I.5Создание и редактирование текста

Luminis-phi-4 — языковая модель, созданная объединением двух предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В состав объединения вошли bunnycore/Phi-4-Model-Stock-v4 и bunnycore/Phi-4-RR-Shoup; параметры модели представлены в формате safetensors, архитектура — плотная LlamaForCausalLM. Разработчик — suayptalha. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель содержит 14,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 16 384 токенов и рассчитана на английский язык. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает ограничения качества или безопасности; результаты тестов отражают лишь отдельные бенчмарки и не гарантируют качество в конкретных сценариях.

LuminRP-7B-128k-v0.3 — слитая языковая модель, разработанная Ppoyaa на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет LuminRP-7B-128k-v0.2, instruct-модель и ещё одну модель для ролевых диалогов; в репозитории доступны веса Safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям и ролевых диалогов. Автор сообщает, что она в целом показывает лучшие результаты в общих задачах, чем версия v0.2, но ролевые сценарии ещё не проверялись. Лицензия — Apache-2.0. Также упомянута отдельная GGUF-версия.

Luminum-v0.1-123B — объединённая языковая модель FluffyKaeloky на архитектуре MistralForCausalLM, созданная с помощью метода della_linear на основе Mistral Large Instruct 2407 с добавлением Lumimaid-v0.2-123B и Magnum-v2-123B. Модель содержит 122,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; автор сообщает об успешном тестировании длинных запросов свыше 32 тысяч токенов, обычно до 40–50 тысяч. Модель предназначена для диалогов, генерации текста и творческих описаний. По оценке автора, она сочетает возможности базовой Mistral Large, характерную лексику Lumimaid и описательность Magnum, сохраняя ответы менее многословными, чем Magnum. Используется шаблон Mistral [INST] ... [/INST]; заявлены интерфейс вызова инструментов и варианты файлов GGUF и EXL2. Модель может выдавать чрезмерно длинные ответы, если не ограничивать их длину. README не сообщает лицензию; условия использования следует сверить с карточкой и лицензиями компонентов слияния.

Luna_3B — объединённая языковая модель, созданная jeiku методом DARE TIES с помощью mergekit. В основу объединения положена jeiku/ToxicNoRobotsRosaHermesBoros_3B; также включены варианты StableLM, дообученные для инструкций, диалога и рассуждений. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она построена на архитектуре StableLM Epoch, содержит 2,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lunar-Nexus-12B — объединённая модель на 12,1 млрд параметров, созданная Vortex5 из трёх предварительно обученных языковых моделей с помощью mergekit и метода Karcher Mean. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста, в том числе чата, ролевых диалогов и творческого письма. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает контекстное окно 1 024 000 токенов и формат весов safetensors; токенизатор объединён из исходных моделей. В составе слияния — crestf411/MN-Slush, Vortex5/Moonlit-Shadow-12B и Vortex5/Moonviolet-12B. Данных о лицензии и языковом охвате в предоставленных источниках нет.

Luqwen4-4B — русскоязычная инструкционная текстовая модель, разработанная LLiserginov на основе Qwen3.5-4B-Base. Она дообучена методом LoRA/QLoRA и предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации художественных текстов и притч, решения задач по математике, физике, истории и аналитике, а также написания и объяснения программного кода. Модель также обучалась сценариям вызова инструментов, работе с API и файлами. Базовая модель содержит около 4 млрд параметров и использует гибридную архитектуру Qwen3.5 For Causal LM с Gated DeltaNet и Full Attention. Она включает 24 слоя, скрытую размерность 1024, словарь на 248 320 токенов и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Дообучающие данные охватывают русский и английский языки; значительная часть корпуса посвящена креативному письму, русским инструкциям, притчам, веб-разработке, Windows batch-скриптам, логическим и математическим задачам на внимательность. Указанная максимальная длина последовательности при обучении составляет 4096 токенов. Сильные стороны модели — ориентация на русский язык, выразительная генерация, работа с инструкциями, кодом, инструментами и задачами на пошаговое рассуждение. Ограничения включают небольшой по современным меркам размер, возможные ошибки в математике, коде и фактических ответах, а также отсутствие заявленных количественных результатов оценки. Модель распространяется на условиях лицензии Apache-2.0; после обучения LoRA-адаптер был объединён с базовой моделью в формате 16-bit.

