I.11Классификация, ранжирование и сопоставление

NousResearch k2-merged-3.5T-bf16 — экспериментальная объединённая («frankenmerge») языковая модель, созданная на основе моделей Kimi K2-07, Kimi K2-09 и Kimi K2 Base. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также диалоговых сценариев. В метаданных она обозначена как text-generation и conversational, использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Модель содержит 63,2 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов и относится к архитектурному семейству DeepSeek V3. В названии указано представление BF16, подходящее для запуска на совместимом оборудовании. Модель имеет лицензию modified-MIT, при этом в метаданных Hugging Face лицензия обозначена как other; условия распространения и использования следует проверять перед применением в продукте. Из-за экспериментального характера объединения возможны нестабильность поведения, непредсказуемое качество и высокие требования к памяти.

Карточка модели PS4Research/kE5nV8hA3yW4jT7s на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная PS4Research на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 14 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специализация дообучения и его качество в карточке не раскрыты.

Kosmos-EVAA-v7-8B — объединённая языковая модель, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v6-8B. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалогов; контекст составляет до 8192 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в диалоговых и текстовых сценариях. В репозитории указаны веса safetensors и формат bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

KR-X-AI выпустила дообученную языковую модель Qwen2.5-7B-Instruct для генерации текста и диалогов. Модель основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации ответов в чате; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Указан английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает специализированную область применения или результаты оценки качества.

KAT-Dev-72B-Exp-GGUF — это квантизированная версия языковой модели KAT-Dev-72B-Exp, разработанной Kwaipilot. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и запуска в локальных средах, совместимых с форматом GGUF, включая LM Studio и llama.cpp. Модель имеет размер 72B параметров и поддерживает множество вариантов квантизации — от Q8_0 до низкоразрядных Q2 и IQ-квантов. Доступны файлы размером примерно от 29,81 до 77,26 ГБ; варианты Q5 и Q6 рекомендованы как обеспечивающие высокое качество, а Q4 — как компромисс между качеством и требованиями к памяти. Для работы следует использовать указанный формат чата с маркерами system, user и assistant. Сильной стороной модели является возможность локального запуска и выбора квантизации под доступный объём памяти, однако даже наиболее компактные варианты требуют значительных аппаратных ресурсов, а снижение разрядности приводит к ухудшению качества. В README не указаны поддерживаемые языки, длина контекста, дополнительные модальности и лицензия исходной модели или квантизированных файлов.

LeoScorpius-7B — объединённая авторами viethq188 разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В README указано, что модель создана слиянием viethq188/Rabbit-7B-v2-DPO-Chat и v1olet/v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B методом slerp; приведённая конфигурация также ссылается на AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling. Для общения можно использовать шаблон Alpaca. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Контекстное окно — до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценки качества или отдельные ограничения по сценариям, поэтому пригодность для конкретных задач требует проверки.

Fischerboot/ll3-test-6 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Fischerboot/ll3-test-5. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 6 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения.

Карточка модели 4bit/Llama-2-13b-chat-hf на Hugging Face совпадает с карточкой NousResearch/Llama-2-13b-chat-hf, поэтому описание составлено по ней. NousResearch/Llama-2-13b-chat-hf — диалоговая языковая модель семейства Llama 2, разработанного Meta и опубликованная в формате для Transformers. Это авторегрессионная плотная модель на архитектуре Transformer с 12,9 млрд параметров, дообученная с помощью supervised fine-tuning и обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Она предназначена для диалогов в формате ассистента и генерации текста на английском языке; принимает и выдаёт текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога, создания черновиков и других сценариев генерации текста. Для ожидаемого поведения чат-версии необходимо использовать предусмотренный формат сообщений Llama 2. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед внедрением её следует проверять и настраивать под конкретное применение. Использование регулируется специальной лицензией Meta для Llama 2; для доступа к весам требуется принять её условия.

