I.2Синтез, понимание и проверка знаний

Aashraf995/QwenStock-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В слиянии использованы allknowingroger/QwenSlerp6-14B, CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke, sometimesanotion/Qwen2.5-14B-Vimarckoso и sometimesanotion/lamarck-14b-prose-model_stock; базовой указана allknowingroger/QwenSlerp6-14B. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные оценки качества или подробные ограничения слияния, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

Ramonda Monarch 7B — объединённая модель для генерации текста, опубликованная mayacinka. Она создана методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit на основе bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6, eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b, liminerity/Omningotex-7b-slerp и yleo/OgnoMonarch-7B. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы; в карточке приведены результаты нескольких языковых и логических бенчмарков. Доступны веса в формате safetensors с точностью bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку это слияние нескольких моделей, условия использования могут зависеть от лицензий исходных моделей; перед применением следует проверить их отдельно.

Rombos-EVAGutenberg-TIES-Qwen2.5-32B — языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная nbeerbower слиянием методом TIES через mergekit. В объединение вошли nbeerbower/EVA-Gutenberg3-Qwen2.5-32B и nbeerbower/Rombos-Qwen2.5-32B-lorablated; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста. В метаданных указаны интерфейс вызова инструментов и языковые теги для китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценивания или конкретных ограничений качества; применимость к отдельным задачам следует проверять на собственных данных.

Rombos-LLM-70b-Llama-3.3 — дообученная диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная пользователем rombodawg. Она предназначена для генерации текста и общения в формате инструктивного ассистента; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В качестве основы указана meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct, мультиязычная инструктивная модель Meta. README не раскрывает подробности обучения или особые сценарии применения. Лицензия — llama3.3.

Fulcrum-AI/Ryze-Nemo — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Mistral-Nemo-Base-2407. Модель содержит 9,8 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Для запуска доступны веса в формате safetensors через библиотеку Transformers. Модель подходит для генерации ответов, диалогов и следования инструкциям. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов, однако README не описывает проверку качества на таком контексте. Основана на многоязычной модели Mistral AI и NVIDIA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Saba2-14B-Preview — объединённая Sakalti модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2. Разработчик объединил SuperNova-Medius и Virtuoso-Small методом TIES с помощью mergekit; модель содержит 14 млрд параметров и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста, включая сценарии следования инструкциям и рассуждений, связанные с базовой моделью Virtuoso-Small. Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Saiga/MistralNemo 12B — русскоязычная чат-модель, разработанная Ильёй Гусевым на основе изменённой версии Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и помощи пользователям на русском языке. README описывает версии, обученные с использованием SFT и SimPO на наборах данных Saiga; для работы используется формат запросов Mistral Nemo с системным сообщением в начале диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан нативный контекст размером до 1 024 000 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на базу в виде abliterated-версии Mistral Nemo, но точный идентификатор базового репозитория не приведён.

CultriX/SeQwence-14B-EvolMerge — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы CultriX/SeQwence-14Bv1 как базовая модель, а также CultriX/Qwestion-14B и CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke. Модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленный родной размер контекста — до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык, поэтому её можно применять для англоязычных запросов и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Smaug-Llama-3-70B-Instruct — чат-модель Abacus.AI, полученная дообучением meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct по рецепту Smaug для повышения качества многошаговых диалогов. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для генерации ответов и ведения диалога; она использует формат запросов Llama 3 Instruct и контекст до 8192 токенов. Модель рассчитана на многошаговые беседы и широкий круг текстовых запросов. В карточке приведены результаты MT-Bench и Arena-Hard, где авторы сообщают о высоком качестве ответов; также указаны результаты нескольких тестов знаний и рассуждений. Это заявления из карточки, а не гарантия результатов в конкретных задачах. Лицензия — Llama 3; перед использованием следует соблюдать её условия.

