I.5Создание и редактирование текста

T3qm7xNeuralsirkrishna_NeuralsirkrishnaExperiment26 — объединённая языковая модель, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и 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. Карточка не приводит сведений о специализированной области применения или языках, поэтому модель описывается как общего назначения.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Alloyingotneoy — объединённая авторами Automerger модель семейства Mistral для генерации текста и диалогов. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; в карточке указана задача text-generation. Модель объединяет веса automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает конкретные специализации, набор языков или результаты оценки качества, поэтому её можно характеризовать как модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamExperiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

T3qm7xPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/T3QM7X и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Она основана на архитектуре Mistral с плотной декодерной моделью на 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса представлены в формате safetensors, при объединении использована точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели taide/TAIDE-LX-7B на Hugging Face совпадает с карточкой taide/TAIDE-LX-7B-Chat, поэтому описание составлено по ней. TAIDE-LX-7B-Chat — диалоговая языковая модель проекта TAIDE, разработанная для тайваньского языка и культурного контекста. Она основана на TAIDE-LX-7B, которая, в свою очередь, использует LLaMA 2 7B и предварительно обучена на традиционных китайских текстах; версия Chat дополнительно прошла настройку по инструкциям для офисных задач и многоходового диалога. В репозитории указаны 7 млрд параметров и контекст до 4K токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и помощи с повседневными офисными задачами: составления и редактирования текстов, писем и статей, автоматического суммирования, перевода между китайским и английским. Она усилена для традиционного китайского языка, включая тайваньскую лексику, культуру и местные реалии. Основной язык — традиционный китайский; в примерах также показаны ответы на английском и перевод между английским и китайским. Модель принимает текст и генерирует текст. Для загрузки токенизатора README рекомендует медленный режим (`use_fast=False`) и приводит шаблоны запросов для одиночного и многоходового диалога. Метаданные указывают формат safetensors и возможность чата. Лицензия обозначена как `other`; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты. Как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы; README не приводит количественной оценки качества.

HarimxChoi/WarpQuant-Qwen3.8-27B-R16E4H4-Text — текстовая версия Qwen3.8-27B, подготовленная с применением WarpQuant. Репозиторий содержит причинную языковую модель, токенизатор и шаблон чата; по метаданным это плотная архитектура семейства Qwen, предназначенная для генерации текста и диалогов. Указано 22,3 млрд параметров в метаданных и около 26,9 млрд текстовых параметров в README. Контекст — до 262 144 токенов. Ключи проекций квантованы до 3 бит с вращением Адамара и восстановлением отдельных слабых столбцов; эмбеддинги токенов и выходная голова используют групповой INT4. В первой публикации восстановленные тензоры хранятся в BF16 для запуска через Transformers, поэтому фактический размер файлов больше аналитического упакованного представления. README приводит результаты сравнений на языковых и тестовых наборах и сообщает о совпадении последних токенных логитов с исходной моделью на проверенном промпте. Модель рассчитана на текстовую генерацию, чат, рассуждения и задачи вроде ответов на вопросы и программирования. В отличие от исходной мультимодальной версии, в этой сборке отсутствуют модуль обработки изображений и слой MTP. Лицензия — Apache-2.0.

CultriX/Wernicke-7B-dpo — объединённая модель для генерации текста, опубликованная CultriX. В README указано, что она создана с помощью LazyMergekit из FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, CultriX/Wernicke-7B-v8 и vanillaOVO/supermario_v2; метаданные описывают архитектуру как Mistral с плотной causal language model на 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и работы с длинным контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README также содержит упоминание DPO-донастройки на датасете truthy-dpo поверх Wernicke-7B-v9, но метаданные классифицируют опубликованную модель как merge.

West-Hermes-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей Mistral-7B-v0.1, WestLake-7B-v2 и OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью метода DARE TIES и инструментария mergekit. В основе лежит плотная архитектура Mistral для авторегрессионной генерации текста. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценок на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

WizardLM-2 7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, разработанная командой WizardLM в Microsoft AI и дообученная на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием синтетической обучающей системы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения сложных инструкций, включая рассуждения, написание текстов, программирование, математические задачи и многоязычные запросы. Авторы позиционируют версию 7B как быструю модель, показывающую сильные результаты для своего размера; заявленные оценки основаны на MT-Bench и сравнении предпочтений людей. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка не приводит конкретный перечень поддерживаемых языков и не описывает отдельные механизмы вызова инструментов; качество ответов и результаты бенчмарков следует оценивать для целевых задач самостоятельно.

