I.5Создание и редактирование текста

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.

StrangeMerges_12-7B-slerp — языковая модель на основе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Это слияние моделей Keynote-Technology/KAI-7B-v0.1 и Gille/StrangeMerges_11-7B-slerp методом SLERP; веса опубликованы в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалога, написания текстов и решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Gille/StrangeMerges_13-7B-slerp — слитая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из Gille/StrangeMerges_12-7B-slerp и uukuguy/speechless-zephyr-code-functionary-7b. Она основана на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговые задачи с контекстом до 32 768 токенов. Слияние выполнено методом SLERP с настройками для слоёв внимания и MLP. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста, включая сценарии с кодом и вызовом функций, на которые указывает один из исходных чекпойнтов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_18-7B-dare_ties — объединённая языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_17-7B-dare_ties и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. В ней используется архитектура Mistral с плотной сетью и 7,1 млрд параметров; модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на вопросы, написания текстов и помощи с кодом; README приводит результаты оценки на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Указана лицензия Apache-2.0. README не уточняет языковой охват и отдельные гарантии качества, поэтому результаты на бенчмарках не следует считать обещанием качества для любых сценариев.

Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B — автоматически созданное Maxime Labonne слияние моделей Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и nlpguy/AlloyIngotNeoY методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; контекст достигает 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Strangemerges_32Neuralsirkrishna-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Её создал Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей; в конфигурации указаны StrangeMerges_32-7B-slerp и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b с методом dare_ties. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает целевые языки, специализированные области или результаты оценки качества.

Strangemerges_32Shadow-7B — автоматическое объединение двух моделей, созданное Maxime Labonne: Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp. В карточке указано слияние методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений применения.

StrangeMerges_35-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Она сочетает модели Gille/StrangeMerges_34-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp методом SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, продолжения текста и ответов на вопросы; README приводит результаты оценки на задачах рассуждения и понимания текста. Сведения о специализированных областях и языковой направленности модели не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах; README содержит лишь часть таблицы метрик.

StrangeMerges_39-7B-dare_ties — объединённая модель Gille, созданная с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_33-7B-slerp, Gille/StrangeMerges_17-7B-dare_ties и NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для генерации ответов в чате, продолжения текста и выполнения текстовых инструкций. Данные не описывают отдельную специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому языки и домены не уточняются. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

StrangeMerges_44-7B-dare_ties — языковая модель, созданная Gille слиянием трёх моделей: Nexusflow/Starling-LM-7B-beta, nlpguy/T3QM7 и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Для объединения использован LazyMergekit и метод dare_ties; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специальные предметные области или поддерживаемые языки; базовая Starling-LM-7B-beta обозначена в метаданных как англоязычная чат-модель. Лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_53-7B-model_stock — языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния пяти моделей семейства Mistral. В репозитории указаны метод слияния model_stock и формат весов bfloat16; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 76,07, включая 72,78 на AI2 Reasoning Challenge и 88,46 на HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные не устанавливают конкретный основной язык или специализированную предметную область; качество на отдельных задачах может отличаться, а результаты бенчмарков не гарантируют качество в прикладных сценариях.

StrangerPerciVaaled_Strange-7B-slerp — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния liminerity/M7-7b и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и хранится в формате Safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведена конфигурация слияния весов в формате bfloat16, включая отдельные коэффициенты смешивания для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в карточке не обозначены.

SuperNeuralDreadDevil-8b — объединённая авторегрессионная языковая модель от BoltMonkey на архитектуре Llama, созданная методом DARE-TIES из NeuralDaredevil-SuperNova-Lite-7B-DARETIES-abliterated и DreadMix. В конфигурации указан NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct как базовая модель; веса сохранены в формате bfloat16. Метаданные указывают 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также для интерактивных сценариев на основе чата. Карточка не описывает конкретные языки или специализированные предметные области. Модель распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; в предоставленных метаданных она отсутствует.

SwedishBellmanBeagle-dareties — объединённая чат-модель на базе архитектуры Mistral, созданная Knobi3 с помощью LazyMergekit. В состав слияния входят mlabonne/NeuralBeagle14-7B, timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2, Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и neph1/bellman-7b-mistral-instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. В карточке не приведены сведения о специализированных областях применения или языковом охвате. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Synaptica — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit из Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2 и maywell/Llama-3-Synatra-11B-v1 методом SLERP. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; её архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 11 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. В конфигурации слияния указана V-образная кривая параметра t, связывающая входные и выходные слои с Hermes, а средние слои — с WizardMath. Модель рассчитана на текстовый ввод и выдачу текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Synthia-v3.0-11B — языковая модель общего назначения от Migtissera, созданная на архитектуре Llama и дообученная для следования инструкциям и ведения развёрнутых диалогов. В README указано, что обучение проводилось на наборе Synthia-v3.0, включающем около 10 тысяч высококачественных примеров, сгенерированных GPT-4-Turbo, и опиралось на принципы LIMA. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и продолжительных бесед. Её можно применять в диалоговых интерфейсах, для написания и объяснения материалов, а также для рассуждений в формате Tree of Thoughts и Chain of Thought. Размер модели — 10,6 млрд параметров, родной контекст — 4096 токенов; заявлена поддержка текстового ввода и вывода. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неподходящий контент. В README она названа uncensored, поэтому результаты требуют проверки и модерации. Лицензия — Apache-2.0.

Kaballas/T21Model — языковая модель семейства Qwen2, разработанная Kaballas и дообученная на Kaballas/T14Model4bit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL; в репозитории представлены веса Safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или измеренные показатели качества.

T3qm7Shadow-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. Конфигурация использует метод dare_ties и объединяет nlpguy/T3QM7 с CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp; в метаданных базовой моделью указана CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp. Модель относится к семейству Mistral, имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

nlpguy/T3QM7X — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из nlpguy/T3QM7 и nlpguy/MergeX. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных сильных сторонах и ограничениях качества в карточке не приведены; как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или вымышленные ответы.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая авторами модели на основе двух чекпойнтов Mistral: automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, подходит для использования в приложениях, которым нужна языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Поддержка языков и специализированные предметные области в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyInex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведений о специализации по языкам и прикладным областям нет.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Experiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; возможности стоит оценивать на задачах конкретного приложения.

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

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment26Experiment30 — объединённая модель Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment26Experiment30-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; принимает текст и может обрабатывать контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment29Experiment24 — объединённая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или отдельных гарантиях качества; возможности и ограничения после слияния отдельно не описаны.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment29Pastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; она принимает текст и выдаёт текст. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Репозиторий использует лицензию Apache-2.0. Сведений о специализации по доменам или языкам, а также о конкретных ограничениях качества в карточке нет.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Neural — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Данных о целевых языках и специализированных областях применения в карточке нет, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Качество и характерные сильные стороны слияния в README не описаны.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая авторами репозитория модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Веса опубликованы в формате safetensors. Карточка не уточняет специализацию модели, языки или сравнительное качество, поэтому её можно характеризовать только как модель генерации общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

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

T3qm7xNeuralsirkrishna_Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24 — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной архитектурой, содержит 7,1 млрд параметров и использует формат safetensors; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24-7B. Доступна по лицензии Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых языках и специализированных областях применения в карточке отсутствуют.