I.12Рекомендации и персонализация

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

Gemma-2-Ataraxy-v4-Advanced-9B — слитая автором lemon07r диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она объединяет модели lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 методом SLERP с помощью mergekit; веса сохранены в формате safetensors, тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ответов на текстовые запросы в диалоговом режиме. Заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; они дают ориентир по оцениванию следования инструкциям и рассуждений, но не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3-Taiwan-8B-Instruct — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3, опубликованная yentinglin и дообученная для пользователей традиционного китайского языка и английского. Карточка описывает семейство Llama-3-Taiwan и приводит сведения о версии на 70B параметров, тогда как метаданные этого репозитория указывают 7,5 млрд параметров; поэтому характеристики размера и примеры оценки версии 70B нельзя напрямую переносить на вариант 8B. Модель предназначена для многоходового диалога, генерации и понимания текста, ответов в сценариях RAG, форматированного вывода, извлечения сущностей и вызова функций. В карточке описано обучение на корпусе традиционного китайского и английского языков с общими и отраслевыми материалами, в том числе из юридической, производственной, медицинской и электронной областей. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст 8192 токена, архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Модель выпущена по лицензии Llama 3. Её заявленная специализация — традиционный китайский, включая тайваньский вариант, и английский. README относится преимущественно к версии 70B, поэтому приведённые там результаты испытаний, подробности корпуса и демонстрации не подтверждают качество именно версии 8B. Для работы с этой инструкционной версией в карточке рекомендовано задавать системное сообщение.

LLM-jp-4-33b-thinking — плотная трансформерная языковая модель семейства Llama, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Она предназначена для диалогов, генерации ответов и решения задач с рассуждением на японском и английском языках; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 32,2 млрд параметров, имеет 64 слоя и контекст до 65 536 токенов. Она обучалась на этапах предварительного и промежуточного обучения на 11,7 трлн токенов, затем прошла SFT и выравнивание DPO без обучения с подкреплением. Доступна в формате Safetensors для Transformers, лицензия — Apache-2.0. Разработчики отмечают, что модель находится на раннем этапе исследований и разработок и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Для корректной работы следует использовать приложенный токенизатор: он отличается от предположений библиотеки openai-harmony, несмотря на совместимость шаблона диалога с Harmony.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной Meta и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Это текстовая модель для генерации ответов по инструкциям и диалогового взаимодействия. Модель предназначена для задач text generation, включая ответы на запросы, создание и преобразование текста и другие сценарии, где требуется работа с естественным языком. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Размер базовой модели — 8B параметров; модальности и размер контекстного окна в предоставленных данных не указаны. Квантизация в формате GGUF может упростить локальный запуск и снизить требования к ресурсам по сравнению с полноразмерными весами, однако конкретный уровень квантизации в README не указан. Ограничения включают возможные ошибки и неточности генерации, а также отсутствие данных о производительности, точном варианте квантования и контекстном окне. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License от Meta с требованиями соблюдать Acceptable Use Policy, включать текст лицензии и атрибуцию при распространении, а также использовать обозначение «Built with Llama» в предусмотренных лицензией случаях.

Nhoodie/Meta-Llama-3-8B-Uninstruct-function-calling-json-mode-model_stock-v0.1 — объединённая модель на базе семейства Meta Llama 3, созданная с помощью LazyMergekit из hiieu/Meta-Llama-3-8B-Instruct-function-calling-json-mode, NousResearch/Meta-Llama-3-8B и NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры LlamaForCausalLM примерно с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в её составе есть вариант, настроенный на вызов функций и выдачу JSON, поэтому она может применяться в сценариях, где ответы должны следовать структурированному формату. Репозиторий содержит веса safetensors. В метаданных указана лицензия other; конкретные условия следует проверять в файлах репозитория и у базовых моделей.

MonarchLake-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная macadeliccc слиянием SLERP моделей AlphaMonarch-7B и WestLake-7b-v2-laser-truthy-dpo. Она предназначена для генерации текста и общения в диалоговом формате, включая ответы на вопросы и рассуждения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на задачах рассуждения и здравого смысла. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Motif-3-Beta — предварительная версия языковой модели Motif-3, разработанной Motif Technologies с нуля по собственной архитектуре. Это каузальная модель Mixture-of-Experts с разреженной маршрутизацией: в README указано около 314 млрд параметров всего и около 13 млрд активных на токен; метаданные каталога указывают 11 млрд параметров. Архитектура включает 384 эксперта, из которых активируются 8 на токен, общий эксперт, механизмы GDLA и PolyNorm, модифицированный mHC и дополнительную голову Multi-Token Prediction для ускорения декодирования.

