I.12Рекомендации и персонализация

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaT3qm7x — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaT3qm7x-7B; автор карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации.

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

jhflow/mistral7b-lora-multi-turn-v2 — дообученная текстовая модель семейства Mistral, созданная для многоходовых диалогов в сценариях RAG. Автор сообщает, что для обучения использовал наборы данных с диалогами, основанными на знаниях; шаблон промпта построен по формату ChatML и включает системный промпт, контекст, запрос пользователя и ответ ассистента. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralKybalion-7B-slerp-v3 — объединённая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе трёх моделей NeuralKybalion и experiment26-truthy-iter-0. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralSynthesis-7B-v0.3 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; в метаданных указан контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалога на основе текстовых запросов. Чекпойнт получен слиянием нескольких моделей методом model_stock, включая Mergerix-7b-v0.3, Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B, T3QM7, NeuralSynthesis-7B-v0.1, M7-7b и YamshadowExperiment28-7B. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковом охвате и специальные ограничения на сценарии использования.

Mihaiii/Pallas-0.4 — инструкционная дообученная языковая модель на архитектуре Llama, созданная на базе migtissera/Tess-34B-v1.4. Она содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для рассуждений и понимания текста, хорошо работает с длинными системными промптами. Её можно использовать для ответов на вопросы и анализа длинных текстовых материалов; для художественного повествования она не предназначена. Обучение выполнено на частном датасете. Лицензия указана как other.

Aimin12/Qwen3-4B-Thinking-2507-Distill-Claude-Opus-4.6-Reasoning-Abliterated — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов. Модель дообучена на наборе Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered; в README указаны LLaMA-Factory и Unsloth как использованные инструменты обучения. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно составляет 262 144 токена. Карточка связывает её с базовой Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated, описанной в каталоге как Qwen3 с уменьшенной склонностью к отказам. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Kaoeiri/Qwenwify2.5-32B-v4.7-ED — объединённая языковая модель, созданная разработчиком Kaoeiri с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/QwQ-32B-Preview, а для слияния применён метод DARE TIES; в состав также вошли девять других моделей семейства Qwen2.5-32B и их производных. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В составе объединены модели для чата, рассуждений, японского языка и ролевой генерации; карточка не задаёт приоритетный язык. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение могут различаться в зависимости от запроса, поскольку модель объединяет несколько чекпойнтов; конкретные ограничения и результаты оценки в карточке не приведены.

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v4 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В качестве базовой использована Qwen/QwQ-32B-Preview; при слиянии методом DARE TIES также использованы десять моделей Qwen2.5-32B, включая варианты для инструкций, рассуждений, ролевых диалогов и художественного текста. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и может применяться для ответов на запросы, творческого письма и рассуждений. Она содержит 32 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а её родной контекст составляет 32 768 токенов. В метаданных отмечены чат и интерфейс вызова инструментов. Модель опубликована по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий. В карточке есть метка not-for-all-audiences; качество и поведение объединённой модели могут различаться между задачами.

Tess-34B-v1.4 — универсальная большая языковая модель семейства Tess, опубликованная migtissera. Она дообучена на базе Yi-34B-200K и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Карточка описывает общий профиль модели, без специализации на конкретной предметной области. Для диалога приведён формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель опубликована в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять по полным сведениям репозитория.

TheTop-5x7B-Instruct-S5-v0.1 — текстовая генеративная модель MaziyarPanahi, созданная путём слияния нескольких предварительно обученных моделей размером 7B и применения SLERP к другим моделям 7B. В README упоминается использование mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, формат весов — safetensors. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и инструктивных сценариев, например диалога, ответов и рассуждений. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Поддерживаемый язык в доступных данных не установлен. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретных ограничениях применения в карточке не приведены.

Beast-Soul-new — текстовая генеративная модель, созданная слиянием udkai/Turdus и flemmingmiguel/MBX-7B с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других сценариях, построенных на продолжении текста. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Указанный размер контекста — 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. В README описан метод слияния SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP. В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации. Лицензия не указана в предоставленных данных.

dqnGPT-v1 — это универсальный мультимодальный AI-ассистент, разработанный DQN Labs как центральный интерфейс экосистемы моделей DQN. Модель предназначена для повседневного общения, объяснения учебных и общих тем, творческого письма, мозгового штурма и решения бытовых задач. В модульных системах она может выступать разговорным фронтендом и координировать взаимодействие со специализированными моделями dqnCode, dqnMath и dqnScience, рекомендуя их для задач, требующих более глубокой экспертизы. В основе модели лежит архитектура Gemma 4 E4B с Mixture-of-Experts (MoE). Это causal language model примерно с 8 млрд параметров, из которых около 4,5 млрд активны при обработке запроса. Указан основной язык English. Модель поддерживает обработку изображений, визуальных материалов, диаграмм и структурированных входных данных, однако качество мультимодальной работы зависит от возможностей используемого runtime. Предоставляется в формате GGUF и ориентирована на эффективный локальный запуск, включая потребительские GPU и конфигурации с квантованием, в том числе 4-bit. dqnGPT-v1 делает акцент на естественном разговорном стиле, понятных объяснениях, следовании инструкциям, контекстной делегации и выразительной, слегка игривой манере общения. Ограничения модели включают отсутствие оптимизации для узкоспециализированных областей, возможную передачу сложных задач специализированным моделям, зависимость мультимодальных возможностей от runtime и непредназначенность для крупномасштабных корпоративных нагрузок. Модель не дообучалась на предметно-ориентированных датасетах: поведение формируется промптами, структурированным форматом диалогов и системными настройками. Лицензия — Apache 2.0.

