I.5Создание и редактирование текста

argilla/distilabeled-OpenHermes-2.5-Mistral-7B — языковая модель Argilla, созданная методом DPO дообучения OpenHermes-2.5-Mistral-7B на наборе предпочтений argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации ответов и общих текстовых задач. В карточке приведены результаты сравнительных бенчмарков, однако они не гарантируют качество в конкретном приложении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dolphin 2.0 Mistral 7B — диалоговая языковая модель, разработанная Eric Hartford и обученная при спонсорской поддержке a16z. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в формате чата. Модель принимает текст и использует формат запросов ChatML; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель дообучена на наборе Dolphin, основанном на открытой реализации Microsoft Orca, с добавлением данных Airoboros 2.2.1. В карточке заявлены очистка данных от alignment и bias и высокая готовность следовать запросам. Подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также творческих ответов. Основной язык карточки — английский. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0 и заявлена как пригодная для коммерческого и некоммерческого использования. Автор предупреждает, что модель может выполнять в том числе неэтичные запросы, поэтому перед предоставлением пользователям рекомендуется добавить собственный слой контроля поведения.

Dolphin-2.9.2-Phi-3-Medium-GGUF — это набор GGUF-квантизаций текстовой генеративной модели Dolphin 2.9.2 на базе unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct. Оригинальную модель разработала команда cognitivecomputations, а квантизации подготовил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, программирования, математических задач и агентских сценариев. В README указана поддержка английского языка и текстовая модальность. Доступны варианты от Q8_0 до Q2_K и IQ-квантизаций размером примерно от 4,19 до 14,83 ГБ. Для запуска используется шаблон чата с ролями system, user и assistant. Точное число параметров и размер контекста в README явно не указаны, однако базовая модель идентифицируется как Phi-3-mini-4k-instruct. Более высокие квантизации обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти; варианты Q4–Q6 и Q5_K_M указаны как рекомендуемые, тогда как низкобитные варианты экономят память ценой снижения качества. Модель распространяется по лицензии MIT.

DolphinHermes-120b — объединённая языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit линейным слиянием NousResearch/Nous-Hermes-2-Llama-2-70B и cognitivecomputations/dolphin-2.2-70b. Модель содержит 120,1 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Её контекст составляет 4096 токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям и ведения диалогов. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия — Llama 2; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробных ограничений, поэтому качество на конкретных задачах нужно проверять отдельно.

DolphinHermesPro-ModelStock — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния Dolphin 2.8 Experiment26 7B, Hermes 2 Pro Mistral 7B и Mistral 7B v0.1 методом model_stock. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста в приложениях на основе LLM. Данные не уточняют поддерживаемые языки и специальные возможности. Лицензия — Apache-2.0.

Jebadiah/dolphin-hermes-stone-l3-8b-1m — слитая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit из cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b-1m и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dolphin X1 8B — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Dolphin на основе dphn/Dolphin-X1-8B и Llama 3.1 8B Instruct. Версия с идентификатором dphn/Dolphin-X1-8B-GGUF предназначена для запуска моделей в формате GGUF. Модель ориентирована на общее назначение и диалоговое взаимодействие, включая сценарии, аналогичные использованию универсальных ассистентов. Модель имеет архитектуру Llama 3.1 с размером около 8 миллиардов параметров и поддерживает текстовую модальность. Она сохраняет стандартный шаблон чата Llama 3 и позволяет задавать тон, характер и правила поведения через системный промпт. Заявленная особенность Dolphin — повышенная управляемость: владелец приложения самостоятельно определяет системные инструкции, выравнивание и способы обработки данных. Сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не указаны. К сильным сторонам относятся универсальность, возможность локального или контролируемого развёртывания, совместимость с Ollama, LM Studio, Transformers, vLLM, SGLang и TGI, а также стремление сохранить или улучшить возможности Llama 3.1 8B Instruct при снижении ограничений на ответы. Ограничения модели и её поведения зависят от выбранных инструкций и настроек выравнивания; заявленная доля успешного прохождения набора Dolphin-refusals составляет 95,96%, а показатели MMLU и IFEVAL приведены в README без дополнительного описания методики. Лицензия указана как Llama 3.1.

