I.12Рекомендации и персонализация

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Alpaca-52k-v0.1 — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием набора инструкций Alpaca из 52 тысяч примеров. Она предназначена для генерации текста по инструкциям и ответов на запросы в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и подходит для широких задач следования инструкциям; в карточке приведены результаты оценивания на наборах для рассуждений и понимания текста. Она выпущена в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит подробностей о целевых языках или ограничениях качества, поэтому они здесь не уточняются.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v7 — языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), созданная автором jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы, следования инструкциям и рассуждений. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mixtral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и здравого смысла. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Muse-Glimmer-30B-M — это средняя по степени сжатия 4-битная квантованная версия языковой модели Muse-Glimmer-30B, подготовленная Mirai Labs для эффективного локального запуска на компьютерах Apple с Apple silicon. Модель предназначена для генерации текста и локальных сценариев использования LLM, включая агентские задачи, диалоги, обучение с учителем и работу с длинным контекстом. Подробные сведения об исходной архитектуре, размере контекстного окна и поддерживаемых языках в данной карточке не указаны. Квантование выполнено методом асимметричного целочисленного представления с 4-битными zero points, масштабами bfloat16 и размером группы 64. Для уменьшения выбросов активаций и весов применяются блочно-диагональные случайные преобразования Адамара; также использованы посттренировочное квантование и дистилляция с учётом квантования. По внутренним оценкам KL эта версия сопоставима с Unsloth UD-Q4_K_XL GGUF. Основные ограничения — поддержка инференса только на Apple silicon и зависимость характеристик, возможностей и ограничений от исходной модели Muse-Glimmer-30B. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralContext-7b-v2 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Веса в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В объединении использованы Mistral-7B-Instruct-v0.2, NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и Kukedlc/MyModelsMerge-7b. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Rubra Enhanced Phi-3 Mini 128k Instruct — языковая модель Rubra AI, полученная дополнительным постобучением microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct на закрытом наборе инструкций, диалогов и примеров вызова функций. Модель предназначена для выполнения инструкций, многошаговых бесед и взаимодействия с инструментами через вызовы функций. Она построена на плотной архитектуре Phi-3 с 4,6 млрд параметров и использует Transformers и формат safetensors. README сообщает об оценках на наборах MMLU, GPQA, GSM-8K, MATH и MT-bench, а также о сравнительных результатах в задачах вызова функций. Указанная в метаданных длина контекста — 4096 токенов. Карточка описывает английский язык; модель генерирует текст и поддерживает чат. Лицензия — MIT. Модель может выдавать неверные или предвзятые ответы, поэтому её результаты требуют проверки, особенно в чувствительных и критически важных сценариях.

bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v3 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком с помощью mergekit и метода Model Stock. В объединение вошли Pinkstack/SuperThoughts-CoT-14B-16k-o1-QwQ, bunnycore/Phi-4-rp-v1-lora и bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v2; базой в README названа SuperThoughts-CoT-14B-16k-o1-QwQ. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 14,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов в формате system/user/assistant. Контекст составляет до 16 384 токенов; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Лицензия в доступных данных не указана. Оценки из README не гарантируют качество в конкретных задачах; перед применением стоит проверить ответы и совместимость объединённых компонентов.

recursal/QRWKV6-7B-Instruct — диалоговая модель генерации текста объёмом 7,1 млрд параметров, разработанная в рамках проекта RADLADS. Она использует архитектуру RWKV6Qwen2 и преобразование трансформеров с softmax-вниманием в декодеры с линейным вниманием методом дистилляции. Модель предназначена для генерации текста и общения; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Подход RADLADS нацелен на сохранение качества исходной модели при более эффективном инференсе с постоянной стоимостью обработки каждого нового токена. Для загрузки через Transformers требуются пользовательские компоненты архитектуры и параметр trust_remote_code=True. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

