I.5Создание и редактирование текста

MisGemma-7B — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit из EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом slerp. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Размер контекста — до 32 768 токенов. Модель можно применять для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории веса сохранены в формате safetensors; указана лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Mistral-10.7B-v0.2 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, созданная методом Depth-Up Scaling на основе alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. Веса подготовлены с помощью mergekit и метода passthrough: к слоям исходной модели добавлен повторный диапазон слоёв, увеличивший глубину модели. Размер модели — 10,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для дальнейшего дообучения или использования как замена Mistral-7B-v0.2 в сценариях генерации текста. Её можно применять для диалога, написания и продолжения текстов, а также для прототипирования языковых приложений. Карточка не приводит отдельной оценки качества и не перечисляет поддерживаемые языки. Лицензия — Apache-2.0.

chargoddard/mistral-11b-slimorca — текстовая генеративная модель, созданная Chargoddard дообучением на двух эпохах датасета Open-Orca/SlimOrca. Она использует формат запросов Mistral Instruct и предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям. Модель основана на варианте рецепта Mistral 11B: до обучения добавленные слои были настроены так, чтобы выход совпадал с Mistral 7B. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты нескольких тестов, но они не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral-11B-SynthIAirOmniMix — текстовая языковая модель, созданная автором репозитория путём слияния моделей SynthIA-7B-v1.5, Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus, CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B и airoboros-mistral2.2-7b с помощью mergekit. Репозиторий содержит веса fp16 в формате safetensors; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в формате диалога. Автор приводит результаты собственных оценок и Open LLM Leaderboard, но они не гарантируют качество на других задачах. В README рекомендован шаблон с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT; также отмечено, что модели в слиянии используют не полностью одинаковые форматы промптов, поэтому формат запроса может влиять на результат. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

MergeFuel/Mistral-11B-v0.2 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом passthrough из слоёв alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf. В конфигурации используются диапазоны слоёв [0, 24] и [8, 32]; итоговый репозиторий содержит около 10,6 млрд параметров в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и работает через библиотеку Transformers; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. README не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества, поэтому поведение и надёжность на конкретных сценариях по этим данным определить нельзя. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Sacralet/mistral-7B — диалоговая instruction-модель на базе Mistral-7B, представленная как улучшенная instruct-версия Mistral-7B-Instruct-v0.1. Архитектура — плотный трансформер MistralForCausalLM с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Для инструкций используется формат [INST]…[/INST], доступный также через шаблон чата Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README описывает её как демонстрацию возможностей дообучения базовой модели и отмечает отсутствие механизмов модерации. Языковая поддержка отдельно не перечислена.

AlSamCur123/mistral-7b2ContinuedFine — дообученная AlSamCur123 разговорная языковая модель на архитектуре Mistral. Она предназначена для генерации текста в диалоге и интерфейса вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов; в карточке указан английский язык. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Модель основана на unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область или конкретные преимущества и ограничения качества.

mncai/mistral-7b-dpo-v5 — языковая модель MindsAndCompany на базе Mistral, прошедшая настройку для следования инструкциям и оптимизацию предпочтений методом DPO. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев; в примере карточки задан вопрос на корейском языке, однако метаданные указывают английский как язык карточки. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно применять для ответов на вопросы, ведения диалога и создания текстовых функций для бизнес-продуктов, включая чат-боты и помощники. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного описания ограничений.

Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.3-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-v0.3 и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Модель сочетает базовую и инструктивную версии и предназначена для дальнейшего дообучения или объединения, а также для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; указана лицензия Apache-2.0. В метаданных и README не приведены отдельные сведения о языковом охвате и ограничениях качества.

Jan-HQ Mistral-7B-Instruct-v0.2-SLERP — языковая модель Jan на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная слиянием методом SLERP базовой модели с Marcoroni-7B-v3 и go-bruins-v2. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. В карточке указаны шаблоны ChatML и Alpaca, а запуск предлагается через Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. Метаданные указывают английский язык и возможность chat. README описывает проект как тест слияния моделей; результатов оценки в карточке нет. Доступна по лицензии Apache-2.0.

wang7776/Mistral-7B-Instruct-v0.2-sparsity-10 — разреженная версия инструктивной языковой модели Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная методом Wanda с целевой разреженностью 10% без дообучения или обновления весов. Базовая модель разработана Mistral AI; в карточке перечислены участники команды Mistral AI. Это плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалогового общения. В README указан формат запросов с маркерами [INST] и [/INST]; метаданные отмечают поддержку чата. Модель опубликована в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README предупреждает, что у базовой инструктивной модели нет механизмов модерации; качество и поведение разреженной версии отдельно не описаны.

unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit — 4-битная квантованная версия Mistral-7B-Instruct-v0.3, опубликованная в экосистеме Unsloth и предназначенная для использования через Transformers. Модель ориентирована на выполнение инструкций и диалоговые сценарии, включая conversational-формат ShareGPT, а также на генерацию и продолжение текста. Модель основана на Mistral-7B-Instruct-v0.3 и содержит около 7 миллиардов параметров; суффикс bnb-4bit указывает на 4-битное представление с использованием BitsAndBytes. В карточке указана поддержка английского языка и библиотеки Transformers. Снижение точности представления уменьшает требования к памяти и может облегчать локальный запуск и дообучение, однако README не содержит точных требований к оборудованию, значения контекстного окна, результатов тестирования или сведений о других модальностях. Модель подходит для чат-ботов, ассистентов, генерации текста и экспериментов с дообучением. Возможные ограничения связаны с английской языковой специализацией и компромиссом между экономией памяти и качеством, характерным для квантованных моделей. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Mistral-7B-Instruct-v0.3, разработанной Mistral AI и опубликованной в каталоге RedHatAI. Модель предназначена для генерации текста и выполнения задач по инструкциям, включая ответы на вопросы, рассуждения, решение математических задач и работу с типовыми тестовыми запросами. Она работает с текстовыми данными; сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не указаны. В модели применена весовая квантизация GPTQ до 4 бит с group_size=128. Указано, что квантизация обеспечивает восстановление 99,75% точности относительно неквантизированной версии. Средняя точность на наборе тестов Open LLM Leaderboard составляет 65,05%; приведены результаты для ARC, MMLU, HellaSwag, Winogrande, GSM8K и TruthfulQA. Сильными сторонами являются снижение требований к памяти и возможность оптимизированного инференса с использованием Marlin mixed-precision kernels в vLLM. К ограничениям относятся потенциальная потеря качества по сравнению с полной точностью и отсутствие в README подробностей о фактических требованиях к оборудованию, языках и контексте. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README также указывает готовность к использованию в vLLM в качестве сервера инференса.

llmat/Mistral-7B-Instruct-v0.3-NVFP4 — квантизированная версия инструкционной модели Mistral-7B-Instruct-v0.3, разработанной Mistral AI. Версия NVFP4 создана с использованием llmcompressor и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через chat-шаблоны и развёртывание с помощью vLLM. Модель содержит 7 миллиардов параметров и использует квантизацию NVFP4 для линейных слоёв; слой lm_head не квантизирован. При калибровке использовались 512 образцов с максимальной длиной последовательности 2048 токенов. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Для обслуживания доступны vLLM и OpenAI-совместимый серверный интерфейс. Ключевое преимущество модели — уменьшенный формат представления, потенциально удобный для эффективного развёртывания, при сохранении назначения исходной инструкционной модели. Ограничения связаны с влиянием низкобитной квантизации на качество и с тем, что сведения о фактическом контекстном окне и результатах оценки производительности в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral 7B Magnite Finetuned — языковая модель Waadarsh, дообученная на основе Mistral-7B-v0.1. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения на английском языке. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на использование с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache License 2.0. Для загрузки модели требуется Transformers версии 4.34.0 или новее.

mistral-7b-neuralhermes-2.5-dpo — разговорная модель семейства Mistral, созданная CorticalStack дообучением teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом DPO на наборе Intel/orca_dpo_pairs. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы; метаданные также отмечают возможность общения в формате чата. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны параметры LoRA: r=16, alpha=16 и dropout=0,05. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные области применения или подтверждённые языки.

Mistral-7B-OpenOrca-Guanaco-accu16 — языковая модель, опубликованная Minds And Company и основанная на Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия по шаблону Llama Prompt Template. При обучении использовались наборы данных в стилях Orca и Alpaca. Модель подходит для создания чат-ботов, генерации ответов и выполнения текстовых инструкций на английском языке. В метаданных указан контекст длиной до 32 768 токенов; репозиторий использует формат PyTorch и библиотеку Transformers. Карточка модели указывает лицензию Llama 2. Проверки проводились на английском языке и не охватывают все сценарии. Ответы могут быть неточными, предвзятыми или нежелательными, поэтому перед применением в конкретном продукте модель следует проверить и настроить с учётом его требований.

Mistral-7B-Uncensored — разговорная текстовая модель на базе архитектуры Mistral 7B с примерно 7 миллиардами параметров. Согласно карточке, её разработчик и сопровождающий — luvGPT; модель создана посредством дообучения, ориентированного на выполнение инструкций. Указанный язык — английский, основная модальность — текст. Репозиторий содержит квантованную версию для локального запуска. Модель предназначена для диалоговых сценариев, следования инструкциям, творческого письма, открытого обсуждения, помощи с кодом и техническими объяснениями. Она ориентирована на локальное и автономное использование, включая приватные или изолированные среды, исследование prompt engineering и alignment, а также эксперименты с пользовательской настройкой поведения. Поддерживается формат диалога с ролями system, user и assistant; заявлена стабильная работа в продолжительных разговорах и выполнение многошаговых задач. К сильным сторонам относятся компактный для локального развертывания размер, пригодность для квантованных и CPU-ориентированных сред, гибкость и сниженный уровень автоматической фильтрации. Ограничение модели заключается в отсутствии встроенного защитного фильтра: ответственность за применение и управление рисками возлагается на оператора. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Mistral-7B-v0.1 — предварительно обученная генеративная языковая модель команды Mistral AI с плотной архитектурой Transformer и примерно 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации продолжения текста и служит базовой моделью для дальнейшей адаптации под конкретные задачи. Модель использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор Byte-fallback BPE. Родной контекст составляет 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык; модель доступна в форматах PyTorch и safetensors и рассчитана на работу с библиотекой Transformers. По заявлению разработчиков, на проверенных ими бенчмарках модель превосходила Llama 2 13B. Это базовая модель без механизмов модерации, поэтому сгенерированный текст может быть нежелательным или небезопасным. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7B-v0.1-ties — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением весов mistralai/Mistral-7B-v0.1 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью mergekit и метода TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров, сохранена в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста; базовое окно контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов, опирающихся на возможности объединённых моделей. В README указаны параметры слияния: плотность 0,5, вес второй модели 0,3 и тип данных float16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Конкретные гарантии качества и подробные результаты оценки в карточке не приведены.

MaziyarPanahi опубликовал Mistral-7B-v0.2 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке это базовая предобученная модель; упомянутая в README версия Instruct является отдельной моделью, дообученной на её основе. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где нужно продолжать заданный текст или формировать ответы по текстовому запросу. Контекстное окно составляет 32 768 токенов; в версии v0.2 также изменён параметр RoPE theta и отсутствует Sliding-Window Attention. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает языковой состав обучения и конкретные показатели качества, поэтому пригодность для отдельных языков и задач следует оценивать на собственных данных.

unsloth/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit — 4-битная версия модели Mistral-7B-v0.3, подготовленная Unsloth на базе модели mistralai/Mistral-7B-v0.3. Это текстовая языковая модель примерно с 7 млрд параметров, предназначенная для использования и дообучения через библиотеку Transformers. В карточке указано, что модель ориентирована на английский язык. Модель подходит для генерации и продолжения текста, диалоговых сценариев при использовании соответствующего шаблона данных, а также для последующего fine-tuning на собственных наборах данных. Ключевая особенность данной версии — 4-битное представление в формате bitsandbytes, снижающее требования к памяти и удобное для запуска и дообучения на ограниченных GPU-ресурсах. В README также заявлена поддержка сценариев экспорта в GGUF и vLLM после дообучения, но подробные характеристики контекстного окна и архитектуры не приведены. Преимуществами являются компактное 4-битное представление, совместимость с экосистемой Transformers и возможность эффективного дообучения с помощью инструментов Unsloth. Ограничения включают отсутствие заявленной мультимодальности, отсутствие сведений о специализированной instruction-настройке именно этой версии, а также неполные данные о производительности и контекстном окне. Лицензия модели указана как Apache-2.0.

Minbyul/mistral-7b-wo-kqa_golden-iter-sft-step1 — дообученная модель генерации текста на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Она создана с использованием набора HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft; в README приведено значение loss 1,1981 на наборе оценки. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. README не уточняет специализацию, целевую аудиторию или результаты на конкретных прикладных задачах, поэтому её можно описать только как дообученную языковую модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Модель Minbyul/mistral-7b-wo-kqa_silver_wogold-sft — дообученная на датасете HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft языковая модель семейства Mistral, разработанная на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в сценариях, где нужен текстовый языковой интерфейс. Карточка сообщает о результате Loss 0,8699 на оценочном наборе, но не описывает протокол оценки и конкретные целевые сценарии. Указана лицензия Apache-2.0.

KakaoL0L/mistral_CVetOFFRElast_16bit — дообученная языковая модель KakaoL0L на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; модель принимает текст и генерирует текст, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель может служить основой для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Специализированная область применения и ограничения качества в описании модели не приведены.

MistralDpoPearl-7b-slerp — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit объединением louisbrulenaudet/Pearl-7B-slerp и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и ответы на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, объединённые в bf16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценки качества или подробные сведения о языковом покрытии, поэтому пригодность для конкретного языка и специализированных задач следует оценивать отдельно.

Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-C — объединённая модель генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP. В объединение вошли anthracite-org/magnum-v4-22b и Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Mixture-B; базовой моделью в конфигурации указана anthracite-org/magnum-v4-22b. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и доступна через Transformers. Базовая модель ориентирована на диалоги, следование инструкциям и связную прозу на английском языке; репозиторий также помечен как conversational и указывает интерфейс для вызова инструментов. Используются веса safetensors в формате bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/Mistral-magnum_X_Cydonia-v1.3-M — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409; в объединение также вошли модели Magnum, Cydonia, SeminalRP, Gutenberg-Doppel и abliterate-версия Mistral Small Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 22 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; её можно применять для написания и продолжения прозы, ролевых диалогов и ответов на запросы. В карточке заявлены интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. Модель работает с текстом; конкретный перечень поддерживаемых естественных языков в источниках не приводится. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия и специальные ограничения использования в предоставленных данных не указаны, поэтому условия следует проверить в карточке модели и у базовых моделей перед внедрением. Поскольку это объединение нескольких моделей, поведение и качество могут зависеть от формулировки запроса; независимые оценки качества в карточке не приведены.

pbevan11/Mistral-Nemo-MCAI-SFT — многоязычная чат-модель, разработанная pbevan11 путём дообучения Mistral-Nemo-Base-2407 с помощью supervised fine-tuning. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров; заявленное максимальное контекстное окно составляет 1 024 000 токенов. Для обучения использованы multilingual-constitutional-preference-pairs и ultrafeedback_binarized_multilingual; в карточке приведено значение loss 1,2052 на оценочной выборке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит подробностей о качестве на отдельных языках, протоколе оценки или практических ограничениях, поэтому результаты следует проверять на целевых задачах.

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Chat — разговорная языковая модель, опубликованная rasyosef и дообученная методом supervised fine-tuning на базе nvidia/Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base. Для настройки использовано 32 тысячи пар «инструкция — ответ» из набора teknium/OpenHermes-2.5. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с классом MistralForCausalLM, содержит 7,9 млрд параметров и принимает текстовые запросы в формате чата, генерируя текстовые ответы. Контекст — до 8192 токенов. Модель подходит для диалогового общения, ответов на вопросы, выполнения инструкций и генерации текста по запросу. В README приведены результаты оценки следования инструкциям IFEval: 45,83; также указаны результаты Open LLM Leaderboard. Эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в карточке модели.