III.9Закупки и управление поставщиками

1PARAMMYL-8B-ModelStock — языковая чат-модель, созданная объединением моделей методом Model Stock с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct; базовой моделью заявлена arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Метаданные описывают плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Указанное в метаданных нативное контекстное окно — 131072 токена; файлы представлены в формате safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 26,02, IFEval 53,71 и BBH 31,80. Метаданные указывают английский язык базовой модели. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B, созданная с помощью метода SLERP. Это плотная авторегрессионная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста по инструкциям; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поэтому подходит для диалоговых помощников и задач генерации на естественном языке. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. В README описана схема слияния, но отдельные результаты оценки качества и подробные ограничения модели не приведены.

Llama3-ChatQA-1.5-70B-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия модели Llama3-ChatQA-1.5-70B, разработанной NVIDIA. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель построена на базовой архитектуре Llama 3 и содержит 70 миллиардов параметров. Основное назначение модели — conversational question answering и retrieval-augmented generation (RAG): ответы на вопросы с опорой на предоставленный контекст, извлечение сведений и суммаризация контекста. Она ориентирована прежде всего на англоязычные сценарии и также может применяться для общего текстового общения. Улучшенная обучающая методика и дополнительные данные для conversational QA повышают возможности работы с таблицами и арифметическими вычислениями. Модель является текстовой и поддерживает генерацию текста; заявленный язык — английский. Рекомендуется явно передавать релевантный контекст и указывать модели сообщать, если ответ отсутствует в нём. README не содержит сведений о размере контекстного окна и конкретном типе квантизации, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Лицензия указана как llama3; условия её применения следует проверять по лицензии исходной модели NVIDIA.

Marcoroni-neural-chat-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Toten5/Marcoroni-neural-chat-7B-v1 методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять для многошаговых бесед и работы с длинными текстовыми запросами. Метаданные не устанавливают конкретные поддерживаемые естественные языки. Веса представлены в формате Safetensors, тип данных при слиянии указан как bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Качество и поведение могут зависеть от формулировки запроса; ограничения по языкам и отдельным прикладным областям в предоставленных данных не описаны.

mindy-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mindy-labs и Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом SLERP. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; в карточке указана поддержка диалогового режима. Она может применяться для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения инструкций. 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.

MaziyarPanahi/openchat-3.5-0106-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она создана слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и openchat/openchat-3.5-0106 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и генерацию ответов на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Язык обучения или преимущественные языки в предоставленных данных не обозначены.

SN-13B-8k-Instruct — языковая модель SambaNova Systems с 13 млрд параметров, предварительно обученная и дообученная следовать инструкциям на системах SambaNova DataScale. Модель предназначена для понимания длинных последовательностей и диалогового взаимодействия; поддерживает контекст до 8192 токенов и работает с текстом. В README указан английский язык, хотя модель также описана как многоязычная базовая модель для чата. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогов и задач, где нужно учитывать длинный текстовый контекст. Она может галлюцинировать, повторяться, выдавать токсичный контент, а её возможности в программировании и сложной математике ограничены. Разработчик не рекомендует применять её в критически важных системах и автоматизированных процессах, влияющих на безопасность или значимые решения. Лицензия — Apache 2.0; модель заявлена для коммерческого и исследовательского использования.

Vistral-24B-Instruct — русско-английская унимодальная языковая модель команды VikhrModels, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций; архитектура MistralForCausalLM сохранена, визуальный энкодер удалён. Модель содержит 23,4 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По оценке команды на русскоязычном бенчмарке Ru-Arena-General модель показала win rate 96,1%. Её можно применять для ответов на вопросы, следования заданным форматам и других текстовых задач на русском и английском языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке отмечен низкий уровень безопасности ответов. Авторы рекомендуют проверять поведение модели, использовать подходящие системные инструкции и низкую температуру генерации; при высокой температуре возможны дефекты вывода.

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.

