III.5Управление персоналом и организацией

Aether-12b — языковая модель AIXON Lab, дообученная на основе Xclbr7/Arcanum-12b на наборе theprint/CleverBoi-Data-20k. Это плотная авторегрессионная Transformer-модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров; для дообучения использовались TRL SFTTrainer, оптимизатор AdamW, планировщик cosine decay и точность bfloat16. В карточке указано контекстное окно 1 024 000 токенов. Модель предназначена для работы в роли ассистента или чат-бота с заданной ролью. Разработчик заявляет улучшения в рассуждении, решении задач, письме, анализе и понимании контекста. Основной язык — английский; карточка также отмечает возможную поддержку других языков. Лицензия — Apache-2.0. Модель может наследовать предвзятости и ограничения базовой модели и обучающих данных; результаты стоит проверять, особенно при использовании для анализа и решения задач. Оценки Open LLM Leaderboard в карточке пока отсутствуют.

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

Карточка модели ckoozzzu/new3 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

google/gemma-3-12b-it-qat-int4-unquantized — мультимодальная диалоговая модель Google семейства Gemma 3, представленная как дообученная версия google/gemma-3-12b-it. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для чат-ботов, ответов на вопросы по изображениям, извлечения и пересказа визуальной информации, суммаризации и генерации текстов. Открытые веса и сравнительно компактный размер семейства позволяют запускать модель на локальных компьютерах или собственной облачной инфраструктуре. Gemma 3 поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и более 140 языков. Модель может ошибаться в фактах, испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами, а её ответы могут отражать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Google.

adowu/astral-256k-7b — текстовая генеративная модель, разработанная автором aww на архитектуре MistralForCausalLM. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также может применяться для суммаризации и перевода длинных документов. Модель содержит 8 млрд параметров и поддерживает контекст до 256 000 токенов. Карточка описывает обработку длинных последовательностей и оптимизацию для вычислений bfloat16; метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Указана поддержка английского языка и лицензия Apache-2.0. Модель подходит для создания статей и отчётов, чат-ботов и работы с большими документами. Качество для отдельных задач карточка не подтверждает количественными оценками; применение на длинном контексте потребует соответствующих вычислительных ресурсов.

adamo1139/aya-expanse-32b-ungated — открытая версия весов Aya Expanse 32B от Cohere For AI без ограничения доступа через gated-доступ. Это авторегрессионная плотная трансформерная языковая модель семейства Cohere с 32,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов на 23 языках. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные указывают контекст 8192 токена. Модель подходит для многоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы, создания и перефразирования текстов на поддерживаемых языках. В карточке описаны supervised fine-tuning, обучение на предпочтениях, настройка безопасности и слияние моделей в процессе подготовки Aya Expanse. Для распространения указана лицензия CC-BY-NC-4.0; карточка также требует соблюдать политику допустимого использования Cohere For AI.

ChatGLM2-6B — разработанная командой THUDM двуязычная диалоговая модель второго поколения семейства ChatGLM. Это плотная модель на 7,5 млрд параметров с архитектурой ChatGLM, обученная на 1,4 трлн китайских и английских токенов и дополнительно выровненная с предпочтениями людей. Она предназначена для диалога и генерации текста, включая ответы на вопросы, многоходовое общение и задачи на рассуждение. Модель поддерживает китайский и английский языки и контекст до 32 768 токенов; при обучении диалогов использовалась длина контекста 8K. Для ускорения инференса применяется Multi-Query Attention, а реализация использует FlashAttention. В README отмечено, что модель ограниченно понимает сверхдлинные документы в рамках одного запроса. Репозиторий содержит веса PyTorch. Код распространяется по Apache-2.0, а для весов действует отдельная лицензия модели: бесплатное коммерческое использование разрешено после заполнения анкеты.

EuroLLM-22B-Instruct-Preview — предварительная инструктивная версия многоязычной языковой модели EuroLLM, созданной европейским консорциумом, в который входят Instituto Superior Técnico, University of Edinburgh, Instituto de Telecomunicações, Université Paris-Saclay и другие организации. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций, а семейство EuroLLM ориентировано на языковые задачи, включая ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. В метаданных репозитория указаны архитектура Llama, около 21,9 млрд параметров, генерация текста и контекст до 4096 токенов. Разработчики EuroLLM заявляют поддержку 35 языков, включая все 24 официальных языка ЕС; для этой конкретной предварительной версии карточка не уточняет языковой состав. Репозиторий содержит автоматически созданную карточку без сведений о лицензии и детальных ограничениях, поэтому условия использования этой версии подтвердить нельзя.

