I.5Создание и редактирование текста

Falcon3-10B-Instruct-abliterated-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Falcon3-10B-Instruct-abliterated, опубликованная в формате GGUF пользователем bartowski. Базовая модель разработана huihui-ai и относится к семейству Falcon3. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp, версии b4381, с использованием метода imatrix и специализированного набора данных. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных приложениях, совместимых с llama.cpp и форматом GGUF. Поддерживаются английский, французский, испанский и португальский языки. Архитектура, размер контекста, точные параметры исходной модели и поддержка модальностей, кроме текста, в README не указаны; по назначению это текстовая модель без заявленной обработки изображений или других типов данных. Для общения используется шаблон с ролями system, user и assistant. Доступны варианты от F16 размером 20,62 ГБ до компактных IQ3_M и Q3-разрядных сборок. Версии Q4–Q6 заявлены как обеспечивающие хорошее или очень высокое качество при меньшем потреблении памяти, а Q3-варианты рассчитаны на системы с ограниченным объёмом RAM, но имеют более низкое качество. Ограничения качества зависят от выбранного уровня квантизации, при этом конкретные результаты тестирования не приведены. Модель распространяется по лицензии Falcon LLM License; условия доступны по ссылке, указанной в карточке.

Falcon-H1-3B-Base — базовая языковая модель семейства Falcon-H1, разработанная TII (Technology Innovation Institute). Это плотная авторегрессионная модель с декодером, объединяющая архитектуры Transformer и Mamba; она предназначена для генерации текста и служит основой для дальнейшей адаптации под конкретные задачи. В README представлены результаты оценки на общих задачах и рассуждениях. Модель работает с текстом и поддерживает перечисленные в карточке языки, включая английский, русский, арабский, хинди, японский и китайский. Размер по метаданным — 2,2 млрд параметров, нативное контекстное окно — 131 072 токена. Для запуска указана поддержка Transformers, vLLM и форка llama.cpp. Лицензия — Falcon-LLM License; перед использованием следует проверить её условия для своего сценария.

Falkor-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и perlthoughts/Falkor-7b методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса SafeTensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав объединения и параметры слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках.

Модель zaddyzaddy/final-soro разработана zaddyzaddy как дообученная версия unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста. В метаданных указано окно контекста 8192 токена; модель опубликована в формате PyTorch и лицензирована по Apache-2.0. Модель подходит для генерации продолжений текста и других сценариев, сводящихся к текстовой генерации. Карточка сообщает об обучении с использованием Unsloth и TRL, но не описывает специализацию, обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому нельзя уверенно выделить более узкие сценарии применения.

Это дообученная языковая модель vampirehollie для генерации текста и диалогов. В основе — Llama 3.2 3B Instruct; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 3,2 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст, подходит для чат-ответов и генерации продолжений. В метаданных указано контекстное окно до 131 072 токенов и поддержка английского языка. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Fireball-Llama-3.11-8B-v1orpo — диалоговая языковая модель EpistemeAI для генерации ответов и ведения беседы. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit. Для запуска карточка рекомендует Transformers версии 4.43.0 или новее; модель также рассчитана на работу с исходной кодовой базой Llama. Модель подходит для разговорных приложений, генерации текста и интеграции с инструментами через интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. В карточке описана поддержка английского, французского, немецкого, хинди, итальянского, португальского, испанского и тайского языков; результаты на других языках могут быть ненадёжными. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед внедрением её следует проверять и настраивать под конкретный сценарий. Вызов инструментов требует безопасной интеграции со стороны разработчика. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Fireball-Llama-3.11-8B-v2r1orpo — диалоговая языковая модель EpistemeAI на архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров. Она дообучена на базе EpistemeAI/Fireball-Llama-3.11-8B-v1orpo с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста и ведения беседы; её можно подключать к интерфейсам вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её родной контекст составляет 131 072 токена, а в карточке указан английский язык. Файлы представлены в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Fireball-Llama-3.1-8B-Instruct-v1-16bit — языковая модель EpistemeAI для диалоговой генерации текста. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное нативное контекстное окно — 131 072 токена. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке не описаны специальные предметные области, дополнительные возможности или результаты оценки качества. Репозиторий использует лицензию Apache-2.0.

flammen10-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная FlammenAI слиянием двух моделей методом SLERP с помощью mergekit: nbeerbower/flammen9X-mistral-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Модель предназначена для генерации текста по запросам и может использоваться в диалоговых сценариях и для ответов на математические вопросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекстное окно до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Вторая исходная модель описана как DPO-дообученная на математических данных Mistral, что указывает на математическую составляющую слияния. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0.