pinkyponky выпустил SOLAR-10.7B-dpo-instruct-tuned-v0.1 — текстовую генеративную модель для ответов на инструкции и диалоговых запросов. В метаданных указаны архитектура Llama, 10,6 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для загрузки через Transformers. Название и карточка указывают на DPO- и instruct-настройку модели, однако README сообщает, что сведения об обучении и данных будут добавлены позже. В примере загрузки указана базовая модель Upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Spartan_v1.0 — языковая модель, созданная слиянием моделей Meta Llama 3.1 с помощью mergekit и метода SLERP. В слияние вошли Meta-Llama-3.1-8B и Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; модель содержит 7,5 млрд параметров и использует плотную архитектуру Llama для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на запросы, написания и продолжения текста, а также сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Для работы используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. В карточке не описаны отдельные языковые специализации или результаты оценки качества, поэтому их нельзя уверенно определить. Лицензия в предоставленных данных не указана. Производные модели Llama 3.1 распространяются на условиях лицензии Meta Llama 3.1; перед использованием следует сверить применимые условия с карточкой и лицензией базовых моделей.

StrangeMerges_11-7B-slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Модель объединяет Gille/StrangeMerges_10-7B-slerp и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом SLERP; конфигурация использует слои 0–31 обеих моделей и тип данных bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы, следование инструкциям, рассуждения и творческое письмо. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не указывает языковой охват или дополнительные ограничения модели.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Experiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Inex12 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Inex12-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, что позволяет учитывать длинные входные тексты в пределах этого лимита. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

T5-Base — языковая модель семейства Text-To-Text Transfer Transformer, разработанная Колином Раффелом, Ноамом Шазиром и соавторами. Она представляет задачи обработки естественного языка в едином формате: принимает текст и генерирует текст. По метаданным, модель содержит 123,8 млн параметров, имеет архитектуру T5ForConditionalGeneration и контекст до 512 токенов; доступна в форматах Flax, PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Основная задача этой версии в каталоге — перевод. Авторы также описывают применение T5 для суммаризации документов, ответов на вопросы, классификации, анализа тональности, перефразирования и регрессии, если модель дообучена под конкретную задачу. Модель рассчитана на английский, французский, румынский и немецкий языки и предварительно обучена на корпусе C4 в рамках смеси задач. Лицензия — Apache 2.0. Модель общего назначения, поэтому качество для конкретной задачи зависит от подходящего формата запроса и, часто, от дообучения. README не содержит конкретных оценок качества или подробных сведений об ограничениях и рисках; контекст в 512 токенов ограничивает длину входа.

T5Gemma XL-XL-UL2-IT — разработанная Google instruction-tuned модель семейства T5Gemma с encoder-decoder архитектурой: XL-кодировщик и XL-декодировщик, адаптированные с использованием UL2. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указана поддержка английского языка. Она предназначена для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также для создания черновиков и материалов для NLP-исследований. Модель основана на предварительно обученной google/t5gemma-xl-xl-ul2 и дообучена для следования инструкциям. Для работы доступны веса в формате Safetensors; используется библиотека Transformers. Лицензия — Gemma. Карточка не приводит размер параметров или длину контекста. Ограничения включают возможные фактические ошибки, смещения обучающих данных и трудности с неоднозначным языком и сложными открытыми задачами.

TriFusionNexus-7b — объединённая языковая модель, созданная EryriLabs с помощью mergekit и метода TIES на основе CultriX/NeuralTrix-7B-dpo; в объединение также вошли bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6 и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинно-языковой сетью, содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям и рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 76,32, 72,78 в AI2 Reasoning Challenge и 89,17 в HellaSwag; это результаты указанных оценок, а не гарантия качества в пользовательских задачах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC-BY-NC-2.0 ограничивает коммерческое использование.

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v3-OMA-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/una-cybertron-7b-v3-OMA методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; её контекст составляет до 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения и конкретные ограничения качества.

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.

VMware/xgen-7b-8k-open-instruct — языковая модель VMware с архитектурой LLaMA, дообученная для выполнения инструкций на основе SalesForce/xgen-7b-8k-base. Модель содержит 6,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; для токенизатора требуется библиотека tiktoken и параметр trust_remote_code=True. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и zero-shot рассуждений, в том числе на примерах из наборов Flan v2. Карточка описывает обучение на 140 тысячах инструкционных примеров, включая Open-instruct и подмножество задач COT. Указана лицензия CC BY 3.0; README заявляет возможность коммерческого использования.

