IV.5Образование и развитие навыков

Locutusque/Hercules-5.0-Qwen2-7B — языковая модель на архитектуре Qwen2, дообученная Locutusque на наборе hercules-v5.0. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и рассчитана на диалог, следование сложным инструкциям и вызов функций. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для научных и технических бесед, пошаговых учебных подсказок, специализированных чат-ботов, а также генерации кода и взаимодействия с инструментами через вызовы функций. В карточке перечислены биология, химия, физика, математика, медицина и информатика; конкретные языки естественного языка не заявлены. Модель выпущена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README предупреждает о токсичных примерах в данных обучения, возможных фактических ошибках и риске неправильного применения возможностей вызова функций.

Locutusque/Hyperion-2.0-Mistral-7B — языковая модель Locutusque, дообученная на 750 тысячах примеров набора Hyperion-v2.0 на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на сложные вопросы, ведения диалога, генерации кода и рассуждений в научных областях. В карточке описаны сценарии обучения и помощи специалистам в медицине, математике, программировании и других технических дисциплинах. Основной язык — английский. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README отмечены возможные несогласованности ответов из-за разнообразия форматов данных и качества аннотаций; также модель охотно отвечает на любые запросы, поэтому для корпоративного применения автор рекомендует дополнительную настройку с помощью DPO.

InternVL2_5-78B — мультимодальная модель серии InternVL 2.5, разработанная командой OpenGVLab. Она сочетает зрительный энкодер InternViT и языковую модель Qwen2.5-72B-Instruct в архитектуре ViT-MLP-LLM; компоненты объединены с помощью обучаемого MLP-проектора. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель предназначена для диалога по изображениям, анализа нескольких изображений и видеокадров, а также для текстовой генерации. Динамическое разбиение изображений на тайлы 448×448 помогает работать с изображениями высокого разрешения; поддерживаются многоязычные сценарии, включая OCR и анализ математических диаграмм. В обучении использовано 120 млрд токенов. Длина контекста в доступных сведениях не приводится. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, описания изображений и видео, распознавания текста на изображениях и диалоговой генерации. Её размер 78 млрд параметров требует значительных вычислительных ресурсов; обработка нескольких изображений увеличивает расход контекста. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией в репозитории.

Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca — диалоговая языковая модель Open-Orca, созданная дообучением Mistral 7B на отфильтрованной выборке набора OpenOrca с данными, дополненными GPT-4. Модель обучали с Axolotl и упаковкой OpenChat; она использует архитектуру MistralForCausalLM и формат диалога ChatML. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций на естественном языке. В карточке указано контекстное окно 32 768 токенов, а основным языком обозначен английский. Модель содержит 7,1 млрд параметров и доступна в формате PyTorch. Разработчик приводит результаты оценок на нескольких бенчмарках и сообщает об улучшении относительно базовой Mistral 7B. Эти результаты относятся к тестам и не гарантируют качество для конкретных задач. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Eurus-7B-SFT — языковая модель с открытыми весами, разработанная OpenBMB и дообученная на базе Mistral-7B. Она предназначена для генерации ответов с упором на рассуждения, в том числе для задач программирования и математики; также поддерживает диалог. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Для дообучения использованы корректные действия из UltraInteract-SFT и небольшая доля примеров UltraChat, ShareGPT и OpenOrca. В карточке авторы сообщают о высоких результатах среди открытых моделей сопоставимого размера; это заявление основано на их оценке и не гарантирует качество на конкретных задачах. Для программирования и математики рекомендуется формат промптов из UltraInteract. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Как и другие генеративные языковые модели, она может ошибаться в рассуждениях, вычислениях и коде; результаты следует проверять.

