I.3Извлечение и структурирование данных

Jackalope 7B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе Mistral 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и многоходового диалога; README указывает контекст до 32 768 токенов. Модель обучали полным дообучением на подборке данных SlimOrca и других открытых наборах, включая PIPPA, материалы LDJnr, MetaMathQA и RiddleSense; для диалога используется шаблон ChatML. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации рассуждений и художественного текста. В README отмечено, что по оценкам HF Leaderboard она немного уступает MistralOrca, но рассчитана на более общее применение и поддерживает многоходовой чат. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0.

Kiel-2.2-Sol — языковая модель KielTech для диалогов и генерации текста. Это плотная причинная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, дообученная на базе kiel2/Kiel-2.1-Sol. Веса представлены в формате Safetensors; модель работает через Transformers и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для чат-ассистентов, следования инструкциям, решения задач в разных предметных областях, логических рассуждений и генерации кода, включая асинхронные сценарии на Python. В карточке заявлена поддержка английского языка. Модель может использоваться как самостоятельный серверный бэкенд генерации текста. Карточка не приводит результаты независимых оценок качества. Модель распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; сведения о конкретной лицензии отсутствуют.

KunaiBeagle-Hermes-7b — объединённая языковая модель, созданная seyf1elislam с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли seyf1elislam/KunaiBeagle-7b и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B; базовая архитектура — Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Карточка не описывает специализированную предметную область или отдельные гарантии качества. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix-2.1 — текстовая генеративная модель семейства Llama 3.1, созданная разработчиком bunnycore слиянием нескольких языковых моделей методом TIES через mergekit. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B; в слияние также вошли Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct и две модели TitanFusion от bunnycore. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Предназначена для диалогов и генерации текста общего назначения; README не приводит отдельные оценки качества или подробные сценарии применения. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama 3.1 Swallow 8B v0.1 — языковая модель команды Swallow из Токийского института науки (ранее Токийский технологический институт) и AIST, созданная продолжительным предварительным обучением Meta Llama 3.1. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров; доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста на японском и английском языках. Дополнительное обучение на японском веб-корпусе, статьях Википедии, математических материалах и коде усилило японские возможности, сохранив английские. Среди оценённых сценариев — ответы на вопросы, чтение и понимание текста, суммаризация, перевод между японским и английским, математические рассуждения и генерация кода. Это базовая, не instruction-tuned версия: она не была настроена для надёжного следования намерениям пользователя и требованиям безопасности, поэтому ответы могут требовать проверки и дополнительной настройки. Авторы описывают модель как находящуюся на ранней стадии исследований и разработки. Лицензия — Llama 3.1; применяйте её с соблюдением условий лицензии Meta.

Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1 — диалоговая языковая модель команды Swallow-LLM из Токийского технологического института и AIST, созданная на основе семейства Meta Llama 3. Модель прошла продолжительное предобучение с добавлением японских текстов, а инструктивная версия — дообучение на примерах инструкций и настройку Chat Vector. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена; веса опубликованы в safetensors и предназначены для Transformers. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста на японском и английском языках. Возможные сценарии включают ответы на вопросы, следование инструкциям, суммаризацию, перевод между японским и английским, рассуждения и генерацию кода. В README приведены результаты оценки на японских и английских бенчмарках, но отдельные строки таблиц для этой модели здесь не представлены, поэтому конкретный уровень качества по ним оценить нельзя. Разработчики предупреждают, что модель находится на раннем этапе разработки и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Llama 3; условия использования определяются её положениями.

Llama DEUS v3 — языковая модель семейства Llama, разработанная автором репозитория teknium и основанная на Llama 7B. Это объединённая с базовой моделью версия LoRA-дообучения: адаптер не требуется подключать отдельно. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текстовые инструкции в формате «### Instruction: … ### Response:». Контекст — до 2048 токенов. Модель дообучена на наборах общих инструкций, программирования, ролевого общения, а также биологии, физики, химии и математики. Она предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в этих сценариях. В README автор характеризует датасеты и модель как uncensored, что может приводить к выдаче нежелательного или небезопасного содержания. Модель распространяется по лицензии MIT.