jeiku/luxemaelstrom — языковая модель, созданная слиянием моделей FourOhFour/Luxe_4B и FourOhFour/Maelstrom_4B методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM размером 3,9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое использование. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для диалогового ассистента, ответов на запросы и ролевых бесед. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Дата публикации на Hugging Face — 1 октября 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

mergekit-community/LWM-14b-Text-Chat-1M — текстовая чат-модель семейства LLaMA, созданная сообществом с помощью mergekit. В README указано слияние методом DARE linear на основе LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M; в конфигурации одна и та же базовая модель перечислена дважды с весом 1.0. Метаданные указывают 6,6 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с длинным контекстом. Она принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указаны Transformers и формат safetensors. Язык и специализированная предметная область не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LwQ-10B-Instruct — инструкционно настроенная языковая модель prithivMLmods на архитектуре Llama 3.1, дообученная на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 10,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалога на нескольких языках; в карточке заявлено контекстное окно 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов и виртуальных помощников, следования инструкциям, математических и логических рассуждений, решения задач по контексту, а также создания и суммаризации текстов. По README, дообучение включало синтетические наборы для рассуждений; семейство Llama 3.1 описано как авторегрессионный трансформер, а инструкция — как настроенная с использованием SFT и RLHF. Доступна в формате safetensors для Transformers. Качество может различаться между языками; сложные рассуждения могут содержать ошибки, а неоднозначные запросы ухудшают ответы. Ограниченное контекстное окно, потребность в значительных вычислительных ресурсах и отсутствие доступа к актуальным данным ограничивают применение. Лицензия — Llama 3.1.

LwQ-Reasoner-10B — дообученная модель prithivMLmods для генерации текста и диалогов. Она основана на плотной авторегрессионной архитектуре Llama и обучена на синтетических наборах данных для рассуждений. Размер модели — 9,9 млрд параметров, контекстное окно — 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors, запуск предполагает библиотеку Transformers. Модель предназначена для многоязычных диалогов, следования инструкциям и решения задач, требующих математических рассуждений или использования заданного контекста. Её можно применять в чат-ботах, обучающих помощниках, для ответов на вопросы, составления сводок и генерации текстов. Карточка указывает лицензию Llama 3.1. Качество может различаться между языками; модель может ошибаться в узкоспециализированных темах и сложных многошаговых рассуждениях, а неоднозначные инструкции способны ухудшить результат. При работе с длинными материалами нужно учитывать ограничение контекста, а для запуска модели такого размера требуются значительные вычислительные ресурсы.

Карточка модели Smuggling1710/M1k4-7b на Hugging Face совпадает с карточкой Smuggling1710/An4-7Bv2.1, поэтому описание составлено по ней. An4-7Bv2.1 — языковая модель Smuggling1710 для генерации текста. Она дообучена на базе unsloth/mistral-7b-v0.2-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для сценариев генерации текста на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные задачи или дополнительные возможности модели.

M7Neuralsynthesis-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne методом автоматического слияния моделей. В конфигурации указаны liminerity/M7-7b и Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.3; применён метод dare_ties. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; указана лицензия Apache-2.0. README не приводит оценок качества, специальных областей применения или списка поддерживаемых языков.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная путём слияния двух моделей: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B. Она имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для сценариев генерации текста. В README не описаны специальные предметные области, языки, отдельные возможности чата или результаты оценки качества. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая модель генерации текста семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальную предметную область или отдельные языковые возможности, поэтому назначение следует считать общим. Качество, поведение при диалоге и языковое покрытие могут зависеть от исходных моделей слияния; сведений об их оценке в карточке нет.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26T3q — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26T3q-7B. В метаданных указаны архитектура Mistral, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы; описание базовой модели также указывает на применение для математических задач. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment29Pastiche — объединённая текстовая модель, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment29Pastiche-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специализация по языкам, обучение и отдельные ограничения качества.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, а карточка Hugging Face указывает задачу text-generation. Модель подходит для генерации продолжений и ответов в текстовом формате, а также для экспериментов с объединением языковых моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специализированной предметной области или языковых ограничениях.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_PasticheInex12 — объединённая автором модель на архитектуре Mistral для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/PasticheInex12-7B; модель содержит 7,1 млрд параметров и использует формат Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет языковую специализацию, обучающие данные или сравнительные преимущества модели.

