I.5Создание и редактирование текста

NoelJacob/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — это квантизированная версия инструкционно дообученной языковой модели Meta Llama 3 с приблизительно 8 млрд параметров, подготовленная NoelJacob в формате GGUF для использования с llama.cpp и совместимыми инструментами. Модель предназначена для генерации и обработки текста, включая диалоговые сценарии и выполнение инструкций. В метаданных указан английский язык; другие языки и поддержка дополнительных модальностей не заявлены. Обозначение Q4_K_M указывает на 4-битную квантизацию варианта K_M, которая обычно уменьшает требования к памяти и упрощает локальный запуск по сравнению с полноразмерными весами, но может снижать точность относительно исходной модели. В предоставленных данных не указаны размер файла, максимальная длина контекста, конкретные требования к оборудованию, результаты тестирования или дополнительные ограничения качества. Модель распространяется на условиях Meta Llama 3 Community License. При использовании и распространении необходимо соблюдать условия этой лицензии, включая требования к атрибуции, отображению обозначения «Built with Meta Llama 3», соблюдению Acceptable Use Policy и специальные коммерческие условия для продуктов с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей.

Это 7-миллиардная чат-модель Llama 2 от Meta, представленная в репозитории abhinavkulkarni в 4-битном формате AWQ с размером группы 128 для запуска через Hugging Face Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и других сценариях работы с текстом; архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, число параметров по метаданным — 6,6 млрд, контекст — до 4096 токенов. Карточка приводит оценку perplexity на wikitext для исходной и квантованной версии; значения у квантованной версии немного выше. Квантование AWQ уменьшает точность весов до 4 бит, что позволяет экономить память при запуске. В README указана проверка на CUDA 11.7 и требование к NVIDIA GPU с compute capability 8.0 или выше. Карточка не указывает лицензию, поэтому условия использования по имеющимся данным описать нельзя.

MetaMath-OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/MetaMath-OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Она построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. В предоставленных материалах не описаны языковое покрытие и специальные ограничения качества или безопасности.

MFANN3b-SFT-Rebase — слитая языковая модель семейства Phi, созданная с помощью mergekit методом SLERP из liminerity/Phigments12 и netcat420/MFANN3b-Rebase. Модель содержит 3,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она загружается через Transformers и опубликована в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекст составляет до 2048 токенов. Карточка не описывает специальную область применения или языковую специализацию, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MFANN-Llama3.1-Abliterated-SLERP-V5 — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком netcat420 с помощью mergekit на основе mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated и netcat420/MFANNv0.25. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленный размер контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на интерактивные беседы и генерацию ответов. Базовая модель описана в каталоге как диалоговая Llama 3.1 8B Instruct с ослабленными ограничениями на ответы. Файлы представлены в формате safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MFANNv0.20.10 — объединённая текстовая модель семейства Llama, созданная netcat420 с помощью mergekit. В качестве основы использована mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated; в слияние также вошли netcat420/MFANNv0.19 и netcat420/MFANNv0.20. Применён метод DARE TIES с точностью bfloat16. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу: она может формулировать ответы и продолжать текст в сценариях разговорного ассистента. Базовая модель описана как версия Llama 3.1 8B Instruct с ослабленными ограничениями на ответы. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

MFANNv0.20.12 — диалоговая языковая модель, созданная netcat420 слиянием весов через TIES и mergekit на основе mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated. В слияние также вошли netcat420/MFANNv0.19, netcat420/MFANNv0.20 и netcat420/MFANNv0.20.11. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и использует формат safetensors. Она предназначена для диалогов и генерации текстовых ответов; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Базовая модель описана как вариант Llama 3.1 8B Instruct с ослабленными ограничениями на ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mGPT — многоязычная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная THUMT и предварительно обученная на наборе mC4 с целью причинного языкового моделирования. Модель основана на GPT-2 и обучалась на неразмеченных текстах более чем на 101 языке; для токенизации используется SentencePiece и словарь mT5 размером 250 100 токенов. Модель предназначена для генерации текста, а также для адаптации к прикладным задачам с помощью промптов. Она принимает последовательности длиной до 1 024 токенов и выдаёт продолжение текста. Карточка описывает базовую предварительно обученную модель, а не специализированную систему для отдельной области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mindy-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — разговорная языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mindy-7b-v2 методом SLERP. Это плотная трансформерная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

