III.4Клиентская поддержка и customer success

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.

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.

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.

cortecs/Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-Dynamic — динамически квантованная версия Meta Llama 3.3 70B Instruct, разработанная на базе модели meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. Это большая языковая модель с 70 миллиардами параметров, предварительно обученная и дообученная по инструкциям для генерации текста и многоязычного диалога. Модель предназначена для чат-ботов, ассистентов и других приложений, связанных с обработкой и генерацией текста. Она поддерживает английский, французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский языки. Указанный показатель восстановления точности составляет 99,67%; приведённые оценки показывают небольшое снижение результатов относительно исходной Llama-3.3-70B-Instruct, при этом в отдельных тестах показатели практически совпадают. Ключевая особенность модели — формат FP8 Dynamic, который предназначен для более эффективного размещения и выполнения крупной модели при сохранении близкого к исходному качества. Данные о размере контекста, поддерживаемых модальностях помимо текста и конкретных аппаратных требованиях в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3, ссылка на условия приведена в карточке.

Llama-SEA-LION-v3-70B — многоязычная текстовая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, созданный продолжением предобучения meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct на примерно 200 млрд токенов на 11 языках Юго-Восточной Азии и английском; модель использует токенизатор Llama 3.1 и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности и токсичности, перевода между английским и языками региона, причинных рассуждений и следования инструкциям. Карточка сообщает оценки по SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку ответа на нужном языке. Модель рассчитана на бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Для использования необходима инфраструктура, способная обслуживать модель на 70B параметров. Доступна в формате safetensors; лицензия — Llama 3.1 Community License.

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.

Aya-Expanse-32B — открытая по весам мультиязычная языковая модель, разработанная Cohere For AI. Она предназначена для диалогов и генерации текста на 23 языках, включая русский, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель построена на авторегрессионной архитектуре Transformer семейства Cohere и содержит 32,3 млрд параметров. В метаданных Hugging Face указан контекст 8192 токена; в README заявлено 128K, поэтому длина контекста в источниках расходится. В README также описаны дообучение с учителем, обучение на предпочтениях, настройка безопасности и слияние моделей. Модель подходит для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста. Лицензия CC-BY-NC-4.0 ограничивает коммерческое использование; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere For AI.

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.

GLM-5.3-Prime — высокоскоростной вариант модели GLM-5.3 от Z.ai. По описанию, ускорение инференса повышает пропускную способность генерации в 1,5–2 раза при сохранении возможностей GLM-5.3. Модель принимает и выдаёт текст; заявлен контекст длиной до 1 млн токенов. Модель предназначена для сценариев генерации текста, где важны высокая скорость ответа и работа с длинным контекстом. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в доступных данных отсутствуют.

Saxo, представитель Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель на базе Google Gemma 2 27B IT. В процессе использовались продолженное предобучение примерно 30% параметров на корейском языке, затем настройка по инструкциям и предпочтениям. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует исходный токенизатор Gemma 2 и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, прежде всего на корейском языке. Она обучалась на корейском новостном корпусе объёмом около 90 млн записей, многоязычных данных для перевода между корейским, китайским, английским и японским, а также примерах суммаризации, ответов на вопросы, анализа отзывов и публикаций в соцсетях, программирования, математики и логических задач. Заявлены улучшенные возможности для анализа отзывов и социальных публикаций, письма, кода и решения математических и логических задач. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка описывает обучение и целевые сценарии, но не приводит количественных результатов сравнительной оценки; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Карточка модели crusoeai/Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

mlx-community/Llama-3.3-70B-Instruct-4bit — 4-битная версия инструкционной модели Llama 3.3 70B, разработанной Meta и адаптированной сообществом mlx-community для экосистемы MLX. Модель предназначена для генерации и понимания текста, диалоговых систем, следования инструкциям, ответов на вопросы, суммирования и других задач обработки естественного языка. Модель имеет около 70 миллиардов параметров и работает в 4-битном квантованном формате, что снижает требования к памяти по сравнению с полной версией, но может влиять на точность и качество ответов. Поддерживаются английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Модальность — текстовая; сведения о размере контекстного окна и точной архитектуре в README не указаны. Сильной стороной модели является сочетание большого размера, инструкционного обучения, многоязычности и более эффективного размещения благодаря 4-битному представлению. Ограничения включают возможные потери качества из-за квантования, высокие требования к ресурсам по сравнению с небольшими моделями и отсутствие заявленной поддержки других модальностей. Модель распространяется по Llama 3.3 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов требуется включать текст лицензии, указывать «Built with Llama» и соблюдать Acceptable Use Policy; для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные условия.