CultriX/Qwen2.5-14B-Brocav3 — объединённая языковая модель на основе семейства Qwen2.5, созданная CultriX с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; при объединении также задействованы математические, диалоговые и другие варианты Qwen2.5-14B. Для слияния применён метод della_linear. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, составления текстов и математических запросов. Размер модели — 14 млрд параметров, архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; заявленная длина контекста составляет до 131 072 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FiditeNemini/Qwen2.5-14B-DeepSeek-R1-1M-Uncensored — объединённая модель на 14 млрд параметров, созданная с помощью mergekit и метода TIES на основе mkurman/Qwen2.5-14B-DeepSeek-R1-1M с включением huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-v2. Она использует архитектуру Qwen2 с плотной языковой моделью для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста составляет около 1,01 млн токенов. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста с поддержкой интерфейса вызова инструментов. Многоязычная поддержка, включая конкретные языки, в предоставленных данных не описана. В названии и базовой модели указано ослабление отказов, поэтому поведение модели может быть менее ограничительным. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в доступных данных не приведена.

Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test4 — объединённая авторами модель генерации текста на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Theros/Qwen2.5-ColdBrew-R1-test2 и bunnycore/Qwen-2.5-7B-Stock-Deep-Bespoke-v2. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также указана возможность chat. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Родной контекст составляет 131 072 токена. Репозиторий использует формат safetensors, библиотека — Transformers. В карточке не указаны специальные отраслевые сценарии или перечень поддерживаемых естественных языков. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

amd/Qwen3.8-2.4T-A95B-Quark-MXFP4 — текстовая языковая модель на архитектуре Qwen3_5MoeForCausalLM, разработанная на базе Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B-FP8 и подготовленная Advanced Micro Devices, Inc. с использованием AMD-Quark 0.12. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указан английский язык. Размер контекста и полный перечень поддерживаемых языков не указаны. Модель предназначена для инференса и задач генерации текста, включая математические рассуждения и оценивание на бенчмарках. Квантованию подвергнуты routed experts: веса используют статическое представление OCP MXFP4, а активации — динамическое OCP MXFP4. Для запуска заявлена поддержка AMD MI350 и MI355 под Linux с ROCm 7.2.0 и PyTorch 2.12.0; рекомендованные движки инференса — SGLang и vLLM. На GSM8K модель получила точность 97,49%, полностью сохранив результат исходной FP8-модели по приведённому сравнению. Ограничения включают зависимость от указанного оборудования и программного стека, а также отсутствие в README сведений о результатах на других задачах, контекстном окне, детальных возможностях мультиязычной работы и лицензии исходной модели. Указано, что модификации защищены авторским правом Advanced Micro Devices, Inc. (2026), но отдельные условия лицензии в README не приведены.

TheDrainFlorist/Qwen3.8-27B-VQ-4.5bpw — векторно-квантизированная сборка базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B, разработанной Qwen. Модель предназначена для генерации текста и, при использовании совместимого mlx-vlm, обработки изображений. Сборка ориентирована на локальный запуск на устройствах Apple Silicon через MLX и сохраняет совместимость со стандартным mlx-lm без патчей. Модель содержит 27 млрд параметров и использует векторное квантование с эффективностью около 4,5 бит на вес; размер чекпойнта составляет примерно 14,45 GiB, включая vision tower в формате bf16. В метаданных указан английский язык, однако полный набор поддерживаемых языков и размер контекстного окна не приведены. Для загрузки требуется версия mlx-lm с поддержкой параметра model_file, а для работы с изображениями — mlx-vlm версии 0.6.16 или новее. Главное преимущество сборки — заметно меньший размер при качестве, близком к bf16 и немного лучшем, чем у указанной локальной 4-битной affine-квантизации: согласие по наиболее вероятному токену составляет 90,1%, а расхождение с bf16-версией — 40,3 millinats на токен. Ограничения включают зависимость от Apple Silicon и совместимых версий MLX, необходимость корректной загрузки встроенного runtime, а также снижение точности по сравнению с bf16 и более качественными 6- и 8-битными вариантами. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen Plus 0728 — гибридная модель с рассуждением от команды Qwen, основанная на фундаментальной модели Qwen3. Она предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений. Контекст модели составляет 1 миллион токенов; заявлен баланс производительности, скорости и стоимости. Модель подходит для диалогов, анализа длинных материалов и ответов на вопросы по большим текстовым контекстам. README не приводит подробностей об архитектуре, поддерживаемых языках или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить по имеющимся данным.

