III.5Управление персоналом и организацией

Tema_Q-X6-9B-Thinking — дообученная текстовая большая языковая модель, созданная TemaQ на базе NeoHorse от TokenRhythm. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и обработки сложных запросов, на которые стандартным моделям бывает трудно ответить. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и содержит 7,2 млрд параметров; её контекстное окно — до 262 144 токенов. Поддерживаются японский, английский и китайский языки. Модель подходит для диалоговых помощников, следования инструкциям и работы с инструментами через соответствующий интерфейс. В карточке отмечены неконтентные фильтры, поэтому следует учитывать возможность генерации нежелательных ответов. README возлагает на пользователей ответственность за соблюдение законов и правил платформы и запрещает вредоносное использование. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Villanova-2B-2603 — мультиязычная инструкционная языковая модель, разработанная Villanova.AI. Она создана дообучением Villanova-2B-Base-2603 на наборе VillanovaAI/villanova-sft-2603 и предназначена для диалога, следования инструкциям, ответов на вопросы и генерации текста на пяти европейских языках. Модель использует плотную decoder-only архитектуру на базе LLaMA с 2,4 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; заявлена поддержка английского, французского, немецкого, итальянского и испанского языков. В карточке отмечены сбалансированное следование инструкциям на этих языках и оценивание безопасности на пяти языках. Модель распространяется в формате Safetensors и выпущена под лицензией Apache 2.0. Компактный размер делает её пригодной для развёртывания на устройствах с ограниченными ресурсами, однако качество и скорость зависят от оборудования и сценария. Результаты бенчмарков в карточке приведены разработчиком; они не гарантируют качество для конкретной задачи. Возможности модели ограничены текстовым вводом и выводом.

cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B — разговорная языковая модель на основе Yi, опубликованная cloudyu. Она использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE); в карточке указано 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском и китайском языках. Автор описывает её как MoE-вариант 2×34B, основанный на jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2 и SUSTech/SUS-Chat-34B. Для модели заявлен контекст до 200 000 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard со средним баллом 76,72, включая оценки по задачам рассуждения и commonsense. Модель распространяется в формате safetensors и под лицензией Apache-2.0. Её можно применять для диалогов и генерации текста; для развёртывания следует учитывать требования MoE-модели с большим числом параметров. Заявленные результаты бенчмарка не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах.

Apertus EstLLM 8B 0326 Instruct — диалоговая языковая модель TartuNLP, созданная методом слияния chat-vector на основе tartuNLP/Apertus-EstLLM-8B-Instruct-1125. Это плотная авторегрессионная модель семейства Apertus с архитектурой ApertusForCausalLM и 10,3 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате диалога. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает эстонский и английский языки, а её длина контекста составляет 65 536 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, языковых задач и рассуждений на эстонском и английском, а также для перевода с английского на эстонский. В README приведены результаты оценки на эстонских и англоязычных тестах, включая задачи понимания инструкций, языковой компетенции и знаний. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

basal-1.0-1.5B — польская и английская модель для классификации решений, разработанная автором репозитория Remek и дистиллированная из basal-1.0-4.5B. Это компактная инструкционная модель семейства Llama с 1,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она принимает описание состояния и вопрос с вариантами ответа и оценивает допустимые варианты, включая выбор, ответ «да/нет» и числовую оценку. Модель предназначена для динамической классификации без переобучения: категории и правила задаются в запросе. Примеры применения — маршрутизация обращений и документов, проверка соответствия правилам и политике, оценка срочности или риска, выбор агента или инструмента и предварительная сортировка случаев по порогу уверенности. Вместо обычной генерации текста модель вычисляет распределение вероятностей по вариантам за один проход; усреднение предсказаний при прямом и обратном порядке вариантов помогает уменьшить чувствительность к их порядку. По оценке автора, версия 1,5B уступает версии 4,5B в точности, но обеспечивает примерно вдвое меньшую задержку и в 2,5 раза большую пропускную способность при половинном потреблении памяти. Модель поддерживает польский и английский языки и распространяется по лицензии Apache 2.0. Перед применением на собственных данных рекомендуется отдельная проверка и настройка порогов уверенности; решения с серьёзными последствиями следует проверять человеком.

