IV.5Образование и развитие навыков

GLM-4V-9B — мультимодальная модель семейства GLM-4, разработанная Zhipu AI. Она предназначена для диалогового понимания изображений и текста: отвечает на вопросы по изображениям, распознаёт текст, анализирует графики и диаграммы, а также выполняет задачи визуального восприятия и рассуждения. Модель поддерживает китайский и английский языки, многоходовый диалог с изображениями высокого разрешения до 1120 × 1120 пикселей и контекст длиной 8K токенов. Это плотная архитектура ChatGLM с 10,7 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. В метаданных указан тег text-generation, однако назначение модели и её описание в README сосредоточены на визуальном диалоге, OCR и понимании изображений. Лицензия обозначена как other; README отсылает к отдельной лицензии GLM-4 для условий использования.

Idefics2-8b-chatty — мультимодальная модель компании Hugging Face для работы с изображениями и текстом. Она принимает текстовые запросы вместе с одним или несколькими изображениями, в том числе чередуя изображения и текст, и генерирует текстовые ответы. Версия chatty дополнительно дообучена на длинных диалогах и обычно подходит лучше базовой версии, когда нужны более развёрнутые ответы. Модель содержит 8 млрд параметров и использует архитектуру Idefics2: визуальный энкодер обрабатывает изображения, после чего их признаки объединяются с текстовыми представлениями для языковой модели. Модель рассчитана прежде всего на английский язык. Она подходит для описания изображений, визуальных вопросов и ответов, чтения текста на изображениях и документах, а также анализа графиков и диаграмм. Генерировать изображения она не умеет. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Для работы с Transformers следует использовать версию вне диапазона 4.41.0–4.43.3 включительно: в этих версиях Idefics2 не работает. Как и другие языковые модели, она может давать ошибочные или предвзятые ответы; для специализированных задач рекомендуется дообучение на подходящих данных.

Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k — дообученная Gradient версия Meta Llama 3 8B Instruct для диалогов и генерации текста с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров; заявленное окно контекста — 1 048 576 токенов, расширенное с 8 тысяч токенов настройкой параметра RoPE theta. Для этого этапа обучения использовано 830 млн токенов, а суммарно для всех этапов — 1,4 млрд токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов и задач, где нужно учитывать большие объёмы текста за один запрос, например при анализе длинных документов. В карточке заявлена поддержка английского языка; доступны веса в формате safetensors и чат-возможности. Для запуска автор рекомендует Transformers или TGI. Модель выпущена Gradient по лицензии Llama 3. Как и другие инструктивные LLM, она может давать ошибки и небезопасные ответы; для прикладного развёртывания следует оценивать качество на своих данных и при необходимости добавлять меры защиты.

LongAlign-13B-64k — языковая модель семейства LLaMA, опубликованная командой LongAlign. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в длинных контекстах. Проект описывает обучение на наборе LongAlign-10k из 10 000 инструкций длиной 8–64 тыс. токенов и оценивает следование инструкциям на запросах длиной 10–100 тыс. токенов. Модель содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и имеет заявленное контекстное окно 65 536 токенов. В метаданных указаны английский и китайский языки; репозиторий содержит веса PyTorch для Transformers. README объясняет подход проекта к выравниванию моделей для длинного контекста, но приведённый фрагмент не уточняет конкретную базовую модель и обучающие детали именно версии 13B-64k. Лицензия — Apache-2.0.

LongAlign-7B-64k — языковая модель семейства Llama, выпущенная командой LongAlign для следования инструкциям в длинном контексте. В README проект описывает набор LongAlign-10k из 10 000 инструкций длиной 8–64 тыс. токенов, а также обучение с упаковкой примеров и сортировкой по длине батча. Модель содержит 6,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 65 536 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на запросы, включающие длинные документы или контекст. Карточка связывает LongAlign-7B-64k-base с Llama-2-7B, расширенной до контекста 64 тыс. токенов; данный репозиторий относится к серии LongAlign, обученной для выравнивания на длинном контексте. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и китайский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди подходящих сценариев — ответы на вопросы по длинным текстам, следование инструкциям с большим контекстом и суммирование объёмных материалов. README описывает LongBench-Chat для оценки следования инструкциям при запросах длиной 10–100 тыс. токенов, но это не означает, что модель принимает контекст свыше заявленных 65 536 токенов. Приведённый фрагмент карточки не сообщает отдельные ограничения качества или подробности использования именно этой версии.

LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства LLaMA, разработанная Large World Model. Это чат-вариант модели LWM-Text-1M-Chat, обученный на основе LLaMA 2 на отфильтрованной части Books3; в карточке указано, что обучение проходило в декабре 2023 года на 800 документах длиной более миллиона токенов. По метаданным модель содержит 6,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, в том числе обработки длинных текстовых входов. В репозитории указан формат PyTorch. Сведения о лицензии, поддерживаемых естественных языках и конкретных ограничениях применения в предоставленных данных отсутствуют.

Mistral-Trismegistus-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и teknium/Mistral-Trismegistus-7B методом SLERP; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Контекст составляет до 32 768 токенов, что подходит для многошаговых диалогов и запросов с большим объёмом входного текста. Карточка не уточняет специализацию Trismegistus, поэтому узкие области применения не заявляются. Лицензия — Apache-2.0. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или вымышленные сведения; результаты следует проверять.

Marco-Mini-Base — компактная разреженная мультиязычная языковая модель семейства Marco-MoE, разработанная Alibaba International Digital Commerce. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, следование инструкциям и использование интерфейса вызова инструментов. Модель построена на декодерном Transformer с разреженными слоями Mixture-of-Experts и архитектурой Qwen3 MoE. В README указаны 17,3 млрд параметров всего и 0,86 млрд активируемых на токен; метаданные Hugging Face указывают 507,9 млн параметров, поэтому размер модели в источниках расходится. Контекст составляет 32 768 токенов. Модель поддерживает 29 языков, в том числе русский, английский и китайский. README сообщает о сравнительных результатах на англоязычных и мультиязычных бенчмарках, но приведённые таблицы содержат только часть результатов. Модель описана как upcycling-вариант Qwen3-0.6B-Base с разбиением матриц на подматрицы и Drop-Upcycling. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache-2.0. Показатели качества основаны на бенчмарках из карточки; они не гарантируют результат для конкретного приложения.

MeliodasPercival_01_YamshadowStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не указаны специализация по языкам, дополнительные прикладные области или отдельные оценки качества. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_PasticheInex12 — объединённая автором MaziyarPanahi модель для генерации текста и диалогов. Она основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель объединяет automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Модель принимает текст и выдаёт текст. Размер контекста составляет до 32 768 токенов, формат весов — safetensors. В карточке не указаны специализация по языкам и отдельные прикладные области. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это многоязычная модель Sentence Transformers, дообученная legalvn на базе sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 384, а сходство между текстами оценивается косинусной мерой. Архитектура состоит из BERT-трансформера и слоя усреднения токенов; README указывает максимальную длину последовательности 128 токенов, а метаданные — контекст до 512 токенов. Модель предназначена для семантического поиска и сравнения текстов, поиска перефразировок, кластеризации и классификации. Примеры обучающих данных на вьетнамском языке посвящены нормативным документам и образовательным программам, что делает её полезной для сопоставления вьетнамских запросов с фрагментами документов. Веса доступны в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

PathummaLLM-text-1.0.0-7B — мультиязычная текстовая большая языковая модель, разработанная командой NECTEC и дообученная на базе nectec/OpenThaiLLM-Prebuilt-7B. Модель рассчитана на выполнение инструкций и поддерживает тайский, китайский и английский языки. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов, задач Retrieval-Augmented Generation (RAG), управляемой генерации и рассуждений. В README также указана применимость к сценариям в химии, биологии, финансах, праве, программировании и медицине. Архитектурные детали, кроме принадлежности к семейству Qwen2 и поддержки загрузки через Transformers, не раскрыты; заявлен размер около 7 миллиардов параметров. Для GGUF-применения приведён контекст 8192 токена, однако это значение может относиться к конкретному примеру запуска. Среди сильных сторон заявлены конкурентоспособные результаты по сравнению с Openthaigpt1.5-7b-instruct и оптимизация для прикладных сценариев. Ограничения включают отсутствие подробных сведений о составе и методике подготовки датасета, точных характеристиках архитектуры и гарантированной эффективности в отдельных прикладных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

