I.5Создание и редактирование текста

Yuan2-2B-hf — плотная языковая модель с архитектурой YuanForCausalLM, разработанная IEIT System как часть семейства Yuan 2.0. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель насчитывает около 1,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для сценариев, где нужны понимание семантики, математические рассуждения, работа с кодом и знаниями. Разработчик предоставляет инструменты для дообучения и развёртывания инференса. Карточка приводит оценочные наборы GSM8K, AGIEval-GK-Math, HumanEval и TruthfulQA, но не содержит результатов именно для этой версии в доступной таблице. В README заявлена коммерческая возможность использования при соблюдении лицензии Yuan 2.0; код оригинального репозитория распространяется по Apache 2.0. Модель может выдавать неточные ответы и поддаваться вводящим в заблуждение инструкциям.

Zamba2-1.2B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra для генерации текста и ответов на инструкции. Она дообучена на базе Zyphra/Zamba2-1.2B с помощью SFT и DPO на наборах инструкций, диалогов, рассуждений, математики и предпочтений. Модель использует гибридную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с общими attention-блоками Transformer; в них применяются LoRA-проекции. В метаданных указаны 2,6 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат safetensors. Карточка отмечает низкую задержку генерации и меньший расход памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, а также приводит результаты тестов следования инструкциям и рассуждений. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и простых задач на рассуждение и математику. Для оптимизированного запуска рекомендуются ядра Mamba2; без них карточка предупреждает о более высокой задержке и расходе памяти. Лицензия — Apache-2.0.

Zamba2-2.7B-Instruct — разговорная модель Zyphra для следования инструкциям и генерации текста. Она получена дообучением Zamba2-2.7B: сначала SFT на наборах UltraChat 200k и Infinity-Instruct, затем DPO на UltraFeedback Binarized, Orca DPO Pairs и OpenHermesPreferences. Модель использует гибридную архитектуру Mamba2 и Transformer: слои Mamba2 чередуются с общими слоями внимания; также применяются LoRA-проекции общего MLP. В репозитории указано 5,7 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, ответов на вопросы, рассуждений и других общих текстовых задач, включая локальное использование на устройствах. Разработчик заявляет о высокой скорости генерации и меньших требованиях к памяти по сравнению с сопоставимыми Transformer-моделями. Для оптимизированного запуска нужны совместимые версии Transformers, mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер Mamba2 задержка и расход памяти заметно выше. В README также отмечена возможная неполная совместимость временной реализации с некоторыми фреймворками и инструментами. Лицензия — Apache-2.0.

Zamba2-7B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra, полученная дообучением Zamba2-7B на наборах инструкций и чатов. Она предназначена для генерации ответов, следования инструкциям и решения общих задач, включая рассуждения и математику. Модель использует гибридную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с разделяемыми слоями внимания Transformer. В README указан размер 7,36 млрд параметров, а метаданные каталога — 16,8 млрд; источники расходятся, поэтому точный размер не приводится. Базовый контекст — 4096 токенов; в README описано расширение до 16 тысяч токенов через настройку частоты RoPE. Модель принимает текст и генерирует текст. README заявляет высокую скорость генерации и меньшие требования к памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, однако оптимизированные ядра Mamba2 нужны для снижения задержки и расхода памяти. Поддерживаемые естественные языки в источниках не перечислены. Для запуска рекомендуется Transformers с зависимостями mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер ожидаются более высокая задержка и расход памяти. Лицензия — Apache-2.0.

Zebrafish-dare-7B — модель генерации текста на основе архитектуры Mistral, опубликованная пользователем mlabonne. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, сохранённая в формате safetensors. Модель получена слиянием моделей методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; метаданные каталога связывают её как производную с rwitz/experiment26-truthy-iter-0. Подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Данных о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения нет. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Zebrafish-slerp-7B — текстовая авторегрессионная модель семейства Mistral, созданная mlabonne с помощью LazyMergekit. Это объединение методом SLERP моделей liminerity/M7-7b и rwitz/experiment26-truthy-iter-0; конфигурация задаёт слияние слоёв внимания и MLP, а базовой моделью указана liminerity/M7-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В репозитории представлены веса Safetensors; метаданные указывают лицензию CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README и метаданные не сообщают специальных гарантий качества или результатов оценки.