Llama-SEA-LION-v3.5-8B-R — инструктивная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная decoder-модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, дообученная на основе aisingapore/Llama-SEA-LION-v3-8B-IT. Она предназначена для диалога, генерации текста, следования инструкциям и задач, требующих рассуждений; режим рассуждений или стандартной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов по карточке модели; метаданные указывают 131 072 токена. Модель может применяться для ответов на вопросы, анализа тональности и токсичности, перевода, суммаризации, причинных рассуждений и многошагового диалога. Модель способна галлюцинировать, выдавать нерелевантные или противоречивые ответы, поэтому результаты следует проверять. Она не прошла настройку безопасности; для пользовательских приложений разработчикам следует самостоятельно обеспечить необходимую настройку и меры защиты. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT — языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и общения на английском и языках Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский; настройка по инструкциям проводилась на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, анализ тональности, выявление токсичности, перевод и суммаризация. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или вымышленные сведения и непоследовательно рассуждать. В README также отмечено, что релиз не прошёл настройку безопасности, поэтому для ответственных сценариев пользователям следует самостоятельно применять меры безопасности и проверять результаты.

Модель avans06/Meta-Llama-3.2-8B-Instruct — текстовая генеративная модель семейства Llama, размещённая на Hugging Face. Метаданные указывают на плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров, формат safetensors и контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Карточка репозитория описывает Llama 3.2-Vision моделей Meta на 11B и 90B параметров, принимающих текст и изображения. Эти сведения не совпадают с идентификатором и архитектурными метаданными данной 8B текстовой модели, поэтому визуальные возможности и характеристики Vision к ней не приписываются. Метаданные перечисляют поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Лицензия — Llama 3.2 Community License, обозначенная в метаданных как llama3.2.

XVERSE-7B-Chat — многоязычная диалоговая модель, созданная компанией Shenzhen Yuanxiang Technology как версия XVERSE-7B, согласованная для общения. Это плотная decoder-only Transformer-модель с примерно 6,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для многошаговых диалогов, ответов на вопросы и составления кратких пересказов. В обучающих данных представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; в README отдельно отмечены сильные результаты на китайском и английском. Используются BPE-токенизация и словарь размером 100 534 токена. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому результаты следует проверять, а перед внедрением — оценить безопасность для конкретного сценария. Лицензия Apache-2.0.

Aya 23 35B — мультиязычная instruction-tuned языковая модель, разработанная Cohere For AI. Представлена в формате GGUF для локального запуска, а квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений и решения широкого спектра общих задач, особенно в мультиязычных сценариях. Модель имеет размер 35B параметров и поддерживает арабский, китайский, чешский, нидерландский, английский, французский, немецкий, греческий, иврит, хинди, индонезийский, итальянский, японский, корейский, персидский, польский, португальский, румынский, русский, испанский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. Указанные данные не содержат информации о размере контекстного окна, конкретной архитектуре базовой модели или доступных модальностях, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Сильная сторона Aya 23 35B — качество работы с большим числом языков, включая языки, для которых у моделей сопоставимого размера часто меньше обучающих данных. Ограничения включают возможные неточности, вредные или неподходящие ответы, характерные для генеративных моделей, а также требования к вычислительным ресурсам, обусловленные размером 35B параметров; фактические требования зависят от выбранного варианта квантования и среды запуска. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, допускающей некоммерческое использование при соблюдении условий лицензии.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это версия с 8 млрд параметров из семейства Aya 23, созданная на основе предварительно обученной модели семейства Command и дообученная следовать инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, хинди и другие. Контекстное окно — 8192 токена. Модель доступна через Transformers и распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 с дополнительными условиями допустимого использования Cohere Labs. Aya-23-8B подходит для многоязычных помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Это более ранняя версия Aya; разработчики указывают на Aya Expanse 8B как на более новую модель. Некоммерческая лицензия ограничивает использование.

EuroLLM-22B-Instruct — многоязычная большая языковая модель на 21,9 млрд параметров, разработанная консорциумом европейских университетов и компаний во главе с Instituto Superior Técnico — University of Lisbon при финансировании Европейского союза. Это плотный Transformer на базе архитектуры Llama; модель дообучена следовать инструкциям и поддерживать диалог. Контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для многоязычных диалогов, выполнения общих инструкций и машинного перевода, в том числе между официальными языками ЕС. По данным карточки, предшествующая базовая модель EuroLLM-22B обучена на 4 трлн токенов из веб-данных, параллельных корпусов и высококачественных источников. Заявлена поддержка болгарского, хорватского, чешского, датского, нидерландского, английского, эстонского, финского, французского, немецкого, греческого, венгерского, ирландского, итальянского, латышского, литовского, мальтийского, польского, португальского, румынского, словацкого, словенского, испанского, шведского, арабского, каталанского, китайского, галисийского, хинди, японского, корейского, норвежского, русского, турецкого и украинского языков. Разработчики отмечают высокие результаты на задачах перевода и многоязычных бенчмарках. Модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может выдавать галлюцинации, вредоносный контент или ложные утверждения. Лицензия — Apache 2.0.

Gemma 3 4B IT — мультимодальная модель Google, дообученная для следования инструкциям на базе google/gemma-3-4b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы по изображениям, суммаризации, рассуждений и создания текстов. Модель построена на архитектуре семейства Gemma 3, содержит около 4 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 тыс. токенов. Поддерживает более 140 языков и может запускаться на ноутбуках, настольных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре. Сильные стороны модели — сочетание визуального понимания и генерации текста, большой контекст и сравнительно компактный размер. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами. Лицензия — Gemma; применение должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Google.

