III.5Управление персоналом и организацией

unsloth/Llama-3.1-70B — опубликованный Unsloth вариант Meta Llama 3.1-70B с динамической квантизацией Unsloth Dynamic 2.0, предназначенный для генерации текста. В основе — плотная авторегрессионная трансформерная архитектура LlamaForCausalLM с Grouped-Query Attention; модель содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель принимает и генерирует текст. Она подходит для диалоговых приложений и других задач генерации естественного языка на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Вариант Unsloth заявлен как динамически квантованный с акцентом на сохранение точности; карточка не приводит независимых результатов сравнения именно этого репозитория. Для применения требуются значительные вычислительные ресурсы из-за размера модели. Возможны ошибки и небезопасные ответы; результаты следует проверять, а подключение внешних инструментов — контролировать. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License с её условиями и ограничениями.

mlx-community/Llama-3.2-1B-Instruct-MLXTuned — конверсия модели Meta Llama 3.2 1B Instruct в формат MLX, выполненная сообществом mlx-community с помощью mlx-lm версии 0.20.5. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового использования. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, помощи в написании текстов и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README описывает преобразование в MLX и использование через mlx-lm. Лицензия — Llama 3.2 Community License. Возможности и качество унаследованы от базовой модели; результаты компактной модели могут быть менее надёжными и подробными, чем у более крупных моделей.

lmstudio-community/Llama-4-Scout-17B-16E-MLX-text-8bit — это текстовая версия модели Llama 4 Scout, адаптированная сообществом lmstudio-community для экосистемы MLX. Базовая модель — meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct, разработанная Meta. Обозначение модели указывает на использование 8-битного представления весов и архитектуру с 17 млрд параметров и 16 экспертами, однако в README не приведены подробности о механизме маршрутизации экспертов или фактическом объёме активных параметров. Модель предназначена для генерации и обработки текста, включая диалоговые и инструкционные сценарии. Заявлена поддержка арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, индонезийского, итальянского, португальского, тайского, тагальского и вьетнамского языков. Сведения о размере контекста, дополнительных модальностях, результатах тестирования, производительности и конкретных ограничениях в README отсутствуют, поэтому их нельзя достоверно оценить. Использование регулируется Llama 4 Community License от Meta. Лицензия предоставляет ограниченные права на использование, копирование, распространение, модификацию и создание производных работ при соблюдении условий соглашения, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama», атрибуцию и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов и сервисов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей требуется отдельная лицензия Meta.

mncai/mistral-7b-v5 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Mistral, основанная на mistral-7b. Согласно карточке, модель прошла инструкционное дообучение и оптимизацию DPO. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев; в примере из карточки пользователь задаёт вопрос на корейском языке и просит объяснить решение. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных отмечен английский язык; пример также демонстрирует ввод на корейском, но этого недостаточно, чтобы считать корейский заявленным поддерживаемым языком. Модель может быть полезна для прототипов бизнес-чатботов и ассистентов, упомянутых разработчиком. Лицензия указана как llama2; перед использованием следует проверить её условия для конкретного сценария.

Fireworks Mixtral 8x22B Instruct OH — инструктивная языковая модель, выпущенная Fireworks AI на основе Mixtral-8x22B от Mistral AI. Это разреженная архитектура MoE для генерации текста и диалогов; в метаданных указано 22 млрд параметров и контекст до 65 536 токенов. Модель дообучена на примерно 10 тысячах примеров из OpenHermes 2.5, подготовленных в шаблоне Vicuna. Модель подходит для диалогового помощника, ответов на вопросы и создания развернутых текстов, например планов поездок. Карточка показывает примеры на английском языке, а метаданные отмечают английский как язык модели. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0. Карточка не содержит количественной оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.

