III.5Управление персоналом и организацией

JOSIE-1.1-4B-Instruct — плотная языковая модель на 3,7 млрд параметров, разработанная Gökdeniz Gülmez как полновесная донастройка Qwen3-4B-Instruct-2507. Она предназначена для естественных диалогов, следования инструкциям, повседневной помощи и решения практических задач. Модель выдаёт связные ответы с дружелюбной, прямой манерой общения и ориентирована на генерацию текста в чат-сценариях. Модель поддерживает английский, испанский, французский, португальский, итальянский, арабский, китайский, японский, корейский, индонезийский, русский, вьетнамский, немецкий и тайский языки. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов; README сообщает о 32 768 токенах. Обучение включало дистилляцию рассуждений и преобразование ответов в разговорный стиль. По карточке, модель не имеет встроенной фильтрации контента; качество может снижаться на узкоспециализированных темах, а критические ответы требуют проверки. Лицензия — MIT.

Lamarck-14B-v0.7 — языковая модель на 14 млрд параметров, собранная sometimesanotion как объединение нескольких моделей семейства Qwen2. Для создания использовалась собственная цепочка слияний весов, включая SLERP и TIES, и объединение ветвей, построенных с помощью LoRA и других методов слияния. В числе предшественников — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Virtuoso-Small и предыдущие версии Lamarck. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения с упором на многошаговые рассуждения, связную прозу, перевод и работу на нескольких языках. Контекст — до 131 072 токенов; в карточке отмечена поддержка английского языка, а автор также заявляет о многоязычных возможностях. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявления о качестве основаны на оценках автора и субъективном описании возможностей; независимые результаты бенчмарков в карточке не приведены. Для унаследованных компонентов и слияния качество может различаться в зависимости от задачи.

LeoLM/leo-hessianai-13b-chat-bilingual — двуязычная чат-модель, разработанная Björn Plüster и Christoph Schuhmann в сотрудничестве с LAION и HessianAI. Она основана на LeoLM/leo-hessianai-13b — языковой модели семейства Llama, построенной на Llama 2, — и дообучена на немецких инструкционных данных и их английских версиях. Модель предназначена для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений на немецком и английском языках. Это плотный авторегрессионный трансформер с 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. В опубликованной оценке MT-Bench сильнее всего показала себя в гуманитарных темах, а также в задачах STEM и письма. Модель хуже справляется с математикой и сложными рассуждениями; ответы могут быть неточными или предвзятыми, поэтому для конкретных приложений рекомендуется отдельная проверка безопасности и качества. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement.

LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b-chat — немецкоязычная чат-модель LAION и HessianAI, созданная дообучением LeoLM/leo-mistral-hessianai-7b на немецких инструкционных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждений. Она поддерживает немецкий и английский языки; нативное контекстное окно — 32 768 токенов. В оценке MT-Bench-DE модель лучше справлялась с гуманитарными темами, естественно-научными вопросами, письмом и ролевыми диалогами, но слабее показала себя в математике и сложных рассуждениях. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточную, предвзятую или нежелательную информацию, поэтому перед применением в конкретных продуктах её следует проверить и настроить. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Модель ehristoforu/llama-3-12b-instruct разработана @ehristoforu как объединение нескольких вариантов Llama 3 для диалогов и выполнения инструкций. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 11,4 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Поддерживает русский и английский языки, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций на русском и английском языках. В её основе лежит Meta-Llama-3-8B-Instruct, объединённая с несколькими моделями Llama 3, включая Saiga, OpenHermes, Smaug, Dolphin и NeuralPaca. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Количественных оценок качества и подробных ограничений в доступных данных нет.

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.

Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat — чат-модель EnSec AI, полученная дообучением Meta Llama 3.1 70B на открытых наборах SFT и DPO. Она предназначена для диалога и генерации текста с упором на понимание и ответы на русском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; в репозитории представлены веса safetensors для Transformers. Карточка сообщает о результатах выше исходной Llama 3 70B Instruct на бенчмарке MERA и о меньшем числе переключений с русского на английский во внутренней оценке. Модель подходит для русскоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Она также поддерживает английский язык, однако основной акцент дообучения — русский. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3); следует учитывать её условия при использовании и распространении.

