III.5Управление персоналом и организацией

FreedomAISVR выпустила GGUF-квантизацию Nex-N2-mini от Nex AGI — мультимодальной агентной модели на архитектуре Mixture-of-Experts. Модель содержит 35 млрд параметров, из которых активируются 3 млрд на токен, и использует 256 маршрутизируемых экспертов, гибридную архитектуру Gated DeltaNet с полным вниманием и 27-слойный визуальный энкодер. Контекст составляет 262 144 токена. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; она предназначена для диалогов, агентных задач и описания изображений. Представлены английский, китайский и другие языки. Веса представлены в NVFP4: заявлены 4,55 бита на вес и эффективный инференс на GPU Blackwell с минимальной потерей качества. Для обработки изображений требуется файл проектора mmproj в F16. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-yi1.5-34b-v21.2-32k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-yi1.5-34b-v21.6-32k-fp16, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy-Yi1.5-34B-v21.6-32K-FP16 — многоязычная чат-модель OpenBuddy для генерации ответов в диалоге. Она основана на плотной архитектуре семейства Llama и содержит 33,9 млрд параметров; репозиторий включает веса Safetensors для Transformers. Модель рассчитана на общение на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста в многоязычных сценариях. В README описан специальный формат запросов и отмечена совместимость с Transformers и vLLM; в названии модели указано 32K, а метаданные сообщают о нативном контексте 131072 токена. Лицензия — Apache 2.0. Разработчики предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендуют использовать модель для медицинских, финансовых, юридических и иных критически важных решений.

OpenBuddy-Yi1.5-34B-v21.6-32K-FP16 — многоязычная чат-модель OpenBuddy для генерации ответов в диалоге. Она основана на плотной архитектуре семейства Llama и содержит 33,9 млрд параметров; репозиторий включает веса Safetensors для Transformers. Модель рассчитана на общение на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском, русском и финском языках. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста в многоязычных сценариях. В README описан специальный формат запросов и отмечена совместимость с Transformers и vLLM; в названии модели указано 32K, а метаданные сообщают о нативном контексте 131072 токена. Лицензия — Apache 2.0. Разработчики предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендуют использовать модель для медицинских, финансовых, юридических и иных критически важных решений.

Wizard-llama3-70B — дообученная компанией feeltheAGI языковая модель на архитектуре Llama 3 с 69,5 млрд параметров. Она основана на meta-llama/Meta-Llama-3-70B и дообучена на открытых наборах данных, включая дополнительные данные по программированию. Модель генерирует текст, следует инструкциям и поддерживает диалоговый шаблон ChatML; заявлены навыки логического рассуждения, программирования и начальные агентные возможности с вызовом функций. Модель рассчитана на англоязычные диалоги, выполнение инструкций, решение логических задач и помощь с кодом. Контекст составляет 8192 токена, формат весов — PyTorch. Разработчик стремился снизить ограничения на генерируемый контент, поэтому ответы могут включать нежелательные или небезопасные материалы. Лицензия — MIT.

Gemini 3.1 Flash Lite Preview — предварительная высокоэффективная модель Google, оптимизированная для сценариев с большим объёмом запросов. По карточке она превосходит Gemini 2.5 Flash Lite по общему качеству и приближается к Gemini 2.5 Flash. Модель предназначена для задач с текстом и изображениями; в метаданных каталога её задача указана как image-text-to-text. Слово Preview указывает на предварительный статус версии. Сведения о размере, длине контекста, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

ISOM-R1-Enterprise-40B — производная Falcon-40B-Instruct, разработанная Prannessh K.V.A. как исследовательская реализация для аналитических рассуждений и анализа длинных документов в корпоративных сценариях. Модель использует плотную авторегрессионную архитектуру Falcon с 60 слоями и Multi-Query Attention; в README заявлено 40 млрд параметров, тогда как метаданные указывают 65 млрд. Для каталога длина контекста составляет 8192 токена, хотя в README приведены теоретические спецификации до 32 768 токенов. Автор описывает ограниченное состояние памяти и изометрические операторы как архитектурные особенности, призванные снизить рост затрат на KV-кэш при длинном контексте. Приведённые оценки названы теоретическими; эмпирическая проверка обработки последовательностей длиной 32K не заявлена. Модель генерирует текст по текстовому запросу, карточка указывает английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch и SafeTensors. Лицензия модели — CC BY-NC-ND 4.0; README отдельно указывает, что базовая Falcon-40B-Instruct распространяется по Apache 2.0.

