III.5Управление персоналом и организацией

Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF — большая языковая модель, разработанная NVIDIA Corporation и представленная в GGUF-формате сообществом Unsloth на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на пользовательские запросы, решения задач с рассуждением и без него, а также для коммерческих приложений. Она может сначала формировать рассуждение, а затем итоговый ответ; режим рассуждений настраивается через chat template. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 attention-слоёв. Всего предусмотрено 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена. Каждый MoE-слой содержит 128 экспертов и одного общего эксперта, при этом на токен активируются 5 экспертов. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. В README размер контекста и точные параметры GGUF-квантизации не указаны. Сильными сторонами модели являются сочетание режимов рассуждения и обычной генерации, разреженная MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров и многоязычная поддержка. Включение промежуточных рассуждений обычно повышает качество на сложных запросах, тогда как отключение рассуждений может немного снижать точность. Ограничениями являются отсутствие в предоставленных данных подробных результатов тестирования, сведений о размере контекста и характеристик конкретной GGUF-квантизации. Модель разрешена для коммерческого использования на условиях NVIDIA Open Model License.

Llama3-ChatQA-1.5-8B — разговорная языковая модель NVIDIA для ответов на вопросы в диалоге и генерации с дополнением извлечёнными сведениями (RAG). Она дообучена на базе Llama 3 и содержит дополнительные данные для улучшения ответов по документам, работы с таблицами и арифметических вычислений. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров, архитектура Llama с плотной причинной языковой моделью, формат safetensors и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для сценариев, где вопрос сопровождается контекстом: документ можно передать целиком, если он помещается в контекст, либо предварительно извлечь релевантные фрагменты для длинных документов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. В README приведены результаты оценки на наборах для conversational RAG, включая Doc2Dial, QuAC и QReCC. Модель является дообучением NVIDIA Llama3-ChatQA-1.5-8B. Чекпойнты были первоначально обучены с Megatron-LM и конвертированы в формат Hugging Face. Лицензия — Llama 3 Community License. Результаты зависят от качества переданного контекста или поиска; заявленные улучшения арифметики и таблиц не гарантируют точность в каждом запросе.

Llama-SEA-LION-v3-70B-IT — языковая модель с настройкой по инструкциям, разработанная командой Products Pillar организации AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям и общения на английском и языках Юго-Восточной Азии. В README перечислены бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, яванский, кхмерский, лаосский, малайский, сунданский, тамильский, тайский и вьетнамский; настройка по инструкциям проводилась на английском, индонезийском, яванском, сунданском, тамильском, тайском и вьетнамском. Среди проверявшихся задач — ответы на вопросы, анализ тональности, выявление токсичности, перевод и суммаризация. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или вымышленные сведения и непоследовательно рассуждать. В README также отмечено, что релиз не прошёл настройку безопасности, поэтому для ответственных сценариев пользователям следует самостоятельно применять меры безопасности и проверять результаты.

Карточка модели CollectionStudio/Trinity-Large-Preview на Hugging Face совпадает с карточкой arcee-ai/Trinity-Large-Preview, поэтому описание составлено по ней. Trinity-Large-Preview — разговорная модель Arcee AI на архитектуре разреженного Mixture-of-Experts (MoE), созданная на основе Trinity-Large-Base и прошедшая лёгкое дообучение для диалога. В README указано около 398 млрд параметров всего и примерно 13 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога приводят размер 8,7 млрд параметров. Модель обучалась на более чем 17 трлн токенов, а этап настройки инструкций охватил 20 млрд токенов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием интерфейса вызова инструментов. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Доступны варианты запуска через Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Карточка приводит неоднозначные результаты бенчмарков: модель выше Llama 4 Maverick на MMLU, но ниже на MMLU-Pro и GPQA-Diamond. Это preview-чекпойнт, который проходит активное обучение с подкреплением, поэтому качество может меняться. Указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Карточка модели Jinstudio/VibeVoice-ASR-HF на Hugging Face совпадает с карточкой microsoft/VibeVoice-ASR-HF, поэтому описание составлено по ней. VibeVoice-ASR — мультиязычная модель Microsoft для распознавания речи, доступная в версии, совместимой с Transformers. Она принимает аудио и формирует транскрипцию с текстом, временными метками и указанием говорящего; также можно передавать контекстные подсказки, например имена или специальные термины, чтобы помочь распознаванию.