Donnager-70B-v1 — плотная языковая модель семейства Llama с примерно 68,7 млрд параметров, опубликованная BeaverAI. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; карточка перечисляет шаблоны чата Metharme, Text Completion, Mistral, Alpaca и Vicuna. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст длиной 32 764 токена и формат весов safetensors. Автор благодарит @invisietch за базовую модель, однако её идентификатор не приведён. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией репозитория.

jaspionjader/dp-3-8b — объединённая автором модель для генерации текста и диалога. Она создана из предварительно обученных моделей jaspionjader/f-9-8b и jaspionjader/dp-2-8b с помощью mergekit методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка диалогового режима. Для загрузки доступны веса Safetensors, а библиотека для работы с моделью — Transformers. Карточка не приводит оценок качества или специальных областей применения, поэтому модель уместно описывать как средство общего назначения для генерации текста и диалога. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jaspionjader/dp-6-8b — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/dp-2-8b и jaspionjader/dp-5-8b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Контекст составляет до 8192 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не описаны специальные области применения, языковая специализация или результаты оценки качества. Использование регулируется лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; она не предоставлена в доступных сведениях.

DPOpenHermes-7B-v2 — диалоговая языковая модель, разработанная OpenAccess AI Collective на базе OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Это плотная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) с использованием 16-битного LoRA и наборов предпочтений Intel/orca_dpo_pairs и UltraFeedback. Модель предназначена для многоходового общения, следования инструкциям и генерации текста; её формат диалога ChatML поддерживает системные сообщения и совместим с типовым сценарием общения через ChatGPT-подобный API. Карточка приводит результаты AGIEval и BigBench Hard, но не описывает их методику; результаты TruthfulQA не приведены. Модель ориентирована на английский язык. Распространяется по лицензии Apache-2.0; как и другие языковые модели, может выдавать ошибки и неподходящие ответы.

DPOpenHermes-7B-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и openaccess-ai-collective/DPOpenHermes-7B-v2 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке указан английский язык. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0; веса представлены в формате safetensors. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели.

dqnGPT-v1 — это универсальный мультимодальный AI-ассистент, разработанный DQN Labs как центральный интерфейс экосистемы моделей DQN. Модель предназначена для повседневного общения, объяснения учебных и общих тем, творческого письма, мозгового штурма и решения бытовых задач. В модульных системах она может выступать разговорным фронтендом и координировать взаимодействие со специализированными моделями dqnCode, dqnMath и dqnScience, рекомендуя их для задач, требующих более глубокой экспертизы. В основе модели лежит архитектура Gemma 4 E4B с Mixture-of-Experts (MoE). Это causal language model примерно с 8 млрд параметров, из которых около 4,5 млрд активны при обработке запроса. Указан основной язык English. Модель поддерживает обработку изображений, визуальных материалов, диаграмм и структурированных входных данных, однако качество мультимодальной работы зависит от возможностей используемого runtime. Предоставляется в формате GGUF и ориентирована на эффективный локальный запуск, включая потребительские GPU и конфигурации с квантованием, в том числе 4-bit. dqnGPT-v1 делает акцент на естественном разговорном стиле, понятных объяснениях, следовании инструкциям, контекстной делегации и выразительной, слегка игривой манере общения. Ограничения модели включают отсутствие оптимизации для узкоспециализированных областей, возможную передачу сложных задач специализированным моделям, зависимость мультимодальных возможностей от runtime и непредназначенность для крупномасштабных корпоративных нагрузок. Модель не дообучалась на предметно-ориентированных датасетах: поведение формируется промптами, структурированным форматом диалогов и системными настройками. Лицензия — Apache 2.0.

ECE-TW3-JRGL-V4 — 71-миллиардная языковая модель, созданная объединением migtissera/Tess-72B-v1.5b и MTSAIR/MultiVerse_70B с помощью mergekit. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Данных о специализированной предметной области или языках модели в карточке нет.

ECE-TW3-JRGL-V5 — текстовая генеративная модель на архитектуре Llama, созданная путём слияния моделей с помощью mergekit. В README указаны источники слияния: moreh/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO и ibivibiv/alpaca-dragon-72b-v1; объём модели составляет 71 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и диалоговых сценариев. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества или подробных сведений о специализации модели.

