I.5Создание и редактирование текста

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment24Inex12 — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием моделей automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны продолжение текста или ответы в свободной форме. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment24Shadow — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные прикладные области или дополнительные возможности.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment24Yam — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей: automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст поддерживает до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment26Neuralarjuna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и может использоваться в задачах, где нужен контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и распространяется в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или предметных областях нет.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Inex12 — слитая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения текста. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Inex12Neural — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста на основе текстового запроса; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специализацию по языкам или прикладным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Качество и конкретные возможности зависят от запроса и сценария применения.

NeuralsirkrishnaShadow_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны специализированные области применения или конкретные ограничения качества.

NeuralsirkrishnaShadow_PasticheInex12 — объединённая автором MaziyarPanahi модель для генерации текста и диалогов. Она основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель объединяет automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Модель принимает текст и выдаёт текст. Размер контекста составляет до 32 768 токенов, формат весов — safetensors. В карточке не указаны специализация по языкам и отдельные прикладные области. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_ShadowYam — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/ShadowYam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов по текстовым запросам. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. README не сообщает о специализации по языкам или прикладным областям.

NeuralsirkrishnaShadow_Strangemerges_32Alloyingotneoy — объединённая модель для генерации текста, созданная слиянием двух моделей Mistral: automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не описывает специализированные сценарии, языки или дополнительные возможности. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_T3qM7 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/T3qM7-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалога. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или языки модели.

NeuralsirkrishnaShadow_YamM7 — языковая модель, созданная слиянием моделей automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamM7-7B. Она предназначена для генерации текста и запускается как причинная модель Mistral с плотной архитектурой на 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Сведений о специализации, поддерживаемых языках или дополнительных возможностях в доступных источниках нет.

NeuralsirkrishnaShadow_YamPastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamPastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая продолжение запросов и диалоговых реплик. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Сведений о специализации по языкам и предметным областям в доступных данных нет.

NeuralsirkrishnaShadow_YamShadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamShadow-7B. Репозиторий подготовлен MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат SafeTensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Карточка не описывает специализированные сценарии, обучение на определённых данных или отдельные языковые возможности. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_YamStrangemerges_32 — объединённая текстовая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате Safetensors. Модель может использоваться для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Карточка не сообщает о специализации на конкретных языках или областях. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralSynthesis-7B-v0.3 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; в метаданных указан контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалога на основе текстовых запросов. Чекпойнт получен слиянием нескольких моделей методом model_stock, включая Mergerix-7b-v0.3, Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B, T3QM7, NeuralSynthesis-7B-v0.1, M7-7b и YamshadowExperiment28-7B. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковом охвате и специальные ограничения на сценарии использования.

NeuralsynthesisT3qm7-7B — слитая Maxime Labonne модель для генерации текста и диалогов. Она объединяет Kukedlc/NeuralSynthesis-7b-v0.4-slerp и nlpguy/T3QM7 методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralTrix-7B-dpo — языковая модель на 7,1 млрд параметров, опубликованная CultriX. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с контекстом до 32 768 токенов. Она создана слиянием моделей OmniBeagle-7B, MBX-7B-v3 и AiMaven-Prometheus методом DARE-TIES; в карточке также указано обучение DPO, но базовая модель для этого этапа не названа. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README называет результат NeuralTrix-7B-v1, тогда как идентификатор репозитория — NeuralTrix-7B-dpo.

NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-relaser на Hugging Face совпадает с карточкой Kquant03/NeuralTrix-7B-dpo-laser, поэтому описание составлено по ней. NeuralTrix-7B-dpo-laser — языковая модель от Kquant03, созданная объединением моделей mlabonne/OmniBeagle-7B, flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и AiMavenAi/AiMaven-Prometheus с помощью LazyMergekit и последующим обучением DPO. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она генерирует текст по текстовому запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. В конфигурации слияния также указан mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; DPO упоминается в карточке, но использованный набор данных не приведён. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

New-Dawn-Ultra-Llama-3-70B-32K-v1.0 — текстовая генеративная модель, созданная объединением предварительно обученных языковых моделей методом SLERP с помощью mergekit. В состав объединения вошли варианты New Dawn Ultra Llama 3 70B 32K v0.16 и v0.18. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для составления ответов, продолжения текста и ведения беседы в приложениях на базе Llama. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или поддерживаемых естественных языках. Весовые файлы представлены в формате safetensors; модель использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NexoNimbus-7B — объединённая модель разработчика abideen на базе Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и применения в качестве языковой модели общего назначения. Модель получена слиянием abideen/DareVox-7B и udkai/Garrulus методом SLERP; в конфигурации указан контекст до 32 768 токенов, а веса опубликованы в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard и TruthfulQA, но они не гарантируют качество для конкретного приложения. Модель принимает текст и генерирует текст; язык карточки — английский. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