Mamba2-primed-HQwen3-8B-Instruct — гибридная языковая модель, подготовленная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. В архитектуре 18 слоёв Attention и 18 слоёв Mamba-2; модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она instruction-tuned и предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям и работы с длинными контекстами. Сочетание Attention и Mamba-2 сокращает долю растущего KV-кэша, что помогает повысить пропускную способность и уменьшить расход памяти при длинных последовательностях. По данным карточки, модель может уступать базовой Qwen3-8B в качестве, особенно на длинном контексте; Mamba-2 описана как менее выразительная, чем некоторые другие SSM-слои. Модель не поддерживает вызов инструментов и не генерирует специальные токены рассуждений. Доступна под лицензией Apache 2.0.

Это версия Meta Llama 3.1 Instruct с 70 млрд параметров, преобразованная в формат MLX сообществом mlx-community из meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалогах и работы в сценариях ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст до 131 072 токенов. По карточке поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса safetensors, а README описывает конвертацию в MLX с помощью mlx-lm 0.18.2. Лицензия — llama3.1; использование регулируется условиями лицензии Meta Llama 3.1. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; фактическая скорость и доступная длина контекста зависят от оборудования и конфигурации.

ThomasBaruzier/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это инструкция-ориентированная языковая модель в формате GGUF, основанная на Meta Llama 3.1 и опубликованная пользователем ThomasBaruzier. Разработчик исходной модели — Meta. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в сценариях, связанных с диалоговыми системами, ответами на вопросы и обработкой естественного языка. Из доступных данных известно, что модель содержит 8 миллиардов параметров, относится к семейству Llama 3.1 и поддерживает текстовую модальность. В карточке заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Формат GGUF ориентирован на локальный запуск и совместимую с ним инфраструктуру вывода, однако конкретный вариант квантования, требования к памяти, размер контекста и показатели качества в README не указаны. Сильными сторонами модели являются инструкционная настройка, многоязычная поддержка и относительно компактный размер по сравнению с более крупными моделями семейства. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о квантовании, производительности и фактическом качестве на отдельных языках, а также типичные для генеративных языковых моделей риски неточных или нежелательных ответов. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License от Meta с требованиями соблюдать Acceptable Use Policy, сохранять уведомление об авторских правах и выполнять условия атрибуции при распространении.

NuExtract 2.0 8B — мультимодальная модель компании NuMind для извлечения информации в структурированный формат. Она основана на Qwen2.5-VL и дообучена для работы с текстом и изображениями; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Для извлечения пользователь передаёт текст или изображение и JSON-шаблон с нужными полями и типами значений. Модель возвращает найденные данные в соответствии со схемой, поддерживая строки, числа, даты, перечисления и массивы. Она также может создавать шаблоны из текстового описания или преобразовывать схемы из других форматов. Для задач с неоднозначностью можно добавить примеры в контекст; разработчики рекомендуют использовать температуру, близкую к нулю. Модель предназначена для многоязычного извлечения информации из документов и других текстовых или визуальных источников. Её можно развёртывать через Transformers или vLLM. Лицензия репозитория — MIT.

Alfred-40B-1023 — языковая модель LightOn, дообученная на базе Falcon-40B. Это причинная авторегрессионная модель с архитектурой Falcon/RefinedWeb и примерно 65 млрд параметров; она предназначена для диалогов и выполнения инструкций. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Модель обучена на англоязычных, немецких, испанских и французских данных, а также имеет ограниченные возможности для итальянского, португальского, польского, нидерландского, румынского, чешского и шведского языков. Контекст расширен до 8192 токенов методом NTK-YaRN. Обучение использовало короткие и длинные задачи, включая диалоговые данные и наборы для работы с длинным контекстом. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и обработки длинных текстовых входов. Ограничения включают слабую переносимость на языки, не представленные в обучении, и возможное воспроизведение стереотипов и смещений из веб-данных. Для практического применения карточка рекомендует оценивать риски и применять защитные меры.

Aya-23-8B — мультиязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Cohere Labs и Cohere. Это версия с 8 млрд параметров из семейства Aya 23, созданная на основе предварительно обученной модели семейства Command и дообученная следовать инструкциям. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на 23 языках, включая русский, английский, арабский, китайский, японский, хинди и другие. Контекстное окно — 8192 токена. Модель доступна через Transformers и распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0 с дополнительными условиями допустимого использования Cohere Labs. Aya-23-8B подходит для многоязычных помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Это более ранняя версия Aya; разработчики указывают на Aya Expanse 8B как на более новую модель. Некоммерческая лицензия ограничивает использование.

