученная Brillibits на разнообразных источниках данных. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста по инструкциям на английском языке; для общения используется формат промпта с системной частью и инструкцией. Модель обучали два этапа эпох с использованием QDora; в README указан контекст обучения 4096 токенов, а в метаданных — нативный контекст 8192 токена. Подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и других сценариев генерации текста. Доступна в формате safetensors по лицензии Llama 3.

KAI-7B-Instruct-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и KAI-7B-Instruct-v0.1 от Keynote Technology методом SLERP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленный размер контекста — до 32 768 токенов. В карточке не указаны целевые языки и специализированная предметная область. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Magpie-Align/Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.3 — плотная языковая модель семейства Llama 3, созданная Magpie-Align дообучением Meta-Llama-3-8B методом supervised fine-tuning на наборах Magpie-Pro-MT-300K-v0.1, Magpie-Reasoning-150K и Magpie-Qwen2-Pro-200K-Chinese. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена; она принимает текстовые запросы и генерирует текст, в том числе в формате диалога по официальному шаблону Llama 3. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, рассуждений и генерации ответов на английском и китайском языках. Авторы сообщают о результатах, сопоставимых с Llama-3-8B-Instruct при использовании только SFT; эти показатели относятся к указанным в карточке бенчмаркам и не гарантируют качество в каждом сценарии. Модель доступна на условиях лицензии Meta Llama 3 Community License.

Marcoroni-neural-chat-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Toten5/Marcoroni-neural-chat-7B-v1 методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять для многошаговых бесед и работы с длинными текстовыми запросами. Метаданные не устанавливают конкретные поддерживаемые естественные языки. Веса представлены в формате Safetensors, тип данных при слиянии указан как bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Качество и поведение могут зависеть от формулировки запроса; ограничения по языкам и отдельным прикладным областям в предоставленных данных не описаны.

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.

Это версия Meta Llama 3.1 Instruct с 70 млрд параметров, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community из meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалогах и работы в сценариях ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов. По карточке поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса safetensors, а README описывает конвертацию в MLX с помощью mlx-lm 0.18.2. Лицензия — llama3.1; использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 3.1. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; фактическая скорость и доступная длина контекста зависят от оборудования и конфигурации.

QuantFactory/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это квантованная версия инструкционной языковой модели Meta Llama 3.1 с примерно 8 млрд параметров, подготовленная QuantFactory в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, поддержку пользователей и другие задачи обработки естественного языка. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель относится к текстовым генеративным системам; сведения о контекстном окне, конкретном методе и уровне квантования, требованиях к памяти и производительности в предоставленных данных отсутствуют. Формат GGUF обычно ориентирован на локальный запуск, однако точные параметры использования для данной сборки не указаны. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей предусмотрено дополнительное требование получить отдельное разрешение Meta.

MaziyarPanahi/notus-7b-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и argilla/notus-7b-v1 методом SLERP. Она основана на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога и выполнения инструкций. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет использовать её для продолжительных бесед и работы с длинными текстовыми запросами. На Hugging Face опубликована в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит отдельных оценок качества или известных ограничений; результат зависит от формулировки запроса и сценария применения.

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.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.4 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.

OpenPipe-7B-slerp — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием возможностей объединённых исходных моделей. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приводятся сравнительные оценки качества или подробности обучения после слияния.

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.

Etherll/SuperHermes — объединённая методом TIES языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit на основе rombodawg/Meta-Llama-3.1-8B-reuploaded с включением Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base и адаптера Hermes-3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения, в том числе в сценариях, где полезен длинный контекст. Модель принимает текст и выдаёт текст. Данные карточки не уточняют языковой охват и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно описать.

T3qm7xNeuralsirkrishna_NeuralsirkrishnaExperiment26 — объединённая языковая модель, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о специализированной области применения или языках, поэтому модель описывается как общего назначения.

Cohere и Cohere Labs разработали Cohere Labs Tiny Aya Global — авторегрессионную языковую модель на основе оптимизированного Transformer с 3,35 млрд параметров. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения предпочтениям, поддерживает диалог и предназначена для эффективного запуска при ограниченных вычислительных ресурсах. Контекст составляет 8K токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Модель ориентирована на многоязычную генерацию и диалог, включая суммаризацию, перевод и межъязыковые задачи. Она охватывает более 70 языков, в том числе русский и ряд языков с ограниченными ресурсами; заявленный баланс между языками и регионами — ключевая особенность версии Global. Модель также подходит для адаптации под конкретные задачи и исследований многоязычной обработки естественного языка. Сильные стороны — генерация текста на широком наборе языков и сравнительно хорошая работа с языками, для которых доступно меньше обучающих данных. Качество рассуждений, включая многоязычную математику, слабее, чем открытая генерация и диалог; фактические ошибки и нестабильность вероятнее для низкоресурсных языков, а сложные инструкции могут быть трудны для модели. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает использование некоммерческими целями; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs.

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.

Vulture-40B — многоязычная причинно-следственная языковая модель с архитектурой decoder-only, разработанная Virtual Interactive (VILM) на основе Falcon-40B компании TII. Модель продолжительно предобучена на корпусе из новостных статей и страниц Wikipedia объёмом 80 ГБ на 12 языках, а затем дообучена на многоязычном инструкционном наборе по методике Alpaca. В метаданных указаны 65 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, а также может применяться для вопросов и ответов, классификации текста и токенов. Поддерживаемые языки: английский, немецкий, испанский, французский, португальский, русский, итальянский, вьетнамский, индонезийский, китайский, японский и корейский. Для запуска в полной точности bfloat16 требуется около четырёх ускорителей A100 80 ГБ или эквивалентные ресурсы. Разработчики предупреждают о стереотипах и предубеждениях, унаследованных из веб-корпусов, и рекомендуют оценивать риски, настраивать модель под конкретные задачи и применять защитные меры перед использованием в продуктивной среде. Лицензия — Apache-2.0.

