III.8Договоры, юридическая работа и compliance

Карточка модели unsloth/gemma-3-4b-it-qat на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-4b-it-qat-q4_0-unquantized, поэтому описание составлено по ней. Google Gemma 3 4B IT QAT Q4_0 Unquantized — мультимодальная модель для диалогов с текстом и изображениями, основанная на Gemma 3 4B IT. Несмотря на обозначение QAT Q4_0 в названии, метаданные указывают формат файлов safetensors; отдельная квантизация в них не подтверждена. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст, поддерживает чат и предназначена для ответов на вопросы по изображениям, суммаризации и другим задачам генерации и понимания текста. В README семейство Gemma 3 описано как компактное, подходящее для локального запуска на ноутбуках и настольных компьютерах. Для семейства заявлены контекст до 128 тысяч токенов и поддержка более 140 языков; README не уточняет, подтверждены ли эти характеристики именно для данной сборки. Лицензия — Gemma. Возможны фактические ошибки, предвзятые ответы и трудности с неоднозначными формулировками и сложными задачами; для развёртывания следует учитывать эти ограничения и проверять результаты.

Higgs-Llama-3-70B — языковая модель Boson AI, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоги; для работы используется формат prompt’ов Meta-Llama-3-70B-Instruct, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель специально настроена для ролевых диалогов и старается последовательно придерживаться заданной роли и системного сообщения. Она также предназначена для следования инструкциям и рассуждений в задачах общего назначения. Обучение включало контролируемую настройку на инструкциях и чатах, а затем итеративную оптимизацию предпочтений с участием человеческих разметчиков и внутренних языковых моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка сообщает о настройке поведения, но не приводит здесь численные результаты оценивания: таблицы бенчмарков опущены. Для использования весов указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели Meta-Llama-3-70B.

LeoLM/leo-hessianai-70b-chat — немецкоязычная чат-модель, разработанная в рамках проекта LAION и HessianAI при участии Бьёрна Плүстера и Кристофа Шухмана. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и 68,7 млрд параметров, созданный на базе LeoLM/leo-hessianai-70b и дообученный на немецких наборах инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 8192 токена. В первую очередь она предназначена для диалогов, письма, объяснений и обсуждения на немецком языке, также проверялась на английском. В карточке отмечены сильные результаты на задачах письма, извлечения информации, STEM и гуманитарных тем. Модель слабее справляется с математикой, программированием и сложными рассуждениями, а также может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы и чаще ожидаемого отказываться отвечать. Для практического применения нужны проверки безопасности и настройка под конкретный сценарий. Лицензия — Llama 2 Community License; разработчики называют модель открытой и коммерчески доступной, использование регулируется условиями этой лицензии.

Llama-Magpie-3.2-3B-Instruct — языковая модель prithivMLmods, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct на наборе Magpie-Pro-300K-Filtered-H4. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов; модель доступна в формате safetensors и поддерживает чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для создания текстов и кратких пересказов, ответов в чат-ботах и выполнения задач, заданных естественным языком. В карточке указан английский язык; базовая модель описана как мультиязычная, однако README не уточняет языки, на которых именно эта настройка проверена. Качество на конкретных задачах и практический эффект увеличенного контекста не приведены. Указана лицензия CreativeML OpenRAIL-M.

Mixtral-8x22B-Capyboros-v1 — дообученная с помощью QLoRA языковая модель автора tdrussell на базе Mixtral-8x22B-v0.1. Она использует архитектуру Mixtral с разреженными экспертами и предназначена для генерации текста в формате инструкций Mistral: запрос заключают между маркерами [INST] и [/INST]. Обучение проведено на сочетании датасетов Capybara и Airoboros; адаптер имеет ранг LoRA 64, обучение шло два эпоха с длиной последовательности 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов, объяснения понятий и выполнения текстовых инструкций. В репозитории есть веса safetensors и отдельный квантованный вариант GGUF Q4_K_S; README сообщает, что квантованный файл помещается при контексте не менее 16 тысяч токенов на видеопамяти 96 ГБ. Метаданные указывают размер 22B параметров и нативный контекст 65536 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формата промпта и могут наследовать ограничения обучающих данных; сведений о систематической оценке качества нет.