Eidolon-v1-14B — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Qwen2.5 от Lambent, созданная с помощью mergekit из двух моделей arsenic. Она предназначена для диалогов, генерации текста и выполнения инструкций; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В README указано, что модели в объединении прошли abliteration и DPO; автор отмечает возможные проблемы с отказами на нежелательные запросы и необходимость подбирать системный промпт под сценарий. EQ-bench показал 76,1336 балла, но автор сообщает о проблемах с синтаксисом тестирования. Модель доступна в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Lambent/Eidolon-v2-14B — чат-модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Автор указывает, что модель дообучена на основе Lambent/proto-nova-eidolon-v2alpha0.3-14B, а та настроена от arcee-ai/SuperNova-Medius; также применялись DPO, дополнительное обучение на инструкционных данных и продолженное предобучение. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций; заявлен интерфейс вызова инструментов. По словам автора, исправлена синтаксическая проблема предшественника, но оценка EQ-Bench примерно на один балл ниже, что может указывать на небольшое снижение качества рассуждений. В карточке указана лицензия CC BY-NC 4.0, поэтому применение ограничено некоммерческими сценариями. Тег «Not For All Audiences» связан автором с обучающими данными; автор также отмечает заметную цензуру.

Lambent/Eidolon-v3.1-14B — объединённая разговорная языковая модель, созданная разработчиком Lambent с помощью mergekit из Lambent/Eidolon-v3-14B-wyrd и Lambent/Eidolon-v3-14B-abliterated. В README указано, что слияние линейное, с равными весами; работа также проверяла восстановление словаря до дополненного размера. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 14 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Вариант abliterated описан в каталоге как модель с уменьшенным количеством отказов. README характеризует компонент wyrd как вмешательство, связанное с направлением креативности, однако не приводит количественной оценки качества. Репозиторий содержит веса Safetensors для использования с Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Eidolon-v3-14B — разговорная текстовая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Lambent и дообученная на базе Lambent/ProtoEidolon-v2.2.4-14B с использованием TRL. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации продолжений текста; в карточке также указана совместимость с интерфейсом вызова инструментов. Модель содержит 14 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В обучении использовались SFT и DPO, в том числе данные предпочтений и текстовые корпуса; предыдущие версии в цепочке разработки включали слияния моделей. Карточка приводит результаты EQ-Bench, IFEval и GPQA, но не даёт полного независимого сравнения. Автор отмечает возможные проблемы с настроенным шаблоном чата и допускает его возврат к предыдущей версии. В метаданных указана пометка not-for-all-audiences, поэтому модель может выдавать нежелательный или токсичный контент. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Einstein-4D-Marcoro14-12b-32k-experiment — плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 12,3 млрд параметров, созданная mvpmaster с помощью LazyMergekit на основе mvpmaster/Einstein-4D-Marcoro14-7b-full-slerp. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно использовать для генерации и продолжения текста, диалогов и ответов на вопросы. README перечисляет одну и ту же базовую модель несколько раз, поэтому состав и метод объединения по карточке нельзя уточнить. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bingbort/Einstein_x_Dolphin — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из Weyaxi/Einstein-v6-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с текстом и предназначена для генерации ответов в диалоговом формате. Модель подходит для чат-общения и решения задач, сочетающих возможности исходных моделей Einstein и Dolphin. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы используется библиотека Transformers. Язык модели в предоставленных данных не установлен отдельно. Условия лицензии в карточке не приведены.

jaspionjader/ek-3 — слитая автором модель семейства Llama, созданная методом Model Stock с помощью mergekit на основе jaspionjader/ek-1 и с участием ещё четырёх моделей: Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v39-8B, ek-2, Kosmos-EVAA-Franken-Immersive-v41-8B и bbb-6. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и доступна в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов; в карточке указаны возможности chat и библиотека Transformers. Метаданные не приводят сведений о специализированной предметной области или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jaspionjader/ek-5 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная объединением моделей с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой использована jaspionjader/ek-1; в слияние также вошли jaspionjader/ek-3 и jaspionjader/ek-4. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

Elysium2.2-task-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Trinity_Notus-xb и GreenScorpius-xb-Passthrough методом task arithmetic с нормализацией весов; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 11 млрд параметров, формат весов — Safetensors, точность слияния — float16. Модель принимает текст и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. README не описывает специализированные области применения или языковую специализацию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Eris-Floramix-7b — языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Nitral-Archive слиянием SLERP моделей ChaoticNeutrals/Eris_Remix_DPO_7B и ResplendentAI/Flora_DPO_7B. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста и диалоговых ответов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для продолжения текста, черновиков и диалоговых сценариев на английском языке. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия указана как other; конкретные условия использования следует проверять в материалах репозитория и лицензиях исходных моделей.

