III.5Управление персоналом и организацией

MiniCPM-MoE-8x2B — генеративная языковая модель от OpenBMB на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом Mixture-of-Experts: в каждом слое восемь экспертов, из которых для каждого токена активируются два. Это версия после instruction tuning, без дополнительных методов RLHF; модель содержит 2,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и редактирования текстов, а также для классификации текста. Для запуска доступны Transformers и vLLM; веса представлены в формате PyTorch с точностью bfloat16. Модель генерирует ответы на основе обучающих текстов и не выражает личных мнений. Сгенерированную информацию следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Google Gemma 3 27B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная инструктивно настроенная модель на основе Google Gemma 3 27B IT, предназначенная для диалога и понимания изображений. Она принимает текст и изображения, а генерирует текст; семейство Gemma 3 поддерживает контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. В репозитории указаны веса safetensors и связь с базовой моделью google/gemma-3-27b-it. Модель подходит для ответов на вопросы по изображениям и текстам, диалоговых помощников, генерации и суммаризации текста, а также извлечения и интерпретации визуальной информации. Размер семейства позволяет запускать модели Gemma 3 на локальных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре, но для варианта на 27 млрд параметров всё равно требуются заметные вычислительные ресурсы. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, смещения обучающих данных и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать условия лицензии Google Gemma и политику запрещённого использования.

0x Mini — языковая модель Ozone AI для генерации текста и диалоговых приложений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct; в репозитории указано 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для продолжения текста, суммаризации, перевода, чат-ботов и создания контента, в том числе при ограниченных вычислительных ресурсах. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Для базовой модели указан контекст до 131 072 токенов. Карточка заявляет быструю генерацию и пригодность для компактного развёртывания, но не приводит сравнительных тестов, подтверждающих эти заявления. Используется лицензия Llama 3.1; применяйте модель с учётом её условий.

ErtasAI/Llama-3.2-1B-Instruct — это диалоговая языковая модель на базе Meta Llama 3.2, размещённая ErtasAI. Модель содержит около 1,2 млрд параметров и использует плотную авторегрессионную архитектуру Transformer; обучение включает настройку по инструкциям. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для многоязычного общения. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска сведений, переписывания запросов и помощи при написании текстов, в том числе в сценариях с ограниченными вычислительными ресурсами. В карточке базовой модели официально перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки; качество на других языках не гарантируется. Это дообученная версия meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, поэтому её специфические изменения и преимущества в карточке не описаны. Модель предоставляется по лицензии Llama 3.2 Community License, предусматривающей собственные условия коммерческого использования.

Карточка модели IntervitensInc/Llama-3.2-3B-chatml на Hugging Face совпадает с карточкой alpindale/Llama-3.2-3B, поэтому описание составлено по ней. alpindale/Llama-3.2-3B — текстовая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель с 3,2 млрд параметров и архитектурой LlamaForCausalLM; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на многоязычную генерацию. Модель подходит для диалогового помощника, суммаризации, поиска знаний и приложений с агентными сценариями, а также для мобильных помощников по написанию текста и переформулирования запросов. В README описаны применение и возможности семейства Llama 3.2; отдельное дообучение alpindale/Llama-3.2-3B не подтверждено, поэтому характеристики поведения конкретного чекпойнта могут отличаться от описания семейства. Заявленные языки поддержки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия llama3.2 — пользовательская лицензия сообщества Meta с собственными условиями коммерческого использования и политикой допустимого использования. Модель обучена на статическом офлайн-наборе данных; как компактная модель, она может уступать более крупным системам по качеству и требует проверки безопасности и пригодности для конкретного применения.

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.

openchat-3.5-0106-128k-DPO-fixed-32000 — слитая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Eric111/openchat-3.5-0106-128k-DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и работы с длинными документами; заявленная длина контекста в метаданных — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных языковых ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

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.

Карточка модели unsloth/gemma-3-12b-it-qat на Hugging Face совпадает с карточкой Lightricks/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Lightricks публикует эту версию Gemma 3 — мультимодальную модель Google Gemma 3 12B IT с инструкционной настройкой, представленную в формате safetensors. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалога, ответов на вопросы по изображениям, извлечения визуальной информации, суммаризации и других задач по текстовым инструкциям. Модель относится к семейству Gemma 3 с плотной архитектурой Gemma3ForConditionalGeneration и основана на google/gemma-3-12b-it. В карточке семейства указаны контекстное окно до 128 тысяч токенов и поддержка более 140 языков. Модель рассчитана на применение в чат-ботах, виртуальных помощниках, создании и редактировании текстов, а также для понимания изображений; её размер допускает локальное развёртывание на подходящем оборудовании. Качество ответов зависит от данных и формулировки запроса: возможны ошибки в фактах, предвзятость и трудности с нюансами языка и сложными задачами. Модель распространяется по лицензии Gemma. Для использования следует соблюдать условия этой лицензии и политику допустимого использования Gemma.

