IV.5Образование и развитие навыков

amazingvince/llama-2-16k-booksum — языковая модель семейства Llama для генерации кратких изложений глав книг. Модель разработана на основе архитектуры Llama и настроена на выполнение инструкции «Напиши краткое изложение следующего текста»: на вход подаётся текст главы, на выходе формируется её краткое содержание. Модель имеет 6,6 млрд параметров и контекстное окно 16 384 токена. Она предназначена для суммирования длинных текстовых фрагментов, например глав книг. Данные README не сообщают о поддерживаемых естественных языках и лицензии; формат весов — safetensors.

LLM-jp-4-VL 9B beta — зрительно-языковая модель, разработанная исследовательской группой LLM-jp. Она дообучена на основе llm-jp/llm-jp-4-8b-instruct и объединяет языковую модель на 8,6 млрд параметров, визуальный энкодер SigLIP2 SO400M на 0,4 млрд параметров и лёгкий двухслойный MLP-проектор. Архитектура вдохновлена InternVL3.0; для обработки изображений высокого разрешения применяется динамическое разбиение на фрагменты. Модель предназначена для диалога с изображениями и ответов на визуальные вопросы, включая анализ диаграмм, документов, слайдов и сцен. Обучение использовало англоязычный набор FineVision и японский мультимодальный набор Jagle. В README сообщается о результатах на уровне Qwen3-VL-8B-Instruct в среднем по десяти японским задачам; это не гарантирует такого же качества на других данных. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Mini-InternVL-Chat-4B-V1-5 — компактная мультимодальная модель для диалога с изображениями, разработанная OpenGVLab. Она сочетает InternViT-300M-448px, MLP и языковую модель Phi-3-mini-128k-instruct; архитектура относится к семейству InternVL Chat. Модель содержит около 4,2 млрд параметров и принимает изображения с динамическим разрешением, разбивая их максимум на 40 фрагментов размером 448 × 448 пикселей. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям, распознавания текста и анализа диаграмм и документов, а также для обычного диалога и генерации текста. В README указаны оценки на наборах DocVQA, ChartQA, InfoVQA, TextVQA, OCRBench, MathVista и других. Обучение проводилось с контекстом 8K; значение 128K в названии базовой Phi-3 не означает, что такой контекст подтверждён для этой модели. Для запуска README приводит пример с Transformers и вычислениями в bf16/fp16. Модель объединяет vision-компонент InternViT и Phi-3-mini; метаданные указывают связи merge с обеими базовыми моделями. Поддержка языков обозначена как multilingual, но конкретный список языков не приведён. Лицензия — MIT. Модель может выдавать предвзятый или иной вредоносный контент, а результаты вероятностной генерации требуют проверки.

Mistral-7B-Holodeck-1-Instruct-32k — текстовая генеративная модель, созданная mpasila слиянием моделей через mergekit по методу DARE TIES. В основу взята alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf, а в слияние также вошли mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и KoboldAI/Mistral-7B-Holodeck-1. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов, что подходит для работы с длинными запросами и документами. В репозитории указаны веса safetensors и библиотека Transformers. README и метаданные не сообщают о поддерживаемых языках, специальных областях применения или измеренных качествах модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это 4-битная версия мультимодальной инструкционной модели Qwen2.5-VL-7B-Instruct, подготовленная сообществом mlx-community и преобразованная в формат MLX с помощью mlx-vlm 0.1.11. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалога и выполнения инструкций по текстовым запросам и визуальным данным. Модель принимает текст и изображения, а также поддерживает анализ видео согласно описанию базовой модели. Её можно применять для ответов на вопросы об изображениях, извлечения сведений из документов и других визуальных задач. Контекст составляет до 128 000 токенов; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Репозиторий указывает формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Карточка сообщества отсылает к оригинальной карточке Qwen2.5-VL-7B-Instruct за подробностями; качество и ограничения конкретной 4-битной версии отдельно не описаны.

