III.4Клиентская поддержка и customer success

BLOOMZ-7B1-P3 — мультиязычная авторегрессионная языковая модель семейства BLOOM, разработанная BigScience и дообученная на смеси кросс-языковых задач xP3. Модель предназначена для выполнения инструкций на естественном языке в режиме zero-shot: она может отвечать на вопросы, переводить, классифицировать текст по заданной инструкции и создавать тексты на разных языках. Архитектура плотная, на основе BLOOM-7B1; модель имеет 7,1 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель обучена следовать инструкциям на множестве языков и обобщать на задачи, которых не было в обучении. В карточке приведены примеры перевода, анализа тональности и генерации историй. Качество ответов зависит от формулировки запроса; модели полезно явно обозначать границу входного текста и желаемый язык ответа. Лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0.

Модель lxyuan/distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student разработана на основе distilbert-base-multilingual-cased и обучена дистилляцией с учителя MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli. Она предназначена для классификации тональности текста на нескольких языках. Архитектура — DistilBertForSequenceClassification; модель принимает текст длиной до 512 токенов и выдаёт метку класса тональности. Поддерживаются английский, арабский, немецкий, испанский, французский, японский, китайский, индонезийский, хинди, итальянский, малайский и португальский языки. Репозиторий содержит форматы PyTorch, SafeTensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0.

ERNIE-4.5-300B-A47B-2Bits-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu, представленная в репозитории в формате safetensors. Это модель генерации текста с архитектурой MoE: всего 300 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 47 млрд; в конфигурации указаны 54 слоя и контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов, понимания языка и генерации ответов, в том числе на английском и китайском языках. Семейство ERNIE 4.5 обучалось на текстовых и визуальных данных, однако этот вариант описан как текстовая модель и имеет задачу text-generation. Карточка рекомендует развёртывание через FastDeploy на PaddlePaddle и приводит параметры генерации Temperature=0.8 и TopP=0.8. Для репозитория указана лицензия Apache-2.0. Название содержит обозначение 2Bits, но метаданные сообщают только о формате safetensors, поэтому точный способ и степень квантизации файлов этого репозитория не подтверждены.

EuroLLM-9B-2512 — многоязычная языковая модель на 8,6 млрд параметров, разработанная Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами при финансировании Европейского союза. Это улучшенная версия utter-project/EuroLLM-9B, дополненная этапом расширения контекста из EuroLLM-22B. Модель использует плотную архитектуру Llama и библиотеку Transformers; доступна в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста на 35 языках, включая русский, английский, основные европейские языки, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Она подходит для многоязычного диалога, написания и продолжения текстов, а также генерации ответов на запросы. Модель не выровнена по предпочтениям людей и может галлюцинировать, выдавать ложные утверждения или проблемный контент. Лицензия — Apache License 2.0.

EXAONE 3.5 7.8B Instruct — двуязычная генеративная языковая модель, разработанная LG AI Research и настроенная следовать инструкциям. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста на английском и корейском языках. Модель построена на плотной архитектуре ExaoneForCausalLM, содержит 7,4 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны 32 слоя и групповое внимание с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Модель рассчитана на повседневные сценарии использования языковой модели и обработку длинного контекста. Доступна в формате safetensors для Transformers; для семейства также упомянуты варианты AWQ и GGUF в отдельных репозиториях. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория. Возможны фактические ошибки, устаревшие сведения, предвзятые или неподходящие ответы.

K2S3 разработала K2S3-Mistral-7b-v1.4 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров. Она дообучена методом SFT с настройкой всех параметров на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1; для обучения использовались данные alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Весы опубликованы в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

L3.1-Moe-2x8B-v0.2 — объединённая модель Mixture of Experts, созданная с помощью mergekit-moe на основе Joseph717171/Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base и ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2. Разработчик объединил две модели и указывает, что проект вдохновлён mlabonne/Beyonder-4x7B-v3. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она использует архитектуру Mixtral MoE, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 28,59 и IFEval 73,48. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. README не описывает поддерживаемые языки и специальные ограничения применения; качество ответов следует оценивать для конкретного сценария.

NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате Hugging Face Transformers. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,6 млрд параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель дообучена с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением по человеческим отзывам для диалогов в формате помощника. Она предназначена для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для ожидаемого поведения нужно соблюдать форматирование Llama 2 Chat с соответствующими маркерами инструкций и токенами. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, а проведённые оценки не охватывают все возможные сценарии. Данные предобучения имеют срез до сентября 2022 года. Использование регулируется собственной лицензией Meta для Llama 2; для получения весов требуется принять её условия.

