III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Gemma 3n E2B — мультимодальная генеративная модель Google из семейства Gemma, предназначенная для эффективного запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Она принимает текст, изображения, видео и аудио и генерирует текст; поддерживает сценарии диалога, создания и суммаризации текстов, извлечения сведений из изображений, транскрибации и перевода речи. Модель использует архитектуру MatFormer и выборочную активацию параметров: при общем количестве около 6 млрд параметров её эффективный размер и требования к памяти сопоставимы с традиционной моделью на 2 млрд параметров. Репозиторий содержит вариант E2B на базе Gemma 3n E4B. Модель обучалась на данных более чем на 140 разговорных языках. Её можно применять для чат-ботов, помощников, анализа мультимодальных данных и генерации черновиков. Возможны предвзятые, неточные или устаревшие ответы; модель может испытывать трудности с неоднозначностью и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma License.

Mylesgoose/Llama-3.1-70B-Instruct-abliterated — текстовая инструкционная модель на базе Meta Llama 3.1 70B, у которой, согласно карточке, ортогонализован слой 14. Она использует авторегрессионную архитектуру Transformer семейства Llama и предназначена для диалоговой генерации текста; размер составляет 69,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для многоязычного общения с ассистентом и генерации текста. В карточке базовой модели заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, однако это не означает, что инструменты встроены: их интеграцию выполняет приложение. В карточке производной модели не приведены отдельные оценки качества или подробности изменения слоя, поэтому характеристики исходной Llama 3.1 не следует считать независимой оценкой этой версии. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License (идентификатор лицензии в метаданных: llama3.1); применение регулируется её условиями и политикой допустимого использования.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-v3 — объединённая автором bunnycore языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В состав слияния вошли несколько моделей на базе Llama 3.1 8B, включая SuperNova Lite, Hermes 3 и варианты Aspire и Heart Stolen. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов и выполнения инструкций на естественном языке. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 24,02, IFEval — 48,10 и BBH — 32,07. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

maid-yuzu-v3 — объединённая автором модель генерации текста на архитектуре Mixtral с экспертной структурой MoE. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе smelborp/MixtralOrochi8x7B и объединяет её с ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в текстовом диалоге. Объём параметров в метаданных указан как 7,1 млрд, нативный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QuantFactory/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это квантованная версия инструкционной языковой модели Meta Llama 3.1 с примерно 8 млрд параметров, подготовленная QuantFactory в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, поддержку пользователей и другие задачи обработки естественного языка. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Модель относится к текстовым генеративным системам; сведения о контекстном окне, конкретном методе и уровне квантования, требованиях к памяти и производительности в предоставленных данных отсутствуют. Формат GGUF обычно ориентирован на локальный запуск, однако точные параметры использования для данной сборки не указаны. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей предусмотрено дополнительное требование получить отдельное разрешение Meta.

miscii-14b-0218 — плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная sthenno-com на основе Qwen2.5-14B-Instruct и объединения нескольких чекпойнтов методом Model Stock с помощью MergeKit. Модель содержит 14 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и чат; её родной контекст — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, генерации и продолжения текста, а также подготовки структурированных ответов. В тегах карточки перечислены китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки; при этом основной язык отдельно не выделен. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Это объединённая модель на основе нескольких промежуточных SFT-чекпойнтов, поэтому поведение и качество могут отличаться от исходной Qwen2.5-14B-Instruct. README не приводит результатов сравнительной оценки или конкретных гарантий качества.

Sakalti/Neptuno-Alpha — объединённая языковая чат-модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой модели использована Sakalti/Neptuno-3B, а в объединении также участвовала bunnycore/Qwen2.5-3B-RP-Mix. Модель содержит 3,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и следование инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; в метаданных также указаны возможности чата и интерфейс вызова инструментов. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией и условиями исходных моделей.

