I.5Создание и редактирование текста

Aryanne/Zephyr-3.43B — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием Aryanne/Astridboros-3B и stabilityai/stablelm-zephyr-3b. В модели 40 слоёв и около 3,43 млрд параметров; объединение выполнено методом passthrough с весами в формате float16. Для запросов рекомендуется использовать формат промпта Zephyr. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам и диалоговых сценариев. Она основана на архитектуре StableLM Epoch и имеет контекст до 4096 токенов; в карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors. Автор сообщает, что лицензия совпадает с лицензией Zephyr, однако метаданные Hugging Face обозначают её как other, поэтому условия следует сверить с лицензией базовой модели перед использованием.

MaziyarPanahi объединил модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/zephyr-7b-alpha-dare-0.85 методом SLERP с настройкой весов для слоёв self-attention и MLP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. В предоставленной карточке не приведены оценки качества объединённой версии или сведения о конкретных языках; характеристики базовой модели не гарантируют аналогичное качество после слияния.

zephyr-7b-sft-full — диалоговая модель генерации текста, дообученная командой HuggingFaceH4 на mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием набора HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Это плотная авторегрессионная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для общения и генерации ответов по текстовым запросам. В карточке приведено значение loss 0,9353 на оценочном наборе. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит дополнительных сведений о целевых сценариях, языковом охвате или известных ограничениях.

MaziyarPanahi/zephyr-7b-sft-full-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или специальных ограничений применимости.

ZeproSolar-2x7B — разговорная языковая модель Ionio-ai, созданная с помощью MergeKit путём объединения HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha и NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7. Это модель семейства Mixtral с архитектурой MoE, предназначенная для генерации текста в диалогах и работе в роли помощника. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, виртуальных помощников и создания текстового контента. Карточка отмечает риск смещений в ответах и возможность генерации вводящего в заблуждение или вредоносного контента. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Zero-Mistral-24B — текстовая большая языковая модель, разработанная ZeroAgency.ru и дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503. В отличие от базовой модели, в этой версии удалены возможности работы с изображениями. Модель рассчитана прежде всего на русский и английский языки; для обучения использовались Big Russian Dataset и собственный набор данных Shkolkovo.online. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, математические задачи и рассуждения. По данным карточки, она сохраняет контекст до 128 тысяч токенов и имеет 23,4 млрд параметров. Доступны веса Safetensors и варианты GGUF, включая BF16, F16 и квантованные версии. Для запуска описана поддержка Transformers, vLLM и llama.cpp. Лицензия — MIT. Разработчики отмечают хорошие математические навыки и некоторые способности к рассуждению; результаты тестов приведены в карточке. Карточка не содержит подробных сведений о характерных ошибках или систематических ограничениях качества.

Zero-Mistral-Small — дообученная методом SFT модель ZeroAgency на основе mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Она предназначена для диалогов и следования инструкциям, с дополнительной адаптацией прежде всего к русскому и английскому языкам на датасете Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; доступны веса Safetensors, а в карточке также перечислены варианты LoRA и GGUF с разной точностью. Модель подходит для развёртывания чат-ассистента, ответов на вопросы, генерации текста и русскоязычных задач на рассуждение. В README приведены результаты нескольких русскоязычных бенчмарков, но они не гарантируют качество на конкретных запросах. Для запуска автор рекомендует vLLM или Transformers; README указывает ориентировочную потребность базовой модели в 55 ГБ видеопамяти для BF16/FP16, а для запуска этой модели на GPU в примере — более 60 ГБ. Лицензия — MIT.

ZEUS 8B V13 — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная T145 слиянием нескольких моделей методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции; её можно применять для продолжения текста и ведения беседы. Карточка приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval и BBH, но не описывает конкретные языки или специализированные предметные области. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 3.1.

ZEUS 8B V13 — диалоговая языковая модель, созданная T145 слиянием моделей методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая 78,78% на IFEval и 31,78% на BBH. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. Количественных гарантий качества для конкретных сценариев карточка не даёт; результаты тестов не заменяют проверку на целевых задачах.