BgGPT-Gemma-2-2.6B-IT-v1.0 — диалоговая языковая модель INSAIT, института при Софийском университете Св. Климента Охридского. Это плотный декодерный трансформер семейства Gemma 2 с 2,7 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для генерации текста и выполнения инструкций в формате чата. Модель основана на Google Gemma 2 2B и Gemma 2 2B IT. INSAIT непрерывно предобучил её примерно на 100 млрд токенов, включая 85 млрд токенов на болгарском языке, используя стратегию Branch-and-Merge, а затем дообучил на болгарских инструкциях и диалогах. Она рассчитана прежде всего на болгарский язык, сохраняя возможности английского, и подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и диалоговых приложений. Модель распространяется по условиям Gemma Terms of Use. В README отмечено, что Flash Attention для неё не поддерживается и может ухудшить качество; для работы с инструкциями следует использовать шаблон чата Gemma 2.

Dampfinchen объединил эту плотную языковую модель методом DARE TIES с помощью mergekit. В основе лежит NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в слияние также вошли NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct и Dampfinchen/Llama-3-8B-Ultra-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Автор стремился сохранить возможности Llama 3 Instruct и усилить ролевые диалоги, работу с RAG, немецким языком и написание историй. Указана лицензия llama3. Автор предупреждает, что модель может выдавать вредоносные ответы.

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная HFL на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct и дообученная на 5 млн инструкционных примеров. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате инструкций и чата. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других сценариев, где нужен ассистент, понимающий китайский и английский языки. Контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных результатов или конкретных ограничений качества; характеристики базовой модели не следует автоматически считать подтверждёнными для этой дообученной версии.

Megac4ai-command-r-plus — экспериментальная языковая модель, созданная автором nitky с помощью mergekit: слои CohereForAI/c4ai-command-r-plus чередуются с её же слоями методом passthrough. Модель содержит 160,4 млрд параметров, использует архитектуру CohereForCausalLM и формат safetensors; для запуска применяется библиотека Transformers с необходимыми изменениями. README также указывает на отдельную GGUF-версию и вариант квантования bitsandbytes до 4 бит. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В примере она отвечает на вопрос по японскому диалогу; метаданные перечисляют поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Контекст составляет 8192 токена; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Указанная лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с атрибуцией, но не коммерческое использование.

bigscience/mt0-xl — мультиязычная модель BigScience для выполнения инструкций на естественном языке. Она основана на архитектуре encoder-decoder mT5-XL и дообучена на смеси межъязыковых задач xP3, чтобы обобщать инструкции на ранее не встречавшиеся задачи и языки. Модель содержит 1,9 млрд параметров и предназначена для генерации текста по запросу, включая перевод, ответы на вопросы, классификацию по текстовой инструкции и создание историй. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст. В карточке указана поддержка десятков языков; примеры охватывают перевод с французского, запросы на вьетнамском и испанском и ответ на телугу. Опубликована в форматах PyTorch и safetensors, лицензия — Apache-2.0. Качество зависит от формулировки запроса: рекомендуется ясно обозначать границы входного текста и задавать нужный язык ответа. Модель обучена на мультиязычных данных, но её результаты на разных языках и задачах могут различаться.

Neuronovo/neuronovo-9B-v0.3 — диалоговая языковая модель, созданная Яном Коконем и основанная на архитектуре Mistral. Модель содержит 8,9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Версия 0.3 дообучена на наборах Intel/orca_dpo_pairs и mlabonne/chatml_dpo_pairs для диалогов и генерации ответов. Для обучения использовались одна эпоха и скорость обучения 5e-6; токенизатор взят из Neuronovo/neuronovo-9B-v0.2. Модель подходит для интерактивных сценариев на естественном языке, но README не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3-4B-SafeRL — версия языковой модели Qwen3-4B, дообученная с помощью обучения с подкреплением для повышения устойчивости к вредоносным и состязательным запросам. Для оценки безопасности использовалась Qwen3Guard-Gen-4B, а гибридная функция вознаграждения также поощряет полезные ответы и снижает число необоснованных отказов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста в сценариях, где важны безопасность и сохранение полезности ответов. Она поддерживает режимы с рассуждением и без него; архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, размер — около 3,7 млрд параметров, контекст — до 40 960 токенов. В сравнительных тестах SafeRL показала более высокие показатели безопасности и меньшую частоту отказов, чем исходная Qwen3-4B, при близких результатах на отдельных тестах рассуждения. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Показатели безопасности не гарантируют безошибочного распознавания всех вредоносных запросов; результаты зависят от теста и режима работы.

