IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

Yarn-Solar-10b-32k — языковая модель NousResearch на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров, основанная на SOLAR-10.7B-v1.0. Авторы дополнительно обучили её на двух миллиардах токенов длинного контекста, применив метод YaRN для расширения контекстного окна до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и работы с длинными входными материалами: например, для суммирования документов, ответов на вопросы по большим текстам и продолжения текста с учётом удалённых фрагментов. В карточке приведены оценки на тестах длинного контекста и стандартных языковых тестах; результаты относятся к указанным условиям оценки и не гарантируют качество на конкретных задачах. Модель распространяется в формате PyTorch и использует библиотеку Transformers. Для загрузки авторы указывают необходимость включить trust_remote_code и использовать актуальную версию Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

ChimeraLlama-3-8B-v3 — объединённая языковая модель, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit из семи моделей семейства Llama 3, включая инструктивные версии и варианты, дообученные с ORPO и DPO. Это плотная авторегрессионная модель на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения диалога и генерации текста. В README приведены результаты оценок Open LLM Leaderboard, но они сами по себе не гарантируют качество на конкретных задачах. В метаданных указана лицензия «other»; условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензиями объединённых базовых моделей.

Core-Embed-2B — мультимодальная модель эмбеддингов, разработанная Alibaba-NLP на архитектуре Qwen3-VL. Она преобразует текст и изображения в плотные векторы для поиска и сопоставления, уделяя особое внимание композиционным связям между атрибутами и объектами: например, различает изображение с белой тарелкой и чёрным стулом от изображения с обратным сочетанием цветов. Модель содержит 2 млрд параметров и рассчитана на извлечение признаков из текста и изображений. Модель обучена дистилляцией оценок ранжирования: её эмбеддинги учатся сохранять градации соответствия между запросом и кандидатами, включая ошибки атрибутов и объектов. Это помогает выполнять тонкий мультимодальный поиск, сохраняя качество обычного поиска изображений и текстов. Для запуска требуется версия Transformers с поддержкой Qwen3-VL. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0. Карточка описывает семейство и результаты Core-Embed-8B, но не приводит отдельные численные оценки для версии 2B.

DeepSeek-VL2-Tiny — компактная мультимодальная модель семейства DeepSeek-VL2, разработанная командой DeepSeek. Это вариант модели Mixture-of-Experts, построенный на DeepSeekMoE-3B; в README указано 1,0 млрд активируемых параметров. Модель принимает изображения вместе с текстовыми запросами и предназначена для понимания визуального содержимого.

DREX-062225-exp-i1-GGUF — квантизированная версия vision-модели DREX-062225-exp, разработанной prithivMLmods и преобразованной в формат GGUF пользователем mradermacher. Модель предназначена для задач визуального понимания, включая image captioning, оптическое и интеллектуальное распознавание символов, преобразование изображений в текст, анализ документов и таблиц. В качестве связанного набора данных указан Openpdf-Analysis-Recognition. Заявлен английский язык. Модель поддерживает работу с изображениями и текстом, однако точные сведения об архитектуре, количестве параметров и размере контекста в README не приведены. Репозиторий содержит набор вариантов квантизации от i1-IQ1_S до i1-Q6_K размером примерно от 2,0 до 6,4 ГБ; варианты отличаются компромиссом между размером, скоростью и качеством, причём низкобитные версии могут заметно уступать по качеству. Для работы vision-компонента могут потребоваться отдельные mmproj-файлы из статического репозитория. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EZCon/GLM-OCR-mlx — конвертированная для MLX версия модели GLM-OCR от zai-org. Это плотная мультимодальная модель с архитектурой GlmOcrForConditionalGeneration, предназначенная для распознавания текста и разбора содержимого изображений; поддерживает диалоговый режим и работу с изображениями. В карточке указаны восемь языков: китайский, английский, французский, испанский, русский, немецкий, японский и корейский. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку MLX; README сообщает о конвертации из zai-org/GLM-OCR с помощью mlx-vlm 0.6.12. Модель распространяется по лицензии MIT.

