III.4Клиентская поддержка и customer success

alpindale/gemma-2b-it — диалоговая языковая модель семейства Gemma, основанная на открытых моделях Google. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой GemmaForCausalLM и 2,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и предназначена прежде всего для английского языка. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, генерации и редактирования текстов, краткого пересказа, ответов на вопросы и исследовательских экспериментов. Компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы, отражать предвзятость данных обучения и испытывать трудности со сложными инструкциями, нюансами языка и задачами, требующими надёжного здравого смысла. Для использования модели применяются условия лицензии Gemma; README ссылается на политику запрещённого использования Gemma.

unsloth/gemma-3-1b-pt — текстовая версия Gemma 3, подготовленная Unsloth на основе предварительно обученной google/gemma-3-1b-pt. Это плотная авторегрессионная модель с 1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. По метаданным репозитория она принимает текст и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. В карточке также описаны возможности семейства Gemma 3 в целом, включая изображения и поддержку более 140 языков; эти характеристики нельзя уверенно приписать данной текстовой версии. Модель подходит для генерации черновиков, диалоговых интерфейсов, суммаризации и ответов на вопросы по предоставленному контексту. Компактный размер упрощает запуск на ограниченных ресурсах. Как базовая, предварительно обученная версия, она не заявлена как готовая инструкционная модель; качество зависит от формулировки запроса и предметной области, а ответы могут содержать фактические ошибки или отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; условия использования следует сверять с лицензией Gemma от Google.

axolotl-mirrors/gemma-3-4b-pt — это предварительно обученная модель семейства Gemma 3, разработанного Google на основе технологий и исследований, использованных для Gemini. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой Gemma3ForConditionalGeneration: она принимает текст и изображения и генерирует текст. Вариант 4B предназначен для понимания изображений, ответов на вопросы, суммаризации и других задач работы с языком и визуальными данными. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, диалоговых интерфейсов, создания и редактирования текстов, а также экспериментов с vision-language-моделями. В README семейство Gemma 3 описано как многоязычное, с поддержкой более 140 языков и контекстом до 128 тысяч токенов; конкретные параметры этого варианта в метаданных не приведены. Для репозитория указан формат safetensors и лицензия Gemma. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса; возможны предвзятые, неточные или устаревшие ответы. Модель может затрудняться с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами.

silvainrichou/gemma-3b-002 — текстовая генеративная модель на архитектуре Gemma, опубликованная пользователем silvainrichou. Карточка описывает семейство Gemma от Google: компактные декодерные языковые модели, созданные на основе технологий, использованных для Gemini. В репозитории указаны 3,2 млрд параметров, формат Safetensors и контекст до 8192 токенов; модель предназначена для общения и генерации текста. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и языковых учебных инструментов. README указывает английский как язык семейства. Компактный размер позволяет запускать такие модели на локальных компьютерах или в облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Как и другие языковые модели, Gemma может ошибаться в фактах, испытывать трудности со сложными инструкциями, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить смещения из обучающих данных. В метаданных лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверять в лицензии репозитория и правилах использования Gemma.

GKA-primed-HQwen3-8B-Instruct — инструктивная гибридная языковая модель, созданная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. В архитектуре 18 слоёв Attention и 18 слоёв Gated KalmaNet (GKA), слоя пространства состояний, вдохновлённого фильтром Калмана. Модель содержит около 7,6 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов; доступны веса в формате Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям, в том числе при работе с длинным контекстом. По данным авторов, замена половины слоёв внимания на GKA сокращает потребность в растущем KV-кэше и может ускорить инференс на длинных последовательностях, сохраняя качество, близкое к базовой модели. Параметр num_iter позволяет настраивать вычислительные затраты GKA во время инференса. Это не модель рассуждений и она не поддерживает вызов инструментов. Основанные на README сведения о языках Qwen3 не уточняют полный перечень языков именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели SillyTilly/google-gemma-2-9b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-9b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 9B — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанная Google. Это базовая предварительно обученная версия с открытыми весами; README также описывает семейство в целом, включая варианты, дообученные для следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а её сравнительно компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке семейство указано как англоязычное; конкретная длина контекста и число параметров не приведены в предоставленных данных. Модель может выдавать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности со сложным контекстом, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma, с условиями и ограничениями, заданными политиками Google для использования моделей Gemma.