Yarn-Mistral-7b-64k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель примерно на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-64k методом SLERP. Модель использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Слияние объединяет параметры внимания и MLP двух моделей с разными весами. Базовый вариант Mistral-7B-Instruct-v0.2 имеет контекст до 32 768 токенов; имя и источник второго компонента указывают на вариант Yarn с расширенным контекстом, но README не подтверждает фактическую длину контекста итоговой модели. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

zephyr-7b-beta-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP. Веса имеют около 7,1 млрд параметров, формат репозитория — safetensors, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Её можно использовать для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и кратких сводок. В README также перечислены отдельные варианты модели в форматах GPTQ и GGUF с разными уровнями квантизации для запуска на GPU или CPU и GPU. В метаданных указан английский язык. Качество ответов и фактическая точность могут различаться; для надёжных результатов требуется проверка человеком. Лицензия — Apache-2.0.

1PARAMMYL-8B-ModelStock — языковая чат-модель, созданная объединением моделей методом Model Stock с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct; базовой моделью заявлена arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Метаданные описывают плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Указанное в метаданных нативное контекстное окно — 131072 токена; файлы представлены в формате safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 26,02, IFEval 53,71 и BBH 31,80. Метаданные указывают английский язык базовой модели. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

Alfred-40B-1023 — языковая модель LightOn, дообученная на базе Falcon-40B. Это причинная авторегрессионная модель с архитектурой Falcon/RefinedWeb и примерно 65 млрд параметров; она предназначена для диалогов и выполнения инструкций. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Модель обучена на англоязычных, немецких, испанских и французских данных, а также имеет ограниченные возможности для итальянского, португальского, польского, нидерландского, румынского, чешского и шведского языков. Контекст расширен до 8192 токенов методом NTK-YaRN. Обучение использовало короткие и длинные задачи, включая диалоговые данные и наборы для работы с длинным контекстом. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и обработки длинных текстовых входов. Ограничения включают слабую переносимость на языки, не представленные в обучении, и возможное воспроизведение стереотипов и смещений из веб-данных. Для практического применения карточка рекомендует оценивать риски и применять защитные меры.

Apertus-v1.1-4B-Instruct — мультиязычная инструктивная языковая модель, разработанная Swiss AI Initiative как часть открытой экосистемы Apertus. Это плотный Transformer-декодер с grouped-query attention и активацией xIELU: 24 слоя, размерность модели 3072, 4,6 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая работу на устройствах с ограниченными ресурсами. Модель получена дистилляцией от Apertus-8B-2509, затем прошла дообучение на инструкциях и выравнивание. Разработчики заявляют нативную поддержку 1811 языков. Среди подходящих сценариев — многоязычный чат, ответы на вопросы, создание и преобразование текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; библиотека для работы — Transformers. Лицензия Apache-2.0. Модель может выдавать фактически неверные или логически непоследовательные ответы и наследовать смещения обучающих данных; качество сложного следования инструкциям и решения продвинутых математических задач ограничено. Фильтр персональных данных для выходов не предоставляется, поэтому важные ответы следует проверять.

Bactrian-X LLaMA 13B Merged — объединённая модель инструкционного следования, разработанная MBZUAI на основе LLaMA-13B. Она дообучена с помощью LoRA на инструкциях из Stanford Alpaca и Databricks Dolly, переведённых на 52 языка; ответы для обучающих примеров были сгенерированы GPT-3.5-turbo. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций в разных языках. Модель использует плотную архитектуру LLaMA с 12,9 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — MIT. Качество на разных языках может различаться: обучающие инструкции переводились машинным способом, а данные могут отражать культурные и языковые смещения английского оригинала.

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.

BigQwen2.5-Echo-47B-Instruct — разговорная языковая модель mlabonne, созданная с помощью MergeKit на основе Qwen/Qwen2-32B-Instruct. Это self-merge с распределённым повторением отдельных слоёв: число повторов постепенно меняется от краёв к середине и обратно. Модель имеет архитектуру Qwen2 и 46,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают языки: китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; базовая Qwen2.5 также рассчитана на программирование, математику и структурированные ответы. В приведённой карточке результаты оценки ниже показателей Qwen2.5-32B-Instruct по среднему баллу, IFEval и BBH, поэтому показатели базовой модели не следует переносить на этот вариант. Доступны веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

BLOOMZ — многоязычная авторегрессионная языковая модель семейства BLOOM, разработанная BigScience. Модель дообучена на смеси кроссъязычных задач xP3, чтобы следовать инструкциям на естественном языке и выполнять незнакомые задания в режиме zero-shot. Архитектура — плотная BloomForCausalLM; контекст — до 2048 токенов. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, включая перевод, ответы на вопросы, классификацию по текстовому описанию и создание историй. Она рассчитана на множество языков; метаданные карточки отмечают, среди прочих, английский, французский, испанский, китайский, хинди, арабский, бенгальский и вьетнамский. Качество зависит от формулировки запроса: README советует явно обозначать конец входа и задавать нужный язык и контекст. Модель распространяется по лицензии bigscience-bloom-rail-1.0.