Mungert/II-Search-4B-GGUF — квантованный формат модели II-Search-4B, разработанной на базе Qwen3-4B командой Intelligent-Internet. Модель дообучена для поиска информации, многошагового рассуждения, проверки фактов и подготовки подробных исследовательских отчётов. Она рассчитана на работу совместно с инструментами веб-поиска и посещения веб-страниц, а также на задачи фактологического вопросно-ответного взаимодействия и исследовательской поддержки. Модель содержит около 4 млрд параметров и относится к текстовым моделям генерации. В обучении использовались дистилляция возможностей Qwen3-235B, синтетические многошаговые задачи, отбор качественных цепочек рассуждений, методы подготовки комплексных отчётов и reinforcement learning на данных MuSiQue и внутренней поисковой базе с материалами Wikipedia, FineWeb и arXiv. Для исходной версии заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов при использовании RoPE scaling, однако конкретные возможности и качество зависят от реализации и выбранного GGUF-кванта. К сильным сторонам относятся многошаговое планирование, использование поисковых инструментов, перекрёстная проверка сведений и высокие результаты на заявленных бенчмарках SimpleQA, Frames и Seal_0 среди сопоставимых по размеру моделей. Ограничения включают зависимость веб-интегрированных сценариев от внешних инструментов, поисковой инфраструктуры и качества подключённых источников, а также возможные потери точности из-за квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; данный репозиторий содержит GGUF-версии, созданные с использованием llama.cpp и модифицированного подхода к повышению точности отдельных слоёв.

InternVL2-Llama3-76B — мультимодальная инструкция-модель OpenGVLab из семейства InternVL 2.0, объединяющая визуальный энкодер InternViT-6B-448px-V1-5, MLP-проектор и языковую модель Hermes-2-Theta-Llama-3-70B. Модель содержит 76 млрд параметров, использует архитектуру InternVLChatModel и доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель принимает изображения вместе с текстовыми запросами и генерирует текстовые ответы. Она предназначена для понимания документов, диаграмм, инфографики и сцен с текстом, OCR, визуальных вопросов и ответов, научных и математических задач, а также анализа нескольких изображений и видео. В README указано контекстное окно 8 тысяч токенов; обучение включало длинные тексты, несколько изображений и видео. Карточка обозначает модель как мультиязычную, но не перечисляет конкретные поддерживаемые языки. Модель подходит для визуального анализа и диалоговых сценариев, однако для видео в описанных оценках использовались 16 кадров, уменьшенных до 448×448 пикселей. Для больших запросов с несколькими изображениями расходуется больше токенов. Лицензия — Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

Llama-3.1-8B-FixedReferenceNBPO — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная организацией promotion. Это дообученная версия meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и общения в формате чата. В названии NBPO и тегах указана многокритериальная оптимизация предпочтений. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License. README не содержит дополнительных сведений о методе обучения или оценке качества.

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.

olmOCR-7B-0225-preview-bf16 — конверсия модели allenai/olmOCR-7B-0225-preview в формат MLX, подготовленная сообществом mlx-community с помощью mlx-vlm версии 0.1.14. Это мультимодальная модель на архитектуре Qwen2-VL с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct. Она предназначена для преобразования изображений документов в текст и ответа на запросы по их содержимому. Модель принимает текст и изображения, выдаёт текст; поддерживаемая длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Для подробностей о назначении и качестве авторы отсылают к карточке исходной модели.

cyttic/trocr-bigram4-BY-50k — дообученная модель cyttic/exp2-frozen-benyehuda-cont с архитектурой vision-encoder-decoder. Она предназначена для преобразования изображений в текст; вероятный сценарий применения — распознавание текста на изображениях. В репозитории веса в формате safetensors, модель использует библиотеку Transformers. В карточке приведены результаты оценки: loss 1.2304, CER 0.0891 и WER 0.2221. Датасет обучения не раскрыт, а описание модели и её ограничений не заполнено. Лицензия и поддерживаемые языки в доступных данных не указаны.

