I.5Создание и редактирование текста

EVA-Meissa-big-pro-v2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором win10 с помощью mergekit и метода passthrough. В слияние включена win10/EVA-Meissa-mini-pro-v2; метаданные также указывают её как базовую модель и описывают связь как дообучение. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 21,1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно до 65 536 токенов. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

EVA-Meissa-mini-pro-v2 — слитая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе win10/EVA-Meissa-mini-pro с включением shuttleai/shuttle-3-mini. Это плотная 14-миллиардная модель семейства Qwen2 для диалогов и генерации текста; поддерживает контекст до 65 536 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, следования инструкциям, рассуждений и генерации текста, включая код. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EVA-Qwen2.5-72B-v0.2-GGUF — это GGUF-квантизированная версия текстовой генеративной модели EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, подготовленная пользователем bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Базовая модель указана как EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2; её основой является Qwen2.5-72B. Модель ориентирована на генерацию текста, следование инструкциям, написание различных материалов и ролевые сценарии. В обучающих данных использовались наборы для instruction-following, письма, roleplay и синтетической генерации, включая материалы на базе Opus, Sonnet 3.5, ChatGPT-4o и Dolphin. Модель доступна в нескольких вариантах квантования от Q8_0 до Q2_K и IQ-квантов, с размером файлов примерно от 27 до 77 ГБ. Более высокие варианты сохраняют лучшее качество, а низкобитные требуют меньше оперативной памяти, но могут заметно уступать по качеству. Для запуска рекомендуется использовать LM Studio или совместимый с GGUF движок на базе llama.cpp. В README не указаны точная архитектура, размер контекста, поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Лицензия обозначена как Qwen; в качестве официального документа приведена лицензия Qwen2.5-72B-Instruct. Условия конкретного использования необходимо проверять по указанному лицензионному тексту. Основные ограничения связаны с большими требованиями к памяти и снижением качества при использовании низких уровней квантования; вариант Q4_K_M описан как оптимальный по размеру для большинства сценариев, а Q6_K и Q5 считаются высококачественными рекомендуемыми вариантами.

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct — двуязычная генеративная языковая модель LG AI Research с 7,8 млрд параметров, прошедшая предварительное обучение и настройку на выполнение инструкций. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и корейском языках. Для обучения использовались 8 трлн отобранных токенов, а настройка включала обучение на примерах и оптимизацию по предпочтениям (SFT и DPO). Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. Разработчик сообщает о конкурентных результатах на ряде англоязычных и корейских бенчмарков среди моделей близкого размера. Для работы рекомендуется Transformers версии 4.41 или новее; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия указана как other, а в README отмечено, что условия лицензии были пересмотрены. Модель может выдавать некорректные, предвзятые или устаревшие ответы, а также неподходящий контент. Результаты основаны на закономерностях обучающих данных и могут содержать фактические и языковые ошибки.

EXAONE 3.5 7.8B Instruct — двуязычная генеративная языковая модель, разработанная LG AI Research и настроенная следовать инструкциям. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста на английском и корейском языках. Модель построена на плотной архитектуре ExaoneForCausalLM, содержит 7,4 млрд параметров по метаданным и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны 32 слоя и групповое внимание с 32 Q-головами и 8 KV-головами. Модель рассчитана на повседневные сценарии использования языковой модели и обработку длинного контекста. Доступна в формате safetensors для Transformers; для семейства также упомянуты варианты AWQ и GGUF в отдельных репозиториях. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия следует проверить в лицензии репозитория. Возможны фактические ошибки, устаревшие сведения, предвзятые или неподходящие ответы.