Llama-3-8B-instruct-x-OrpoLlama-3-8B — объединённая диалоговая модель на базе Llama 3, созданная с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны Llama-3-8B-instruct от AI-Sweden-Models и mlabonne/OrpoLlama-3-8B; применён метод слияния dare_ties с параметрами density 0,53, weight 0,6 и маской int8. Веса сохранены в формате bfloat16. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы в чате. Она содержит около 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 8192 токенов. Метаданные указывают на дообученную базовую модель mlabonne/OrpoLlama-3-8B; описание базовой модели отмечает шаблон ChatML. Сведений о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных данных нет.

taozi555/llama3-Mirage-Walker-8b — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе Meta Llama 3 8B Instruct с включением Undi95/Llama-3-Unholy-8B и taozi555/Llama-3-8B-Instruct-pippa. Веса объединены методом task arithmetic; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов ассистента. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов; в метаданных указаны английский язык и возможность ведения чата. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3-NeuralPaca-8b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3, разработанная NeuralNovel и дообученная на базе unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указан датасет tatsu-lab/alpaca; обучение выполнено с использованием Unsloth и TRL. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Llama-3.

MaziyarPanahi/Llama-3-Smaug-8B-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для abacusai/Llama-3-Smaug-8B. Исходную модель разработала abacusai, а квантованные версии подготовил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в локальных приложениях и сервисах на базе llama.cpp и совместимых библиотек. Доступны варианты квантования с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером модели, требованиями к памяти и качеством генерации. Размер базовой модели — 8B параметров. Модель работает с текстом; другие модальности и поддерживаемые языки в README не указаны. Для корректной генерации необходимо применять шаблон запросов Llama 3 с соответствующими специальными токенами. К сильным сторонам относятся поддержка различных уровней квантования и совместимость с широким набором локальных инструментов, включая llama.cpp, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Ограничения включают возможное снижение качества при использовании более агрессивного квантования, а также отсутствие в README сведений о контекстном окне, результатах оценивания, языковой специализации и подробностях архитектуры. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Карточка модели PS4Research/LUHANADJolTctKlt на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/mbazkhYJvXJIVctL, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/mbazkhYJvXJIVctL — дообученная плотная языковая модель семейства Seed OSS на архитектуре SeedOssForCausalLM, основанная на ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct. Разработчик — PS4Research; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 31,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 524 288 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и работы с инструментами через интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает специальную предметную область или отличия дообучения от базовой модели. Модель принимает и выдаёт текст, основной язык в карточке — английский. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ограничения, связанные с качеством ответов или конкретными сценариями применения, в карточке не описаны.

Luth-2-2B — текстовая языковая модель на 1,88 млрд параметров от Kurakurai, дообученная на основе Qwen/Qwen3.5-2B. Она предназначена для генерации ответов на французском языке: решения математических задач, написания кода, ответов на вопросы, следования инструкциям и вызова инструментов. Модель прошла supervised fine-tuning на французской смеси объёмом 3 млрд токенов и последующую многодоменную дистилляцию на основе собственных ответов модели. Архитектура унаследована от мультимодальной Qwen3.5-2B, но Luth-2-2B обучалась только на текстовых данных и не рекомендуется для задач с изображениями. Компактный размер позволяет использовать модель локально и на устройствах с ограниченными ресурсами. Разработчик сообщает о высоких результатах на выбранных французских бенчмарках по математике, коду, следованию инструкциям, общим знаниям и вызову инструментов; эти оценки относятся к конкретным наборам и настройкам из карточки. Модель доступна в формате safetensors и поддерживается Transformers, vLLM и SGLang. Лицензия — Apache-2.0.

