I.5Создание и редактирование текста

YamshadowInex12_MeliodasNeuralsirkrishna — слитая автором MaziyarPanahi модель генерации текста, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/MeliodasNeuralsirkrishna-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Карточка не описывает специализированные сценарии или языковые возможности, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения для текстового ввода и вывода. Веса доступны в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о методе слияния.

YamshadowInex12_MeliodasT3q — слитая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/MeliodasT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется создавать продолжения и ответы на текстовые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные прикладные области или отдельные языковые характеристики; качество и ограничения для конкретных задач следует оценивать на собственных данных.

YamshadowInex12_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает конкретную специализацию, набор поддерживаемых языков или преимущества объединения моделей, поэтому её назначение можно определить только как общее текстовое генерирование. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Strangemerges_32Shadow — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и использует плотную архитектуру MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специальных предметных областях или других отличительных возможностях.

YamshadowInex12_Strangemerges_32Strangemerges_30 — слитая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, используя контекст до 32 768 токенов. Может применяться для диалога и создания продолжений текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_T3qT3qm7 — слитая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она создана объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса доступны в формате Safetensors. Данных о специализации на конкретных языках или предметных областях нет. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или результатах оценки качества.

YamshadowInex12_YamExperiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamExperiment26-7B. В карточке указано, что это merge двух моделей; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, веса опубликованы в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. README не уточняет специальные сценарии применения или поддерживаемые языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Yamshadow — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая продолжение или ответ в текстовом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения нет.

YamshadowStrangemerges_32_Inex16Calme — слитая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; заявленная длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковой специализации или конкретных ограничениях качества; применимость следует оценивать для своего сценария.

YamshadowStrangemerges_32_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral и содержащая 7,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и может использоваться для генерации продолжений и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации по языкам или предметным областям в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24 — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текстовые ответы. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинно-языковой архитектурой MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Модель получена слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24-7B. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому применение следует считать общим; подтверждённые качество и ограничения в README не приводятся.

YamshadowStrangemerges_32_ShadowYam — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, её веса доступны в формате Safetensors. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям и не приводит оценок качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста, созданная слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными вводами и поддерживать многоходовые диалоги. Данные не раскрывают более узкую специализацию или подтверждённые языки модели. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Сведений о сравнительных оценках качества и специальных ограничениях в карточке нет.

MaziyarPanahi/YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32Inex12 — слитая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32Inex12-7B и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специализации, языках или конкретных ограничениях качества.

YamshadowStrangemerges_32_T3qM7 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; её контекст рассчитан на 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога по текстовым запросам. Её можно применять для составления ответов, продолжения текста и ведения диалога. Карточка не уточняет специализацию или языки обучения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

YamStrangemerges_32-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы mayacinka/yam-jom-7B-slerp в качестве базовой модели и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации и продолжения текста в приложениях на базе Transformers, включая сценарии, где требуется передавать длинный контекст. Карточка не описывает специализированные предметные области или отдельные языковые возможности, поэтому применение следует оценивать на собственных примерах. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

YamT3qm7xp_Experiment28Experiment29 — объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Experiment28Experiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в чат-сценариях и других задачах, где требуется продолжение или создание текста. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamT3qm7xp_Strangemerges_30Pastiche — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Сведений о специализации, языках и известных ограничениях в карточке нет.

Yi-1.5-34B — базовая языковая модель компании 01.AI, построенная на плотной архитектуре семейства Llama. В репозитории представлена версия примерно на 33,9 млрд параметров в формате Safetensors; метаданные указывают контекст 4096 токенов. Модель создана на основе Yi: семейство Yi-1.5 прошло дополнительное предобучение на высококачественном корпусе объёмом 500 млрд токенов и дообучение на 3 млн разнообразных примеров. Модель предназначена для генерации текста, понимания инструкций, рассуждений, чтения и ответов на вопросы, а также задач по математике и программированию. Разработчик отмечает улучшения относительно Yi в программировании, математике, рассуждениях и следовании инструкциям. В README перечислены также варианты Yi-1.5 с контекстом 16K и 32K, но метаданные этого репозитория указывают 4096 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это базовая версия, а не одна из перечисленных в README чат-версий; заявленные сильные стороны и результаты бенчмарков относятся к семейству, а не гарантируют качество на конкретных задачах. В карточке нет сведений о специальных ограничениях применения.

Yi-1.5-34B-Chat-16K — диалоговая языковая модель от 01.AI, основанная на архитектуре Llama и содержащая 33,9 млрд параметров. Она предназначена для генерации ответов в чате, следования инструкциям, понимания языка и чтения текстов; в семействе Yi-1.5 также заявлено улучшение навыков программирования, математики и рассуждений. Модель непрерывно предобучали на Yi на корпусе из 500 млрд токенов, а затем дообучили на 3 млн разнообразных примеров; для этой версии заявлен контекст до 16 384 токенов. Модель принимает и генерирует текст. README не уточняет список поддерживаемых естественных языков. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Практическое применение требует ресурсов, соответствующих модели с 33,9 млрд параметров; конкретные требования к оборудованию и сравнительные результаты для версии 16K в предоставленных данных не приведены.