EXAONE-3.5-32B-Instruct — плотная языковая модель с инструкционной настройкой, разработанная LG AI Research. Она содержит 31,5 млрд параметров по метаданным; в карточке указаны 30,95 млрд параметров без эмбеддингов, 64 слоя и архитектура внимания GQA с 40 Q-головами и 8 KV-головами. Модель работает через Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках, включая работу с длинными контекстами и общие задачи понимания и создания текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, инструкций и суммаризации; в метаданных также отмечена поддержка классификации текста. Карточка сообщает о риске некорректных, устаревших, предвзятых или неподходящих ответов. Лицензия указана как «other», поэтому конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Llama-SEA-LION-v3.5-70B-R — гибридная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании NRF Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная на инструкциях на базе Llama-SEA-LION-v3-70B-IT. Режим рассуждений или обычной генерации выбирается через шаблон чата токенизатора. Модель предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и выполнения инструкций, в том числе на языках Юго-Восточной Азии. Поддерживает бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Контекст составляет до 128 тыс. токенов по README; метаданные указывают 131 072 токена. Доступна в формате Safetensors и запускается через Transformers. Модель оценивалась на задачах вопросов и ответов, анализа тональности, обнаружения токсичности, перевода, суммаризации, причинного рассуждения и следования инструкциям. Она может галлюцинировать и давать нерелевантные или непоследовательные ответы. Модель не прошла настройку безопасности, поэтому ответы следует проверять, а для развёртывания предусмотреть собственные меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

NuExtract 2.0 2B — мультимодальная модель компании NuMind для извлечения структурированных данных. Она дообучена на базе Qwen2-VL-2B-Instruct и принимает текст и изображения. Пользователь задаёт JSON-шаблон с названиями полей и типами значений; модель извлекает данные и возвращает результат в соответствии с заданной схемой. Поддерживаются строки, числа, даты, перечисления и массивы, а при отсутствии подходящих сведений модель может вернуть null или пустой массив. Модель рассчитана на извлечение информации из текстов и изображений, а также на автоматическую генерацию шаблонов из описания на естественном языке или существующей схемы. Она мультиязычная, имеет 1,5 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Для задач извлечения рекомендуется температура генерации, близкая к нулю; примеры в контексте могут помочь при неоднозначных запросах или специальных требованиях к формату. Лицензия — MIT.

Geneva 12B GammaCorpus v2-10k — многоязычная чат-модель Ruben Roy, дообученная на Mistral Nemo Instruct 2407 с использованием набора GammaCorpus v2-10k, содержащего структурированные многоходовые диалоги. Она предназначена для генерации текста, общения по инструкциям и диалоговых сценариев; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и насчитывает 12,1 млрд параметров. В README указаны 40 слоёв, SwiGLU и групповое скользящее внимание GQA. Модель заявлена для английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Автор предупреждает о возможной предвзятости ответов.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-8646eeb3-047b-4a8b-82df-b3920969d4ed на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Llama-SEA-LION-v3-8B-IT — инструктивно дообученная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная декодерная модель на архитектуре Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения пользовательских инструкций. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 128 тыс. токенов. Модель обучена следовать инструкциям на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском языках. Карточка также заявляет поддержку бирманского, китайского, филиппинского, кхмерского, лаосского и малайского; метаданные каталога отдельно отмечают английский, китайский, вьетнамский, индонезийский, тайский и тамильский. Подходит для многоязычных диалогов, ответов на вопросы, суммаризации, перевода и других текстовых задач. Распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные ответы и непоследовательно рассуждать; её безопасность специально не настраивалась, поэтому ответы и сценарии использования требуют проверки.

OpenBuddy-R10528DistillQwen-72B-Preview3 — диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen2.5, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-72B-Base с использованием дистилляции DeepSeek-R1-0528. Она содержит 71,5 млрд параметров, принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 200 000 токенов. Модель предназначена для многоязычного общения, ответов на вопросы и пошагового рассуждения. В карточке перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Поддерживается диалоговый шаблон запросов в стиле Qwen3 и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Qwen2.5 72B License. Ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными. Разработчик не рекомендует применять модель в критических сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами и важные финансовые или юридические решения.

xGen-small-9B-instruct-r — диалоговая языковая модель Salesforce из семейства xGen-small, предназначенная для генерации ответов и ведения чата. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM; в метаданных указано 10,2 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Вариант instruct дообучен для диалогового использования. Модель подходит для длинных текстовых запросов и ответов, требующих работы с обширным контекстом, а также для общих задач рассуждения и знаний. В README приведены сравнительные результаты для тестов MMLU, MMLU-Pro и Arena-Hard; это результаты оценок, а не гарантия качества в прикладных сценариях. Salesforce описывает xGen-small как компактную модель с предметно-ориентированным отбором данных, масштабируемым предварительным обучением, расширением контекста и дообучением с RL. Выпуск предназначен для исследований; README рекомендует проверять точность, безопасность и справедливость перед применением, особенно в сценариях с высоким риском. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с некоммерческими ограничениями.