Gemma 3 1B IT — компактная инструктивно дообученная модель Google из семейства Gemma 3. Она создана на основе google/gemma-3-1b-pt и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; небольшой размер позволяет запускать её на устройствах и инфраструктуре с ограниченными ресурсами. Семейство Gemma 3 поддерживает ввод изображений и текста с генерацией текста, контекст до 128 тыс. токенов и более 140 языков. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений, создания текстов и интерпретации изображений. В предоставленных метаданных для этого репозитория подтверждены задача text-generation и чат-возможность; отдельные численные характеристики именно варианта 1B и языковой список не указаны. Возможны фактические ошибки, смещения и затруднения с неоднозначными формулировками и сложными задачами. Для снижения рисков в приложениях следует проверять ответы и применять подходящие меры безопасности. Лицензия — Gemma; использование регулируется условиями лицензии и политикой запрещённого использования Gemma.

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.

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.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-claude-instruct-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Norquinal/Mistral-7B-claude-instruct. Для слияния использован метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка не уточняет языки, на которых она рассчитана. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и liuda1/Mistral-7B-golden методом SLERP; веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и выдаёт текст. README и метаданные не уточняют языковой охват или специализированные предметные области, поэтому их нельзя уверенно указать.

Yarn-Mistral-7b-64k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель примерно на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-64k методом SLERP. Модель использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Слияние объединяет параметры внимания и MLP двух моделей с разными весами. Базовый вариант Mistral-7B-Instruct-v0.2 имеет контекст до 32 768 токенов; имя и источник второго компонента указывают на вариант Yarn с расширенным контекстом, но README не подтверждает фактическую длину контекста итоговой модели. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Bellatrix-Tiny-1B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная prithivMLmods на основе meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct. Это плотная модель примерно на 1,2 млрд параметров, дообученная для диалогов и задач рассуждения; README указывает на supervised fine-tuning и RLHF. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка ориентирует модель на многоязычное применение, но конкретно подтверждает английский язык. Модель предназначена для диалоговых систем, поиска релевантных сведений в ходе общения, суммаризации и выполнения инструкций. Компактный размер может быть полезен для локального запуска и приложений с ограниченными ресурсами. По README, качество может снижаться на узкоспециализированных данных, редких языках и диалектах, а ответы могут содержать ошибки или отражать смещения обучающих данных. Модель распространяется по лицензии Llama 3.2.

Calliope-7b — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе слияния лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также объединены веса четырёх моделей, включая OpenChat, Starling-LM и OmniBeagleSquaredMBX. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена для текстовых запросов и генерации ответов в сценариях, где нужна универсальная языковая модель. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных данных отсутствуют.

German-RAG-PHI-3.5-MINI-4B-CPT-HESSIAN-AI — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Avemio AI при поддержке Hessian AI. Это вариант Phi, дообученный методом continued pre-training на наборе German-RAG-CPT; модель предназначена для работы с немецким и английским языками, с упором на немецкий. Модель обучалась на примерах контекстных ответов на вопросы, структурированных рассуждений и суммаризации. Её можно применять для ответов по предоставленному контексту, извлечения и синтеза сведений в сценариях RAG, анализа и краткого пересказа документов. В метаданных указаны 3,7 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки и предвзятость; фильтрация безопасности отсутствует, поэтому возможна генерация вредоносного или чувствительного контента. Результаты следует проверять.

HyperLlama3.1-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2. Это плотная причинная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве, поддерживаемых языках или ограничениях.