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT — текстовая MoE-модель Baidu для генерации и понимания языка в диалоговом режиме. Суффикс PT обозначает веса для PyTorch и Transformers; модель также можно запускать через vLLM. В README указаны 21 млрд параметров всего и около 3 млрд активных параметров на токен, а метаданные каталога содержат оценку 3,3 млрд параметров. Модель использует архитектуру ERNIE 4.5 MoE и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога на китайском и английском языках. Семейство ERNIE 4.5 обучалось на текстовых и визуальных данных, однако этот вариант в README обозначен как текстовый и не заявлен как модель для обработки изображений. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README указывает требования к версиям Transformers и vLLM для запуска; конкретные ограничения качества или известные слабые стороны этой версии не описаны.

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT-GGUF — GGUF-версия текстовой MoE-модели ERNIE-4.5-21B-A3B, разработанной Baidu; репозиторий подготовлен Unsloth. Модель предназначена для генерации текста, общего понимания языка и диалоговых сценариев. В README указана поддержка английского и китайского языков, а тип задачи обозначен как text-generation. Модель имеет 21 млрд параметров, из которых для каждого токена активируются 3 млрд. Архитектура включает 28 слоёв, 20 Q- и 4 KV-головы, 64 текстовых эксперта с активацией 6 экспертов на токен, а также 2 общих эксперта. Максимальная длина контекста составляет 131 072 токена. Хотя семейство ERNIE 4.5 обучается с учётом текстовых и визуальных модальностей, данная версия в описании обозначена как текстовая и не заявлена для обработки изображений. К сильным сторонам относятся MoE-архитектура с меньшим числом активных параметров при большом общем размере и длинный контекст. Ограничения включают необходимость совместимого программного обеспечения и аппаратных ресурсов, а также отсутствие в README подробных результатов тестирования и сравнений качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

ERNIE-4.5-300B-A47B-2Bits-Paddle — текстовая языковая модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu, представленная в репозитории в формате safetensors. Это модель генерации текста с архитектурой MoE: всего 300 млрд параметров, из которых для каждого токена активируется около 47 млрд; в конфигурации указаны 54 слоя и контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов, понимания языка и генерации ответов, в том числе на английском и китайском языках. Семейство ERNIE 4.5 обучалось на текстовых и визуальных данных, однако этот вариант описан как текстовая модель и имеет задачу text-generation. Карточка рекомендует развёртывание через FastDeploy на PaddlePaddle и приводит параметры генерации Temperature=0.8 и TopP=0.8. Для репозитория указана лицензия Apache-2.0. Название содержит обозначение 2Bits, но метаданные сообщают только о формате safetensors, поэтому точный способ и степень квантизации файлов этого репозитория не подтверждены.

ERNIE-4.5-300B-A47B-2Bits-TP2-Paddle — текстовая MoE-модель семейства ERNIE 4.5 от Baidu для диалогов, понимания языка и генерации текста. В карточке описана конфигурация ERNIE-4.5-300B-A47B с 300 млрд параметров, из которых активируется около 47 млрд на токен; метаданные репозитория указывают 47,1 млрд параметров. Архитектура использует 54 слоя и контекст до 131 072 токенов. Модель обучалась совместно на текстовых и визуальных данных, однако этот вариант обозначен как текстовый, поэтому его основной сценарий — текстовые запросы и ответы. Карточка описывает поддержку английского и китайского языков, а также развёртывание через FastDeploy на PaddlePaddle. Указана лицензия Apache-2.0. В README заявлена эффективная 2-битная квантизация, но метаданные форматов указывают safetensors, а не отдельный формат квантованных весов. Это крупная MoE-модель, для развёртывания которой требуется значительная инфраструктура; конкретные показатели качества и подробные ограничения в карточке не приведены.

ERNIE-4.5-37B-A3B-Thinking-Brainstorm20x — текстовая MoE-модель для генерации и диалога, созданная DavidAU на основе ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking от Baidu с применением Brainstorm 20x. Модель предназначена для творческого письма, мозгового штурма, диалогов, программирования и рассуждений. По карточке, расширение Brainstorm направлено на более подробную и связную прозу, выразительные описания и нестандартные ассоциации; заявлены улучшения на некоторых тестах связности и повествовательного завершения, при небольшом снижении результата BoolQ. Архитектура — ERNIE 4.5 MoE с классом Ernie4_5_MoeForCausalLM; в метаданных указано 5,4 млрд параметров, а карточка описывает расширение исходной модели с 21 до 37 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Доступны веса safetensors и библиотека Transformers, а также возможность использовать исходные веса для конвертации в другие форматы. Лицензия — Apache-2.0. Для квантованных вариантов автор рекомендует не опускаться ниже IQ3 с imatrix или q4_K_S.