XProvence-reranker-bgem3-v2 — многоязычная модель для сокращения контекста в системах RAG, разработанная Naver Labs Europe. Она получает вопрос и найденный текстовый фрагмент, удаляет предложения, не относящиеся к вопросу, и может возвращать оценку релевантности для переранжирования результатов. Модель дообучена на основе BAAI/bge-reranker-v2-m3 с задачами отбора предложений и сохранения возможностей ранжирования; архитектура относится к семейству XLM-RoBERTa. В метаданных указано 658,7 млн параметров, контекст до 8194 токенов и формат safetensors. Модель предназначена для подготовки контекста перед генерацией ответа на вопрос: сокращение нерелевантных фрагментов может уменьшить шум и ускорить генерацию. Нативно поддерживаются 16 языков, а благодаря переносному обучению заявлена работа более чем со 100 языками. Обучающие примеры были размером с абзац, поэтому качество на длинных контекстах может отличаться; порог отсечения следует подбирать под конкретный сценарий. Лицензия — CC BY-NC-ND 4.0, не допускающая коммерческого использования и распространения производных материалов на иных условиях.

YamshadowInex12_NeuralExperiment26 — слитая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и работы с запросами в пределах контекстного окна до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_YamExperiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в сценариях, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Zamba2-2.7B-Instruct — разговорная модель Zyphra для следования инструкциям и генерации текста. Она получена дообучением Zamba2-2.7B: сначала SFT на наборах UltraChat 200k и Infinity-Instruct, затем DPO на UltraFeedback Binarized, Orca DPO Pairs и OpenHermesPreferences. Модель использует гибридную архитектуру Mamba2 и Transformer: слои Mamba2 чередуются с общими слоями внимания; также применяются LoRA-проекции общего MLP. В репозитории указано 5,7 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, ответов на вопросы, рассуждений и других общих текстовых задач, включая локальное использование на устройствах. Разработчик заявляет о высокой скорости генерации и меньших требованиях к памяти по сравнению с сопоставимыми Transformer-моделями. Для оптимизированного запуска нужны совместимые версии Transformers, mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер Mamba2 задержка и расход памяти заметно выше. В README также отмечена возможная неполная совместимость временной реализации с некоторыми фреймворками и инструментами. Лицензия — Apache-2.0.

jeiku/Zephyr_beta_32k_7B — диалоговая языковая модель, полученная автором репозитория слиянием моделей методом DARE TIES. В основе лежит mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2; также в слияние включена typeof/zephyr-7b-beta-lora. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога и ответов на инструкции. Она принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

ZEUS 8B V13 — диалоговая языковая модель, созданная T145 слиянием моделей методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая 78,78% на IFEval и 31,78% на BBH. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. Количественных гарантий качества для конкретных сценариев карточка не даёт; результаты тестов не заменяют проверку на целевых задачах.

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.

ZEUS-8B-V24 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная автором карточки с помощью mergekit и метода DARE TIES. В объединение вошли инструкционная модель unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и несколько других моделей Llama 3.1, включая варианты для диалога, рассуждений и медицинских ответов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции и задачи, где полезны рассуждения. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 60% на IFEval и 26,15% на BBH; эти оценки не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

ZEUS-8B-V8 — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем T145 и созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также использованы SicariusSicariiStuff/LLAMA-3_8B_Unaligned_BETA, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B. Применён метод DARE TIES. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов; поддерживаются интерфейсы чата и вызова инструментов. В карточке приведены результаты оценивания, включая IFEval и BBH. Модель принимает текст и генерирует текст. README не уточняет языковой охват и не описывает детально ограничения качества. Лицензия — llama3.1.

YOYO-AI/ZYH-LLM-Qwen2.5-14B-V3 — третья версия модели серии ZYH-LLM от YOYO-AI, созданная с помощью слияния нескольких языковых моделей. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров в формате safetensors. В README описан первый этап слияния Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и Qwen/Qwen2.5-14B методом DELLA; метаданные также указывают среди исходных моделей Azure99/Blossom-V6-14B, arcee-ai/Virtuoso-Small-v2 и варианты Qwen2.5-14B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая структурированные ответы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 1 010 000 токенов. Метаданные карточки указывают английский и китайский языки. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 41,63, IFEval — 85,78 и BBH — 48,18; эти результаты не описывают все сценарии применения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.