Meissa-Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — квантизированная версия модели Meissa-Qwen2.5-7B-Instruct, разработанной Orion-zhen и преобразованной пользователем yemiao2745 в формат GGUF с помощью llama.cpp и GGUF-my-repo. Модель предназначена для генерации текста и использования в диалоговых и прикладных сценариях, поддерживаемых исходной instruct-моделью. В карточке указаны китайский и английский языки, а также наборы данных для обучения и доработки, включающие текстовые, структурированные, литературные и ролевые примеры. Модель относится к семейству Qwen2.5 и имеет размер 7B параметров согласно идентификатору и названию исходной модели. Квантизация Q4_K_M уменьшает требования к памяти и делает запуск более доступным на локальном оборудовании, однако может снижать точность по сравнению с полноразмерными или менее квантизированными версиями. Формат GGUF ориентирован на запуск через llama.cpp; в README приведены примеры работы в режиме командной строки и серверном режиме. Значение контекста 2048 указано только в примере запуска и не подтверждает максимальный размер контекстного окна. Модель подходит для локальной генерации текста, чат-интерфейсов и задач, где важны автономность и умеренные требования к ресурсам. При этом в карточке отсутствуют подробные сведения о фактической архитектуре, максимальном контексте, производительности, качестве на бенчмарках и ограничениях безопасности, поэтому эти характеристики нельзя оценить по представленным данным. Лицензия указана как GPL-3.0.

MeliodasPercival_01_Experiment28Meliodas — объединённая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — Mistral с плотной моделью на 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

cyankiwi/MiniMax-M2.7-AWQ-4bit — квантизированная версия языковой модели MiniMax-M2.7, разработанной MiniMax AI. Модель предназначена для генерации текста и совместима с библиотекой Transformers. Вариант использует 4-битное квантование AWQ, что снижает требования к памяти по сравнению с полной версией базовой модели и делает её более подходящей для локального или ограниченного по ресурсам запуска. В предоставленных данных не указаны архитектура, число параметров, поддерживаемые языки, размер контекста и дополнительные модальности, поэтому эти характеристики нельзя достоверно описать. Модель распространяется по модифицированной лицензии MIT; подробные условия приведены в лицензии базового проекта MiniMax-M2.7. Ограничения и результаты оценки в README не указаны, поэтому перед использованием в критически важных сценариях необходима самостоятельная проверка качества и совместимости.

Mistral-10.7B-v0.2 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, созданная методом Depth-Up Scaling на основе alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Веса подготовлены с помощью mergekit и метода passthrough: к слоям исходной модели добавлен повторный диапазон слоёв, увеличивший глубину модели. Размер модели — 10,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для дальнейшего дообучения или использования как замена Mistral-7B-v0.2 в сценариях генерации текста. Её можно применять для диалога, написания и продолжения текстов, а также для прототипирования языковых приложений. Карточка не приводит отдельной оценки качества и не перечисляет поддерживаемые языки. Лицензия — Apache-2.0.

Vezora/Mistral-14b-Merge-Base — базовая текстовая генеративная модель, созданная Николасом Мехией Пети путём объединения моделей Dolphin, Zephyr, MetaMath и Speechless Code на базе Mistral, а затем дообученная и объединённая с LoRA-адаптером. В репозитории указано около 14,3 млрд параметров; метаданные Hugging Face сообщают 14,1 млрд. Модель использует архитектуру MistralForCausalLM и формат safetensors, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы, а её обучающий датасет был модифицированной версией airoboros-m-7b-3.1.2 в формате Alpaca. Языки и специализированные сценарии применения в карточке не уточняются. По описанию автора, модель может чрезмерно задавать встречные вопросы при обработке запросов длиннее 512 токенов — это указанное ограничение её обучения с QLoRA. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели princeton-nlp/Mistral-7B-Instruct-SLiC-HF на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2 — разговорная инструктивная модель семейства Mistral, представленная Unsloth. Это плотная причинная языковая модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций. Метаданные указывают поддержку контекста до 32 768 токенов и английский язык. Модель подходит для чат-ботов и текстовых приложений, которым нужна генерация ответов по запросу. Карточка Unsloth описывает ноутбуки для дообучения Mistral 7B, в том числе разговорный вариант с шаблонами ShareGPT ChatML и Vicuna; однако она не подтверждает, что именно этот репозиторий содержит результат такого дообучения. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Показатели ускорения и экономии памяти в README относятся к процессу дообучения в ноутбуках, а не к скорости или качеству вывода этой модели.