OpenBuddy Atom 13B v9 — многоязычная разговорная модель, созданная командой OpenBuddy на архитектуре Llama. Она предназначена для генерации ответов в диалоге, чат-ботов и свободного текстового взаимодействия. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст; заявленный контекст — 2048 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. Она может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от применения в критических и высокорисковых сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

OpenBuddy/openbuddy-llama-65b-v8-bf16 — многоязычная чат-модель OpenBuddy на архитектуре LLaMA, основанная на LLaMA от Meta. Это плотная авторегрессионная модель с 65,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; исходные веса представлены в формате PyTorch и точности bf16, указанной в названии репозитория. Родная длина контекста составляет 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на нескольких языках, включая китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Её можно применять для чат-ботов и текстовых ассистентов. Карточка предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендует использовать модель в медицинских и других критически важных сценариях. Использование модели зависит от лицензии Meta LLaMA: требуется соответствовать условиям Meta и получить разрешение на доступ к исходной модели.

OpenBuddy-llemma-34b-v13.1 — модель семейства LLaMA, опубликованная проектом OpenBuddy как многоязычный чат-бот. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 33,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявлены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский языки. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых интерфейсов и универсальных текстовых помощников. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, поэтому модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения. Использование регулируется лицензией Llama 2 от Meta; для доступа требуется одобрение Meta и соответствие её условиям.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.1-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral2-7b-v20.3-32k — плотная чат-модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная проектом OpenBuddy. Она предназначена для многоязычного диалога и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают на поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. Лицензия — Apache 2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral2-7b-v20.3-32k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral2-7b-v20.3-32k — плотная чат-модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная проектом OpenBuddy. Она предназначена для многоязычного диалога и генерации ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают на поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста на поддерживаемых языках. Лицензия — Apache 2.0. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять в критических сценариях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral-7b-v13.1 — многоязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; заявлены языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Модель принимает текст и генерирует текст, длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README отмечено, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для критически важных решений в медицине, управлении потенциально опасными системами, финансах и праве. Она предоставляется без гарантий.

OpenBuddy-Qwen1.5-32B-v21.1-32k — мног языковая диалоговая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2 с плотной трансформерной сетью и 31,7 млрд параметров. Она предназначена для общения и генерации ответов на запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов и работает с текстом на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и составления текстов на поддерживаемых языках. Для работы рекомендуется быстрый токенизатор Transformers; README также отмечает совместимость формата промптов с vLLM для развёртывания API. Модель распространяется по лицензии с обозначением «other»; README приводит предупреждение об ошибочных или нежелательных ответах и предостерегает от использования в критичных и высокорисковых сценариях.

slim-summary-phi-3 — специализированная модель llmware для суммаризации текста. Она принимает текст и формирует список кратких тезисов, извлечённых из сложных деловых документов. Модель построена на архитектуре Phi-3 и содержит около 3,7 млрд параметров; карточка указывает английский язык, а метаданные — контекст 4096 токенов и поддержку диалогового режима. Репозиторий содержит базовую версию в формате PyTorch, предназначенную в том числе для дальнейшего дообучения. Лицензия — Apache 2.0.

Synthia-13B-v1.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная SynthIA и дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов; работает с текстом через библиотеку Transformers и распространяется в формате PyTorch. Модель предназначена для выполнения инструкций, многоходовых диалогов и генерации развёрнутых ответов. В версии v1.2 авторы отмечают способность к обобщённому рассуждению в стиле Tree of Thought и Chain of Thought. Поддерживаемый в карточке язык — английский. Модель описана как uncensored и может выдавать предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент, а также неточные и вводящие в заблуждение ответы. Результаты следует проверять. Лицензия — Llama 2; перед использованием нужно учитывать её условия.

Vapor_7B — дообученная разговорная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-7B. Она предназначена для генерации текста в диалоге и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и формат safetensors. Модель можно применять для ведения диалогов и генерации текста на нескольких языках, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит дополнительных сведений о настройке дообучения или результатах оценки качества.

Amberlight-Lux-12B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная shrugging-shoulders как дополнительное дообучение Amberlight-12B. Она предназначена для генерации ответов в чате и ролевых диалогов; автор сообщает о повышенной стабильности и меньшей склонности к ошибкам по сравнению с базовой моделью. Модель содержит 12,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает с шаблоном ChatML. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Рекомендуемые автором начальные настройки генерации: temperature 0,8, repetition penalty 1,05, top-p 0,90 и min-p 0,025; также проверялись значения temperature от 0,6 до 1,0. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Заявления об устойчивости основаны на описании автора; независимые оценки качества в карточке не приведены.