StrangeMerges_53-7B-model_stock — языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния пяти моделей семейства Mistral. В репозитории указаны метод слияния model_stock и формат весов bfloat16; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 76,07, включая 72,78 на AI2 Reasoning Challenge и 88,46 на HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные не устанавливают конкретный основной язык или специализированную предметную область; качество на отдельных задачах может отличаться, а результаты бенчмарков не гарантируют качество в прикладных сценариях.

SummLlama3-70B — языковая модель для суммаризации, разработанная DISLab на базе Meta-Llama-3-70B-Instruct и дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на более чем 100 тысячах примеров обратной связи о качестве резюме. Она предназначена для создания кратких, полных и опирающихся на исходный текст резюме документов и диалогов из разных областей, включая новости, повседневную тематику, отчёты, медицину, интервью и встречи. Модель построена на архитектуре Llama, имеет 69,5 млрд параметров и контекст длиной 8192 токена. Карточка заявляет улучшение качества суммаризации по критериям точности передачи содержания, полноты и краткости; для работы рекомендуется использовать заданный авторами формат инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст. Это дообученная модель в формате safetensors. Метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия использования следует проверить в карточке модели и у базовой модели Meta-Llama-3-70B-Instruct. Оценки в README приведены для отдельных сравнений и не гарантируют такое же качество на любых данных; в карточке также есть неполные строки таблиц.

CapRL-Qwen3VL-4B — мультимодальная модель InternLM для создания подробных описаний изображений. Она основана на архитектуре Qwen3-VL и содержит 4 млрд параметров; работает с изображениями и текстовыми запросами, выдавая текст. Модель обучена в рамках серии CapRL 2.0 с обновлённой схемой подготовки данных, включающей фильтрацию вопросов и ответов и более разнообразный набор изображений. Модель предназначена прежде всего для описания естественных изображений, диаграмм, инфографики и документов. По заявлению разработчиков, она превосходит CapRL-Qwen2.5VL-3B и Qwen2.5VL-72B в задачах описания изображений, формируя структурированные и подробные ответы с меньшим числом галлюцинаций. Карточка приводит английский язык; длина контекста не указана. Репозиторий содержит веса safetensors, модель использует библиотеку Transformers и поддерживает диалоговый интерфейс. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ограничения: оценки качества приведены разработчиками и зависят от типа изображения и запроса; даже при заявленном снижении галлюцинаций описания могут содержать ошибки.

testmoto/gemma-2-llm2024-01 — объединённая текстовая модель от testmoto на базе Google Gemma 2 9B. Веса объединены методом DARE TIES с помощью mergekit из базовой Gemma 2 9B и трёх моделей: testmoto/gemma-2-9b-lora-0, testmoto/gemma-2-9b-platypus-02 и testmoto/gemma-2-9b-lora-aozora. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и суммаризации — типичных сценариев базовой модели Gemma 2. Она имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Языковая специализация объединённой модели в карточке не уточнена. Лицензия и конкретные ограничения применения в карточке не описаны; характеристики качества именно этого объединения также не приведены.