Карточка модели Sahabat-AI/Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT на Hugging Face совпадает с карточкой begawansemar7/Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT, поэтому описание составлено по ней. Llama-Sahabat-AI-v2-70B-IT — инструктивная языковая модель из семейства Sahabat-AI, разработанная PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk и AI Singapore при соинициировании GoTo и Indosat Ooredoo Hutchison. Это плотная авторегрессионная модель-декодер на архитектуре Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров, дообученная для общения и выполнения инструкций в индонезийском языковом контексте. Она предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы, суммаризации, анализа тональности, перевода, рассуждений и работы с местными языками и культурой Индонезии. Модель принимает текст и генерирует текст. Поддерживает английский, индонезийский, яванский, сунданский, язык батак тоба и балийский. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов по метаданным; README указывает 128k. В оценках использовались бенчмарки IndoMMLU, SEA-HELM, SEA-IFEval и SEA-MTBench, в том числе задания на следование инструкциям и многоходовый диалог. Модель может выдавать галлюцинации, нерелевантные ответы и непоследовательные рассуждения; ответы требуют проверки. Для приложений с повышенными требованиями к безопасности разработчикам следует самостоятельно настраивать меры безопасности. Лицензия — Llama 3.1 Community License.

SJT-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В качестве базовой использована hotmailuser/QwenSlerp2-14B, также в объединение вошла djuna/Q2.5-Veltha-14B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает японский и английский языки и имеет контекст длиной до 131 072 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Typhoon2.5-Qwen3-30B-A3B — инструктивная языковая модель, разработанная OpenTyphoon для генерации ответов на тайском и английском языках. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и вызова инструментов в приложениях на основе чат-моделей. Модель построена на архитектуре Qwen3 как декодерная Mixture-of-Experts с 30 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров. Она поддерживает контекст до 256 тыс. токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Указана лицензия Apache 2.0; для использования README также требует принять условия OpenTyphoon и ознакомиться с уведомлением о конфиденциальности. Модель ещё находится в разработке. Несмотря на защитные ограничения, ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными, поэтому её следует оценивать с учётом конкретного сценария применения.

Whisper-large-v3-turbo Russian Stage AW — это дообученная Coriollon модель распознавания речи на базе openai/whisper-large-v3-turbo. Она специализируется на русском языке, сохраняя поддержку английского, и предназначена для преобразования аудио в текст с пунктуацией и заглавными буквами. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration, размер — 905,2 млн параметров. Модель особенно нацелена на длинные разговорные фрагменты: дообучение уменьшает потерю пунктуации во второй половине длинных реплик и встреч. Для Stage AW указаны совокупный WER 9,07% и рост плотности пунктуации в длинных репликах примерно в 2,7–2,9 раза относительно предыдущей версии. Репозиторий также содержит вариант faster-whisper с квантизацией int8 и вычислениями fp16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ограничения: на короткой чистой речи качество пунктуации может быть ниже, чем у предыдущей версии, а на очень коротких фрагментах короче трёх секунд возможна избыточная пунктуация. Качество распознавания английской речи унаследовано от предыдущей версии и уступает исходной Whisper Turbo.

Bielik-11B-v2.3-Instruct — текстовая генеративная модель с 11 млрд параметров, разработанная SpeakLeash совместно с центром ACK Cyfronet AGH. Это плотная авторегрессионная модель-декодер архитектуры Mistral, предназначенная для диалогов и выполнения инструкций; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель создана преимущественно для работы на польском языке: она понимает запросы и генерирует ответы, а также подходит для разнообразных языковых задач. Версия v2.3 получена линейным слиянием трёх инструкционно дообученных моделей Bielik-11B-v2.0, v2.1 и v2.2 с помощью mergekit. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Разработчики отмечают, что ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятые или оскорбительные формулировки. У модели нет встроенных механизмов модерации, поэтому её ответы требуют проверки, особенно при использовании в сценариях с требованиями к безопасности.

Hasanur525/deed_summarization_mt5_version_1 — дообученная Hasanur525 модель Google mT5-base для суммаризации текстов. Она построена на архитектуре MT5ForConditionalGeneration и содержит 291,2 млн параметров. Многоязычная базовая модель преобразует текст в текст; модель сохранена в формате safetensors. Модель предназначена для создания краткого содержания входного текста. В README приведены метрики на оценочном наборе: Loss 0,5863, ROUGE-1 1,0138, ROUGE-2 0,6875, ROUGE-L 1,0233, ROUGE-Lsum 1,0941 и средняя длина генерации около 288 токенов. Датасет указан как None, поэтому по карточке нельзя установить предметную область обучения или проверить приведённые значения метрик. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает об ограничениях применения или подтверждённых целевых языках; многоязычность относится к базовой модели и сама по себе не подтверждает качество суммаризации на каждом языке.