flammen30-mistral-7B — плотная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная flammenai слиянием предобученных моделей через mergekit. Для объединения применён метод Model Stock: базой служила flammenai/flammen29-mistral-7B, вместе с ней в слияние вошли ещё семь моделей, включая варианты flammenai и Excalibur-7b-DPO. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, работает через Transformers, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке не указаны специальные предметные области или поддерживаемые языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результат слияния объединяет несколько чекпойнтов, однако README не приводит сравнительных оценок качества или подробных рекомендаций по применению; возможности и точность следует оценивать на целевых задачах.

flammen7-mistral-7B — плотная языковая модель для генерации текста, созданная flammenai слиянием предварительно обученных моделей через SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли nbeerbower/flammen6-mistral-7B и nbeerbower/flammen3X; веса опубликованы в формате safetensors и имеют точность bfloat16. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста. Карточка не уточняет языковую специализацию и сценарии применения, поэтому их нельзя конкретизировать. Лицензия — Apache-2.0.

Flammen-Kunoichi-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная nbeerbower с помощью mergekit и метода SLERP из nbeerbower/flammen4-mistral-7B и SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги и ответы на вопросы. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors и доступны по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Flora 7B — языковая модель ResplendentAI для генерации текста. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием jeiku/FloraBase и jeiku/Synthetic_Soul_1k_Mistral_128 методом linear с весом 1 и сохранённая в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая средний балл 74,26, HellaSwag и AI2 Reasoning Challenge. Модель подходит для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы на английском языке. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Для использования модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

FloraBase — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем jeiku. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из моделей SpecialEdition и Remix, используя SpecialEdition как базовую модель. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой сетью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. README и метаданные не уточняют языковую специализацию, качество на конкретных задачах или условия лицензирования.

jambroz/FNCARL-7b — диалоговая языковая модель, созданная автором репозитория методом слияния DARE TIES через mergekit. В качестве основы использована mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2; также объединены Nexusflow/Starling-LM-7B-beta, mlabonne/NeuralBeagle14-7B и CorticalStack/pastiche-crown-clown-7b-dare-dpo. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоге и ответы на инструкции. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения модели отдельно не описаны.

ForgottenMaid-12B — объединённая языковая модель на 12,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit и метода Arcee Fusion. За основу взята yamatazen/LoyalMaid-12B, также в объединение включена ReadyArt/Forgotten-Safeword-12B-v4.0; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса опубликованы в формате safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста составляет 1 024 000 токенов. Сведения о лицензии, целевых языках и специальных прикладных областях в предоставленных источниках отсутствуют.

jaspionjader/fr-17-8b — объединённая разговорная языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/fr-16-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-v38-8B. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения отсутствуют, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

fr-4-8b — разговорная языковая модель, созданная jaspionjader с помощью слияния SLERP двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/fr-3-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-v38-8B. Модель основана на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, для работы предусмотрена библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст составляет до 8192 токенов. В карточке не указаны специальные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому модель можно описать как разговорную общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

FrankenLlama-3-12B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. В конфигурации объединены два диапазона слоёв одной и той же модели Meta-Llama-3-8B-Instruct; метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение этой базовой модели. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ассистентских ответов. Она принимает текст и выдаёт текст, имеет 11 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Указана лицензия other; условия её использования следует сверить с карточкой модели и лицензией базовой модели.

FrankenMonarch-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit на основе mlabonne/NeuralMonarch-7B и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Конфигурация объединяет диапазоны слоёв двух моделей методом passthrough; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 10,6 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и следование инструкциям. Доступна в формате safetensors и использует лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

FranQwenStein-35B — языковая модель на архитектуре Qwen2, собранная Nisten методом evo-merge из Qwen2.5-32B-Instruct, Qwen2.5-32B-AGI и Qwen2.5-32B-Base. Она предназначена для диалогов и генерации текста с выполнением системных инструкций; в карточке также приведены результаты оценок на нескольких бенчмарках. Модель содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По README, слияние сохраняет защитные ограничения Qwen и усиливает следование системному промпту; автор сообщает о результате примерно на 1% выше Qwen2.5-72B-Instruct на GPQA Diamond Zero-Shot. Эти оценки приведены автором и не гарантируют аналогичного качества в других сценариях. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Это полноразмерное дообучение модели alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на обновлённом и исходном наборах данных; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель рассчитана на общение в чате и генерацию ответов по текстовым запросам, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README не приводит сведений о методике обучения, оценках качества или специальных ограничениях; фактические результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

FuseCyberMix-Qwen-2.5-7B-Instruct — объединённая инструктивная языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием FuseAI/FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct, Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS. Модель разработана автором репозитория bunnycore и построена на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров; доступна в формате safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая ответы на вопросы, написание и преобразование текста, код и структурированные ответы. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемые языки отдельно не указаны. Это слияние моделей, а не отдельное дообучение; README сообщает о линейном методе слияния, нормализация отключена, использована маска int8, выходной тип задан как bfloat16. Лицензия в предоставленных данных отсутствует. Качество и ограничения конкретного слияния не описаны; практическое качество ответов и корректность вызовов инструментов требуют проверки в целевом приложении.

