III.5Управление персоналом и организацией

openbuddy-zephyr-7b-v14.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая методом SLERP чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-zephyr-7b-v14.1. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на общение на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели; качество ответов и пригодность для конкретных сценариев требуют проверки.

OpenBuddy-zero-14b-v22.3-32k — многоязычная диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная OpenBuddy. Она предназначена для чат-общения и генерации текста в ответ на запросы; модель содержит 13,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель дополнительно обучена на многоязычном наборе данных с токенизатором на основе Yi-1.5-9B-32K. В README также указано, что веса включают части Yi-1.5-9B-32K и DeepSeek-VL-7B-chat. Карточка перечисляет китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и поддерживает чатовый сценарий. Модель может выдавать ошибочные, вредоносные или нежелательные ответы; авторы не рекомендуют применять её в критических ситуациях, включая медицину и важные финансовые или юридические решения. В метаданных лицензия обозначена как other; README сообщает об использовании компонентов под Apache 2.0 и DeepSeek License, поэтому перед использованием следует проверить условия обеих лицензий.

SambaLingo-Russian-Chat — диалоговая языковая модель SambaNova Systems на архитектуре Llama 2. Модель размером 6,7 млрд параметров дообучена методом direct preference optimization на базе SambaLingo-Russian-Base и предназначена для общения на русском и английском языках. Базовая модель адаптировала Llama 2-7B к русскому языку на 63 млрд токенов русскоязычной части Cultura-X; словарь токенизатора расширен с 32 000 до 57 000 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, диалоговых ассистентов и генерации текста по запросу. Максимальная длина контекста — 4096 токенов. Для загрузки токенизатора README рекомендует отключить fast tokenizer и использовать указанный в карточке chat template. Модель может галлюцинировать, повторяться, переключать язык или диалект внутри ответа, а также хуже справляться с программированием и сложной математикой; возможна генерация токсичного или неподходящего текста. Не предназначена для критически важных задач и решений, влияющих на безопасность людей. Использование регулируется лицензией Meta Llama 2 Community License Agreement.

Smol 7B — диалоговая языковая модель, опубликованная rishiraj и дообученная на openchat/openchat_3.5 с использованием открытого набора данных HuggingFaceH4/no_robots и рецептов The Alignment Handbook. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров; для генерации текста поддерживается контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций на английском языке. В карточке приведены результаты на бенчмарках MMLU, ARC, HellaSwag, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; на момент публикации автор заявлял о наивысшем результате среди чат-моделей 7B на MMLU. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Как и другие языковые модели, она может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретном сценарии.

nlpguy/Westgate — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из jsfs11/TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B и senseable/garten2-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и рассуждений, а результаты тестирования в README включают показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Карточка не описывает специализацию по языку или предметной области. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Zamba2-2.7B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra, дообученная на базе Zyphra/Zamba2-2.7B с помощью SFT и DPO на наборах инструкций, диалогов, рассуждений, математики и предпочтений. Она предназначена для генерации ответов и следования текстовым инструкциям в чат-сценариях. Модель использует гибридную плотную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с общими слоями внимания Transformer, дополненными LoRA-проекциями. В карточке указано 2,66 млрд параметров, тогда как метаданные каталога сообщают 5,7 млрд; контекст составляет до 4096 токенов. Модель работает с текстом и выдаёт текст. Разработчик заявляет о низкой задержке и меньшем расходе памяти по сравнению с сопоставимыми Transformer-моделями; для ускоренного запуска рекомендуются ядра Mamba2, поскольку без них задержка и расход памяти заметно возрастают. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. В README приведены результаты на ряде тестов, но они не гарантируют качество для конкретных запросов; сведения о поддерживаемых языках не приведены.

Muchai12/akili-qwen2.5-7b-continuous — текстовая генеративная модель Muchai12, дообученная на unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и работы в сценариях общения с ассистентом; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык, а длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специфические ограничения и результаты оценки качества в карточке не описаны.

AquilaMoE-SFT — двуязычная диалоговая языковая модель Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), построенная на архитектуре Mixture of Experts (MoE) семейства AquilaMoE и дообученная для следования инструкциям. В метаданных указано 15,9 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и рассчитана на китайский и английский языки. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции. В описании семейства говорится, что на каждом токене активируются два из восьми экспертов; приведённый результат AquilaMoE-SFT на AlpacaEval 2.0 составляет 21,1. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README предупреждает, что у неё нет механизмов модерации, поэтому генерируемые ответы могут требовать отдельной проверки и фильтрации.

