III.5Управление персоналом и организацией

Mistral-Small-24B-Instruct-2501-4bit — это 4-битная версия модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.21.0. Исходная модель опубликована под пространством имён mistralai и предназначена для выполнения инструкций и диалогового взаимодействия с пользователем. Модель рассчитана на задачи генерации текста, ответов на вопросы и других сценариев, где требуется инструктивное или чат-взаимодействие. Заявлены английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Размер исходной модели составляет 24 миллиарда параметров; версия использует 4-битное квантование и формат MLX, что ориентировано на запуск в совместимой MLX-среде. Сведения о длине контекста, точной архитектуре и мультимодальных возможностях в README не указаны. К сильным сторонам относятся поддержка нескольких языков, инструктивный формат и адаптация для использования с MLX через библиотеку mlx-lm. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных подробных результатов оценки, сведений о качестве на отдельных языках и характеристик производительности. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

MonarchLake-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная macadeliccc слиянием SLERP моделей AlphaMonarch-7B и WestLake-7b-v2-laser-truthy-dpo. Она предназначена для генерации текста и общения в диалоговом формате, включая ответы на вопросы и рассуждения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и здравого смысла. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

zelk12/MT3-Gen2-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit. В слиянии методом SLERP использованы zelk12/MT3-Gen2-GMM-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen2-IMUBMA-gemma-2-9B; конфигурация указывает базовую модель zelk12/MT3-Gen2-GMM-gemma-2-9B и параметр t=0,25. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и принимает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели ff670/openbuddy-mixtral-7bx8-v17.3-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mixtral-8x7b-v16.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mixtral-7bx8-v16.3-32k — многоязычная чат-модель семейства Mixtral, опубликованная командой OpenBuddy. Она предназначена для диалогов и генерации текста; архитектура — Mixtral MoE, класс MixtralForCausalLM. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель поддерживает китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Лицензия — Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для решений в медицине, финансах, праве и других критически важных сценариях.

QuantFactory/Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4-GGUF — квантизированная версия 7-миллиардной instruction-tuned языковой модели Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4, созданная с использованием llama.cpp. Исходную модель разработали Fraunhofer, Forschungszentrum Jülich, TU Dresden и DFKI в рамках исследовательского проекта OpenGPT-X при финансировании Федерального министерства экономики и защиты климата Германии. Архитектура модели — decoder-only Transformer. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и других мультиязычных NLP-задач, включая коммерческое и исследовательское использование. Она ориентирована на все 24 официальных языка Европейского союза: болгарский, чешский, датский, немецкий, греческий, английский, испанский, эстонский, финский, французский, ирландский, хорватский, венгерский, итальянский, литовский, латышский, мальтийский, нидерландский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский и шведский. Предобучение базовой модели выполнено на 4 триллионах токенов из общедоступных источников с датой отсечения данных в сентябре 2023 года. Сильная сторона модели — специализация на мультиязычных задачах и более стабильная работа с европейскими языками по сравнению с англоцентричными моделями. Для корректной работы требуется использовать предусмотренный prompt template или chat template. Модель не предназначена для математических и программных задач; также возможны галлюцинации, предвзятые, токсичные или иным образом вредные ответы. Размер контекста и конкретный формат квантизации в предоставленной карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

XVERSE-MoE-A4.2B-Chat — разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology чат-модель на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом смеси экспертов (MoE), выровненная на основе XVERSE-MoE-A4.2B. В базовой модели 25,8 млрд параметров, из которых при вычислении активируются 4,2 млрд; в метаданных этого репозитория указано 1,4 млрд параметров. Модель поддерживает более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский, и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста на нескольких языках. В архитектуре используются общие и маршрутизируемые эксперты; по карточке, обучение проводилось на 2,7 трлн токенов с последовательностями длиной 8K. Репозиторий содержит веса PyTorch и поддерживает загрузку через Transformers. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому перед внедрением нужна проверка безопасности под конкретный сценарий. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0; карточка отдельно отмечает открытость весов для академических исследований и возможность бесплатного коммерческого использования с оформлением коммерческой лицензии.