Карточка модели ANGELOSEGRETO/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели LiveUK/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

MaziyarPanahi/mistral-7b-v0.1-layla-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая текстовая модель, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Layla v1 методом SLERP с помощью MergeKit. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не сообщает о специализации на отдельных языках или предметных областях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Neural-chat-7b-v3-1 — языковая модель команды NeuralChat, разработанная при участии Intel. Это дообученная версия mistralai/Mistral-7B-v0.1: её обучали на наборе Open-Orca/SlimOrca, а затем выравнивали с помощью DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает текстовые запросы. Родной размер контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по шаблону с ролями System, User и Assistant. Её оценивали на семи задачах Open LLM Leaderboard, включая ответы на вопросы, рассуждения и математические задачи. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель может выдавать фактически неверные, предвзятые, оскорбительные или непристойные ответы. Её ответы требуют проверки, а перед развёртыванием рекомендуется провести тестирование безопасности.

shark_tank_ai_7_b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NExtNewChattingAI/shark_tank_ai_7_b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных заявлен контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Step-3.5-Flash-GGUF-Q4_K_S — это квантизированная версия Step 3.5 Flash от команды StepFun, созданная на базе stepfun-ai/step-3.5-flash и распространяемая в формате GGUF с квантизацией Q4_K_S. Модель предназначена для локального развёртывания и ориентирована на задачи рассуждения, программирования, агентного взаимодействия и обработки длинных документов или больших кодовых баз. В основе модели лежит разреженная архитектура Mixture of Experts (MoE): всего модель содержит 196 млрд параметров, из которых при генерации каждого токена активируется около 11 млрд. Используется 3-way Multi-Token Prediction (MTP-3), обеспечивающий заявленную скорость генерации примерно 100–300 токенов в секунду в типичных сценариях и до 350 токенов в секунду в однопоточном программировании. Контекстное окно составляет до 256 тысяч токенов благодаря сочетанию Sliding Window Attention и полноразмерного внимания. Для локального запуска модель адаптирована под llama.cpp; на NVIDIA DGX Spark заявлена скорость около 20 токенов в секунду, а INT8-квантизация KV-кэша позволяет использовать контекст до 256 тысяч токенов. Сильные стороны модели — сочетание высокой эффективности, поддержки длинного контекста, задач программирования и многошаговых агентных сценариев, а также возможность обработки данных локально с сохранением приватности. В качестве ограничений следует учитывать значительный общий размер модели и высокие требования к оборудованию, несмотря на разреженную архитектуру и квантизацию. README не указывает поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому их нельзя подтвердить. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_NeuralsirkrishnaExperiment26 — объединённая языковая модель, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о специализированной области применения или языках, поэтому модель описывается как общего назначения.

Triangulum-10B — инструкция-настроенная большая языковая модель от prithivMLmods для многоязычной генерации текста и диалоговых задач. Она основана на авторегрессионной архитектуре LLaMA; карточка описывает обучение с учителем и RLHF, а также использование синтетических данных с длинными цепочками рассуждений. В репозитории указаны 9,9 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и веса Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации, анализа текста и перевода. В метаданных перечислены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. README также приводит запуск через Ollama, однако конкретное качество по языкам и задачам не подтверждено оценками. Лицензия указана как Llama 3.1; следует учитывать её условия использования.

Triangulum 10B it — мультиязычная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогового общения, разработанная prithivMLmods. Она основана на архитектуре LLaMA и содержит около 9,9 млрд параметров; модель настроена следовать инструкциям и, согласно карточке, обучалась на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений, с применением SFT и RLHF. Контекст модели — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации мультиязычного контента, ответов на вопросы, диалога, суммаризации и анализа текста, а также перевода и локализации. Метаданные указывают английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Репозиторий содержит веса в safetensors; в README также приведён пример запуска совместимой версии через Ollama. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M. Карточка заявляет возможности рассуждения и следования инструкциям, но не приводит независимых оценок качества или подробных результатов тестирования. Как и другие генеративные языковые модели, Triangulum может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; качество на отдельных языках и задачах может различаться.

ArlowGPT-3B-Multilingual — многоязычная инструктивная языковая модель для диалогов и генерации текста, разработанная на основе ArlowGPT-3B. По README, модель дополнительно дообучена на многоязычном наборе ArlowGPT Multilingual в течение пяти эпох; метаданные указывают архитектуру Llama с плотной causal language model на 3,2 млрд параметров. Модель предназначена для следования инструкциям, многоходового общения, ответов на вопросы, создания и краткого изложения текстов на разных языках. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. В карточке заявлены сценарии для чат-ботов и помощников, межъязыковых ответов на вопросы, поддержки клиентов, творческого письма и работы с документами. Метаданные указывают контекстное окно 131 072 токена и интерфейс для вызова инструментов; README не уточняет поддерживаемые языки по отдельности, поэтому конкретные языки не перечислены. Размер модели рассчитан на сравнительно ресурсосберегающее развертывание, хотя практические требования зависят от формата и оборудования. Лицензия — MIT. README заявляет широкий спектр возможностей, включая работу с юридическими, медицинскими и финансовыми текстами, но не приводит независимых оценок качества или подтверждения пригодности для критически важных решений; ответы следует проверять, особенно в специализированных областях.