Amira — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием моделей psmathur/orca_mini_v3_13b, garage-bAInd/Platypus2-13B и WizardLM/WizardMath-13B-V1.0 с помощью mergekit. Она основана на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и задач математического рассуждения. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-Max — обновлённая модель серии Qwen3. По карточке модели, она улучшает рассуждение, следование инструкциям, многоязычную поддержку и охват редких знаний по сравнению с версией, выпущенной в январе 2025 года. Модель предназначена для ответов на запросы и выполнения инструкций на разных языках. В предоставленных сведениях нет описания архитектуры, размера, длины контекста, перечня языков или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить. Ограничения и условия использования в карточке не описаны.

qwen-carpmuscle-r-v0.3 — языковая модель TheTsar1209 на архитектуре Qwen2.5 с 14 млрд параметров. Она создана методом TIES merge из qwen-carpmuscle-v0.3, Qwen2.5-14B-Instruct и Qwen2.5-14B; исходная модель qwen-carpmuscle-v0.3 прошла непрерывное предобучение в формате ChatML с контекстом 24 тыс. токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16, а заявленное нативное окно контекста итоговой модели — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Разработчик приводит результаты оценок Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Saba1-7B — слитая модель для генерации текста и диалогов, созданная Sakalti методом TIES с помощью mergekit. В слиянии использованы AIDC-AI/Marco-o1 и базовая Sakalti/model-3; архитектура Qwen2, около 7,1 млрд параметров, веса в формате safetensors и точности bfloat16. Модель работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Saul-Instruct-Clown-7b — языковая модель, созданная arcee-ai слиянием через mergekit моделей CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo и Equall/Saul-Instruct-v1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач по текстовому запросу. В README приведены результаты OpenLLM-бенчмарков, включая ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и GSM8K, но они не гарантируют аналогичного качества на других данных и сценариях. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Это слияние двух моделей, поэтому характеристики и поведение могут сочетать их свойства; отдельные языки, помимо поддерживаемого текстового интерфейса, в предоставленных данных не обозначены.

SG Raccoon 55B 2.0 — авторегрессионная языковая модель на базе архитектуры Yi/Llama, созданная объединением двух дообученных моделей Tess-M-v1.3 и airoboros-3_1-yi-34b-200k. По карточке, итоговая модель содержит 55,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов в формате SYSTEM/USER/ASSISTANT, а большой контекст позволяет обрабатывать длинные запросы и документы. В README приведены результаты оценок на нескольких бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; полные результаты доступны в карточке. Для генерации автор рекомендует учитывать особенности Yi, в частности возможную необходимость отключить BOS-токен и использовать более низкую температуру. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в репозитории.

T3qm7xPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/T3QM7X и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Она основана на архитектуре Mistral с плотной декодерной моделью на 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате safetensors, при объединении использована точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

jackboot/uwu-qwen-32b — объединённая языковая модель на 32 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе Qwen/QwQ-32B-Preview и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2. Она предназначена для диалоговой генерации текста; каталог также указывает интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README отмечено, что варианты EOS-токена у исходных моделей немного различаются, а настройки BOS могут менять результаты; автор советует подбирать подходящий токенизатор. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

T145/ZEUS-8B-V11 — языковая модель, созданная разработчиком T145 слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована T145/KRONOS-8B-V1-P3, в слияние также вошли Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Это плотная Llama-архитектура с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Доступна в формате safetensors для Transformers. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 81% на IFEval и 31,21% на BBH; эти оценки отражают отдельные тесты и не гарантируют качество для конкретных запросов. Лицензия в доступных данных не указана. Включение uncensored-варианта среди исходных моделей может влиять на фильтрацию ответов; не следует считать её ответы проверенными или безопасными без собственной оценки.

ZEUS-8B-V6 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли Llama-VARCO-8B-Instruct, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. В README нет сведений о целевых языках и подробных ограничениях качества, поэтому их нельзя достоверно определить по имеющимся материалам.

Lambent/arsenic-v1-qwen2.5-14B — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная Lambent с помощью mergekit и метода SLERP. В состав объединения вошли Lambent/arsenic-v0.1-dpo-qwen2.5-14B и Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B; первая модель также связана в метаданных с вариантом Qwen2.5 Reinstruct Alternate Lumen. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и структурированных ответов. Автор сообщает о результате 78.0391 на EQ-Bench и 100% разбираемости ответов в своей оценке, но не приводит подробностей методики. В обучении использовались наборы данных Gutenberg и toxic-DPO, а также небольшой экспериментальный синтезированный датасет. Метка карточки предупреждает, что модель может быть не для всех аудиторий; лицензия в предоставленных данных не указана.

Athena-3-14B — каузальная языковая модель, разработанная Aayan Mishra и дообученная на Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, включая написание материалов, суммаризацию, ответы на вопросы, перевод, классификацию текста и рассуждения по STEM-темам. Модель построена на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров; использует Transformer, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и Grouped Query Attention. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Карточка заявляет поддержку более 29 языков, включая английский, китайский и русский; заявленная лицензия — MIT. Модель подходит для общих текстовых задач, однако качество зависит от языка, а наиболее сильные возможности заявлены для английского. Ответы могут содержать ошибки и предубеждения; знания ограничены сведениями примерно до августа 2024 года. Модель не предназначена для критически важных решений или работы с конфиденциальными данными.