Astrid-7B — языковая модель PAIX.Cloud для генерации текста на английском языке. Она построена на плотном трансформере RWForCausalLM с 32 декодирующими слоями и линейной выходной головой; в метаданных указано 10,9 млрд параметров и формат PyTorch. Модель доступна для работы через Transformers и предназначена для широкого круга текстовых сценариев, включая генерацию продолжений и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает обучение на английском языке, но не приводит длину контекста или лицензию. Ответы могут быть ошибочными, бессвязными или нерелевантными, а обучающие данные из интернета могут приводить к предвзятым или оскорбительным результатам; ответы следует проверять.

BayLing-13B-v1.1 — языковая модель с настройкой на следование инструкциям, разработанная Shaolei Zhang, Qingkai Fang, Zhuocheng Zhang, Zhengrui Ma, Yan Zhou, Langlin Huang, Mengyu Bu, Shangtong Gui, Yunji Chen, Xilin Chen и Yang Feng. Это версия BayLing-13B с дополнительными знаниями о китайском языке по сравнению с v1.0. Модель предназначена для генерации текста на китайском и английском языках, следования инструкциям, многоходового диалога, перевода, письма, творческих задач и предложений. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM на 12,9 млрд параметров; нативная длина контекста составляет 2048 токенов. В README указано, что модель можно запускать на потребительской видеокарте с 16 ГБ памяти. Лицензия — GPL-3.0. В карточке заявлены сильные возможности для генерации на английском и китайском, следования инструкциям и многоходового взаимодействия; сравнительные метрики не приведены. Контекст ограничен 2048 токенами, а заявленные языковые возможности сосредоточены на китайском и английском.

Chinese-Mixtral-Instruct — чат-модель, разработанная авторами проекта Chinese-Mixtral. Она дообучена на инструкционных данных на основе Chinese-Mixtral, которая построена на Mixtral-8x7B-v0.1. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Архитектура — Mixtral с разреженной экспертной моделью (MoE); в метаданных указан размер 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Заявлены китайский и английский языки. Модель подходит для чат-ботов, вопросов и ответов на китайском или английском и других задач генерации текста по инструкциям. Опубликована под лицензией Apache-2.0.

GPT-5.6 Luna — модель OpenAI из серии GPT-5.6. Она предназначена для высоконагруженных задач с чувствительностью к задержке, включая диалог, классификацию и лёгкие агентные сценарии. В карточке модель описана как быстрая и экономичная, со способностью к рассуждению. Данных о размере, архитектуре, модальностях, языках, длине контекста и лицензии в предоставленных источниках нет. Метаданные каталога относят модель к задаче image-text-to-text, однако README не подтверждает работу с изображениями.

jul-decision-e5-small — дообученная командой jul компактная модель на базе multilingual-e5-small для типизированных решений по тексту: выбора категории (Choice), ответа «да/нет» (Noul) и выставления оценки (Score). В репозитории есть два варианта весов: векторная модель кодирует текст и варианты ответа отдельно для сравнения, а cross-модель обрабатывает вопрос и текст совместно. Архитектура — BERT, 124,3 млн параметров, контекст до 512 токенов; модель рассчитана на английский и французский языки. Для классификации Choice входы векторного варианта используют префикс `query: `; модель можно запускать в облегчённой сборке ONNX с 8-битной квантизацией, опубликованной отдельно. Модель подходит для классификации текстов по заданным вариантам, бинарных решений и оценивания без размеченных примеров, а также для тонкой настройки на конкретную задачу при наличии меток. В README приведены результаты на классификации, определении тональности и оскорбительного содержания, перефразировании и выводе. Указаны слабые места: оценка срочности, распознавание вежливых, но серьёзных жалоб, различение предложений с одинаковыми словами в разном порядке и ответы на вопросы, требующие знаний. Лицензия — Apache-2.0.

