I.12Рекомендации и персонализация

Covenant-72B-Chat — диалоговая языковая модель с настройкой по инструкциям, созданная на основе Covenant-72B. Разработчики описывают базовую модель как крупнейшую языковую модель, обученную совместно без разрешений; вариант Chat дообучен методом supervised fine-tuning. Модель использует плотную архитектуру LLaMA (LlamaForCausalLM), содержит около 70,6 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов в диалоге. Контекст составляет 8192 токена, поддерживаемый язык по карточке — английский. Модель предназначена для диалоговых ответов и выполнения инструкций на естественном языке. В README приведены результаты бенчмарков по рассуждениям, математике, общим знаниям и следованию инструкциям; эти оценки показывают способности на тестовых наборах, но не гарантируют точность в прикладных сценариях. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache 2.0.

Functionary Medium v3.1 — языковая модель компании MeetKai для диалогов и работы с функциями и плагинами. Она основана на meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct и использует плотную архитектуру Llama; в метаданных указаны 69,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает определения инструментов в формате JSON Schema, выбирает, когда вызывать функции, может запускать несколько вызовов параллельно или последовательно и учитывать их результаты в ответе. Она также может вести обычный диалог без вызова инструментов и поддерживает сценарии с интерпретатором кода. Модель предназначена для ассистентов, которым нужно вызывать API и плагины, оркестрировать инструменты и формулировать ответы с учётом полученных данных. README рекомендует запуск через совместимый с OpenAI сервер vLLM; для разбора сырых ответов в JSON предусмотрен специальный код. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — MIT.

Карточка модели joe-sidley-adc/lora-finetuned на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gpt-oss-20b-BF16, поэтому описание составлено по ней. unsloth/gpt-oss-20b-BF16 — вариант модели gpt-oss-20b от Unsloth, основанный на openai/gpt-oss-20b и предназначенный для генерации текста, диалога и задач с рассуждениями. Это модель семейства gpt_oss с архитектурой MoE; метаданные указывают 1,6 млрд параметров и контекст 131 072 токена. Версия размещена в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель рассчитана на сценарии с низкой задержкой и локальный запуск, а также на специализированные приложения и агентные системы. Она поддерживает настраиваемый уровень рассуждений, вызов функций и структурированный вывод; для корректной работы требуется формат диалога Harmony. Вариант BF16 распространяется по лицензии Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Карточка описывает возможности семейства gpt-oss; сведения о языковой специализации именно этой версии не приведены.

MeliodasPercival_01_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA Qwen3-235B-A22B-NVFP4 — квантованная версия авторегрессионной языковой модели Qwen3-235B-A22B от Alibaba, подготовленная NVIDIA с помощью TensorRT Model Optimizer. Это разреженная модель архитектуры Qwen3 MoE с общим числом 18,2 млрд параметров; веса и активации линейных операторов в блоках трансформера представлены в FP4. По данным карточки, такая оптимизация уменьшает требования к диску и видеопамяти примерно в 3,3 раза относительно 16-битного варианта. Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для развертывания в чат-ботах, агентных системах, приложениях RAG и других приложениях на базе ИИ; каталог также указывает интерфейс для вызова инструментов. Метаданные задают нативный контекст в 40 960 токенов, тогда как README заявляет до 131K токенов. Предпочтительная среда запуска — TensorRT-LLM на GPU NVIDIA Blackwell под Linux. Квантованный вариант рассчитан на более компактный и быстрый инференс, но доступные сведения не позволяют оценить возможные потери качества для конкретных задач. README не раскрывает обучающие данные и указывает автоматическую калибровку на CNN/DailyMail. Лицензия — Apache-2.0; карточка заявляет возможность коммерческого и некоммерческого использования.

Guilherme34/Samantha-v6.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована Guilherme34/Samantha-v6; также в объединение включена v000000/Llama-3.1-8B-Stheno-v3.4-abliterated. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленный контекст составляет до 131 072 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая интерфейс вызова инструментов. В метаданных указана лицензия не предоставлена, поэтому условия использования по лицензии определить нельзя.

