I.12Рекомендации и персонализация

Re:ultiima-14B — языковая модель, созданная TeamDelta слиянием весов через TIES с помощью mergekit. В основу взята предобученная Qwen/Qwen2.5-14B, в слияние также включена Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров и контекстным окном до 131072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском и китайском языках; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или специальных ограничений применения. Как и другие языковые модели, ответы могут быть ошибочными; возможности вызова инструментов обозначают интерфейсную поддержку и сами по себе не гарантируют корректное выполнение действий.

Savant-LLaMa-70B — объединённая языковая модель автора TareksGraveyard, созданная с помощью mergekit методом della_linear. В качестве базовой использована nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B; в объединение также вошли пять моделей семейств Llama от EVA-UNIT-01, Sao10K, SicariusSicariiStuff и TheDrummer. Модель предназначена для диалогового общения и генерации текста. Она построена на архитектуре Llama с 69,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README автор описывает результат как эксперимент слияния и оценивает его как достойный, но отмечает, что предпочитает другой собственный вариант. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Llama 3.3. Перед применением следует учитывать условия лицензии Llama 3.3 и ограничения, унаследованные от включённых моделей; README не приводит отдельной оценки качества или подробных рекомендаций по безопасному использованию.

Spaetzle-v64-7b — объединённая модель генерации текста, созданная cstr с помощью LazyMergekit из flemmingmiguel/NeuDist-Ro-7B, cstr/Spaetzle-v63-7b и ResplendentAI/Flora_DPO_7B. Это плотная причинно-языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; поддерживает диалоговый режим и предназначена для генерации текста и ответов в чате. В карточке не приведены подробности о языках и сравнительных качествах модели. Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Shadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelYam — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе в сценариях, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки и конкретные сильные стороны слияния. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Experiment28 — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана путём слияния automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

TARS-8B-llama-REMIX — языковая модель, созданная picAIso слиянием SLERP через mergekit моделей picAIso/MIX1 и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Карточка указывает поддержку чата, а базовая Hermes-2-Pro-Llama-3-8B ориентирована на следование инструкциям, вызов функций и генерацию структурированных данных JSON. Лицензия модели — MIT. Подробные оценки качества и ограничения конкретного слияния в карточке не приведены.

Tess-XS-v1-3-yarn-128K-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi методом слияния Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Tess-XS-v1-3-yarn-128K. В конфигурации указано слияние SLERP для слоёв 0–32 с сохранением весов в формате bfloat16; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и ответов на инструкции в текстовом формате. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, а название README отсылает к варианту Tess с контекстом 128K; фактическая длина контекста этого слияния в метаданных каталога указана как 32 768 токенов. Поддерживаемые языки явно не перечислены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или безопасности в карточке нет; как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные или неподходящие ответы.

Это набор GGUF-квантизованных версий инструкционной языковой модели wisenut-nlp-team-wisenut-llama-3-8B-0.7-Instruct. Исходную модель разработала команда Wisenut NLP Team, а квантизации подготовил Featherless AI Quants. Модель предназначена для генерации текста и выполнения задач по инструкциям, включая диалоговые и прикладные сценарии обработки естественного языка. Модель относится к семейству Llama 3 и содержит 8 млрд параметров. Она работает в текстовой модальности; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Доступны варианты квантизации IQ4_XS, Q2_K, Q3_K_L, Q3_K_M, Q3_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_K_M, Q5_K_S, Q6_K и Q8_0 размером примерно от 3 до 8 ГБ, что позволяет выбирать баланс между требованиями к памяти и качеством. Главное преимущество набора — возможность запускать модель в формате GGUF на совместимом программном обеспечении и подбирать уровень квантизации под имеющееся оборудование. При этом более агрессивная квантизация может снижать качество по сравнению с исходной моделью, а конкретные показатели производительности и качества в README не приведены. Лицензия и условия использования также не указаны.

YamshadowStrangemerges_32_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и работает на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

ZEUS-8B-V25 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и нескольких моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и загружает веса в формате safetensors. Модель подойдёт для создания диалоговых приложений, генерации ответов и работы с длинными текстовыми запросами. В README приведены результаты оценивания: средний балл 15,00%, IFEval — 33,20%, BBH — 21,85%; этих результатов недостаточно, чтобы судить о качестве на всех задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GPT-5.1 — модель серии GPT-5, представленная как модель передового уровня общего назначения. В карточке отмечены улучшенные по сравнению с GPT-5 рассуждения, следование инструкциям и естественность диалога. Модель использует адаптивное рассуждение. Она предназначена для диалогов и решения разнообразных задач, где требуются рассуждения и точное выполнение инструкций. Данных о размере, поддерживаемых языках, модальностях, длине контекста и условиях лицензии в предоставленных источниках нет.