NickyNicky/Mistral-7B-OpenOrca-oasst_top1_2023-08-25-v1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. В README также указан набор OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25; название модели указывает на версию, связанную с этим набором, но подробности обучения в карточке не приведены. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка заявляет поддержку болгарского, каталанского, чешского, датского, немецкого, английского, испанского, французского, хорватского, венгерского, итальянского, нидерландского, польского, португальского, румынского, русского, словенского, шведского и украинского языков. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели, поэтому качество ответов для конкретных языков и задач следует проверять отдельно.

Mistral-7B-v0.2 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, представленная в формате safetensors. Репозиторий mistral-community содержит конвертированный чекпойнт; README предупреждает, что он может быть устаревшим, и рекомендует использовать соответствующую версию из исходного репозитория. Для токенизатора может потребоваться файл tokenizer.model из Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения текста, черновиков и ответов на текстовые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Это GGUF-представление Qwen2.5-72B-Instruct в формате BF16, опубликованное featherless-ai-quants на основе модели mlx-community/Qwen2.5-72B-Instruct-bf16. Репозиторий содержит несколько вариантов квантования, включая IQ4_XS, Q2_K и Q3_K_L; README также описывает возможность запуска моделей через хостинг Featherless AI. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Её можно использовать для ответов на вопросы, подготовки текстов и ведения чата. Размер исходной модели — 72 млрд параметров. Данные не уточняют поддерживаемые языки и длину контекста. Доступны варианты с разным уровнем квантования и размером файлов, поэтому требования к ресурсам и качество могут различаться. Условия лицензии в предоставленных источниках не описаны.

liminerity/mm4.ascii.star — языковая модель семейства Llama, разработанная liminerity и дообученная на основе liminerity/mm4.star. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; при обучении использовались наборы Alpaca-Star и alpaca-star-ascii. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 2,7 млрд параметров. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указано обучение с использованием Unsloth и TRL. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные гарантии качества или ограничения применения; результаты генерации могут зависеть от формулировки запроса и данных дообучения.

zelk12/MT-Merge5-MUI-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на базе Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из двух предварительно обученных моделей zelk12. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; контекстное окно составляет 8192 токена. Модель можно использовать для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате safetensors; в конфигурации слияния указана точность bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NuExtract-1.5-smol — компактная языковая модель от NuMind, дообученная на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B для извлечения структурированной информации из текста. Пользователь передаёт исходный текст и JSON-шаблон с нужными полями, а модель заполняет его извлечёнными данными. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. README заявляет поддержку нескольких языков и отмечает, что модель старается дословно извлекать сведения из исходного текста. Для более надёжного извлечения рекомендуется использовать температуру, близкую к нулю. Лицензия — MIT.

Карточка модели PS4Research/ocuMmGPo51nEQ9MC на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/mbazkhYJvXJIVctL, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/mbazkhYJvXJIVctL — дообученная плотная языковая модель семейства Seed OSS на архитектуре SeedOssForCausalLM, основанная на ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct. Разработчик — PS4Research; для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 31,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 524 288 токенов. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и работы с инструментами через интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает специальную предметную область или отличия дообучения от базовой модели. Модель принимает и выдаёт текст, основной язык в карточке — английский. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Ограничения, связанные с качеством ответов или конкретными сценариями применения, в карточке не описаны.

OpenBuddy-deepseek-67b-v15.2 — мультиязычная разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная проектом OpenBuddy. Она предназначена для диалога и генерации текста в ответ на запросы пользователя; модель содержит 66,6 млрд параметров и использует архитектуру LlamaForCausalLM. Для работы указаны Transformers и формат Safetensors, длина контекста — 4096 токенов. В метаданных перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский языки. Карточка указывает лицензию «deepseek», но не приводит её точные условия. Модель может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; разработчики предостерегают от использования в медицинских, финансовых, юридических и других критически важных сценариях.