InternVL2_5-38B — мультимодальная чат-модель OpenGVLab, построенная по схеме ViT-MLP-LLM: зрительный кодировщик InternViT связан через MLP-проектор с языковой моделью Qwen2.5-32B-Instruct. Модель объединяет эти компоненты и распространяется в формате safetensors; лицензия — MIT. Модель предназначена для диалога по изображениям и видео, а также для генерации текста. Она поддерживает изображения высокого разрешения с динамическим разбиением на фрагменты, несколько изображений в одном запросе и видео, представляемое последовательностью кадров. В README также отмечены задачи OCR на нескольких языках и анализ математических графиков; языки описаны как многоязычные. Архитектурные детали и обучение рассчитаны на мультимодальные задачи, а в версии 2.5 улучшены стратегии обучения и качество данных для сохранения языковых возможностей. Работа с несколькими изображениями или кадрами видео увеличивает число визуальных токенов и может требовать большего контекстного окна. В метаданных указана поддержка генерации текста наряду с обработкой изображений и текста.

L3-Aethora-15B v2 — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama 3, созданная ZeusLabs, Steelskull и Elinas. Она дообучена методом LoRA на наборе Aether-Lite-V1.8.1, содержащем около 125 тысяч англоязычных примеров инструкций и диалогов. В репозитории указаны 14,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат Safetensors; модель поддерживает диалоговый режим. Модель предназначена для творческого письма, создания историй и стихов, ответов на вопросы, объяснения научных и медицинских тем, подготовки учебных материалов и решения задач по инструкциям. Карточка заявляет, что она лучше всего подходит для творческого письма и поддерживает разные стили и жанры. Эти возможности описаны авторами, но сами по себе не подтверждают точность ответов, особенно в медицинских и научных вопросах. Обучение проведено в BF16 на четырёх A100 в течение 17,5 часа, на протяжении четырёх эпох с длиной последовательности 8192 токена. Для модели указана лицензия CC BY-SA 4.0; при использовании и распространении следует соблюдать её условия.

Qwen2-VL-OCR-2B-Instruct — дообученная PrithivMLmods мультимодальная модель на базе Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct для распознавания текста на изображениях, преобразования изображений в текст и решения математических задач с выводом формул в LaTeX. Модель семейства Qwen2-VL имеет плотную архитектуру условной генерации, содержит 1,5 млрд параметров и работает с изображениями и текстовыми запросами; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для извлечения текста и формул из изображений, ответов на вопросы по визуальным материалам и диалоговой работы с изображениями. В карточке заявлена поддержка текста на английском и китайском, а также многих других языков внутри изображений. Унаследованные возможности базовой Qwen2-VL включают анализ видео, однако специальное дообучение здесь описано прежде всего для OCR и математических задач. Модель распространяется в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит независимых оценок точности именно этой версии; заявленные характеристики базового семейства не гарантируют аналогичные результаты на всех типах документов и языках.

Yoruba-ASR — модель автоматического распознавания речи на йоруба, разработанная Awarri Technologies при поддержке Федерального министерства связи, инноваций и цифровой экономики Нигерии. Это дообученная версия Whisper Small с 244 млн параметров, принимающая аудио и выдающая текстовую транскрипцию на йоруба. Для распознавания рекомендуется аудио с частотой 16 кГц; максимальная длительность обработки за один запуск — 30 секунд. Модель предназначена для транскрибации речи в образовательных и вспомогательных сервисах, проектах по сохранению языка и культуры, общественных технологиях и медиа. Обучающие данные включают 120 часов записей с разных регионов Нигерии и общедоступные наборы данных. Лицензия указана как other; условия карточки разрешают исследовательское, образовательное и общественно полезное применение, а для коммерческого или крупномасштабного корпоративного использования требуют отдельного соглашения и запрещают ряд вредоносных сценариев.