Poro 2 8B Instruct — чат-модель для следования инструкциям, созданная совместно AMD Silo AI, группой TurkuNLP Университета Турку и High Performance Language Technologies (HPLT). Она основана на Poro 2 8B Base: после продолженного предобучения модель прошла supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization. Архитектура — плотная Llama с 7,5 млрд параметров по метаданным; контекстное окно — 8192 токена. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на финском и английском языках. Она подходит для ответов на вопросы, генерации текстов, учебных и клиентских помощников, а также перевода между финским и английским. В карточке приведены результаты оценок, показывающие улучшение следования инструкциям на финском относительно Llama 3.1 8B Instruct при сохранении сильных результатов на английском; также доступен интерфейс вызова инструментов. В репозитории указана лицензия Llama 3.3. Модель может ошибаться, отражать предвзятость обучающих данных и хуже работать на специализированных задачах и языках, отличных от финского и английского; знания о недавних событиях могут быть неполными. Важные ответы следует проверять, а для чувствительных и профессиональных решений требуется человеческий контроль.

LwQ-Reasoner-10B — дообученная модель prithivMLmods для генерации текста и диалогов. Она основана на плотной авторегрессионной архитектуре Llama и обучена на синтетических наборах данных для рассуждений. Размер модели — 9,9 млрд параметров, контекстное окно — 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors, запуск предполагает библиотеку Transformers. Модель предназначена для многоязычных диалогов, следования инструкциям и решения задач, требующих математических рассуждений или использования заданного контекста. Её можно применять в чат-ботах, обучающих помощниках, для ответов на вопросы, составления сводок и генерации текстов. Карточка указывает лицензию Llama 3.1. Качество может различаться между языками; модель может ошибаться в узкоспециализированных темах и сложных многошаговых рассуждениях, а неоднозначные инструкции способны ухудшить результат. При работе с длинными материалами нужно учитывать ограничение контекста, а для запуска модели такого размера требуются значительные вычислительные ресурсы.

miscii-14b-1225 — диалоговая языковая модель серии miscii, созданная sthenno-com как слияние моделей с помощью mergekit. В основе указаны Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и sthenno-com/miscii-14b-1028. Модель с архитектурой Qwen2 и 14 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет 131 072 токена. Карточка приводит результаты оценок Open LLM Leaderboard: средний балл 40,08 в исходной таблице и 42,35 в таблице, обновлённой 15 февраля 2025 года. Указаны языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. За подробностями об использовании карточка отсылает к miscii-14b-1028.

NickyNicky/Mistral-7B-OpenOrca-oasst_top1_2023-08-25-v2 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. В карточке указано обучение на данных OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25; метаданные также связывают модель с Open-Orca/OpenOrca. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах: она может отвечать на вопросы, поддерживать беседу и формулировать текстовые ответы. В карточке и метаданных перечислены болгарский, каталанский, чешский, датский, немецкий, английский, испанский, французский, хорватский, венгерский, итальянский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, словенский, сербский, шведский и украинский языки. Лицензия — Apache-2.0. Оценки качества и подробные ограничения в доступных сведениях не приведены.

pbevan11/Mistral-Nemo-MCAI-SFT — многоязычная чат-модель, разработанная pbevan11 путём дообучения Mistral-Nemo-Base-2407 с помощью supervised fine-tuning. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров; заявленное максимальное контекстное окно составляет 1 024 000 токенов. Для обучения использованы multilingual-constitutional-preference-pairs и ultrafeedback_binarized_multilingual; в карточке приведено значение loss 1,2052 на оценочной выборке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит подробностей о качестве на отдельных языках, протоколе оценки или практических ограничениях, поэтому результаты следует проверять на целевых задачах.

Next-1B — компактная авторегрессионная языковая модель на базе Gemma 3, разработанная Lamapi. Модель содержит около 1 млрд параметров, использует трансформерную архитектуру и дообучена методом instruction fine-tuning (SFT) на турецких и многоязычных наборах данных. Она ориентирована на работу с текстом, поддерживает турецкий язык и широкий набор других языков, включая английский, русский, арабский, немецкий, французский, испанский, китайский, японский и корейский. Модель предназначена для генерации текста, суммаризации, ответов на вопросы, творческого письма, рассуждений и решения задач на естественном языке. К её сильным сторонам относятся небольшой размер, низкие требования к ресурсам, возможность запуска на пользовательских GPU с малым объёмом видеопамяти, а также поддержка CPU-развёртывания и вариантов квантования. README не указывает размер контекстного окна, точные показатели качества, доступные модальности помимо текста или систематические ограничения модели, поэтому её возможности в специализированных и критически важных сценариях требуют отдельной проверки. Модель распространяется по лицензии MIT, разрешающей использование, изменение и распространение.

