I.5Создание и редактирование текста

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_Strangemerges_30Pastiche — объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает происхождение модели как слияние двух моделей, но не приводит оценок качества или специальных сценариев применения.

Experiment26Yam_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для продолжения текста, создания черновиков и диалоговых ответов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализированные области применения или конкретные ограничения качества.

Experiment27Inex12-7B — автоматически слитая модель генерации текста, созданная Maxime Labonne на основе yam-peleg/Experiment27-7B и MSL7/INEX12-7b. Она использует архитектуру Mistral с плотной сетью и 7,1 млрд параметров; слияние выполнено методом SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment27Neuralsirkrishna-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет yam-peleg/Experiment27-7B и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b методом SLERP; веса представлены в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и формирует текстовые ответы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста с длинным контекстом. В README не приведены сведения о целевых языках или специализированных областях применения. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment27Pastiche-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель для генерации текста. В конфигурации использован метод dare_ties: объединены yam-peleg/Experiment27-7B и дообученная DPO модель CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo. Каталог классифицирует её как плотную авторегрессионную модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и размером 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_Experiment24Shadow — слитая языковая модель семейства Mistral, объединяющая модели automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовым запросам; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, черновиков и продолжения текста, а также для других задач генерации на основе текстового контекста. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. В карточке нет подробных оценок качества или сведений о специализированной настройке модели.

Experiment28M7_Experiment26Yamshadow — объединённая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, поддерживаемых исходными моделями. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Данные не уточняют языковую специализацию или особые прикладные области. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает объединение двух моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений; поведение и качество могут зависеть от промпта и выбранного способа запуска.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment27Experiment29 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B. В репозитории представлены веса SafeTensors объёмом 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где требуется продолжить текстовый запрос или получить текстовый ответ. README и метаданные не описывают специальную предметную область, набор языков или дополнительные возможности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о качестве, обучающей смеси и специальных ограничениях в карточке нет.

Experiment28M7_Experiment27Yam — объединённая языковая модель, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для продолжения текста, составления черновиков и диалоговой генерации. Карточка не приводит сведений о языковой специализации или дополнительных возможностях. Веса доступны в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_Inex12Experiment28 — объединённая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специализированной предметной области или дополнительных возможностях.

Experiment28M7_YamExperiment28 — объединённая модель Maziyar Panahi на основе двух моделей: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные навыки, языки или результаты оценки качества.

Experiment28T3q_AlloyingotneoyYam — объединённая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей семейства Mistral: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель с открытыми весами. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Нативное окно контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации, оценку качества или ограничения по сценариям применения. Возможности генерации и надёжность ответов зависят от запроса и настроек; перед использованием в критичных задачах результаты следует проверять.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment27Experiment29 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. В её состав входят automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель принимает текст и предназначена для генерации продолжений и ответов на запросы. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель опубликована MaziyarPanahi по лицензии Apache-2.0. Сведения о специализированных областях применения и языках в карточке не приведены. Это экспериментальное объединение моделей, поэтому его качество и поведение могут зависеть от запроса; перед применением в критичных сценариях результаты следует проверять.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment28Experiment29 — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Модель объединяет веса automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Experiment29-7B; каталог описывает исходные модели как экспериментальную и дообученную по DPO математическую модель. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные языки, специализированные сценарии или результаты оценки качества.

Experiment28T3q_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В метаданных базовая модель описана как экспериментальная и DPO-дообученная математическая модель; дополнительных сведений о специализации или языках карточка не содержит. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Multi_verse_modelM7 — текстовая генеративная модель, полученная слиянием двух моделей семейства Mistral: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и работы в сценариях, где требуется языковая модель общего назначения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. README подтверждает слияние указанных моделей, но не приводит их специализацию или результаты оценки качества.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. В карточке не описаны конкретные языки и специализированные сценарии применения.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Strangemerges_30Experiment28 — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана путём слияния automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_30Experiment28-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализацию по языкам или конкретные преимущества и ограничения качества.

Experiment28T3q_Strangemerges_30Pastiche — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым требуется продолжение или создание текстовых ответов по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не содержат сведений о специализации на конкретных языках или прикладных областях, а также об оценках качества; результаты могут зависеть от запроса и выбранных параметров генерации.

quantumaikr/falcon-180B-WizardLM_Orca — плотная авторегрессионная модель Falcon с архитектурой causal decoder-only, созданная quantumaikr на основе Falcon-180B-chat и обученная с использованием данных WizardLM-Orca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; среди указанных в карточке языков — английский, немецкий, испанский и французский. В метаданных размер модели указан как 283,2 млрд параметров. Для запуска в полной точности bfloat16 README указывает потребность примерно в восьми A100 с 80 ГБ памяти или эквивалентном оборудовании. Модель опубликована в формате safetensors; условия лицензии в доступных данных не приведены.

Falcon-7B-Instruct — языковая модель TII на основе Falcon-7B, дообученная на смеси диалоговых и инструкционных данных. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой decoder-only; в карточке указаны 7 млрд параметров, тогда как метаданные каталога сообщают 10,9 млрд. В архитектуре используются rotary positional embeddings, multi-query attention и FlashAttention, рассчитанные на эффективный инференс. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций на естественном языке: она может отвечать на вопросы, помогать с текстовыми задачами и вести беседу. Основной язык обучения — английский; карточка также указывает французский, но предупреждает, что качество на языках помимо английского может быть слабым. Для быстрого инференса README рекомендует не менее 16 ГБ памяти; для использования с Transformers требуется PyTorch 2.0. TII сообщает о дообучении на смеси instruct/chat-датасетов объёмом около 250 млн токенов. Модель может воспроизводить стереотипы и смещения из веб-данных, поэтому перед применением в производстве ответы следует оценивать и дополнять защитными мерами. Лицензия — Apache 2.0.