ALIA-40b-instruct-2605 — инструкционная версия многоязычной языковой модели ALIA, разработанная командой BSC-LT. Это плотная decoder-only модель семейства Llama с 38,3 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на работу через Transformers. Контекст модели — до 163 840 токенов. Модель предназначена для диалога и выполнения текстовых инструкций: она генерирует и суммирует тексты, отвечает на вопросы и переводит. Улучшены следование инструкциям и системным подсказкам, форматирование ответов, многоходовый диалог и работа с длинным контекстом. Постобучение в основном ориентировано на испанский, каталанский, баскский, галисийский и английский языки; качество для других языков не гарантируется. Модель находится в разработке и не прошла этап выравнивания безопасности. Она не поддерживает нативный вызов функций и не предназначена для автономного выполнения задач; сложные рассуждения, математику и код следует проверять. Авторы рекомендуют температуру генерации 0–0,2 без штрафа за повторы. Лицензия — Apache-2.0.

GKA-primed-HQwen3-8B-Instruct — инструктивная гибридная языковая модель, созданная командой Hybrid Model Factory на основе Qwen3-8B. В архитектуре 18 слоёв Attention и 18 слоёв Gated KalmaNet (GKA), слоя пространства состояний, вдохновлённого фильтром Калмана. Модель содержит около 7,6 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов; доступны веса в формате Safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям, в том числе при работе с длинным контекстом. По данным авторов, замена половины слоёв внимания на GKA сокращает потребность в растущем KV-кэше и может ускорить инференс на длинных последовательностях, сохраняя качество, близкое к базовой модели. Параметр num_iter позволяет настраивать вычислительные затраты GKA во время инференса. Это не модель рассуждений и она не поддерживает вызов инструментов. Основанные на README сведения о языках Qwen3 не уточняют полный перечень языков именно этого чекпойнта. Лицензия — Apache 2.0.

Llama-Express.1-Tiny — компактная текстовая языковая модель, разработанная prithivMLmods на основе Meta Llama 3.2 1B Instruct и дообученная на наборах данных с длинными цепочками рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 1,2 млрд параметров; для запуска карточка рекомендует Transformers версии 4.43.0 или новее. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, следования инструкциям, суммаризации и сценариев поиска с последующим извлечением и обобщением сведений. Она принимает текст и генерирует текст; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Английский указан в языковых метаданных, а описание заявляет многоязычное применение без перечисления остальных языков. Карточка заявляет оптимизацию для длинных рассуждений и диалогов, но не приводит независимых оценок качества. Возможны предвзятые или неуместные ответы, снижение качества на малоресурсных языках и ухудшение результатов при неоднозначных запросах или очень длинном контексте; модель не получает актуальные сведения из интернета сама по себе. Лицензия — Llama 3.2.

LwQ-30B-Instruct — инструкционно настроенная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная prithivMLmods на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. В метаданных указаны 32,3 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM, библиотека Transformers и контекст 2048 токенов. Модель предназначена для многоязычного диалога, следования инструкциям, математических рассуждений и решения задач с учетом контекста; также может создавать тексты, краткие изложения и ответы на вопросы. В карточке заявлено обучение на синтетических наборах данных для рассуждений и настройка для инструкционного взаимодействия. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают английский язык, а README заявляет многоязычное применение без перечисления конкретных языков. Указанная лицензия — llama3.1. Среди ограничений отмечены возможные ошибки в сложных рассуждениях и узких темах, различия качества между языками, смещения, чувствительность к неоднозначным инструкциям и ограниченное контекстное окно.

Zero-Mistral-24B — текстовая большая языковая модель, разработанная ZeroAgency.ru и дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503. В отличие от базовой модели, в этой версии удалены возможности работы с изображениями. Модель рассчитана прежде всего на русский и английский языки; для обучения использовались Big Russian Dataset и собственный набор данных Shkolkovo.online. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, математические задачи и рассуждения. По данным карточки, она сохраняет контекст до 128 тысяч токенов и имеет 23,4 млрд параметров. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF, включая BF16, F16 и квантованные версии. Для запуска описана поддержка Transformers, vLLM и llama.cpp. Лицензия — MIT. Разработчики отмечают хорошие математические навыки и некоторые способности к рассуждению; результаты тестов приведены в карточке. Карточка не содержит подробных сведений о характерных ошибках или систематических ограничениях качества.