Cohere и Cohere Labs разработали Command R+ — авторегрессионную языковую модель на архитектуре Transformer с 104 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и предназначена для диалогов, рассуждений, суммаризации и ответов на вопросы. После предварительного обучения она прошла дообучение с учителем и обучение на предпочтениях людей. Command R+ специально обучена для генерации ответов с опорой на предоставленные документы: она может указывать релевантные источники и включать цитаты в ответ. Модель также умеет выбирать внешние инструменты и работать с ними в несколько шагов, что подходит для сложных сценариев с API, базами данных и поиском. Для корректной работы этих функций важно использовать предусмотренный шаблон промпта; отклонение от него может снизить качество. Модель оптимизирована для английского, французского, испанского, итальянского, немецкого, бразильского португальского, японского, корейского, арабского и упрощённого китайского языков. Русский и ещё 12 языков присутствовали в данных предварительного обучения, но не входят в перечень языков, для которых заявлена оптимизация. Веса доступны по лицензии CC-BY-NC-4.0; также требуется соблюдать политику допустимого использования Cohere Labs, а коммерческое использование ограничено условиями лицензии.

unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct — текстовая диалоговая модель семейства Llama 3.2, разработанного Meta и опубликованного Unsloth в виде модели на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Это плотный авторегрессионный трансформер с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 3,2 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель принимает и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и предназначена для многоязычных диалогов. Модель подходит для генерации ответов, суммаризации, поиска знаний в диалоговых сценариях и построения приложений с вызовом инструментов. В карточке Unsloth также приведены ноутбуки для дообучения и экспорта моделей, но это описание относится к самому чекпойнту. README указывает поддержку английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; метаданные отдельно отмечают английский. Использование регулируется лицензией Llama 3.2 Community License — специальной коммерческой лицензией Meta.

harkov000/hermes-dolphin-8B-v0.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP из cognitivecomputations/dolphin-2.9.4-llama3.1-8b и NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия? Нет сведений о лицензии, поэтому условия использования определить нельзя.

attashe/q-2.5-deepseek-r1-veltha-v0.4 — объединённая модель языковой модели, созданная с помощью mergekit методом Linear DELLA. В качестве базовой использована arcee-ai/SuperNova-Medius; в объединение также вошли allura-org/TQ2.5-14B-Aletheia-v1, huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2, EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 и v000000/Qwen2.5-Lumen-14B. Модель построена на архитектуре Qwen2 с плотной 14-миллиардной языковой моделью и предназначена для диалогов и генерации текста. Она загружается через Transformers, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели nttruong1007/qb-internlm25-7b на Hugging Face совпадает с карточкой internlm/internlm2_5-7b-chat, поэтому описание составлено по ней. InternLM2.5-7B-Chat — диалоговая языковая модель семейства InternLM2.5, разработанная командой InternLM. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры InternLM2 с 7,4 млрд параметров, предназначенная для практических сценариев общения и генерации текста. В README заявлены сильные способности к математическим рассуждениям, работе с длинными контекстами и выбору, вызову и проверке результатов инструментов; метаданные указывают контекстное окно 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, рассуждений и агентных сценариев с инструментами. Карточка приводит результаты OpenCompass и примеры использования через Transformers, vLLM и LMDeploy. В README также заявлена работа с контекстом до миллиона единиц текста при использовании LMDeploy, однако это выходит за пределы длины контекста, указанной в метаданных модели. Основной язык карточки — китайский; модель также предназначена для англоязычных сценариев. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверять в репозитории. Модель может генерировать предвзятые, дискриминационные или иные вредоносные ответы.

Citaman/command-r-10-layer — языковая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit из двух перекрывающихся срезов слоёв модели Citaman/command-r-11-layer, объединённых методом SLERP. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 10,3 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. Метаданные не называют поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Zen Pro — диалоговая языковая модель общего назначения, разработанная Hanzo AI и Zoo Labs Foundation на основе Qwen/Qwen3-8B. Это плотный авторегрессионный трансформер семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученный с обучением идентичности Hanzo, данными для агентных сценариев и abliteration. Модель предназначена для генерации текста, диалога, рассуждений и анализа; доступна через API Hanzo и в формате Transformers с весами safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык; базовая Qwen3-8B описана как многоязычная, но основным языком Zen Pro в карточке заявлен английский. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка отмечает, что чекпойнт архивирован и уступил место поколению zen5.

ZEUS-8B-V26 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли instruct- и reasoning-модели, включая HuatuoGPT-o1, Skywork-o1, Llama-3.1-Storm, SauerkrautLM и другие; базой в README названа unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 67,08% на IFEval и 32,25% на BBH; эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество в других сценариях. Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют. В README также не описаны специальные ограничения на применение.