InternVL2_5-26B — мультимодальная модель OpenGVLab для диалога по тексту и визуальным данным. Она объединяет зрительный энкодер InternViT-6B-448px-V2_5 и языковую модель internlm/internlm2_5-20b-chat; каталог указывает связь с обеими базовыми моделями как merge. Модель построена по схеме ViT-MLP-LLM и использует динамическое разбиение изображений на фрагменты 448×448 пикселей для обработки в высоком разрешении. Модель предназначена для ответов на вопросы об изображениях, анализа нескольких изображений в одном запросе и понимания видео по кадрам; она также поддерживает обычный текстовый диалог. В README отмечены улучшения обучения и качества данных, а также внимание к сохранению языковых способностей. Карточка семейства указывает поддержку многоязычных данных, OCR и математических диаграмм; конкретный список языков и размер контекста для этой версии не приведены. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на Transformers. Лицензия — MIT. Обработка высокого разрешения, нескольких изображений и видео увеличивает расход визуальных токенов; при работе с несколькими изображениями может потребоваться увеличить контекст.

Llama-3.2-3B-All-Mix — объединённая модель семейства Llama, созданная bunnycore с помощью mergekit и метода TIES на основе huihui-ai/Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated, с включением bunnycore/Llama-3.2-3B-Pure-RP и Lyte/Llama-3.2-3B-Overthinker. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ролевых сценариев, рассуждений с развёрнутыми ответами, ответов на вопросы и суммаризации. Карточка заявляет сбалансированную работу в разных задачах и областях, но не приводит количественных оценок качества. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Файлы модели опубликованы в формате safetensors для Transformers. Язык и лицензия в предоставленных данных не указаны, поэтому их нельзя надёжно определить.

Модель TesNik369/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit_tqa_tuned_seed_42 — дообученная TesNik369 версия Mistral 7B Instruct v0.2, созданная с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не описана специализация дообучения, поэтому модель можно характеризовать как универсальную инструктивную модель. Модель принимает текст и генерирует текст. Указана поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Конкретные ограничения или результаты оценки качества в карточке не приведены.

MOSS-VL-Instruct-0408 — мультимодальная модель OpenMOSS, дообученная методом supervised fine-tuning на основе MOSS-VL-Base-0408. Она предназначена для понимания изображений и видео, визуальных вопросов и ответов, распознавания текста и разбора документов, визуальных рассуждений и выполнения инструкций. Модель особенно ориентирована на анализ длинных видео: рассуждение о последовательности событий, распознавание действий и привязку событий ко времени. Архитектура использует перекрёстное внимание, раздельно обрабатывающее визуальное представление и языковое рассуждение; временные метки кадров помогают учитывать ход событий, а XRoPE кодирует время и пространственные координаты. Модель поддерживает чередование изображений и видео в одном потоке и диалоговый интерфейс. В карточке заявлены сильные результаты на задачах понимания видео, визуального восприятия и OCR. Модель описана как ранний этап развития семейства; математические и программные рассуждения, а также многошаговое поведение требуют дальнейшего улучшения. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen2.5-72B-0.6x-Instruct — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем ddh0. Она создана линейным слиянием Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct с весом 0,6 и Qwen/Qwen2.5-72B с весом 0,4. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; автор стремился сделать инструкционную версию более гибкой и менее жёсткой. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 71,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекст — до 32 768 токенов; заявленные языки включают китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия. Слияние призвано сделать поведение модели гибче, однако README сообщает лишь о первоначальном тестировании и не приводит количественных оценок качества. Возможности и надёжность вызова инструментов отдельно не описаны.

Модель gbull25/qwen3-vl-russian-handwriting — дообученная gbull25 мультимодальная модель семейства Qwen3-VL для работы с изображениями и текстом. Она основана на unsloth/qwen3-vl-4b-instruct-unsloth-bnb-4bit и предназначена для распознавания и интерпретации рукописного текста на изображениях с ответом в текстовом формате. Архитектура — Qwen3VLForConditionalGeneration; модель использует формат safetensors и поддерживает диалоговый интерфейс и обработку изображений. Модель обучали с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценивания качества, поэтому точность распознавания рукописей нельзя определить по доступным сведениям.