Eidolon-v3-14B — разговорная текстовая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Lambent и дообученная на базе Lambent/ProtoEidolon-v2.2.4-14B с использованием TRL. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации продолжений текста; в карточке также указана совместимость с интерфейсом вызова инструментов. Модель содержит 14 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В обучении использовались SFT и DPO, в том числе данные предпочтений и текстовые корпуса; предыдущие версии в цепочке разработки включали слияния моделей. Карточка приводит результаты EQ-Bench, IFEval и GPQA, но не даёт полного независимого сравнения. Автор отмечает возможные проблемы с настроенным шаблоном чата и допускает его возврат к предыдущей версии. В метаданных указана пометка not-for-all-audiences, поэтому модель может выдавать нежелательный или токсичный контент. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bingbort/Einstein_x_Dolphin — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из Weyaxi/Einstein-v6-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для генерации ответов в диалоговом формате. Модель подходит для чат-общения и решения задач, сочетающих возможности исходных моделей Einstein и Dolphin. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы используется библиотека Transformers. Язык модели в предоставленных данных не установлен отдельно. Условия лицензии в карточке не приведены.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_MeliodasNeuralsirkrishna — объединённая модель на основе Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/MeliodasNeuralsirkrishna-7B. Это плотная авторегрессионная модель объёмом 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию модели, обучающие данные или отдельные гарантии качества, поэтому её возможности следует считать общими для генерации текста.

Experiment28T3q_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния моделей automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

ssmits/Falcon2-8B-multilingual — текстовая языковая модель семейства Falcon, опубликованная как слияние предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав слияния вошла ssmits/Falcon2-5.5B-multilingual; метаданные также связывают эту модель с базовой моделью через дообучение. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель использует архитектуру FalconForCausalLM и поддерживает диалоговый режим. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают задачи ответов на вопросы, классификации текста и токенов. Контекстное окно составляет 8192 токена, а общий размер модели — 11,8 млрд параметров. Название указывает на многоязычность, однако конкретные языки в доступных данных не перечислены. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных источниках.

Follex-7B-V2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В качестве базовой модели использована happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3; в объединение также вошли prithivMLmods/QwQ-LCoT-7B-Instruct, bunnycore/FuseQwQen-7B и AIDC-AI/Marco-o1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки, поэтому языковой охват и основной язык не заявлены. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Granite-3.0-8b-lab-community — разговорная языковая модель, созданная Red Hat и IBM Research на базе ibm-granite/granite-3.0-8b-base. Это плотная авторегрессионная модель семейства Granite на 8,2 млрд параметров, дообученная методом LAB (Large-scale Alignment for chatBots) на синтетических данных, созданных с помощью Mixtral-8x7B-Instruct. Процесс LAB использует таксономию знаний и навыков, генерацию данных и обучение в два этапа с буферами повторного воспроизведения. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста на английском языке, включая ответы на вопросы, рассуждения, творческое письмо и работу с предметными знаниями, представленными в обучающих данных. Контекст составляет 4096 токенов; для наилучших результатов авторы рекомендуют использовать системный промпт, применённый при обучении. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Авторы предупреждают, что она может галлюцинировать и выдавать проблемные или небезопасные ответы; её не следует считать надёжным источником для критически важных решений. README содержит противоречивое описание статуса безопасности: в обзоре сказано о настройке для чата, но в разделе ограничений модель названа не прошедшей safety alignment.

Ice0.52.1-16.01-RP — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В слияние вошли Ice0.40-20.11-RP и IceDrunkenCherryRP-7b-orpo-merged3; веса сохранены в формате safetensors. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Лицензия в предоставленных сведениях не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений на сценарии применения.

Kaoeiri/Interleaved-upscale-magnum-v4-39B — объединённая модель большого языкового моделирования, созданная с помощью mergekit на основе anthracite-org/magnum-v4-22b. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 38,8 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, включая диалоговые сценарии и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования с Transformers. Лицензия CC BY-ND 4.0 требует указания авторства и ограничивает распространение производных материалов согласно её условиям. Карточка описывает слияние методом passthrough, включающее anthracite-org/magnum-v4-22b.

Lamarckvergence-14B — объединённая языковая модель на 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 и sometimesanotion/Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS. Модель построена на архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для ведения диалогов, многошаговых рассуждений, написания прозы и перевода. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 76,56 на IFEval и 50,33 на BBH; это не гарантирует качество в конкретном пользовательском сценарии. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные ограничения и языковые возможности, кроме английского языка, указанного в метаданных.