Gemma 3 4B PT — предварительно обученная мультимодальная модель Google из семейства Gemma, созданного на основе исследований и технологий Gemini. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; открытые веса позволяют запускать её на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре. Модель подходит для ответов на вопросы по тексту и изображениям, суммаризации, генерации текстов, диалоговых интерфейсов и извлечения сведений из изображений. Семейство Gemma 3 поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и более 140 языков. Карточка описывает как предварительно обученные, так и настроенные на инструкции варианты семейства; этот репозиторий — вариант PT. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать смещения обучающих данных; модель может испытывать трудности с неоднозначностью, нюансами языка и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma, с условиями использования Google Gemma.

Poro 2 70B Instruct — разговорная модель с открытыми весами, разработанная совместно AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и High Performance Language Technologies (HPLT). Она дообучена методами SFT и DPO на базе Poro 2 70B Base, продолжавшей предобучение на основе Llama 3.1 70B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для ответов на вопросы, создания текстов, образовательных и клиентских помощников, а также перевода между финским и английским. В карточке отмечены дополнительные способности к программированию и математике и интерфейс для вызова инструментов. Оценки в карточке показывают сильные результаты на финских задачах следования инструкциям при сохранении хороших результатов на английском. Модель может ошибаться, воспроизводить предубеждения обучающих данных или выдавать неподходящий и спорный контент; её навыки на языках помимо финского и английского ограничены. Лицензия — Llama 3.3 Community License.

MetaModel_moex8 — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, опубликованная Xenon1. Она создана с помощью mergekit на основе восьми моделей, включая SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и SauerkrautLM-SOLAR-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на нескольких языках. В метаданных перечислены английский, китайский, арабский, немецкий и французский; карточка также помечает модель как многоязычную. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

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.

EuroLLM-9B-Instruct-2512 — мультиязычная языковая модель с 8,6 млрд параметров, разработанная консорциумом Instituto Superior Técnico — University of Lisbon, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh, Aveni, Unbabel и другими научными и коммерческими организациями при финансировании Европейского союза. Это дообученная версия EuroLLM-9B-2512 для диалогового взаимодействия и генерации текста; в ней применены расширение контекста и обновлённая схема постобучения. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и поддерживается библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на европейских и других языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и корейский. Родной размер контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache License 2.0. Разработчики предупреждают, что модель не выровнена по человеческим предпочтениям и может галлюцинировать, выдавать вредоносный контент или ложные утверждения. Эти особенности следует учитывать при использовании ответов без проверки.

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct — двуязычная генеративная языковая модель LG AI Research с 7,8 млрд параметров, прошедшая предварительное обучение и настройку на выполнение инструкций. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках. Для обучения использовались 8 трлн отобранных токенов, а настройка включала обучение на примерах и оптимизацию по предпочтениям (SFT и DPO). Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на ряде англоязычных и корейских бенчмарков среди моделей близкого размера. Для работы рекомендуется Transformers версии 4.41 или новее; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия указана как other, а в README отмечено, что условия лицензии были пересмотрены. Модель может выдавать некорректные, предвзятые или устаревшие ответы, а также неподходящий контент. Результаты основаны на закономерностях обучающих данных и могут содержать фактические и языковые ошибки.

Elcaida/finetuned8b — дообученная Elcaida языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit и содержит 7,5 млрд параметров. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст; для неё заявлен контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других задач, решаемых инструкционной языковой моделью. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. В карточке не описаны специализация дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества; язык карточки — английский, но это не устанавливает полный список поддерживаемых языков. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-655db4cc-31b8-41ce-b21b-da1421dcc629 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Llama-Thinker-3B-Preview — мультиязычная генеративная модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для диалога, генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. По карточке, обучение включало supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные перечисляют английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель доступна в формате safetensors и запускается через Transformers; для локального запуска карточка также описывает использование квантованных вариантов через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

saishf/Long-SOVL-Experiment-8B-L3-262K — объединённая разговорная языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на базе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k. В объединение вошли модели Aura, BlueMoon, Luna, RP_Format_QuoteAsterisk и Smarts от ResplendentAI. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов, включая работу с длинными текстами в пределах контекстного окна. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных данных отсутствуют.

miscii-14b-0218 — плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная sthenno-com на основе Qwen2.5-14B-Instruct и объединения нескольких чекпойнтов методом Model Stock с помощью MergeKit. Модель содержит 14 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и чат; её родной контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также подготовки структурированных ответов. В тегах карточки перечислены китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки; при этом основной язык отдельно не выделен. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Это объединённая модель на основе нескольких промежуточных SFT-чекпойнтов, поэтому поведение и качество могут отличаться от исходной Qwen2.5-14B-Instruct. README не приводит результатов сравнительной оценки или конкретных гарантий качества.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.1 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

Карточка модели ff670/openbuddy-deepseek-67b-v15.3-4k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v15.2, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.