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B — мультимодальная модель семейства MOSS от OpenMOSS для расшифровки длинных аудио- и видеозаписей. Она за один проход преобразует запись в текст с временными метками и анонимными метками говорящих, совместно выполняя распознавание речи и диаризацию. Также модель может размечать акустические события и учитывать пользовательские инструкции и подсказки с терминами.

OpenBuddy Llama2 13B v11.1 — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, разработанная командой OpenBuddy на базе Llama 2. В данном репозитории представлены квантизированные файлы в формате GGUF, подготовленные TheBloke. Модель ориентирована на роль универсального помощника Buddy: ответы на вопросы, поддержка диалога, объяснение информации и генерация текста. Модель имеет архитектуру Llama и размер 13 млрд параметров. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет использовать её для CPU-, GPU- и комбинированного инференса через llama.cpp и совместимые приложения. В заявленных метаданных указаны языки: китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и русский. Мультимодальность не заявлена; модель предназначена для работы с текстом. Контекстное окно в предоставленных данных не указано. В prompt template приведено ограничение знаний до сентября 2021 года. К сильным сторонам относятся многоязычность, наличие нескольких уровней квантизации и широкая совместимость с локальными инструментами запуска. Ограничения включают возможное снижение качества при сильной квантизации, отсутствие заявленной работы с изображениями и другими модальностями, а также ограниченность знаний датой отсечения. Модель распространяется по лицензии Llama 2.

evolveon/Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated — разговорная языковая модель, созданная evolveon на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct с применением abliteration. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы пользователя; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В тегах указана поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. По описанию автора, версия создана как uncensored-вариант базовой модели с помощью abliteration; метод и результат отдельно не оценены в карточке. Репозиторий содержит веса safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Shisa V2 Llama 3.3 70B — двуязычная чат-модель общего назначения, разработанная Shisa.AI на основе Meta-Llama-3.3-70B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель обучали с акцентом на улучшение японского языка, сохраняя возможности английского, с помощью расширенного синтетического постобучения и оптимизации инструктивного поведения. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста на японском и английском языках; также предусмотрен интерфейс вызова инструментов. По опубликованным оценкам, она превосходит базовую Llama 3.3 70B Instruct по ряду японских тестов, но результаты на английских бенчмарках неоднородны и зависят от теста. Для запуска проверена совместимость с vLLM и SGLang. Лицензия — Llama 3.3; использование регулируется условиями лицензии Meta.

Teuken-7B-instruct-commercial-v0.4 — мультиязычная языковая модель с 7,5 млрд параметров, разработанная Fraunhofer, Forschungszentrum Jülich, TU Dresden и DFKI в рамках проекта OpenGPT-X. Это инструкционно дообученная плотная decoder-only Transformer-модель семейства Llama, основанная на Teuken-7B-base-v0.4. Она предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций на официальных языках ЕС; обучение базовой модели проводилось на 4 трлн токенов, а контекст составляет 4096 токенов. Модель ориентирована на многоязычные сценарии, включая диалог, ответы на вопросы, суммаризацию и перевод. По заявлению разработчиков, она обеспечивает более стабильные результаты на европейских языках, чем англоцентричные модели. Модель может выдавать предвзятый или токсичный текст и галлюцинировать; разработчики не рекомендуют использовать её для математических и программных задач. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое применение.

typhoon-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и typhoon-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В состав слияния входят Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и typhoon-7b от SCB 10X. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специальные ограничения качества, поэтому их нельзя конкретизировать.

