III.5Управление персоналом и организацией

Модель callgg/gemma-3-4b-it-bf16 основана на Gemma 3 4B IT от Google и предназначена для диалогов, генерации текста и ответов на вопросы по изображениям. Она принимает текст и изображения и выдаёт текст; в метаданных указана архитектура Gemma 3 для условной генерации с плотной сетью и поддержка чата и зрения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README также сообщает о возможности конвертации в GGUF. Модель подходит для мультимодальных ассистентов, которым нужно описывать изображения или отвечать на вопросы о них, а также для обычного текстового общения. Используется лицензия Gemma. Сведения о размере контекста и поддерживаемых языках в предоставленных данных отсутствуют.

Grafted-Wind-Elementals-2x70B — языковая модель для генерации текста, созданная как MoE-слияние моделей alchemonaut/BoreanGale-70B и ShinojiResearch/Senku-70B-Full. В карточке она описана как модель с сильными навыками письма; также приведены результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста. Архитектура репозитория — Mixtral MoE с классом MixtralForCausalLM, а объём модели по метаданным составляет 68,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. README указывает на лицензию только для некоммерческого исследовательского использования. Английский язык указан в описании базовой модели каталога; другие языки карточкой не подтверждены.

Jais Family 2.7B Chat — диалоговая языковая модель семейства Jais, разработанного Inception AI. Это дообученная для общения версия двуязычной модели с 2,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует ответы, особенно хорошо ориентируясь на арабский язык и также поддерживая английский. Модель подходит для чат-ассистентов, генерации и понимания текста, анализа тональности и краткого изложения арабских и англоязычных материалов. Модель распространяется в формате Safetensors и требует загрузки пользовательского класса модели с параметром trust_remote_code=True. Лицензия — Apache 2.0. Карточка описывает семейство Jais в целом, поэтому приведённые для семейства сценарии и ограничения не обязательно характеризуют именно этот размер модели. Возможны предвзятые, неверные или оскорбительные ответы; модель не следует использовать для высокозначимых решений без контроля человека, обработки чувствительных данных или как надёжную систему для языков помимо арабского и английского.

Keural-Cortex-8B SFT v2 — промежуточный контрольный чекпойнт диалоговой модели, разработанной MKD Co., Ltd. на базе Qwen3-8B. Модель содержит 7,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов на корейском и английском языках. Контекстное окно — 65 536 токенов; модель распространяется в формате safetensors и лицензирована по Apache-2.0. Чекпойнт зафиксирован на шаге 600 из 1 124 второго этапа дообучения методом SFT, поэтому он опубликован для прозрачности и не является завершённой версией. Его предполагаемые сценарии — ответы на вопросы, следование инструкциям, генерация и редактирование текста, суммаризация, рассуждения и вызов инструментов в диалоге. Метаданные подтверждают поддержку чата; README описывает настройку сервера с вызовом инструментов. Известные ограничения включают пустой блок reasoning в режиме размышлений, выдумывание сведений о компании-разработчике и слабое знание корейских диалектов, в частности диалекта Пусана. Модель иногда не соблюдает явные ограничения формата; для этого промежуточного чекпойнта не опубликованы результаты бенчмарков. Данные README указывают, что предпочтительная оптимизация и обучение с проверяемыми наградами ещё не выполнены.

rinna/llama-3-youko-70b-instruct — инструктивная языковая модель, разработанная rinna на основе Llama 3 Youko 70B. Это плотный 80-слойный трансформер с размером скрытого слоя 8192 и 69,5 млрд параметров, обученный для диалогов и генерации текста. Модель использует формат чата Llama 3 и токенизатор Meta-Llama-3-70B-Instruct; длина контекста — 8192 токена. Модель прошла supervised fine-tuning на данных rinna, а затем была объединена с chat vector, рассчитанным по разнице между Meta-Llama-3-70B-Instruct и Meta-Llama-3-70B. Она предназначена для японских и англоязычных диалогов и генерации текста. В генерации может чаще повторять текст, чем базовая модель; авторы рекомендуют repetition_penalty=1.1. Лицензия — Llama 3.

MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.3v — слитая с помощью SLERP модель генерации текста, созданная bamec66557 на основе двух предыдущих версий MISCHIEVOUS-12B-Mix. Это плотная Mistral-модель с 12,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов; в метаданных заявлена длина контекста 1 024 000 токенов и поддержка английского и корейского языков. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и других задач генерации текста. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов, но подробности его применения в карточке не описаны. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; README дополнительно упоминает вариант GGUF Q4_K_M. Лицензия — Apache-2.0. Метка карточки предупреждает, что модель подходит не для всех аудиторий.

MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.5v — объединённая авторами модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из версий MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.3v и MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.4v. Модель содержит 12,1 млрд параметров и рассчитана на диалоги и генерацию текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса safetensors, а README указывает на вариант Q4_K_M в формате GGUF. Модель ориентирована на англо- и корейскоязычные сценарии. В метаданных заявлена длина контекста 1 024 000 токенов. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 22,47, IFEval и BBH; эти результаты сами по себе не гарантируют качество на конкретных задачах.

Многоязычный классификатор без примеров обучения от Horizon Labs: модель на архитектуре ModernBERT (mmBERT) с 306,9 млн параметров, дообученная на задачах вывода по естественному языку. Она сопоставляет текст с выбранными пользователем метками через гипотезу на английском языке и подходит для классификации намерений, тем и тональности, а также для других задач NLI. Модель поддерживает более 30 языков, включая русский; размер контекста — 8192 токена, при этом дообучение выполнялось на последовательностях длиной до 1024 токенов. В репозитории есть веса Safetensors и вариант ONNX для CPU и браузера. Модель обучалась на MultiNLI, SNLI, WANLI и синтетических данных. По результатам сравнения в карточке она уступает некоторым более крупным моделям на отдельных наборах, а качество заметно зависит от формулировки меток и шаблона гипотезы; на языках с небольшими обучающими ресурсами результаты слабее. Часть названий меток из некоторых бенчмарков встречалась в синтетических данных, поэтому для них оценка не полностью zero-shot относительно меток. Лицензия — Apache-2.0.

RevotenJLM-7B-slerp — языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная объединением RakutenAI-7B-instruct и SakanaAI/EvoLLM-JP-A-v1-7B с помощью LazyMergekit и метода slerp. Модель содержит 7,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и диалогового использования на японском и английском языках, унаследованных от базовой модели RakutenAI. В README указана конфигурация слияния и формат весов bfloat16; в метаданных файловый формат репозитория обозначен как safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

TigerBot 13B Chat v6 — диалоговая языковая модель семейства Llama от TigerResearch, предназначенная для генерации текста в формате чата. Модель содержит 13 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на китайском и английском языках. Веса представлены в формате safetensors; для использования в README приведены варианты запуска через Transformers и код TigerBot. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает конкретных ограничений качества или результатов оценки.

Модель skshmjn/unsloth_llama-3.2-3B-instruct-uncenssored — дообученная разговорная языковая модель семейства Llama 3.2, созданная skshmjn на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Доступна по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведений о составе обучающих данных или оценке качества.

vigostral-7b-chat-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — диалоговая языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и vigostral-7b-chat методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, представлена в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и ответы в чате; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов и выполнения инструкций на французском языке. В README указаны базовая модель, вторая модель-источник, диапазоны слоёв и параметры слияния. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Xmodel-LM — плотная причинная языковая модель на 1,1 млрд параметров, созданная XiaoduoAI и обученная с нуля примерно на 2 трлн токенов китайского и английского текста. Модель построена на архитектуре XmodelForCausalLM, работает с текстом и имеет контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации китайского и английского текста, диалогов, ответов на вопросы и рекламных текстов, а также для адаптации под прикладные задачи. Компактный размер подходит для сценариев, где важны скорость и развёртывание на устройствах с ограниченными ресурсами. В README приведены сравнительные результаты на нескольких тестах рассуждения; арифметика и программирование названы слабыми сторонами. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. Она не прошла выравнивание с помощью RLHF, поэтому может выдавать предвзятый или вредоносный текст; перед применением в продуктивных сценариях рекомендуется модерация. Знания ограничены данными предобучения примерно до марта 2024 года, доступа к интернету нет, а доля китайских токенов составляла около 15%, поэтому для китайских специализированных текстов она уступает моделям, обученным преимущественно на китайском языке.