WizardLM-2 8x22B — большая языковая модель семейства Mixtral, разработанная командой WizardLM в Microsoft AI. Это диалоговая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), дообученная на базе mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1 с использованием синтетической обучающей системы. README указывает 141 млрд параметров; метаданные Hugging Face — 22B параметров. Указанный в метаданных контекст составляет 65 536 токенов. Модель предназначена для сложных диалогов, многоязычных запросов, рассуждений, написания текстов и кода, математических задач и сценариев с агентами. Для общения в README приведён шаблон системного промпта. Заявления о качестве основаны на оценках авторов, включая MT-Bench и сравнения предпочтений людей; они не гарантируют аналогичных результатов во всех задачах. Модель принимает текст и генерирует текст. README описывает поддержку нескольких языков, но не перечисляет их по отдельности. Лицензия — Apache 2.0.

YamshadowInex12_Experiment31Experiment29 — слитая текстовая модель семейства Mistral, разработанная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment31Experiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по входному запросу. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_ShadowCalme — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.

YamshadowInex12_ShadowYam — объединённая языковая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в задачах, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а длина контекста составляет до 32 768 токенов. Опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0.

YamshadowInex12_T3qm7xPercival_01 — объединённая модель Mistral для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qm7xPercival_01-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована по лицензии Apache 2.0.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralsirkrishnaShadow — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_PasticheInex12 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Она построена на архитектуре Mistral с плотной причинной языковой моделью на 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно применять для написания и продолжения текстов, а также для ответов в текстовом чате. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_T3qm7xStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и работает на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

YamT3qm7xp_OgnoShadow — объединённая методом SLERP модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/OgnoShadow-7B. По архитектуре это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

YamT3qm7xp_YamOgno — объединённая методом слияния модель семейства Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/YamOgno-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

Zen Pro — диалоговая языковая модель общего назначения, разработанная Hanzo AI и Zoo Labs Foundation на основе Qwen/Qwen3-8B. Это плотный авторегрессионный трансформер семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученный с обучением идентичности Hanzo, данными для агентных сценариев и abliteration. Модель предназначена для генерации текста, диалога, рассуждений и анализа; доступна через API Hanzo и в формате Transformers с весами safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык; базовая Qwen3-8B описана как многоязычная, но основным языком Zen Pro в карточке заявлен английский. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка отмечает, что чекпойнт архивирован и уступил место поколению zen5.

Aether-12b — языковая модель AIXON Lab, дообученная на основе Xclbr7/Arcanum-12b на наборе theprint/CleverBoi-Data-20k. Это плотная авторегрессионная Transformer-модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров; для дообучения использовались TRL SFTTrainer, оптимизатор AdamW, планировщик cosine decay и точность bfloat16. В карточке указано контекстное окно 1 024 000 токенов. Модель предназначена для работы в роли ассистента или чат-бота с заданной ролью. Разработчик заявляет улучшения в рассуждении, решении задач, письме, анализе и понимании контекста. Основной язык — английский; карточка также отмечает возможную поддержку других языков. Лицензия — Apache-2.0. Модель может наследовать предвзятости и ограничения базовой модели и обучающих данных; результаты стоит проверять, особенно при использовании для анализа и решения задач. Оценки Open LLM Leaderboard в карточке пока отсутствуют.

AiMaven-Merkaba-1.2 — объединённая языковая модель jefferylovely на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом слияния Slerp с помощью LazyMergekit на основе jefferylovely/AiMaven-Merkaba-1.1 и jefferylovely/Merkaba-Maven-0.8. Модель предназначена для генерации текста и работает с контекстом до 32 768 токенов. В карточке указаны формат safetensors и лицензия CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

airoboros-l2-70b-2.2.1 — экспериментальная языковая модель автора jondurbin, основанная на Llama 2 и дообученная на преимущественно синтетических данных Airoboros 2.2.1. Это обновлённая версия airoboros-l2-70b-2.2: в ней заново сгенерированы ответы для письма, добавлены более длинные контекстные блоки, удалены примеры ролевой игры, смягчена степень снятия ограничений и проведено четыре эпохи обучения. Модель предназначена для выполнения инструкций и генерации текста общего назначения, включая ответы на вопросы по заданному контексту, суммаризацию, написание текстов и помощь с кодом. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM примерно на 68,7 млрд параметров; поддерживает контекст до 4096 токенов. Карточка также описывает генерацию аргументов функций и планов выполнения, но для реального вызова инструментов требуется внешняя система. Для диалога используется текстовый формат с метками USER и ASSISTANT. В карточке указана лицензия Llama 2. Автор предупреждает, что квантование Q4_0 работает некорректно; также советует настроить остановку генерации на маркере USER, чтобы модель не продолжала диалог от имени собеседника.

