I.5Создание и редактирование текста

TurdusDareBeagle-7B — текстовая генеративная модель, созданная объединением моделей udkai/Turdus и shadowml/DareBeagle-7B с помощью LazyMergekit. В конфигурации указаны метод слияния slerp и тип данных float16; архитектура — плотная Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Информация о специальных областях применения и языках в предоставленных данных отсутствует.

TW3-JRGL-v2 — языковая модель на архитектуре Llama, созданная студентами инженерной школы ECE Луи Гарсией и Матьё Жолларом под руководством преподавателя Андре-Луи Роше и технического директора TW3 Partners Поля Леметра. Модель получена слиянием моделей davidkim205/Rhea-72b-v0.5 и MTSAIR/MultiVerse_70B с помощью mergekit. Модель содержит 71 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, имеет контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. В карточке не приведены специальные сведения о языках и отдельных прикладных областях. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Карточка не описывает результаты сравнительных оценок или конкретные ограничения качества.

Sakalti/ultiima-14b-pass1 — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/ultiima-14B. В метаданных указана архитектура Qwen2 с плотной моделью и классом Qwen2ForCausalLM; размер составляет 23,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки. Лицензия в доступных данных не указана.

liminerity/ultra0-half-the-layers — текстовая генеративная модель, созданная слиянием двух срезов liminerity/ultra0 методом SLERP через mergekit. Конфигурация использует диапазоны слоёв [0, 12] и задаёт разные параметры смешивания для self-attention и MLP; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 915,5 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Это GGUF-сборка Qwen3.8 27B, подготовленная zhangrover для локального запуска на компьютерах с ограниченной видеопамятью. В основе лежит unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF; веса подвергнуты смешанной квантизации KQV-Q4 + IQ3 Floor, а полный MTP-блок из 15 тензоров сохранён в файле размером около 10,13 ГиБ. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая рассуждения и программирование. По заявлению автора, на видеокарте с 16 ГБ памяти при кэше KV Q4 помещается контекст свыше 130 тысяч токенов. В полной точности ключевые K/Q/V-блоки оставлены на уровне Q4_K, нормализации — F32, а значительная часть FFN-контуров снижена до IQ3_XXS; MTP позволяет использовать спекулятивное декодирование в llama.cpp. Сборка рассчитана на запуск через llama.cpp; производительность и качество зависят от оборудования, настроек квантизации и совместимости используемой версии. Автор указывает, что модель предоставляется без гарантий. Лицензия — Apache-2.0.

Upshot-NeuralHermes-2.5-Mistral-7B-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и Aditya685/upshot-sih методом SLERP с помощью LazyMergekit. В репозитории представлены веса Safetensors; модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языковом охвате.

EuroLLM-22B-Instruct-2512-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели EuroLLM-22B-Instruct-2512, разработанной utter-project и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу с инструкциями, благодаря чему может использоваться в локальных чат-ботах, ассистентах и приложениях на базе llama.cpp. Модель имеет размер 22 млрд параметров и представлена в формате GGUF с вариантами квантизации от BF16 до Q3. Доступна поддержка llama.cpp, LM Studio и других совместимых проектов. Заявлена работа с широким набором языков, включая английский, немецкий, испанский, французский, итальянский, португальский, польский, русский, китайский, японский, корейский, арабский, хинди и многие другие европейские языки. Формат prompt использует шаблон ChatML с ролями system, user и assistant. Сильными сторонами являются широкий языковой охват, возможность локального запуска и выбор между вариантами квантизации, позволяющий балансировать качество и требования к памяти. Рекомендуемыми считаются варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и другие близкие к ним; менее битные варианты подходят для систем с ограниченным объёмом оперативной памяти, но могут обеспечивать более низкое качество. Архитектура, размер контекста и мультимодальные возможности в README не указаны; по имеющимся данным модель является текстовой и не поддерживает изображения или другие модальности. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0.

Vangelus-Secundus — языковая модель для генерации текста, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В качестве базовой использована ClaudioItaly/1800-9B; в слияние также вошли ifable/gemma-2-Ifable-9B и sam-paech/Delirium-v1. Применён метод TIES с нормализацией весов и маской int8; веса сохранены в формате safetensors. Модель семейства Gemma 2, с плотной архитектурой Gemma2ForCausalLM и примерно 9 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования; поддерживает контекст до 8192 токенов. Карточка не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области. Модель подходит для чат-ботов, написания и продолжения текстов, а также творческих сценариев. Качество и поведение унаследованы от участвовавших в слиянии моделей и могут отличаться от их характеристик по отдельности. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 — русско-английская унимодальная языковая модель команды VikhrModels, дообученная на базе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407. Это плотная архитектура Mistral с 12,1 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и предназначена для генерации текста и диалога. Для обучения использованы этапы SFT и SMPO, а среди обучающих данных — синтетические наборы GrandMaster-PRO-MAX и Grounded-RAG-RU-v2. Модель подходит для ответов на вопросы, рассуждений, суммаризации, генерации кода и ролевого диалога. Она поддерживает системные промпты и специальный режим grounded RAG для ответов по предоставленным документам, включая поиск идентификаторов релевантных документов. README заявляет контекст до 128 тысяч токенов; в метаданных указано значение 1 024 000 токенов. Практический предел зависит от конфигурации запуска. К ограничениям относятся низкий уровень безопасности ответов, возможные случайные дефекты генерации при высокой температуре и риск добавления модельных знаний к ответу по документам. Режим grounded RAG требует специального системного промпта; авторы рекомендуют низкую температуру. По оценке авторов на ru-arena-general часть тестовых примеров попала в обучающие данные, поэтому приведённый результат следует интерпретировать с осторожностью. Лицензия — Apache-2.0.