Higgs Audio v3 8B STT — модель распознавания речи от Boson AI, дообученная методом LoRA на разнообразных наборах данных для ASR. Она принимает монофонический WAV-аудиосигнал с частотой 16 кГц и преобразует речь в текст. Архитектура объединяет замороженный энкодер Whisper-Large-v3 и декодер Qwen3-8B с объединёнными LoRA-весами; общий размер составляет 8,91 млрд параметров. Модель поддерживает режим Thinking для повышения точности. В README приведены результаты на бенчмарке ESB, включая WER 6,23% на AMI, 11,33% на Earnings22 и 9,34% на GigaSpeech. Обучение использовало выборки AMI, SPGISpeech, Earnings22, VoxPopuli, LibriSpeech и TED-LIUM. Метаданные указывают английский язык и лицензию Apache-2.0; опубликованный формат весов — safetensors.

MamayLM-Gemma-2-9B-IT-v0.1 — инструктивная языковая модель INSAIT, института при Софийском университете. Это плотный трансформер-декодер Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для диалога и генерации текста на украинском и английском языках. Модель построена на основе Google Gemma 2 9B и Gemma 2 9B IT: её дополнительно предварительно обучали на 75 млрд токенов украинских и английских данных, а затем дообучили следовать инструкциям на украинских наборах данных. Она ориентирована на ответы на вопросы, рассуждения, суммаризацию и другие текстовые задачи; авторы сообщают о сильных результатах на украинских тестах при сохранении английских возможностей. Распространяется по условиям Gemma Terms of Use.

Voxtral Small 1.0 (24B) 2507 — мультимодальная модель Mistral, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-24B-Base-2501 для работы с аудио и сохранения возможностей текстовой языковой модели. Она принимает аудио и текстовые инструкции и генерирует текст: распознаёт речь, переводит её, отвечает на вопросы по аудиозаписям и составляет их краткие структурированные сводки. Модель поддерживает автоматическое определение языка речи и восемь языков: английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, нидерландский и хинди. Контекст модели составляет 32 тыс. токенов; согласно карточке, она обрабатывает аудио до 30 минут при транскрибации и до 40 минут при анализе. Также заявлена экспериментальная поддержка вызова функций по голосовым инструкциям. Для запуска рекомендуются vLLM или Transformers; обработка на GPU требует около 55 ГБ видеопамяти в bf16 или fp16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

asthrabala/whisper-medium-finetuned — модель автоматического распознавания речи семейства Whisper с 455,8 млн параметров. Она опубликована для использования с библиотекой Transformers и предназначена для преобразования аудиозаписей в текст. Модель подходит для транскрибации голосовых сообщений, интервью, встреч, лекций и других аудиоматериалов. README не содержит сведений о конкретном языке или наборе данных, на котором выполнялось дообучение, поэтому языковую специализацию и качество на отдельных типах аудио определить нельзя. В карточке модели не указаны разработчик, лицензия, результаты оценки, ограничения по применению и подробности обучения. Перед использованием в критически важных сценариях необходимы собственная проверка качества и уточнение условий лицензирования.

CohereLabs/command-a-plus-05-2026-w4a4 — квантизированная версия открытой модели Command A+, разработанная Cohere и Cohere Labs. Модель предназначена для агентных и многошаговых сценариев, задач, требующих рассуждений, корпоративных приложений и многоязычного диалога. Она принимает текстовые и графические входы, а генерирует текст, поэтому может использоваться для общения, анализа изображений, обработки документов и работы с инструментами. Модель содержит 25 млрд активных параметров и 218 млрд параметров всего; в карточке она описана как MoE-модель с поддержкой vision-входов. Контекстное окно составляет до 128K входных токенов. Заявлена поддержка языков, включая английский, русский, китайский, японский, арабский, немецкий, французский, испанский и ряд других. Вариант W4A4 использует 4-битное квантование весов и активаций экспертов MoE, при этом внимание и KV-кэш сохраняются в полной точности; применяется Quantization-Aware Distillation для снижения потерь качества. Главное преимущество варианта W4A4 — меньшие требования к памяти, более высокая скорость и меньшая задержка при сопоставимом с другими вариантами качестве. Для запуска указаны ориентиры от одной GPU NVIDIA B200 или двух H100, а для vLLM требуется версия не ниже 0.25.0 и дополнительная библиотека cohere_melody. Ограничения включают высокие аппаратные требования и необходимость совместимого программного стека. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Cohere Labs Command R+ 08-2024 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с grouped-query attention, разработанная Cohere Labs и Cohere. Модель содержит 104 млрд параметров, поддерживает контекст до 128K токенов и принимает и выдаёт только текст. Она предназначена для диалогов, рассуждений, суммаризации и ответов на вопросы; обучена работать с Retrieval Augmented Generation, приводить цитаты из переданных фрагментов документов и выбирать инструменты для многошагового выполнения задач. Модель обучалась на 23 языках и оценивалась на 10. Список языков обучения включает английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский, японский, корейский, арабский, китайский, русский и другие; метаданные также отмечают поддержку английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского. Для генерации с опорой на документы предусмотрен специальный шаблон промпта, отступление от которого может снизить качество. Для запуска README рекомендует Transformers версии 4.39.1 или выше. Лицензия CC-BY-NC-4.0 требует соблюдения Acceptable Use Policy Cohere Labs и ограничивает коммерческое использование.