SmolVLM-Instruct — компактная мультимодальная модель Hugging Face для диалога по изображениям и тексту. Она принимает текстовые запросы и одно или несколько изображений, в том числе в чередующихся последовательностях, и формирует текстовые ответы. Модель построена на архитектуре Idefics3, объединяющей языковую модель SmolLM2-1.7B-Instruct и визуальную основу SigLIP SoViT-400m; репозиторий содержит веса Safetensors и формат ONNX. Лицензия — Apache 2.0. Модель подходит для ответов на вопросы об изображениях, описания визуального содержимого, подписей к изображениям, понимания документов и диаграмм, а также историй по нескольким изображениям. Компактная архитектура и сжатое представление изображений рассчитаны на эффективный запуск, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами. Основной язык карточки — английский; модель также может работать как языковая модель без изображений. Она не генерирует изображения. Ответы могут быть фактически неточными, поэтому модель не предназначена для решений, влияющих на благополучие или средства к существованию людей.

Socrates-Qwen2.5-14B-SFT — дообученная SocratesFT модель на базе Qwen2.5-14B-Instruct, представленная в формате safetensors для библиотеки Transformers. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка связывает её с набором данных SocSci210. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и 14 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский язык. Метаданные указывают на поддержку следования инструкциям и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_30Pastiche — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации на определённой области или языке отсутствуют, поэтому модель следует считать общего назначения.

Walter-SOLAR-11B — текстовая генеративная модель-ассистент Knut Jaegersberg на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель дообучена на инструкционных наборах данных с открытыми лицензиями; автор сообщает, что около двух третей примеров взяты из крупных наборов, включая FLAN, а также использован датасет KnutJaegersberg/Auton. Модель предназначена для широкого круга задач по инструкциям: ответы на вопросы, рассуждения, суммаризация и написание текстов. В карточке приведены примеры работы с русским текстом, включая выбор неподходящей метки эмоции. Автор характеризует модель как свободно рассуждающего ассистента без выравнивания; результаты бенчмарков в README включают среднюю оценку 55,95, 60,41 на AI2 Reasoning Challenge и 84,86 на HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит полной оценки качества по задачам, поэтому результаты на конкретных сценариях следует проверять отдельно.

Breeze ASR 25 — это модель распознавания речи MediaTek Research, дообученная на базе Whisper-large-v2. Она предназначена для транскрибации тайваньского мандаринского китайского языка, включая традиционное письмо, а также речи с переключением между китайским и английским языками внутри фраз и между фразами. Улучшенное выравнивание временных меток подходит для автоматического создания субтитров. Модель имеет архитектуру Whisper и содержит около 905,2 млн параметров. В описании приведены результаты на коротких и длинных аудиозаписях: на нескольких тестах Breeze ASR 25 показывает более низкую частоту ошибок слов, чем сравниваемые версии Whisper и COOL-Whisper. Данные обучения включают синтетическую китайскую речь, английскую речь Common Voice и примеры переключения языков. Модель принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. Оптимизация ориентирована на тайваньский мандаринский и китайско-английскую речь; качество для других языков и условий записи в карточке не охарактеризовано.

Colibri — компактная модель эмбеддингов для текстов на бразильском португальском языке, созданная tardellirs на основе google/embeddinggemma-300m. Это плотный энкодер семейства Gemma 3 Text, опубликованный как обычная SentenceTransformer-модель без адаптеров; после обрезки словаря и других этапов разработки в ней около 150,6 млн параметров. Модель формирует векторы размерности 768, поддерживает усечение до 512, 256 или 128 измерений, имеет варианты fp16 и ONNX и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для семантического поиска, извлечения документов для RAG, ранжирования, сравнения сходства текстов, кластеризации и классификации. В README сообщается о результатах на бенчмарке MTEB-BR и об оценках скорости на CPU; это результаты авторских испытаний, а не гарантия производительности для любой инфраструктуры. Обучение включало дистилляцию с двух моделей Qwen, объединение чекпойнтов и слияние весов с обрезанной базой; среди учебных данных указаны веб-тексты и бразильские юридические, налоговые и финансовые корпуса. Лицензия указана как Gemma. Хотя модель рассчитана на португальский Бразилии и может применяться в разных областях, качество на других языках отдельно не подтверждено. Эмбеддинги сами по себе не генерируют ответы: для RAG требуется отдельная генеративная модель.