GPT-4o от OpenAI, версия от 20 ноября 2024 года, — мультимодальная модель для работы с текстом и изображениями. В карточке отмечено улучшение творческого письма: ответы стали естественнее, интереснее и лучше подстраиваются под запрос, с упором на релевантность и читаемость. Также модель работает с загруженными материалами. Модель подходит для написания и редактирования текстов, диалога и анализа изображений и загруженных файлов. Данных о размере, длине контекста, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленных источниках нет.

Jais Family 30B 8K — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Jais, опубликованная Inception Institute of Artificial Intelligence. Модель предназначена для генерации текста на арабском и английском языках; семейство оптимизировано для арабского и сохраняет сильные возможности английского. В карточке семейства указано, что модели этого варианта предварительно обучались с нуля, а базовые версии дообучались для диалога; конкретно этот репозиторий не обозначен как чат-вариант. Модель подходит для генерации и продолжения текста, ответов на вопросы, классификации тональности и обработки двуязычных документов, включая их краткое изложение. Архитектура — плотная модель JAISLMHeadModel на PyTorch, размер 30 млрд параметров, контекстное окно — 8192 токена. Для загрузки требуется пользовательский класс модели с включением trust_remote_code. Лицензия — Apache 2.0. Модель может ошибаться, воспроизводить предвзятость или выдавать оскорбительный контент; она не предназначена для критически важных решений без контроля человека и для работы с конфиденциальными данными. Уровень владения другими языками и диалектами не следует считать сопоставимым с арабским и английским.

LFM2-350M — компактная языковая модель, разработанная Liquid AI для работы на периферийных устройствах и локального запуска на смартфонах, ноутбуках и автомобильных системах. Это плотная гибридная модель семейства LFM2 с примерно 318,8 млн параметров по метаданным и 354,5 млн по карточке модели; архитектура сочетает 10 блоков коротких свёрток с двойными вентильными механизмами и 6 блоков внимания GQA. Модель поддерживает контекст до 128 000 токенов согласно метаданным; README указывает 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая извлечение данных, RAG, творческое письмо, многошаговые разговоры и сценарии с вызовом инструментов. Liquid AI рекомендует адаптировать её дообучением под узкие задачи. По данным карточки, модель эффективно работает на CPU, GPU и NPU; указаны ускорения обучения и CPU-инференса относительно предыдущего поколения LFM и Qwen3 соответственно. Обучение включало дистилляцию от LFM1-7B, supervised fine-tuning, DPO и слияние моделей. Поддерживаемые языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский. Разработчик не рекомендует модель для задач, требующих обширных знаний или навыков программирования. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория Hugging Face.

Карточка модели monsterbeasts/LishizhenGPT на Hugging Face совпадает с карточкой bigscience/bloomz-7b1-mt, поэтому описание составлено по ней. BLOOMZ-7B1-mt — многоязычная генеративная языковая модель, созданная BigScience путём дообучения BLOOM на смеси кросс-языковых задач xP3. Она предназначена для выполнения инструкций на естественном языке без отдельного дообучения под каждую задачу: модель может отвечать на вопросы, переводить, классифицировать текст и создавать связные тексты. Архитектура — плотная авторегрессионная BLOOM с 7,1 млрд параметров; модель работает с текстом, поддерживает десятки языков и имеет контекст до 2048 токенов. Среди сильных сторон — следование инструкциям и перенос между языками и задачами в режиме zero-shot. Качество ответов зависит от формулировки запроса: README рекомендует явно обозначать границу инструкции и указывать желаемый язык и контекст. Модель может продолжать входной текст вместо ответа, если запрос сформулирован неоднозначно. Распространяется по лицензии BigScience BLOOM RAIL 1.0.

ApolloRaines/Llama-3.3-8B-Instruct-128K-Jbliterated — доработанная командой ApolloRaines модель на архитектуре Llama 3.3 для диалогов и генерации текста. Она создана на основе shb777/Llama-3.3-8B-Instruct-128K с применением jBlaze precision neural surgery; изменены все 32 слоя. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для общения и генерации текста с длинным контекстом. В карточке заявлена настройка на снижение отказов: в тесте Heretic на 100 запросах авторы сообщили о нуле настоящих отказов и двух ложных срабатываниях. Авторы также описывают выпуск как демонстрационную версию с намеренно сниженной силой возможностей, а не полную версию продукта. Заявления о скорости и результатах теста относятся к сведениям карточки модели. Поддерживаемые языки по метаданным: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия — Llama 3.1 Community License; применяйте модель с учётом её условий и ограничений.