M7Yamshadowexperiment28_YamMulti_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые запросы и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

megatron_1.1_MoE_2x7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mixtral с механизмом смеси экспертов (MoE). Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 69,94, 65,53 на AI2 Reasoning Challenge и 84,52 на HellaSwag. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач на рассуждение и понимание текста. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В репозитории используются веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.

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.

VMware/open-llama-7b-v2-open-instruct — инструктивно дообученная версия OpenLLaMA 7B v2 от VMware на наборе Open-instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров и контекстом 2048 токенов, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции. В карточке отмечено улучшение результатов на задачах программирования относительно первой версии OpenLLaMA; для инструктивного дообучения использован шаблон Alpaca. Основной язык карточки — английский. Модель подходит для диалоговых ответов, выполнения текстовых инструкций, объяснения понятий и генерации примеров кода. Она распространяется в форматах PyTorch и safetensors по лицензии CC BY-SA 3.0. Для корректной токенизации в README рекомендуется отключить быстрый токенизатор, поскольку он может кодировать текст неверно.

Ornith-1.5-35B-Uncensored-YMQ-MTP-GGUF — это набор архитектурно-ориентированных квантованных сборок модели Ornith-1.5-35B-A3B-Uncensored, разработанной 0xKitkat. Квантование выполнено проектом ZeroDigest с использованием собственного YMQ-Compiler v2.0 и формата GGUF на основе исходных BF16-файлов. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и предназначена для локального запуска, в том числе в агентских средах RooCode и Aider, а также для генерации текста и задач программирования. Доступны варианты XS, S, M и L размером примерно от 11,5 до 18,6 ГБ, рассчитанные на разные объёмы видеопамяти; вариант M обозначен как рекомендуемый для сценариев с большим контекстом. В описании приведены результаты оценки perplexity на WikiText-2 при окне контекста 4096 токенов: лучший показатель заявлен для варианта M — 12,4310. Архитектурно-ориентированное распределение разрядности призвано лучше сохранять маршрутизацию экспертов и качество рассуждений по сравнению с равномерным квантованием. Ограничения включают зависимость качества и требований к памяти от выбранного пресета, а также отсутствие в предоставленных данных сведений о поддерживаемых языках, максимальном контексте в рабочем режиме и фактической скорости инференса. Модель обозначена как uncensored, поэтому её поведение и защитные ограничения могут отличаться от стандартных инструкционных моделей. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели ThomasComics/Phi-3-mini-128k-instruct-LLaMAfied на Hugging Face совпадает с карточкой vonjack/Phi-3-mini-4k-instruct-LLaMAfied, поэтому описание составлено по ней. vonjack/Phi-3-mini-4k-instruct-LLaMAfied — текстовая генеративная модель на 3,7 млрд параметров, опубликованная vonjack. В метаданных указана архитектура LlamaForCausalLM; карточка описывает исходную модель Phi-3 Mini-4K-Instruct и её настройку для следования инструкциям. Контекст составляет 4096 токенов, формат весов — safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи на логику, математику и программирование. Компактный размер подходит для сред с ограниченными ресурсами и сценариев, где важна задержка; заявленная ориентация — коммерческое и исследовательское применение на английском языке. Лицензия — MIT. README указывает, что качество на языках кроме английского ниже; ответы могут быть неточными, устаревшими, предвзятыми или оскорбительными. Сгенерированный код и API следует проверять, особенно вне Python. Для чувствительных и высокорисковых сценариев необходимы дополнительные проверки и меры защиты.

Orion-zhen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ — квантизированная версия инструкционно дообученной языковой модели Qwen2.5-Coder-7B, разработанной командой Qwen. Это каузальная текстовая модель для генерации, анализа, исправления и рассуждений о программном коде, а также для задач кодовых агентов и общих математических и текстовых сценариев. Модель обучалась с использованием корпуса alvarobartt/openhermes-preferences-coding; для калибровки AWQ применялся этот же датасет. Модель содержит 7,61 млрд параметров, из которых 6,53 млрд не относятся к embedding, и включает 28 слоёв. Архитектура использует RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещения в attention QKV; применяется GQA с 28 головами для Q и 4 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако исходная конфигурация рассчитана на 32 768 токенов, а для более длинных входов требуется включение YaRN. Основные заявленные языки — английский и китайский. Модель работает в режиме text generation и поддерживается Transformers. Сильные стороны — специализация на программировании, улучшенные генерация, исправление и понимание кода, большой контекст и сниженные требования к памяти благодаря AWQ-квантизации. При использовании YaRN на коротких текстах возможное падение производительности связано со статическим коэффициентом масштабирования. README не содержит отдельных результатов тестирования именно этой AWQ-версии, поэтому её фактическую точность и скорость следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