Vistral-24B-Instruct — русско-английская унимодальная языковая модель команды VikhrModels, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций; архитектура MistralForCausalLM сохранена, визуальный энкодер удалён. Модель содержит 23,4 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По оценке команды на русскоязычном бенчмарке Ru-Arena-General модель показала win rate 96,1%. Её можно применять для ответов на вопросы, следования заданным форматам и других текстовых задач на русском и английском языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке отмечен низкий уровень безопасности ответов. Авторы рекомендуют проверять поведение модели, использовать подходящие системные инструкции и низкую температуру генерации; при высокой температуре возможны дефекты вывода.

Vora-X-10B — плотная языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором theocolf с помощью mergekit. Она объединяет слои theocolf/Vora-X-8B и NousResearch/Meta-Llama-3-8B методом Passthrough; архитектура — LlamaForCausalLM, веса доступны в формате safetensors. Модель содержит 9,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Её можно применять для диалоговых сценариев и генерации текста. В карточке нет сведений о специализированной предметной области или конкретных языках, поэтому их поддержка здесь не уточняется. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WarpQuant Qwen3.5-4B R16E4 Text — текстовая версия чекпойнта Qwen3.5-4B, опубликованная HarimxChoi. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 3,4 млрд параметров для генерации текста и диалога; она принимает текст и выдаёт текст. Контекст модели составляет до 262 144 токенов, в карточке указаны английский и корейский языки. Веса проекций сжаты методом block-GPTQ до INT3 с преобразованием signed Hadamard и восстановлением выбранных столбцов BF16 по Output-Fisher; эмбеддинги токенов используют групповой INT4. Репозиторий хранит значения в формате safetensors, совместимом с BF16. В README приведены результаты для базовой модели и других форматов, но отдельные метрики именно для этой версии не приведены. Модель предназначена для текстовой генерации и диалога, в том числе с длинным контекстом. Это текстовый экспорт: возможности понимания изображений исходной мультимодальной модели сюда не входят. Для запуска README указывает на необходимость актуальной основной ветки Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

WestFrankenMoev2-9B — объединённая плотная языковая модель семейства Mistral, созданная jsfs11 с помощью LazyMergekit. Она собрана методом passthrough из слоёв jsfs11/WestLakeSeverusV2-DPO-7B-DARE-TA и jsfs11/WONMSeverusDevil-TIES-7B; файлы весов представлены в формате safetensors. Размер модели — 8,9 млрд параметров, длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст; сведения о специализации на конкретном языке или прикладной области в карточке не приводятся. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WestKunai-Hermes-long-128k-test-7b — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором seyf1elislam с помощью mergekit из WestKunai-Hermes-7b и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста.

WizardLM-13B-V1.2 — полноразмерная текстовая модель с архитектурой Llama, разработанная командой WizardLM и обученная на базе Llama 2 13B. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и многоходового диалога; в карточке приведён шаблон общения в стиле Vicuna. Число параметров — 12,9 млрд, контекст — 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и выполнения сложных текстовых инструкций. В README приведены результаты внутренних оценок MT-Bench, AlpacaEval и WizardLM Eval; авторы отмечают, что тестирование выполнялось самостоятельно и результаты ожидали проверки. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Llama 2 License.

Карточка модели Cdsnutz/XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 на Hugging Face совпадает с карточкой darkc0de/XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3, поэтому описание составлено по ней. XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 — диалоговая языковая модель, опубликованная darkc0de и созданная дообучением Mistral-Large-Instruct-2411. Это плотная архитектура Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о многоязычной поддержке, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, рассуждений, программирования и сценариев с длинным контекстом. В README указана abliteration: в приведённом сравнении частота отказов составляет 2 из 100 против 87 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция — 0,0578. Это означает, что модель настроена на существенно меньшее число отказов; результаты таблицы не гарантируют поведение на всех запросах. По метаданным лицензия — WTFPL; значительный размер требует мощного оборудования для запуска.

XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 — диалоговая языковая модель, опубликованная darkc0de и созданная дообучением Mistral-Large-Instruct-2411. Это плотная архитектура Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о многоязычной поддержке, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, рассуждений, программирования и сценариев с длинным контекстом. В README указана abliteration: в приведённом сравнении частота отказов составляет 2 из 100 против 87 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция — 0,0578. Это означает, что модель настроена на существенно меньшее число отказов; результаты таблицы не гарантируют поведение на всех запросах. По метаданным лицензия — WTFPL; значительный размер требует мощного оборудования для запуска.