A.X 4.0 — большая языковая модель SK Telecom для понимания корейского языка и применения в корпоративной среде. Репозиторий skt/A.X-4.0 содержит плотную авторегрессионную модель семейства Qwen2, с классом Qwen2ForCausalLM и весами в формате safetensors; README указывает, что модель основана на Qwen2.5 и дополнительно обучена на крупных корейских наборах данных. Метаданные каталога указывают 71,1 млрд параметров, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов, понимания длинных документов и текстовых задач на корейском языке; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. README сообщает о результатах на корейских тестах KMMLU и CLIcK и об экономном использовании токенов при обработке корейского текста. В карточке также упомянута облегчённая версия A.X 4.0 Light, но этот репозиторий содержит основную модель. Для запуска README указывает Transformers версии 4.46.0 или новее; для использования вызова инструментов через vLLM — версии 0.6.4.post1 или новее. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

GPT-4.1 nano — компактная модель OpenAI из семейства GPT-4.1, предназначенная для задач с низкой задержкой и низкой стоимостью. Карточка описывает её как самую быструю и дешёвую модель в серии и указывает контекстное окно в 1 миллион токенов. Модель подходит для сценариев, где важны скорость и экономичное выполнение задач, требующих обработки текста. Данных о конкретных возможностях, поддерживаемых языках, архитектуре и лицензии в предоставленных источниках нет.

ApolloRaines/Llama-3.3-8B-Instruct-128K-Jbliterated — доработанная командой ApolloRaines модель на архитектуре Llama 3.3 для диалогов и генерации текста. Она создана на основе shb777/Llama-3.3-8B-Instruct-128K с применением jBlaze precision neural surgery; изменены все 32 слоя. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для общения и генерации текста с длинным контекстом. В карточке заявлена настройка на снижение отказов: в тесте Heretic на 100 запросах авторы сообщили о нуле настоящих отказов и двух ложных срабатываниях. Авторы также описывают выпуск как демонстрационную версию с намеренно сниженной силой возможностей, а не полную версию продукта. Заявления о скорости и результатах теста относятся к сведениям карточки модели. Поддерживаемые языки по метаданным: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Лицензия — Llama 3.1 Community License; применяйте модель с учётом её условий и ограничений.

BLOOMZ-3B — многоязычная языковая модель BigScience, дообученная на BLOOM для выполнения инструкций на основе естественно-языковых запросов. Она предназначена для генерации ответов и выполнения задач без примеров, в том числе перевода, классификации тональности, подбора поисковых запросов и объяснения понятий. Модель использует плотную авторегрессионную архитектуру BLOOM с 3 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов; принимает текст и генерирует текст. Обучение проводилось на многоязычной смеси задач xP3, а лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0. Модель поддерживает широкий набор языков, включая английский, французский, испанский, китайский, арабский, хинди и другие языки из предобучения BLOOM и дообучения xP3. Её сильная сторона — выполнение разнообразных инструкций и обобщение на задачи, которых не было в обучении. Качество зависит от формулировки запроса: рекомендуется явно обозначать границу входного текста и задавать желаемый язык ответа. Модель может продолжать исходный текст вместо ответа, если запрос сформулирован неоднозначно.

Giraffe-13b-32k-v3 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer/Llama, разработанная Abacus.AI. Она дообучена на базе Llama 2 13B для работы с контекстом до 32 768 токенов: длинный контекст получен с помощью интерполяции, затем модель дополнительно настроена на выполнение инструкций с использованием ShareGPT и Orca-Chat. В метаданных указано 12,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых задач по инструкциям. Длинное окно контекста подходит, например, для ответов на вопросы по объёмным документам и предоставленным результатам поиска; разработчик также сообщает об улучшении рассуждений и математических способностей на бенчмарках. Поддерживаемый язык в карточке явно не перечислен. Модель распространяется по лицензии Llama 2 Community License. Разработчик предупреждает, что безопасность модели не оценивалась, и позиционирует её для исследований и экспериментов; результаты могут содержать ошибки.