duyntnet/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-imatrix-GGUF — набор GGUF-квантизаций инструкционно настроенной модели Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, разработанной командой Qwen от Alibaba Cloud. Репозиторий предназначен для локального запуска через llama.cpp, KoboldCPP, text-generation-webui и Ollama; конкретный вариант квантизации в README не уточняется. Модель ориентирована на генерацию, анализ, исправление и рассуждения о программном коде, а также на создание code agents. Она сохраняет возможности для математических и общих задач. Это каузальная языковая модель с архитектурой на базе Transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещениями в QKV-внимании. Указано 7,61 млрд параметров, 28 слоёв и GQA с 28 головами для Q и 4 для KV. Заявлена поддержка контекста до 131 072 токенов, однако для входов длиннее 32 768 токенов требуется включение YaRN и соответствующая настройка конфигурации. Важные преимущества — специализация на коде, улучшенные генерация, рассуждение и исправление программ, а также возможность локального запуска в оптимизированном GGUF-формате. Ограничения включают зависимость качества и требований к ресурсам от выбранной квантизации и программного окружения; точные параметры квантования не приведены. В метаданных указаны английский язык и лицензия other, без дополнительных условий использования.

unsloth/Qwen3-0.6B-GGUF — GGUF-версия языковой модели Qwen3-0.6B, разработанной командой Qwen от Alibaba Cloud и подготовленной Unsloth. Это авторегрессионная causal language model с 0,6 млрд параметров, из которых 0,44 млрд приходятся не на embedding, и 28 слоями. Модель предназначена для локального запуска и интеграции с llama.cpp, Ollama и совместимыми интерфейсами, а также для дообучения и экспорта в различные форматы. Модель поддерживает переключение между режимами thinking и non-thinking: первый ориентирован на сложные задачи рассуждения, математику и программирование, второй — на более эффективный общий диалог. Заявлены возможности instruction following, многошагового диалога, генерации кода, творческого письма, ролевого взаимодействия и работы с внешними инструментами. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, используется Grouped Query Attention с 16 головами для Q и 8 для KV. Qwen3 заявляет поддержку более 100 языков и диалектов, однако в метаданных этой карточки указан язык en. К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка двух режимов рассуждения, задачи агентного взаимодействия и мультиязычность. Ограничения, конкретные результаты бенчмарков, требования к оборудованию и показатели производительности для этой версии в README не приведены; из-за малого размера модели её качество следует проверять на целевых задачах. Карточка указывает лицензию Apache-2.0.

Qwen3-30B-A3B-Base — базовая языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это предварительно обученная причинная MoE-модель для генерации текста: всего 30,5 млрд параметров, из которых при генерации активируются 3,3 млрд; архитектура включает 48 слоёв и 128 экспертов, из которых активны восемь. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и работает через библиотеку Transformers. Модель предназначена для продолжения текста и служит основой для дообучения под диалоговые и прикладные сценарии. Обучающий корпус охватывает 119 языков и включает материалы по программированию, STEM, рассуждениям, книгам и многоязычным данным. Карточка также отмечает интерфейсы для чата и вызова инструментов, однако конкретные инструкции по использованию этих возможностей в базовой модели не описаны. Лицензия — Apache-2.0. Для запуска требуется актуальная версия Transformers: версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3_moe. Это базовая, а не специализированно настроенная на выполнение инструкций модель; качество в конкретных задачах зависит от промптинга и возможного дообучения.

unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF — GGUF-квантизированные версии открытой языковой модели Qwen3-Coder-Next, разработанные Unsloth на базе модели Qwen. Это каузальная текстовая модель, предназначенная прежде всего для программирования, локальной разработки и работы в кодинговых агентах, включая сценарии с CLI и IDE, длительным рассуждением, использованием инструментов и восстановлением после ошибок выполнения. Модель имеет 80 млрд параметров всего, из которых активируются 3 млрд; 79 млрд параметров приходятся на неэмбеддинговую часть. Архитектура сочетает Mixture of Experts с 512 экспертами и гибридные механизмы Gated DeltaNet и Gated Attention. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена. Модель поддерживает только режим без пошагового рассуждения и не генерирует блоки <think></think>. README описывает её как текстовую модель, но не указывает полный перечень поддерживаемых языков. Сильными сторонами являются высокая эффективность при небольшом числе активных параметров, поддержка сложных агентных сценариев, работы с инструментами и длинным контекстом. Для запуска 4-битных вариантов рекомендуется более 45 ГБ объединённой памяти RAM/VRAM, а для 2-битных XL-квантов и выше — более 30 ГБ. Для GGUF требуется совместимое локальное ПО, например llama.cpp или приложения на его основе; точные свойства зависят от выбранного варианта квантования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

RWKV/RWKV7-7.2B-20260805 — официальная базовая языковая модель BlinkDL из семейства RWKV-7 «Goose», выпущенная в формате Transformers. Это плотная причинная языковая модель класса Rwkv7ForCausalLM с 7,8 млрд параметров; веса представлены в safetensors. Архитектура работает без attention: она поддерживает рекуррентное состояние постоянного размера и постоянные вычисления на генерируемый токен, при этом обучение можно распараллеливать. Модель предварительно обучена на веб-текстах, коде, синтетических данных, инструкциях, диалогах и материалах для рассуждений. Она предназначена для генерации текста, оценки, последующего обучения и тонкой настройки. Шаблон чата задаёт формат диалога, но сам по себе не означает, что модель прошла выравнивание безопасности. Карточка содержит языковые теги для английского, китайского, французского, испанского, немецкого, португальского, русского, итальянского, японского, корейского, вьетнамского и арабского. Рекуррентное состояние постоянного размера позволяет не наращивать KV-кэш по мере генерации; доступны интеграция с Transformers, продолжение генерации с рекуррентным кэшем и рабочие процессы LoRA. Для нативной регистрации класса RWKV-7 требуется Transformers 5.15 или актуальная версия из исходного кода. Спекулятивное декодирование с откатом рекуррентного кэша не поддерживается без сохранения снимков состояния; производительность TileLang зависит от оборудования и конфигурации. Заявлений об оценке безопасности, фактической точности или пригодности для критически важных решений нет. Лицензия — Apache-2.0.

Etherll/SuperHermes — объединённая методом TIES языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit на основе rombodawg/Meta-Llama-3.1-8B-reuploaded с включением Llama-3.1-SuperNova-8B-Lite_TIES_with_Base и адаптера Hermes-3. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения, в том числе в сценариях, где полезен длинный контекст. Модель принимает текст и выдаёт текст. Данные карточки не уточняют языковой охват и условия лицензии, поэтому их нельзя надёжно описать.

typhoon-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и typhoon-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В состав слияния входят Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и typhoon-7b от SCB 10X. Лицензия репозитория — Apache-2.0. Карточка не уточняет языковой охват и специальные ограничения качества, поэтому их нельзя конкретизировать.

MaziyarPanahi объединил модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/zephyr-7b-alpha-dare-0.85 методом SLERP с настройкой весов для слоёв self-attention и MLP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. В предоставленной карточке не приведены оценки качества объединённой версии или сведения о конкретных языках; характеристики базовой модели не гарантируют аналогичное качество после слияния.

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.

Richard Young создал Agents-A1-4B-heretic — версию модели InternScience/Agents-A1-4B, модифицированную инструментом Heretic v2.0.0.dev0 методом abliteration: изменение направления отказа без дообучения. Это плотная языковая модель семейства Qwen3.5 с 4 млрд параметров, предназначенная для диалогов, вызова инструментов и выполнения многошаговых агентных задач. Она может разбивать сложные запросы на этапы, планировать действия и работать с внешними инструментами через их интерфейсы. По данным карточки, в тесте на 100 запросах модель отказала в 11 случаях против 99 у исходной версии; заявленное KL-расхождение составляет 0,0598. Эти результаты описывают указанные в карточке проверки и не гарантируют качество в других сценариях. Модель принимает и генерирует текст; поддержка изображений отмечена в метаданных тегами, однако основная задача репозитория — генерация текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Abliteration снижает частоту отказов, поэтому модель может отвечать на запросы, которые исходная версия отклоняет.