DeepSeek-VL-7B-Chat — мультимодальная модель понимания изображений и текста, разработанная командой DeepSeek. Это версия с инструкционным дообучением на основе DeepSeek-VL-7B-Base; базовая модель использует языковую основу DeepSeek-LLM-7B-Base и гибридный визуальный энкодер SigLIP-L и SAM-B. Модель принимает изображения размером до 1024 × 1024 вместе с текстовыми запросами и формирует текстовые ответы. Модель предназначена для диалога по изображениям и решения задач визуально-языкового понимания: анализа логических диаграмм и веб-страниц, распознавания формул, чтения научной литературы, описания естественных изображений и понимания сложных сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

InternVL2_5-2B — мультимодальная модель OpenGVLab для диалога по изображениям и тексту. Она построена по схеме ViT-MLP-LLM: использует визуальный энкодер InternViT-300M-448px-V2_5 и языковую модель internlm/internlm2_5-1_8b-chat; общая конфигурация содержит около 2 млрд параметров. В репозитории доступны веса safetensors, для работы предусмотрена библиотека Transformers, лицензия — MIT. Модель принимает текст вместе с одним или несколькими изображениями и может обрабатывать кадры видео, формируя текстовые ответы. Динамическое разбиение изображений на фрагменты 448×448 помогает работать с высоким разрешением; поддерживаются многокартинные запросы. Семейство рассчитано на мультиязычные сценарии, включая OCR и математические диаграммы. Карточка описывает улучшения обучения и качества данных, но не задаёт исчерпывающего списка языков и ограничений точности; обработка видео описана через кадры.

DavidAU/Llama-3.3-8B-Thinking-Gemini-Flash-11000x-128k — дообученная модель семейства Llama 3.3, созданная DavidAU на базе allura-forge/Llama-3.3-8B-Instruct с помощью Unsloth на 11 000 примерах датасета TeichAI/gemini-2.5-flash-11000x в течение трёх эпох. Это плотная авторегрессионная модель на 7,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов и интерфейсом чата. Модель предназначена для генерации текста с пошаговыми рассуждениями, объяснений, планирования и творческого письма, включая рассказы, продолжение сцен и ролевые диалоги. В README указаны примеры запросов по научным темам и художественным жанрам; автоматическая активация режима рассуждений зависит от формулировки запроса. Карточка перечисляет английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Автор предупреждает, что у модели могут сохраняться проблемы Llama, включая устаревшие знания; режим рассуждений активируется не всегда, а результаты могут зависеть от настроек генерации и интерфейса. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

QuantFactory/Llama-3-Hercules-5.0-8B-GGUF — квантованная версия языковой модели Llama-3-Hercules-5.0-8B, созданная с использованием llama.cpp. Базовая модель основана на Llama-3-8B и дообучена Locutusque на датасете Locutusque/hercules-v5.0. Модель предназначена для генерации текста и использует формат запросов OpenAI ChatML с поддержкой вызовов функций. Модель ориентирована на выполнение сложных многошаговых инструкций, диалоговое взаимодействие, работу с научной и технической тематикой, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и компьютерные науки. Она может применяться для специализированных чат-ботов, образовательных ассистентов, генерации кода и сценариев, где требуется выполнение функций через вызовы инструментов. В README не указаны поддерживаемые языки и максимальная длина контекста. Ключевые ограничения включают риск галлюцинаций и фактических ошибок, особенно в специализированных областях, наличие токсичных или вредных примеров в обучающих данных, возможное воспроизведение предубеждений и риск злоупотребления функциональностью вызова функций. Условия распространения обозначены лицензией llama3.

Orsta-7B — мультимодальная модель зрения и языка, разработанная командой MiniMax-AI на основе Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2.5-VL и дообучена с помощью системы обучения с подкреплением V-Triune на восьми визуальных задачах. Она принимает изображения и текстовые запросы и предназначена для визуальных рассуждений и восприятия: ответов на вопросы по математике и науке, понимания диаграмм и решения головоломок, обнаружения и подсчёта объектов, визуальной локализации и OCR. Контекст составляет до 128 000 токенов; в карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers по лицензии MIT.

