I.12Рекомендации и персонализация

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Korean-70B-sft-dpo — модель Linkbricks, дообученная специалистом по данным Юнсоном Джи на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct методом SFT с последующим DPO. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 69,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; опубликованные веса доступны в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель рассчитана прежде всего на работу с корейским языком, а также на задачи с корейским, английским, японским и китайским языками. В карточке заявлены перевод между языками, суммаризация, ответы на вопросы, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические рассуждения. Поддерживаются диалоговый режим и интерфейс вызова функций и инструментов. Карточка сообщает об обучении на корейских новостях и других корпусах, а также на многоязычных данных для перевода, диалогах и задачах рассуждения. Эти характеристики и улучшения приведены разработчиком; независимые оценки качества не указаны. Модель требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера в 70 млрд параметров.

bunnycore выпустила Llama-3.1-8B-OmniMatrix — чат-модель для генерации текста, созданную слиянием нескольких моделей семейства Llama 3.1 с помощью mergekit и метода task arithmetic. В основу слияния вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B; также объединены bunnycore/LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration, bunnycore/StockLLama-3.1-8B и v000000/L3.1-Storniitova-8B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; карточка указывает библиотеку Transformers и формат safetensors. В метаданных нет сведений о специальной предметной области или лицензии, поэтому условия лицензирования здесь описать нельзя.

Alecator/llama-3-Buzzy — дообученная языковая модель Alecator на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Контекстное окно составляет до 131 072 токенов, основной язык карточки — английский. Модель можно использовать для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также сценариев с вызовом инструментов. В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или областях применения в карточке нет.

Luminum-v0.1-123B — объединённая языковая модель FluffyKaeloky на архитектуре MistralForCausalLM, созданная с помощью метода della_linear на основе Mistral Large Instruct 2407 с добавлением Lumimaid-v0.2-123B и Magnum-v2-123B. Модель содержит 122,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; автор сообщает об успешном тестировании длинных запросов свыше 32 тысяч токенов, обычно до 40–50 тысяч. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и творческих описаний. По оценке автора, она сочетает возможности базовой Mistral Large, характерную лексику Lumimaid и описательность Magnum, сохраняя ответы менее многословными, чем Magnum. Используется шаблон Mistral [INST] ... [/INST]; заявлены интерфейс вызова инструментов и варианты файлов GGUF и EXL2. Модель может выдавать чрезмерно длинные ответы, если не ограничивать их длину. README не сообщает лицензию; условия использования следует сверить с карточкой и лицензиями компонентов слияния.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведений о специализированной предметной области или дополнительных ограничениях качества в карточке нет.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment27Shadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment27Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации, поэтому модель следует рассматривать как текстовую модель общего назначения. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Experiment28 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Shadow — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Marco-Nano-Instruct — многоязычная причинная языковая модель семейства Marco-MoE, разработанная Alibaba International Digital Commerce. Это вариант Marco-Nano-Base, дообученный для следования инструкциям, диалога и вызова инструментов. Модель построена на декодерном Transformer с разреженными MoE-слоями; в карточке указано 507,9 млн параметров, а в README — 8 млрд общих и 0,6 млрд активируемых параметров на токен. Эти значения расходятся, поэтому размер следует трактовать с осторожностью. Модель предназначена для генерации ответов, следования инструкциям, рассуждений, ответов на вопросы и многоязычных сценариев, включая перевод. README сообщает о поддержке 29 языков, в том числе русского, английского и китайского; контекст в метаданных — 32 768 токенов. Для инференса рекомендован vLLM; указано, что SGLang не поддерживает эту конфигурацию MoE с tied embeddings. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены сильные сравнительные результаты на англоязычных, многоязычных и культурно-региональных бенчмарках, но они не гарантируют качество для любого запроса или языка.