Arcee Spark — разговорная языковая модель компании Arcee AI на 7,1 млрд параметров, основанная на Qwen2. По README, её обучали на 1,8 млн примеров, объединили с Qwen2-7B-Instruct и дополнительно улучшили с помощью Direct Preference Optimization (DPO). Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, анализ тональности, решение задач и работу с кодом. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан контекст до 32 768 токенов. README заявляет контекст 128 тыс. токенов, поэтому его длина в источниках расходится. В метаданных перечислены английский, немецкий и арабский языки. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Небольшой размер может упростить локальное развёртывание, однако заявленные в README превосходство над другими моделями, скорость и результаты бенчмарков не следует считать гарантией качества для конкретной задачи.

GLM-4.5 — гибридная языковая модель семейства GLM, разработанная Z.ai и предназначенная для интеллектуальных агентов. Эта версия представлена в репозитории Unsloth и основана на zai-org/GLM-4.5; метаданные указывают 23,4 млрд параметров, архитектуру GLM-4 MoE и формат safetensors. Модель поддерживает генерацию текста и диалог, а интерфейс вызова инструментов позволяет использовать её в агентных сценариях. Контекстное окно — 131 072 токена; среди указанных языков — английский и китайский. Модель рассчитана на рассуждения, программирование и взаимодействие с инструментами; семейство поддерживает режимы с пошаговым рассуждением и быстрыми ответами. Репозиторий распространяется по лицензии MIT, допускающей коммерческое использование и модификацию. В README размер семейства GLM-4.5 указан как 355 млрд общих и 32 млрд активных параметров, но метаданные этого репозитория указывают 23,4 млрд параметров для представленной версии.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V8-70B — языковая модель, дообученная директором по данным Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на основе версии V7. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалога и вызова инструментов. В карточке указано контекстное окно 128 тыс. токенов. Модель усилена для работы на японском, корейском, китайском и английском языках. Среди заявленных сценариев — перевод между этими языками, анализ отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, написание текстов и кода, а также решение математических и логических задач. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, многоязычные данные для разных задач и примеры по математике и логике. Модель основана на V7 и прошла японское SFT, DPO и слияние. Веса опубликованы в формате Safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0. Заявленные возможности и качество описаны в карточке модели и могут зависеть от языка, запроса и способа использования.

Qwen-SEA-LION-v4.5-27B-IT — мультимодальная инструктивная модель AI Singapore для языков Юго-Восточной Азии, дообученная на основе Qwen3.6-27B. Это плотная модель на 27 млрд параметров с гибридной архитектурой Linear и Full Attention и визуальным энкодером; она принимает текст и изображения и генерирует текст. Контекстное окно составляет 262 тыс. токенов. Модель прошла постобучение с дистилляцией и слиянием моделей на наборе SEA-Instruct-2602. Модель предназначена для многоязычного диалога, ответов на вопросы, перевода, суммаризации, рассуждений и работы с изображениями. В карточке заявлена поддержка английского, бирманского, индонезийского, филиппинского, малайского, тамильского, тайского и вьетнамского языков; метаданные также указывают китайский. Доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT. Разработчик предупреждает, что модель может галлюцинировать, давать нерелевантные или непоследовательные ответы и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам. Она не проходила выравнивание по безопасности, поэтому перед использованием следует самостоятельно оценить риски и при необходимости провести дополнительную настройку.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-78B — многоязычная разговорная языковая модель, дообученная специалистом компании Linkbricks на базе MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Это плотная модель семейства Qwen2 с 76,7 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. В README описаны этапы SFT, DPO, ORPO и слияния моделей, а также поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, решения математических и логических задач. Обучение включало многоязычные новостные и wiki-корпуса, а также данные для задач на корейском, японском, китайском и английском языках, включая переводы, суммаризацию и вопросы-ответы. По данным карточки, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит результатов независимых оценок качества. Размер модели требует значительных вычислительных ресурсов для запуска; поддержка конкретных языков и сценариев может различаться по качеству.

