I.2Синтез, понимание и проверка знаний

cloudyu/mistral_18B_instruct_v0.1 — разговорная модель для генерации текста, разработанная на архитектуре Mistral и дообученная методом SFT на vicgalle/alpaca-gpt4. В README указано 80 слоёв; по метаданным модель содержит 17,6 млрд параметров, использует MistralForCausalLM и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций в формате «инструкция — входные данные — ответ». Она принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — CC BY 4.0. Карточка не описывает отдельные специализированные предметные области или подробные оценки качества.

Mistral-7b-FFT-Test3-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Dans-DiscountModels/Mistral-7b-FFT-Test3 методом SLERP; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и представлена в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных областях применения или языках модели.

Jan-HQ Mistral-7B-Instruct-v0.2-DARE — объединённая Jan модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и трёх моделей с высокими результатами в Open LLM Leaderboard. Она предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; README указывает шаблоны ChatML и Alpaca. Поддерживается английский язык. Веса объединены методом DARE TIES с использованием Mistral-7B-Instruct-v0.2, OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp, MetaMath-Cybertron-Starling и v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B. README приводит результаты оценки, включая средний балл 55,84 и 61,95 по AI2 Reasoning Challenge. Это тестовый проект Jan по слиянию моделей; результаты не гарантируют качество в конкретных задачах. Лицензия — Apache-2.0.

FriendliAI публикует эту версию Mistral-7B-Instruct-v0.2, квантованную в FP8 для более эффективного инференса; исходную модель разработала Mistral AI. Это плотная авторегрессионная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Для запуска в README указан Friendli Container; FP8 поддерживается на GPU NVIDIA Ada, Hopper и Blackwell. Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что у исходной instruct-модели нет механизмов модерации, поэтому её ответы могут требовать отдельного контроля.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

MistralInstructLongish-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и MistralInstructLongish методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не сообщает о языковом охвате и конкретных специализированных областях применения.

DiscoResearch опубликовал предварительную реализацию Mixtral — языковой модели Mistral с архитектурой Mixture of Experts (MoE). В README модель названа Mixtral 7b 8 Expert; в метаданных указано 7,1 млрд параметров, а максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и предназначен для генерации текста. Модель подходит для генерации и продолжения текста, а приведённые в карточке результаты охватывают тесты на понимание текста, рассуждение и знания. В карточке перечислены английский, французский, итальянский, испанский и немецкий языки. README описывает реализацию как предварительную и отмечает необходимость загрузки с trust_remote_code=True. Лицензия — Apache-2.0.

SlimOrca Mixtral 8x7B — дообученная языковая модель, выпущенная OpenAccess AI Collective и OpenOrca на базе mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1 с использованием датасета Open-Orca/SlimOrca. Это авторегрессионная модель генерации текста с архитектурой Mixtral sparse Mixture of Experts; она подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

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.

jfarray/Model_paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2_10_Epochs — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa, разработанная на основе paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 и обученная в течение 10 эпох. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. Модель содержит около 305,2 млн параметров, принимает текст и формирует векторные представления; максимальная длина контекста — 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска по коллекциям текстов, группировки похожих документов и вычисления сходства между фразами. В README указано обучение с CosineSimilarityLoss. Карточка не сообщает отдельную лицензию или результаты оценки качества, поэтому эти характеристики здесь не приводятся.

MoEv4Config-TestWeightedTIES-7b — слитая языковая модель, созданная автором репозитория на основе Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix, PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и vanillaOVO/supermario_v4 с помощью LazyMergekit. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также решения задач на рассуждение и понимание текста. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средние 75,39, 71,59 на AI2 Reasoning Challenge и 88,19 на HellaSwag; эти оценки характеризуют конкретные тесты и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Moko-DARE — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Azazelle с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основе объединения лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также использованы Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, akjindal53244/Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи с математическими рассуждениями и следованием инструкциям, унаследованные от компонентов объединения. Доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия — CC BY 4.0.