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.

QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning — инструктивная языковая модель команды Vikhrmodels, созданная полным дообучением Qwen/Qwen3-1.7B методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации ответов, кратких изложений и анализа текстов на русском и английском языках. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Карточка сообщает о специализации на русском языке и приводит результат сравнения в Ru Arena General; он не гарантирует качество для каждой задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а отдельные производные варианты доступны в GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

Kaoeiri/Qwenwify2.5-32B-v4.71-ED — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием нескольких моделей семейства Qwen2.5 при помощи mergekit. В README указан метод DARE TIES и базовая модель Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct; в слияние также вошли модели, ориентированные на диалог, рассуждения, ролевые сценарии и японский язык. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Она подходит для диалогов, генерации текста и сценариев ролевого общения; подробные сравнительные оценки качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Aya Expanse 32B — большая языковая модель с открытыми весами, разработанная Cohere For AI. Эта версия представлена в формате GGUF с квантизациями imatrix и предназначена для локального запуска через llama.cpp, KoboldCPP, Ollama, text-generation-webui, GPT4All и другие совместимые инструменты. Модель ориентирована на генерацию текста и обладает мультиязычными возможностями для 23 языков, включая русский, английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, турецкий, украинский и другие. Она основана на предобученной модели семейства Command и включает результаты исследований Cohere For AI в области отбора данных, мультиязычного обучения предпочтениям, настройки безопасности и объединения моделей. Размер исходной модели составляет 32 миллиарда параметров; сведения о длине контекста и точной архитектуре в карточке не указаны. Модель подходит для диалогов, написания и преобразования текстов, а также других задач генерации на поддерживаемых языках. Ключевое преимущество — широкий мультиязычный охват и возможность локального использования в оптимизированных GGUF-квантизациях. Ограничения связаны с требованиями к вычислительным ресурсам, зависящими от выбранной квантизации, а также с тем, что это исследовательский релиз; конкретные показатели качества и параметры контекста не приведены. Использование регулируется лицензией CC-BY-NC и требует соблюдения Acceptable Use Policy компании Cohere.

Aya Expanse 8B — разработанная Cohere Labs многоязычная авторегрессионная языковая модель с оптимизированной архитектурой Transformer и 8 млрд параметров. Это выпуск весов семейства Command, дополнительно обученный с учителем, с применением обучения на предпочтениях, настройки безопасности и слияния моделей. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, хинди, японский и испанский. Она принимает и выдаёт только текст, поддерживает контекст до 8 тысяч токенов и может использоваться для многоязычных ответов на вопросы, написания и преобразования текста. Модель выпущена для исследовательского использования; лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое применение, а использование также регулируется политикой допустимого использования Cohere Labs. Заявления о сравнительных результатах основаны на оценках из карточки модели и не гарантируют качество для конкретных задач.

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.

unsloth/gemma-3-4b-it — мультимодальная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth на базе Google Gemma 3 4B IT. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалогов, ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и других задач генерации и понимания текста. Модель использует плотную архитектуру Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. В README семейство Gemma 3 описано как поддерживающее контекст до 128 тысяч токенов и более 140 языков. Модель можно применять в чат-ботах и виртуальных помощниках, для извлечения сведений из изображений, составления кратких сводок и создания текстов. К компактному размеру относится заявленная возможность развёртывания на ноутбуках, настольных компьютерах и собственной облачной инфраструктуре; точный объём памяти для этой версии не указан. Ответы могут содержать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и неверно трактовать тонкие языковые нюансы. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

GreenOgno-v2-7b-passthrough — текстовая генеративная модель, созданная объединением GreenNode/GreenNode-mini-7B-multilingual-v1olet и eren23/OGNO-7b-dpo-truthful с помощью LazyMergekit. В конфигурации merge-метод passthrough: слои 0–7 взяты из первой модели, слои 8–31 — из второй; токенизатор объединённый, формат весов — float16 Safetensors. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста; базовая OGNO-7B имеет акцент на правдивость ответов, а компонент GreenNode обозначен как мультиязычный. Лицензия в предоставленных данных не указана.