Falcon-H1-7B-Instruct — мультиязычная языковая модель, разработанная командой Falcon. Это плотная авторегрессионная модель с гибридной архитектурой Transformer и Mamba, дообученная на базе tiiuae/Falcon-H1-7B-Base для диалогового взаимодействия и генерации текста. Модель содержит 6,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и других задач генерации текста. В карточке указана поддержка английского и многоязычного ввода; метаданные перечисляют арабский, чешский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, корейский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, шведский, урду и китайский. Для запуска подходят Transformers и vLLM; файлы GGUF доступны в официальной коллекции для llama.cpp. Карточка приводит результаты сравнительной оценки на общих и логических задачах, но они не гарантируют качество в каждом сценарии. Лицензия — Falcon-LLM License; перед применением следует проверить её условия.

Fialka-13B-v4 — русскоязычная языковая модель семейства Fialka, представленная автором 0x7o. Это третья версия Fialka, оптимизированная с помощью RLHF; модель настроена следовать инструкциям и поддерживать диалог на русском языке. Карточка описывает её как более отзывчивую и информативную по сравнению с предыдущей версией. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и выполнение инструкций на русском языке. Она основана на архитектуре GPT-2, принимает текст и выдаёт текст, имеет контекст длиной 2048 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Fialka 7B v2.1 — русскоязычная языковая модель от 0x7o, дообученная следовать инструкциям и вести диалог. Она предназначена для генерации ответов и текста на русском языке; карточка указывает, что обучение версии 2.1 проводилось на наборах инструкций и диалогов. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы в формате Zephyr и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке автор отмечает, что более новая версия Fialka V3 генерирует русский текст точнее.

FineLlama-3.1-8B-GGUF — это набор GGUF-квантизированных вариантов языковой модели FineLlama-3.1-8B, разработанной mlabonne и подготовленной квантизацией bartowski с использованием llama.cpp и калибровочного imatrix-датасета. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска, в том числе через LM Studio и совместимые инструменты llama.cpp. В README указан английский язык и тип задачи text-generation; сведения о мультимодальности отсутствуют. Доступны варианты от F32 до низкобитных Q2 и IQ2, поэтому можно выбирать между качеством и требованиями к памяти: размер файлов составляет примерно от 2,95 до 32,13 ГБ. Варианты Q5–Q6 и Q4_K_M отмечены как обеспечивающие высокое или хорошее качество, а низкобитные варианты позволяют работать при ограниченном объёме RAM, но сильнее теряют в качестве. Точный размер контекста, архитектурные детали исходной модели и рекомендуемый формат промпта в карточке не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

FineLlama-3.1-8B_instruct — диалоговая языковая модель, опубликованная phogen и дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате диалога по инструкциям. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Контекстное окно — до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

FineRadio-3.1-8B — языковая модель семейства Llama, разработанная AIstatistican и дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или другой текстовый вывод по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. В карточке указан английский язык. Для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL; файлы представлены в формате PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EpistemeAI2/Firebal-Llama-3.1-8B-R1 — текстовая диалоговая модель семейства Llama 3.1, дообученная на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для общения в формате ассистента и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке описана поддержка английского, французского, немецкого, хинди, итальянского, португальского, испанского и тайского языков; метаданные для этой модели указывают английский. Карточка рекомендует шаблон Alpaca для рассуждений. Лицензия — Apache 2.0 по метаданным модели; README содержит общие сведения о Llama 3.1 и её Community License, поэтому условия следует сверять с лицензией именно этого репозитория. Качество и дополнительные возможности дообучения Firebal отдельно в предоставленной карточке не описаны.

Firefly-LLaMA2-7B-Chat — китайско-английская разговорная модель команды Firefly на архитектуре LLaMA 2. Она создана на базе LLaMA 2 с расширенным китайским словарём: модель прошла дополнительное предобучение на китайских и английских текстах, а затем дообучение на многоходовых инструкциях и диалогах. В репозитории указаны размер 6,7 млрд параметров, контекст 4096 токенов и формат PyTorch. Модель предназначена для диалоговых ответов, генерации и преобразования текста, включая ответы на вопросы, краткое изложение, перевод, извлечение информации, классификацию, математические задачи и генерацию кода. Расширенный китайский словарь уменьшает число токенов при обработке китайского текста; авторы также сообщают о сохранении английских возможностей базовой LLaMA 2 и улучшении китайских навыков по сравнению с LLaMA 2 Chat. Указанные в карточке оценки относятся к авторским тестам и не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель генерирует текст по текстовым запросам. В README отмечено, что прирост по китайским знаниям ограничен объёмом и составом дополнительного предобучения; авторы использовали около 2 млрд токенов из подготовленного корпуса. Лицензия для конкретного репозитория в предоставленных данных не указана.

Flammades-Mistral-7B — диалоговая языковая модель FlammenAI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена методом ORPO в течение трёх эпох на наборах flammenai/Date-DPO-NoAsterisks и jondurbin/truthy-dpo-v0.1 поверх nbeerbower/Hermes2-Gutenberg2-Mistral-7B. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache-2.0.