Kaoeiri/MS_Moingooistral-2409-22B — объединённая языковая модель, созданная Kaoeiri с помощью mergekit методом task arithmetic на основе unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409 и Kaoeiri/Moingooistrial-22B-V1-Lora. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, размером 22 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова функций. Репозиторий содержит веса safetensors; в README указаны bfloat16 и объединённый токенизатор. Сведения о конкретных языках и специализации по предметной области в доступных данных отсутствуют. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

bigscience/mt0-large — мультиязычная модель семейства mT0, разработанная BigScience. Это дообученная на смеси задач xP3 модель mT5-large с архитектурой MT5ForConditionalGeneration и примерно 608,4 млн параметров; она принимает текст и генерирует текстовый ответ. Модель предназначена для выполнения инструкций на естественном языке и переноса на незнакомые задачи в режиме zero-shot, в том числе для перевода, ответов на вопросы, классификации тональности и создания текстов. Модель обучалась на данных mC4 и xP3 и поддерживает широкий набор языков; карточка перечисляет 21 язык, включая английский, французский, немецкий, испанский, арабский, китайский японский и хинди, а также приводит языковые теги для дополнительных языков. Доступны веса PyTorch, Safetensors и ONNX. Лицензия — Apache-2.0. Результаты зависят от формулировки запроса: инструкции стоит задавать явно, обозначая границу входного текста и желаемый язык ответа. Как генеративная модель, она может выдавать неточные ответы; качество на конкретном языке или задаче может различаться.

Это дообученная модель Sentence Transformer на базе intfloat/multilingual-e5-small, разработанная автором репозитория srikarvar. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые векторы размерности 384 для сравнения семантической близости, семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает BERT-трансформер, усреднение токеновых представлений и нормализацию; сходство векторов оценивается косинусной мерой. Максимальная длина последовательности — 512 токенов. Модель предназначена для многоязычных сценариев работы с текстами. В README приведены результаты бинарной классификации пар предложений: точность 0,93 и F1 0,9238 на указанных наборах pair-class-dev и pair-class-test. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия в доступных данных не приведена.

munin-neuralbeagle-7b-density-high — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная командой merge-crew с помощью LazyMergekit. Согласно конфигурации, веса объединены методом dare_ties: в слиянии участвуют danish-foundation-models/munin-7b-alpha и mlabonne/NeuralBeagle14-7B с настройками density 0,7 и weight 0,6; указаны int8-маска и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческих текстовых задач — возможности базовой NeuralBeagle14-7B. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не указывает отдельную языковую специализацию или лицензию, поэтому их нельзя уверенно описать.

Kukedlc/Neural-4-QA-7b-v0.2 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком с помощью mergekit методом SLERP из Kukedlc/Neural-4-QA-7b и allknowingroger/NeuralCeptrix-7B-slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на вопросы. Она принимает текст и выдаёт текст; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев, где нужно формировать текстовые ответы по запросу и работать с длинным контекстом. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

neural-chat-11b-v3-2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi слиянием моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NurtureAI/neural-chat-11b-v3-2 методом SLERP. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в формате чата; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно использовать для диалога с пользователем, ответов на инструкции и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment24Inex12 — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны продолжение текста или ответы в свободной форме. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment28Experiment24 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где требуется продолжение или создание текста по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_ShadowYam — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/ShadowYam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов по текстовым запросам. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. README не сообщает о специализации по языкам или прикладным областям.

Stern5497/nir-2024-xlm-roberta-base — модель Sentence Transformers, дообученная на базе FacebookAI/xlm-roberta-base. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768, которые сравниваются с помощью косинусного сходства. Модель содержит 305,2 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Модель предназначена для поиска семантически близких текстов и оценки сходства предложений; её также можно применять для поиска перефразирований, кластеризации и классификации текста. Архитектура включает XLM-RoBERTa и mean pooling. Карточка указывает обучающий набор из 164 848 примеров с тремя текстовыми полями; лицензия и конкретный перечень языков в предоставленных данных не приведены.

Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO, разработанной NousResearch и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель основана на архитектуре Mixtral и дообучена с применением DPO и RLHF; в метаданных также указаны синтетические данные и дистилляция. Заявленный язык — английский. Модель предназначена для диалоговых и инструкционных сценариев: генерации ответов, общения в формате чат-бота и выполнения текстовых запросов. Она использует шаблон ChatML и поддерживает контекст размером 4096 токенов. Доступно несколько вариантов квантизации от Q2_K до Q8_0 размером от 17,3 до 49,6 ГБ. Q4_K_M рекомендуется как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. К сильным сторонам относятся архитектура Mixtral, диалоговая настройка и широкий выбор уровней квантизации для локального запуска. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; наиболее компактные варианты не рекомендуются для большинства задач. В README не указаны мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска с LlamaEdge требуется версия 0.2.8 или новее.

NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 — языковая модель общего назначения от NVIDIA для диалога, рассуждений и генерации текста. Это эталонные веса в формате BF16, предназначенные прежде всего для дообучения, адаптации к предметным областям, исследований и подготовки собственных квантованных вариантов. Модель готова к коммерческому использованию; в карточке лицензия указана как other. Архитектура — гибридная Mixture-of-Experts с чередованием слоёв Mamba-2 и MoE и отдельными слоями Attention; также используются слои Multi-Token Prediction. В README заявлены 30 млрд параметров всего и 3 млрд активных, а в метаданных каталога — 1,9 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов по метаданным; README указывает до 1 млн токенов для отдельных конфигураций оборудования. Основной язык — английский; также поддерживаются испанский, французский, немецкий, итальянский и японский, а README дополнительно описывает посттренировочные данные на китайском. Модель предназначена для настройки под пользовательские данные с помощью SFT, RL или дистилляции, а также для оценки и генерации текста в чат- и агентных сценариях. Полноточный вариант требует значительных ресурсов для инференса: README приводит 256K контекста для одной H100 80 GB и конфигурации до 1 млн токенов на более мощном оборудовании. Для более быстрой производственной генерации NVIDIA рекомендует отдельную NVFP4-версию.

Карточка модели Openintelligent123/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16 — языковая модель общего назначения от NVIDIA для диалога, рассуждений и генерации текста. Это эталонные веса в формате BF16, предназначенные прежде всего для дообучения, адаптации к предметным областям, исследований и подготовки собственных квантованных вариантов. Модель готова к коммерческому использованию; в карточке лицензия указана как other. Архитектура — гибридная Mixture-of-Experts с чередованием слоёв Mamba-2 и MoE и отдельными слоями Attention; также используются слои Multi-Token Prediction. В README заявлены 30 млрд параметров всего и 3 млрд активных, а в метаданных каталога — 1,9 млрд параметров. Модель поддерживает контекст до 262 144 токенов по метаданным; README указывает до 1 млн токенов для отдельных конфигураций оборудования. Основной язык — английский; также поддерживаются испанский, французский, немецкий, итальянский и японский, а README дополнительно описывает посттренировочные данные на китайском. Модель предназначена для настройки под пользовательские данные с помощью SFT, RL или дистилляции, а также для оценки и генерации текста в чат- и агентных сценариях. Полноточный вариант требует значительных ресурсов для инференса: README приводит 256K контекста для одной H100 80 GB и конфигурации до 1 млн токенов на более мощном оборудовании. Для более быстрой производственной генерации NVIDIA рекомендует отдельную NVFP4-версию.

NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-AWQ — это 4-битная AWQ-квантизованная версия большой языковой модели NVIDIA Nemotron-Nano-3-30B-A3B, подготовленная stelterlab на основе исходных весов NVIDIA с использованием llm-compressor. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых систем, решения задач с рассуждением и без него, а также создания специализированных AI-агентов. Она может сначала формировать рассуждение, а затем итоговый ответ; режим рассуждений настраивается через chat template, причём их отключение может немного снизить точность на сложных запросах. Модель разработана NVIDIA Corporation и использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts: 23 слоя Mamba-2 и MoE, а также 6 attention-слоёв. Всего модель содержит 30 млрд параметров, из которых 3,5 млрд активируются для каждого токена; в каждом MoE-слое используются 128 экспертов и один общий эксперт, при этом активируются 6 экспертов на токен. Поддерживаются английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. Размер контекста в предоставленных данных не указан. К сильным сторонам относятся сочетание режимов рассуждения и обычной генерации, высокая параметрическая ёмкость при меньшем числе активных параметров и сниженные требования к памяти благодаря INT4-квантизации. Ограничения включают экспериментальный статус AWQ-сборки, возможное снижение качества при отключении рассуждений и отсутствие подтверждённых сведений о производительности именно этой квантизованной версии. Модель разрешена для коммерческого использования в соответствии с NVIDIA Nemotron Open Model License.

NVIDIA-Nemotron-Labs-3-Elastic-12B-A2B-FP8 — языковая модель NVIDIA для генерации текста и диалогов, созданная на основе NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16 с помощью постобучения Elastic. Репозиторий содержит FP8-веса эластичной модели с вложенными вариантами на 30B, 23B и 12B параметров; вариант 12B можно извлечь из общего чекпойнта. Метаданные указывают 946,5 млн параметров, тогда как README описывает вариант как 12B; поэтому размер из метаданных и заявленный размер варианта расходятся. Модель предназначена для диалогов, рассуждений и других задач генерации текста. Архитектура Nemotron-H объединяет слои Mamba-2, Attention и Mixture-of-Experts; активный вариант 12B использует около 2,0B активных параметров. Заявленная длина контекста — 262 144 токена. Модель поддерживает английский, немецкий, испанский, французский, итальянский и японский языки. README рекомендует её для коммерческого использования, однако метаданные указывают лицензию «other», поэтому условия коммерческого применения следует сверить с полным текстом лицензии репозитория.

prithivMLmods/Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели Olmo-3-7B-Instruct, разработанной Allen Institute for AI. Это авторегрессионная трансформерная языковая модель примерно на 7 миллиардов параметров, дообученная методами supervised fine-tuning и direct preference optimization на наборах данных Tulu 2 и UltraFeedback. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, следования инструкциям, многошагового диалога и сценариев с использованием инструментов. Она поддерживает английский язык, контекст до 2048 токенов и ориентирована на создание контекстно-зависимых и безопасных ответов, включая задачи в технической, образовательной и юридической областях. Доступны варианты в форматах BF16, F16, F32 и различных уровнях квантизации, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к ресурсам. К сильным сторонам относятся открытость модели и обучающего кода, поддержка диалоговых и инструкционных сценариев, а также широкий выбор GGUF-вариантов для эффективного локального запуска. Ограничениями являются заявленная длина контекста 2048 токенов и поддержка только английского языка; сведения о мультимодальности отсутствуют, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Omega AI 50B — разговорная текстовая модель семейства Omega AI, опубликованная K168-V0JL как reference repository. Это дообученная производная NVIDIA Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 с плотной архитектурой DeciLMForCausalLM; в метаданных указано 87 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме. Она предназначена для текстовой генерации и диалоговых сценариев. README сообщает, что репозиторий служит справочным, а брендинг Omega AI не меняет архитектуру или исходные веса базовой модели. Для исходной модели NVIDIA каталог указывает применение в англоязычных диалогах, рассуждениях, программировании, RAG и агентных приложениях; эти сведения описывают базовую модель и не подтверждены отдельно для производной Omega AI. Файлы опубликованы в формате safetensors. Условия лицензии и атрибуции исходной модели продолжают действовать; конкретная лицензия в предоставленных данных не указана.