StrangeMerges_49-7B-dare_ties — языковая модель Gille, полученная слиянием трёх моделей с помощью LazyMergekit и метода DARE-TIES. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Указанное окно контекста составляет 32 768 токенов. Модель объединяет Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp, AurelPx/Percival_01-7b-slerp и louisbrulenaudet/Pearl-7B-slerp. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 75,50, ARC 72,35 и HellaSwag 88,30. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamExperiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

Citaman/command-r-12-layer — разговорная языковая модель на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью слияния SLERP модели Citaman/command-r-13-layer. В метаданных указано 12 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не приводит отдельной оценки качества, перечня поддерживаемых языков или отраслевой специализации. Лицензия в доступных данных не указана.

Command R+ (08-2024) — обновлённая версия языковой модели Command R+, разработанная Cohere. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README отмечены примерно на 50% более высокая пропускная способность и на 25% меньшая задержка по сравнению с предыдущей версией при сохранении аппаратных требований. Предоставленные сведения не описывают размер модели, контекст, поддерживаемые языки или условия лицензии. Поэтому эти характеристики нельзя надёжно указать.

FwF-Qwen-7B-0.2 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная bunnycore линейным слиянием четырёх моделей, ориентированных на рассуждения, длительное пошаговое мышление, ролевой диалог и универсальные задачи. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, следования инструкциям и многошаговых задач, где полезно сочетание компонентов с разными специализациями. В README приведены результаты оценивания на IFEval и BBH, однако они сами по себе не гарантируют качество на пользовательских сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

JEB-4B — дообученная szybkie.ai модель принятия решений на базе плотной Qwen3.5-4B, предназначенная для классификации и выдачи вероятностей по заданным вариантам ответа. Вместо генерации текста она за один проход оценивает типизированные вопросы о состоянии или тексте: даёт ответ «да/нет», выбирает вариант или выставляет оценку по шкале. Несколько вопросов к одному состоянию обрабатываются параллельно с общим префиксом. Модель дообучена с целевой функцией для принятия решений: ограниченный softmax по токенам ответов обучался на мягких метках, полученных от учителя с 176 млрд параметров. Это помогает выдавать более калиброванные вероятности; в карточке приведены результаты на тестах классификации AG News, SST-2 и TREC. Модель принимает текст и выдаёт распределение вероятностей по предложенным вариантам. Заявленные языки — английский и польский; базовая Qwen3.5 также обладает мультимодальными возможностями, но README описывает сценарии JEB-4B как текстовые. Модель подходит для классификации, маршрутизации запросов и извлечения типизированных суждений в программных системах. Калибровка проверена на ограниченном наборе оценивания и может ухудшиться на других данных; перед использованием нужны проверка на целевом распределении и настройка порогов. Модель не предназначена для медицинских, юридических, финансовых или критичных для безопасности решений без независимой проверки и участия человека. Весы выпущены под Apache-2.0; код JEB — под MIT.

Lamarck-14B-v0.3 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная sometimesanotion как многоэтапное слияние нескольких моделей через model_stock, DELLA, SLERP и TIES. При слиянии авторы сочетали модели, ориентированные на рассуждения и качество прозы, с акцентом на Virtuoso-Small в начальных и финальных слоях; также использованы модели Qwen2.5-14B-Wernicke и SeQwence-14B-EvolMerge. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации связного текста и задач, требующих рассуждений; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Mungert/LFM2.5-8B-A1B-GGUF — квантованный формат текстовой модели LFM2.5-8B-A1B, разработанной Liquid AI и опубликованной пользователем Mungert. Модель предназначена для локального и периферийного (edge) развёртывания, в частности для персональных ассистентов на устройствах, агентских сценариев, вызова инструментов, структурированных ответов и многоязычного диалога. Модель имеет гибридную архитектуру с 8,3 млрд параметров, из которых активно используется 1,5 млрд; включает 24 слоя — 18 double-gated LIV convolutional layers и 6 слоёв с GQA. Указаны контекст длиной до 128 000 токенов, словарь из 128 000 токенов и поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, итальянского, японского, корейского, португальского и испанского языков. Это текстовая reasoning-модель, поддерживающая function calling; GGUF-формат ориентирован на llama.cpp и совместимые инструменты, а также на быстрый локальный inference на CPU и GPU. Сильные стороны модели — высокая производительность при небольшом числе активных параметров, поддержка длинного контекста, многоязычность, следование сложным инструкциям, tool use и пригодность для on-device deployment. Ограничения: модель не считается оптимальным выбором для сложного программирования и фактологически насыщенных задач без retrieval; README также не указывает конкретный вариант квантования для данного репозитория и его размер. Распространение осуществляется по лицензии lfm1.0; точные условия следует уточнять в файле LICENSE.

