I.5Создание и редактирование текста

YamshadowInex12_YamT3qm7xp — слитая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamT3qm7xp-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая методом слияния модель на архитектуре Mistral, разработанная автором репозитория MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и принимает текст для генерации продолжений; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста общего назначения. Карточка не описывает специализированные сценарии, языки или сравнительные преимущества. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment24Experiment26 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment24Experiment26-7B; формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные сценарии, языки или дополнительные возможности модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Neuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна авторегрессионная языковая модель. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Репозиторий создан MaziyarPanahi; лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не уточняют языки или специализированные области применения модели.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Experiment28 — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно использовать для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Данные не уточняют её специальные предметные области, языки или отличительные качества, поэтому оценивать результаты следует на задачах конкретного применения. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Strangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Strangemerges_32-7B. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают специализацию модели или её конкретные ограничения.

YamshadowStrangemerges_32_MeliodasT3q — объединённая языковая модель от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/MeliodasT3q-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения подтверждают её назначение для генерации текста, но не описывают специализацию по предметной области или отдельные языковые возможности.

YamshadowStrangemerges_32_Ognoexperiment27M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, разработанная путём слияния automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; её можно использовать для диалоговых интерфейсов и генерации текстовых ответов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных предметных областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral и содержащая 7,1 млрд параметров. В её основе указаны две модели: automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B; веса представлены в формате Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные предметные области или языки. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_ShadowExperiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/ShadowExperiment24-7B. Модель с архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и другого текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях и поддерживаемых языках в предоставленных источниках нет.

YamshadowStrangemerges_32_ShadowMeliodas — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/ShadowMeliodas-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Репозиторий указывает на слияние этих моделей; число параметров составляет 7,1 млрд, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или дополнительные возможности модели.

YamshadowStrangemerges_32_YamExperiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в сценариях, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_YamMulti_verse_model — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Она предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях.

YamshadowStrangemerges_32_YamShadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Размер модели — 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Карточка не описывает специализированные области применения и не приводит сведения о языках. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_YamshadowExperiment28 — слитая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamshadowExperiment28-7B и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область или отдельные языковые возможности.

YamshadowStrangemerges_32_YamStrangemerges_32 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или языковую специализацию модели.

YamT3qm7xp_Inex12Strangemerges_30 — объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Inex12Strangemerges_30-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Сведения в карточке не уточняют её специализацию, языки или отдельные сценарии применения. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

YamT3qm7xp_YamExperiment24 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral. Она создана слиянием моделей automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Yarn-Mistral-7b-64k-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель примерно на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-64k методом SLERP. Модель использует архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Слияние объединяет параметры внимания и MLP двух моделей с разными весами. Базовый вариант Mistral-7B-Instruct-v0.2 имеет контекст до 32 768 токенов; имя и источник второго компонента указывают на вариант Yarn с расширенным контекстом, но README не подтверждает фактическую длину контекста итоговой модели. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Yi-1.5-34B-Chat-16K-GGUF — GGUF-квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-34B-Chat-16K, разработанной 01-ai и квантизированной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальное развёртывание через LlamaEdge. Она использует архитектуру Yi, поддерживает шаблон запросов ChatML и контекст длиной до 16 384 токенов. Доступны варианты с точностью от 2 до 16 бит и размером файлов примерно от 12,8 до 36,5 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшой потерей качества. Более сильное сжатие уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; полноформатные F16-файлы требуют существенно больше ресурсов. README не указывает поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Модель распространяется по лицензии yi-license; подробные условия приведены в файле LICENSE. Для работы требуется совместимый рантайм, например LlamaEdge версии 0.10.0 или выше, с использованием соответствующего GGUF-файла.