QwQ-R1-Distill-7B-CoT — диалоговая языковая модель от prithivMLmods, дообученная на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Это плотная модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста, следование инструкциям и многошаговые рассуждения с подробными объяснениями. Она подходит для решения логических задач, ответов на вопросы, создания и суммирования текстов, а также учебных приложений. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный нативный контекст — 131 072 токена. В карточке указан английский язык. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README отмечены риски фактических ошибок и галлюцинаций, возможные смещения обучающих данных, ограниченные знания в узких областях и высокие требования к вычислительным ресурсам.

Карточка модели rhombus18/rhododendron-analyst-1o на Hugging Face совпадает с карточкой rhombus18/rhododendron-professor-1o, поэтому описание составлено по ней. Rhombus18 Rhododendron Professor 1o — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная пользователем rhombus18 на основе unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 29,7 млрд параметров. Карточка указывает обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык и контекст длиной до 128 000 токенов. В README не описаны специализированные области применения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache 2.0.

Rombos-2.5-T.E-8.1 — объединённая модель генерации текста, собранная с помощью mergekit из rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-7b и Cran-May/T.E-8.1. Она построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; поддерживает формат ChatML и интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Слияние выполнено методом SLERP с настройками весов для слоёв внимания и MLP; веса сохранены в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценивания на IFEval и BBH. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает использование с указанием авторства и на условиях распространения производных работ, но запрещает коммерческое использование. Данных о поддерживаемых естественных языках и отдельных ограничениях качества карточка не приводит.

RefalMachine разработала инструктивную русскоязычную адаптацию Qwen2.5-7B. Модель с плотной архитектурой Qwen2 содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. В ней заменили токенизатор на расширенный вариант tiktoken cl100k с добавлением 48 тысяч unigram-токенов, продолжили предобучение на русскоязычном корпусе и применили технику Learned Embedding Propagation (LEP). Для диалогового использования предусмотрен интерфейс чата и вызова инструментов. Модель предназначена для русскоязычного диалога и выполнения инструкций. Авторы сообщают об увеличении скорости генерации русскоязычного текста до 60% относительно Qwen2.5-7B-Instruct при сравнении числа символов или слов в секунду на одинаковых последовательностях. Заявление о скорости не следует трактовать как оценку качества ответов. В карточке приведены частичные результаты Ru-Arena-General; данные по MERA и llmtf_open отмечены как незаполненные. Контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

smol-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Она создана методом SLERP merge из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и rishiraj/smol-7b; в конфигурации указана базовая модель mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает текст для генерации текста. Нативный контекст составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык, формат весов — safetensors, лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_54-7B-model_stock — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit и метода model_stock. В конфигурации указаны несколько исходных моделей, включая Gille/StrangerPerciVaaled_Strange-7B-slerp в качестве базовой; метаданные также связывают модель с другими объединёнными чекпойнтами.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamM7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки и специализацию, поэтому модель можно описать как универсальную генеративную языковую модель.

T3Q-qwen2.5-14b-v1.0-e3 — дообученная модель на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M, опубликованная разработчиком JungZoona. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 14 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Модель рассчитана на контекст длиной до 1,01 млн токенов и работает через библиотеку Transformers. В README указано, что модель прошла постобучение с LoRA на train_data_v1.0. Метаданные заявляют поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; модель может применяться для длинных диалогов и анализа больших текстовых контекстов. В карточке сообщается о первом месте среди моделей до 32 млрд параметров в Global Open LLM Leaderboard, однако подробности оценки не приведены. Поддерживаемые языки по метаданным — английский и корейский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает о выпуске более новой версии T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2 от 14 марта 2025 года, поэтому v1.0-e3 может быть устаревшей относительно неё.