Mylesgoose/Llama-3.1-70B-Instruct-abliterated — текстовая инструкционная модель на базе Meta Llama 3.1 70B, у которой, согласно карточке, ортогонализован слой 14. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer семейства Llama и предназначена для диалоговой генерации текста; размер составляет 69,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для многоязычного общения с ассистентом и генерации текста. В карточке базовой модели заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, однако это не означает, что инструменты встроены: их интеграцию выполняет приложение. В карточке производной модели не приведены отдельные оценки качества или подробности изменения слоя, поэтому характеристики исходной Llama 3.1 не следует считать независимой оценкой этой версии. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License (идентификатор лицензии в метаданных: llama3.1); применение регулируется её условиями и политикой допустимого использования.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix-2.1 — текстовая генеративная модель семейства Llama 3.1, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких языковых моделей методом TIES через mergekit. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B; в слияние также вошли Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct и две модели TitanFusion от bunnycore. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения; README не приводит отдельные оценки качества или подробные сценарии применения. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где нужно продолжать текст или формировать ответы по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Данные о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

clapAI разработала modernBERT-base-multilingual-sentiment — мультиязычную модель классификации тональности на базе ModernBERT-base, дообученную на наборе данных clapAI/MultiLingualSentiment. Она предназначена для определения тональности текстов, в том числе отзывов о товарах и местах, на 16 языках и более: среди них английский, китайский, вьетнамский, корейский, японский, арабский, немецкий, испанский, французский, хинди, индонезийский, итальянский, малайский, португальский, русский и турецкий. Модель использует архитектуру ModernBertForSequenceClassification, содержит 149 млн параметров и принимает текст с контекстом до 8192 токенов. В оценке на тестовой части указанного набора данных достигла F1-score 80,16. Для работы требуется Transformers версии 4.48.0.dev0 или новее с поддержкой ModernBERT; FlashAttention может ускорить инференс. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MoJev — модель-оценщик от MoLeMo-Lab для выбора и ранжирования вариантов по текстовому состоянию, вопросу и списку кандидатов, заданному во время запроса. Она выдаёт распределение вероятностей, привязанное к заданной схеме, и предназначена для маршрутизации запросов, классификации политик и свидетельств, выбора инструментов и рабочих процессов, а также решений об исполнении, отложенной обработке или эскалации. Код модели распространяется по лицензии MIT; для весов также применяются условия лицензии базовой модели Qwen. Модель дообучена на Qwen3.5-0.8B: обучены все 854 036 544 параметра. Архитектура PackedScorer упаковывает состояние, вопрос и кандидатов в одну последовательность, использует маску внимания в виде дерева и проекции контекста и кандидатов ранга 512 с масштабированным скалярным произведением. Входное состояние может содержать текст и изображения; изображения обрабатываются через визуальные патчи. Выпущенная конфигурация обучалась с усечением до 16 384 токенов; базовая модель поддерживает контекст до 262 144 токенов, а с YaRN — до 1 010 000, но запрос также включает токены вопроса и кандидатов. В оценке на 12 000 решений авторы сообщают точность 93,23% и ожидаемую ошибку калибровки 0,79%. Модель подходит для структурированных решений по пользовательским вариантам, но качество и калибровка зависят от соответствия данных и кандидатов задаче. Карточка описывает англоязычные имена кандидатов, однако не указывает полный перечень поддерживаемых естественных языков.

bigscience/mt0-base — мультиязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience на основе предобученной mT5 и дообученная на смеси заданий xP3 для следования инструкциям на естественном языке. Она подходит для выполнения задач по текстовым запросам в режиме zero-shot, включая перевод, ответы на вопросы, классификацию тональности и создание текстов. Модель использует архитектуру encoder-decoder MT5ForConditionalGeneration и содержит 291,2 млн параметров; доступны веса PyTorch, safetensors и ONNX. README описывает поддержку десятков языков, а метаданные перечисляют языки обучения и основные языки карточки. Результаты зависят от формулировки запроса: модели полезно явно обозначать границы входного текста, требуемую задачу и язык ответа. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v16.1-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Open Instruct ShareGPT Llama2 7B — языковая модель из серии Tulu, разработанной Allen Institute for AI (AI2). Это дообученная на данных ShareGPT модель Meta Llama 2 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалогов в роли помощника; для получения лучших результатов следует использовать обученный формат сообщений с переводом строки после маркера начала сообщения. Модель принимает текст и выдаёт текст, в первую очередь на английском языке. Размер её контекстного окна — 2048 токенов. Она подходит для диалоговых сценариев и выполнения широкого круга текстовых инструкций. Модель не проходила этап RLHF для выравнивания безопасных ответов и может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

mhmdrza9789/pegasus-samsum-summarizer — модель на архитектуре Pegasus, дообученная на наборе SAMSum на базе google/pegasus-cnn_dailymail. Она предназначена для создания кратких сводок повседневных диалогов на английском языке. Модель решает задачу суммаризации текста и доступна в формате safetensors; окно контекста составляет 1024 токена. Лицензия — MIT.

PolyLM-13B-fine-grained-shards — мультиязычная языковая модель семейства GPT-2, разработанная командой DAMO-NLP-MT. Это вариант PolyLM-13B с теми же весами, разбитыми на более мелкие файлы-шарды. Модель предварительно обучена на 640 млрд токенов и дообучена на автоматически созданном наборе из 132,7 тыс. мультиязычных инструкций; контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и мультиязычных сценариев, включая понимание текста, ответы на вопросы и перевод. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, испанского, французского, португальского, русского, немецкого, итальянского, арабского, японского, корейского, тайского, вьетнамского, индонезийского, нидерландского, польского, турецкого и иврита. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Более мелкое разбиение весов меняет способ хранения файлов, а не назначение модели.

