I.12Рекомендации и персонализация

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, разработанной Mistral AI и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций и работу через LlamaEdge. Поддерживаются английский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки; заявленный размер контекста составляет 4096 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 17,3 до 49,6 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S отмечены как сбалансированные или рекомендуемые, тогда как Q2_K и некоторые другие варианты имеют существенное снижение качества. Модель ориентирована на текстовые задачи и не поддерживает мультимодальные входы согласно представленным данным. Используется по лицензии Apache 2.0.

NeuralsynthesisT3qm7-7B — слитая Maxime Labonne модель для генерации текста и диалогов. Она объединяет Kukedlc/NeuralSynthesis-7b-v0.4-slerp и nlpguy/T3QM7 методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

OpenBeagle-11B — разговорная языковая модель семейства Mistral, опубликованная vicgalle. Это плотная авторегрессионная модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалога; она использует библиотеку Transformers и веса в формате safetensors. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на запросы. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая показатели на задачах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В метаданных указан датасет OpenHermesPreferences-1k.

OpenDolphin-7B-slerp — объединённая модель WesPro, созданная методом slerp с помощью LazyMergekit на основе macadeliccc/Mistral-7B-v0.2-OpenHermes и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и генерирует текст; её нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Она подходит для диалоговых приложений и генерации ответов, в том числе в сценариях RAG с передачей контекста в запросе. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или языковые приоритеты. В репозитории указаны веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и устойчивость ответов зависят от запроса и переданного контекста; README не приводит оценки качества или подробных ограничений.

Platyboros-Instruct-7B — разговорная модель Lodrick-the-Lafted на архитектуре Mistral, дообученная на Mistral-7B-Instruct-v0.2 с наборами jondurbin/airoboros-3.2 и garage-bAInd/Open-Platypus в формате Alpaca. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций; принимает запросы в формате Mistral Instruct или Alpaca. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая показатели по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0.

wls04/Qwen2.5-14B-AcaciaWL-Add — диалоговая языковая модель, дообученная разработчиком на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct с помощью TRL. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате чата; пример карточки показывает запрос с открытым вопросом и генерацию ответа. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 и содержит 14 млрд параметров. Она работает с текстом, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

SciPhi-Mistral-7B-32k-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель Maziyar Panahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и SciPhi/SciPhi-Mistral-7B-32k и предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель принимает текстовые запросы и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов, что позволяет вести длинные диалоги и работать с объёмными текстовыми фрагментами. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или специальных ограничений применения.

CallComply/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0-128k — англоязычная диалоговая языковая модель, дообученная на базе upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 для одношаговых инструкций и бесед. Она построена на плотной архитектуре семейства Llama с 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях. При дообучении использовались SFT и итеративная DPO на наборах Alpaca-GPT4, OpenOrca, Intel Orca DPO и UltraFeedback; карточка также описывает применение данных для математических задач. В метаданных указана лицензия CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

SuperGemma4-26b-abliterated-multimodal — производная мультимодальная модель на базе Google Gemma 4 26B IT, опубликованная Jiunsong. Это плотная модель с условной генерацией, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и вызова инструментов. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; в карточке заявлена поддержка английского и корейского языков. Модель поставляется в формате BF16 в формате Transformers, с шаблонами чата и вызова инструментов для настройки локального и серверного запуска. Автор README описывает обновление стабильности от 18 апреля: улучшения обработки ложных предпосылок, форматирования JSON и вызовов инструментов, извлечения из длинного контекста и устойчивости к зацикливанию. Приведены результаты внутренних проверок; в проверке сервера отмечены несоответствия в безопасных отказах и обработке текстовых запросов к мультимодальному серверу. Лицензия указана как Gemma; условия применения следует сверять с лицензией Gemma.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment31Experiment29 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Sakalti/ultiima-14B-v0.2 — объединённая языковая модель Sakalti, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7 и sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.6. Это плотная модель Qwen2 с 14 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель подходит для диалогов и других задач генерации текста. Описание базовой модели в каталоге также относит семейство Lamarck к многошаговым рассуждениям, написанию прозы и переводу, но для этой модели подтверждённая задача — text-generation. Языки, на которые модель рассчитана, в предоставленных источниках не обозначены. Файлы модели представлены в формате Safetensors; README указывает тип данных float16. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaM7 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

mulasan/bistbot-deepseek-math-8b — дообученная языковая модель mulasan на базе unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-bnb-4bit. Это плотная архитектура Llama с примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, а её родная длина контекста составляет 131072 токена. Карточка сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL.

Blurstral-7b — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем liminerity. Она объединяет Mistral-7B-v0.1 и Blur-7b-slerp-v0.1 методом SLERP с помощью LazyMergekit; в метаданных базовой моделью указана OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и решения задач на рассуждение и продолжение текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

calme-2.1-qwen2-72b-GGUF — это квантизированная версия дообученной языковой модели calme-2.1-qwen2-72b, разработанная и квантизированная MaziyarPanahi на основе Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, рассуждения и выполнение инструкций. Она распространяется в формате GGUF с вариантами квантования от 2 до 8 бит, а также 16-битной версией, что позволяет выбирать компромисс между качеством, требованиями к памяти и скоростью работы, в том числе при локальном запуске через llama.cpp. Архитектура, модальности, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Для взаимодействия используется шаблон ChatML. В приведённых оценках модель получила accuracy 0,6761 на TruthfulQA, 0,8248 на Winogrande, 0,7184 нормализованной accuracy на ARC-Challenge и до 0,8893 exact match на GSM8K; эти результаты характеризуют отдельные тесты и не гарантируют качество в любых прикладных сценариях. Квантизация может уменьшать требования к ресурсам, но потенциально сопровождается потерей качества по сравнению с исходной точностью. Лицензия обозначена как other; в качестве лицензии указана tongyi-qianwen, а ссылка ведёт на лицензию Qwen/Qwen2-72B-Instruct. Условия использования следует уточнять по указанному лицензионному документу.