ThomasBaruzier/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF — это инструкционная языковая модель семейства Llama 3.2, представленная в формате GGUF. По идентификатору модели, она основана на версии с примерно 3 миллиардами параметров и предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях. Базовая разработка Llama 3.2 принадлежит Meta, а данный вариант опубликован пользователем ThomasBaruzier. Модель предназначена для задач текстовой генерации, ответов на вопросы, диалогов, преобразования и обобщения текста, а также других сценариев, где требуется компактная instruction-tuned LLM. В карточке заявлены языки English, German, French, Italian, Portuguese, Hindi, Spanish и Thai. Архитектура, точный размер контекста, конкретный тип квантования и поддерживаемые модальности в README не указаны; формат GGUF обычно используется для локального инференса, но параметры конкретной сборки здесь не описаны. К сильным сторонам относятся относительно небольшой размер, инструкционная настройка и многоязычная ориентация, что может упростить локальный запуск и интеграцию в приложения с ограниченными ресурсами. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных результатов оценивания, сведений о качестве на отдельных языках и характеристик производительности; как и другие генеративные модели, она может ошибаться и требует проверки результатов. Модель распространяется по Llama 3.2 Community License Meta с требованиями к атрибуции, маркировке продуктов, соблюдению Acceptable Use Policy и специальным условиям для организаций с более чем 700 миллионами месячных активных пользователей.

Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B — инструктивная языковая модель AI Singapore для диалога и выполнения разнообразных текстовых задач с учётом языков и контекста Юго-Восточной Азии. Она дообучена на базе aisingapore/Nemotron-SEA-LION-v4.8-120B-A12B-Base с помощью SFT и онлайн-дистилляции по собственным ответам модели; архитектура сочетает Mamba2, Transformer и MoE. В метаданных указано 6,6 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, многоходового диалога, следования инструкциям, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и других текстовых задач. Она рассчитана на английский, бирманский, индонезийский, филиппинский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Модель не выравнивалась по безопасности; её устойчивость к состязательным запросам не проверялась. Возможны галлюцинации, нерелевантные ответы и несогласованность, поэтому результаты следует проверять; для прикладного использования разработчикам рекомендуется самостоятельно настроить меры безопасности.

VibeVoice-ASR — модель Microsoft для распознавания речи и формирования структурированных расшифровок. Она принимает аудио и в одном проходе обрабатывает записи длительностью до 60 минут, указывая распознанный текст, временные метки и говорящих. Модель также поддерживает пользовательские ключевые слова для имён, терминов и другой специальной лексики. Модель рассчитана на многоязычную речь: README заявляет поддержку более 50 языков, автоматическое определение языка и переключение между языками в ходе записи. По данным карточки, модель построена на плотной архитектуре семейства VibeVoice, использует Transformers и хранит веса в формате safetensors. Указанная лицензия — MIT. Модель подходит для расшифровки длинных записей, где важны привязка реплик ко времени и разделение по говорящим. README заявляет обработку до 60 минут в пределах контекста 64K токенов; фактическое качество распознавания может зависеть от языка, акустики и предметной лексики.

Yi-34B-Chat — чат-модель для генерации текста, разработанная 01.AI. Она входит в серию Yi, обученную с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов и рассчитанную прежде всего на работу с английским и китайским языками. Модель использует плотную архитектуру Transformer семейства Llama, класс LlamaForCausalLM, и содержит 33,9 млрд параметров; при этом она не является производной от Llama и не использует её веса. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, понимания текста, чтения и рассуждений на здравом смысле. В карточке приведены результаты сравнений, актуальные на конец 2023 — начало 2024 года; они не гарантируют качество на других задачах и данных. Контекст составляет 4096 токенов. Для локального запуска руководство приводит пример с ускорителем A800 на 80 ГБ; фактические требования зависят от способа развёртывания и точности весов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Aya 23 — открытая по весам мультиязычная instruction fine-tuned модель, разработанная Cohere For AI и основанная на семействе моделей Command. В каталоге cortexso/aya доступны варианты с 8 и 35 млрд параметров. Модель предназначена для генерации и понимания текста на 23 языках, а также для задач машинного перевода и других мультиязычных сценариев. К сильным сторонам Aya 23 относятся широкий языковой охват и ориентация на выполнение инструкций; среди поддерживаемых языков указаны арабский, китайский, английский, испанский, хинди и вьетнамский. README не содержит сведений о длине контекста, точной архитектуре, мультимодальности или количественной оценке ограничений, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющимся данным. Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-4.0, допускающей использование с ограничениями, включая некоммерческий характер лицензии.

