I.12Рекомендации и персонализация

ANIMA-Nectar-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Biomimicry-AI/ANIMA-Nectar-v2. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors; конфигурация слияния использует bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специализированные области применения.

Lambent/arsenic-v1.5-dpo-qwen2.5-14B — диалоговая модель на архитектуре Qwen2.5 с 14 млрд параметров, дообученная командой Lambent на основе Lambent/arsenic-v1-qwen2.5-14B. Карточка описывает её стиль ответов как более точный по сравнению с предыдущей версией при сохранении большей части её возможностей; обучение проводилось с использованием Axolotl 0.4.1. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текстовых ответов, в том числе структурированных. Карточка отмечает, что модель всё ещё достаточно ограничена в генерируемом содержимом; тег «not-for-all-audiences» относится к набору данных. Данные о конкретном наборе обучения и результаты оценки не приведены. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.

Celestial-Order-24B-V3 — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Sorihon с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом Karcher Mean моделей Celestial-Order-V2.75, Celestial-Order-V2.5 и Celestial-Order-24B-V2; метаданные каталога связывают её базовую модель с Sorihon/Celestial-Order-24B-V2. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 23,4 млрд параметров, формат файлов — safetensors, нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Карточка и метаданные не приводят специальных отраслевых назначений или поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Chronorctypus-Limarobormes-13b — объединённая инструкциями дообученная языковая модель от chargoddard. Она создана слиянием пяти моделей на базе TheBloke/Llama-2-13B-fp16 по методике Resolving Interference When Merging Models, чтобы сохранить больше возможностей исходных моделей, чем при обычном линейном слиянии. Модель построена на плотной архитектуре Llama, содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в формате Alpaca: запрос передаётся в секции Instruction, ответ начинается после Response. В README автор сообщает, что модель показалась ему достаточно способной, и приводит результаты оценки на наборе тестов Open LLM Leaderboard. Модель использует формат safetensors. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

SvalTek/ColdBrew-Aphid-Large — разговорная причинно-языковая модель семейства Llama с 5,8 млрд параметров, созданная методом passthrough merge из SvalTek/ColdBrew-Aphid. Она предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс модели поддерживает вызов инструментов. Модель использует библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации ответов и сценариев с вызовом инструментов. В метаданных указана связь с SvalTek/ColdBrew-Aphid как с базовой моделью. Сведений о лицензии и специальных языковых возможностях в предоставленных данных нет.

Edens-Gate/Control-8B-V1.1-abliteration — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic на основе Delta-Vector/Control-8B-V1.1 и grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B. Это плотная архитектура семейства Llama с примерно 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131072 токена. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Метаданные не содержат сведений о лицензии, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя. Карточка описывает метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b — разговорная языковая модель Dans-Archive, созданная полным дообучением и слиянием моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для диалогов, совместного написания текстов и ролевых сценариев, а также для суммаризации и анализа тональности в текстовых конвейерах. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и использует шаблон запросов ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В обучении использовались инструкции в один и несколько ходов, ролевые сценарии, текстовые приключения, материалы для соавторства и другие наборы данных. Карточка предупреждает, что модель не проходила выравнивание на безвредность, поэтому её ответы могут содержать вредный контент и требуют проверки при применении. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepVeo-R1-A — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом DARE TIES. В слияние вошли Qwen/Qwen2.5-1.5B, Alfitaria/Q25-1.5B-VeoLu и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B; размер модели — 1,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, рассчитанные на использование с Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Данные не уточняют отдельные языковые или предметные специализации, а также лицензию, поэтому эти характеристики не описываются.

Deita-20b — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama с 19,3 млрд параметров. Карточка показывает пример диалога с системным и пользовательским сообщениями, поэтому модель подходит для выполнения инструкций и ответов на запросы в формате ассистента. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель использует формат Safetensors и обучалась на наборе KnutJaegersberg/Deita-6k. В карточке приведены результаты оценок на нескольких тестах рассуждения и понимания текста. Код распространяется по Apache-2.0; для весов заявлены академическое и бесплатное коммерческое использование, однако для коммерческой лицензии предлагается подать отдельную заявку.

Zigeng/dParallel_Dream_7B_Instruct — инструктивная языковая модель семейства Dream, разработанная исследователями xML Lab Национального университета Сингапура. Она использует подход dParallel: дистилляцию с принудительным повышением уверенности токенов, предназначенную для параллельного декодирования диффузионных языковых моделей и сокращения числа шагов генерации при сохранении качества. Модель подходит для диалоговой генерации текста и задач, где важна быстрая генерация ответов; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Dream, 7,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — MIT. README описывает ускорение на GSM8K и MBPP для dParallel, применённого к LLaDA-8B-Instruct, но не приводит отдельные показатели для этой Dream-модели.

Elysium-Omni-11b — объединённая диалоговая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Elysium-Omni-Itt-11b и SoMix2-xb линейным слиянием с весами 0,8 и 0,2 соответственно. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории указаны веса Safetensors; конфигурация слияния использует float16. Лицензия в доступных данных не указана.