Sailor2-8B-Chat-GGUF — это набор GGUF-квантизаций чатовой языковой модели Sailor2-8B-Chat, разработанный командой sail и квантизированный bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций, включая мультиязычные сценарии на английском, китайском, индонезийском, тайском, вьетнамском, малайском, лаосском, бирманском, яванском, кхмерском, сунданском и тагальском языках. Модель имеет размер 8B параметров; архитектура и размер контекста в README не указаны. Доступны варианты от F16 до низкобитных Q2/Q3/Q4/Q5/Q6/Q8 и IQ-квантизаций, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Для чата следует использовать формат с маркерами system, user и assistant. Сильной стороной является сочетание мультиязычной направленности и широкого выбора форматов для локального запуска, в том числе через LM Studio. Ограничения включают возможное снижение качества при агрессивной квантизации и отсутствие сведений о результатах оценивания, поддерживаемых модальностях помимо текста и максимальной длине контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

tolk-flash — компактная языковая модель диалогов, разработанная авторами семейства tolk и основанная на Qwen2.5-3B-bnb-4bit. Это дообученная плотная модель с архитектурой Qwen2 и примерно 3,1 млрд параметров; она предназначена для быстрых многоходовых бесед, генерации текста и диалогов с заданной персоной на русском и английском языках. Контекст модели — до 32 768 токенов. Небольшой размер рассчитан на быстрый вывод, слабые GPU и среды с ограниченными ресурсами, а интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Amadeus-Verbo-BI-Qwen-2.5-72B-PT-BR-Instruct-Experimental — плотная языковая модель для диалогов и генерации текста на бразильском португальском. Её разработала Amadeus AI на основе Qwen/Qwen2.5-72B, дообучив модель в течение двух эпох на наборе из 600 тысяч инструкций. Архитектура Qwen2 использует Transformer, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention; размер по метаданным — 71,5 млрд параметров. Модель предназначена для ответов на инструкции и диалоговых сценариев на бразильском португальском. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Для загрузки автор рекомендует актуальную версию Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов может зависеть от формулировки запроса и соответствия задачи бразильскому португальскому; карточка не приводит результатов оценки качества.

BLOSSOM-v4-qwen15-4b — диалоговая языковая модель, созданная на основе Qwen1.5-4B и дообученная командой Blossom на смешанных наборах данных Blossom Orca, Wizard, Chat и Math. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текстовые инструкции и историю диалога и генерирует ответы; обучение включало одноходовые инструкции и многоходовые беседы на китайском и английском языках. Модель предназначена для диалоговых помощников, ответов на вопросы, следования инструкциям и решения задач общего назначения, включая математические запросы. README описывает формат диалогового продолжения и шаблон промпта для одиночного и многоходового диалога. Модель опубликована в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит количественных оценок качества; результаты могут зависеть от формата промпта и выбранного сценария использования.

RDson/Dolphin-less-Llama-3-Instruct-8B — объединённая разговорная модель на базе Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Автор объединил cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct, чтобы смягчить «роботизированный» стиль ответов Dolphin. Модель предназначена для генерации текста в диалогах. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; GGUF-версии размещены в отдельном репозитории автора. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и у базовых моделей. README не сообщает о специальных ограничениях качества или целевых областях применения.

Карточка модели unsloth/gemma-3n-E4B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-3n-E2B-it, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gemma-3n-E2B-it — дообученная Unsloth версия диалоговой модели Google Gemma 3n E2B-it. Это плотная мультимодальная архитектура Gemma3n, однако карточка этой версии сообщает о поддержке только текстового ввода. Модель предназначена для диалога и генерации текста; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения беседы. Заявленная длина контекста Gemma 3n — до 32 тыс. токенов. В метаданных указаны английский язык и библиотека Transformers. Модель распространяется по лицензии Gemma; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве этой версии.