Blur-7b-v1.2 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная liminerity с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/Blured-Ties-7B и freecs/ThetaWave-7B методом TIES; в конфигурации также указан mlabonne/NeuralBeagle14-7B как base_model. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 67,74, а также результаты AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-19-layer — объединённая методом SLERP языковая модель на архитектуре Cohere, созданная с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-20-layer. В конфигурации объединения используются срезы слоёв одной базовой модели; в метаданных указано 17,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Карточка не приводит сведений о лицензии, языковой специализации или результатах оценки качества, поэтому их нельзя определить по доступным данным.

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-AWQ — инструкционно дообученная двуязычная языковая модель, разработанная LG AI Research. Она предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и общего использования в качестве виртуального ассистента на английском и корейском языках, включая задачи с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель поддерживает системные промпты и может запускаться в Transformers, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang, llama.cpp и Ollama. Модель содержит 7,8 млрд параметров, из которых 6,98 млрд указаны без учёта эмбеддингов, 32 слоя и словарь размером 102 400 токенов. В архитектуре внимания используется GQA с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Данная версия содержит AWQ-квантизацию весов в формате W4A16g128: 4-битную групповую квантизацию без квантизации активаций, что снижает требования к памяти и подходит для более эффективного развёртывания. К сильным сторонам относятся поддержка английского и корейского языков, длинного контекста и оптимизированного квантизованного инференса. Ограничения включают возможную генерацию вредного, предвзятого, фактически неверного или синтаксически некорректного текста; модель также не располагает актуальными сведениями и может выдавать ответы, противоречащие действительности. Модель распространяется по лицензии EXAONE AI Model License Agreement 1.1 - NC, предусматривающей некоммерческое использование.

Experiment28M7_AlloyingotneoyPercival_01 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyPercival_01-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; поддерживает контекст до 32 768 токенов и хранится в формате Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке не приведены специальные предметные области или сведения о языковой специализации, поэтому её можно описывать как модель общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Inex16Calme — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

GPT-5.2 Chat, также называемая Instant, — быстрая облегчённая модель семейства GPT-5.2, оптимизированная для диалогов с низкой задержкой и сохраняющая широкие интеллектуальные возможности. В описании упоминается адаптивное рассуждение, которое модель использует выборочно. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и широкого круга задач общего назначения. Доступный текст карточки обрывается, поэтому подробности о модальностях, языках, размере, контексте, лицензии и конкретных сценариях применения установить нельзя.

gpt-oss-20b-Derestricted — производная модель Arli AI на основе openai/gpt-oss-20b. Авторы применили Norm-Preserving Biprojected Abliteration, чтобы ослабить поведение отказа, сохранив исходные нормы весов. В каталоге указано 1,6 млрд параметров, архитектура MoE для авторегрессионной генерации текста и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, рассуждений, агентных сценариев и других задач генерации текста, где требуется меньше отказов на запросы. Исходная модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений и формат Harmony; для корректной работы следует использовать шаблон Harmony. Карточка утверждает, что метод помогает сохранить качество рассуждений, но приводит это как результат авторских оценок, а не как независимую гарантию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она может по-прежнему иногда пытаться подавлять запросы; языки в предоставленных данных явно не перечислены.

granite-4.2-30b-MLX-8bit — это 8-битная квантованная версия языковой модели granite-4.2-30b, разработанной ibm-granite. Квантование выполнено командой LM Studio с использованием mlx_lm, а модель оптимизирована для работы на устройствах Apple Silicon в экосистеме MLX. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает сценарии рассуждения, диалогового взаимодействия и вызова инструментов. В README указаны следующие языки: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, нидерландский и китайский. Модель относится к семейству Granite и имеет размер исходной модели 30B параметров; сведения о точной архитектуре, размере контекста и поддерживаемых модальностях, кроме текстовой генерации, не приведены. Ключевые преимущества этой версии — снижение требований к памяти по сравнению с полной точностью и оптимизация для Apple Silicon. Ограничения включают возможную потерю качества из-за 8-битного квантования, зависимость производительности от аппаратного обеспечения Apple Silicon и отсутствие в README подробных результатов оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Higgs-Llama-3-70B — языковая модель Boson AI, дообученная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоги; для работы используется формат prompt’ов Meta-Llama-3-70B-Instruct, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель специально настроена для ролевых диалогов и старается последовательно придерживаться заданной роли и системного сообщения. Она также предназначена для следования инструкциям и рассуждений в задачах общего назначения. Обучение включало контролируемую настройку на инструкциях и чатах, а затем итеративную оптимизацию предпочтений с участием человеческих разметчиков и внутренних языковых моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка сообщает о настройке поведения, но не приводит здесь численные результаты оценивания: таблицы бенчмарков опущены. Для использования весов указана лицензия other; конкретные условия следует сверять с лицензией репозитория и базовой модели Meta-Llama-3-70B.

Hippy-AAI-7B — текстовая генеративная модель, созданная объединением моделей EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1 и liminerity/M7-7b. Для слияния использован mergekit с методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия указана как Apache-2.0.