openbuddy-mistral-7b-v13-base-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13-base методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей об ограничениях; фактическое качество может зависеть от языка и сценария использования.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v15.4 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Это модель Sentence Transformer, разработанная Dhruv Sangani и дообученная на базе sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Она кодирует предложения и абзацы в нормализованные плотные векторы размерностью 384 и предназначена для семантического поиска и сравнения текстов по косинусному сходству. Модель построена на архитектуре BERT с усреднением токенных представлений; число параметров — 25,9 млн, максимальная длина последовательности в README — 256 токенов, а в метаданных указано контекстное окно 512 токенов. Модель подходит для поиска релевантных фрагментов и ответов в коллекциях документов, оценки сходства предложений, поиска перефразирований и кластеризации текстов. В README приведены англоязычные примеры корпоративных вопросов и ответов, поэтому основное назначение модели — работа с английским текстом. Она создаёт векторы, а не готовые ответы; качество зависит от предметной области и данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4 — мультиязычная языковая модель с 7,5 млрд параметров, разработанная Fraunhofer, Forschungszentrum Jülich, TU Dresden и DFKI в рамках проекта OpenGPT-X. Это инструкционно дообученная плотная decoder-only Transformer-модель семейства Llama, основанная на Teuken-7B-base-v0.4. Она предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций на официальных языках ЕС; обучение базовой модели проводилось на 4 трлн токенов, а контекст составляет 4096 токенов. Модель ориентирована на многоязычные сценарии, включая диалог, ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. По заявлению разработчиков, она обеспечивает более стабильные результаты на европейских языках, чем англоцентричные модели. Модель может выдавать предвзятый или токсичный текст и галлюцинировать; разработчики не рекомендуют использовать её для математических и программных задач. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое применение.

Triangulum-10B — инструкция-настроенная большая языковая модель от prithivMLmods для многоязычной генерации текста и диалоговых задач. Она основана на авторегрессионной архитектуре LLaMA; карточка описывает обучение с учителем и RLHF, а также использование синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. В репозитории указаны 9,9 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации, анализа текста и перевода. В метаданных перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README также приводит запуск через Ollama, однако конкретное качество по языкам и задачам не подтверждено оценками. Лицензия указана как Llama 3.1; следует учитывать её условия использования.

Triangulum 10B it — мультиязычная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогового общения, разработанная prithivMLmods. Она основана на архитектуре LLaMA и содержит около 9,9 млрд параметров; модель настроена следовать инструкциям и, согласно карточке, обучалась на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений, с применением SFT и RLHF. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации мультиязычного контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации и анализа текста, а также перевода и локализации. Метаданные указывают английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса в safetensors; в README также приведён пример запуска совместимой версии через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Карточка заявляет возможности рассуждения и следования инструкциям, но не приводит независимых оценок качества или подробных результатов тестирования. Как и другие генеративные языковые модели, Triangulum может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; качество на отдельных языках и задачах может различаться.

Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.2 — русско- и англоязычная инструкция-модель семейства Llama, опубликованная Vikhrmodels. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы в формате инструкций. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, 6,7 млрд параметров и контекстное окно 2048 токенов. В метаданных указаны наборы данных Vikhr_instruct и darulm. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка README сообщает о GGUF-версии, но не содержит подробностей о её характеристиках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ALIA-40b-Instruct-2601 — это диалоговая языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, разработанная лабораторией Language Technologies Барселонского суперкомпьютерного центра. Модель содержит 38,3 млрд параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Она дообучена на базе BSC-LT/ALIA-40b: после адаптации к длинному контексту проведены обучение на 808 тысячах диалоговых примеров и выравнивание предпочтений методом DPO на 368 тысячах пар ответов. Контекстное окно составляет 163 840 токенов. Модель предназначена для диалогов и следования инструкциям. Постобучение в первую очередь ориентировано на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество на других языках не гарантируется. Рекомендуются температура генерации 0–0,2 и отказ от repetition penalty. Модель не поддерживает нативный вызов функций и не предназначена для автономных действий; математические рассуждения и генерацию кода следует проверять. Выравнивание безопасности предварительное, возможны нежелательные ответы. Лицензия — Apache-2.0.