DeepCode-7B-Aurora-v3 — объединённая модель для генерации текста, созданная ALBADDAWI с помощью LazyMergekit на основе DeepSeekMath-7B-Instruct, DeepSeekMath-7B-Base и DeepSeekMath-7B-RL. Это плотная авторегрессионная архитектура семейства Llama примерно на 6,5 млрд параметров; карточка указывает поддержку диалогового режима и контекст длиной 4096 токенов. Модель ориентирована на генерацию кода и математически направленные запросы.

GeM2-Llamion-14B-LongChat — текстовая генеративная модель VAIV Company из серии GeM 2.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 14,1 млрд параметров, доступная в формате safetensors и предназначенная для диалоговой генерации текста. Версия LongChat поддерживает контекст до 200 000 токенов, что позволяет вести длинные диалоги и работать с большими текстовыми материалами в одном контекстном окне. По README, Llamion создана преобразованием модели Orion в стандартную архитектуру LLaMA с помощью отображения параметров и офлайн-переноса знаний; конкретная базовая модель Orion в метаданных не идентифицирована. Карточка приводит результаты оценки perplexity на англоязычной и корейской Википедии, но не описывает ограничения качества или перечень поддерживаемых языков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_T3qm7xExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовому запросу, включая работу с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xExperiment26-7B. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В предоставленных материалах нет сведений о специальной предметной области или языках, на которых она оптимизирована.

Русскоязычная модель суммаризации текста, разработанная путём дообучения ai-forever/ruT5-base на примерно 60 тысячах примеров датасета IlyaGusev/gazeta. Основана на архитектуре T5 и содержит 123,8 млн параметров; принимает текст и генерирует его краткое изложение. Указанная длина контекста — 512 токенов. Модель подходит для сокращения русскоязычных статей и других текстов. Качество результата зависит от качества и репрезентативности данных дообучения, поэтому пригодность для конкретных материалов следует оценивать отдельно. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Walter — текстовая инструкция-следующая модель-ассистент на базе плотной архитектуры Mistral, разработанная Knut Jaegersberg. Модель дообучена на наборах инструкций с открытыми лицензиями; автор указывает, что примерно две трети примеров взяты из крупных наборов, включая FLAN, а также упоминает набор KnutJaegersberg/Auton. Она предназначена для ответов на инструкции, рассуждений, суммаризации и написания текстов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README демонстрирует также выполнение инструкций на русском языке; метаданные не дают оснований считать её специально ориентированной на русский. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Автор характеризует её как «unaligned» и «free thinking», поэтому её ответы могут быть менее ограничены защитными настройками; приведённые примеры и оценки бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах.

Wav2Vec2-Large-Ru-Golos-With-LM — модель распознавания русской речи от bond005 на основе facebook/wav2vec2-large-xlsr-53. Модель Wav2Vec2 с архитектурой CTC содержит 402,7 млн параметров и дообучена на обучающей части датасета SberDevices/Golos с аугментациями аудио. Для декодирования используется 2-граммная языковая модель, построенная на русскоязычных текстах Taiga, Википедии и Викиновостей. Модель предназначена для преобразования русской речи в текст. Её оценивали на тестовых выборках SberDevices/Golos, русской части Common Voice 6.0 и Russian Librispeech; для работы входную речь нужно подавать с частотой дискретизации 16 кГц. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Описание не приводит численных метрик качества или результатов оценки.