ReplaceHumanWithAI/llama3.1_low_F16 — дообученная разговорная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная ReplaceHumanWithAI на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса представлены в формате safetensors; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому её пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

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.

anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto-gguf — квантизированные в формате GGUF версии Magnum v2.5 KTO, разработанные и опубликованные Anthracite. Модель основана на anthracite-org/magnum-12b-v2 и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она дообучалась с использованием экспериментальной гибридной стратегии обучения с подкреплением KTO и DPOP, ориентированной на повышение качества ответов и следование инструкциям. Модель создана для воспроизведения качества прозы, характерного для Claude 3 Sonnet и Opus, и особенно подходит для чата, написания текстов и выполнения инструкций. Она обучена работать с форматом ChatML. В карточке указаны языки английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский. Размер базовой модели составляет 12 миллиардов параметров; точное окно контекста и перечень поддерживаемых модальностей не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся ориентация на высокое качество прозы, многоязычность и доступность квантизированных весов для запуска в совместимых средах. Ограничения связаны с экспериментальным характером версии, обучением на ограниченной части преимущественно инструкционных данных и возможной недостаточной обобщающей способностью; заявленные результаты безопасности также не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mayo — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralBeagle14-7B и openchat/openchat-3.5-0106 с помощью mergekit и метода SLERP. В основе лежит плотная архитектура Mistral с причинным языковым моделированием; размер модели — 7,1 млрд параметров, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она может использоваться для ответов на вопросы, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма. Эти сценарии соответствуют характеристикам базовой NeuralBeagle14-7B и назначению компонентов слияния; README не приводит отдельные результаты оценки Mayo. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных ограничениях применения в карточке не приведены.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-Aya-101 — дообученная диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, основанная на mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в многоязычных диалоговых сценариях. Указанный для семейства базовой модели контекст составляет до 32 768 токенов; модель использует форматы PyTorch и Safetensors. В README приведён пример запуска через Transformers с задачей text-generation. В метаданных указан набор данных CohereForAI/aya_dataset и языковые теги, включая английский, арабский, хинди, японский, корейский и другие; README отдельно отмечает многоязычность. Для весов заявлена лицензия Apache-2.0. README не содержит результатов подробной оценки или описания известных ограничений, поэтому качество ответов на конкретных языках и типах задач по имеющимся данным оценить нельзя.

Moxin-7B-Chat — диалоговая языковая модель команды Moxin-org на архитектуре Mistral с плотной авторегрессионной сетью. В README указано, что авторы получили чат-модель дообучением Moxin-7B-finetuned на Tulu v2. Модель содержит около 8 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в форматах GGUF, PyTorch и Safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Авторы приводят результаты оценки на наборах ARC, HellaSwag, MMLU, Winogrande и PIQA; показатели относятся к указанным настройкам тестирования и не гарантируют качество в других сценариях. Лицензия — Apache 2.0. README и метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения модели.

OpenBuddy-Falcon-40B-v16.1-4k — многоязычная чат-модель на архитектуре Falcon, разработанная проектом OpenBuddy для генерации ответов в диалоге. Она предназначена для общения и генерации текста на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель содержит 65 млрд параметров, использует архитектуру FalconForCausalLM и формат safetensors; нативная длина контекста — 2048 токенов. Доступна по лицензии Apache 2.0. Модель может выдавать ошибочную, вредную или оскорбительную информацию. Разработчики не рекомендуют применять её в ситуациях с высокими ставками, включая медицинские, финансовые и юридические решения, а также управление потенциально опасными системами.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-llama-30b-v7.1-bf16 на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-llama-65b-v8-bf16, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy/openbuddy-llama-65b-v8-bf16 — многоязычная чат-модель OpenBuddy на архитектуре LLaMA, основанная на LLaMA от Meta. Это плотная авторегрессионная модель с 65,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; исходные веса представлены в формате PyTorch и точности bf16, указанной в названии репозитория. Родная длина контекста составляет 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на нескольких языках, включая китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Её можно применять для чат-ботов и текстовых ассистентов. Карточка предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендует использовать модель в медицинских и других критически важных сценариях. Использование модели зависит от лицензии Meta LLaMA: требуется соответствовать условиям Meta и получить разрешение на доступ к исходной модели.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v19.1-4k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-mistral-7b-v13.1 — многоязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; заявлены языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Модель принимает текст и генерирует текст, длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. В README отмечено, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует использовать для критически важных решений в медицине, управлении потенциально опасными системами, финансах и праве. Она предоставляется без гарантий.