MeliodasPercival_01_Experiment26Neuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для создания ответов и продолжения текста в приложениях на базе языковых моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-10.7B-Instruct-v0.2 — плотная языковая модель семейства Mistral с примерно 10,6 млрд параметров, созданная увеличением глубины модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться как замена исходной 7-миллиардной версии или как основа для дальнейшего дообучения. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. В карточке не описаны языковое покрытие и результаты сравнительных оценок, поэтому её качество для конкретных языков и задач следует проверять отдельно.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B — языковая модель Cloudyu для генерации текста, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). В README указано, что модель создана с помощью mergekit путём объединения пяти моделей на базе Mistral 7B: Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling, mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, teknium/Mistral-Trismegistus-7B, meta-math/MetaMath-Mistral-7B и openchat/openchat-3.5-1210. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы; README приводит результаты оценивания на ARC и HellaSwag. Для неё опубликованы веса в формате Safetensors, а лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. README также сообщает, что модель была улучшена с помощью DPO в отдельном репозитории cloudyu/Pluto_24B_DPO_200; это описание относится к последующей модели, а не меняет способ происхождения данного чекпойнта.

MoNeuTrix-7B-v1 — слитая языковая модель CultriX на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit на основе нескольких моделей, включая Kukedlc/NeuralMaxime-7B-slerp, mlabonne/Monarch-7B и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b; конфигурация также указывает CultriX/MonaTrix-v4 как базовую модель слияния. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, а контекст поддерживает до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, в конфигурации слияния указан bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_NeuralExperiment26 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и подходит для диалоговых и других текстовых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

valiolla/Qwen3.8-4B-Distill-heretic — версия Qwen3.8-4B с ослабленным отказом от ответов, созданная на основе модели Empero AI с помощью Heretic v1.4.0. Это плотная языковая модель с 4 млрд параметров в формате Transformers; она представляет собой полнопараметрическое дообучение Qwen/Qwen3.5-4B методом дистилляции на выборке ответов более крупной модели Qwen3.8. Модель рассчитана на диалог, следование инструкциям, рассуждения и вызов функций; в README отдельно выделены математика и общие рассуждения. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. В сравнении с исходной Qwen3.8-4B доля отказов в приведённом тесте снизилась с 99 до 24 из 100, а KL-дивергенция составила 0,0109. Тонкая настройка ориентирована на текст; поведение с изображениями унаследовано от мультимодальной базовой архитектуры, но не оценивалось. Для запуска требуются актуальная версия Transformers с поддержкой Qwen3.5 и CUDA-совместимые ядра Gated DeltaNet; без них генерация может быть медленнее и требовать больше памяти. В README также отмечены риск циклов повторения при жадном декодировании длинных ответов и снижение результата на GSM8K относительно базовой модели. Лицензия — Apache-2.0; авторы предоставляют веса «как есть» для исследований и экспериментов.

Это квантованный вариант Qwen/Qwen3.8-Flash-Next, подготовленный с помощью AutoRound и схемы MXFP4-Mixed. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейсов вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на нескольких тестах и измерения на контексте длиной 131 072 токена. Для запуска требуется сборка vLLM с поддержкой MXFP4-Mixed и архитектуры модели. Для FP8-кэша KV его нужно включить отдельным параметром времени запуска; README также описывает ограничения совместимости некоторых сборок vLLM с этой архитектурой и форматом compressed-tensors. Лицензия наследуется от исходной модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next.

Slush-Sunfall-Rocinante-GGLD-12B — объединённая языковая модель, созданная сообществом mergekit-community из IAmTheCollector/MN-Slush-GGLD и knifeayumu/Rocinante-12B-v1-nemo-sunfall-v0.6.1-SLERP. Модели объединены методом SLERP в формате bfloat16; конфигурация задаёт Slush-GGLD для входных и выходных слоёв и Rocinante-Sunfall для промежуточных слоёв. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Указанное нативное контекстное окно — 1 024 000 токенов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных сведениях не приведена.

Solar Mini 4 — компактная языковая модель компании Upstage на 35 млрд параметров с архитектурой mixture-of-experts и примерно 3 млрд активных параметров. В карточке указано контекстное окно до 524 тысяч токенов. Модель предназначена для агентных сценариев и генерации текста. Её можно использовать для построения диалоговых помощников и систем, которым требуется обрабатывать длинный контекст. В предоставленном фрагменте README подробности о возможностях, поддерживаемых языках и лицензии отсутствуют.

StrangeMerges_12-7B-slerp — языковая модель на основе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Это слияние моделей Keynote-Technology/KAI-7B-v0.1 и Gille/StrangeMerges_11-7B-slerp методом SLERP; веса опубликованы в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалога, написания текстов и решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamMulti_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B — текстовая авторегрессионная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием udkai/Turdus, CultriX/MergeTrix-7B-v2 и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указан Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; размер итоговой модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на инструкции, а также для задач рассуждения и творческого письма. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 75,20, включая 73,46 на AI2 Reasoning Challenge и 88,61 на HellaSwag. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Языки и специализированные прикладные области в доступных материалах не обозначены.