Qwen2-VL-Ocrtest-2B-Instruct — дообученная PrithivMLmods мультимодальная модель на архитектуре Qwen2-VL для анализа изображений по текстовым запросам. Она предназначена для распознавания текста на изображениях, преобразования изображений в текст, решения математических задач и выдачи формул в LaTeX; поддерживает диалоговый режим. Модель принимает изображения и текст и генерирует текстовые ответы. По карточке базовая модель Qwen2-VL умеет работать с изображениями и видео, а распознавание текста внутри изображений заявлено для нескольких языков; метаданные карточки указывают английский язык. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует контекст до 32 768 токенов и формат весов Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README заявляет высокую точность OCR, однако не приводит отдельной оценки качества или подробностей обучения. Поэтому результаты распознавания и решения задач могут требовать проверки; заявленные возможности базовой модели, включая работу с длинными видео и управление устройствами, не следует считать подтверждёнными характеристиками этого дообученного чекпойнта.

Карточка модели migtissera/Tess-2.0-Mixtral-8x7B на Hugging Face совпадает с карточкой migtissera/Tess-2.0-Mixtral-8x7B-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Tess-2.0-Mixtral — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной migtissera. Она обучена на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 и использует архитектуру MixtralForCausalLM с разреженной архитектурой MoE. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; формат запросов включает роли SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории размещены веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке указано, что модель uncensored; она может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент, поэтому результаты следует проверять.

bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом линейного слияния. В неё вошли allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и meditsolutions/Llama-3.1-MedIT-SUN-8B. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров; работает через библиотеку Transformers, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям и решения разнообразных текстовых задач; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Среди опубликованных оценок — 81,94 на IFEval и 32,50 на BBH. Метаданные не устанавливают основной язык, поэтому язык в описании не уточняется. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель badrex/w2v-bert-2.0-kinyarwanda-asr разработана Бадром аль-Абси и предназначена для автоматического распознавания речи на киньяруанда. Это дообученная для ASR модель facebook/w2v-bert-2.0 с архитектурой Wav2Vec2-BERT и классификатором CTC; в метаданных указано 402,7 млн параметров. Она принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию. Модель обучалась на примерно 1000 часах размеченной речи из датасета Kinyarwanda ASR Track B, охватывающего здравоохранение, государственное управление, финансы, образование и сельское хозяйство; для тестов внутри этих предметных областей автор сообщает WER ниже 8,4%.

ryanfortin/community-blend-qwen3-8b — это плотная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, разработанная путём эволюционного слияния моделей. По README, автор получил её после 781 поколения автоматического отбора и 749 слияний дообученных моделей Qwen3-8B; итоговый вариант создан методом SLERP из двух промежуточных чемпионов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и рассуждений в разных областях. Контекст составляет 40 960 токенов; репозиторий содержит веса в safetensors и использует библиотеку Transformers. README сообщает об улучшении относительно исходной Qwen3-8B на шести из восьми бенчмарков, включая HellaSwag и ARC, и описывает сохранённые навыки в медицине, математике и прогнозировании. Это результаты тестирования автора, а не гарантия качества для конкретных пользовательских задач. Модель доступна по лицензии Apache-2.0.

Deita-20b — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama с 19,3 млрд параметров. Карточка показывает пример диалога с системным и пользовательским сообщениями, поэтому модель подходит для выполнения инструкций и ответов на запросы в формате ассистента. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель использует формат Safetensors и обучалась на наборе KnutJaegersberg/Deita-6k. В карточке приведены результаты оценок на нескольких тестах рассуждения и понимания текста. Код распространяется по Apache-2.0; для весов заявлены академическое и бесплатное коммерческое использование, однако для коммерческой лицензии предлагается подать отдельную заявку.

Gamunu-4B-Instruct-Alpha — экспериментальная двуязычная модель проекта Gamunu, разработанная для работы преимущественно на сингальском языке. Она создана на базе Google Gemma 3 4B: авторы продолжили предварительное обучение на академических и тематических данных с упором на сингальский, затем выполнили дообучение инструкциям с помощью LoRA. В метаданных указаны архитектура Gemma 3 и формат safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, ответов на вопросы и пошаговых рассуждений, а также для суммаризации, перефразирования, перевода между сингальским и английским и классификации по инструкциям. Она подходит для исследовательской оценки сингальских LLM, образовательных помощников и создания академических или культурно ориентированных материалов. README отмечает уверенную генерацию на сингальском, двуязычное понимание и математические рассуждения. Это альфа-версия для экспериментов и контролируемого применения, рассчитанная на одно сообщение за раз. У модели нет памяти диалога и RLHF-настройки; возможны фактические отклонения, а качество рассуждений снижается при неоднозначных запросах. Её не рекомендуют для решений в медицине, праве и финансах, а также для сценариев, требующих высокой фактической надёжности или обработки персональных данных.