Calme-Instruct-Extended — объединённая разговорная языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit на основе MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.1.1. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; может использоваться для ответов на вопросы, составления текстов и ведения чата. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 8,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Citaman/command-r-16-layer — текстовая генеративная модель, созданная Citaman с помощью mergekit. В README описано объединение SLERP весов Citaman/command-r-17-layer, а конфигурация использует срезы слоёв 0–16 и 1–17; метаданные каталога классифицируют модель как дообучение указанной базовой модели. Модель основана на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 15,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DeepHermes 3 Llama 3 8B Preview — языковая модель Nous Research на архитектуре Llama, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B. Это предварительная версия общей разговорной модели с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель поддерживает диалог в формате Llama-Chat и переключение между обычными ответами и режимом рассуждения с помощью системного промпта. Модель предназначена для генерации ответов, многошаговых диалогов, ролевого общения и задач, где полезны рассуждение и объективность. Она также поддерживает интерфейс вызова функций и структурированные ответы в JSON; вызов инструмента выполняет внешняя система, которая обрабатывает ответ модели и передаёт ей результат. Карточка описывает модель как preview с ранними возможностями рассуждения и предупреждает о возможных особенностях и проблемах. Включение режима рассуждения требует специального системного промпта, а для сложных запросов может понадобиться увеличить лимит генерируемых токенов. Указана лицензия Llama 3; применяйте модель с учётом её условий.

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V2-78B — многоязычная разговорная языковая модель, дообученная специалистом компании Linkbricks на базе MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Это плотная модель семейства Qwen2 с 76,7 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. В README описаны этапы SFT, DPO, ORPO и слияния моделей, а также поддержка вызова функций и инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, анализа отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях, написания текстов и кода, решения математических и логических задач. Обучение включало многоязычные новостные и wiki-корпуса, а также данные для задач на корейском, японском, китайском и английском языках, включая переводы, суммаризацию и вопросы-ответы. По данным карточки, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит результатов независимых оценок качества. Размер модели требует значительных вычислительных ресурсов для запуска; поддержка конкретных языков и сценариев может различаться по качеству.

ZEUS-8B-V19 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основу слияния положена unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также объединены Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors. Она предназначена для диалогов и генерации текста, поддерживает интерфейс вызова инструментов и контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты оценивания на IFEval и BBH. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-6-layer — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре CohereForCausalLM. Она собрана из двух срезов слоёв Citaman/command-r-7-layer и предназначена для диалоговой генерации текста и взаимодействия с инструментами. Модель содержит 7 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Command R7B (12-2024) — компактное обновление модели Command R+, выпущенное Cohere в декабре 2024 года. Она предназначена для генерации текста и рассчитана на быстрые ответы при работе с дополненной поиском генерацией (RAG), вызовом инструментов и агентными сценариями, где требуется сложное рассуждение. Модель подходит для создания помощников, которые отвечают на вопросы с опорой на документы, используют подключённые инструменты и выполняют многошаговые задачи. В доступных сведениях не указаны размер, архитектура, контекст, языки и лицензия, поэтому их нельзя надёжно описать.

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V3-70B — дообученная языковая модель компании Linkbricks, созданная дата-сайентистом Юнсоном Джи (Saxo) на основе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V2-70B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель обучали на японских новостях и Википедии, а также на многоязычных данных и примерах для перевода, суммаризации, вопросов и ответов, анализа тональности, математики и логических задач. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая написание и редактирование, анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, программирование и сложные рассуждения. Поддерживается интерфейс вызова инструментов. Заявленная языковая направленность — японский, корейский, китайский и английский; метаданные карточки подтверждают корейский и английский, а README описывает обучение на четырех языках. Возможное качество ответов и работы с каждым языком отдельно не приведено. Большой размер модели требует значительных вычислительных ресурсов.

Saxo (Джи Юнсон), специалист по данным компании Linkbricks Horizon-AI, дообучил эту плотную языковую модель семейства Llama на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V3-70B. Модель с 69,5 млрд параметров прошла японское SFT и DPO; заявленное окно контекста — 128 тыс. токенов. Для обучения использовались японские новости и Википедия, а также данные для задач на японском, корейском, китайском и английском языках. Модель предназначена для генерации текста, письма и программирования, математических и логических рассуждений, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях. В карточке заявлена поддержка вызова функций и инструментов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Описание не приводит результатов независимой оценки качества или подробностей о безопасном применении модели.

Rubra AI выпустила эту инструктивную версию Meta-Llama-3-70B, дополнительно обученную на собственном наборе данных для диалогов, выполнения инструкций и вызова функций. Модель предназначена для многошаговых бесед, в которых ассистент может вызывать инструменты и продолжать диалог с учётом полученных результатов. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Llama с 69,5 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; карточка указывает поддержку английского языка и контекст до 8192 токенов. Модель доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых ассистентов и сценариев с интеграцией инструментов. Она может выдавать ошибочные или предвзятые ответы, поэтому результаты требуют проверки, особенно в чувствительных и критически важных областях. Указана лицензия Llama 3 (llama3).