Surge-V1.1-2x0.8B — компактная разреженная модель класса Mixture-of-Experts от Junhauwong, представленная как модель для локального инференса. По карточке она использует два специализированных экспертных пути по 0,8 млрд параметров; метаданные указывают семейство Qwen3.5 MoE и архитектуру для генерации текста. Модель поддерживает диалоговый режим и предназначена для рассуждений, программирования, математических задач и сценариев с подключёнными инструментами. Её можно применять для пошаговых объяснений, планирования, написания и отладки кода, решения арифметических и алгебраических задач, а также автоматизации через внешние API и другие инструменты. В карточке приведён пример запуска через Transformers; лицензия в метаданных — Apache-2.0. Автор отмечает компактность модели и возможность локального запуска, но не приводит подтверждённых результатов бенчмарков.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а окно контекста составляет 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 специализированных областях применения или конкретных языках, поэтому модель можно описать только как универсальную генеративную языковую модель.

Experiment26Yamshadow_Experiment27Pastiche — объединённая модель, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Модель принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. В README нет описания специальных предметных областей или языковых возможностей.

llmfan46 выпустил дообученную версию мультимодальной Gemma 4 26B A4B для диалогов и анализа изображений. В карточке указано изменение компонента attn.o_proj; метаданные определяют модель как Gemma4ForConditionalGeneration с возможностями чата и зрения. Базовая модель — google/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-unquantized; файлы представлены в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и изображения и предназначена для визуальных вопросов и ответов, разбора документов, распознавания текста на изображениях, понимания графиков и экранов, а также диалоговых сценариев. Описание семейства Gemma 4 указывает на гибридное внимание и контекст до 256K токенов для версии 26B A4B, поддержку более 35 языков и вызов инструментов; сведения об этих свойствах относятся к семейству и не подтверждены отдельно для данного дообучения. Аудио в списке задач этой модели не заявлено. README описывает версию как uncensored, однако не уточняет методику изменения и не приводит отдельной оценки качества или безопасности этого чекпойнта. Как и другие языковые модели, она может выдавать неверные факты, проявлять смещения и хуже справляться с неоднозначными или сложными запросами.

DevQuasar/openbmb.MiniCPM-V-4.6-GGUF — это квантованная версия мультимодальной модели openbmb/MiniCPM-V-4.6, опубликованная пользователем или организацией DevQuasar. Модель предназначена для задач image-text-to-text: анализа изображений и формирования текстовых ответов на основе визуального и текстового ввода.

Open-MOPD-SmolLM3-3B-MixSFT — языковая модель на архитектуре SmolLM3ForCausalLM, подготовленная командой Open-MOPD как начальный чекпойнт для последующего обучения специализированных RL-моделей и итоговой модели-дистиллята. Она создана дообучением HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base на математических задачах, коде и данных для следования инструкциям; параметры обучения сбалансированы по числу токенов ответов. Модель содержит около 3,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое применение. Метаданные указывают контекст до 65 536 токенов; в описанном обучении и оценке использовалась максимальная длина последовательности 32 768 токенов. Карточка приводит результаты на математических, кодовых и инструкционных тестах, но не уточняет методику их интерпретации для практических сценариев. Указанный в метаданных язык — английский. Лицензия Apache-2.0.

QTuneVL1.5-2B — компактная мультимодальная языковая модель Reconova AI Lab для диалога с изображениями и анализа визуального содержимого. Модель использует архитектуру InternVLChat и объединяет компоненты Qwen2.5-1.5B и InternViT-300M-v2.5; в README также описана настройка на InternVL3-2B и стратегии обрезки и дополнения изображений, применяемые в Mini-Monkey, UReader и InternVL. Модель предназначена для ответов на вопросы по изображениям, визуальных рассуждений и распознавания текста на изображениях. В README приведено сравнение с предшественником QTuneVL1-2B по восьми тестам, включая OCRBench, MMStar и MMMU, с оговоркой, что конфигурация оценщика GPT в VLMEvalKit может отличаться от официальной. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors; лицензия — MIT.

jaspionjader/sof-12 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком jaspionjader из sof-10, sof-11 и sof-6 с помощью mergekit и метода Model Stock. Модель построена на архитектуре Llama с плотной структурой и содержит 7,5 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает через библиотеку Transformers. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не уточняет специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её можно рассматривать для общих диалоговых сценариев и генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.