JevK5-2B — англоязычная модель для принятия типизированных решений по документам, разработанная как открытая альтернатива Jev компанией TypeSafe; с TypeSafe AI модель не связана. Она принимает документ и вопрос с ответами «да/нет», вариантами выбора или числовой шкалой и за один проход выдаёт вероятности для каждого варианта, не генерируя текст ответа. Модель основана на плотной архитектуре Qwen3.5-2B с 1,7 млрд параметров: адаптер LoRA ранга 16 объединён с весами. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Базовая модель поддерживает контекст до 262 144 токенов, но JevK5-2B отказывает в обработке входов длиннее 16 384 токенов. Модель предназначена для извлечения фактов из документов, классификации и маршрутизации по заданным вариантам. В README приведены результаты на вопросах по бизнес-документам и публичном JevBench; авторы отмечают хорошее качество на простых решениях, но более низкое — на стандартных и сложных примерах по сравнению с версией на 4 млрд параметров. Слабые стороны — арифметика, многошаговые запросы, даты, суммы и общие знания; на закрытом наборе JevBench модель не оценивалась. Для применения требуется JevK5 runtime на GPU NVIDIA либо сборка GGUF и llama.cpp на других устройствах.

itsabdou/llama31-8b-fine-tuned-combined-v2-merged — дообученная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная itsabdou на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit. В модели около 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. Карточка сообщает, что обучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации дообучения и его оценке качества не приведены.

Llama3-70B-Chinese-Chat — диалоговая языковая модель Shenzhi Wang и соавторов, дообученная методом ORPO на базе Meta-Llama-3-70B-Instruct. Она предназначена для общения на китайском и английском языках, ролевых диалогов, математических задач и вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; принимает текст и генерирует текст. Авторы сообщают, что обучение на более чем 100 тысячах пар предпочтений с примерно равной долей китайских и английских данных уменьшает смешение языков в ответах. В README приведены результаты C-Eval и CMMLU; эти заявления отражают оценку авторов и не гарантируют качество на других задачах. Лицензия — Llama 3 License. Карточка предупреждает, что модель не дообучали на сохранение идентичности, поэтому ответы о её личности и разработчиках могут быть случайными.

Llama-3-Taiwan-70B-Instruct-GGUF — языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев, основанная на Llama-3-Taiwan-70B-Instruct от yentinglin. Модель ориентирована на китайский язык, включая традиционный китайский Тайваня, а также английский. Формат GGUF предназначен для локального запуска и использования с совместимыми инструментами. Модель имеет размер 70B параметров согласно названию, относится к семейству Llama 3 и использует инструкционную настройку. В карточке указаны контекст размером 4096 токенов, шаблон диалога llama-3-chat и поддержка запуска через GaiaNet. Квантование выполнено компанией Second State Inc. с использованием llama.cpp b3613. Модель подходит для многоязычных чат-ботов, генерации и обработки текста, особенно в сценариях, связанных с китайским и английским языками. К сильным сторонам относятся большой размер, инструкционная настройка и возможность локального или распределённого запуска в формате GGUF. README не содержит результатов бенчмарков, точного уровня квантования, требований к оборудованию и подробностей об ограничениях качества, поэтому эти характеристики нельзя оценить по имеющимся данным. Указана лицензия llama3.

LUNA-SOLARkrautLM-Instruct — диалоговая языковая модель VAGO solutions на базе fblgit/UNA-SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0, дообученная с использованием SauerkrautLM-SOLAR-Instruct, а также DPO-выравнивания и аугментации данных. Это плотная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом 4096 токенов; она принимает текст и генерирует текстовые ответы, следует инструкциям и поддерживает чат на английском и немецком языках. Модель предназначена для диалоговых ответов, выполнения инструкций, рассуждений и задач с немецким текстом. В README приведены результаты оценок на тестах математических задач, общих знаний, понимания текста и перевода; авторы сообщают об улучшении немецкого языка за счёт перевода и аугментации данных. При этом возможны неестественные или грамматически некорректные немецкие формулировки. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