Mini-blurstral — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем liminerity. Она создана методом slerp с помощью LazyMergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 и liminerity/Blur-7b-slerp-v0.1; в конфигурации базовой моделью указана OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а метаданные указывают 2,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где нужна текстовая генерация на базе Mistral. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о специализированных задачах и языках. Лицензия — Apache-2.0.

aemmeath/MiniCPM5-Astra — дообученная автором aemmeath языковая модель на базе aemmeath/MiniCPM5-Aether. Это плотная модель архитектуры Llama с 2,2 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ассистентов; в метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и английский язык. Модель обучена с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область или дополнительные гарантии качества.

Ministral 3 8B Instruct 2512 — мультимодальная модель семейства Ministral 3 от Mistral AI, представленная в FP8 и дообученная для выполнения инструкций. В архитектуре используются языковая модель на 8,4 млрд параметров и визуальный энкодер на 0,4 млрд параметров; модель принимает текст и изображения и отвечает текстом. Она предназначена для локального и периферийного развёртывания, включая системы с ограниченными ресурсами; по данным карточки, FP8-версия может помещаться в 12 ГБ видеопамяти. Модель подходит для диалоговых помощников, описания и анализа изображений и документов, перевода, генерации контента и агентных сценариев. Поддерживает системные инструкции, вызов функций и вывод JSON, а контекстное окно составляет 256 тыс. токенов. Среди заявленных языков — английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, нидерландский, китайский, японский, корейский и арабский. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое и некоммерческое использование и модификацию. Для качества работы с изображениями карточка рекомендует использовать изображения с соотношением сторон, близким к квадратному.

Ministral-3-Instruct-2512-AIO-GGUF — набор квантованных моделей в формате GGUF, опубликованный prithivMLmods на основе семейства Ministral 3 Instruct от Mistral AI. В набор входят варианты на 3B, 8B и 14B параметров, совместимые с llama.cpp и интеграциями через Transformers. Модели предназначены для локального и эффективного запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. Это мультимодальные vision-language модели для работы с текстом и изображениями. Они поддерживают анализ изображений, генерацию описаний, понимание документов, извлечение данных, перевод, краткую генерацию контента и агентские сценарии с function calling и JSON-выводом. Заявлено контекстное окно до 256K токенов и поддержка английского, французского, испанского, немецкого, итальянского, португальского, нидерландского, китайского, японского, корейского и арабского языков. Архитектура включает языковую модель и vision encoder примерно на 0,4B параметров. Сильные стороны набора — разнообразие размеров и уровней квантования, поддержка мультимодальных задач, многоязычность, следование системным инструкциям и возможность локального развертывания. Компромиссом квантованных вариантов могут быть снижение точности и качества по сравнению с полноразмерными версиями; требования к памяти зависят от размера модели и выбранного формата. Доступ предоставляется по лицензии Apache 2.0.

Карточка модели theship87/ministral-4b-fork на Hugging Face совпадает с карточкой ministral/Ministral-4b-instruct, поэтому описание составлено по ней. Ministral-4b-instruct — плотная GPT-подобная языковая модель семейства Mistral от Mistral AI, дообученная на смеси общедоступных и синтетических наборов данных. Она содержит 4,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке. Модель использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст, формируя текстовые ответы. Длина контекста составляет 32 768 токенов. Базовая модель — mistralai/Mistral-7B-v0.1; веса доступны в формате safetensors. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста. Лицензия Apache 2.0 разрешает коммерческое использование. Карточка указывает английский как основной язык модели.