M7Yamshadowexperiment28_Percival_01Yamshadow — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Percival_01Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не уточняет особенности обучения, целевые языки и ограничения качества, поэтому их нельзя определить по доступным сведениям.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_ShadowMeliodas — объединённая языковая модель, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/ShadowMeliodas-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она 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 описывает специальные предметные области или дополнительные возможности.

M7Yamshadowexperiment28_ShadowStrangemerges_32 — слитая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и диалогового применения. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/ShadowStrangemerges_32-7B. Поддерживаемая задача — text-generation; сведения о специальных предметных областях и языковой специализации не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_YamExperiment28 — слитая модель семейства Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Данные не уточняют её специализацию или целевые языки. Веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

Maba-v1-600M — причинная языковая модель семейства Maba, представленная AndrewThompson1233. Несмотря на название, модель содержит 752 млн параметров, из них 498 млн не относятся к эмбеддингам; она обучена примерно на 150 млрд токенов. Архитектура состоит из 24 слоёв: 18 слоёв линейной рекуррентной Gated DeltaNet-2 и 6 слоёв Grouped-Query Attention. Такая гибридная схема рассчитана на линейное масштабирование по длине контекста и сокращение памяти KV-кэша по сравнению с обычными трансформерами. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для задач с кодом, математикой и рассуждениями. В README приведены результаты тестирования на MMLU, GSM8K и ARC-Challenge; для этой версии двухпроходный режим инференса отключён из-за ошибки в параметре обучающего скрипта, поэтому указанные оценки относятся к обычному однопроходному инференсу. Метаданные указывают многоязычную поддержку, включая английский, русский, китайский и ряд европейских языков. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Macaroni-7b-Tied — языковая модель для генерации текста, созданная объединением нескольких моделей семейства Mistral методом TIES. В качестве базовой использована mistralai/Mistral-7B-v0.1; в слияние также вошли decruz07/kellemar-DPO-Orca-Distilled-7B-SLERP, mlabonne/NeuralMarcoro14-7B, fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и SanjiWatsuki/Lelantos-DPO-7B. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации англоязычного текста и может использоваться для диалога, ответов на вопросы и рассуждений в текстовом формате. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Как и другие языковые модели, она может выдавать фактические ошибки, галлюцинации и предвзятые либо неподходящие ответы. Результаты следует проверять, особенно в критичных сценариях; разработчик предоставляет модель без гарантий пригодности для конкретной задачи.