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

A.X 4.0 Light — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная SKT AI Model Lab и выпущенная SK Telecom в составе семейства A.X 4.0. Модель создана на базе открытой архитектуры Qwen2.5 и дополнительно обучена на крупномасштабных корейских данных. Она поддерживает английский и корейский языки и предназначена для диалоговых приложений, обработки текста, корпоративных сценариев и локального развёртывания. Модель содержит около 7 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Она ориентирована прежде всего на понимание корейского языка, корейской культуры и контекста; в заявленных тестах показывает 64,15 балла на KMMLU, 68,05 на CLIcK и 79,50 на Ko-MT-Bench. На английском языке модель также пригодна для общих задач, однако результаты на MMLU ниже, чем у некоторых сопоставимых моделей того же класса. К сильным сторонам относятся сравнительно небольшой размер, пригодность для эффективного развёртывания, хорошее следование инструкциям и повышенная производительность в корейскоязычных задачах. Ограничениями являются меньший контекст и более низкие показатели по ряду общих, математических и кодовых тестов по сравнению с крупными моделями семейства A.X 4.0. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

m8than/gemma-3-27b-lenientchatfix — дообученная версия Gemma 3 от сообщества на базе Google Gemma 3 27B IT. Это плотная мультимодальная модель класса vision-language с 27 млрд параметров: принимает текст и изображения, генерирует текст и поддерживает диалоговый режим. Карточка описывает Gemma 3 как модель с контекстом до 128 тыс. токенов и поддержкой более 140 языков; метаданные этой версии указывают английский язык. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы по изображениям и текстам, извлечения сведений из изображений, суммаризации и генерации текста. В README также перечислены создание черновиков, кода и маркетинговых материалов, а также исследовательские и образовательные сценарии. Качество ответов зависит от обучающих данных и формулировки запроса; модель может ошибаться в фактах, упускать нюансы и отражать предвзятости данных. Использование регулируется лицензией Gemma; README не описывает отдельные изменения, внесённые при дообучении этой версии.

Haumea-1.5 — разговорная языковая модель Haumea Labs, дообученная на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 32 768 токенов, язык карточки — английский. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

LeoLM/leo-hessianai-7b-chat-bilingual — двуязычная чат-модель LAION и HessianAI, разработанная в сотрудничестве с Бьёрном Плютером и Кристофом Шухманном. Это дообученная модель LeoLM/leo-hessianai-7b на архитектуре Llama 2: причинный декодерный трансформер с 6,6 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст на английском и немецком языках. Она предназначена для диалога, написания текстов, объяснений и обсуждения тем. Модель демонстрирует более слабые результаты в математике и сложных рассуждениях. Выпущена по лицензии LLAMA 2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT. Как и другие языковые модели, LeoLM может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы. Перед использованием в приложениях разработчикам следует проверить её поведение и настроить меры безопасности под конкретный сценарий.

prithivMLmods/Llama-3.1-5B-Instruct — инструктивно настроенная авторегрессионная языковая модель семейства Llama на архитектуре Transformer. По карточке, модель прошла дообучение SFT и RLHF и предназначена для диалоговой генерации, ответов на вопросы, перевода и выполнения инструкций. В метаданных указаны 4,9 млрд параметров, контекст 8192 токена и поддержка чат-сценариев; веса представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Модель поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Она подходит для создания многоязычных диалоговых приложений и генерации текста по запросу. Карточка заявляет хорошее качество на отраслевых бенчмарках, но не приводит их названия или результаты, поэтому эти оценки нельзя независимо проверить по предоставленным данным. Лицензия — Llama 3.1 License.

Positron AI публикует неизменённую копию Llama-3.2-1B-Instruct от Meta: веса, токенизатор и конфигурация побайтно совпадают с указанным upstream-снимком. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; заявленное контекстное окно — 131 072 токена. Метаданные указывают поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, помощи в написании текста и других задач генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате SafeTensors и распространяется по лицензии Llama 3.2. README сообщает, что это неизменённая перепубликация исходной модели, а не отдельное дообучение; при этом метаданные классифицируют связь с базовой моделью как finetune, поэтому происхождение указано по метаданным. Подробные оценки и ограничения в карточке этой копии не приведены.

megatron_1.1_MoE_2x7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE). Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,94, 65,53 на AI2 Reasoning Challenge и 84,52 на HellaSwag. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач на рассуждение и понимание текста. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории используются веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.