AIArchiveInfo/Yi-34B-Chat — побайтовая архивная копия Yi-34B-Chat, исходно разработанной компанией 01.AI и опубликованной под лицензией Apache-2.0. Согласно карточке, веса не обучались, не дообучались и не изменялись при копировании; лицензия оригинала продолжает действовать. Это диалоговая плотная языковая модель на архитектуре Transformer семейства Llama, содержащая 33,9 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста в формате чата. Она предназначена для общения, ответов на вопросы, понимания языка, рассуждений, здравого смысла и чтения с пониманием. В README модель описана как двуязычная, с упором на английский и китайский; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Карточка сообщает о сильных результатах Yi-34B-Chat в сравнительных оценках, но приведённые позиции относятся к данным 2024 года и не гарантируют качество для конкретных задач. Размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; модель может ошибаться и не следует считать её ответы проверенными фактами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Eidolon-v2.1-14B — плотная языковая модель Qwen2 с 14 млрд параметров, дообученная автором Lambent на основе Lambent/Eidolon-v2-14B. Она предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. В README автор описывает экспериментальную настройку стиля и поведения с помощью LoRA, ориентированную на снижение влияния некоторых нежелательных особенностей. Для модели указан контекст до 131 072 токенов. Автор сообщает о результатах EQ-Bench и IFEval, но отмечает, что различия между версиями могут быть в пределах погрешности, а результаты IFEval получены на квантизованной версии примерно с 4-битной точностью. Модель по умолчанию отвечает в более профессиональном стиле; системный запрос может направить её к менее строгим ограничениям, хотя границы сохраняются. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Gemma 7B OpenHermes v0.80 — инструктивная языковая модель, разработанная lemon-mint путём дообучения Google Gemma 1.1 7B на наборе OpenHermes-2.5. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций в текстовом формате. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM, содержит 8,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель ориентирована на английский язык и может применяться для открытого диалога, генерации ответов и помощи в разнообразных текстовых задачах. Лицензия — gemma-terms-of-use. В ответах возможны ошибки и отражение предубеждений обучающих данных, поэтому результаты следует проверять.

h2ogpt-oig-oasst1-512-6_9b — языковая модель H2O.ai для генерации текста и следования инструкциям. Это дообученная версия EleutherAI/pythia-6.9b с архитектурой GPT-NeoX, содержащая около 8,8 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. При дообучении использованы наборы инструкций OIG и OpenAssistant, а также персонализированный набор Fortune 2000. Для запуска README предлагает библиотеку Transformers и Accelerate. Лицензия — Apache-2.0, допускающая коммерческое использование. Модель может выдавать неверные, бессвязные или неуместные ответы и воспроизводить предубеждения или оскорбительный контент; результаты требуют проверки человеком.

Jebadiah/hermes-SOVL-stone-l3-8b — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли ResplendentAI/SOVL_Llama3_8B как базовая модель и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; конфигурация задаёт для Hermes плотность 0,53 и вес 0,4. Модель содержит 7,5 млрд параметров и использует контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы в чат-сценариях. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Основой служат модели Llama 3, одна из которых описана в каталоге как дообученная диалоговая модель для следования инструкциям, вызова функций и генерации структурированных данных JSON. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения конкретного объединения в README не описаны; возможности базовой модели не гарантируют их сохранение после слияния.

LFM2.5-VL-1.6B — компактная мультимодальная модель Liquid AI для понимания изображений и диалога по визуальному содержимому. Это дообученная версия LFM2.5-1.2B-Base: языковая основа дополнена визуальным энкодером SigLIP2 NaFlex на 400 млн параметров. Модель содержит 1,6 млрд параметров и имеет контекст 32 768 токенов. Модель принимает изображения и текст, а отвечает текстом. Она подходит для описания изображений, распознавания текста на изображениях и документах, ответов на вопросы по визуальному содержимому и работы с несколькими изображениями. Поддерживает английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Обрабатывает изображения до 512×512 пикселей без масштабирования; более крупные изображения делит на фрагменты с дополнительным обзорным изображением. Для локального запуска и адаптации доступны Transformers и vLLM. К сильным сторонам относятся следование инструкциям, обработка изображений высокого разрешения, OCR и многоязычное понимание изображений. Модель не предназначена для задач, требующих обширных знаний. В карточке Hugging Face лицензия обозначена как other; конкретные условия следует сверить с файлами репозитория Liquid AI.