madwind-wizard-7B — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное grimjim с помощью mergekit и метода SLERP. Модель основана на Mistral 7B v0.2 и объединяет её 32K-контекст с возможностями Zephyr Beta и WizardLM 2; веса представлены в формате safetensors с точностью bfloat16. Размер модели — 7,1 млрд параметров, архитектура — плотная MistralForCausalLM, длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на запросы и других задач генерации на основе текстового ввода. Карточка предупреждает, что модель может генерировать проблемный текст из-за унаследованного поведения Zephyr Beta. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Edens-Gate/Magnum-Holland-Sus-Merge — слитая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic на основе Delta-Vector/Holland-4B-V1 с добавлением Delta-Vector/HollandV2R1, IntervitensInc/intv-mimi-sus и anthracite-org/magnum-v2-4b. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 3,9 млрд параметров; для работы с текстом заявлено контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: например, для составления ответов в чате и продолжения текстовых запросов. Веса опубликованы в формате Safetensors и рассчитаны на использование с библиотекой Transformers. Сведения о поддерживаемых языках, лицензии и специальных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Magnum-v2-123b — диалоговая языковая модель Anthracite, шестая версия в серии моделей, настроенных на воспроизведение качества прозы Claude 3 Sonnet и Opus. Это полноразмерное дообучение Mistral Large Instruct 2407 с архитектурой MistralForCausalLM и 122,2 млрд параметров; модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и связного текста, в том числе для творческого письма. Она использует формат инструкций Mistral и обучалась на данных Stheno, Kalo Opus Instruct и наборах Anthracite для письма и ответов без отказов. В карточке заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Модель может быть полезна для написания прозы и ведения диалогов; качество отдельных задач и языков в README не оценивается. Лицензия указана как «other», поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели Hugging Face.

anthracite-org/magnum-v2-12b-gguf — набор GGUF-квантованных версий языковой модели Magnum v2 12B, разработанной командой Anthracite. Модель дообучена на базе Mistral-Nemo-Base-2407 и ориентирована на высокое качество прозы, стремясь воспроизводить особенности Claude 3 Sonnet и Opus. Репозиторий содержит именно квантованные веса; оригинальные веса опубликованы отдельно. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая чат, написание и структурирование текстов. Она прошла instruct-тюнинг с использованием формата ChatML. В README заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Точный размер контекстного окна, перечень доступных вариантов квантования и их требования к ресурсам не указаны. К сильным сторонам относятся многоязычность, специализация на качестве прозы и возможность локального запуска через совместимые с GGUF инструменты. Ограничения включают отсутствие опубликованных в README количественных результатов тестирования, неполное описание характеристик квантованных вариантов и нераскрытые сведения о безопасности модели. Лицензия — Apache-2.0.

anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto-gguf — квантизированные в формате GGUF версии Magnum v2.5 KTO, разработанные и опубликованные Anthracite. Модель основана на anthracite-org/magnum-12b-v2 и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она дообучалась с использованием экспериментальной гибридной стратегии обучения с подкреплением KTO и DPOP, ориентированной на повышение качества ответов и следование инструкциям. Модель создана для воспроизведения качества прозы, характерного для Claude 3 Sonnet и Opus, и особенно подходит для чата, написания текстов и выполнения инструкций. Она обучена работать с форматом ChatML. В карточке указаны языки английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский. Размер базовой модели составляет 12 миллиардов параметров; точное окно контекста и перечень поддерживаемых модальностей не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся ориентация на высокое качество прозы, многоязычность и доступность квантизированных весов для запуска в совместимых средах. Ограничения связаны с экспериментальным характером версии, обучением на ограниченной части преимущественно инструкционных данных и возможной недостаточной обобщающей способностью; заявленные результаты безопасности также не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Magnum v3 34B GGUF — квантизированная версия языковой модели Anthracite, разработанная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель создана на основе Yi-1.5-34B-32K и дообучена с целью приблизить качество прозы к моделям Claude 3 Sonnet и Opus. В репозитории представлены веса в формате GGUF; исходные полноразмерные веса доступны отдельно. Модель предназначена для чат-сценариев, написания текстов, инструкций, художественной прозы и ролевого взаимодействия. Она поддерживает только текстовую модальность, рассчитана на английский язык и использует формат диалогов ChatML. Базовая модель относится к классу 34B, а исходная конфигурация Yi-1.5 заявляет контекст до 32K токенов, однако для данного GGUF конкретный поддерживаемый размер контекста в README явно не указан. К сильным сторонам относятся ориентация на высокое качество прозы, instruction tuning, поддержка длинного контекста базовой модели и наличие нескольких вариантов квантования GGUF для локального запуска. Ограничения включают зависимость качества и требований к ресурсам от выбранного варианта квантования, отсутствие заявленной мультиязычной или мультимодальной поддержки, а также отсутствие подробных результатов оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.