Bactrian-X LLaMA 13B Merged — объединённая модель инструкционного следования, разработанная MBZUAI на основе LLaMA-13B. Она дообучена с помощью LoRA на инструкциях из Stanford Alpaca и Databricks Dolly, переведённых на 52 языка; ответы для обучающих примеров были сгенерированы GPT-3.5-turbo. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций в разных языках. Модель использует плотную архитектуру LLaMA с 12,9 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — MIT. Качество на разных языках может различаться: обучающие инструкции переводились машинным способом, а данные могут отражать культурные и языковые смещения английского оригинала.

Bielik-11B-v3.0-Instruct-awq — это квантизированная в формате AWQ версия инструкционной языковой модели Bielik-11B-v3.0-Instruct, разработанной командами SpeakLeash и ACK Cyfronet AGH. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и предназначена для генерации и обработки текста в сценариях, требующих следования инструкциям. Она поддерживает 32 европейских языка, включая польский, английский, русский, украинский и немецкий, при этом оптимизирована прежде всего для польского языка. Модель основана на Bielik-11B-v3-Base-20250730 и является текстовой, без заявленной поддержки других модальностей. Квантизация AWQ уменьшает требования к ресурсам по сравнению с исходной моделью, однако может снижать качество ответов и повышать вероятность галлюцинаций. В README не указаны размер контекста, точные требования к оборудованию и результаты бенчмарков, поэтому эти характеристики оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 с дополнительными условиями использования Bielik.

Bielik-PL-11B-v3.0-Instruct — генеративная языковая модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это дообученная для выполнения инструкций версия Bielik-11B-v3-Base-20250730 с заменённым на APT4 токенизатором, оптимизированным для польского языка. Модель имеет архитектуру causal decoder-only и использует шаблон чата ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения языковых инструкций. Она обучена на текстах на 32 европейских языках с акцентом на польский; обучение включало многоходовые диалоги, задачи на логику, STEM, математику и использование инструментов. Разработчики отмечают высокую способность работать с польским и другими европейскими языками. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы и не имеет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache 2.0.

BigQwen2.5-Echo-47B-Instruct — разговорная языковая модель mlabonne, созданная с помощью MergeKit на основе Qwen/Qwen2-32B-Instruct. Это self-merge с распределённым повторением отдельных слоёв: число повторов постепенно меняется от краёв к середине и обратно. Модель имеет архитектуру Qwen2 и 46,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают языки: китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; базовая Qwen2.5 также рассчитана на программирование, математику и структурированные ответы. В приведённой карточке результаты оценки ниже показателей Qwen2.5-32B-Instruct по среднему баллу, IFEval и BBH, поэтому показатели базовой модели не следует переносить на этот вариант. Доступны веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

DeepSeek LLM 7B Chat — разработанная DeepSeek плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA с 6,5 млрд параметров в метаданных. Модель создана на основе deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base и дообучена на дополнительных инструкционных данных для диалогового взаимодействия. Она обучалась с нуля на корпусе из 2 трлн токенов на английском и китайском языках. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате. Она принимает текстовые сообщения и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 4096 токенов. README предупреждает, что системный промпт несовместим с этой версией и не рекомендует его включать во входные сообщения. Указана лицензия other; README представляет выпуск как открытый для исследовательского сообщества, но не уточняет конкретные условия лицензии.

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

EuroLLM-9B-Instruct — многоязычная языковая модель с 9 млрд параметров, разработанная Unbabel, Instituto Superior Técnico, Instituto de Telecomunicações, University of Edinburgh и партнёрами. Она создана на базе EuroLLM-9B и дополнительно настроена на выполнение инструкций с использованием EuroBlocks, набора данных для следования общим инструкциям и машинного перевода. Модель использует плотную архитектуру Transformer с grouped-query attention, RMSNorm, SwiGLU и RoPE; длина последовательности при обучении составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, выполнения инструкций и перевода между языками. Она обучена для работы с языками ЕС и рядом дополнительных языков, включая русский, арабский, китайский, японский, корейский и хинди. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache 2.0. Карточка сообщает о конкурентных результатах на многоязычных и англоязычных бенчмарках, однако модель не выравнивалась по предпочтениям людей. Она может выдавать галлюцинации, вредоносный контент и фактические ошибки.