Sakalti/ultiima-14b-pass1 — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/ultiima-14B. В метаданных указана архитектура Qwen2 с плотной моделью и классом Qwen2ForCausalLM; размер составляет 23,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки. Лицензия в доступных данных не указана.

WestOrcaNeural-V2-DARETIES-7B — языковая модель для генерации текста, созданная объединением моделей с помощью mergekit. В основе лежит Mistral-7B-v0.1; в слияние также вошли kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP, WestLake-7B-v2 и NeuralBeagle14-7B. Использован метод DARE-TIES, итоговые веса имеют точность float16. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Mistral и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка приводит результаты оценок на задачах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0.

YamT3qm7xp_YamOgno — объединённая методом слияния модель семейства Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

ZEUS-8B-V14 — объединённая модель для генерации текста и диалогов на базе семейства Llama 3.1. Согласно карточке, её создали методом DARE TIES, объединив unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с моделями Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и работает с контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на IFEval и BBH, однако подробные сравнительные данные и описание целевого поведения ограничены. Модель опубликована в формате safetensors; дата публикации — 30 декабря 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1 — диалоговая языковая модель, созданная на основе Meta Llama 3.3 70B Instruct. Автор сообщает, что использовал тот же состав данных, что и для Freya, применял другой подход к обучению, обучал модель дольше и также объединял её с чекпойнтами. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM с 69,5 млрд параметров; модель работает с текстом и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Автор отмечает выразительный стиль и большую стабильность по сравнению с предыдущими версиями, но также указывает на отдельные исправимые проблемы. Для промптов используется формат Llama-3-Instruct; в карточке приведены рекомендуемые параметры генерации. Модель распространяется по лицензии Llama 3.3.

ArliAI-Llama-3-8B-Dolfin-v1.0 — диалоговая языковая модель OwenArli на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Она дообучена методом SFT на базе Meta-Llama-3-8b-Instruct Abliterated v3 с использованием улучшенного набора данных Dolphin и WizardLM. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; автор отмечает более точное следование запросам и меньше характерных для GPT формулировок. Модель принимает текст и выдаёт текст, используя формат диалоговых сообщений Llama 3 Instruct. Для лучших результатов автор рекомендует формулировать инструкции точно и задавать роль через системное сообщение. Обучение проводилось на последовательностях длиной до 8192 токенов с QLoRA, рангом 64 и alpha 64; в README также указано обучение с 4-битной загрузкой. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 License. Это дообученный чекпойнт, и его ответы могут быть неточными или неуместными; описание автора указывает на сниженную склонность к отказам, поэтому следует проверять ответы и учитывать требования к безопасному применению.

Aura_Qwen_7B — созданная с помощью mergekit объединённая языковая модель на базе архитектуры Qwen2. В неё вошли jeiku/dontusethis и ResplendentAI/Qwen_jeiku_LoRA_128; при объединении использован метод passthrough, веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Карточка не уточняет языки, на которых модель обучалась, её специализацию или лицензию.

Beast_Mixed_2_pro — языковая модель для диалогов и генерации текста, созданная объединением моделей NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mohsinmubaraksk/Beast-Mixed с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана возможность чата; основной сценарий применения — генерация текста по запросу пользователя. Модель опубликована в формате safetensors. README описывает слияние методом SLERP в формате bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bruhzair/Behemoth-Gigaber-SLERP — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе Behemoth-123B-v1.2 и Gigaberg-Mistral-Large-123B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 122,2 млрд параметров, заявленный контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также для сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Карточка не приводит оценки качества или подробностей о специализации объединённых моделей. Лицензия в предоставленных данных не указана.