Zelensky — экспериментальная командная модель V1, созданная автором nisten на основе семейства Qwen2.5. По карточке, модель обучали один проход с низкой скоростью обучения и многократно объединяли с тремя другими моделями; метаданные также указывают связь merge с Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct и другими вариантами Qwen2.5 и ChatWaifu. Это плотная причинно-языковая архитектура Qwen2 с 76,7 млрд параметров и контекстом до 98 304 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. В карточке упоминаются прогоны GPQA Diamond Zero-shot на LM Eval Harness, но результаты оценки не приведены. Указана лицензия MIT, а автор отдельно отмечает, что продолжает действовать лицензия Qwen.

zephyr-7b-spin-iter1-v0 — диалоговая языковая модель Argilla, дообученная на базе argilla/zephyr-7b-spin-iter0-v0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и продолжает серию SPIN: в README приведены результаты оценки, включая средний балл MT-Bench 6,603125. Модель поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Она распространяется по лицензии Apache 2.0. README не описывает конкретные сценарии применения или ограничения качества, поэтому приведённые результаты оценки не следует трактовать как гарантию для всех задач.

S4sch/zephyr-neural-chat-frankenmerge11b — языковая модель для генерации текста, созданная путём объединения слоёв HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и Intel/neural-chat-7b-v3-1 с помощью mergekit. В сборке чередуются диапазоны слоёв обеих моделей; указанный в метаданных размер — 11,3 млрд параметров, архитектура — плотная MistralForCausalLM, формат весов — safetensors. Модель поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового применения на основе объединённых моделей Zephyr и Neural Chat. В карточке не приведены отдельные оценки качества, описание поведения или перечень поддерживаемых языков. Лицензия — Apache-2.0.

ZephyrPaca-7B — объединённая языковая чат-модель на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit. В неё методом TIES объединены HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и mlabonne/Mistralpaca-7B; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса представлены в safetensors. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения пользовательских инструкций. Её можно применять для ответов на вопросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. Карточка не сообщает отдельные языковые ограничения; базовая модель Zephyr ориентирована на английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS-8B-V14 — объединённая модель для генерации текста и диалогов на базе семейства Llama 3.1. Согласно карточке, её создали методом DARE TIES, объединив unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с моделями Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и работает с контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты оценки на IFEval и BBH, однако подробные сравнительные данные и описание целевого поведения ограничены. Модель опубликована в формате safetensors; дата публикации — 30 декабря 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS 8B V2 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком T145 методом DARE TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, а также включены Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель имеет плотную архитектуру Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает диалоги и интерфейс вызова инструментов. Длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ролевого общения. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 30,07 и 80,29 на IFEval; эти результаты относятся к указанной версии оценки. Для запуска автор рекомендует параметры генерации, а также приводит рекомендацию по квантизации i1-Q4_K_M. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии и поддерживаемых естественных языках в предоставленных источниках отсутствуют.

ZEUS-8B-V20 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная автором репозитория T145 с помощью mergekit. В слиянии DARE TIES использованы unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct в качестве основы, а также Llama-3.1-Storm-8B, Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для диалогов и генерации текста; доступен интерфейс для вызова инструментов. Контекст — до 131 072 токенов. В README приведены результаты оценки, включая 79,56% на IFEval и 32,22% на BBH. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия и сведения о языковом охвате в предоставленных данных отсутствуют.

ZEUS-8B-V26 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли instruct- и reasoning-модели, включая HuatuoGPT-o1, Skywork-o1, Llama-3.1-Storm, SauerkrautLM и другие; базой в README названа unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 67,08% на IFEval и 32,25% на BBH; эти показатели относятся к указанной оценке и сами по себе не гарантируют качество в других сценариях. Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют. В README также не описаны специальные ограничения на применение.

ZEUS 8B V27 — языковая модель, созданная автором репозитория T145 слиянием нескольких моделей через mergekit и метод DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли модели Skywork, HuatuoGPT, SuperNova Lite, SauerkrautLM, Lexi Uncensored и Storm. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов по инструкциям. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Языки, на которых модель специально оптимизирована, в предоставленных данных не обозначены. Лицензия в предоставленной карточке и метаданных отсутствует, поэтому условия использования здесь определить нельзя.

ZEUS-8B-V7 — языковая модель семейства Llama 3.1, созданная объединением нескольких моделей методом DARE TIES. Автор стремился улучшить предыдущую версию ZEUS, повысив плотность слияния и включив менее ограниченную модель Llama 3.1. В качестве базовой использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также в слияние вошли LLAMA-3_8B_Unaligned_BETA, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и работает через Transformers. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. README приводит результаты оценивания, включая IFEval и BBH, но не сообщает языковой охват. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1. Показатели слияния и отдельные результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах; README не описывает систематические ограничения или языки, на которых модель проверена.