cyttic/trocr-fonts1 — дообученная модель семейства vision-encoder-decoder на базе cyttic/exp2-frozen-benyehuda-cont. Она принимает изображения и преобразует содержащийся в них текст в текстовую последовательность; карточка приводит метрики CER 0,0246 и WER 0,0689 на оценочном наборе. Данные обучения и подробное описание сценариев использования не раскрыты. Модель опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Unlimited-OCR-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели baidu/Unlimited-OCR, подготовленный пользователем sahilchachra. Это мультимодальная vision-language OCR-модель примерно на 3 млрд параметров, предназначенная для распознавания текста и структурированного разбора документов по изображениям. Поддерживаются сценарии преобразования документов в Markdown с сохранением структуры, извлечения обычного текста, распознавания таблиц и элементов макета, получения ограничивающих рамок, разбора рисунков, графиков и диаграмм, а также визуального вопросно-ответного взаимодействия. В метаданных заявлена многоязычность, без перечисления конкретных языков. Модель использует архитектуру DeepSeek-OCR: визуальную башню DeepEncoder на базе SAM и CLIP, а также текстовый декодер DeepSeek-V2 MoE. Репозиторий содержит варианты от BF16 до 2- и 3-битных K-quants и i-quants; рекомендуемым компромиссом размера и качества указан Q4_K_M. Визионный проектор mmproj поставляется отдельно в формате F16 и требуется для каждого запуска. Контекстное окно в README не указано. Сильные стороны модели — ориентация на однопроходный разбор документов, поддержка длинных и плотных документов, сохранение порядка чтения и структуры, а также возможность получать координаты найденного текста. Ограничения связаны с необходимостью специальной сборки llama.cpp с поддержкой DeepSeek-OCR: стандартная ветка upstream на момент публикации файлы не загружает. Для работы необходимо скачать одновременно языковую GGUF-модель и vision projector; низкобитные варианты экономят память, но снижают качество OCR. Лицензия — MIT.

sabafallah/Unlimited-OCR-Universal — сообщественный форк модели Unlimited-OCR, первоначально разработанной Baidu. Веса модели не изменены: в репозитории адаптирован код запуска для NVIDIA CUDA, Apple Silicon с MPS и CPU. Модель основана на плотной архитектуре UnlimitedOCRForCausalLM и насчитывает 559,7 млн параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для распознавания текста и разбора длинных документов по изображениям, включая многостраничные документы и PDF. Она принимает изображения и выдаёт текст; в метаданных указана поддержка мультиязычных сценариев. Для запуска используются Transformers; путь SGLang в README доступен только на CUDA. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. На MPS требуется вычисление в fp32, что увеличивает расход памяти; для ускоренного пути SGLang нужна CUDA.

clarin-knext/bge-reranker-v2-m3-citeverifier — дообученная модель CLARIN-KNекст на основе BAAI/bge-reranker-v2-m3 для проверки соответствия пары текстов. Она принимает посылку и гипотезу, оценивает их совместимость и позволяет по порогу сходства получить бинарное решение; такой сценарий подходит для проверки, подтверждается ли утверждение заданным текстом. Модель построена на XLM-RoBERTa, содержит около 658,7 млн параметров, работает с текстом и имеет контекст до 8194 токенов. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Chitrapathak-1 — мультиязычная OCR-модель от Krutrim AI Labs для распознавания текста на изображениях документов. Она использует мультимодальную архитектуру LLaVA-типа: визуальный энкодер CLIP ViT-L/14-336, двухслойный MLP-проектор и языковую модель Krutrim-1 7B. Модель преобразует документ в текст напрямую; для плотных страниц применяет разбиение изображения на фрагменты с учётом его пропорций и общий обзор страницы. Модель предназначена для транскрибирования печатных документов на хинди, санскрите, бенгальском, маратхи, тамильском, телугу, каннада, малаялам, пенджаби и ория. По карточке, обучение включало мультимодальное предварительное обучение проектора и последующую настройку на OCR-данных: визуальный энкодер оставался замороженным, а на втором этапе совместно обучались проектор и языковая модель. Модель представлена в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в материалах проекта.