Igbo-ASR — модель автоматического распознавания речи на языке игбо, разработанная Awarri Technologies при поддержке Федерального министерства коммуникаций, инноваций и цифровой экономики Нигерии. Это дообученная на Whisper Small трансформерная модель примерно с 244 млн параметров, обученная на 120 часах записей из разных регионов Нигерии и общедоступных наборах данных. Она принимает аудио и выдаёт текстовую транскрипцию на игбо; рекомендуемая частота дискретизации — 16 кГц, максимальная длительность входного фрагмента — 30 секунд. Модель предназначена для транскрибирования речи в образовательных, исследовательских, культурных, медийных и доступностных приложениях. Её область применения — речь на игбо; качество может снижаться на некоторых диалектах, при переключении между игбо и английским, шуме и низком качестве аудио. Данных детской речи мало, а для специализированных областей может потребоваться дополнительное дообучение. Лицензия обозначена как other: условия описывают исследовательское и общественно полезное применение, запрещают ряд вредоносных сценариев, а коммерческое или крупномасштабное корпоративное использование требует отдельного соглашения.

cstr/llama3-8b-spaetzle-v20 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3, опубликованная под аккаунтом cstr. Она создана методом DARE-TIES из моделей cstr/llama3-8b-spaetzle-v13 и nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B-v2; последняя дообучена на ScienceQA для ответов на научные вопросы. В карточке приведены результаты EQ-Bench v2_de и Open LLM Leaderboard, включая проверки знаний, рассуждений и математики. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском и немецком языках. Она содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Карточка указывает лицензию «other», но не приводит её конкретные условия; перед использованием следует проверить лицензионные условия обеих исходных моделей и объединённой модели.

LLaVA-OneVision-1.5-4B-Instruct — мультимодальная модель Glint Lab из семейства LLaVA-OneVision-1.5. Она объединяет визуальный энкодер с языковой моделью Qwen3-4B-Instruct-2507 и предназначена для диалогов и выполнения инструкций по изображениям. Модель принимает изображения в исходном разрешении и текстовые запросы, а в ответ генерирует текст. Модель подходит для описания изображений, визуальных вопросов и ответов, анализа диаграмм и документов, а также решения задач по визуальному содержимому. В README заявлены высокие результаты на ряде мультимодальных бенчмарков и преимущества обучения на изображениях исходного разрешения. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на использование с Transformers; видеоввод в дорожной карте указан как будущая возможность, поэтому здесь он не заявлен как поддерживаемый. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не задают размер контекста именно мультимодальной модели, поэтому контекст Qwen3 из описания базовой модели не следует считать подтверждённым контекстом этой модели.

Minotaur MPT 7B — языковая модель OpenAccess AI Collective для генерации текста и выполнения инструкций. Это дообученная версия MPT-7B, разработанной MosaicML; в карточке указано, что Minotaur обучена на открытых наборах данных, включая WizardLM, Alpaca-CoT, GPTeacher, ScienceQA, GSM8K и материалы по математике и естественным наукам. Для диалога используется формат USER:/ASSISTANT:. Модель построена на декодерном трансформере MPT с 6,7 млрд параметров. Она предназначена для ответов на вопросы, объяснений, краткого пересказа и решения задач по общим знаниям, математике и естественным наукам. В метаданных указан тип text-generation; модель работает с текстом. README описывает базовую MPT как англоязычную модель, но не сообщает отдельно языковое покрытие Minotaur. По заявлению авторов, обучение только на открытых наборах данных делает процесс воспроизводимым. Модель не прошла RLHF и не имеет встроенной фильтрации ответов; возможны фактические ошибки, предвзятые или оскорбительные ответы. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