OmniCorso-7B — объединённая языковая модель, опубликованная macadeliccc на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате ChatML. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для ведения диалогов, ответов на вопросы и рассуждений на основе текста. В README приведены результаты тестов AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Доступны варианты квантования ExLlamaV2; их таблица содержит сведения о компромиссе между качеством, размером и потреблением видеопамяти. OmniCorso-7B объединяет macadeliccc/MBX-7B-v3-DPO и mlabonne/OmniBeagle-7B. В метаданных указана лицензия CC; конкретный вариант лицензии не уточнён.

YOYO-AI/Qwen2.5-14B-YOYO-V3 — языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров, созданная YOYO-AI путём слияния нескольких моделей семейства Qwen2.5 и производных от него. В описании автор рассказывает о последовательном слиянии моделей разными методами, чтобы повысить стабильность ответов и сохранить способности к следованию инструкциям, ролевому диалогу и творческому письму. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также может использовать интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст длиной до 1 010 000 токенов, а языковые теги карточки — английский и китайский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 83,98 и BBH 49,47; эти оценки относятся к указанным бенчмаркам и не гарантируют качество в иных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

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.

CombinHorizon выпустила эту текстовую модель как слияние весов, созданное с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, объединённая с zetasepic/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2; модель имеет 32 млрд параметров и представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Bagel-Hermes-34B-Slerp — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В слияние вошли Nous-Hermes-2-Yi-34B, bagel-dpo-34b-v0.2 и nontoxic-bagel-34b-v0.2; применён метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв внимания и MLP. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 33,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. В README приведены результаты оценок на наборах задач рассуждения и следования инструкциям, включая ARC, HellaSwag, IFEval и BBH. Поддерживаемый язык в карточке не обозначен. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-MOE-4X8B-R1-Distill-Llama-3.1-Deep-Thinker-Uncensored-24B-GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная DavidAU. Она основана на объединении четырёх Llama-настроек с технологиями рассуждения DeepSeek и предназначена для общего применения, творческого письма, ролевых сценариев, мозгового штурма, решения логических задач, загадок и многошаговых проблем. Модель использует архитектуру Mixture of Experts: заявлены четыре активируемых эксперта по 8B параметров, при этом размер модели составляет около 24,9B параметров. Указана поддержка английского языка, контекст до 128K токенов и формат GGUF для локального запуска. Модель может генерировать рассуждения и варианты решений, причём их активация и глубина зависят от запроса, температуры и других параметров. Рекомендуется использовать контекст не менее 4096 токенов, температуру примерно 0–0,8 для стабильной работы и повторный штраф 1,02–1,07; для более глубоких и разнообразных рассуждений автор допускает значительно более высокую температуру. К сильным сторонам относятся выраженная способность к многошаговому решению задач, генерации идей, созданию сюжетов и относительно стабильной работе при различных настройках. Ограничениями являются возможная непредсказуемость, чрезмерно длинные или неуместные рассуждения, необходимость иногда повторно запускать генерацию, а также риск появления рассуждений в основном ответе. Модель позиционируется как uncensored и может создавать материалы для взрослых, сцены ужасов и нецензурную лексику, поэтому она подходит не для всех аудиторий. Лицензия модели — Apache-2.0. Для работы требуется шаблон чата Llama 3 Instruct, Command-R или автоматически загружаемый шаблон Jinja, содержащийся в квантизации.