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизация выполнена bartowski на основе llama.cpp, релиз b3772. Модель предназначена для диалоговых приложений, генерации текста и выполнения инструкций, включая работу со структурированными данными. Модель поддерживает контекст до 128 тысяч токенов с настройками YaRN RoPE и генерацию до 8 тысяч токенов. Для обучения использован набор данных объёмом 18 триллионов токенов. Заявлена поддержка более 29 языков, включая английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. К сильным сторонам относятся длинный контекст, многоязычность и улучшенное понимание и формирование структурированных данных; конкретные ограничения производительности и требования к ресурсам в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Использование Community Model предоставляется сторонним сообществом; LM Studio не является разработчиком и не гарантирует точность, безопасность или пригодность результатов. Как и другие генеративные модели, она может создавать неточный, вредный или неподходящий контент.

AI21 Jamba 1.5 Large — большая инструкционная языковая модель компании AI21 с гибридной архитектурой Jamba, объединяющей блоки Transformer и Mamba/SSM. В карточке указаны 94 млрд активных параметров и 398 млрд параметров всего; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и контекст до 256 тысяч токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и деловых сценариев: генерации ответов на основе документов, работы с длинными материалами, вызова инструментов и выдачи структурированных результатов, включая JSON. Авторы заявляют о высокой скорости вывода и качестве на тестах, однако показатели приведены в карточке разработчика и не гарантируют результат на конкретных данных. Поддерживаются английский, испанский, французский, португальский, итальянский, нидерландский, немецкий, арабский и иврит. Модель доступна по Jamba Open Model License, которая допускает исследовательское и коммерческое использование на её условиях. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы; README рекомендует CUDA и описывает запуск на узле с восемью GPU по 80 ГБ, а для Transformers — 8-битную квантизацию с оговоркой о блоках Mamba.

LFM2-24B-A2B — универсальная инструктивная языковая модель компании Liquid AI из семейства LFM2, предназначенная для локального развёртывания на устройствах и компьютерах. Это гибридная архитектура MoE с 24 млрд параметров, из которых активны около 2,3 млрд на токен; в метаданных указано 3,4 млрд параметров. Модель имеет 40 слоёв: 30 сверточных и 10 attention-слоёв, поддерживает контекст до 128 000 токенов и работает через Transformers. Для хранения весов используется safetensors. Модель подходит для диалогов, вызова инструментов, локальных RAG-систем, суммаризации документов и ответов на вопросы. Её можно использовать для приватных сценариев на собственном оборудовании, включая поддержку клиентов и многошаговые агентные процессы. Заявлена поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского, испанского и португальского языков. Разработчик не рекомендует модель для программирования; она не использует цепочки рассуждений в ответах. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой репозитория.

Gemma 3n E4B — мультимодальная генеративная модель Google с открытыми весами, предназначенная для эффективной работы на устройствах с ограниченными ресурсами. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; карточка описывает запуск через библиотеку Transformers. Модель содержит 8 млрд параметров, но благодаря выборочной активации параметров и выгрузке редко используемых матриц рассчитана на объём памяти, сопоставимый с обычной моделью на 4 млрд параметров. Архитектура MatFormer позволяет использовать вложенную подмодель E2B и создавать варианты других размеров методом Mix-and-Match. Обучение охватывает более 140 разговорных языков. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и суммаризации текста, анализа изображений и видео, транскрибирования и перевода речи. Возможны предвзятые, фактически неверные или устаревшие ответы; модель может испытывать трудности с нюансами языка и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; условия использования определяются лицензией Gemma.