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 — чат-модель проекта TAIDE, разработанная для поддержки языковых и культурных особенностей Тайваня. Она основана на LLaMA 3 8B: модель прошла дополнительное предобучение на корпусах на традиционном китайском языке и настройку по инструкциям. Размер модели — 8 млрд параметров, длина контекста — до 8 тыс. токенов. Модель предназначена для диалогов и помощи с повседневными офисными задачами: написанием и редактированием текстов, составлением писем, автоматическим реферированием и переводом между китайским и английским. В README также заявлено усиление знаний о тайваньской культуре, местной лексике и реалиях, а также поддержка многоходового диалога. Разработчик отмечает, что отбор данных был направлен на повышение надёжности и пригодности ответов; при этом приведённые примеры не гарантируют фактическую точность модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнять в материалах проекта.

QuantFactory/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1-GGUF — квантованная версия модели taide/Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1, созданная с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Llama3-TAIDE, основанному на Meta LLaMA3-8B и адаптированному проектом TAIDE к языковым и культурным особенностям Тайваня. Она предназначена для генерации текста, многоходового диалога и офисных задач: суммирования, написания статей и писем, а также перевода между китайским и английским языками. Основной акцент сделан на традиционном китайском, тайваньской терминологии и контексте. Модель содержит около 8 миллиардов параметров, поддерживает контекст длиной до 8K токенов и обучалась на 43B токенов традиционного китайского языка. Среди её сильных сторон — ориентация на традиционный китайский, улучшенная работа с тайваньской культурой и терминологией, многоходовые диалоги и прикладные сценарии. Квантование упрощает использование модели, однако может снизить производительность и привести к непредусмотренным проблемам. Лицензия указана как llama3-taide-models-community-license-agreement; применяются условия, опубликованные по ссылке в карточке модели.

tepirale/merge-cord-v1 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B. В слияние вошли Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct; в метаданных также указана связь с Qwen/Qwen2.5-1.5B. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров, распространяемая в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая задачи с кодом; метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемый язык по карточке не определён. Для использования указана библиотека Transformers, лицензия в предоставленных данных не приведена. README сообщает о применении метода Consensus-Orthogonal Residual Decomposition и отмечает, что функция cord отсутствует в MergeKit, поэтому воспроизводимость указанной конфигурации может быть ограничена.

Oot-v2_lll — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей mlabonne/Marcoro14-7B-slerp и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp с помощью Mergekit. Она предназначена для ответов в чате и решения общих языковых задач. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README описан метод слияния SLERP и приведены результаты оценок на тестах рассуждений и понимания текста. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

PandafishHeatherReReloaded — объединённая модель для генерации текста, созданная MysticFoxMagic методом slerp с помощью LazyMergekit на основе MysticFoxMagic/HeatherSpell-7b и ichigoberry/pandafish-2-7b-32k. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Веса опубликованы в формате Safetensors; при объединении использована точность bfloat16. В метаданных указана лицензия, но её условия здесь не раскрыты.

SeamlessM4T v2 Large — мультимодальная многоязычная модель перевода и речи семейства SeamlessM4T, разработанная командой авторов карточки. Репозиторий содержит вариант на архитектуре UnitY2, в метаданных указаны 664,9 млн параметров, контекст 4096 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для распознавания речи и перевода между речью и текстом: поддерживает преобразование речи в текст, текста в речь, а также речевой перевод с речевым или текстовым результатом. По README, модель принимает речь на 101 языке и текст на 96 языках, а генерирует речь на 35 языках. Архитектура UnitY2 с иерархическим преобразованием символов в речевые единицы и неавторегрессионным декодированием ускоряет генерацию речи и повышает её качество по сравнению с первой версией. В метаданных репозитория указана лицензия CC BY-NC 4.0, допускающая использование с некоммерческими ограничениями.