next-8b-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия языковой модели next-8b, разработанной thelamapi и подготовленной квантизатором mradermacher. В README также указана поддержка со стороны nethype GmbH. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, аналитических и рассуждающих задач, а также многоязычного применения. Это текстовая Transformer-модель примерно на 8 млрд параметров, обученная и дообученная с использованием наборов данных для instruction tuning, reasoning, диалогов, программирования, медицинских и других специализированных текстовых сценариев. Заявлены языки: турецкий, английский, немецкий, испанский, французский, русский, китайский, японский и корейский. Мультимодальность и размер контекстного окна в README не указаны. Модель доступна в большом наборе GGUF-квантизаций размером примерно от 2,2 до 6,8 ГБ. Варианты различаются балансом между скоростью, требованиями к памяти и качеством; для общего использования рекомендован i1-Q4_K_M как быстрый вариант, а i1-Q4_K_S описан как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Более агрессивные квантизации имеют заметные ограничения качества, поэтому конкретный вариант следует выбирать с учётом доступной памяти и требований к результату. Лицензия — MIT.

Noro-Hermes-7B — объединённая диалоговая языковая модель на основе Mistral, созданная ThomasComics с помощью LazyMergekit. Она объединяет NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO методом slerp; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросам и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, ведения беседы и подготовки текстовых черновиков. Данных о лицензии, целевых языках и специальных ограничениях в предоставленной карточке нет.

Noromaid-7b-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — языковая чат-модель MaziyarPanahi для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. Она получена слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NeverSleep/Noromaid-7b-v0.2; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16 и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или предметные специализации, поэтому модель можно рассматривать как универсальную чат-модель.

Nous-Hermes-2-DPO_into_Dolphin_Mistral_2.8_v02 — объединённая диалоговая модель, созданная с помощью LazyMergekit из cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02 и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO методом slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросам и ведения диалога; контекст — до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NousResearch Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO — диалоговая языковая модель на базе Mistral-7B-v0.1, дообученная методом DPO. Предварительный чекпойнт OpenHermes-2.5-Mistral-7B обучался на миллионе инструкций и диалогов, преимущественно на синтетических данных высокого качества; разработчик сообщает об улучшении результатов на нескольких бенчмарках после DPO. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и многошагового общения. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат ChatML, включая системные сообщения и несколько ходов беседы. В карточке указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Качество ответов зависит от формулировки запроса; результаты на приведённых бенчмарках не гарантируют точность фактических утверждений или пригодность для конкретного сценария.

Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B DPO — диалоговая языковая модель Nous Research, дообученная на базе Mixtral 8x7B с помощью SFT и DPO. Она использует разреженную архитектуру Mixture of Experts (MoE); в репозитории указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате, следования инструкциям и многошагового диалога. Она обучалась на более чем миллионе примеров, преимущественно созданных GPT-4, а также на данных из открытых наборов. Для диалога применяется формат ChatML с системными инструкциями и шаблоном чата Hugging Face. Карточка приводит результаты нескольких бенчмарков и сообщает об улучшении относительно базовой Mixtral и Mixtral Instruct. Основной язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска в 4-битном режиме README указывает потребность более чем в 24 ГБ видеопамяти; фактические требования зависят от конфигурации и способа запуска.

Это конвертированная в формат MLX версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B, опубликованная mlx-community. Исходная модель — nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-BF16; README указывает, что преобразование выполнено с помощью mlx-lm 0.29.1. Метаданные описывают модель как диалоговую и указывают поддержку английского, испанского, французского, немецкого, японского и итальянского языков. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и может использоваться для ответов на вопросы, написания текстов и программного кода. Репозиторий рассчитан на запуск с библиотекой MLX. В README не приведены дополнительные сведения о размере активной части MoE, длине контекста или оценках качества; базовая модель описана в каталоге как гибридная языковая модель для рассуждений, программирования и агентных приложений. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией исходной модели.

Карточка модели lactroiii/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой LimitlessMindd/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16, поэтому описание составлено по ней. NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 — разговорная большая языковая модель NVIDIA для рассуждений, следования инструкциям и построения агентных систем. В карточке указаны 120 млрд параметров, из которых активно используются 12 млрд; архитектура LatentMoE сочетает слои Mamba-2, Mixture-of-Experts и внимания, а Multi-Token Prediction (MTP) предназначен для ускорения генерации. Метаданные каталога указывают архитектуру Nemotron-H и 6,6 млрд параметров, что расходится с числами в README; эти характеристики требуют осторожной интерпретации. Модель рассчитана на чат, сложные инструкции, код, математику, длинноконтекстные рассуждения и работу в совместных агентных сценариях, включая автоматизацию IT-заявок, RAG и обработку нескольких документов. README заявляет контекст до 1 млн токенов, тогда как метаданные указывают 262 144 токена. Поддерживаются английский, французский, немецкий, итальянский, японский, испанский и китайский языки. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель опубликована как BF16, но в README также описано обучение с NVFP4-квантизацией; формат файлов репозитория в метаданных — safetensors. Указана лицензия other, а README заявляет готовность к коммерческому использованию; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой. Модель версии v1.0 GA предназначена для практического применения.