Ling-plus-base — базовая языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), разработанная InclusionAI. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а структура MoE позволяет масштабировать модель и адаптировать её к разным задачам, включая работу с естественным языком и решение сложных задач. По README, Ling-Plus содержит 290 млрд параметров, из которых при генерации активируются 28,8 млрд; в метаданных репозитория указано 23,9 млрд параметров. Карточка описывает контекст до 64 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают нативный контекст в 16 384 токена. Модель работает с текстом и поддерживает чатовый сценарий; заявленные языки использования отдельно не перечислены. Модель распространяется под лицензией MIT. README сообщает о сравнительно высокой производительности, но конкретные результаты оценки находятся в техническом отчёте и в карточке не приведены, поэтому качество для конкретных задач следует проверять отдельно.

ddobokki выпустил инструкционную модель Llama-2-70b-orca-200k на архитектуре LlamaForCausalLM с плотной архитектурой и примерно 68,7 млрд параметров. Она обучена на выборке из 200 тысяч примеров OpenOrca и предназначена для генерации текста по инструкциям и диалога в формате «Human — Assistant». Метаданные указывают английский язык и контекстное окно 4096 токенов; модель распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и диалоговых сценариев на английском языке. Карточка ссылается на отдельные документы с политикой использования и рекомендациями по ответственному применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cstr/llama3.1-8b-spaetzle-v59 — слитая модель на архитектуре Llama 3.1, подготовленная автором репозитория с использованием Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct и Undi95/Meta-Llama-3.1-8B-Claude. Веса объединены методом DARE-TIES; модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке приведён результат EQ-Bench v2_de 67,38; это указывает на оценивание немецкоязычных диалоговых способностей, но не гарантирует качество в других сценариях. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемые языки по карточке — английский и немецкий. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Это слияние весов, а не самостоятельная конверсия формата; для производных моделей и последующего распространения следует учитывать условия лицензий исходных компонентов.

CallComply/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0-128k — англоязычная диалоговая языковая модель, дообученная на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 для одношаговых инструкций и бесед. Она построена на плотной архитектуре семейства Llama с 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях. При дообучении использовались SFT и итеративная DPO на наборах Alpaca-GPT4, OpenOrca, Intel Orca DPO и UltraFeedback; карточка также описывает применение данных для математических задач. В метаданных указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Tulu V2 70B — языковая модель-помощник, разработанная AI2 и дообученная на базе meta-llama/Llama-2-70b-hf на смеси общедоступных, синтетических и созданных людьми данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 68,7 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на английском языке: она может отвечать на вопросы, помогать с текстовыми задачами и поддерживать беседу. Для работы следует использовать обученный формат сообщений с нужными разделителями и переводами строк. Модель не проходила выравнивание на безопасные ответы в рамках RLHF и не оснащена фильтрацией ответов, поэтому может выдавать проблемный контент, в том числе по соответствующему запросу. Распространяется по лицензии AI2 ImpACT Low-risk.

VibeVoice-ASR-7B — мультимодальная модель распознавания речи семейства VibeVoice, представленная в карточке bezzam; код и исходный проект связаны с Microsoft. Она принимает аудио и создаёт структурированную транскрипцию с текстом, временными отметками и указанием говорящих, объединяя распознавание речи, диаризацию и таймкодирование. Модель рассчитана на длинные записи до 60 минут за один проход, поддерживает более 50 языков и переключение языков в речи. Можно передавать контекстные подсказки и пользовательские ключевые слова для имён и специализированных терминов. Модель реализована как плотная архитектура VibeVoice ASR для Transformers и распространяется в формате safetensors; в README заявлена обработка аудио с контекстом до 64K токенов. Для запуска карточка указывает на использование отдельного форка Transformers, поскольку поддержка ещё не объединена с основной библиотекой. Лицензия — MIT. В README приведены результаты оценки на нескольких наборах данных, однако они не гарантируют аналогичное качество на других языках, типах записи и акустических условиях.