SeamlessM4T v2 Large — мультимодальная многоязычная модель перевода от Meta, построенная на архитектуре UnitY2. Она поддерживает распознавание речи, перевод речи в текст и текста в текст, а также перевод речи и текста с синтезом речи. По карточке модели, она принимает речь на 101 языке, текст на 96 языках и генерирует речь на 35 языках. Версия v2 улучшает качество и скорость генерации речи по сравнению с SeamlessM4T v1. Репозиторий содержит вариант на 664,9 млн параметров, доступный через Transformers; длина контекста — 4096 токенов. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование на условиях указания авторства и запрещает коммерческое применение.

Triangulum-5B-it — мультиязычная инструкционная языковая модель от prithivMLmods, построенная на авторегрессионной архитектуре LLaMA. Модель содержит 4,9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 8192 токена. В метаданных указана библиотека Transformers, формат весов safetensors и лицензия CreativeML OpenRAIL-M. Модель предназначена для диалога и генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию, анализ текста, перевод и создание контента. В README заявлены обучение на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений, supervised fine-tuning и RLHF. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. README содержит несогласованности: в одном месте упоминается Triangulum 10B, а пример запуска ссылается на GGUF, тогда как метаданные этой модели указывают 4,9B параметров и safetensors. Качество рассуждений и заявленные методы обучения отдельно не подтверждены. Использование регулируется лицензией CreativeML OpenRAIL-M.

Tulu 1 Llama 2 70B — языковая модель-ассистент, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это дообученная на смеси публичных, синтетических и созданных людьми инструкций и диалогов версия Meta Llama 2 70B с плотной архитектурой Llama и 68,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции; основной язык — английский, длина контекста — 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и выполнения разнообразных текстовых инструкций. Для форматирования запросов используется шаблон с маркерами ролей, описанный в карточке модели. Модель не проходила выравнивание безопасности на этапе RLHF и не снабжена фильтрацией ответов, поэтому может выдавать проблемный контент. Лицензия — AI2 ImpACT Low-risk.

Voxtral-Mini-3B-2507-GGUF — это конверсия 3-миллиардной мультимодальной speech-LLM-модели Voxtral-Mini-3B-2507, разработанной Mistral, в формат GGUF для запуска через C++ runtime CrispASR. Модель предназначена для автоматического распознавания речи, транскрибации, перевода и понимания аудио, включая ответы на вопросы по содержимому записи, суммаризацию и вызов функций по голосовым намерениям. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, нидерландский и хинди, а также автоматическое определение языка. Она сочетает 32-слойный Whisper-large-v3 audio encoder, проектор и 30-слойную Llama 3 / Ministral 3B-подобную языковую модель с GQA; общий объём параметров составляет около 3 млрд. Поддерживается до 30 минут аудио для транскрибации и до 40 минут для понимания. Аудиообработка встроена в GGUF, поэтому во время инференса не требуются Python, PyTorch или librosa. Доступны варианты квантования Q4_K размером 2,5 ГБ, Q8_0 размером 4,6 ГБ и F16 размером 8,7 ГБ. Q4_K рекомендован для практического использования и, согласно приведённым измерениям, примерно в 2,2 раза быстрее F16 на CPU при сохранении идентичной транскрипции. Ограничения включают более высокие требования к ресурсам и меньшую скорость по сравнению с компактными ASR-моделями на коротких аудиофрагментах, а также необходимость подавать моно WAV в формате PCM 16 кГц, 16 бит. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Yi-34B-Chat — чат-модель для генерации текста, разработанная 01.AI. Она входит в серию Yi, обученную с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов и рассчитанную прежде всего на работу с английским и китайским языками. Модель использует плотную архитектуру Transformer семейства Llama, класс LlamaForCausalLM, и содержит 33,9 млрд параметров; при этом она не является производной от Llama и не использует её веса. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, понимания текста, чтения и рассуждений на здравом смысле. В карточке приведены результаты сравнений, актуальные на конец 2023 — начало 2024 года; они не гарантируют качество на других задачах и данных. Контекст составляет 4096 токенов. Для локального запуска руководство приводит пример с ускорителем A800 на 80 ГБ; фактические требования зависят от способа развёртывания и точности весов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Agnes-SeaLLM-8B — дообученная авторами Agnes-AI плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и следования инструкциям, а также для математических рассуждений и перевода с особым вниманием к языкам и культурному контексту Юго-Восточной Азии. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлена поддержка английского, вьетнамского, индонезийского, тайского и китайского языков. Контекст — до 40 960 токенов. В README заявлены высокая эффективность при ограниченных ресурсах, сильные результаты на экзаменационных тестах и меры по снижению галлюцинаций, однако приведённые таблицы результатов опущены. Для запуска README рекомендует как минимум две GPU с 24 ГБ VRAM каждая и 64 ГБ оперативной памяти. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