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели EXAONE-3.5-7.8B-Instruct, разработанной LGAI-EXAONE. Сборку в формате GGUF подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявлены английский и корейский языки. Она может использоваться локально через совместимые инструменты, включая LM Studio и llama.cpp. Модель имеет около 7,8 млрд параметров. Доступны варианты с точностью от F32 и F16 до различных уровней квантования Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Для большинства сценариев рекомендуются варианты Q4_K_M, Q5 и Q6; версии Q3 подходят для систем с ограниченной памятью, а отдельные варианты оптимизированы для ARM или AVX-инференса. Преимущество этой версии — возможность запуска локально и гибкий выбор степени квантования при сохранении хорошего качества генерации. Ограничения связаны с потерей качества при более сильном квантовании, аппаратными требованиями отдельных вариантов и отсутствием в предоставленных данных сведений о размере контекста, архитектурных деталях и поддержке модальностей помимо текста. Лицензия указана как EXAONE, тип — other; перед использованием необходимо ознакомиться с условиями лицензии.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Experiment24 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, например для создания ответов и продолжения текста по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment27pasticheT3q-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием automerger/Experiment27Pastiche-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В слиянии использован метод SLERP с разными весами для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она получена слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и другого текста общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

FastContext-4B-SFT_base-SFT-Fable5 — плотная языковая модель для генерации текста, созданная дообучением Microsoft FastContext-1.0-4B-SFT на наборе инструкций Fable-5-Complete-2M-Clean. В основе архитектура Qwen3ForCausalLM; в метаданных указано 3,7 млрд параметров, а в README — 4,0 млрд. Контекст составляет до 262 144 токенов. LoRA-адаптеры объединены с базовыми весами, поэтому результат представляет собой цельную модель.

FineLlama-3.1-8B_instruct — диалоговая языковая модель, опубликованная phogen и дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате диалога по инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Контекстное окно — до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Flammades-Mistral-7B — диалоговая языковая модель FlammenAI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена методом ORPO в течение трёх эпох на наборах flammenai/Date-DPO-NoAsterisks и jondurbin/truthy-dpo-v0.1 поверх nbeerbower/Hermes2-Gutenberg2-Mistral-7B. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

unsloth/gemma-3n-E4B-it-litert-preview-GGUF — это GGUF-версия инструкционно настроенной модели Gemma 3n E4B от Google DeepMind, подготовленная Unsloth на основе google/gemma-3n-E4B-it-litert-preview. Семейство Gemma создано с использованием технологий и исследований Google, применявшихся при разработке Gemini. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, обработки запросов и суммаризации документов. Gemma 3n ориентирована на эффективный запуск на устройствах с ограниченными ресурсами. В исходной конфигурации семейство поддерживает мультимодальный ввод текста, изображений, видео и аудио с генерацией текстовых ответов, однако для данной версии в README заявлена только текстовая поддержка. Максимальный контекст составляет 32K токенов. Модель использует технологию выборочной активации параметров, благодаря чему эффективный размер составляет около 4B параметров при меньших требованиях к ресурсам, чем у моделей с полностью активными параметрами сопоставимого общего размера. Обучение проводилось на данных более чем для 140 разговорных языков, но в карточке явно указан язык en, поэтому возможности для других языков не гарантируются. Для корректной работы рекомендуется использовать параметры temperature 1.0, top_k 64 и top_p 0.95. Модель распространяется на условиях лицензии Gemma; применяются официальные Terms of Use Google. Ограничениями являются заявленная в этой версии текстовая поддержка, отсутствие в карточке подробностей об архитектуре, полном числе параметров и результатах бенчмарков, а также необходимость учитывать требования GGUF-совместимого программного обеспечения.

Gemma 7B OpenHermes v0.80 — инструктивная языковая модель, разработанная lemon-mint путём дообучения Google Gemma 1.1 7B на наборе OpenHermes-2.5. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций в текстовом формате. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM, содержит 8,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель ориентирована на английский язык и может применяться для открытого диалога, генерации ответов и помощи в разнообразных текстовых задачах. Лицензия — gemma-terms-of-use. В ответах возможны ошибки и отражение предубеждений обучающих данных, поэтому результаты следует проверять.

gpt-oss-120b-Derestricted — модифицированная Arli AI версия открытой модели openai/gpt-oss-120b. Это языковая модель с архитектурой MoE для генерации текста и диалогов; каталог указывает 2,1 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на работу с шаблоном сообщений Harmony. Разработчик сообщает, что применил Norm-Preserving Biprojected Abliteration, чтобы ослабить поведение отказа, сохранив нормы весов и способности к рассуждению исходной модели. Предполагаемые сценарии — диалоги, рассуждения и агентные задачи. Заявления README о сохранении или улучшении качества основаны на оценках разработчика и не подтверждают качество для конкретных задач. Модель может чаще отвечать на запросы, от которых исходная версия отказалась бы; это ограничивает её пригодность для сценариев, где необходимы встроенные защитные отказы. Лицензия — Apache-2.0. Для корректной работы следует использовать формат Harmony; README также отмечает, что модель иногда всё же подавляет ответы.