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8 — квантизированная версия языковой модели Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, разработанная Neural Magic. Модель предназначена для коммерческого и исследовательского использования, прежде всего для диалоговых ассистентов и генерации текста. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки, однако в документации отдельно указано ограничение на использование неанглийских языков. Модель имеет архитектуру Meta-Llama-3.1 и размер 70B параметров. Веса и активации линейных слоёв внутри трансформерных блоков квантизированы в формат FP8 с симметричной потензорной схемой; квантизация уменьшает объём хранения и требования к GPU-памяти примерно на 50%. Оптимизированная версия сохраняет близкие результаты базовой модели: средний балл OpenLLM составляет 84,29 против 84,40 у неквантизированной версии. Для развёртывания рекомендуется vLLM, включая режим, совместимый с OpenAI API. К ограничениям относятся возможное снижение качества относительно полной точности, отсутствие указанного в README размера контекстного окна и формальное требование соблюдать применимое законодательство. Модель распространяется по лицензии llama3.1; релиз версии 1.0 состоялся 23 июля 2024 года.

Vikhr-YandexGPT-5-Lite-8B-it — инструктивная языковая модель команды Vikhr, созданная дообучением YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain методом SFT. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Она рассчитана прежде всего на русский язык и также поддерживает английский; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы и генерацию ответов с опорой на предоставленные документы в RAG-сценариях. Для обучения использованы датасеты GrandMaster-PRO-MAX и Grounded-RAG-RU-v2. В режиме RAG требуется системный промпт GROUNDED_SYSTEM_PROMPT; модель может дополнять сведения из документов собственными знаниями. В карточке также отмечен низкий уровень безопасности ответов и возможность дефектов генерации при высокой температуре. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой модели.

Flan-UL2 — текстовая encoder-decoder модель Google на архитектуре T5 с 7,6 млрд параметров. Она основана на контрольной точке UL2 и дообучена на коллекции Flan с формулировками задач в виде инструкций. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена для выполнения разнообразных текстовых задач по инструкциям, включая генерацию и продолжение текста, ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения и классификацию. Она поддерживает обучение на нескольких примерах в контексте и не требует специальных mode tokens UL2. README приводит контекстное поле 2048 токенов; метаданные указывают native context в 512 токенов. Flan-UL2 сочетает предварительное обучение UL2 с инструкционной настройкой Flan и рассчитана на широкий круг задач обработки естественного языка. Для запуска на GPU авторы рекомендуют загрузку в 8-битном режиме для снижения потребления памяти. Это крупная модель, поэтому для инференса нужны значительные вычислительные ресурсы; опубликованные оценки не гарантируют качество на каждом отдельном сценарии.

Llama-2-7B-32K-Instruct — диалоговая языковая модель Together Computer, дообученная на основе Llama-2-7B-32K на наборах инструкций и диалогов. Она предназначена для генерации ответов в чате, следования инструкциям, суммаризации длинных текстов и ответов на вопросы по нескольким документам. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указан английский язык. Для дообучения использовались 19 тысяч диалогов, BookSum и данные для вопросов по нескольким документам. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2. В опубликованной оценке модель показала результаты на Alpaca Eval, суммаризации BookSum и многодокументном QA. Как и другие языковые модели, она может давать неточные или предвзятые ответы; опубликованные результаты оценки не гарантируют качество для конкретного применения.

Карточка модели florentin-one/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k на Hugging Face совпадает с карточкой WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k, поэтому описание составлено по ней. WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

WeMake/Llama-3-8B-Instruct-V41-1048k — разговорная языковая модель WeMake на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Модель создана на основе gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k и meta-llama/Meta-Llama-3-8B; в карточке указано, что она объединяет их с настройками WeMake V41 и обучалась методом WeMake ICU. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — llama3. Модель предназначена для диалоговых агентов, создания текстов, анализа данных и извлечения выводов. Заявлены учёт эмоционального контекста, согласование ответов с человеческими ценностями и поддержка нескольких языков. Максимальная длина контекста — 1 048 576 токенов, однако карточка не приводит независимых оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки помимо английского в метаданных. Перед использованием следует проверять точность и уместность ответов; заявления об эмоциональном интеллекте и согласовании приводятся разработчиком.