GAIA — модель семейства Gemma 3, разработанная ABRIA, CEIA при Федеральном университете Гояса, Nama, Amadeus AI и Google DeepMind для работы с бразильским португальским языком. Это плотный декодерный Transformer с генерацией текста; модель основана на google/gemma-3-4b-pt и дообучена непрерывным предобучением на корпусе примерно из 13 млрд португалоязычных токенов, после чего слияние весов помогло восстановить следование инструкциям и диалоговый режим. В метаданных указаны архитектура Gemma3ForConditionalGeneration, поддержка изображений и текста, библиотека Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и создания текстов на бразильском португальском. Её также можно адаптировать для анализа тональности, классификации документов, корпоративных RAG-систем и чат-ботов поддержки. В оценках на португалоязычных тестах GAIA улучшила результат базовой модели на ENEM 2024, сохранив сопоставимые результаты на других упомянутых тестах. Лицензия — Gemma. Модель может воспроизводить предвзятости обучающих данных и уверенно генерировать фактические ошибки; важные сведения следует проверять. Качество работы на языках, отличных от португальского, существенно ниже. Для чувствительных решений требуется человеческий контроль.

GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5-bf16 — диалоговая модель семейства GigaChat, основанная на ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5. В репозитории указана архитектура DeepseekForCausalLM, формат весов PyTorch bf16 и размер 3,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, поддерживает контекст до 131 072 токенов и русский и английский языки. В этой версии улучшен alignment: в README сообщается о росте результатов Arena Hard RU с 20,8 до 29,6 и Arena General с 41,1 до 49,1; остальные приведённые метрики остались на прежнем уровне. Подходит для ведения диалога и генерации ответов на запросы. Для запуска README приводит пример использования с Transformers, PyTorch и Accelerate; также доступны варианты весов fp32 и int8, а отдельно — сборки GGUF и Ollama. Модель дообучена на базовой версии GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5 и распространяется по лицензии MIT. Результаты метрик отражают сведения из карточки модели; независимые оценки качества и ограничения в предоставленном README не описаны.

GPT-6 Sol Pro — вариант GPT-6 Sol от OpenAI, работающий с режимом рассуждений pro для получения более качественных ответов на сложных задачах. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; карточка не уточняет архитектуру, размер, контекст и поддерживаемые языки. В метаданных задача модели указана как image-text-to-text, однако README описывает только текстовый режим и не сообщает о работе с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Human-Like-Qwen2.5-1.5B-Instruct — компактная языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и дообученная с помощью AutoTrain на Human-Like-DPO-Dataset. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указаны языки китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и доступен по лицензии other; конкретные условия этой лицензии следует проверить перед использованием.

KafkaLM-8x7b-German-V0.1-DPO — немецкоязычная языковая модель Seedbox, обученная Деннисом Дикманном. Это дообученная модель семейства Mixtral с архитектурой Mixture of Experts; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы доступны в формате safetensors. Модель предназначена для диалогового помощника и повседневных задач на немецком языке, включая сценарии немецкоязычного бизнеса. Она дообучена на наборах инструкций, переведённых с английского на немецкий, а затем выровнена методом DPO на немецкой модификации UltraFeedback. Автор отмечает её уверенное и творческое поведение, а также склонность иногда выходить за языковые рамки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка рекомендует использовать её для исследовательских целей и указывает, что применяются ограничения исходной лицензии Llama 2 и использованных датасетов; эта оговорка сама по себе не меняет классификацию зрелости модели.

mini-magnum-12b-v1.1 — диалоговая instruct-модель на архитектуре Mistral, обученная alpindale при участии команды, указанной в карточке. Она предназначена для генерации текста в формате беседы и использует шаблон запросов Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Модель содержит 12,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 1 024 000 токенов. В метаданных перечислены английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает формат промптинга и участников обучения, но не приводит подробностей об оценке качества или конкретных специализациях. Поэтому модель уместно рассматривать как универсальную разговорную модель; качество на отдельных языках и задачах следует проверять самостоятельно.

Mobius-RWKV-Chat-12B-128k-v4-HF — разговорная языковая модель TimeMobius на архитектуре RWKV v5.2, представленная в формате Hugging Face. Она построена на базе Mobius-mega-12B-128k-base и содержит 13,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, письма, ролевых диалогов и некоторых сценариев RAG; автор рекомендует использовать несколько примеров в запросе, хотя работает и формат диалога User/Assistant. В карточке заявлена многоязычная поддержка и контекст до 128 тыс. токенов. Архитектура описана как смешанная state-based RNN, CNN и Transformer; для запуска в fp16 требуется около 24 ГБ видеопамяти. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README также упоминает запуск в int8 и nf4 с меньшими требованиями к памяти, но доступные метаданные не подтверждают наличие соответствующих квантованных файлов.

