I.5Создание и редактирование текста

Weyaxi/CollectiveCognition-v1.1-Nebula-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния teknium/CollectiveCognition-v1.1-Mistral-7B и PulsarAI/Nebula-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и других задач с текстовыми инструкциями. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценки Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Command A+ — открытая мультимодальная модель Cohere и Cohere Labs для диалогов, агентных сценариев и задач, требующих рассуждений. Эта версия представлена в формате BF16; её архитектура — декодерный трансформер со sparse Mixture-of-Experts: 218 млрд параметров всего, из которых 25 млрд активны, 128 экспертов и 8 активных экспертов на токен. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст; поддерживает вызов внешних инструментов в диалоге. Модель рассчитана на многоязычные сценарии и обучение охватывает 48 языков, включая русский, английский, арабский, хинди, японский и китайский. Контекст составляет до 128 тысяч входных и 64 тысяч выходных токенов. Веса распространяются по лицензии Apache 2.0. Для запуска указаны Transformers с необходимыми изменениями из исходного репозитория либо vLLM версии 0.21.0 или выше; для корректного разбора ответов в vLLM требуется библиотека Cohere Melody. BF16-версия требует значительных GPU-ресурсов: в карточке приведены конфигурации от четырёх B200 или восьми H100.

Citaman/command-r-10-layer — языковая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit из двух перекрывающихся срезов слоёв модели Citaman/command-r-11-layer, объединённых методом SLERP. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре CohereForCausalLM и содержит 10,3 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 8192 токена. Веса опубликованы в формате safetensors и типе bfloat16. Метаданные не называют поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-24-layer — текстовая генеративная модель на архитектуре Cohere, созданная сообществом Citaman с помощью mergekit. Веса получены слиянием SLERP двух диапазонов слоёв модели Citaman/command-r-25-layer; в метаданных указано 21,8 млрд параметров и формат safetensors. Модель поддерживает контекст до 8192 токенов и интерфейсы диалога и вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая взаимодействие с инструментами. Метаданные не указывают поддерживаемые естественные языки или специализированную предметную область. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-26-layer — слитая методом SLERP языковая модель на архитектуре Cohere, созданная с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-27-layer. В карточке указано 23,5 млрд параметров, формат safetensors и контекстное окно 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Данных о поддерживаемых естественных языках нет, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Репозиторий использует лицензию, унаследованную от базовой модели, но сведения о её условиях в предоставленных данных отсутствуют.

Citaman/command-r-33-layer — языковая модель семейства Cohere, созданная автором репозитория с помощью слияния моделей через mergekit и метод SLERP. В конфигурации использована Citaman/command-r-34-layer с диапазонами слоёв [0, 33] и [1, 34]; результат предназначен для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 29,2 млрд параметров, построена на плотной архитектуре CohereForCausalLM и принимает контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-8-layer — созданная с помощью mergekit языковая модель на архитектуре CohereForCausalLM, полученная слиянием SLERP слоёв модели Citaman/command-r-9-layer. В репозитории указаны веса в формате safetensors и тип данных bfloat16; размер модели составляет 8,7 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специализированных областях применения отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Configurable-Janus-7B — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная vicgalle с помощью mergekit. В линейное слияние вошли vicgalle/Configurable-Mistral-7B и kaist-ai/janus-dpo-7b; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса представлены в формате Safetensors, точность слияния — float16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных нет сведений о специализации по языкам или прикладным областям. Модель распространяется по лицензии MIT.

CrystalMistral_7b_v.04 — диалоговая языковая модель, созданная Crystalcareai слиянием моделей CrystalMistral_7b_v.01 и CrystalMistral_7b_v.02 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов по запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках или специализированных областях применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaballas/Cyber20 — дообученная компанией Kaballas модель семейства Llama для генерации текста и диалогов. Она основана на Kaballas/Cyber18, содержит 7,5 млрд параметров и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и общения на английском языке; метаданные также указывают поддержку чатового интерфейса и интерфейса вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-12b — дообученная PocketDoc языковая модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров, созданная на базе mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407. Модель обучалась на более чем 50 специализированных датасетах и предназначена для диалогов, ролевых сценариев, совместного написания текстов, генерации кода, использования инструментов и сложных рассуждений. Версия 1.3.0 поддерживает десять языков: арабский, китайский, английский, французский, немецкий, хинди, японский, корейский, португальский и испанский. Основной язык — английский; на нём ожидается наилучшее качество. Карточка указывает контекст 32 768 токенов и возможность увеличить его до 131 072 токенов с ухудшенным извлечением информации. Для диалогов модель использует формат DanChat-2. Она распространяется под лицензией Apache-2.0.

Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b-GGUF — текстовая генеративная модель, опубликованная под идентификатором Mungert/Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b-GGUF. Она создана на базе Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 и представлена в формате GGUF; сборка выполнена с использованием llama.cpp. В README не указано имя отдельной организации-разработчика, однако модель связана с серией Dans и использует наборы данных PocketDoc и других авторов. Модель предназначена для универсальной генерации текста, ролевого общения, написания и редактирования историй, работы с инструкциями, математикой, рассуждениями, кодом, инструментами и специализированными темами, включая химию, биологию, климат, право, медицину и финансы. Заявлены английский, арабский, немецкий, французский, испанский, хинди, португальский, японский и корейский языки. Мультимодальность не заявлена, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Ключевая особенность — низкобитные варианты квантования IQ-DynamicGate с адаптивным распределением точности по слоям, ориентированные на снижение требований к памяти при сохранении качества. Такие варианты подходят для ограниченных по памяти GPU, CPU и периферийных устройств, но могут уступать более точным форматам по качеству. Приведённые в README результаты относятся к тестам Llama-3-8B, а не непосредственно к этой 24-миллиардной модели, поэтому их нельзя напрямую считать её характеристиками. Размер контекста для данной модели не указан. Лицензия — Apache-2.0.

DareBeagle-7B-v2 — языковая модель для генерации текста, созданная mlabonne путём слияния NeuralBeagle14-7B и NeuralDaredevil-7B методом slerp с помощью LazyMergekit. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса Safetensors в формате float16. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации текста — эти возможности также указаны для базовой NeuralBeagle14-7B. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Daredevil-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1, SamirGPT-v1, Slerp-CM-mist-dpo и Mistral-7B-Merge-14-v0.2. В репозитории указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и общих задач с языковой моделью. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специальные прикладные области в предоставленных данных не обозначены.

DBRX Instruct — большая языковая модель для генерации текста, разработанная Databricks. Представленная карточка содержит GGUF-квантизации модели dbrx-instruct с использованием importance matrix (imatrix), предназначенные для запуска через llama.cpp и совместимых инструментов. Модель основана на decoder-only Transformer и архитектуре fine-grained Mixture-of-Experts (MoE): всего 132 млрд параметров, из которых около 36 млрд активируются для каждого входа. Она использует 16 экспертов по 12 млрд параметров, выбирая 4 эксперта на токен, а также RoPE, GLU и grouped query attention (GQA). Модель обучена предсказывать следующий токен на 12 трлн токенов текста и кода; заявленная длина контекста — 32 768 токенов, число слоёв — 40. Токенизатор основан на GPT-4 tokenizer из репозитория tiktoken. Предусмотрен диалоговый шаблон с ролями system, user и assistant. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, написания материалов и работы с кодом. Квантизации позволяют уменьшить требования к памяти; например, вариант IQ4_XS имеет размер около 65,29 ГиБ, а в README приведены результаты perplexity на wiki.test. Ограничения включают значительные аппаратные требования из-за общего размера модели, зависимость от совместимой версии llama.cpp и чувствительность некоторых вариантов квантизации IQ3. Для запуска указан commit llama.cpp 4bd0f93e, а для работы на Metal может потребоваться дополнительное исправление. Лицензия указана как Databricks Open Model License; тип лицензии в карточке обозначен как other. Файлы квантизации опубликованы пользователем phymbert и предназначены также для тестирования imatrix-квантизации.