AiMaven-Merkaba-1.2 — объединённая языковая модель jefferylovely на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом слияния Slerp с помощью LazyMergekit на основе jefferylovely/AiMaven-Merkaba-1.1 и jefferylovely/Merkaba-Maven-0.8. Модель предназначена для генерации текста и работает с контекстом до 32 768 токенов. В карточке указаны формат safetensors и лицензия CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

AlloyingotneoyExperiment26-7B — объединённая Maxime Labonne модель генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она создана методом DARE-TIES из nlpguy/AlloyIngotNeoY и yam-peleg/Experiment26-7B; в метаданных базовой моделью также указана yam-peleg/Experiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса представлены в safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Доступные сведения не описывают отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения.

Athena-7B-Instruct — многоязычная языковая модель семейства Llama, представленная пользователем Mewingk. Это плотная decoder-only архитектура LlamaForCausalLM с 7,2 млрд параметров по README; метаданные каталога при этом указывают 2,1 млн параметров. Модель прошла инструкционное дообучение и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на разных языках. Модель можно применять для диалогов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста. В README заявлены предварительное обучение на 2,5 трлн токенов более чем на 60 языках, 32 слоя, GQA с 8 KV-головами и контекст 8192 токена; метаданные указывают нативный контекст 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Заявленные характеристики размера и контекста расходятся между README и метаданными, поэтому фактическую конфигурацию следует сверить с файлами весов. Нет сведений о специализированной предметной области или оценках качества.

Aya 23 8B — многоязычная инструкционно дообученная языковая модель, разработанная Cohere For AI. Представлена в формате GGUF для локального запуска; квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговом режиме, включая общие задачи, рассуждения и обработку запросов на разных языках. Модель содержит около 8 млрд параметров и относится к текстовым моделям. Она 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. В README указано, что для своего размера модель показывает хорошие результаты в многоязычных задачах и логике, однако конкретные показатели, архитектура и размер контекстного окна не приведены. Для корректной работы в LM Studio рекомендуется использовать шаблон подсказок Cohere Command R. Сильными сторонами модели являются многоязычность, инструкционное обучение и относительно небольшой размер, удобный для локального применения. Ограничения включают возможные неточности, вредные или неуместные ответы, а также отсутствие в предоставленных данных детальной информации о производительности, архитектуре и требованиях к ресурсам. Лицензия модели — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер применения.

Aya Expanse 8B — многоязычная языковая модель для генерации текста, разработанная CohereForAI. Данная версия распространяется в формате GGUF и представляет собой квантованную сборку исходной модели CohereForAI/aya-expanse-8b; квантование выполнено bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для локального запуска и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Модель ориентирована на работу с текстом на 23 языках, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский, арабский, греческий, персидский, польский, индонезийский, чешский, иврит, хинди, нидерландский, румынский, русский, турецкий, украинский и вьетнамский. Ключевая сильная сторона — расширенные многоязычные возможности, что делает модель подходящей для генерации, преобразования и обработки текста в многоязычных сценариях. В README не приведены подробные сведения об архитектуре, конкретных результатах тестирования, требованиях к ресурсам или ограничениях качества, поэтому их оценку нельзя уточнить по имеющимся данным. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 и предназначена только для некоммерческого использования. Также необходимо соблюдать C4AI Acceptable Use Policy и условия лицензионного соглашения Cohere; для доступа требуется принятие соответствующих условий и предоставление запрошенных данных.

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b — разговорная языковая модель Dans-Archive, созданная полным дообучением и слиянием моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для диалогов, совместного написания текстов и ролевых сценариев, а также для суммаризации и анализа тональности в текстовых конвейерах. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и использует шаблон запросов ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В обучении использовались инструкции в один и несколько ходов, ролевые сценарии, текстовые приключения, материалы для соавторства и другие наборы данных. Карточка предупреждает, что модель не проходила выравнивание на безвредность, поэтому её ответы могут содержать вредный контент и требуют проверки при применении. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment26Experiment24 — объединённая языковая модель, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными входными текстами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.