BgGPT-Gemma-3-12B-IT — плотно-архитектурная мультимодальная модель семейства Gemma 3, разработанная INSAIT и дообученная на базе google/gemma-3-12B-it для болгарского языка. Она принимает текст и изображения, поддерживает диалоговый режим и предназначена для следования инструкциям, многоходовых бесед, ответов на вопросы и понимания изображений в контексте с текстом. Модель содержит 12 млрд параметров и имеет заявленную эффективную длину контекста 131 тыс. токенов. Данные предварительного обучения охватывают период до мая 2025 года, а инструкционное дообучение — до октября 2025 года. Карточка указывает поддержку болгарского и английского языков; веса опубликованы в формате safetensors для Transformers. Лицензия Gemma.

Gemma-SEA-LION-v3-9B — языковая модель, разработанная Products Pillar команды AI Singapore при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, созданная продолжением предобучения Google Gemma 2 9B примерно на 200 млрд токенов. Она предназначена для генерации текста на английском и языках Юго-Восточной Азии: бирманском, китайском, филиппинском, индонезийском, кхмерском, лаосском, малайском, тамильском, тайском и вьетнамском. Контекст модели составляет 8192 токена. Модель подходит для генерации ответов и текстов, вопросов и ответов, анализа тональности и токсичности, перевода, суммаризации, причинных рассуждений и естественно-языкового вывода. Карточка сообщает об оценке на SEA-HELM, но не приводит в предоставленном тексте конкретные результаты. Модель не прошла выравнивание по безопасности, поэтому при использовании нужны собственные проверки и меры безопасности. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Gemma Community License.

LFM2.5-8B-A1B-Q4_K_M-dequant-bf16 — вариант модели LFM2.5-8B-A1B от Liquid AI, основанный на LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-Base. Это текстовая MoE-модель для генерации ответов и работы в роли локального помощника. Карточка указывает 8,3 млрд параметров всего и около 1,5 млрд активных; метаданные репозитория указывают 1,6 млрд параметров. Модель использует гибридную архитектуру с 24 слоями и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для следования сложным инструкциям, агентных сценариев, вызова инструментов, структурированных ответов и многоязычных помощников, в том числе на устройствах с локальным инференсом. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, португальский и итальянский. Карточка не рекомендует её для интенсивного программирования и фактологических ответов без поиска по источникам. Указана лицензия other; конкретные условия следует проверять в файлах репозитория. Имя модели указывает на вариант Q4_K_M, деквантизированный в bf16, но метаданные форматов перечисляют safetensors.

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.3 — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная Magpie-Align и дообученная на базе Meta-Llama-3-8B. Модель прошла supervised fine-tuning на наборах Magpie с данными на английском и китайском языках, а затем дополнительное обучение предпочтениям методом DPO на наборе UltraFeedback. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации ответов на инструкции и рассуждений; китайские инструкции включены в обучающие данные. В карточке приведены результаты на Alpaca Eval 2, Arena Hard, WildBench и Zero-Eval GSM, однако они не гарантируют аналогичного качества на других задачах или языках. Для работы рекомендуется официальный шаблон чата Llama 3. Лицензия — Meta Llama 3 Community License.

vikash06/llama-2-7b-small-model-new — дообученная на небольшой выборке модель семейства Llama 2, опубликованная автором vikash06. Она предназначена для генерации текста и прямого использования в задачах творческого письма, ответов на вопросы по предоставленному отрывку и общих знаний, суммаризации, извлечения информации и классификации. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 6,6 млрд параметров; максимальный контекст — 4096 токенов. Автор описывает обучение на экспериментальной основе для изучения эффекта более длительного обучения на небольшом наборе данных. В README указаны 1000 примеров для каждой категории и результаты оценки на бенчмарках HellaSwag и AI2 Reasoning Challenge. Это экспериментальная модель; результаты бенчмарков не гарантируют качество в иных сценариях. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — MIT.

Llama-SEA-LION-v3-8B — многоязычная языковая модель AI Singapore, разработанная командой Products Pillar при финансировании Национального исследовательского фонда Сингапура. Это плотная авторегрессионная decoder-модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, созданная продолжительным предобучением Llama-3.1-8B-Instruct примерно на 200 млрд токенов. Она рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии с языками Юго-Восточной Азии, а также английским и китайским. Поддерживаются бирманский, китайский, английский, филиппинский, индонезийский, кхмерский, лаосский, малайский, тамильский, тайский и вьетнамский языки; контекст модели составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, анализа тональности, выявления токсичности, перевода, краткого пересказа, рассуждений и выполнения инструкций на поддерживаемых языках. В карточке приведены оценки на SEA-HELM и SEA-IFEval, включая проверку соблюдения ограничений и ответа на нужном языке. Модель использует архитектуру и токенизатор Llama 3.1; метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия — Llama 3.1 Community License, условия которой следует учитывать при использовании и распространении модели.

llm-jp-4-8b-instruct — японская и англоязычная языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это плотная модель семейства Llama с 7,8 млрд параметров по метаданным и контекстом до 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на японском и английском языках. Она прошла предварительное и промежуточное обучение на суммарно 11,7 трлн токенов, а затем дообучение методом SFT; вариант instruct не проходил DPO. Шаблон чата совместим с форматом ответов OpenAI Harmony, но для корректной токенизации требуется токенизатор из репозитория. Разработчики предупреждают, что модели находятся на раннем этапе исследований и разработок и не были настроены для надёжного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-12B-A2B-FP8 — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов, созданная на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью постобучения Elastic. Репозиторий содержит FP8-веса эластичной модели с вложенными вариантами на 30B, 23B и 12B параметров; вариант 12B можно извлечь из общего чекпойнта. Метаданные указывают 946,5 млн параметров, тогда как README описывает вариант как 12B; поэтому размер из метаданных и заявленный размер варианта расходятся. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и других задач генерации текста. Архитектура Nemotron-H объединяет слои Mamba-2, Attention и Mixture-of-Experts; активный вариант 12B использует около 2,0B активных параметров. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. README рекомендует её для коммерческого использования, однако метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия коммерческого применения следует сверить с полным текстом лицензии репозитория.

XpressAI/shisa-v2.1-qwen3-8b-GGUF — GGUF-версия модели Shisa V2.1 Qwen3 8B, разработанной компанией Shisa.AI. Это двуязычная разговорная модель общего назначения, ориентированная прежде всего на японский язык при сохранении устойчивых возможностей в английском. Модель предназначена для локального и периферийного использования, генерации текста, диалоговых приложений, следования инструкциям, перевода и других японско- и англоязычных задач. Модель содержит 8 млрд параметров и относится к семейству на базе Qwen3. Заявленная длина контекста составляет 32K или 128K токенов в зависимости от конфигурации. В обучении использовались обновлённые данные Shisa V2.1, включая материалы для улучшения следования инструкциям, перевода, вежливости и других специфических аспектов японского языка; применялись дообучение SFT и DPO, а для некоторых моделей семейства также объединение моделей и этапы RL. Внутренние оценки указывают на высокие результаты для своего размера: JA AVG 67,8 и EN AVG 57,8. Сильной стороной модели являются японские языковые возможности, а также сочетание компактного размера с поддержкой английского языка и длинного контекста, что делает её подходящей для локального запуска. Ограничения включают меньший масштаб по сравнению с моделями на 14B и 70B параметров и отсутствие в предоставленных данных подробностей о конкретной GGUF-квантизации, требованиях к ресурсам и мультимодальных возможностях; поэтому модель следует считать текстовой. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

UltraLLaDA — разговорная модель генерации текста, разработанная relaxe-system-lab на основе LLaDA-8B-Base. Лёгкая посттренировочная настройка расширяет поддерживаемый контекст до 128 тысяч токенов и предназначена для понимания и генерации длинных текстов. Модель подходит для диалогов и работы с длинными документами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявлена лицензия MIT. Карточка не сообщает результаты оценок качества или подробности ограничений, поэтому их нельзя оценить по имеющимся сведениям.