WorldSim-Opus-3.6-35B-A3B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Gryphe/WorldSim-Opus-3.6-35B-A3B, подготовленная пользователем bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель ориентирована на диалоговое общение, работу по инструкциям, ролевые сценарии, reasoning и творческое письмо. Обучение или дообучение связано с датасетом Gryphe/Opus-4.6-Reasoning-24k. Модель основана на архитектуре Qwen3.6 MoE; в названии указана конфигурация 35B-A3B. README сообщает о поддержке английского языка и текстовом формате взаимодействия через ChatML с шаблоном, включающим секцию рассуждений <think>. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ; размеры файлов составляют примерно от 16,9 до 69,38 ГБ. Более качественные варианты требуют больше памяти, а младшие квантизации предназначены для ограниченных ресурсов и могут снижать качество. Модель можно запускать локально через llama.cpp, Ramalama, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Контекстное окно, точные требования к оперативной или видеопамяти, мультимодальные возможности и результаты бенчмарков в README не указаны. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель mphank/hzk-agentic-8b-v2 — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная mphank на базе unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL для Hugging Face. Карточка не описывает специальные предметные области или подтверждённые ограничения качества; язык карточки и метаданные указывают на английский.

inception42/jais-adapted-7b-chat — диалоговая языковая модель семейства Jais, разработанного Inception Institute of Artificial Intelligence. Это адаптированная от Llama 2 и дообученная для следования инструкциям модель с 7 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов на арабском и английском языках. Она подходит для чат-ассистентов, понимания и создания текста, анализа тональности и суммаризации двуязычных документов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для загрузки требуется пользовательский класс модели и параметр trust_remote_code=True. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Ответы могут быть ошибочными, предвзятыми или оскорбительными; качество на других языках и диалектах не гарантируется, а для важных решений нужен контроль человека.

Ethualo дообучил компактную плотную языковую модель Kanana2 Tiny на базе kakaocorp/kanana-2-1.3b-instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. При дообучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это дообученная диалоговая модель kihyun-K на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Она предназначена для генерации текста в чате и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache 2.0. README сообщает, что модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL для Hugging Face.

SteelStorage/L3.1-MS-Hytroblated-70B — экспериментальная слитая языковая модель, созданная SteelStorage методом Model Stock с помощью mergekit на основе mlabonne/Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated и с включением моделей Hermes 3, Llama 3.1 Nemotron и Dracarys2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогов общего назначения, включая ролевые сценарии. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. README называет её экспериментальной базовой моделью для возможной Nevoria v1.1, поэтому качество и готовность к практическому применению могут зависеть от сценария. В метаданных и README не приведены отдельные языковые ограничения или результаты оценки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

unsloth/LFM2-1.2B-unsloth-bnb-4bit — 4-битная версия модели LFM2-1.2B, разработанной Liquid AI и подготовленной Unsloth. Это гибридная Liquid-модель для edge AI и локального запуска на устройствах, включая смартфоны, ноутбуки и автомобили. Она поддерживает выполнение на CPU, GPU и NPU и предназначена для эффективного использования памяти и высокой скорости инференса. Модель содержит около 1,17 млрд параметров, 16 слоёв, включая 10 сверточных и 6 attention-слоёв, использует архитектуру с мультипликативными gates и короткими свёртками, а также поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель обучена на 10 трлн токенов и рассчитана на английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Она предназначена для агентских сценариев, извлечения данных, RAG, творческого письма и многоходовых диалогов; для узких задач рекомендуется дополнительная настройка. К сильным сторонам относятся компактность, скорость обучения и инференса, эффективность на CPU и сравнительно высокая производительность среди моделей аналогичного размера в задачах знаний, математики, следования инструкциям и многоязычности. Ограничения связаны с небольшим размером: модель не рекомендуется для ресурсоёмких задач, требующих глубоких знаний или программирования. В карточке указана лицензия LFM Open License v1.0; конкретные условия использования следует проверять в тексте лицензии Liquid AI.

Модель Linkbricks Horizon AI Korean Avengers V1 27B разработана дата-сайентистом Чи Юнсоном (Saxo) из компании Linkbricks. Это дообученная версия Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Advanced-27B на базе Gemma 2: для обучения использовали корейский SFT и DPO, а также данные корейских новостей, перевода между корейским, китайским, английским и японским языками, математики и логических задач. Модель предназначена для диалогов, перевода, суммаризации и анализа текстов, включая отзывы и публикации в социальных сетях; карточка также заявляет улучшения в написании текстов, программировании, математике и рассуждениях. Модель имеет 27,6 млрд параметров, архитектуру Gemma2ForCausalLM и контекст до 8192 токенов. Токенизатор унаследован от базовой модели без расширения словаря. Опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сравнительных оценок качества, поэтому заявленные улучшения не позволяют судить о точности на конкретных задачах.

Livron 7B v1 — дообученная разработчиком developer2625 языковая модель на архитектуре Qwen2.5, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit и содержит 7,1 млрд параметров; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также сценариев, где требуется взаимодействие с инструментами. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.