EXAONE-4.0-32B-AWQ — квантованная версия языковой модели EXAONE 4.0, разработанная LG AI Research. Это авторегрессионная модель для генерации текста, поддерживающая обычный режим работы и режим рассуждений, а также агентное использование с вызовом инструментов. Модель предназначена для диалоговых систем, решения сложных задач, генерации и обработки текста и сценариев, требующих многошагового рассуждения. Модель содержит 30,95 млрд параметров без учёта эмбеддингов, 64 слоя и использует архитектуру GQA с 40 attention heads и 8 KV heads. Для 32B-версии применяется гибридное внимание: локальное sliding-window attention и глобальное full attention в соотношении 3:1, а также архитектурный подход QK-Reorder-Norm. Контекстное окно составляет 131 072 токена, размер словаря — 102 400. Поддерживаются английский, корейский и испанский языки. Версия AWQ использует 4-битное группавое weight-only квантование W4A16g128, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью. Сильные стороны модели — сочетание общего режима генерации и reasoning mode, поддержка многоязычных сценариев, длинного контекста и tool calling. Ограничения включают необходимость корректной настройки параметров sampling в режиме рассуждений, а также потенциальные потери качества, связанные с 4-битным квантованием. Модель распространяется по лицензии EXAONE; в карточке указано обозначение лицензии other и ссылка на файл LICENSE.

Experiment24Yam-7B — автоматически объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne из yam-peleg/Experiment24-7B и mayacinka/yam-jom-7B. Она основана на архитектуре Mistral с плотной архитектурой причинного языкового моделирования и содержит 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Для объединения применён метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации текста на входе в виде текста. Карточка не описывает специализированные области применения или языковую специализацию. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Experiment28 — объединённая методом SLERP модель для генерации текста, созданная на основе двух моделей Mistral: automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Она предназначена для запросов и сценариев, где требуется генерация текста; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Inex12 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Inex12-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; размер контекстного окна составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Yam — объединённая модель, созданная из automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель подходит для генерации ответов, продолжения текста и диалоговых сценариев. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специальной предметной области или языковой специализации отсутствуют.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment28Yam — объединённая модель, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель общего назначения. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров. Длина контекста составляет до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или языках в карточке нет.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment29Multi_verse_model — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Условия лицензии — Apache 2.0. Специализированные области применения и отдельные ограничения в карточке не описаны.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая автором карточки модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а окно контекста составляет 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 специализированных областях применения или конкретных языках, поэтому модель можно описать только как универсальную генеративную языковую модель.

Experiment26Neuralsirkrishna_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель Mistral, созданная путём слияния automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и формат Safetensors; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях.

Experiment26Neuralsirkrishna_OgnoShadow — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, где требуется языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной предметной области или поддерживаемых языках в карточке нет.

Experiment26Neuralsirkrishna_ShadowCalme — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены.

Experiment26Neuralsirkrishna_Strangemerges_32Ogno — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных предметных областях или языковой специализации, поэтому её можно описать как модель общего назначения.

Experiment26Neuralsirkrishna_YamMulti_verse_model — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специальные возможности или целевые области применения, поэтому модель следует рассматривать как инструмент общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment26T3qm7xp_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26T3qm7xp-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не описывает специализированные сценарии, обучение, языки или дополнительные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Весовые файлы опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Experiment26T3qm7xp_Strangemerges_32Experiment28 — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная под именем MaziyarPanahi. Она объединяет automerger/Experiment26T3qm7xp-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B и предназначена для генерации текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или дополнительные возможности.

Experiment26Yam_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения текста на основе запроса. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yam_Experiment26Pastiche — объединённая авторами репозитория MaziyarPanahi модель для генерации текста. Она объединяет модели automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment26Pastiche-7B. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; метаданные указывают на библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_Experiment27Experiment29 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная из automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. В карточке не приведены сведения о специализации по языкам или прикладным областям. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yam_Experiment27Pastiche — объединённая текстовая модель, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе с использованием длинного контекста до 32 768 токенов. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Веса представлены в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализацию по предметным областям или дополнительные ограничения.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или языки.

Experiment26Yam_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral. Она создана путём слияния automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_Multi_verse_modelYam — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Multi_verse_modelYam-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель можно применять для продолжения текста, черновиков и ответов на текстовые запросы. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам или областям. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment24Shadow — объединённая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment26Strangemerges_30 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_30-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных областях применения, поддерживаемых языках или результатах оценки качества.