Это GGUF-квантизированная версия языковой модели cogito-v1-preview-qwen-32B, разработанной deepcogito и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и запуска локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на базе llama.cpp. Она может применяться для диалогов, написания и преобразования текста, а также других сценариев текстовой генерации, поддерживаемых базовой моделью. Модель содержит около 32 млрд параметров и доступна в вариантах от BF16 до различных уровней квантования Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ. Квантизация выполнена с использованием imatrix, что позволяет уменьшить требования к памяти при сохранении высокого качества; варианты Q6_K_L, Q6_K, Q5 и Q4 отмечены автором как рекомендуемые, а Q3 предназначены для систем с ограниченным объёмом RAM и дают более низкое качество. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, мультимодальные возможности и специализированные ограничения базовой модели. Для работы следует использовать формат prompt с маркерами ролей ChatML. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NVIDIA DeepSeek-R1-0528-NVFP4 — квантизованная FP4-версия языковой модели DeepSeek-R1-0528, разработанной DeepSeek и оптимизированной NVIDIA с помощью TensorRT Model Optimizer. Это авторегрессионная трансформерная модель семейства DeepSeek V3 с 37,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Длина контекста — до 163 840 токенов. Модель предназначена для текстовой генерации, диалогов, рассуждений и развертывания через TensorRT-LLM. Квантизация весов и активаций линейных слоёв до FP4 сокращает требования к диску и памяти GPU примерно в 1,6 раза; заявлена совместимость с архитектурой NVIDIA Blackwell. Для развёртывания в README указана конфигурация с восемью GPU B200. README отмечает, что модель не принадлежит NVIDIA и создана на основе сторонней модели DeepSeek. Лицензия — MIT; заявлено коммерческое и некоммерческое использование. Модель может выдавать неточные, нерелевантные или повторяющиеся ответы и воспроизводить токсичный язык и предвзятости из обучающих данных.

DeepSeek-V2-Lite-Chat — диалоговая языковая модель DeepSeek AI, дообученная методом SFT на основе семейства DeepSeek-V2-Lite. В карточке описана архитектура MoE с Multi-head Latent Attention (MLA): около 16 млрд параметров всего, из которых для каждого токена активируется 2,4 млрд; модель имеет 27 слоёв. Она предназначена для генерации текста в диалоге, продолжения текста и ответов на запросы. README приводит результаты на английских и китайских бенчмарках и указывает длину контекста 32 тыс. токенов; метаданные каталога указывают 163 840 токенов. Эти значения расходятся, поэтому фактическое доступное окно следует сверять с конфигурацией используемого чекпойнта и программной среды. MLA сжимает KV-кэш для более экономичного инференса, а разреженные MoE-слои активируют часть экспертов на каждом токене. README сообщает, что для инференса в BF16 требуется GPU с 40 ГБ памяти; также описаны запуск через Transformers и оптимизированный вариант с vLLM. В метаданных указан формат safetensors. Модель рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод; результаты бенчмарков охватывают английский и китайский, но это не задаёт полный перечень поддерживаемых языков. В метаданных лицензия обозначена как other, без конкретных условий в предоставленных данных. Перед использованием следует проверить лицензионные условия на странице репозитория.

mlx-community/DeepSeek-V3.2_bf16 — преобразованная в формат MLX версия DeepSeek-V3.2 от deepseek-ai, подготовленная сообществом mlx-community. Модель предназначена для генерации текста; её можно запускать с библиотекой mlx-lm на поддерживаемых MLX системах. Архитектура — DeepseekV32ForCausalLM; в метаданных указаны 37,6 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Репозиторий создан преобразованием исходной модели с помощью mlx-lm 0.28.4. Метаданные указывают лицензию MIT и формат safetensors с FP8. README не описывает специализированные сценарии, языковое покрытие или результаты оценки качества, поэтому модель следует рассматривать как универсальную генеративную языковую модель без подтверждённой отраслевой специализации.

sail-ing-north/DeepSeek-V3-rescaled — это версия языковой модели DeepSeek-V3, размещённая в формате safetensors FP8 и предназначенная для генерации текста и диалогового общения. В карточке указаны архитектура DeepSeek-V3 и 37,6 млрд параметров; исходная модель описана как Mixture-of-Experts с 671 млрд общих и примерно 37 млрд активных параметров на токен, использующая Multi-head Latent Attention и DeepSeekMoE. Метаданные указывают длину контекста 163 840 токенов. Модель подходит для диалогов, генерации и продолжения текста, ответов на вопросы, а также вызова инструментов через соответствующий интерфейс. В README описаны предобучение на 14,8 трлн токенов, последующая настройка с учителем и обучение с подкреплением, а также перенос навыков рассуждения из DeepSeek-R1. Эти сведения относятся к DeepSeek-V3 в целом; карточка не уточняет, как именно была получена версия rescaled. Репозиторий содержит веса FP8, что может снизить требования к памяти при выводе, однако запуск требует подходящей инфраструктуры для крупной модели. README перечисляет способы развертывания через SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM и vLLM. Лицензия в предоставленных данных не указана.