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Sakalti/ultiima-72B — слитая языковая модель автора Sakalti на архитектуре Qwen2, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-72B и Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель на 71,5 млрд параметров в формате safetensors с контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, а карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель поддерживает множество языков, среди которых английский, китайский, русский, французский, испанский, немецкий, японский, арабский и хинди. Её можно применять для диалоговых ассистентов, генерации текстов и ответов на инструкции. Карточка указывает лицензию «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией и правилами репозитория; конкретные ограничения применения в карточке не описаны.

meta-llama/Llama-3.1-405B-FP8 — крупная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Она предназначена для генерации текста и может применяться в задачах обработки естественного языка, включая создание и преобразование текстового контента. Модель ориентирована на английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Из доступных данных следует, что модель содержит 405 миллиардов параметров и представлена в формате FP8. Архитектура, максимальная длина контекста, поддерживаемые модальности помимо текста и подробные сведения о сильных сторонах в README не указаны. Большой размер модели потенциально обеспечивает высокую способность к обработке сложных языковых задач, но также предполагает значительные требования к вычислительным ресурсам; конкретные требования и ограничения по производительности не приведены. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License от Meta. Лицензия разрешает использовать, воспроизводить, распространять, изменять материалы и создавать производные работы на установленных условиях. При распространении необходимо сохранять текст лицензии и уведомление об атрибуции, указывать «Built with Llama», соблюдать Acceptable Use Policy и применимое законодательство. Для продуктов или сервисов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

m8than/gemma-3-12b-it-lenientchatfix — мультимодальная разговорная модель сообщества на архитектуре Gemma 3, дообученная на предобученной модели Google google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; объём модели — 12 млрд параметров. Карточка описывает возможности семейства Gemma 3: контекст до 128 тыс. токенов и поддержку более 140 языков. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы по изображениям и тексту, суммаризации и генерации текста. Её можно использовать для извлечения сведений из изображений, создания черновиков и разговорных интерфейсов. Название указывает на вариант с более lenient-настройкой поведения, но README не уточняет, как она реализована и оценивалась. К ограничениям относятся возможные фактические ошибки, смещения в ответах и трудности с неоднозначными запросами и сложными задачами. В метаданных указана лицензия Gemma; использование регулируется её условиями и политикой запрещённого использования Gemma.

coder3101/gemma-3-27b-it-heretic-v2 — мультимодальная чат-модель на архитектуре Gemma 3, созданная дообучением Google/gemma-3-27b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; подходит для диалога, ответов на вопросы по изображениям, извлечения визуальной информации, суммаризации и других задач генерации текста. В README указаны контекст до 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков для семейства Gemma 3. Метаданные отмечают модель как uncensored/abliterated, поэтому для приложений с пользовательским контентом следует самостоятельно оценивать безопасность ответов. Лицензия — Gemma.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. Базой слияния служила bunnycore/LLama-3.1-8B-Matrix; также в объединение вошли akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и refuelai/Llama-3-Refueled. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 131072 токена. В составе объединения есть англоязычная инструктивная модель Refuel AI, предназначенная для генерации текста, классификации, извлечения атрибутов и разрешения сущностей. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bigscience/mt0-xxl — многоязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience. Это дообученная версия mT5-XXL, обученная следовать инструкциям на смеси кросс-языковых задач xP3; архитектура — encoder-decoder MT5ForConditionalGeneration, размер — 6,7 млрд параметров. Модель предназначена для выполнения задач, сформулированных на естественном языке, в том числе перевода, ответов на вопросы, классификации тональности и создания текстов. Она поддерживает генерацию с нуля и переносит навыки на ранее не встречавшиеся задачи и языки; среди языков карточки указаны английский, французский, испанский, арабский, японский, корейский и другие. Качество ответов зависит от формулировки запроса: полезно явно обозначать границы входного текста, задачу и желаемый язык ответа, а также предоставлять контекст. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Для запуска используются Transformers и веса PyTorch/Safetensors.