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

PIT-4B-FT — англоязычная instruction-tuned языковая модель семейства Point-In-Time GPT от Diamegs. Это декодерный Transformer для генерации текста и следования инструкциям; LoRA-адаптеры обучены на инструкционных данных и объединены с базовыми весами Diamegs/PIT-4B-202412. Модель отражает знания из веб-текстов FineWeb по декабрь 2024 года и предназначена для генерации ответов и анализа, учитывающего состояние знаний на этот момент. Модель работает с текстом, использует библиотеку Transformers и хранится в формате safetensors. Контекст ограничен 2048 токенами. Лицензия — Apache-2.0. У модели нет RLHF и дополнительной настройки безопасности; она может воспроизводить предвзятость обучающих данных. Её знания ограничены материалами, доступными до декабря 2024 года, поэтому для критически важных задач требуется дополнительная проверка и настройка.

evolveon/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated — разговорная языковая модель, созданная evolveon на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с применением abliteration. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы пользователя; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В тегах указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. По описанию автора, версия создана как uncensored-вариант базовой модели с помощью abliteration; метод и результат отдельно не оценены в карточке. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

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.

TwT-6/cr-model-v1 — диалоговая языковая модель семейства Qwen2, представленная в формате safetensors. В README она описана как модель для понимания и генерации текста, ответов на вопросы, рекомендаций и непринуждённого общения. Модель содержит 13,4 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для текстовых диалогов и других задач генерации текста. В README не приведены сведения о поддерживаемых языках и специальных предметных областях, поэтому модель можно описать только как универсальную. Лицензия — CC BY 4.0. Карточка не сообщает о конкретных ограничениях качества или безопасности; ответы модели могут требовать проверки.

DeepSeek LLM 67B Chat — диалоговая языковая модель компании DeepSeek с плотной архитектурой семейства Llama и 66,6 млрд параметров. Модель создана на основе deepseek-ai/deepseek-llm-67b-base и дообучена на дополнительных данных с инструкциями. В репозитории представлены веса PyTorch; модель принимает текст и генерирует текст в формате диалога. Модель предназначена для общения и выполнения текстовых запросов на английском и китайском языках. Обучение с нуля проводилось на корпусе объёмом 2 трлн токенов. Контекст модели — 4096 токенов. В карточке приведён шаблон диалога; авторы не рекомендуют использовать системный промпт с этой версией. Лицензия в метаданных указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория. Карточка не описывает специализированные области применения или гарантии качества.

beomi/EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-Llamafied — это адаптированная («llamafied») версия инструкционной языковой модели EXAONE 3.5 2.4B Instruct, разработанной LG AI Research и преобразованной пользователем beomi. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на основе инструкций и запросов пользователя. Модель содержит 2,4 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и работает с английским и корейским языками. Она распространяется для использования через библиотеку Transformers; в метаданных также указана совместимость с форматом Llama и файлами safetensors. Версия ориентирована на сценарии, где требуется компактная инструкционная LLM с поддержкой длинного контекста. Модель подходит для диалоговых помощников, написания и продолжения текстов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач генерации на английском и корейском языках. Ограничения связаны с тем, что это адаптированная версия исходной модели, поэтому совместимость, качество и поведение могут отличаться от оригинальной EXAONE-3.5-2.4B-Instruct. Модель распространяется по лицензии EXAONE, обозначенной в Hugging Face как other; перед использованием необходимо проверить её условия.

Josiefied-Qwen2.5-14B-Instruct-abliterated-v4 — диалоговая языковая модель, разработанная Gökdeniz Gülmez и дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Это плотная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров в формате Safetensors; она предназначена для генерации текста и общения в чате. Модель ориентирована на менее ограниченные ответы, хотя автор отмечает, что на экстремальные запросы она всё ещё может реагировать сдержанно. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский, немецкий, французский, испанский, португальский, итальянский, русский, китайский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки. Для обработки более длинного контекста README описывает масштабирование YaRN, которое может снижать производительность на коротких текстах при статической настройке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает о возможных ограничениях и рекомендует использовать её на свой риск; приведённые в карточке результаты оценки не гарантируют качества для конкретных задач.