Baguettotron — компактная языковая модель PleIAs для генерации текста и решения задач с рассуждениями. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 320,9 млн параметров и 80 слоями; она обучена на 200 млрд токенов открытого синтетического набора PleIAs/SYNTH. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers, а контекст модели составляет 4096 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы, извлечения и редактирования информации, простых математических задач, творческого письма и генерации с опорой на предоставленный контекст. Она обучена работать с английским, французским, немецким, итальянским, испанским и польским; README также упоминает более ограниченную поддержку латыни и нидерландского. Цепочки рассуждений формируются на английском. По заявлению разработчика, модель показывает сильные результаты среди моделей сопоставимого размера в ряде общих, математических и retrieval-бенчмарков. Baguettotron — небольшая модель, поэтому её возможности ограничены по сравнению с крупными языковыми моделями; заявленные результаты относятся к конкретным бенчмаркам и не гарантируют точность в каждом сценарии. Лицензия — Apache-2.0.

flammen11X-mistral-7B — слитая с помощью mergekit модель на архитектуре Mistral, созданная объединением предварительно обученных языковых моделей nbeerbower/flammen11-mistral-7B и ChaoticNeutrals/Prima-LelantaclesV5-7b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не сообщает о специализации на конкретной области или языке. Распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или дополнительных ограничений применения.

llmfan46 — дообученная на базе Google Gemma 3 12B IT мультимодальная модель для диалогов с текстом и изображениями. По данным карточки, она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; подходит для вопросов по изображениям, генерации и суммаризации текста, а также диалоговых сценариев. Архитектура — плотная Gemma 3, размер базовой модели — 12 млрд параметров. Для семейства Gemma 3 в README указано контекстное окно 128 тыс. токенов и поддержка более 140 языков; подтверждения, что эти характеристики полностью сохранены в этой производной версии, нет. Автор называет модель uncensored и heretic; отдельные сведения о методе такого изменения или его оценке в карточке не приведены. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers. Лицензия указана как gemma; перед использованием следует учитывать её условия. Как и другие генеративные модели, она может выдавать фактически неверные ответы, отражать смещения обучающих данных и ошибаться при сложных или неоднозначных запросах.

Hipotalamus-7B-slerp — слитая модель генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1 и моделей NeuralMaxime-7B-slerp, NeuralMarioMonarch-7B-slerp и Neural4gsm8k. Для объединения применён метод dare_ties; веса сохранены в формате safetensors, размер модели — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

InternVL3.5-8B — мультимодальная модель OpenGVLab для диалога и рассуждений по тексту и изображениям. Вариант построен на InternVL3.5-8B-MPO и дообучен на данных OpenGVLab/MMPR-v1.2 и MMPR-Tiny; архитектура — плотная InternVLChatModel. Модель распространяется в формате safetensors и поддерживает Transformers. Модель предназначена для ответов на вопросы об изображениях, визуального рассуждения, распознавания текста на изображениях и диалоговых сценариев с изображениями. В семействе InternVL3.5 применяются Cascade RL для улучшения рассуждений и Visual Resolution Router для адаптации разрешения визуальных токенов. В README также заявлены возможности взаимодействия с GUI и embodied-сценарии для семейства, но их поддержка именно этой версии 8B отдельно не уточняется. Модель принимает изображения и текстовый контекст и генерирует текстовые ответы. Карточка характеризует языковую поддержку как многоязычную, но конкретные языки и длина контекста для этого репозитория не приведены. Лицензия — Apache-2.0. Для инференса описано использование Transformers; обработка нескольких изображений увеличивает число входных токенов и может требовать большего контекстного окна.

M7Yamshadowexperiment28_AlloyingotneoyInex12 — объединённая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей Mistral: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/AlloyingotneoyInex12-7B. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; для запуска доступны веса Safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специализированные области применения, поддерживаемые языки или отдельные ограничения качества. Лицензия — Apache-2.0.

october-sd/mbart-large-50-finetuned-mr-sum — модель суммаризации на архитектуре mBART-50, разработанная пользователем october-sd и дообученная на базе mBART. Она предназначена для автоматического составления краткого пересказа текста. В README указана оценка Loss 1.9896 на наборе оценки, но сведения о данных обучения и подробные результаты отсутствуют. Модель содержит 457,4 млн параметров, принимает текст с контекстом до 1024 токенов и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия MIT разрешает использование на её условиях.