Whisper Large — мультиязычная модель распознавания речи OpenAI на базе Transformer encoder-decoder (sequence-to-sequence), опубликованная на Hugging Face в форматах PyTorch, TensorFlow и Flax. Модель содержит около 905,2 млн параметров и обучена на 680 тыс. часов размеченных аудиоданных с использованием слабого контроля. Модель предназначена для транскрибации речи на языке исходного аудио и перевода речи на другой язык; в частности, поддерживает перевод речи на английский. Она рассчитана на широкий круг аудиозаписей и может обрабатывать длинные записи с помощью разбиения на фрагменты. Базовый режим рассчитан на аудиофрагменты до 30 секунд; для более длинных записей требуется чанкинг. Whisper Large хорошо обобщает на разные наборы данных, акценты, фоновые шумы и техническую лексику без дообучения. Возможны галлюцинации — появление слов, которых нет в записи, повторения и неодинаковая точность между языками, акцентами и группами говорящих; качество часто ниже для языков с малым объёмом обучающих данных. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Sakalti/Calme-3.2-fp16 — модель генерации текста на основе архитектуры Qwen2, созданная объединением весов с помощью mergekit и метода TIES. В README указано, что в качестве базовой использована MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b; метаданные связывают её с дообучением этой модели. Размер составляет 76,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, точность — float16, библиотека — Transformers, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Она принимает текст и выдаёт текст; поддержка чата указана в метаданных. Описание базовой модели характеризует её как экспериментальную дообученную модель на базе Qwen2.5-72B для англоязычных диалогов и генерации текста, но языковая специализация данной версии отдельно не подтверждена. Лицензия обозначена как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Объединение выполнено с весом 1 для базовой модели; README не перечисляет другие модели-участники.

Experiment26Neuralsirkrishna_Ognoexperiment27M7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и генерирует текст; размер её контекста составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях и подтверждённых ограничениях качества в карточке нет.

Lemura Labs выпустила Gemma-4-12B-uncensored-bf16 — мультимодальную модель Google Gemma 4 на 11,95 млрд параметров, дообученную на основе google/gemma-4-12B-it. Разработчики удалили часть направлений отказа с помощью ablation toolkit; новые возможности при этом не добавлялись. Модель принимает текст, изображения, аудио и видео и предназначена для диалога, анализа мультимодальных данных, распознавания речи и перевода речи. Контекст базовой модели — 256 тысяч токенов; заявлена поддержка более 140 языков. Модель распространяется в формате bfloat16, занимает около 23,9 ГБ и работает через Transformers на CUDA и Apple Silicon MPS. В README приведена оценка на 100 вредоносных запросах: доля отказов снизилась с 99% у базовой модели до 12% у этой версии. Аудио ограничено 30 секундами, видео — 60 секундами при примерно одном кадре в секунду. Лицензия — Apache-2.0.

gemma-7b-zephyr-alpaca-it-ties — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma, собранная автором репозитория с помощью mergekit из google/gemma-7b-it, HuggingFaceH4/zephyr-7b-gemma-v0.1 и mlabonne/Gemmalpaca-7B методом dare_ties. Модель содержит 8,2 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, в том числе диалоговые ответы и выполнение инструкций. Модель принимает текст и генерирует текст. Веса представлены в формате safetensors; в конфигурации слияния указан dtype float16. Контекст составляет до 8192 токенов. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Базовая Gemma 7B IT описана как англоязычная, поэтому английский язык можно считать основным; сведения о дополнительных языках для этого объединения не приведены. Качество слияния и сравнительные результаты в карточке не описаны.

J.O.S.I.E.3-Beta11-7B-slerp — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная Goekdeniz Guelmez с помощью LazyMergekit на основе cognitivecomputations/dolphin-2.8-experiment26-7b и argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке указаны английский, немецкий, испанский, французский, японский и китайский языки. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors; README также упоминает запуск GGUF-квантизации Q4_K_M через Ollama. Лицензия — Apache-2.0.

mncai/llama2-13b-dpo-v7 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Llama 2, дообученная для следования инструкциям и оптимизированная методом DPO. Она предназначена для генерации ответов на запросы и может использоваться в чат-ботах и корпоративных генеративных AI-продуктах. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — 2048 токенов. В карточке показан пример запроса на корейском языке, а метаданные указывают английский и корейский языки. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 2.