ZEUS-8B-V8 — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем T145 и созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также использованы SicariusSicariiStuff/LLAMA-3_8B_Unaligned_BETA, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B. Применён метод DARE TIES. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов; поддерживаются интерфейсы чата и вызова инструментов. В карточке приведены результаты оценивания, включая IFEval и BBH. Модель принимает текст и генерирует текст. README не уточняет языковой охват и не описывает детально ограничения качества. Лицензия — llama3.1.

Zrald-AI Qwen 3.8 27B zraldv1-ac — GGUF-релиз модели Qwen3.8-27B от Zrald, подготовленный для запуска через llama.cpp. В карточке указаны файл размером 17,08 GiB и профиль с приоритетом точности; заявлено сохранение 99,68% точности и минимальная рекомендуемая видеопамять 20 ГБ. README сообщает о физических замерах производительности на AMD Instinct MI300X, но эти показатели зависят от оборудования и конфигурации запуска. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, а метаданные также отмечают сценарии программирования и рассуждений. Базовая модель в каталоге описана как мультимодальная, способная анализировать изображения и видео, однако README этого релиза не подтверждает поддержку этих входов, поэтому здесь она не заявляется. Репозиторий содержит GGUF-файл, а метаданные указывают связь с Qwen/Qwen3.8-27B как с базовой моделью. Лицензия — Apache-2.0. Заявленные точность, скорость и требования к VRAM приведены автором релиза и не являются гарантией производительности на другом оборудовании.

ShenaoZ/0.0001_ablation_4iters_bs256_iter_2 — дообученная версия ShenaoZ/0.0001_ablation_4iters_bs256_iter_1, разработанная ShenaoZ. Это плотная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель дообучена на наборах данных updated и original. Лицензия — MIT. Подробные сведения о целевых сценариях, оценке качества и ограничениях в карточке не приведены.

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_5102lr_iter_1 — дообученная модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она основана на HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обучена на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая ответы на вопросы. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка не приводит оценки качества и подробностей о составе обучающих данных. Лицензия — MIT.

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_555lr_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_4iters_bs256_555lr_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; для контекста поддерживается до 32 768 токенов. В карточке Hugging Face указаны задача генерации текста и возможность чата. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач текстовой генерации. Она распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. README не приводит сведений о результатах оценки и конкретных ограничениях модели.

Модель ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_1 — дообученная авторами ShenaoZ версия HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указано обучение на обновлённом и исходном наборах данных, без подробностей об их составе и оценке качества. Модель распространяется по лицензии MIT.

Модель ShenaoZ/0.0005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_2 — чат-модель на архитектуре Mistral, дообученная на основе ShenaoZ/0.0005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_1 на наборах данных updated и original. Она предназначена для генерации текста в диалоге. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сведений о целевых сценариях, языках обучения, результатах оценки или известных ограничениях качества.

ShenaoZ/0.001_4iters_bs128_declr_nodpo_useresponse_iter_1 — дообученная компанией ShenaoZ модель HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на наборах данных updated и original. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. README не приводит подробностей о сценариях обучения и результатах оценки. Модель распространяется под лицензией MIT.

Это чат-модель для генерации текста, созданная дообучением ShenaoZhang/0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации текста и ведения диалога. Модель распространяется по лицензии MIT.

ShenaoZhang/0.001_5iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она продолжает обучение модели ShenaoZhang/0.001_5iters_bs256_nodpo_only4w_iter_1 на исходном и обновлённом наборах данных и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. Подробности о наборе данных, оценках качества и известных ограничениях в карточке не раскрыты.

Модель ShenaoZhang/0.001_5iters_bs256_nodpo_only4w_iter_3 — дообученная диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе ShenaoZhang/0.001_5iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 и обучена на обновлённом и исходном наборах данных. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия MIT разрешает использование на её условиях. В карточке нет подробных сведений об оценке качества и конкретных ограничениях, поэтому результаты для выбранной задачи следует проверять отдельно.

ShenaoZ/0.001_ablation_3iters_bs256_nodpo_iter_1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на базовой модели HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. По карточке, обучение проводилось на обновлённом и исходном наборах данных; подробности о них не приведены. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не указаны поддерживаемые языки, оценки качества или специальные ограничения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Это диалоговая модель генерации текста на базе Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель разработана как дообученная версия ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_nodpo_sample2_iter_2 и обучалась на наборах данных updated и original. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. В карточке не приведены подробности об оценке качества или ограничениях применения.

ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_sample2_iter_2 — диалоговая модель текстовой генерации, дообученная разработчиком ShenaoZ на базе ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_sample2_iter_1. Это плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая диалоговый сценарий. В README указано дообучение на наборах updated и original, но дополнительные сведения о назначении, данных и оценке не приведены. Модель распространяется по лицензии MIT.