T145/ZEUS-8B-V17-abliterated-V2 — слитая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли Llama-3.1-SuperNova-Lite, Dark-Planet-SpinFire-Uncensored, SauerkrautLM, Lexi-Uncensored и Storm. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и имеет контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и продолжение текста. Карточка также указывает интерфейс для вызова инструментов. В README модель названа abliterated, однако подробностей о методе или эффекте этой обработки не приведено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS 8B V22 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединении также участвовали Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SuperNova-Lite и Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Поддерживает контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Для использования модели требуется соблюдать лицензию llama3.1. Подробности о языках и качестве на конкретных задачах в доступной карточке не приведены.

ZEUS-8B-V6 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория T145 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в объединение также вошли Llama-VARCO-8B-Instruct, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. В README нет сведений о целевых языках и подробных ограничениях качества, поэтому их нельзя достоверно определить по имеющимся материалам.

Ziya-Writing-LLaMa-13B-v1 — языковая модель IDEA-CCNL из серии Ziya, созданная на архитектуре LLaMA с 12,9 млрд параметров. Это инструкционно дообученная модель, усиленная для задач письма; в обучении использовались данные по письму, общие инструкции и обучение с обратной связью от людей (RM и PPO). Модель предназначена для подготовки официальных отчётов, выступлений, писем, рекламных и творческих текстов, а также ответов на разнообразные инструкции. В карточке заявлена поддержка английского и китайского языков. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста — 2048 токенов. Авторы сообщают об улучшении качества письма по результатам сравнительной оценки, однако оценивание проводилось на 100 инструкциях, а качество текста субъективно. Лицензия репозитория — GPL-3.0, при этом README отдельно предупреждает, что из-за ограничений лицензии исходных весов LLaMA модель нельзя использовать коммерчески и необходимо соблюдать политику LLaMA.

Модель ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_3iters_bs256_531lr_iter_1 — дообученная версия Mistral-7B-SFT-beta, созданная на основе датасетов updated и original. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных не указаны специализация по предметной области или дополнительные возможности сверх генерации текста и чата. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это дообученная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и дообучена на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с применением DPO. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Карточка указывает лицензию MIT. README не содержит сведений об оценке качества и подробных ограничениях модели.

Это диалоговая языковая модель Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель дообучена на основе ShenaoZ/0.0001_withdpo_4iters_bs256_5551lr_iter_1 на наборах данных updated и original; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в диалоговом режиме. Она принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — MIT. В карточке нет подробных сведений об оценке качества или конкретных ограничениях.

Это диалоговая модель генерации текста семейства Mistral, дообученная автором репозитория на ShenaoZ/0.0005_betadpoinit_4iters_bs256_5551lr_iter_2 с использованием обновлённого и исходного датасетов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев текстовой генерации. В метаданных указаны DPO и разговорный формат; README не приводит описания обучения, оценки качества или специальных областей применения. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Модель ShenaoZhang/0.001_2iters_bs256_nodpo_full6w_iter_1 — дообученная версия Mistral-7B-SFT-Beta с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения. В карточке указано обучение на обновлённом и исходном наборах данных; подробности о данных и оценке не приведены. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Модель ShenaoZ/0.001_ablation_6iters_iter_3 — дообученная версия ShenaoZ/0.001_ablation_6iters_iter_2, созданная на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализацию, результаты оценки или конкретные ограничения модели. Репозиторий использует формат safetensors, а лицензия — MIT.

0.001_idpo_iter_1 — дообученная модель Mistral, созданная на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обученная на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Размер контекста составляет до 32 768 токенов. Модель можно применять для ведения диалога и генерации текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит сведений об оценке качества и дополнительных ограничениях применения.

Чат-модель для генерации текста, созданная дообучением модели ShenaoZhang/0.001_zephyr_5551_4iters_bs256_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Модель распространяется по лицензии MIT. README не содержит сведений об оценке качества, рекомендуемых сценариях применения или специальных ограничениях.

Fischerboot/12-test — языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Fischerboot/11-test. Репозиторий содержит модель в формате safetensors; размер — 4,7 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Карточка README указывает, что при объединении использовалась одна исходная модель Fischerboot/11-test с разными диапазонами слоёв. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Fischerboot/13-test — текстовая генеративная модель семейства Llama, созданная Fischerboot с помощью mergekit. В карточке указано слияние методом SLERP на основе Fischerboot/12-test; архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 4,5 млрд параметров. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на диалоговое использование. Модель подходит для генерации текста и ведения диалога. Контекст составляет до 8192 токенов. Данные не подтверждают поддержку конкретных естественных языков или специализированных предметных областей. Лицензия в предоставленной информации не указана.