Barcenas-10.7b — модель генерации текста, разработанная Danielbrdz и дообученная на базе NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров, контекстом до 4096 токенов и форматом весов safetensors. Карточка описывает её как разговорную модель для следования инструкциям и создания связных ответов. Модель подходит для диалогов, суммаризации, творческого письма и других задач генерации текста на английском и испанском языках. Для дообучения использован набор HuggingFaceH4/no_robots, содержащий 10 000 инструкций и демонстраций, подготовленных людьми. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

BLOSSOM-v5-14b — разговорная языковая модель, разработанная проектом Blossom и дообученная на базе Qwen1.5-14B. По метаданным, архитектура модели — плотная Qwen2ForCausalLM с 13,4 млрд параметров; она работает с контекстом до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций, включая задачи с математическими запросами. Обучение проходило в два этапа на наборах Blossom Orca, Wizard, Chat и Math; README сообщает, что данные серии V5 дистиллированы из GPT-4-0125-preview. Основные языки — китайский и английский. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная лицензия — Apache-2.0. README описывает общие разговорные возможности, но не приводит количественных оценок качества или подробных результатов тестирования.

Это квантизированная GGUF-версия языковой модели c4ai-command-r7b-12-2024, разработанной CohereForAI. Сборку подготовил bartowski с использованием llama.cpp и квантизации imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; запуск возможен, в частности, через LM Studio с поддержкой актуальной версии llama.cpp. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, японский, корейский, китайский, арабский, греческий, персидский, польский, индонезийский, чешский, иврит, хинди, нидерландский, румынский, русский, турецкий, украинский и вьетнамский языки. Доступны варианты с разными уровнями квантизации — от F32 и Q8_0 до более компактных Q3 и IQ4; они позволяют выбирать между качеством генерации и требованиями к памяти. Для модели указан специальный шаблон диалога, однако сведения о точной архитектуре, размере контекста и результатах тестирования в карточке отсутствуют. Чем сильнее сжатие, тем ниже ожидаемое качество, хотя варианты Q5 и Q6 заявлены как высококачественные. Использование регулируется лицензией CC BY-NC 4.0 и ограничено некоммерческими сценариями.

Карточка модели unsloth/gemma-3-1b-it-qat на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-4b-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Google Gemma 3 4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная модель для диалогов с текстом и изображениями, основанная на Gemma 3 4B IT. Несмотря на обозначение QAT Q4_0 в названии, метаданные указывают формат файлов safetensors; отдельная квантизация в них не подтверждена. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает чат и предназначена для ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и другим задачам генерации и понимания текста. В README семейство Gemma 3 описано как компактное, подходящее для локального запуска на ноутбуках и настольных компьютерах. Для семейства заявлены контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 140 языков; README не уточняет, подтверждены ли эти характеристики именно для данной сборки. Лицензия — Gemma. Возможны фактические ошибки, предвзятые ответы и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами; для развёртывания следует учитывать эти ограничения и проверять результаты.

Jais-30b-chat-v3 — диалоговая языковая модель, разработанная Core42 (Inception) совместно с Cerebras Systems и дообученная на парах запросов и ответов на арабском и английском языках. Она предназначена для чат-ассистентов, клиентской поддержки, ответов на вопросы, генерации кода и рассуждений по тексту. Модель использует декодерную архитектуру Transformer, близкую к GPT-3, с активацией SwiGLU и позиционными представлениями ALiBi. README указывает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; для загрузки требуется пользовательский класс модели и параметр trust_remote_code=True. Модель оптимизирована для современного стандартного арабского и английского языков. Среди ограничений — возможные ошибки, предвзятость и неподходящие ответы; качество на других языках и диалектах не гарантируется. Не следует использовать её для высокорисковых решений без контроля человека или для работы с чувствительной информацией. Лицензия Apache 2.0.

JAIS-6p7b-Chat — двуязычная большая языковая модель, разработанная Inception, компанией G42, совместно с MBZUAI и Cerebras. Модель предназначена для диалогов, генерации текста, понимания естественного языка и поддержки пользователей на арабском и английском языках. Модель содержит около 6,7 млрд параметров и использует авторегрессионную decoder-only архитектуру Transformer, нелинейность SwiGLU и позиционные представления ALiBi. Она работает с текстовыми данными и имеет контекст до 2048 токенов. В карточке Hugging Face для указанного идентификатора заявлена задача text-generation. Сильными сторонами являются специализация на арабском языке при сохранении возможностей английского, а также применение в диалоговых и генеративных сценариях. Модель ограничена текстовой модальностью, размером контекста 2048 токенов и возможными ошибками или неточностями генерации. Для семейства JAIS указана лицензия Apache 2.0.

