I.5Создание и редактирование текста

Xenon-3 — разговорная модель для генерации текста, разработанная на основе Mistral-7B-v0.1 и дообученная на наборе Ultrafeedback с использованием методов из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций в формате Mistral: запросы заключаются в токены [INST] и [/INST]. В архитектуре используются Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; для диалогов доступен chat template через Transformers. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

VMware/xgen-7b-8k-open-instruct — языковая модель VMware с архитектурой LLaMA, дообученная для выполнения инструкций на основе SalesForce/xgen-7b-8k-base. Модель содержит 6,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; для токенизатора требуется библиотека tiktoken и параметр trust_remote_code=True. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и zero-shot рассуждений, в том числе на примерах из наборов Flan v2. Карточка описывает обучение на 140 тысячах инструкционных примеров, включая Open-instruct и подмножество задач COT. Указана лицензия CC BY 3.0; README заявляет возможность коммерческого использования.

Masterjp123/XOrcaSlimWin-13B — объединённая SLERP-модель на основе Xwin-Lm-13B, Xwin-math-13B, XwinCoder-13B и SlimOrca-13B. Она предназначена для генерации текста и сочетает возможности диалоговой модели, решения математических задач и работы с кодом. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указана поддержка английского языка. README предупреждает о возможных проблемах при использовании формата Alpaca. Метаданные указывают лицензию Llama 2. README также упоминает GGUF-квантизацию, хотя в доступных метаданных формат файлов указан как safetensors.

Yamshadowexperiment28M70.52-0.68-0.85-0.75-0.05-0.09-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория aaron-di на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в README показан запуск через Transformers с шаблоном чата. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специализацию, языковое покрытие или результаты оценки качества.

Yamshadowexperiment28M70.8-0.01-0.86-0.36-0.42-0.95-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, опубликованная пользователем aaron-di. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель можно запускать через Transformers, используя шаблон чата. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указано объединение моделей AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README содержит пример генерации, но не описывает результаты оценки качества или конкретные языковые специализации.

Yamshadowexperiment28M70.8-0.85-0.86-0.36-0.42-0.16-7B — объединённая плотная языковая модель семейства Mistral от автора репозитория aaron-di. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; карточка показывает использование chat template и запуск через Transformers. Модель объединяет AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Доступен формат safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества.

Aaron-di/Yamshadowexperiment28M70.81-0.36-0.63-1.0-0.79-0.74-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Карточка показывает использование через Transformers и chat template для генерации текста и диалога; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов в диалоговом формате. В метаданных указаны две объединённые базовые модели: AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельную специализацию по предметной области или конкретные оценки качества.

YamshadowInex12_Experiment24Experiment28 — слитая текстовая модель, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment24Experiment28-7B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специализированной области применения или дополнительных ограничениях качества.

YamshadowInex12_Experiment26Alloyingotneoy — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Alloyingotneoy-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые продолжения. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README подтверждает объединение двух базовых моделей, но не описывает их специализацию или результаты оценки качества.

YamshadowInex12_Experiment26Experiment24 — слитая текстовая модель, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Данных о специализации на конкретном языке или предметной области нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество, поведение при длинных запросах и ограничения слитой версии в карточке не описаны.

YamshadowInex12_Inex12Yamshadow — слитая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex12Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Подробные сведения о языковой специализации и качестве ответов в карточке не приводятся.

YamshadowInex12_YamM7 — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации продолжений и ответов. Контекст модели составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять в диалогах и при работе с длинными текстовыми запросами. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специальные навыки или гарантии качества; качество ответов следует проверять на целевых задачах.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_YamYam — объединённая автором модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamYam-7B; размер составляет 7,1 млрд параметров, а длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов по текстовому запросу. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведений о конкретных языках, специализации или сравнительных оценках качества.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment26Alloyingotneoy — объединённая модель для генерации текста, построенная на двух моделях Mistral: automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment26Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации ответов и продолжения текста по текстовому запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Сведений о языковой специализации и качестве на конкретных задачах в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment27Experiment28 — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога и продолжения текстовых запросов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает результаты оценки качества или специализированное назначение, поэтому возможности модели за пределами генерации текста не установлены.

YamshadowStrangemerges_32_T3qExperiment26 — объединённая модель, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель можно применять для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и дополнительных возможностях в доступных данных отсутствуют.

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF — это квантизированная GGUF-версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-6B-Chat, разработанной компанией 01-ai и подготовленной для публикации компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск через LlamaEdge. Для работы используется шаблон запросов ChatML, а заявленный размер контекста составляет 4096 токенов. Модель основана на архитектуре Yi и содержит около 6 миллиардов параметров. Она поддерживает текстовый ввод и вывод; сведения о конкретном наборе языков в README не указаны. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, с размером файлов примерно от 2,34 до 12,1 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с малой потерей качества. Более сильная квантизация уменьшает требования к памяти, но может заметно снизить качество. Модель подходит для локальных чат-приложений и сервисов генерации текста при использовании LlamaEdge версии 0.10.0 или новее. Ограничения включают контекст длиной 4096 токенов, возможную потерю качества у компактных вариантов квантизации и отсутствие в README подробных данных о производительности, языках и результатах оценки. Лицензия указана как yi-license; её текст доступен в файле LICENSE.