Jebadiah/dolphin-hermes-stone-l3-8b-1m — слитая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit из cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b-1m и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ECE-TW3-JRGL-V3 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная объединением моделей Tess-72B-v1.5b и Smaug-72B-v0.1 с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы, а также для общих сценариев работы с текстом. Модель содержит 71 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельные ограничения или целевые языки модели.

flammen15-mistral-7B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком flammenai на основе nbeerbower/MaidFlameSoup-7B и nbeerbower/flammen14-mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; при объединении использовалась точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

TouchNight/gemma-2-9b-it-untied — производная инструктивная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная на основе google/gemma-2-9b-it. Веса модели на 9 млрд параметров сохранены в формате safetensors; в README описано раздельное хранение весов эмбеддингов и выходной головы, а также преобразование в bf16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, унаследованных от базовой Gemma 2.

KRONOS 8B V4 — языковая модель семейства Llama 3.1, созданная T145 слиянием нескольких моделей методом Model Stock. В качестве базовой использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли mukaj/Llama-3.1-Hawkish-8B и три версии KRONOS 8B V1. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; максимальный контекст — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе для следования инструкциям. В README автор описывает её как эксперимент со слиянием моделей, направленный на улучшение результата IFEval; приведены результаты IFEval 78,89 и BBH 30,14. Поддерживается интерфейс вызова инструментов, однако качество и надёжность выполнения таких вызовов отдельно не подтверждены. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

LLaDA2.2-mini — компактная по числу активируемых при инференсе параметров языковая модель InclusionAI из серии LLaDA2.2. Это диффузионная модель Mixture-of-Experts (MoE) с архитектурой LLaDA2MoeModelLM; метаданные указывают 1,2 млрд параметров, а карточка описывает 16 млрд общих параметров и 1,4 млрд активируемых при инференсе. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог, включая многошаговое взаимодействие с инструментами и исправление ошибок. Контекстное окно составляет 128K токенов. Механизм Levenshtein Editing с управляющими токенами DELETE и INSERT позволяет удалять и вставлять фрагменты при генерации, а Block Routing ограничивает активацию MoE-экспертов на уровне блоков диффузии. В README рекомендованы Transformers версии 5.2.0 или новее; для длинноконтекстных сценариев с инструментами предлагается SGLang. Качество и скорость зависят от порогов денойзинга: низкие пороги могут ускорить инференс, но приводить к повторяющимся или нестабильным ответам. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В предоставленных материалах языки обучения или поддерживаемые естественные языки не перечислены.

Bunnycore создал эту плотную языковую модель с архитектурой Llama 3.1, объединив несколько предварительно обученных моделей методом Model Stock через mergekit. В состав объединения вошли bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration, bunnycore/LLama-3.1-8b-Ultra-Max-Pro, bunnycore/Llama-3.1-8B-OmniMatrix и leafspark/Llama-3.1-8B-MultiReflection-Instruct; базой слияния служила bunnycore/LLama-3.1-Hyper-Stock. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и работает через библиотеку Transformers. Она предназначена для генерации текста; в составе исходных моделей есть вариант Instruct с многоэтапными рассуждениями. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования установить по доступным данным нельзя.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment28T3q — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28T3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, составления черновиков и продолжения текстовых запросов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; результаты генерации следует проверять в соответствии с задачей.

MeliodasPercival_01_T3qT3qm7 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA-Nemotron-Labs-Teacher-Chat — разговорная модель NVIDIA из семейства Nemotron 3 Ultra, предназначенная для многоходового диалога, генерации текстов и ответов, согласованных с предпочтениями людей. Она также выпущена как отдельная модель и используется как специализированный учитель для дистилляции Nemotron 3 Ultra. В карточке описаны дообучение на диалогах с помощью supervised fine-tuning и RLHF, а также возможность применять модель для создания обучающих данных и оценки ответов. Модель построена на гибридной архитектуре LatentMoE с чередованием слоёв Mamba-2 и Mixture of Experts и отдельными слоями внимания; для предсказания нескольких токенов используются слои MTP. Всего модель содержит 550 млрд параметров, из них 55 млрд активны. Метаданные указывают контекст 262 144 токена, тогда как README заявляет до 1 млн токенов. Поддерживаются английский, французский, испанский, итальянский, немецкий, португальский (включая бразильский), японский, корейский, хинди, китайский и арабский. По README модель допускает коммерческое и некоммерческое использование; в метаданных лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.