inferencerlabs/DeepSeek-V4-Flash-0731-MLX — вариант DeepSeek-V4-Flash-0731, опубликованный Inferencer Labs в формате MLX для запуска на совместимом оборудовании Apple. Это чат-модель генерации текста на архитектуре DeepSeek V4; в метаданных указано 10,7 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов. Карточка отмечает, что модель тестировалась в приложении Inferencer на M3 Ultra с 512 ГБ памяти и рекомендует совместимый спекулятивный декодер для повышения производительности. Модель подходит для диалоговой генерации и других задач, решаемых через генерацию текста. В карточке перечислен английский язык. README предупреждает, что ответы могут быть неточными или неуместными, и рекомендует проверять результаты перед использованием в важных решениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Deepthink-Llama-3-8B-Preview — диалоговая языковая модель PrithivMLmods, дообученная на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct с использованием Rethinking R1 Dataset Logits. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает с текстом. В карточке заявлены обучение с учителем и обучение с подкреплением на основе отзывов людей. Модель предназначена для диалогов и генерации текста с рассуждениями, пошаговыми объяснениями и структурированными ответами. Её можно применять для помощи в программировании, обучения, исследований, творческого письма, генерации JSON и таблиц, а также для чат-ботов и ассистентов. В README заявлена поддержка более 29 языков; метаданные карточки подтверждают английский и китайский. Лицензия — Llama 3. Ограничения включают возможные ошибки в вычислениях и логике, предвзятость, устаревшие сведения, ухудшение связности на длинном контексте и трудности с неоднозначными запросами; критичные результаты требуют проверки человеком.

Weyaxi/Dolphin2.1-OpenOrca-7B — текстовая генеративная модель Weyaxi, созданная слиянием TIES двух моделей: ehartford/dolphin-2.1-mistral-7b и Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca. Она предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Слияние объединяет веса Dolphin 2.1 Mistral 7B и Mistral 7B OpenOrca; в README приведены коэффициенты весов и плотности для каждой исходной модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Указанная лицензия — Apache-2.0. Доступны отдельные квантизированные версии GPTQ, GGUF и AWQ от TheBloke.

Это объединённая методом SLERP языковая модель MaziyarPanahi, созданная на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и dolphin-2.6-mistral-7b. Модель относится к семейству Mistral, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Репозиторий распространяется в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Доступные сведения не уточняют языковой охват и конкретные ограничения качества; поведение унаследовано от объединённых моделей.

Dolphin-5.1-7b — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и преобразования текста, а также для других задач, решаемых генеративной языковой моделью. В README не приведены отдельные результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или дополнительных фильтрах контента.

Dolphin X1 405B — диалоговая модель общего назначения, разработанная командой Dolphin на базе allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 403,7 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она сохраняет способности базовой модели следовать инструкциям и предназначена для диалогов и генерации текста; разработчики подчёркивают управляемость системным промптом и более низкий уровень отказов по сравнению с другими моделями этого класса. Модель рассчитана на развёртывание в собственных приложениях и инфраструктуре, где владелец задаёт системный промпт и правила поведения. В README приведены способы запуска через vLLM, Transformers и llama.cpp. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. README заявляет о снижении частоты отказов, поэтому модель может выдавать ответы на запросы, которые другие модели отклоняют; качество и поведение следует оценивать в целевом сценарии.

jaspionjader/dp-5-8b — объединённая языковая модель, созданная разработчиком jaspionjader из предварительно обученных моделей jaspionjader/dp-4-8b и jaspionjader/f-9-8b. Для слияния применён метод SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, принимает текст и выдаёт текст. Родная длина контекста составляет 8192 токена. Модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Карточка не сообщает специализированной предметной области или языкового профиля, поэтому её можно описать как модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Dream-v0-Instruct-7B — инструктивная версия языковой модели Dream 7B, разработанная Dream-org. Это плотная модель на 7,1 млрд параметров, построенная как диффузионная большая языковая модель. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель работает через библиотеку Transformers, веса доступны в формате safetensors, а контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов на основе текстовых запросов. Карточка не приводит сведения о поддерживаемых языках, обучающих данных или конкретных ограничениях качества. Лицензия Apache 2.0.

ECE-BBDSS — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная omarbacc. Она создана из paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста по запросу и использует архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; в метаданных указан Transformers и формат весов safetensors. README не уточняет отдельные сценарии применения или поддерживаемые языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ECE-FDF — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по запросу; доступный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Данные карточки не описывают её специализацию, поддерживаемые естественные языки или отдельные прикладные сценарии. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных источниках не указана.