Gemma-2-Ataraxy-v4c-9B_fixed — диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная автором lemon07r с помощью слияния предварительно обученных моделей lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3b-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25. Слияние выполнено методом SLERP; модель содержит 9 млрд параметров, веса доступны в формате safetensors, а нативная длина контекста составляет 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она подходит для ответов на запросы, выполнения инструкций и творческой генерации. В README приведены результаты отдельных оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Веса опубликованы с лицензией Gemma.

QuantFactory/Llama-3-Alpha-Ko-8B-Instruct-GGUF — квантованная версия языковой модели Llama-3-Alpha-Ko-8B-Instruct, созданная с помощью llama.cpp. Исходную модель разработала команда allganize; она основана на семействе Meta Llama 3 и объединяет Meta-Llama-3-8B, Meta-Llama-3-8B-Instruct и Llama-3-Open-Ko-8B с использованием метода Evolutionary Model Merging. Модель ориентирована прежде всего на корейский и английский языки и предназначена для генерации текста, диалоговых ассистентов, решения логических и математических задач, а также других сложных языковых сценариев. Модель имеет размер 8B параметров и работает в текстовой модальности. Для последующего улучшения применялись ORPO и наборы данных с корейскими оценками качества, математическими задачами и предпочтениями пользователей. По заявленным результатам, Alpha-Ko-Instruct получила 6,620 балла в LogicKor и показала сильные результаты в отдельных задачах KoBEST; при этом показатели зависят от варианта модели, шаблона запросов и настроек оценки. Квантованная GGUF-версия предназначена для запуска в совместимых инструментах на базе llama.cpp, что может снизить требования к вычислительным ресурсам по сравнению с полной версией. Ограничения включают отсутствие в README сведений о точном формате и разрядности квантования, размере контекстного окна, системных требованиях и подробной независимой оценке именно этой GGUF-версии. Модель следует рассматривать как текстовую языковую модель общего назначения с заявленными преимуществами в корейско-английских и логических задачах, но возможны ошибки и ограничения, характерные для генеративных моделей. Использование регулируется Meta Llama 3 Community License Agreement.

Llama-3-Typhoon-1.5X-70B-instruct — диалоговая языковая модель команды SCB 10X Typhoon, созданная на основе Llama 3 70B Instruct и Typhoon 1.5 70B с помощью редактирования модели методом task arithmetic. Это плотная decoder-only модель архитектуры Llama примерно на 69,5 млрд параметров; она принимает и генерирует текст, использует шаблон чата Llama 3 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель рассчитана прежде всего на тайский язык, также поддерживает английский. Её предназначение — следование инструкциям, рассуждения, ответы на вопросы и применение в RAG-сценариях и генерации с заданными ограничениями. В карточке приведены результаты тестов ThaiExam, MMLU, MT-Bench и IFEval, включая оценки на тайском и английском. Разработчики отмечают экспериментальный характер модели и рекомендуют отдельно оценивать её риски для конкретного применения. Модель распространяется по лицензии Llama 3 Community License; для работы указана Transformers версии 4.38.0 или новее.

Marcoroni-7b-DPO-Merge — языковая модель на 7,1 млрд параметров, опубликованная nfaheem. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral, объединённая методом TIES с помощью mergekit на основе madatnlp/marcoroni-7b-v3-safetensor, fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и udkai/Turdus; веса сохранены в формате safetensors с точностью float16. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, включая ответы на вопросы, рассуждения и решение задач. В README приведены результаты на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K, а также заявлено первое место в рейтинге Hugging Face среди моделей около 13 млрд параметров по состоянию на 15 января 2024 года. Нативное контекстное окно составляет 32 768 токенов. README и метаданные не указывают поддерживаемые естественные языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; рейтинги из README относятся к указанным оценкам и не гарантируют качество на любых пользовательских задачах.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaM7 — объединённая модель на базе двух моделей Mistral: automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; поддерживаемый язык в предоставленных данных не указан. Файлы весов опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_YamshadowInex12 — объединённая языковая модель, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamshadowInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не приводят сведений о поддерживаемых языках или специальных ограничениях.

Midnight-Miqu-103B-v1.0 — языковая модель, созданная sophosympatheia методом passthrough-слияния слоёв Midnight-Miqu-70B-v1.0 с самой собой. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama на 102,9 млрд параметров, распространяемая в формате safetensors для Transformers; карточка заявляет контекст до 32 тыс. токенов и возможность диалогового использования. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате с длинным контекстом. В карточке приведены ссылки на отдельные сторонние квантованные сборки GGUF и EXL2; сам репозиторий содержит safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами и сведениями лицензии репозитория. README отсылает к карточке базовой Midnight-Miqu-70B-v1.0 за подробностями применения, поэтому конкретные языки, качество и ограничения здесь не уточнены.