K2S3-Mistral-7b-v1.2 — текстовая генеративная модель, разработанная K2S3 и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев по инструкциям. Для обучения методом supervised fine-tuning (SFT) использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca; проведена полная настройка параметров. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель рассчитана на английский и корейский языки. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или вымышленные сведения.

core-3/kuno-dogwalker-7b — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; базовые модели ориентированы на общение, следование инструкциям и рассуждения. Контекст модели составляет 8192 токена. В README приведены результаты на наборах ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; автор отмечает, что стиль письма уступает kuno-royale-v2-7b. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 2.0, которая ограничивает коммерческое использование.

catrinbaze/llama-refueled-merge — объединённая инструктивная языковая модель, созданная с помощью mergekit из NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct и refuelai/Llama-3-Refueled. Для объединения использован метод SLERP; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подойдёт для создания чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста. В метаданных базовая модель описана как англоязычная. Условия лицензирования в предоставленных сведениях не приведены.

anthracite-org/magnum-v2-12b-gguf — набор GGUF-квантованных версий языковой модели Magnum v2 12B, разработанной командой Anthracite. Модель дообучена на базе Mistral-Nemo-Base-2407 и ориентирована на высокое качество прозы, стремясь воспроизводить особенности Claude 3 Sonnet и Opus. Репозиторий содержит именно квантованные веса; оригинальные веса опубликованы отдельно. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая чат, написание и структурирование текстов. Она прошла instruct-тюнинг с использованием формата ChatML. В README заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Точный размер контекстного окна, перечень доступных вариантов квантования и их требования к ресурсам не указаны. К сильным сторонам относятся многоязычность, специализация на качестве прозы и возможность локального запуска через совместимые с GGUF инструменты. Ограничения включают отсутствие опубликованных в README количественных результатов тестирования, неполное описание характеристик квантованных вариантов и нераскрытые сведения о безопасности модели. Лицензия — Apache-2.0.

knkarthick/MEETING_SUMMARY — англоязычная модель суммаризации на архитектуре BART, дообученная на корпусе совещаний AMI, а также на наборах SAMSUM, DIALOGSUM и XSUM. Она предназначена для составления краткого содержания встреч и диалогов, а также для суммаризации текста. Модель содержит 252,8 млн параметров и рассчитана на входной контекст до 1024 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовое резюме. Веса доступны в форматах PyTorch, safetensors и TensorFlow. Лицензия — Apache-2.0.

NeverSleep/Mistral-11B-AirOmniMix — объединённая автором модель на архитектуре Mistral для генерации текста. В состав смеси входят Mistral-7B-OpenOrca, Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus, CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B и airoboros-mistral2.2-7b; автор сообщает, что объединил их с помощью mergekit. Репозиторий содержит веса FP16 в формате safetensors. Модель насчитывает 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, следования инструкциям и решения общих текстовых задач. README приводит шаблоны USER/ASSISTANT и результаты собственных тестов на задачах ARC; эти оценки не являются независимой проверкой качества. Метаданные не подтверждают поддержку конкретных языков, поэтому языковые возможности здесь не уточняются. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-B — слияние предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом Model Stock на базе anthracite-org/magnum-v4-22b. В состав также вошли версии Cydonia-22B, Pantheon-RP и Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 22 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors и bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Карточка базовой модели указывает на диалоговое взаимодействие, следование инструкциям и создание связной прозы на английском языке; метаданные этой модели также отмечают чат и интерфейс вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

rinna/nekomata-7b-instruction — это дообученная по инструкциям версия языковой модели rinna/nekomata-7b, разработанная rinna при участии Tianyu Zhao и Kei Sawada. Модель построена на плотном трансформере Qwen с 32 слоями и размером 11,4 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Для запросов используется формат Alpaca. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на японском и английском языках. При дообучении использовались подмножества Databricks Dolly, японской версии Dolly, FLAN Instruction Tuning и японских наборов из корпуса Izumi lab LLM Japanese; некоторые секции оценочных корпусов были исключены для снижения риска утечки данных. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели. Карточка ссылается на страницу бенчмарков rinna, но не приводит результаты непосредственно; качество для конкретной задачи следует оценить отдельно.