FuseMix-3.2-3B — объединённая языковая модель, опубликованная bunnycore и созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе FuseAI/FuseChat-Llama-3.2-3B-Instruct и bunnycore/Llama-3.2-3B-General-lora_model. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров, рассчитанная на диалоговое взаимодействие и генерацию текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Она подходит для диалогов, ответов на инструкции и генерации текста; описание базовой FuseChat также указывает на задачи математики и программирования. Языковые возможности с достаточной определённостью не перечислены, поэтому конкретные языки не указаны. Данных о лицензии в предоставленной карточке нет.

FuseQwQen-7B — объединённая разговорная языковая модель от bunnycore на архитектуре Qwen2. Она создана методом линейного слияния нескольких моделей, включая FuseChat-Qwen-2.5-7B-Instruct, QwQ-LCoT-7B-Instruct, cybertron-v4-qw7B-UNAMGS и модель с адаптером Persona. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и генерации ответов, в том числе с опорой на инструкции и рассуждения. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, однако данных недостаточно, чтобы подтвердить конкретный уровень качества в отдельных сценариях. Использование предполагает библиотеку Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Fusion-7B-Quintessence — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав вошли NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO, NousResearch/Genstruct-7B и Weyaxi/Einstein-v4-7B. Архитектура — плотная Mistral с классом MistralForCausalLM; в репозитории указано 21,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает и выдаёт текст; метаданные отмечают возможность чата. В README указана лицензия на веса отдельно не приводится, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя. Слияние разных моделей может давать нестабильное качество на отдельных запросах.

djuna/G2-Noranum-27B — это объединённая с помощью SLERP модель генерации текста на базе Gemma 2, созданная из anthracite-org/magnum-v3-27b-kto и mergekit-community/GutenBerg_Nyxora_magnum-v4-27b. Модель содержит 27,6 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям. Её можно использовать для ответов на вопросы, продолжения прозы и ведения беседы. Веса опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Сведений о лицензии в предоставленных данных нет.

GaMS-27B-Instruct — разговорная языковая модель, разработанная исследовательской группой факультета компьютерных наук и информатики Люблянского университета. Это версия GaMS-27B, дообученная методом SFT; семейство GaMS основано на Gemma 2 и продолжительно обучалось на словенских, английских, хорватских, сербских и боснийских текстах. Модель имеет плотную архитектуру Gemma 2 с 27,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текстов, в первую очередь на словенском и английском языках; также поддерживаются хорватский, сербский и боснийский. Её можно применять для черновиков, суммаризации, ответов на вопросы и языковой практики. Лицензия — Gemma. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать предвзятость обучающих данных; модель может испытывать трудности с тонкими языковыми нюансами и сложными задачами. Для чувствительных сценариев следует проверять результаты и учитывать ограничения политики использования Gemma.

Ganymede-24B-F16 — дообученная языковая модель семейства Mistral, опубликованная slrrxx101. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 22 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель дообучена на unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не установлена.

bartowski/gemma-2-27b-it-GGUF — это набор GGUF-квантизаций инструкционно дообученной текстовой модели Google Gemma 2 27B IT, подготовленный bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы пользователя, при запуске через llama.cpp и совместимые инструменты. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальный размер контекста и дополнительные модальности, поэтому модель следует считать текстовой. Доступны варианты от F32 размером 108,91 ГБ до низкобитных Q2 и IQ2 размером около 9,40 ГБ. Квантизация выполнена с использованием imatrix; варианты Q6 и Q5 сохраняют очень высокое или высокое качество, а Q4 ориентированы на более экономное использование памяти. Низкобитные варианты требуют меньше ресурсов, но снижают качество и могут быть менее стабильными. Модель не поддерживает системный промпт; для диалогов необходимо использовать указанный в README формат ролей Gemma. Для доступа к исходной модели на Hugging Face требуется принять лицензию Google Gemma. README не содержит полного текста лицензии, поэтому перед использованием необходимо ознакомиться с её условиями и проверить их применимость к конкретному сценарию.