ERNIE-4.5-300B-A47B-PT-GGUF — текстовая MoE-модель, разработанная Baidu в рамках семейства ERNIE 4.5. Она предназначена для понимания и генерации текста, включая диалоговые сценарии, создание контента и другие задачи общего назначения. Модель основана на предварительно обученной версии ERNIE-4.5-300B-A47B-PT и представлена в формате GGUF. Модель содержит 300 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется 47 млрд. Архитектура включает 54 слоя, 64 attention heads для запросов и 8 для ключей и значений, а также MoE-компоненты с 64 экспертами, из которых активируются 8. Максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. В README указана поддержка английского и китайского языков. Хотя семейство ERNIE 4.5 обучалось с учётом текстовой и визуальной модальностей, данная версия обозначена как текстовая и не предназначена для обработки изображений. Сильными сторонами модели являются большой контекст, высокая общая ёмкость параметров и вычислительная эффективность MoE за счёт активации только части параметров для каждого токена. Основные ограничения — значительные требования к вычислительным ресурсам и отсутствие заявленной мультимодальности в этой текстовой версии; конкретные характеристики квантования GGUF в README не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

MuXodious/gemma-4-26B-A4B-it-SOMPOA-heresy — дообученная версия Gemma 4 26B A4B IT, созданная автором MuXodious с помощью Heretic v1.2.0 и метода abliteration с Self-Organizing Maps и magnitude-preserving orthogonal ablation. Модель предназначена для диалогов и анализа изображений с выдачей текста; README описывает её как вариант с уменьшенным числом отказов. В испытаниях число отказов снизилось с 103 из 104 до 4 из 104, KL-дивергенция составила 0,1240. Это мультимодальная модель семейства Gemma 4 с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration и весами Safetensors. Она принимает текст и изображения и генерирует текст. README приводит для Gemma 4 26B A4B контекст до 256 тысяч токенов и поддержку множества языков; эти характеристики описывают базовое семейство, а не отдельную проверку данной дообученной версии. Карточка лицензирована по Apache-2.0. Автор отмечает, что модель может ошибочно срабатывать на дисклеймеры и рекомендует рассмотреть максимальную длину ответа 120–150 токенов. Показатели испытаний в карточке не заменяют независимую оценку качества; сниженное число отказов означает, что модель может отвечать на запросы, от которых базовая версия отказывалась.

Gemma-SEA-LION-v4-27B-VL — мультимодальная инструктивно настроенная модель AI Singapore и SEACrowd для работы с изображениями и текстом в сценариях, связанных с Юго-Восточной Азией. Она построена на архитектуре Gemma 3 и дообучена на примерно 540 тысячах пар инструкций и изображений на бирманском, английском, индонезийском, кхмерском, лаосском, малайском, китайском, тагальском, тамильском, тайском и вьетнамском языках. Базовая модель — aisingapore/Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT. Модель принимает текст и изображения, поддерживает визуальные вопросы и ответы, понимание документов, рассуждение с опорой на изображения и создание подписей к ним. Контекст составляет 128 тысяч токенов; заявлены также вызов функций и структурированный вывод. Она предназначена для мультиязычных приложений, ориентированных на регион Юго-Восточной Азии. Модель может галлюцинировать, выдавать нерелевантные или непоследовательные ответы и не проверялась на устойчивость к состязательным запросам. Она не прошла настройку безопасности; текстовые возможности близки к базовой Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT. Распространяется на условиях Gemma Terms of Use.

HierarCaps CLIP-L — модель CLIP ViT-L/14, дообученная на наборе HierarCaps автором репозитория malper в рамках работы «Emergent Visual-Semantic Hierarchies in Image-Text Representations» (ECCV 2024). Она предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без дополнительного обучения и для сопоставления изображений с категориями, учитывая их уровень специфичности. Модель сохраняет архитектуру CLIP-L/14 и улучшает иерархическую организацию пространства эмбеддингов изображений и текста. Модель принимает изображения и текстовые метки классов, а для классификации оценивает соответствие между ними. Для работы доступны веса PyTorch и интерфейс Transformers. В карточке указана лицензия MIT. Языковая специализация и длина контекста не заявлены; текстовые метки используются как часть задачи классификации.

LiteResearcher-4B — агентная языковая модель компании Simplex AI, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B-Thinking с помощью обучения с подкреплением. Она построена на архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для глубокого веб-исследования: она поочерёдно анализирует запрос, ищет сведения в интернете, посещает страницы и формирует ответ на основе собранных данных. Агент использует стиль ReAct и инструменты поиска и просмотра страниц; для работы с ними требуется внешняя инфраструктура и соответствующие ключи доступа. Карточка приводит результаты на бенчмарках GAIA, Xbench-DS и Frames, но они сами по себе не гарантируют аналогичное качество на других задачах. Модель принимает текст и генерирует текст; языковые теги карточки указывают английский и китайский. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

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.