MiniMax-M1 — крупная модель рассуждений с открытыми весами, разработанная MiniMax. Она предназначена для генерации ответов и решения задач, требующих многошагового рассуждения и обработки длинного контекста. Модель использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и механизм lightning attention. В доступных сведениях не приведены размер модели, длина контекста, поддерживаемые языки и лицензия, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

LFM2-2.6B-Exp — экспериментальный языковой чекпойнт Liquid AI, построенный на LFM2-2.6B с применением обучения с подкреплением. Модель содержит около 2,4 млрд параметров и предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы, математических задач и диалогов. Она поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки; карточка указывает контекст до 128 000 токенов. Архитектура — гибридная: блоки коротких свёрток сочетаются с блоками группового внимания запросов. Модель поддерживает чатовый шаблон и вызов инструментов. Разработчик отмечает пригодность для агентных сценариев, извлечения данных, RAG, творческого письма и многошаговых диалогов, а также сильный результат на тесте следования инструкциям. Из-за небольшого размера для максимального качества рекомендуется дообучение под узкие задачи; модель не рекомендуется для задач с интенсивным использованием знаний или программирования. Лицензия указана как other, конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

Qwen3.5 Plus (April 2026) — крупная мультимодальная языковая модель Alibaba. Она принимает текст, изображения и видео и формирует текстовые ответы. Заявленное окно контекста составляет 1 млн токенов. Модель предназначена для диалогов и работы с визуальным содержимым, включая анализ изображений и видео. В доступных данных не раскрыты архитектура, число параметров, поддерживаемые языки и условия лицензии, поэтому эти характеристики не указаны.

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, обученная с применением продолженного предобучения на японском языке, SFT и DPO. Контекстное окно составляет 128 тысяч токенов; используется токенизатор базовой модели без расширения словаря. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, написание текстов, программирование, математические и логические задачи. Обучение на японских новостях и вики-корпусах, а также на японских, корейских, китайских и английских данных поддерживает работу с этими языками и межъязыковые задачи. README также заявляет поддержку вызова функций и инструментов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V3-70B — дообученная языковая модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на основе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V2-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель обучали на японских новостях и Википедии, а также на многоязычных данных и примерах для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, анализа тональности, математики и логических задач. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая написание и редактирование, анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и сложные рассуждения. Поддерживается интерфейс вызова инструментов. Заявленная языковая направленность — японский, корейский, китайский и английский; метаданные карточки подтверждают корейский и английский, а README описывает обучение на четырех языках. Возможное качество ответов и работы с каждым языком отдельно не приведено. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов.

Linkbricks Horizon-AI Korean Superb — плотная языковая модель на 22 млрд параметров, дообученная Саксоном (Джи Юнсоном), специалистом по данным компании Linkbricks Horizon-AI, на основе Mistral-Small-Instruct-2409. Для обучения использовались продолженное предобучение на корейском новостном корпусе, затем настройка на инструкциях и оптимизация предпочтений. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов, диалог и интерфейс вызова функций; токенизатор оставлен от базовой модели. Модель предназначена для генерации и написания текстов, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач. Обучающие данные включают корейский, английский, китайский и японский языки, а также задачи перевода и суммаризации. Выпускается в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Gemma 3n E4B IT — мультимодальная инструктивная модель Google из семейства Gemma, рассчитанная на эффективный запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. Она принимает текст, изображения, видео и аудио, а выдаёт текст; доступна для использования через библиотеку Transformers. В модели около 8 млрд параметров, но выборочная активация параметров и перенос редко используемых матриц позволяют запускать её с затратами памяти, сопоставимыми с обычной моделью на 4 млрд параметров. Архитектура MatFormer включает вложенную подмодель E2B и поддерживает создание вариантов разных размеров методом Mix-and-Match. Модель подходит для диалога, генерации и суммаризации текста, описания визуальных материалов, транскрибирования речи и перевода аудио в текст. Обучающие данные охватывают более 140 устных языков, но в карточке не перечислены языки, поддерживаемые в конкретных задачах. Модель может ошибаться в фактах, упускать языковые нюансы и отражать предвзятости обучающих данных; сложные задачи и неоднозначные инструкции могут снижать качество ответов. Лицензия — Gemma License.