KAI-7B-Instruct-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и KAI-7B-Instruct-v0.1 от Keynote Technology методом SLERP. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленный размер контекста — до 32 768 токенов. В карточке не указаны целевые языки и специализированная предметная область. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели Yukang/Llama-2-7b-longlora-100k-ft на Hugging Face совпадает с карточкой Yukang/Llama-2-7b-longlora-32k-ft, поэтому описание составлено по ней. Yukang/Llama-2-7b-longlora-32k-ft — дообученная полная версия LLaMA 2 на 7 млрд параметров, созданная авторами проекта LongLoRA для работы с длинным контекстом. Модель предназначена для генерации текста и обработки запросов, в которых важно учитывать большой объём предшествующего текста, например длинные документы. Контекст этой версии расширен до 32 768 токенов. В README описан подход LongLoRA: для эффективного расширения контекста при дообучении используется разреженное локальное внимание, при этом во время инференса сохраняется плотное глобальное внимание. Метаданные указывают нативную длину контекста 4 096 токенов, поэтому заявленное в README расширение до 32 768 токенов следует отличать от этого значения. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и распространяется в формате PyTorch. Модель подходит для суммаризации и вопросов по длинным текстам, но README не приводит отдельные оценки качества именно этого чекпойнта. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

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.

LwQ-10B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.1, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалога на нескольких языках; в карточке заявлено контекстное окно 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, следования инструкциям, математических и логических рассуждений, решения задач по контексту, а также создания и суммаризации текстов. По README, дообучение включало синтетические наборы для рассуждений; семейство Llama 3.1 описано как авторегрессионный трансформер, а инструкция — как настроенная с использованием SFT и RLHF. Доступна в формате safetensors для Transformers. Качество может различаться между языками; сложные рассуждения могут содержать ошибки, а неоднозначные запросы ухудшают ответы. Ограниченное контекстное окно, потребность в значительных вычислительных ресурсах и отсутствие доступа к актуальным данным ограничивают применение. Лицензия — Llama 3.1.

FriendliAI/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-fp8 — языковая instruction-tuned модель для генерации текста, диалогов и выполнения текстовых инструкций. Модель разработана FriendliAI на базе Meta-Llama-3.1-8B от Meta и предназначена для использования в сценариях, требующих компактной модели с пониженной точностью представления FP8. Модель работает с текстом и заявлена для семи языков: английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского. В карточке указаны размер 8B параметров и формат FP8, однако сведения об архитектуре, длине контекста, методе квантования и конкретных показателях качества отсутствуют. Сильной стороной является сочетание инструкционного обучения и относительно небольшого размера, что может упростить развертывание; ограничения и фактическая производительность зависят от инфраструктуры и прикладного сценария. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии Meta, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей требуется отдельное разрешение Meta.

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.

Metis-0.4-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Metis-0.4 методом SLERP. 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 распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит специальных оценок качества или ограничений; возможности и результаты могут зависеть от языка запроса и конкретного сценария применения.

MiniMax-M2.5-bf16 — текстовая MoE-модель для диалогов и выполнения задач с помощью агентных сценариев. Модель разработана MiniMax и обучалась с подкреплением на сложных задачах из реальных сред. В карточке указаны сильные результаты в программировании, поиске, вызове инструментов и офисной работе, включая подготовку материалов для Word, PowerPoint и Excel. Модель предназначена для планирования и разработки программных систем, исправления и проверки кода, многошагового поиска информации, работы с инструментами и создания офисных материалов. README сообщает об обучении на более чем десяти языках программирования; это не устанавливает поддержку конкретных естественных языков. Метаданные указывают 2,9 млрд параметров, контекст до 196 608 токенов, библиотеку Transformers и формат safetensors. Доступна версия MiniMax-M2.5 в формате bf16. Лицензия указана в README как Modified-MIT, а в метаданных — как other; перед использованием следует свериться с условиями лицензии в репозитории. Результаты бенчмарков приведены разработчиком и не гарантируют аналогичного качества в конкретном приложении. Модель описана как чат-модель; README рекомендует SGLang для локального развёртывания.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. Она создана объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85 методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые инструкции и сообщения и генерирует текстовые ответы. Заявленный нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или ограничений поведения.

NeuralSoTa-7b-v0.1 — объединённая языковая модель Kukedlc на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 и объединяет веса Dolphin 2.8 Mistral 7B v02, WizardLM-2-7B и Starling-LM-7B-beta. Модель предназначена для генерации текста на основе текстовых запросов; её можно применять для диалогов, ответов на вопросы и написания текстов. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.