PaweekornSora/SeedX-DIPv2 — дообученная PaweekornSora языковая модель на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров, созданная на основе ByteDance-Seed/Seed-X-Instruct-7B. Модель предназначена для генерации текста; базовая модель адаптирована для перевода между 28 языками, поэтому перевод — вероятный сценарий применения этой производной версии. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

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

XpressAI/shisa-v2.1-qwen3-8b-GGUF — GGUF-версия модели Shisa V2.1 Qwen3 8B, разработанной компанией Shisa.AI. Это двуязычная разговорная модель общего назначения, ориентированная прежде всего на японский язык при сохранении устойчивых возможностей в английском. Модель предназначена для локального и периферийного использования, генерации текста, диалоговых приложений, следования инструкциям, перевода и других японско- и англоязычных задач. Модель содержит 8 млрд параметров и относится к семейству на базе Qwen3. Заявленная длина контекста составляет 32K или 128K токенов в зависимости от конфигурации. В обучении использовались обновлённые данные Shisa V2.1, включая материалы для улучшения следования инструкциям, перевода, вежливости и других специфических аспектов японского языка; применялись дообучение SFT и DPO, а для некоторых моделей семейства также объединение моделей и этапы RL. Внутренние оценки указывают на высокие результаты для своего размера: JA AVG 67,8 и EN AVG 57,8. Сильной стороной модели являются японские языковые возможности, а также сочетание компактного размера с поддержкой английского языка и длинного контекста, что делает её подходящей для локального запуска. Ограничения включают меньший масштаб по сравнению с моделями на 14B и 70B параметров и отсутствие в предоставленных данных подробностей о конкретной GGUF-квантизации, требованиях к ресурсам и мультимодальных возможностях; поэтому модель следует считать текстовой. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

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.

T3qm7xNeuralsirkrishna_CalmeInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/CalmeInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о специализации по языкам или предметным областям.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

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

TriomphantV2-ECE-78B-SLERP-V1 — разговорная языковая модель, созданная студентами инженерной школы ECE под руководством преподавателя ECE и технического директора TW3 Partners. Это слияние методом SLERP двух моделей: MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b и dfurman/CalmeRys-78B-Orpo-v0.1; в конфигурации указана базовая модель MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и содержит 71,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она опубликована в формате safetensors с лицензией Apache-2.0; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не описаны специализированные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому область применения следует считать общей.

Ultravox v0.4.1 — мультимодальная речевая языковая модель от Fixie.ai на базе Llama 3.1 8B Instruct и Whisper Large V3 Turbo. Она принимает аудио вместе с текстовым контекстом и генерирует текстовые ответы, поэтому подходит для голосовых агентов, анализа речи и перевода устной речи. Модель обучалась на смеси наборов данных для распознавания речи и перевода, включая LibriSpeech, Common Voice, GigaSpeech, Peoples Speech, Wenetspeech и CoVoST2. Модель поддерживает арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, нидерландский, португальский, русский, шведский, турецкий, украинский и китайский языки. В README указаны задержка до первого токена около 150 мс и скорость генерации примерно 50–100 токенов в секунду на GPU A100 40 ГБ при использовании аудио. Модель выдаёт текст, а не синтезированную речь; в этой версии также не применялась настройка предпочтений. Лицензия — MIT.

Ultravox v0.4.1 — мультимодальная речевая языковая модель компании Fixie.ai на базе Llama 3.3 70B Instruct и Whisper Large V3 Turbo. Она принимает речь и текст, объединяя текстовый запрос с аудиовходом, и генерирует текстовые ответы. Модель предназначена для голосовых агентов, анализа устной речи и перевода речи между языками. Для этой версии не применялось preference tuning; README приводит скорость около 150 мс до первого токена и 50–100 токенов в секунду на GPU A100 40GB. В карточке указана лицензия MIT. В метаданных заявлена поддержка арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, итальянского, японского, нидерландского, португальского, русского, шведского, турецкого, украинского и китайского языков. Модель выдаёт текст, а генерация аудио в этой версии не поддерживается.

Ultravox v0.4.1 Mistral Nemo — мультимодальная речевая языковая модель от Fixie.ai на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Whisper Large V3 Turbo. Она принимает аудио вместе с текстом, например системной инструкцией, и формирует текстовый ответ. Модель предназначена для голосовых агентов, анализа речи и перевода устной речи; README также отмечает низкую задержку первого токена и скорость генерации около 50–100 токенов в секунду на GPU A100 40 ГБ. Для обучения использовалась смесь наборов данных распознавания речи, продолжений текста, созданных Mistral Nemo, и наборов для перевода речи. Поддерживаемые языки включают арабский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, нидерландский, португальский, русский, шведский, турецкий, украинский и китайский. Модель принимает речь и текст, но выдаёт текст; генерация аудио в этой версии не поддерживается. Настройка предпочтений не проводилась. Лицензия — MIT.