airoboros-l2-70b-gpt4-1.4.1 — языковая модель семейства Llama 2, дообученная jondurbin на наборе airoboros-gpt4-1.4.1. Это плотная авторегрессионная модель с 68,7 млрд параметров для генерации текста. Её можно применять для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов; контекст составляет 4096 токенов. Модель представлена в формате PyTorch. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели и у базовой модели. README не описывает специальные ограничения или гарантии качества; характеристики унаследованы от Llama 2 и зависят от сценария применения.

AlloyingotneoyExperiment26-7B — объединённая Maxime Labonne модель генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она создана методом DARE-TIES из nlpguy/AlloyIngotNeoY и yam-peleg/Experiment26-7B; в метаданных базовой моделью также указана yam-peleg/Experiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, веса представлены в safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Доступные сведения не описывают отдельные специализированные сценарии или языки, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений применения.

AlloyingotneoyPercival_01-7B — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная Maxime Labonne методом SLERP из nlpguy/AlloyIngotNeoY и AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Apertus-70B-Instruct-2509 — многоязычная языковая модель Swiss AI Initiative для диалогов и генерации текста. Это дообученная версия Apertus-70B-2509 с архитектурой декодерного трансформера; в метаданных указано 97,7 млрд параметров и контекст до 65 536 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает более 1 800 языков и умеет использовать инструменты в агентных сценариях. Модель предназначена для ответов на вопросы, диалогов и других задач генерации текста, в том числе с длинным контекстом. Разработчики заявляют об открытых весах, данных и описании обучения, а также о соблюдении согласия владельцев данных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки, логические несоответствия и смещения. Фильтр для удаления персональных данных в комплект не входит; важные сведения следует проверять.

Apertus-8B-2509 — открытая языковая модель семейства Apertus, разработанная Swiss AI. Это плотный авторегрессионный трансформер-декодер с 10,3 млрд параметров, обученный с нуля на 15 трлн токенов и дообученный с учителем с последующим выравниванием. Модель предназначена для генерации текста, многоязычного общения и работы с длинным контекстом; поддерживает вызов инструментов. Контекстное окно — до 65 536 токенов. Карточка заявляет поддержку более 1 800 языков. Модель ориентирована на открытое и прозрачное применение: разработчики публикуют веса, данные и сведения о процессе обучения. Репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers; лицензия — Apache-2.0. Модель может генерировать фактически неточный или непоследовательный текст и отражать предвзятость обучающих данных. Фильтр для персональных данных в комплект не входит, поэтому важные ответы следует проверять, а выводы с персональными данными — обрабатывать с осторожностью.

RedHatAI/Apertus-8B-Instruct-2509-FP8-dynamic — инструкционная языковая модель, разработанная Red Hat на базе swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509. Она предназначена для генерации и преобразования текста, диалоговых приложений и других сценариев обработки естественного языка. Модель поддерживает более 1000 языков и рассчитана на работу с длинным контекстом, однако его максимальный размер в README не указан. Входом и выходом служит текст; архитектура обозначена как ApertusForCausalLM. Модель использует динамическое квантование весов и активаций линейных операторов трансформерных блоков в формате FP8. Это примерно вдвое уменьшает число битов на параметр, размер на диске и требования к GPU-памяти по сравнению с исходным представлением FP16, что упрощает развертывание. Модель валидирована с vLLM 0.11.2, Red Hat OpenShift AI 3.2 и Red Hat AI Inference Server 3.2.5; README также указывает поддержку развертывания через vLLM. К сильным сторонам относятся многоязычность, длинный контекст, открытые и полностью соответствующие требованиям источники обучающих данных, а также сниженные требования к ресурсам благодаря FP8-квантизации. Ограничения включают текстовую модальность, потенциальные особенности качества и совместимости, связанные с квантизацией, и отсутствие в предоставленных данных подробных бенчмарков, точного размера контекста и результатов по отдельным языкам. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.