Minitron-8B-Base — базовая большая языковая модель NVIDIA, созданная из Nemotron-4 15B. Модель с архитектурой Transformer Decoder и классом NemotronForCausalLM содержит 8,7 млрд параметров; в ней применяются Grouped-Query Attention и Rotary Position Embeddings. Контекст составляет 4096 токенов, вход и выход — текст. Модель предназначена для генерации текста и исследований и разработок на её основе: она обучалась на английских и многоязычных текстах, включая код, диалоги, статьи и веб-страницы. Корпус охватывает математику, науку, финансы и право; в продолженное обучение также включили небольшую долю данных вопросно-ответного формата и для выравнивания. NVIDIA сообщает о дистилляции после структурного прореживания Nemotron-4 15B с использованием 94 млрд токенов; в README приведены результаты оценок на MMLU, HellaSwag, Winogrande, GSM8K, ARC-C, XLSum и HumanEval. Модель может генерировать неточные, неполные, нерелевантные или повторяющиеся ответы, а также воспроизводить токсичный язык и социальные предубеждения из обучающих данных. Данные предварительного обучения имеют срез по июнь 2023 года. Лицензия указана как other; точные условия следует сверить с файлами репозитория и условиями NVIDIA. Карточка обозначает модель как предназначенную для исследований и разработки.

MinLlama-3-8B-instruct-pass — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная как слияние версий NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct с помощью LazyMergekit. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста; карточка не описывает специализированные сценарии или дополнительные возможности. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM; в метаданных указано 5,3 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Указана лицензия базовой модели? Лицензионные условия в предоставленных данных не приведены.

Minotaur 13B Fixed — инструктивно дообученная языковая модель OpenAccess AI Collective на базе LLaMA-13B. Версия Fixed исправляет ошибку первого выпуска, из-за которой часть обучающих наборов не попала в обучение. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру LLaMA и принимает текстовые запросы; указанное окно контекста — 2048 токенов. Модель рассчитана на диалог в формате USER:/ASSISTANT: и генерирует текстовые ответы. Модель предназначена для следования инструкциям, ответов на вопросы, объяснений и задач по математике и естественным наукам, краткого пересказа, ролевого диалога, сочинения текстов и кода. Для дообучения использовались открытые наборы данных, включая WizardLM, Alpaca-CoT, GPTeacher и наборы по математике, физике, химии и биологии. Лицензия — Apache-2.0. Модель не проходила выравнивание с человеческими предпочтениями методами вроде RLHF и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Это дообученная модель, поэтому применимы также ограничения базовой LLaMA-13B.

miqu-1-103b — экспериментальная текстовая языковая модель, созданная Wolfram методом слияния mergekit: слои модели miqu-1-70b-sf интерливированы, чтобы получить вариант на 103 млрд параметров с 120 слоями. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; используется шаблон запросов Mistral. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Карточка указывает английский, немецкий, французский, испанский и итальянский языки. Модель опубликована в формате safetensors и доступна также в отдельных квантованных сборках GGUF и EXL2. README отмечает, что исходные веса были утекшими; лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия правового использования следует проверять отдельно.

Miquliz-120b-137l — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная MergeFuel методом passthrough с помощью mergekit. В слиянии использованы предварительно обученные модели lizpreciatior/lzlv_70b_fp16_hf и 152334H/miqu-1-70b-sf. Модель содержит 117,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; её можно использовать для продолжения текста и диалоговых сценариев. Модель принимает текст и выдаёт текст. Нативная длина контекста — 32 764 токена. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. В метаданных базовая модель описана как англоязычная, но отдельные сведения о языковом охвате итогового слияния не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

cloudyu/mistral_15B_instruct_v0.1 — разговорная модель для генерации текста, разработанная на базе архитектуры Mistral и дообученная методом SFT на наборе vicgalle/alpaca-gpt4. Карточка указывает 64 слоя; в метаданных размер модели составляет 14,1 млрд параметров, а родной контекст — 32 768 токенов. Модель принимает инструкции и необязательные входные данные в шаблоне «инструкция — вход — ответ» и генерирует текстовые ответы. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — CC BY 4.0. README и метаданные не указывают поддерживаемые естественные языки или специализированные области применения.