Yi-1.5-9B-Chat-GGUF — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-9B-Chat, разработанной 01.AI. Модель распространяется в формате GGUF для использования с llama.cpp; квантизацию выполнил bartowski с применением imatrix и набора данных Kalomaze. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая сценарии локального запуска при ограниченных ресурсах. В репозитории представлены варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, IQ4, Q3_K, IQ3, Q2 и IQ1 с размером файлов примерно от 2,01 до 9,38 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти; Q6_K, Q5_K и Q4_K обозначены как рекомендуемые, тогда как IQ1 и некоторые варианты с низким битрейтом имеют существенно более низкое качество. Поддерживаются текстовые диалоги с указанным форматом промпта. Сведения о точной архитектуре, языках и размере контекста в README не приведены. Лицензия — Apache-2.0. Для работы требуется совместимое программное обеспечение, например llama.cpp, а выбор конкретного файла зависит от доступной памяти и допустимого компромисса между качеством и размером модели.

Yi-1.5-9B-Chat-GGUF — квантизированная GGUF-версия чат-модели Yi-1.5-9B-Chat, разработанной 01-ai и подготовленной для квантизации компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая запуск в локальных приложениях и сервисах на базе LlamaEdge. Модель относится к архитектуре Yi и содержит около 9 миллиардов параметров. Она работает с текстом, использует шаблон запросов ChatML и поддерживает контекст размером до 4096 токенов. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16; размеры файлов составляют примерно от 3,35 до 17,7 ГБ. В README рекомендуются варианты Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S как сбалансированные по качеству и размеру. Ключевое преимущество модели — возможность локального запуска при существенно меньших требованиях к памяти по сравнению с полноразмерной версией, особенно при использовании низко- и среднебитных вариантов. При этом сильная квантизация может заметно снижать качество генерации, а варианты Q2_K и Q3_K имеют значительные потери качества. Языки, специальные возможности и результаты сравнительных тестов в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Yi 34B 200K DARE Merge v5 - GGUF — квантизированная версия языковой модели Yi, созданная на основе модели brucethemoose/Yi-34B-200K-DARE-merge-v5. Квантизацию и публикацию GGUF-файлов выполнил TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые графические интерфейсы и библиотеки. Модель имеет архитектуру Yi и размер 34 млрд параметров. Указан английский язык; поддерживаемая модальность — текст. Вариант поставляется в формате GGUFv2 с несколькими уровнями квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации. Для взаимодействия рекомендуется шаблон Orca-Vicuna с секциями SYSTEM, USER и ASSISTANT. README не указывает точный размер контекстного окна, поэтому заявленные 200K в названии нельзя однозначно трактовать как подтверждённый контекст модели. Сильные стороны модели — большой размер, наличие различных уровней квантизации и поддержка локального запуска на CPU и GPU через llama.cpp, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и другие совместимые инструменты. Ограничениями являются потребность в значительных вычислительных ресурсах для крупных вариантов квантизации, возможная потеря качества при более агрессивном сжатии и отсутствие подробных данных о качестве, обучающих данных и целевых бенчмарках. Лицензия обозначена как yi-license; условия следует уточнять в лицензии исходной модели Yi.

AIArchiveInfo/Yi-34B-Chat — побайтовая архивная копия Yi-34B-Chat, исходно разработанной компанией 01.AI и опубликованной под лицензией Apache-2.0. Согласно карточке, веса не обучались, не дообучались и не изменялись при копировании; лицензия оригинала продолжает действовать. Это диалоговая плотная языковая модель на архитектуре Transformer семейства Llama, содержащая 33,9 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста в формате чата. Она предназначена для общения, ответов на вопросы, понимания языка, рассуждений, здравого смысла и чтения с пониманием. В README модель описана как двуязычная, с упором на английский и китайский; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Карточка сообщает о сильных результатах Yi-34B-Chat в сравнительных оценках, но приведённые позиции относятся к данным 2024 года и не гарантируют качество для конкретных задач. Размер модели требует значительных вычислительных ресурсов; модель может ошибаться и не следует считать её ответы проверенными фактами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Yi-34B-Chat-GGUF — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi 34B Chat, разработанной компанией 01-ai и подготовленной в формате GGUF сообществом TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки. Модель имеет архитектуру Yi и размер 34 млрд параметров. Доступны варианты квантизации с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью работы и сохранением качества. Формат GGUF поддерживает запуск на CPU и GPU; среди совместимых инструментов указаны llama.cpp, text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, ctransformers, llama-cpp-python и другие. Для диалогов используется шаблон ChatML. Сильными сторонами модели являются большой размер, специализация на чат-сценариях и возможность локального запуска на широком спектре программных платформ. При этом README не содержит результатов бенчмарков, сведений о поддерживаемых языках и размере контекста, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить. Квантизация уменьшает требования к памяти, но конкретный вариант может влиять на качество и скорость работы. Модель распространяется по лицензии yi-license; подробные условия указаны в файле LICENSE.

cloudyu/Yi-34Bx2-MoE-60B — разговорная языковая модель на основе Yi, опубликованная cloudyu. Она использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE); в карточке указано 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском и китайском языках. Автор описывает её как MoE-вариант 2×34B, основанный на jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2 и SUSTech/SUS-Chat-34B. Для модели заявлен контекст до 200 000 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard со средним баллом 76,72, включая оценки по задачам рассуждения и commonsense. Модель распространяется в формате safetensors и под лицензией Apache-2.0. Её можно применять для диалогов и генерации текста; для развёртывания следует учитывать требования MoE-модели с большим числом параметров. Заявленные результаты бенчмарка не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах.

Larryvrh опубликовал версию Yi-6B-200K от 01.AI, преобразованную для совместимости с архитектурой Llama и удобства использования. Это плотная авторегрессионная языковая модель с примерно 5,8 млрд параметров и контекстом до 200 000 токенов, распространяемая в формате Safetensors. Она предназначена для генерации текста, включая ответы на вопросы, понимание длинных текстов, рассуждения, математику и задачи по коду; карточка описывает оценивание на наборах MMLU, CMMLU, C-Eval и других бенчмарках. Модель поддерживает китайский и английский языки. Лицензия — Apache-2.0. Результаты генерации могут быть ошибочными или проблематичными; в README также отмечено, что оценки бенчмарков зависят от промптов, постобработки и настроек декодирования.

AIArchiveInfo/Yi-6B-Chat — побитово идентичная архивная копия Yi-6B-Chat от 01.AI, созданная AIArchive 18 сентября 2026 года. Согласно README, веса не обучались и не изменялись при копировании; исходную модель обучила с нуля команда 01.AI. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Yi с архитектурой LlamaForCausalLM и 5,8 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме, с контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для двуязычного общения на китайском и английском языках, ответов на вопросы, понимания текста, чтения с извлечением сведений и рассуждений здравого смысла. Её можно использовать для локального чат-бота и генерации текста; README также описывает варианты запуска через Transformers и llama.cpp. Лицензия — Apache-2.0. Указанные в README сравнительные результаты относятся к другим размерам семейства Yi и не подтверждают показатели именно версии 6B.

Yi-Coder-9B-Chat-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия чат-модели Yi-Coder-9B-Chat, разработанной 01.AI. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp, исходная модель имела формат BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая сценарии локального запуска через совместимые с GGUF инструменты, такие как llama.cpp. Модель содержит около 9 миллиардов параметров и доступна в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и других вариантах квантизации. Для ряда низкоразрядных вариантов применена IMatrix, призванная сохранить качество при уменьшении размера модели. Размер файлов варьируется примерно от 3,35 ГБ для Q2_K до 17,66 ГБ для BF16/F16. README не сообщает архитектуру, поддерживаемые языки, размер контекста или наличие мультимодальных возможностей; по указанным данным модель является текстовой. Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, возможность подбора баланса между размером, требованиями к памяти и качеством, а также наличие IMatrix для некоторых вариантов. Ограничения включают возможное снижение качества у наиболее сильных вариантов квантизации и отсутствие в README подробных оценок производительности, языковой поддержки и требований к оборудованию. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

N8Programs Yukikai-Gemma-v0.3 — дообученная модель генерации текста на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров, основанная на unsloth/gemma-2-9b. Разработчик указывает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации и продолжения текста. В метаданных указан английский язык и контекстное окно 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает специализированные сценарии, результаты оценки качества или дополнительные возможности модели; её пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Zelus-8B-Model_Stock — диалоговая языковая модель, созданная DreadPoor с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве базовой использована FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-SFT, а в слияние вошли также модели семейства Llama 3.1 от Arcee, VAGOsolutions, Unsloth, Nous Research, Orenguteng и NeverSleep. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции и свободные запросы. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, библиотеку Transformers и возможность chat. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH; данных о языковой поддержке в карточке недостаточно, чтобы утверждать, какие языки модель поддерживает. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты в README ограничены приведёнными бенчмарками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях; поведение унаследовано от нескольких объединённых моделей.

Zenith-7B-dpo — чат-модель Xenon1, созданная дообучением Mistral-7B-v0.1 на датасете Ultrafeedback с применением техник из работы Self-Rewarding Language Models. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций в формате text-generation. Архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для общения используйте шаблон Mistral с маркерами [INST] и [/INST]; доступен chat template через apply_chat_template(). Модель принимает и генерирует текст, а в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

jeiku/zenithquantum — языковая чат-модель, полученная автором репозитория слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: FourOhFour/Zenith_4B и FourOhFour/QuantuMinx_4B. Она предназначена для генерации текста и диалогового ассистирования. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 3,9 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов; файлы опубликованы в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалогов и генерации текста. В метаданных QuantuMinx_4B описана как англоязычная модель общего ассистирования и ролевых диалогов, однако сведения о языках ZenithQuantum отдельно не приведены. Лицензия в доступных данных не указана.