c4ai-command-r-plus-08-2024-GGUF — это квантизированная версия языковой модели c4ai-command-r-plus-08-2024, разработанной CohereForAI и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для задач генерации и обработки текста, включая диалоговые сценарии, ответы на вопросы и работу с многоязычными запросами. В README указана поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, японского, корейского, китайского и арабского языков. Модель распространяется в нескольких вариантах квантизации GGUF с разрядностью от 2 до 5 бит и размером файлов примерно от 15,9 до 39,5 ГБ; некоторые варианты состоят из нескольких частей. Q4_K_M обозначен как рекомендуемый сбалансированный вариант, тогда как более низкие уровни квантизации сопровождаются заметной потерей качества. В README также приведён контекст 128000 токенов и шаблон prompt типа chatml, однако соответствующие инструкции помечены как закомментированные, а поддержка запуска через LlamaEdge указана как находящаяся в разработке. К сильным сторонам относятся широкий набор поддерживаемых языков и возможность запуска в компактных квантизированных форматах, уменьшающих требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Ограничения связаны с потерей качества при агрессивной квантизации, значительным размером даже наиболее компактных файлов и отсутствием в README подробностей об архитектуре, числе параметров, мультимодальности и подтверждённых характеристиках производительности. Лицензия модели — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с ограничениями, включая некоммерческий характер применения.

Карточка модели ginipick/Gemma-3-R1984-4B на Hugging Face совпадает с карточкой VIDraft/Gemma-3-R1984-4B, поэтому описание составлено по ней. Gemma3-R1984-4B — мультимодальная модель для диалогов и анализа изображений, дообученная VIDraft на базе Google Gemma 3 4B. В карточке заявлена работа с изображениями, видео и документами, включая PDF, CSV и TXT; метаданные классифицируют модель как image-text-to-text и указывают архитектуру Gemma3ForConditionalGeneration с плотными весами в формате Safetensors. Модель рассчитана примерно на 4 млрд параметров и контекст до 8 000 токенов. Сценарии применения включают визуальные вопросы и ответы, анализ документов, сравнение файлов, диалог и исследовательские запросы с поиском в интернете через SERPHouse API и цитированием найденных источников. Указана поддержка английского, корейского, японского, китайского, испанского, русского, арабского, хинди, индонезийского, французского и немецкого языков. Поиск в интернете требует API-ключа; обработка видео и документов описана как часть платформы и не подтверждена тегом задачи модели. В метаданных указана лицензия Gemma; README дополнительно упоминает MIT для Agentic AI-платформы, поэтому условия для весов следует связывать с лицензией Gemma.

Карточка модели ahmed-amedo-1/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

Карточка модели wepsitesi/GLM-5.2 на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/GLM-5.2, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.2 — флагманская языковая модель компании Z.ai для длительных задач и диалогового взаимодействия. Она предназначена для генерации текста, программирования и решения задач, требующих работы с большим объёмом контекста. Модель построена на архитектуре GLM MoE DSA и содержит 30,4 млрд параметров. Поддерживает контекст до 1 048 576 токенов; в README также отмечены гибкие уровни усилий для задач программирования, механизм IndexShare для снижения вычислений на длинном контексте и улучшение MTP для ускорения спекулятивного декодирования. Заявлены английский и китайский языки. Модель доступна в формате safetensors для Transformers и поддерживается рядом сред локального запуска, включая vLLM и SGLang. Лицензия — MIT. README приводит сравнительные результаты на бенчмарках, но они зависят от настроек и сценариев оценки.