Citaman/command-r-14-layer — языковая модель CohereForCausalLM на 13,6 млрд параметров, созданная автором репозитория слиянием слоёв модели Citaman/command-r-15-layer методом SLERP через mergekit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке не приведены сведения о лицензии или конкретных целевых языках, поэтому условия использования и языковой охват по имеющимся данным определить нельзя. Характеристики и качество результата могут зависеть от шаблона диалога и способа запуска.

Elysium2.1-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. При слиянии методом passthrough использованы слои 0–24 модели powermove72/Trinity_Notus-xb и слои 25–49 модели powermove72/GreenScorpius-xb-Passthrough. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на входные текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; в конфигурации слияния указан тип bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

nbeerbower представил слитую модель EVA-Rombos1-Qwen2.5-32B-lorablated на архитектуре Qwen2.5, предназначенную для генерации текста и диалогов. Модель содержит 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель создана методом task arithmetic с помощью mergekit из nbeerbower/EVA-Rombos1-Qwen2.5-32B и nbeerbower/Qwen2.5-32B-abliterated-LORA. Она рассчитана на текстовые запросы и выдаёт текст; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Язык карточкой не уточнён.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Inex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Inex12-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; размер контекстного окна составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yam_Experiment27Pastiche — объединённая текстовая модель, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе с использованием длинного контекста до 32 768 токенов. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Веса представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализацию по предметным областям или дополнительные ограничения.

Experiment26Yamshadow_Experiment29Pastiche — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специальные предметные области или подтверждённый набор поддерживаемых языков.

Experiment28M7_Experiment29Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_NeuralsirkrishnaExperiment26 — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная путём объединения automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и сохранена в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Размер контекстного окна составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Elcaida/finetuned8b — дообученная Elcaida языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit и содержит 7,5 млрд параметров. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст; для неё заявлен контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других задач, решаемых инструкционной языковой моделью. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. В карточке не описаны специализация дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества; язык карточки — английский, но это не устанавливает полный список поддерживаемых языков. Лицензия — Apache-2.0.

Grey-12b — языковая модель AIXON Lab на архитектуре Transformer/Mistral, созданная слиянием нескольких моделей методом della_linear на основе aixonlab/Aether-12b. Веса модели содержат около 12,1 млрд параметров, формат — safetensors; в README указан тип float16. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и анализа. Основной язык — английский; README допускает поддержку других языков, но не уточняет их перечень. Контекстное окно составляет до 1 024 000 токенов по метаданным. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Метрики качества для Grey-12b не представлены. Возможны смещения, унаследованные от обучающих данных и объединённых моделей, поэтому ответы следует проверять.

INEX4-7b — языковая модель, созданная Liminerity с помощью mergekit путём слияния моделей liminerity/merge2 и liminerity/merge1. Она предназначена для генерации текста и решения задач на рассуждение; в карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликованные веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель cuteElf/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная версия Kanana 1.5 от cuteElf, основанная на kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Это плотная языковая модель архитектуры Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста. Она принимает текст и может работать с интерфейсом вызова инструментов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL; конкретные изменения Persona-Merged и их влияние на поведение модели не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

KordAI/KeawGPT-Opus — англоязычная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров, разработанная KordAI как дообучение KordAI/KeawGPT. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Для работы с контекстом поддерживается до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.

Kurage — многоцелевая модель Lightblue для генерации текста и сценариев RAG, дообученная на базе Qwen/Qwen2-7B-Instruct. Это плотная причинно-языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель умеет отвечать на вопросы по одному или нескольким фрагментам контекста, указывать релевантные фрагменты, расширять краткий ответ и генерировать пары вопросов и ответов из текста для предварительной индексации. Заявлена поддержка RAG на 44 языках, в том числе с контекстом на одном языке и вопросом на другом; метаданные отдельно перечисляют языки карточки модели.

Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-70B — корейская языковая модель, дообученная специалистом Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Hermes-3-Llama-3.1-70B. Это плотная causal language model семейства Llama с 69,5 млрд параметров; для обучения использованы continued pretraining, SFT и DPO, при этом токенизатор оставлен без изменений. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в форматах Safetensors и GGUF. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, особенно на корейском языке. Среди заявленных сценариев — перевод между корейским, английским, китайским и японским языками, суммаризация, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, программирование, математика и логические задачи. Также заявлена поддержка вызова инструментов и функций на корейском языке. Обучение включало корейские новостные корпуса и наборы данных для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, анализа тональности и инструкций. Модель может быть полезна для корейскоязычных задач, однако карточка не приводит независимых оценок качества. Распространяется по лицензии Apache-2.0.