mergekit-community/mergekit-slerp-zwbqvcb — объединённая методом SLERP языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная сообществом с помощью mergekit из huihui-ai/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-v2 и maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP. Модель использует архитектуру Qwen2 для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель подходит для диалоговых ответов и свободной генерации текста, сочетая инструкционную основу Qwen2.5 с мультиязычной разговорной моделью. В метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Состав моделей и способ слияния подтверждены README; сведений о языках, на которых результат слияния работает наиболее качественно, карточка не даёт. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nemotron-SEA-LION-v4.8-30B-A3B — инструктивная языковая модель, разработанная AI Products Pillar организации AI Singapore при финансировании National Research Foundation Singapore. Она дообучена на основе aisingapore/Nemotron-SEA-LION-v4.8-30B-A3B-Base с помощью SFT и онлайн-дистилляции по собственным ответам модели. Архитектура — гибрид Mamba2 и Transformer с Mixture of Experts; модель рассчитана на контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалога и выполнения инструкций на английском и языках Юго-Восточной Азии: бирманском, вьетнамском, индонезийском, тагальском, малайском, тамильском и тайском. Среди оценённых сценариев — ответы на вопросы, анализ тональности, перевод, суммаризация, причинно-следственные рассуждения, распознавание токсичности и многоходовый чат. Модель распространяется по лицензии MIT. Качество и надёжность ответов могут быть непоследовательными: модель способна галлюцинировать и выдавать не относящийся к запросу текст. Устойчивость к состязательным запросам не проверялась, а безопасность не была специально выровнена; для прикладного использования могут потребоваться отдельная настройка безопасности и проверка результатов.

RakutenAI-7B-instruct — языковая модель Rakuten Group, Inc. для генерации текста по инструкциям. Это дообученная версия RakutenAI-7B на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров. Для японского языка словарь расширен до 48 тысяч токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая японский и английский языки. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для выполнения инструкций, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В карточке приведены результаты оценки на японских и английских языковых тестах; они характеризуют тестовые наборы и сами по себе не гарантируют качество на любых пользовательских запросах. Модель может выдавать предвзятые, неточные или небезопасные ответы. Лицензия — Apache License 2.0.

Aitana-7B-S-Instruct — это языковая модель семейства Aitana, разработанная группой GPLSI Университета Аликанте. Модель построена на базе gplsi/Aitana-7B-S-base-1.0 и дообучена следовать инструкциям. Это декодерный Transformer архитектуры Llama с 6,7 млрд параметров по метаданным и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на запросы и генерации текста на валенсийском, испанском и английском языках; особое внимание уделено валенсийскому. Её можно применять для общения с пользователями, черновиков текстов и задач в административной, юридической и туристической областях. По карточке модель не рассчитана на роль надёжной фактологической базы. Лицензия — Apache-2.0.

Bielik-11B-v3.0-Instruct-heretic-MPOA — разговорная текстовая модель на 11 млрд параметров, опубликованная gepardzik и основанная на дообученной SpeakLeash и ACK Cyfronet AGH модели Bielik-11B-v3.0-Instruct. Это плотная причинная декодерная модель архитектуры Llama, предназначенная для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций. Поддерживает многоязычную генерацию текста; исходная модель обучалась на 32 европейских языках с особым акцентом на польский. Контекст — до 32 768 токенов. В README приведено сравнение с исходной моделью: KL-дивергенция 0,0356 и 5 отказов из 100 против 36 у оригинала. Это указывает на заметное изменение поведения и меньше отказов, но не подтверждает точность или безопасность ответов. README исходной модели предупреждает, что она может выдавать фактические ошибки, предвзятый, оскорбительный или откровенный контент и не имеет встроенных механизмов модерации; эти ограничения следует учитывать и для производной модели. Репозиторий указывает лицензию Apache 2.0; в README исходной модели также упомянуты условия использования.

Cymist2-v0.2-SFT — языковая модель команды Cypien AI для генерации текста и диалоговых сценариев. Она основана на Mistral-7B-v0.1 и дообучена методом SFT; модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с причинным декодированием и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на турецком и английском языках, чат-ботов, виртуальных помощников и сценариев RAG, где ответы формирует языковая модель на основе предоставленного контекста. Репозиторий использует Transformers и формат Safetensors; заявлена лицензия Apache-2.0. Модель может наследовать смещения обучающих данных и выдавать неверные ответы. Авторы не рекомендуют применять её в критически важных системах или там, где нужны специальные знания вне общего текстового назначения.

Moritz Laurer дообучил DeBERTa-v3-base от Microsoft на 392 702 парах MultiNLI для классификации текстов по заданным категориям без отдельного обучения на этих категориях. Модель сопоставляет посылку и гипотезу и оценивает, следует ли гипотеза из текста; это позволяет использовать её для классификации с нулевым обучением и задач вывода по естественному языку. Модель основана на архитектуре DeBERTa-v2, содержит 211,6 млн параметров и принимает текст с контекстом до 512 токенов. В README указана точность 0,90 на тестовой части MultiNLI. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.