Yi-1.5-6B — базовая языковая модель семейства Yi, разработанная 01.AI. Она создана на архитектуре Llama с плотной архитектурой и содержит 5,8 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors. Для версии в этом репозитории метаданные указывают контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для задач понимания языка, чтения, следования инструкциям, рассуждений, математики и программирования. Семейство Yi-1.5 прошло дополнительное предварительное обучение на 500 млрд токенов и настройку на разнообразных примерах, однако README не уточняет отдельные результаты именно версии 6B. Лицензия репозитория — Apache-2.0. В предоставленных данных не заявлена мультимодальная поддержка.

Yi-1.5-9B-32K — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная компанией 01.AI. Это базовая версия модели Yi-1.5 с 8,6 млрд параметров и контекстным окном до 32 768 токенов. Семейство Yi-1.5 прошло дополнительное предобучение на высококачественном корпусе объёмом 500 млрд токенов и настройку на 3 млн разнообразных примеров. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для задач понимания языка, чтения и ответов по тексту, рассуждений, математики, программирования и следования инструкциям. Карточка семейства отмечает улучшения в этих задачах относительно Yi; конкретные сценарии зависят от приложения и настроек генерации. Доступна в формате safetensors и выпущена под лицензией Apache 2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества именно версии с контекстом 32K; как базовая модель, она может требовать дополнительной настройки для диалогового или специализированного применения.

Yi-34B-200K — большая языковая модель 01.AI, обученная с нуля. Она предназначена для генерации текста и подходит для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и чтения длинных материалов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM на основе Transformer, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Семейство Yi ориентировано прежде всего на китайский и английский языки и обучено на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов. Веса этой модели опубликованы в форматах PyTorch и Safetensors. Карточка описывает сильные результаты семейства в понимании языка, здравом смысле и чтении; эти результаты не гарантируют такое же качество на всех задачах и данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска большой версии необходимы значительные вычислительные ресурсы; приведённый в карточке пример локального запуска Yi-34B использует ускоритель A800 с 80 ГБ памяти.

chargoddard/Yi-34B-Llama — версия 01.AI Yi-34B, в которой имена тензоров приведены к формату стандартной реализации Llama. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель на 33,9 млрд параметров с архитектурой LlamaForCausalLM и контекстом до 4096 токенов. Она предназначена для генерации текста и может загружаться через стандартный код моделирования Llama без параметра trust_remote_code. Для токенизатора требуется trust_remote_code; в ветке llama-tokenizer используется класс токенизатора Llama. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и связанных материалах.

Yosegi-2 — объединённая языковая модель от Local-Novel-LLM-project, созданная с помощью mergekit и метода TIES. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; при объединении использованы Mistral-7B-v0.3, MetaMath-Mistral-7B, speechless-zephyr-code-functionary-7b и локальная LoRA-адаптация Ninja-v1-RP-expressive-v2. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели yulan-team/YuLan-Base-12b на Hugging Face совпадает с карточкой yulan-team/YuLan-Chat-3-12b, поэтому описание составлено по ней. YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

GLM-5.1-GGUF — набор квантизированных версий языковой модели GLM-5.1, разработанной zai-org и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp и совместимые приложения, включая LM Studio, KoboldCpp, Jan AI и Text Generation Web UI. Поддерживаются английский и китайский языки. Модель поставляется в формате GGUF с вариантами квантизации от Q8_0 до Q2_K и IQ-серии. Размер файлов составляет примерно от 226,60 до 801,34 ГБ; некоторые варианты разделены на несколько частей. Версии с более высокой разрядностью обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют значительно больше памяти, тогда как низкоразрядные варианты экономичнее, но заметно уступают по качеству. Для большинства сценариев автор рекомендует варианты Q4_K_M, Q4_K_L, Q5_K_M, Q5_K_S и Q6_K. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Архитектура, число параметров и размер контекста в README не указаны. Квантизация выполнена с использованием imatrix и llama.cpp; для недавно поддерживаемых моделей может потребоваться обновление используемого приложения. Модель распространяется по лицензии MIT.

Zebrafish-7B — текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная mlabonne методом Model Stock с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; в конфигурации также указана mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель слияния. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В карточке приведены результаты сравнительных оценок по AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 допускает использование с атрибуцией и ограничивает коммерческое применение.

Zebrafish-linear-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0. Веса двух моделей объединены методом task arithmetic с равными коэффициентами; базовой указана liminerity/M7-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 требует указания авторства и ограничивает коммерческое использование.

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.