DiscoResearch Llama3-German-8B-32k — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная DiscoResearch на основе Meta Llama 3 8B. Модель адаптирована для немецкого языка продолжительным предобучением на 65 млрд токенов и предназначена для генерации текста с длинным контекстом. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров, контекст до 65 536 токенов, формат safetensors и библиотека Transformers; README обозначает эту версию как вариант с расширенным контекстом на 32k. Модель подходит для генерации и продолжения немецких текстов, а также для ответов на вопросы и работы с длинными документами. В README приведены начальные результаты экспериментов по нескольким бенчмаркам, включая TruthfulQA и ARC; они показывают улучшения при использовании описанного алгоритма упаковки обучающих последовательностей. Модель распространяется по лицензии Llama 3; условия лицензии следует учитывать при использовании.

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.

nougatCharJawiAHR — дообученная модель bustamiyusoef для преобразования изображений в текст. Она основана на bustamiyusoef/_base_nougat_JawiChar и использует архитектуру vision-encoder-decoder; в репозитории доступны веса safetensors. Модель предназначена для задач, где нужно получить текст из изображения. В README приведено значение Loss 2.0337 на оценочном наборе, но описание набора данных и подробности обучения отсутствуют. Лицензия — CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Q-ReAlign-Pro-9B — мультимодальная модель оценки визуального качества и эстетики, разработанная командой Q-Future на основе Qwen3.5-VL. Это дообученная модель с архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration: текстовая часть сочетает линейное и полное внимание, а визуальная использует энкодер в стиле SigLIP. Версия Pro содержит 9 млрд параметров; модель принимает изображения и текстовые инструкции, а для оценки видео — последовательность выбранных кадров. Модель предназначена для безэталонной оценки качества изображений и видео, эстетической оценки изображений, ранжирования и фильтрации визуального контента, а также формирования оценочных сигналов для генеративных систем. Она выбирает один из уровней excellent, good, fair, poor, bad, а затем сводит распределение вероятностей по ним к числу от 0 до 1. В заявленных тестах на семи наборах данных Pro показала средний SRCC 0,896. Оценки отражают восприятие качества и зависят от распределения оценок в обучающих данных; абсолютные значения лучше интерпретировать относительно друг друга и калибровать перед объединением с другими шкалами. Модель не предназначена для модерации безопасности, проверки фактов или личности, медицинской и судебной экспертизы. Лицензия — Apache-2.0.

sci4ai/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-Ablit — мультимодальная модель для диалога и анализа изображений, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. Это плотная модель семейства Qwen2.5-VL с 7,1 млрд параметров, реализованная для Transformers и распространяемая в формате safetensors. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; в README также указана возможность анализа видео как характеристика базовой модели. Веса изменены методом abliteration: из текстового декодера удалено одно направление отказа, вычисленное по активациям на вредоносных и безвредных текстовых запросах. Визуальный энкодер не менялся, поэтому авторы сообщают о сохранении возможностей понимания изображений. Модель подходит для визуальных вопросов и ответов, описания изображений и извлечения сведений из документов, однако редактирование может ослабить следование инструкциям. Abliteration не добавляет новых знаний и навыков, а ответственность за безопасное применение лежит на развёртывающей стороне. Лицензия в предоставленных данных не указана.

StrangeMerges_2-7B-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная Gille методом SLERP с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_1-7B-slerp и Keynote-Technology/KAI-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 общих языковых задач; в README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tess-XS-v1-3-yarn-128K-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi методом слияния Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Tess-XS-v1-3-yarn-128K. В конфигурации указано слияние SLERP для слоёв 0–32 с сохранением весов в формате bfloat16; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции в текстовом формате. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, а название README отсылает к варианту Tess с контекстом 128K; фактическая длина контекста этого слияния в метаданных каталога указана как 32 768 токенов. Поддерживаемые языки явно не перечислены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или безопасности в карточке нет; как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы.