I.5Создание и редактирование текста

M7Yamshadowexperiment28_Inex12Experiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Inex12Experiment26-7B. 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. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям; модель можно рассматривать для общих задач генерации текста.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Shadow — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинными запросами благодаря контексту до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

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.

Marengo_7B_SLERP — слитая языковая модель, созданная автором louisgrc с помощью LazyMergekit из automerger/OgnoExperiment27-7B и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B методом SLERP. Модель основана на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлены специальные предметные области или поддерживаемые естественные языки. Файлы опубликованы в формате safetensors; условия использования определяются лицензией репозитория Hugging Face.

MBX-7B-v3 — языковая модель на архитектуре Mistral, представленная Flemming Miguel. В README модель описана как слияние через LazyMergekit моделей flemmingmiguel/MBX-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3 методом SLERP; при этом в качестве базовой модели указана flemmingmiguel/MBX-7B-v3. Репозиторий содержит веса Safetensors, а README также упоминает квантованный формат GGUF. Модель предназначена для генерации текста. Её размер составляет 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MeliodasM7-7B — текстовая генеративная модель, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей AurelPx/Meliodas-7b-dare и liminerity/M7-7b методом SLERP с помощью MergeKit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Файлы модели представлены в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; её контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_Experiment26Neuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для создания ответов и продолжения текста в приложениях на базе языковых моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_Experiment28Strangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment28T3q — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28T3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, составления черновиков и продолжения текстовых запросов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные ограничения качества; результаты генерации следует проверять в соответствии с задачей.

MeliodasPercival_01_Inex12Neural — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; её можно использовать для диалогов и других сценариев продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

MeliodasPercival_01_NeuralExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий опубликован под лицензией Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Длина контекста составляет до 32 768 токенов; файлы весов представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_T3qm7xpStrangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xpStrangemerges_32-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_YamYam — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

NousResearch/Meta-Llama-3.1-70B — текстовая большая языковая модель, разработанная Meta и представленная в репозитории NousResearch. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama 3.1 с архитектурой оптимизированного Transformer и Grouped-Query Attention; объём — 69,5 млрд параметров. Модель принимает и генерирует текст, а контекстное окно составляет до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и многоязычного диалогового взаимодействия: её можно применять как основу для чат-ассистентов, а также для адаптации под различные задачи генерации естественного языка. Поддерживаемые языки — английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Карточка описывает инструктивно настроенные модели семейства как прошедшие SFT и RLHF, но не уточняет отдельно тип настройки именно этого репозитория. К преимуществам относятся большой контекст и поддержка нескольких языков. Возможны ошибки и небезопасные ответы; качество на языках вне перечисленных поддерживаемых языков не гарантируется. Модель распространяется по пользовательской коммерческой лицензии Llama 3.1 Community License, условия которой следует проверить перед использованием.

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF — инструкционная большая языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta и представленная в формате GGUF сообществом backyardai. Она предназначена для генерации текста, диалоговых приложений, ответов на вопросы и выполнения инструкций. Модель является производной от meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct и ориентирована на сценарии локального или специализированного инференса с использованием совместимых инструментов. Модель имеет размер 70 миллиардов параметров и работает с текстовыми данными. В карточке заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Конкретная архитектура, длина контекста и параметры квантования для данной сборки не указаны. Большой размер может обеспечивать высокое качество генерации, однако требует значительных вычислительных ресурсов; практические характеристики зависят от используемого варианта GGUF и среды запуска. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1 Community License от Meta. При распространении материалов или производных продуктов необходимо соблюдать условия лицензии, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами активных пользователей в месяц предусмотрено требование получить отдельную лицензию Meta.

Карточка модели vy22215/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

Карточка модели context-labs/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP16 на Hugging Face совпадает с карточкой meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. Meta Llama 3.1 8B Instruct — языковая модель Meta для диалогов и генерации текста. Это авторегрессионная модель на основе оптимизированного трансформера с Grouped-Query Attention; версия Instruct настроена с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей (RLHF). Модель принимает и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и предназначена для коммерческого и исследовательского применения. Модель подходит для создания чат-ассистентов, ответов на запросы и других задач генерации текста на английском, немецком, французском, итальянском, португальском, хинди, испанском и тайском языках. Контекстное окно в предоставленных материалах не указано. Модель обучена на статичном офлайн-наборе данных; возможны ошибки и небезопасные ответы, поэтому результаты следует проверять, а для использования инструментов требуется отдельная интеграция и контроль со стороны разработчика. Условия распространения и применения регулируются лицензией Meta Llama 3.1 Community License и Acceptable Use Policy.

MaziyarPanahi/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной Meta и преобразованной в формат GGUF пользователем MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и кода, а также для многоязычного диалога и других сценариев, где требуется следование инструкциям. Формат GGUF поддерживается llama.cpp и рядом локальных приложений и библиотек, включая llama-cpp-python, LM Studio и text-generation-webui, что позволяет запускать модель локально с использованием CPU и GPU-ускорения. Модель использует авторегрессионную оптимизированную архитектуру Transformer с Grouped-Query Attention (GQA), содержит 8 миллиардов параметров и работает только с текстом на входе и выходе. Контекстное окно составляет 128 тысяч токенов. Поддерживаются английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки; модель также генерирует код. Базовая модель обучалась на более чем 15 триллионах токенов общедоступных онлайн-данных, а инструкционная версия дополнительно настраивалась с помощью supervised fine-tuning и RLHF для повышения полезности и безопасности. Ключевые преимущества этой версии — широкий контекст, многоязычность, поддержка диалоговых сценариев и возможность более экономичного локального запуска благодаря квантизации с вариантами от 2 до 8 бит. Ограничения включают текстовую модальность, статичность знаний с отсечкой декабря 2023 года и возможные компромиссы между размером квантизации, качеством и требованиями к ресурсам. Использование регулируется пользовательской коммерческой лицензией Llama 3.1 Community License.

ggml-org/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_0-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия инструкционно дообученной текстовой модели Meta Llama 3.1 8B Instruct, подготовленная для использования с инструментами экосистемы llama.cpp. Разработчик исходной модели — Meta. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, ответов на инструкции и других задач обработки естественного языка. В карточке указаны поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Размер исходной модели составляет 8 миллиардов параметров, а суффикс Q4_0 указывает на 4-битную квантизацию, которая снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, но потенциально уменьшает точность по сравнению с полноразмерными весами. Модальность модели — текстовая; сведения о размере контекста и архитектурных деталях в карточке не указаны. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License. При распространении материалов или продуктов на их основе необходимо соблюдать условия лицензии Meta, включая предоставление текста соглашения, указание «Built with Llama», сохранение обязательного уведомления об авторских правах и соблюдение Acceptable Use Policy. Для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

unsloth/meta-Llama-3.1-8B-unsloth-bnb-4bit — 4-битная версия модели Meta Llama 3.1 8B Instruct, подготовленная Unsloth. Это авторегрессионная языковая модель на оптимизированной архитектуре Transformer, дообученная с применением supervised fine-tuning и reinforcement learning from human feedback для более полезного и безопасного поведения. Модель предназначена для многоязычного диалога, генерации текста и кода, а также локального запуска и последующей тонкой настройки, включая обучение reasoning-моделей. Она работает только с текстом на входе и выдаёт текст или код на выходе, поддерживает контекст до 128 тысяч токенов и использует Grouped-Query Attention. Заявленный объём модели — 8 миллиардов параметров; данные обучения — новый набор общедоступных онлайн-данных, срез знаний — декабрь 2023 года. Ключевое преимущество этой редакции — 4-битное квантование, снижающее требования к памяти и делающее модель более подходящей для эффективного локального использования и дообучения. Ограничения включают текстовую модальность, устаревание знаний после декабря 2023 года и потенциальные потери качества, связанные с квантованием. В README указана лицензия llama3.1; разработчик базовой модели — Meta, формат и оптимизацию предоставляет Unsloth.

kuotient/Meta-Llama-3-8B-Instruct — чат-модель, разработанная Meta на основе семейства Llama 3. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с примерно 7,5 млрд параметров и механизмом Grouped-Query Attention. Она принимает текст и генерирует текст или код; версия с инструкционной настройкой предназначена для диалогов и работы в роли помощника. Модель рассчитана прежде всего на английский язык, а её контекстное окно составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и редактирования текста и кода. Инструкционные варианты Llama 3 настроены с помощью supervised fine-tuning и обучения с обратной связью от людей для повышения полезности и безопасности. Модель статична и обучена на офлайн-данных. Для использования действует специальная коммерческая лицензия Meta Llama 3; необходимо соблюдать её условия и политику допустимого использования.

MetaMath-Cybertron-Starling-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая методом SLERP диалоговая языковая модель, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MetaModel_moex8 — языковая модель с архитектурой Mixtral MoE, опубликованная Xenon1. Она создана с помощью mergekit на основе восьми моделей, включая SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 и SauerkrautLM-SOLAR-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на нескольких языках. В метаданных перечислены английский, китайский, арабский, немецкий и французский; карточка также помечает модель как многоязычную. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-Instruct-v0.1-16k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и NurtureAI/Mistral-7B-Instruct-v0.1-16k методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговом формате. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста по метаданным — 32 768 токенов. Она подходит для диалогов, ответов на вопросы и работы с длинными текстовыми запросами. Лицензия — Apache-2.0.

Это сегментированная по файлам копия Mistral-7B-Instruct-v0.1 от filipealmeida, предназначенная для запуска при ограниченной памяти CPU. В основе лежит плотная трансформерная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям на открытых диалоговых наборах данных. Архитектура использует Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; карточка указывает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые инструкции в формате с маркерами [INST] и [/INST] и генерирует текстовые ответы в диалоговых сценариях. Её можно применять для вопросов и ответов, ведения диалога, составления черновиков и выполнения текстовых инструкций. Разбиение весов на шарды снижает требования к памяти CPU при загрузке, но не является квантизацией и само по себе не меняет вычислительные требования модели во время генерации. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7B-Instruct-v0.3 — языковая модель Mistral AI, дообученная следовать инструкциям на основе Mistral-7B-v0.3. Она предназначена для диалогов, генерации и продолжения текста, а также сценариев с вызовом функций и инструментов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. В версии v0.3 расширен словарь до 32 768 токенов, добавлена поддержка токенизатора v3 и вызова функций. Модель принимает текст и генерирует текст, подходит для чат-ботов, выполнения инструкций и интеграции с инструментами. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя. По заявлению авторов, это демонстрационная модель, показывающая возможности дообучения базовой версии. У модели нет механизмов модерации, поэтому её ответы требуют соответствующей проверки при использовании. Лицензия — Apache-2.0.