Модель joannetai520/16_bit_model_trymoredata1 — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Её разработал joannetai520; при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст до 131 072 токенов и язык en. Веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README указывает на дообучение от репозитория с тем же идентификатором, поэтому отдельную исходную базовую модель установить нельзя.

Fischerboot/18-test — плотная языковая модель семейства Llama на 3,4 млрд параметров для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием слоёв модели Fischerboot/17-test методом SLERP с помощью mergekit; в метаданных базовая модель обозначена как дообученная версия Fischerboot/17-test. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, формат safetensors и контекст до 8192 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста. Карточка не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых языках. Условия лицензии в доступных данных не описаны.

1PARAMMYL-8B-ModelStock — языковая чат-модель, созданная объединением моделей методом Model Stock с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, DreadPoor/Heart_Stolen-8B-Model_Stock и Dampfinchen/Llama-3.1-8B-Ultra-Instruct; базовой моделью заявлена arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Метаданные описывают плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Указанное в метаданных нативное контекстное окно — 131072 токена; файлы представлены в формате safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 26,02, IFEval 53,71 и BBH 31,80. Метаданные указывают английский язык базовой модели. README не сообщает лицензию, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

35b-beta-long-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели 35b-beta-long, опубликованный и квантованный bartowski на основе оригинальной модели CausalLM/35b-beta-long с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста в локальных средах, включая диалоговые сценарии, следование инструкциям, математические задачи, программирование и работу с текстами на основе обучающих наборов Guanaco, MetaMathQA, WizardLM, ShareGPT, Wikipedia и других. Модель поддерживает текстовую модальность и заявленные языки английский, китайский, японский и немецкий. Размер исходной модели обозначен как 35B, однако размер контекста и точные архитектурные характеристики в README не указаны. Доступны варианты квантизации от IQ1 до Q8_0 с размером файлов примерно от 8,52 до 37,17 ГБ: более качественные варианты требуют больше памяти, а низкобитные экономят ресурсы за счёт снижения качества. Для Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S и ряда Q4-вариантов указано близкое к исходному качество или хороший компромисс между качеством и размером. Для работы требуется совместимое ПО, например llama.cpp, и достаточно оперативной или видеопамяти в зависимости от выбранной квантизации. Модель использует специальный chat prompt format с ролями system, user и assistant. Лицензия указана как GPL-3.0.

lilmeaty/5 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из предварительно обученных весов lilmeaty/4 методом passthrough. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 8,9 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена, формат весов — safetensors. Модель можно использовать для генерации продолжений текста и ведения диалога на основе текстовых запросов. Карточка не описывает специализированные области применения или языковую поддержку. Лицензия в предоставленных данных не указана.

sstoica12/acquisition_llama8bins_omnimath_confidence — текстовая генеративная модель, размещённая пользователем sstoica12 на Hugging Face. По метаданным она относится к семейству Llama, использует библиотеку Transformers и содержит около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии. Модель может применяться для диалоговых ответов, продолжения текста, подготовки черновиков и других задач генерации на основе текстового запроса. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать большие входные последовательности. README создан автоматически и не содержит сведений о разработчике, базовой модели, языках, данных обучения, результатах оценки или лицензии.

ishikaa/acquisition_student_original_omnimath_qwen14b — текстовая генеративная модель на базе архитектуры семейства Qwen2, опубликованная пользователем ishikaa. Модель доступна для работы через библиотеку Transformers и имеет около 14 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговых и других сценариях обработки текстовых запросов. По метаданным, она обучалась с применением supervised fine-tuning (SFT) и инструментов TRL, а также поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель может использоваться для продолжения текста, формирования ответов на запросы и интеграции в conversational-приложения. README не содержит сведений о разработчиках, исходной модели, языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки или специальных областях применения. Поэтому перед использованием необходимо самостоятельно проверить лицензионные условия и качество модели на целевых данных.