next-12b-i1-GGUF — квантизированная версия модели next-12b от thelamapi, подготовленная mradermacher в формате GGUF. Это плотная causal transformer-модель примерно на 12 миллиардов параметров, предназначенная для локального запуска и генерации текста. В README она обозначена как vision model, поэтому может поддерживать мультимодальные сценарии при наличии соответствующего mmproj-файла, однако конкретные возможности обработки изображений не описаны подробно. Модель ориентирована на диалог, ответы на вопросы, суммаризацию, творческое письмо, рассуждения, программирование и работу с текстами в специализированных областях, включая химию, биологию, финансы и право. Для дообучения использовались наборы данных с инструкциями, математическими задачами, рассуждениями, диалогами и письменными запросами. Заявлена поддержка множества языков, включая английский, турецкий, русский, немецкий, французский, испанский, китайский, японский, корейский и другие. Репозиторий содержит варианты квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q5_K_M и более качественные или компактные сборки с разным размером примерно от 3 до 8,5 ГБ. Квантизация снижает требования к памяти и позволяет запускать модель локально, но может ухудшать качество по сравнению с исходной версией; наиболее сбалансированными в README названы i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M. Размер контекста и точные показатели качества не указаны. Лицензия модели — MIT.

ArchBeagle-7B — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе при работе с длинными запросами: размер контекста составляет до 32 768 токенов. Модель объединяет веса WestBeagle-7B, NeuralBeagle14-7B, BeagSake-7B, NeuralOmniBeagle-7B-v2, NeuralOmniBeagle-7B и OmniBeagle-7B. Модель принимает текст и генерирует текст. README не описывает специализацию по языкам или отдельным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

Darwin-36B-Opus — языковая модель FINAL-Bench / VIDRAFT_LAB, полученная эволюционным слиянием Qwen3.6-35B-A3B и её версии, дообученной на примерах рассуждений. Это MoE-модель на архитектуре Qwen3.5 MoE для генерации текста и диалогов с режимом пошаговых рассуждений; в README заявлены 36 млрд параметров всего и около 3 млрд активных, а метаданные указывают 2,9 млрд параметров. Контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для сложных вопросов и рассуждений, включая задачи уровня GPQA Diamond; заявлены поддержка нескольких языков и результат 88,4% на GPQA Diamond по описанному авторами протоколу. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. README описывает её как результат слияния весов без повторной градиентной оптимизации финальной модели; опубликованный бенчмарк включает стохастический повторный отбор ответов, поэтому показатель может зависеть от протокола оценки.

Forbidden-Fruit-L3.3-70b-0.2a — разговорная языковая модель, созданная BruhzWater как merge нескольких моделей Llama 3.3 70B. Автор описывает её как универсальную модель для расширения знаний в области культуры, математики, естественных наук и медицины; в состав слияния включена TheDrummer/Fallen-Llama-3.3-70B-v1, чтобы уменьшить количество отказов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросам пользователя. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 69,5 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers и поддержку чата. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным данным определить нельзя.

Hercules-3.0-Mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная Locutusque на базе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; для работы с весами используется Transformers, файлы представлены в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и следования сложным инструкциям в научных и технических областях, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. Она также рассчитана на вызов функций и помощь с кодом, в том числе в сценариях, где функции используются для исполнения кода. Обучение проводилось на Hercules-v3.0 и наборе разнообразных диалоговых, инструкционных, медицинских, математических и кодовых данных. Модель может выдавать токсичные ответы, ошибаться и галлюцинировать, особенно в специализированных темах; вызов функций также может быть использован небезопасно. В README рекомендуется предпочесть Hercules-2.5 до выхода Hercules-3.1 из-за ухудшения качества, связанного с одним из наборов обучения. Лицензия — Apache-2.0.