Notus 7B v1 GGUF — это квантизированная версия языковой модели Notus 7B v1, разработанной Argilla и преобразованной в формат GGUF пользователем TheBloke. Модель основана на архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. В карточке указано около 7 миллиардов параметров; размер контекстного окна и точные варианты квантизации не приведены. Модель обучалась с использованием preference-ориентированных подходов DPO и RLAIF на датасете argilla/ultrafeedback-binarized-preferences. Она рассчитана на выполнение инструкций, ответы на вопросы, рассуждения и универсальную генерацию текста. Среди указанных результатов: win rate 0,9142 на AlpacaEval, оценка 7,3 на MT-Bench, accuracy 0,6303 на MMLU и normalized accuracy 0,8478 на HellaSwag. Эти показатели отражают результаты базовой модели Notus 7B v1, а не обязательно каждого квантизированного варианта. К сильным сторонам относятся ориентация на выполнение инструкций, диалоговое использование и более низкие требования к вычислительным ресурсам благодаря формату GGUF и квантизации. Ограничения включают англоязычную специализацию, отсутствие заявленной поддержки мультимодальности и неполную информацию о контекстном окне, конкретных уровнях квантизации и характеристиках производительности. Лицензия модели — MIT.

nyun-c2-llama3-61B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Nyun AI. Она содержит 76,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 8 192 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, диалоговых сценариев и задач на понимание языка. В README авторы сообщают, что модель получена оптимизацией без дополнительного дообучения и показывает результаты выше Llama 3 70B в нескольких приведённых бенчмарках, хотя уступает ей в MMLU. Файлы опубликованы в формате safetensors. Для использования действует лицензия Llama 3. Русский язык и специализированные предметные области в предоставленных источниках не заявлены.

open-aditi-hi-v4 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная на базе teknium/OpenHermes-2.5. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы в диалоге; в README указано обучение на данных на хинди и английском языках. Модель можно применять для генерации ответов, суммаризации, вопросов и ответов, перефразирования и других текстовых задач на хинди и английском. Контекст — до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценок на наборах задач для обоих языков, включая суммаризацию, понимание текста, рассуждение и классификацию тональности. Весы опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

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.

OpenBuddy — мультиязычная чат-модель для генерации ответов в диалоге, основанная на архитектуре Qwen2. Модель содержит 13,4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Она предназначена для разговорных сценариев и генерации текста на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель может служить основой для чат-ботов, ответов на вопросы и ведения многоязычного диалога. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, поэтому модель не следует применять в критических и высокорисковых ситуациях, включая медицину, управление потенциально опасными системами, а также важные финансовые и юридические решения. В метаданных указана лицензия other; README описывает отказ от гарантий и ответственность пользователей, но не раскрывает конкретный текст лицензии.

OpenBuddy — многоязычная чат-модель, разработанная проектом OpenBuddy. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Метаданные указывают контекстное окно до 32 768 токенов и поддержку китайского, английского, французского, немецкого, японского, корейского, итальянского и русского языков. Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на обычные пользовательские запросы. Она распространяется под лицензией Apache 2.0. Разработчики предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными; модель не следует применять для критически важных решений в медицине, финансах, праве и других высокорисковых сценариях.

PolyLM-13B-fine-grained-shards — мультиязычная языковая модель семейства GPT-2, разработанная командой DAMO-NLP-MT. Это вариант PolyLM-13B с теми же весами, разбитыми на более мелкие файлы-шарды. Модель предварительно обучена на 640 млрд токенов и дообучена на автоматически созданном наборе из 132,7 тыс. мультиязычных инструкций; контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и мультиязычных сценариев, включая понимание текста, ответы на вопросы и перевод. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, испанского, французского, португальского, русского, немецкого, итальянского, арабского, японского, корейского, тайского, вьетнамского, индонезийского, нидерландского, польского, турецкого и иврита. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Более мелкое разбиение весов меняет способ хранения файлов, а не назначение модели.

Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B — дообученная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Разработчик nbeerbower применил ORPO-настройку на наборах данных jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 и nbeerbower/gutenberg2-dpo в течение 1,25 эпохи. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 32 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; поддерживает многоязычные сценарии, включая английский, русский, китайский, французский, испанский и другие языки из метаданных. Доступна в формате safetensors через Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений; как и другие большие языковые модели, она может генерировать фактически неверные ответы.