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.

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.

Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT — инструктивная языковая модель из семейства Sahabat-AI, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore при соинициировании GoTo и Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная для общения и выполнения инструкций в индонезийском языковом контексте. Она предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и работы с местными языками и культурой Индонезии. Модель принимает текст и генерирует текст. Поддерживает английский, индонезийский, яванский, сунданский, язык батак тоба и балийский. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов по метаданным; README указывает 128k. В оценках использовались бенчмарки IndoMMLU, SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench, в том числе задания на следование инструкциям и многоходовый диалог. Модель может выдавать галлюцинации, нерелевантные ответы и непоследовательные рассуждения; ответы требуют проверки. Для приложений с повышенными требованиями к безопасности разработчикам следует самостоятельно настраивать меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

Карточка модели Dido599999/MD1RoBoTs-Gemma2-27B на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-27b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 27B IT — инструктивно дообученная текстовая языковая модель Google из семейства Gemma 2. Это декодерная трансформерная модель с открытыми весами, предназначенная для диалога и генерации текста по инструкциям. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers; модель основана на google/gemma-2-27b. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых помощников, создания текстов и рассуждений по заданному контексту. В карточке семейство описано как англоязычное; модель принимает текст и генерирует текст. Размер модели составляет 27 млрд параметров. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятости обучающих данных; модель может испытывать трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Условия лицензии Gemma определяются лицензией Google Gemma; перед использованием следует ознакомиться с её условиями и политикой допустимого применения.

Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-MAX-NEO-Imatrix-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503, разработанной Mistral AI. Сборку подготовил David_AU, применив собственный набор данных Neo Imatrix и конфигурацию «MAXED» с тензорами embedding и output в формате BF16 для повышения качества при увеличении размера файлов. Модель предназначена для генерации текста, выполнения инструкций, творческого письма, рассуждений и других универсальных текстовых сценариев. Она поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и работает с текстом без компонентов компьютерного зрения. В README заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, португальского, итальянского, японского, корейского, русского, китайского, арабского, персидского и ряда других языков. Neo Imatrix и «MAXED»-квантизация направлены на улучшение следования инструкциям, качества вывода и связности идей. Для общего использования рекомендуются варианты Q5, Q6 и Q8, а для творческих задач — IQ3, IQ4XS, IQ4NL и Q4. Очень низкие варианты IQ1S характеризуются автором как неприемлемые по качеству, тогда как IQ2 и выше считаются пригодными с оговорками. К ограничениям относятся зависимость результата от выбранного кванта и отсутствие поддержки изображений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели ckoozzzu/new3 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

RecurrentGemma 9B IT — разработанная Google инструктивно настроенная большая языковая модель семейства RecurrentGemma с рекуррентной архитектурой. Она предназначена для генерации текста в диалогах и по инструкциям, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения; также подходит для черновиков писем и другого текстового контента. Рекуррентная архитектура снижает потребление памяти по сравнению с Gemma и ускоряет генерацию при работе с длинными последовательностями. Модель доступна в формате safetensors и поддерживается библиотекой Transformers. Версия instruction-tuned рассчитана на английский язык. Лицензия Gemma; использование регулируется условиями Google для моделей Gemma. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Для применения, особенно в пользовательских продуктах, следует проверять ответы и учитывать требования к безопасности контента.

DNA 3.0-9B — мультимодальная модель компании Dnotitia, дообученная на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Это плотная модель с 9 млрд параметров и архитектурой Qwen3.5 для работы с текстом и изображениями; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В README указаны поддержка 201 языка и диалектов, контекст 262 144 токена с расширением примерно до 1 010 000 токенов с помощью YaRN. Метаданные указывают формат Safetensors и лицензию Apache-2.0. Модель рассчитана на аналитические рассуждения, программирование и отладку с агентными сценариями, понимание изображений и ответы в роли ассистента, знакомого с продуктами и внутренней терминологией Dnotitia. Её дообучали с уменьшенным числом отказов и корпоративной персоной; по умолчанию она может выдавать блоки рассуждений, которые можно отключить. Для обслуживания авторы рекомендуют выделенный inference-движок и много GPU. К ограничениям относятся сниженное поведение отказа, предвзятость в пользу Dnotitia, унаследованные от базовой модели смещения и возможные галлюцинации; для решений с высокими ставками требуется проверка человеком.

EXAONE-3.5-32B-Instruct — плотная языковая модель с инструкционной настройкой, разработанная LG AI Research. Она содержит 31,5 млрд параметров по метаданным; в карточке указаны 30,95 млрд параметров без эмбеддингов, 64 слоя и архитектура внимания GQA с 40 Q-головами и 8 KV-головами. Модель работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках, включая работу с длинными контекстами и общие задачи понимания и создания текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, инструкций и суммаризации; в метаданных также отмечена поддержка классификации текста. Карточка сообщает о риске некорректных, устаревших, предвзятых или неподходящих ответов. Лицензия указана как «other», поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

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.