CorticalStack/mistral-7b-alpaca-sft — модель генерации текста на базе Mistral, дообученная методом supervised fine-tuning на наборе yahma/alpaca-cleaned. В README указана LoRA-конфигурация с r=256, alpha=128 и dropout=0; метаданные описывают плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и инструкционно-ориентированного диалога по текстовым запросам. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README базовой моделью названа unsloth/mistral-7b-bnb-4bit; подробности о качестве и результатах оценки не приведены.

AIR-hl/Mistral-7B-Base-WPO-bf16 — текстовая чат-модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Репозиторий описывает перенос весов wzhouad/zephyr-7B-WPO-FP из float32 в bfloat16; метаданные также связывают модель с HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и указывают слияние моделей. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан датасет ultrafeedback_binarized и лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные ограничения качества или области применения.

eganwo/mistral7b-distilled-from-deepseek-r1-qwen32b — языковая модель, созданная дообучением Mistral-7B-Instruct-v0.3. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и использует архитектуру Mistral с плотной декодерной сетью. Контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Карточка называет её дистиллированной из DeepSeek-R1-Qwen32B, но не сообщает подробностей о данных обучения, методе дистилляции или результатах оценки. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7B-Erebus-v3-Instruct-32k — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf, объединённая с mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и KoboldAI/Mistral-7B-Erebus-v3. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и использует библиотеку Transformers; веса доступны в формате safetensors. Карточка не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых языках. Объединение включает Erebus-v3, однако карточка не описывает его влияние на поведение итоговой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и liuda1/Mistral-7B-golden методом SLERP; веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Модель принимает текст и выдаёт текст. README и метаданные не уточняют языковой охват или специализированные предметные области, поэтому их нельзя уверенно указать.

Это вариант Mistral-7B-Instruct-v0.1, подготовленный автором arnavgrg: веса линейных слоёв сначала квантизированы в NF4 с помощью bitsandbytes, а затем представлены в fp16. Модель имеет плотную авторегрессионную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Представление линейных слоёв в fp16 после NF4-квантизации призвано сократить затраты на повторную квантование и деквантование во время инференса; загрузка предусмотрена через Transformers. Потери при исходной квантизации необратимы, поэтому качество может быть ниже официальной Mistral-7B-Instruct-v0.1. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF — это квантизированная версия текстовой instruct-модели Mistral-7B-Instruct-v0.1, разработанной Mistral AI и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций, включая диалоговые и прикладные сценарии, в средах, совместимых с GGUF и LlamaEdge. Модель основана на архитектуре Mistral, имеет 7 миллиардов параметров и поддерживает только текстовую модальность. Размер контекста составляет 4096 токенов, а для взаимодействия используется шаблон mistral-instruct: <s>[INST] {prompt} [/INST]. README не указывает поддерживаемые языки. Доступны варианты квантизации от 2 до 8 бит размером примерно от 2,7 до 7,7 ГБ; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S отмечены как рекомендуемые, поскольку обеспечивают баланс между размером и качеством. Основные преимущества модели — возможность локального запуска, широкий выбор уровней квантизации и совместимость с LlamaEdge версии 0.2.8 и выше. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к ресурсам, но может приводить к заметной потере качества. Лицензия модели — Apache-2.0.

Модель akameswa/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-16bit — дообученная akameswa версия Mistral 7B Instruct v0.2, созданная с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; контекст составляет до 32 768 токенов. В качестве основы указана unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch, а лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированной предметной области или дополнительных возможностях сверх генерации текста нет.

Модель TesNik369/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit_tqa_tuned_seed_42 — дообученная TesNik369 версия Mistral 7B Instruct v0.2, созданная с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не описана специализация дообучения, поэтому модель можно характеризовать как универсальную инструктивную модель. Модель принимает текст и генерирует текст. Указана поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Конкретные ограничения или результаты оценки качества в карточке не приведены.

FriendliAI публикует эту версию Mistral-7B-Instruct-v0.2, квантованную в FP8 для более эффективного инференса; исходную модель разработала Mistral AI. Это плотная авторегрессионная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Для запуска в README указан Friendli Container; FP8 поддерживается на GPU NVIDIA Ada, Hopper и Blackwell. Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что у исходной instruct-модели нет механизмов модерации, поэтому её ответы могут требовать отдельного контроля.