NaijaVox-2.0 — модель распознавания речи с открытыми весами, разработанная Axiveri для нигерийских языков и вариантов английского. Она дообучена методом PEFT LoRA на базе OpenAI Whisper large-v3 и предназначена для преобразования аудиозаписей в текст на йоруба, хауса, игбо, нигерийском пиджине и нигерийском английском. Модель содержит около 905,3 млн параметров; в репозитории веса представлены в формате Safetensors. Обучение проводилось на 25 866 примерах из семи наборов данных с применением SpecAugment и добавлением фонового шума. По данным карточки, модель подходит для транскрибации разговоров, интервью, эфиров и голосового ввода, в том числе в шумных условиях и при переключении между языками. Для йоруба заявлена поддержка диакритики. В тестах на небольших выборках WER составил 14,7% для нигерийского пиджина, 19,6% для нигерийского английского, 22,3% для йоруба, 25,8% для хауса и 30,5% для игбо. Модель принимает аудио и выдаёт текст. Качество может зависеть от языка, акцента, шума и условий записи; опубликованные метрики получены на тестах по 50 примеров на язык и не гарантируют аналогичных результатов в других сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Noromaid-7b-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — языковая чат-модель MaziyarPanahi для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. Она получена слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NeverSleep/Noromaid-7b-v0.2; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16 и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или предметные специализации, поэтому модель можно рассматривать как универсальную чат-модель.

Wiz2Beagle-7b-v1 — объединённая текстовая генеративная модель, созданная автором maxcurrent с помощью VortexMerge kit на основе amazingvince/Not-WizardLM-2-7B и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Слияние выполнено методом TIES с градиентами плотности и весов; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса доступны в формате safetensors. Контекстное окно — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма — эти сценарии соответствуют возможностям базовых моделей. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Данные о языковой специализации и отдельных проверках качества этого слияния не приведены.

ChatGLM2-6B-32K — двуязычная диалоговая языковая модель, разработанная командой THUDM и представленная организацией zai-org. Это версия ChatGLM2-6B, дообученная для работы с длинным контекстом: модель насчитывает 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста на китайском и английском языках, в том числе для работы с длинными документами и многоходовыми беседами. Модель использует архитектуру ChatGLM с плотной сетью, смешанную целевую функцию GLM и Multi-Query Attention; для расширения контекста применена интерполяция позиционных кодировок. В README отмечены обучение на 1,4 трлн китайских и английских токенов, выравнивание по предпочтениям людей и применение FlashAttention. По заявлению авторов, в официальной реализации контекст 32K доступен примерно при 20 ГБ памяти в форматах FP/BF16; INT4-квантизация позволяет вести диалог длиной до 8K при 6 ГБ памяти. Модель может помогать составлять ответы, поддерживать диалог и обрабатывать длинный текст, но для контекстов до 8K авторы рекомендуют обычную ChatGLM2-6B. README не приводит независимых оценок качества. Код распространяется по Apache-2.0, а для весов действует отдельная Model License: академическое использование открыто, бесплатное коммерческое использование разрешено после заполнения анкеты.

Hasanur525/deed-summarization_version_10 — дообученная модель на архитектуре mT5, основанная на Hasanur525/deed-summarization_version_5. Она предназначена для автоматического краткого пересказа текстов. В репозитории указаны результаты на оценочном наборе: ROUGE-1 0,3247, ROUGE-2 0,1432, ROUGE-L 0,3268 и ROUGE-Lsum 0,3201; средняя длина генерации — около 98 токенов. Модель содержит 291,2 млн параметров и распространяется в формате safetensors. Данные обучения и конкретные языки применения в карточке не раскрыты. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Experiment26Yamshadow_Experiment29Multi_verse_model — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые продолжения или ответы. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения и языках в предоставленной карточке нет.