airoboros-33b-gpt4-1.4 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA с 32,3 млрд параметров, дообученная Джоном Дёрбином методом QLoRA на синтетических данных, созданных GPT-4. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, ответов на вопросы по заданному контексту, написания текстов и кода, ролевых бесед, загадок и викторин. Для программирования обучающие примеры включают задачи Rosetta Code на десяти языках программирования. Модель принимает текст и генерирует текст; для диалогов использует шаблон Vicuna 1.1 и обученный формат с ролями пользователя и ассистента. В карточке указан контекст длиной 2048 токенов. При ответах по предоставленному контексту модель настраивали опираться на него и ограничивать выдуманные сведения, однако README отмечает, что этот режим лучше дополнительно инструктировать не придумывать неизвестные ответы. Автор пометил модель как ещё не протестированную, поэтому её качество и надёжность не подтверждены. В README также указано, что она формировалась для ответов без отказов, в том числе независимо от законности или морали запроса. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

Beast-Mixed — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Zephyr-7B-beta методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель на 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата; архитектура — плотная MistralForCausalLM, максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и ответов на вопросы по текстовому контексту. В README указана конфигурация слияния и тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DareVox-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из Mistral-7B-v0.1, OpenHermes-2.5-Mistral-7B, Slerp-CM-mist-dpo и Starling-LM-7B-alpha. Модель разработана для генерации текста; в конфигурации указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, составления текстов и ответов на запросы. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-V4-Flash-0731-JANG-CRACK — дообученная и аблированная версия DeepSeek-V4-Flash-0731 от dealignai. Это языковая модель на архитектуре DeepSeek V4 с 10,7 млрд параметров и MoE-компонентами; опубликованный вариант использует смешанную квантизацию JANG affine и занимает около 95 ГБ. Модель рассчитана на генерацию текста, диалог, рассуждения и написание кода, а также на сценарии, где требуется отвечать без обычных отказов на опасные запросы. Модель поддерживает английский и китайский языки. В README заявлена длина контекста до 1 048 576 токенов с расширением yarn RoPE, однако такая длина не проверялась в тестах этой сборки: оценки проводились на коротких запросах. Для запуска автор рекомендует vMLX на Apple Silicon примерно с 128 ГБ объединённой памяти; также упомянуты vMLX и jang_tools как варианты запуска. В тестах README модель показала 71,84% на MMLU и 90% pass@2 на HumanEval, но результаты приведены разработчиком и не являются независимой оценкой. Ключевое свойство CRACK — снятие отказов на вредоносные запросы: README сообщает о выполнении всех 320 заданий HarmBench, включая запросы по киберпреступлениям и причинению вреда. Это делает модель пригодной для контролируемого исследования поведения моделей, но опасной для неограниченного использования. Известны редкие опечатки; генерация длинного контекста в этой сборке не стресс-тестировалась. Лицензия — MIT.

Dolphin 2.6 Mistral 7B DPO — языковая модель, созданная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai и дообученная на базе Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; она принимает запросы в формате ChatML. Контекст модели составляет до 32 768 токенов по метаданным, тогда как README указывает для базовой модели 16 тысяч токенов. Модель предназначена для диалога и особенно для задач программирования. DPO-настройка на предпочтениях повысила её склонность следовать инструкциям. Модель поддерживает английский язык; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0 допускает коммерческое использование. Автор описывает модель как uncensored и предупреждает, что она может выполнять вредоносные запросы. Перед использованием в сервисе следует самостоятельно настроить меры безопасности и фильтрацию. README не приводит законченных примеров вывода или результатов оценки, поэтому качество для конкретных задач стоит проверять отдельно.

Dolphin 2.6 Mistral 7B DPO — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, выпущенная разработчиком Eric Hartford при поддержке Convai. Это полновесное дообучение Mistral-7B на наборах инструкций и кода с последующей настройкой методом DPO на предпочтениях UltraFeedback. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 32 768 токенов по метаданным; в README для базовой модели указано 16 тыс. токенов. Используется формат запросов ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на инструкции и помощи с программированием; разработчик отмечает повышенную податливость после DPO-настройки. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0, включая коммерческое использование. Разработчик предупреждает, что модель слабо ограничивает ответы и может выполнять вредоносные запросы, поэтому перед предоставлением пользователям рекомендуется добавить собственные меры безопасности.