Bielik-11B-v3.0-Instruct — разговорная генеративная модель на 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LLaMA, дообученная следовать инструкциям на базе speakleash/Bielik-11B-v3-Base-20250730. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста; особенно хорошо ориентирована на польский язык и обучена на текстах на 32 европейских языках. Модель дообучали на инструкциях и многоходовых диалогах, а затем применяли методы DPO и обучения с подкреплением для улучшения стиля ответов и аналитических способностей, в том числе на задачах логики, STEM, математики и использования инструментов. Метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Для чата используется шаблон ChatML; веса доступны в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель может давать фактически неверные, предвзятые или оскорбительные ответы; встроенных механизмов модерации нет, поэтому её ответы требуют проверки. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

BLOOMZ-7B1-mt — многоязычная генеративная языковая модель, созданная BigScience путём дообучения BLOOM на смеси кросс-языковых задач xP3. Она предназначена для выполнения инструкций на естественном языке без отдельного дообучения под каждую задачу: модель может отвечать на вопросы, переводить, классифицировать текст и создавать связные тексты. Архитектура — плотная авторегрессионная BLOOM с 7,1 млрд параметров; модель работает с текстом, поддерживает десятки языков и имеет контекст до 2048 токенов. Среди сильных сторон — следование инструкциям и перенос между языками и задачами в режиме zero-shot. Качество ответов зависит от формулировки запроса: README рекомендует явно обозначать границу инструкции и указывать желаемый язык и контекст. Модель может продолжать входной текст вместо ответа, если запрос сформулирован неоднозначно. Распространяется по лицензии BigScience BLOOM RAIL 1.0.

ghostlamp/2 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе Princeton NLP Llama-3-8B-ProLong-512k-Base, Arkana08/LexiMaid-L3-8B и DavidAU/L3.1-Dark-Planet-SpinFire-Uncensored-8B. В репозитории представлены веса SafeTensors в формате bfloat16; размер модели составляет 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Базовая модель поддерживает контекст до 524 288 токенов, что подходит для работы с длинными текстовыми запросами и документами. Карточка не сообщает отдельные целевые языки и прикладные области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Bellatrix-Tiny-1B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная prithivMLmods на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Это плотная модель примерно на 1,2 млрд параметров, дообученная для диалогов и задач рассуждения; README указывает на supervised fine-tuning и RLHF. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка ориентирует модель на многоязычное применение, но конкретно подтверждает английский язык. Модель предназначена для диалоговых систем, поиска релевантных сведений в ходе общения, суммаризации и выполнения инструкций. Компактный размер может быть полезен для локального запуска и приложений с ограниченными ресурсами. По README, качество может снижаться на узкоспециализированных данных, редких языках и диалектах, а ответы могут содержать ошибки или отражать смещения обучающих данных. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2.

Geneva 12B GammaCorpus v2-50k — разговорная модель, разработанная Ruben Roy и дообученная на Mistral-Nemo-Instruct-2407 с использованием корпуса GammaCorpus v2-50k, содержащего структурированные многоходовые диалоги. Она предназначена для генерации текста, диалогов и следования инструкциям; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью и содержит 12,1 млрд параметров. README указывает 40 слоёв, размерность 5120, SwiGLU, GQA и словарь примерно на 128 тысяч токенов. Заявленная в метаданных длина контекста — 1 024 000 токенов. Указаны английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache 2.0. README предупреждает о возможности предвзятых ответов; заявленное стремление превзойти модели аналогичного размера не подкреплено в карточке результатами сравнительной оценки.

Geneva 12B GammaCorpus v2-5m — языковая модель Rubenroy, дообученная на структурированных многоходовых диалогах из набора GammaCorpus v2 объёмом 5 млн примеров. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для ответов на инструкции; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель основана на Mistral-Nemo-Instruct-2407 и содержит 12,1 млрд параметров. Это плотная архитектура Mistral с 40 слоями, SwiGLU и групповой обработкой ключей и значений (GQA); заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Поддерживаются английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский языки. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Карточка предупреждает о возможности предвзятых ответов; заявленное стремление уменьшить предвзятость не исключает её полностью.

GPT-4o mini — компактная мультимодальная модель OpenAI, представленная как модель семейства GPT-4o. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы, поэтому подходит для диалога, ответов на вопросы и анализа изображений с текстовым описанием или инструкцией. В карточке она охарактеризована как более доступная по стоимости модель по сравнению с более крупными моделями OpenAI. Сведения о лицензии и ограничениях использования в предоставленных данных отсутствуют.

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — мультимодальная модель семейства MOSS от OpenMOSS для расшифровки длинных аудио- и видеозаписей. Она за один проход преобразует запись в текст с временными метками и анонимными метками говорящих, совместно выполняя распознавание речи и диаризацию. Также модель может размечать акустические события и учитывать пользовательские инструкции и подсказки с терминами.