Карточка модели gdorane01/XORTRON.CriminalComputing.larger на Hugging Face совпадает с карточкой darkc0de/XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3, поэтому описание составлено по ней. XORTRON.CriminalComputing.LARGE.2026.3 — диалоговая языковая модель, опубликованная darkc0de и созданная дообучением Mistral-Large-Instruct-2411. Это плотная архитектура Mistral с 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; модель работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка сообщает о многоязычной поддержке, включая английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на вопросы, рассуждений, программирования и сценариев с длинным контекстом. В README указана abliteration: в приведённом сравнении частота отказов составляет 2 из 100 против 87 из 100 у исходной модели, а KL-дивергенция — 0,0578. Это означает, что модель настроена на существенно меньшее число отказов; результаты таблицы не гарантируют поведение на всех запросах. По метаданным лицензия — WTFPL; значительный размер требует мощного оборудования для запуска.

XVERSE-13B — многоязычная языковая модель, самостоятельно разработанная компанией Shenzhen Yuanxiang Technology. Это плотная decoder-only модель на архитектуре Transformer с 13,2 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование на её условиях. Модель предназначена для генерации текста, многоходового диалога, ответов на вопросы и суммаризации. Она обучалась на разнообразных данных более чем на 40 языках; в карточке особо отмечены китайский и английский, а также русский и испанский. BPE-токенизатор использует словарь размером 100 534 токена. В карточке также приведены оценки на тестах по пониманию языка, рассуждениям, математике и программированию. Как и другие большие языковые модели, XVERSE-13B может генерировать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы. Для конкретного применения разработчикам рекомендуется проверять безопасность и качество ответов. В README указана более новая версия XVERSE-13B-2, обученная на большем объёме данных; описываемая здесь модель — исходная версия.

XVERSE-7B — многоязычная большая языковая модель, разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology. Это плотный Decoder-only Transformer примерно с 6,9 млрд параметров, обученный предсказывать продолжение текста. Модель поддерживает контекст до 8192 токенов и предназначена для диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и других задач генерации текста. В обучающих данных были представлены более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский; разработчики сообщают о более сильных результатах на китайском и английском при поддержке других языков. Модель подходит для многоязычных текстовых приложений, которым нужна генерация в пределах указанного контекста. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Как и другие большие языковые модели, XVERSE-7B может выдавать неточную, предвзятую или оскорбительную информацию. Разработчики рекомендуют проверять результаты и проводить тестирование безопасности перед внедрением.

XVERSE-MoE-A4.2B-Chat — разработанная Shenzhen Yuanxiang Technology чат-модель на архитектуре decoder-only Transformer с механизмом смеси экспертов (MoE), выровненная на основе XVERSE-MoE-A4.2B. В базовой модели 25,8 млрд параметров, из которых при вычислении активируются 4,2 млрд; в метаданных этого репозитория указано 1,4 млрд параметров. Модель поддерживает более 40 языков, включая китайский, английский, русский и испанский, и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста на нескольких языках. В архитектуре используются общие и маршрутизируемые эксперты; по карточке, обучение проводилось на 2,7 трлн токенов с последовательностями длиной 8K. Репозиторий содержит веса PyTorch и поддерживает загрузку через Transformers. Модель может выдавать неточные, предвзятые или оскорбительные ответы, поэтому перед внедрением нужна проверка безопасности под конкретный сценарий. Метаданные указывают лицензию Apache-2.0; карточка отдельно отмечает открытость весов для академических исследований и возможность бесплатного коммерческого использования с оформлением коммерческой лицензии.

YamshadowExperiment27pastiche-7B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Это автоматическое объединение моделей, созданное Maxime Labonne; в конфигурации указаны YamShadow-7B и Experiment27Pastiche-7B, метод DARE-TIES. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_AlloyingotneoyExperiment26 — слитая модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется создавать продолжения и ответы на текстовые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель объединяет automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специальную предметную область или отдельные ограничения качества; как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать неточные ответы.

YamshadowInex12_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может использоваться для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не сообщает о специализированных сценариях или языковой настройке. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_Experiment26Neuralarjuna — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий лицензирован по Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или результаты оценки качества.

YamshadowInex12_Experiment28M7 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов по текстовой подсказке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языки, специализированные области применения или дополнительные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения для генерации текста.

YamshadowInex12_PasticheAlloyingotneoy — слитая модель генерации текста, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheAlloyingotneoy-7B. Модель разработана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_PasticheNeuralsirkrishna — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/PasticheNeuralsirkrishna-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Репозиторий использует формат safetensors, максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Информация о специализации на отдельных языках или предметных областях отсутствует.

YamshadowInex12_Strangemerges_32M7 — слитая модель семейства Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, написания черновиков и продолжения заданного текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В доступных сведениях не описаны целевые языки и специальные прикладные области, поэтому её можно характеризовать как текстовую модель общего назначения.

YamshadowInex12_T3qExperiment26 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Она предназначена для сценариев, где требуется генерировать текст на основе текстового запроса. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно — до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.