UNA-Neural-Chat-v3-3-Phase2 — языковая модель OneManArmy, созданная с применением метода выравнивания UNA (Uniform Neural Alignment) и обученная с использованием Zephyr Trainer на очищенном наборе UltraFeedback. Это дообучение модели one-man-army/una-neural-chat-v3-3-P1-OMA; архитектура MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. В карточке приведены результаты бенчмарков ARC и HellaSwag, но подробные результаты доступны по внешней ссылке и не представлены здесь. Лицензия — Apache-2.0.

WeDLM-8B-Instruct — инструкционная языковая модель Tencent на 7,6 млрд параметров с плотной архитектурой WeDLMForCausalLM. Это дообученная версия WeDLM-8B; модель использует диффузионный подход к генерации с параллельным декодированием при стандартном причинном внимании. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и задач рассуждения, включая математику. В карточке приведены результаты бенчмарков, где модель превосходит Qwen3-8B-Instruct в некоторых задачах и уступает в других. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Метаданные указывают контекстное окно 16 384 токена; в README заявлено 32 768 токенов. Для оптимизированного инференса авторы рекомендуют движок wedlm; совместимость с KV-кэшем позволяет использовать FlashAttention, PagedAttention и CUDA Graphs. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Wernicke-7B-v8 — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная CultriX с помощью LazyMergekit на основе четырёх моделей: kaitchup/Mayonnaise-4in1-022, macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo, vanillaOVO/supermario_v2 и FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2. Это плотная Mistral-архитектура для авторегрессионной генерации текста, в том числе диалогов и ответов на запросы. Модель принимает текст и генерирует текст. Размер контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в доступных данных не определены. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, генерации текстовых ответов и продолжения текста. Качество и поведение объединённой модели могут зависеть от конкретного запроса; сравнительные оценки и подробные сведения об обучении в карточке не приведены.

nlpguy/Westgate — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из jsfs11/TurdusTrixBeagle-DARETIES-7B и senseable/garten2-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и рассуждений, а результаты тестирования в README включают показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Карточка не описывает специализацию по языку или предметной области. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

vishnukv/WestSeverusJaskier — объединённая автором модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и генерации текста общего назначения. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,67, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти цифры сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. В метаданных указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или подтверждённой поддержке конкретных естественных языков.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaInex12 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

ZEUS-8B-V17-abliterated — текстовая диалоговая модель, созданная T145 с помощью mergekit методом passthrough из T145/ZEUS-8B-V17 и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 7,1 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста и диалоговые сценарии. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов и поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка не приводит специальных предметных областей или перечня поддерживаемых естественных языков. В README опубликованы результаты Open LLM Leaderboard, включая 75,76% на IFEval и 31,52% на BBH. Эти оценки отражают отдельные тесты и не гарантируют качество в конкретном приложении. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS 8B V17 – ABLITERATED V4 — диалоговая языковая модель, созданная T145 слиянием нескольких моделей семейства Llama 3.1 методом DARE TIES. В объединение вошли инструкционные и uncensored-варианты, включая unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; всего около 7,5 млрд параметров. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ролевые сценарии и вызов инструментов через соответствующий интерфейс. В README приведены результаты оценивания Open LLM Leaderboard, в том числе 72,28% на IFEval и 30,97% на BBH; эти показатели не гарантируют качества на конкретных задачах. Модель позиционируется как abliterated и uncensored, поэтому может выдавать нежелательный или небезопасный контент. Лицензия — llama3.1.

airoboros-l2-70b-gpt4-1.4.1 — языковая модель семейства Llama 2, дообученная jondurbin на наборе airoboros-gpt4-1.4.1. Это плотная авторегрессионная модель с 68,7 млрд параметров для генерации текста. Её можно применять для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов; контекст составляет 4096 токенов. Модель представлена в формате PyTorch. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у базовой модели. README не описывает специальные ограничения или гарантии качества; характеристики унаследованы от Llama 2 и зависят от сценария применения.