LatamGPT 1.0 — авторегрессионная плотная Transformer-модель, разработанная командой LatamGPT на базе Meta Llama 3.1 70B. Модель прошла дальнейшее предобучение на данных Латинской Америки и Карибского бассейна и supervised fine-tuning для следования инструкциям и диалогов. Веса содержат 69,5 млрд параметров, контекст — 4096 токенов; модель рассчитана на работу через Transformers и имеет готовый шаблон чата. Модель предназначена для генерации текста и диалоговой помощи на испанском, португальском и английском языках, с особым вниманием к латиноамериканским вариантам речи, региональным реалиям и культурным контекстам. Её можно применять для суммаризации, классификации, редактирования и аналитической поддержки в исследованиях и приложениях для региона. Лицензия — Llama 3.1 Community License; перед использованием и распространением следует соблюдать её условия. Модель может выдавать фактические ошибки, устаревшую информацию и предвзятые ответы; качество меняется в зависимости от языка, страны, предметной области и формулировки запроса. Для работы с весами в BF16/FP16 требуется около 140 ГБ видеопамяти, а в чувствительных и высокорисковых сценариях результаты требуют проверки специалистом. Для сохранения качества рекомендуется использовать поставляемые шаблон чата, токенизатор и конфигурацию генерации.

cloudyu/mistral_28B_instruct_v0.2 — плотная языковая модель на архитектуре Mistral с 28 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В README указано, что модель имеет 128 слоёв и была обучена методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs; заявленный шаблон использует инструкцию, входные данные и ответ. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций в текстовом формате. Её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и интерактивных чат-сценариев. Карточка не указывает поддерживаемые естественные языки и конкретные предметные области. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — CC BY 4.0. README не приводит оценок качества или подробных сведений о рекомендуемых аппаратных требованиях; указанное число слоёв не подтверждено метаданными.

QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning — инструктивная языковая модель команды Vikhrmodels, созданная полным дообучением Qwen/Qwen3-1.7B методом SFT на синтетическом датасете GrandMaster2. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации ответов, кратких изложений и анализа текстов на русском и английском языках. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Карточка сообщает о специализации на русском языке и приводит результат сравнения в Ru Arena General; он не гарантирует качество для каждой задачи. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а отдельные производные варианты доступны в GGUF и MLX. Лицензия — Apache-2.0.

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.

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.

Beast_Mixed_2_pro — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная объединением моделей NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mohsinmubaraksk/Beast-Mixed с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана возможность чата; основной сценарий применения — генерация текста по запросу пользователя. Модель опубликована в формате safetensors. README описывает слияние методом SLERP в формате bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Jackalope 7B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе Mistral 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и многоходового диалога; README указывает контекст до 32 768 токенов. Модель обучали полным дообучением на подборке данных SlimOrca и других открытых наборах, включая PIPPA, материалы LDJnr, MetaMathQA и RiddleSense; для диалога используется шаблон ChatML. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации рассуждений и художественного текста. В README отмечено, что по оценкам HF Leaderboard она немного уступает MistralOrca, но рассчитана на более общее применение и поддерживает многоходовой чат. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Llama-3.1-Minitron-4B-Chat — чат-модель на архитектуре Llama, созданная дообучением базовой модели NVIDIA nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base. Разработчик провёл supervised fine-tuning на 64 тысячах пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5; модель содержит 3,9 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения инструкций и других текстовых диалоговых сценариев. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Для использования автор рекомендует передавать запросы в формате чата с ролями system, user и assistant. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors; лицензия обозначена как other.

kldzj публикует инструкционно настроенную текстовую модель Llama 3.3 Heretic на 69,5 млрд параметров, основанную на meta-llama/Llama-3.1-70B и представленную в формате safetensors для Transformers. Это авторегрессионная плотная модель семейства Llama с архитектурой оптимизированного трансформера; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и режим диалога. Модель принимает и генерирует текст, а семейство предназначено для многоязычных диалогов и генерации текста. Модель подходит для чат-ассистентов, ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также генерации синтетических данных. Карточка семейства перечисляет английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский; русский среди поддерживаемых языков не указан. Тег heretic и пометки uncensored/decensored/abliterated указывают на вариант с ослабленными ограничениями отказа, но README не описывает точную процедуру его получения. Лицензия указана как llama3.3 — пользовательская лицензия Meta Llama 3.3 Community License Agreement; перед использованием необходимо соблюдать её условия и Acceptable Use Policy. Как и у других языковых моделей, ответы могут содержать ошибки, а качество и безопасность на языках вне заявленного списка могут быть ниже; интеграция с внешними инструментами требует отдельной настройки.