Yi-1.5-34B-Chat-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-34B-Chat, разработанной компанией 01-ai. Квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для локального текстового общения и широкого круга задач: генерации текста, следования инструкциям, программирования, математики, рассуждений, понимания языка, здравого смысла и чтения с пониманием. Модель содержит около 34 млрд параметров и относится к семейству текстовых моделей с архитектурной основой Llama. Она поддерживает диалоговый шаблон ChatML и рассчитана на общий сценарий использования. Yi-1.5 была дополнительно обучена на корпусе объёмом 500 млрд токенов и дообучена на 3 млн разнообразных примеров; точная длина контекста, языки и другие технические характеристики в README не указаны. Сильные стороны модели — универсальность, развитое следование инструкциям, способности к программированию, математике, рассуждениям и пониманию текста. Ограничения включают отсутствие опубликованных подробных технических характеристик, а также типичные для генеративных моделей риски неточностей, неподходящего или вредного содержания. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Yi-1.5-9B — базовая языковая модель семейства Yi, разработанная 01.AI. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 8,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и продолжения запросов. Yi-1.5 получена непрерывным предварительным обучением модели Yi на высококачественном корпусе объёмом 500 млрд токенов; в линейке также есть отдельные версии Chat, но данный репозиторий содержит базовую модель. Модель подходит для языкового понимания, чтения с пониманием, рассуждений, математики и программирования. В карточке семейства указаны контексты 4K, 16K и 32K; для этой модели в метаданных указан native context 4096 токенов. Веса доступны в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Yosegi-0604 — объединённая авторегрессионная языковая модель, опубликованная проектом Local-Novel-LLM-project. Она создана методом breadcrumbs_ties с помощью mergekit на основе Yosegi-0603 с включением Ninja-2B_JP и Yosegi-0601. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Yuan2-2B-Janus-hf — текстовая причинная языковая модель Yuan 2.0, разработанная IEIT System и представленная на Hugging Face в формате PyTorch. Это плотная архитектура YuanForCausalLM примерно на 1,9 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов и возможностью диалогового применения. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также может использоваться для задач, связанных с математикой, рассуждениями, программированием и знаниями. В README Yuan 2.0 описана как модель, обученная на разнообразных высококачественных данных и данных для настройки по инструкциям; для семейства приведены оценки на GSM8K, AGIEval, HumanEval и TruthfulQA. Карточка не подтверждает поддержку изображений, аудио или других нетекстовых входов. Выводы могут быть неточными или зависеть от формулировки запроса. В README указаны Apache 2.0 для кода репозитория и отдельное лицензионное соглашение Yuan 2.0 для модели; коммерческое использование заявлено как допустимое при соблюдении этого соглашения.

YuLan-Chat-3-12B — диалоговая большая языковая модель, разработанная исследователями Высшей школы искусственного интеллекта имени Гаолин при Народном университете Китая. Модель построена на плотной архитектуре Llama с 11,7 млрд параметров и предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых инструкций. Она обучена с нуля на англоязычных, китайских и многоязычных данных, а затем дообучена на качественных англо-китайских инструкциях и данных о человеческих предпочтениях с помощью обучения по учебной программе. Модель поддерживает контекст до 4096 токенов и ориентирована прежде всего на английский и китайский языки. Её можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, генерации и преобразования текста. В карточке указана лицензия MIT. Модель может генерировать неожиданные ответы, включая предвзятое, дискриминационное или вредоносное содержание.

Zamba2-7B-Instruct — диалоговая языковая модель Zyphra, дообученная на наборах данных для следования инструкциям и общения на основе Zyphra/Zamba2-7B. Это плотная гибридная архитектура, сочетающая слои пространства состояний Mamba2 с блоками внимания Transformer; общие веса внимания и LoRA-проекции помогают ограничить дополнительные параметры. В метаданных указано 16,8 млрд параметров, а базовый контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате, выполнения инструкций, рассуждений и других задач общего назначения. В README описан экспериментальный режим контекста до 16 тысяч токенов с резким снижением качества примерно после 18 тысяч. Разработчик заявляет о низкой задержке генерации и меньших затратах памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, однако оптимизированные ядра Mamba2 требуют отдельной установки; без них задержка и расход памяти значительно выше. Также README предупреждает о временной реализации Hugging Face, совместимость которой с некоторыми инструментами может быть неполной. Лицензия — Apache-2.0.

Это языковая модель семейства Llama, дообученная dhanushkgowda на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, выдавая текст; заявленная длина контекста — 131072 токена. Для обучения применялись Unsloth и библиотека TRL. Лицензия — Apache 2.0.

zephyr-7b-beta-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP. Веса имеют около 7,1 млрд параметров, формат репозитория — safetensors, нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Её можно использовать для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и кратких сводок. В README также перечислены отдельные варианты модели в форматах GPTQ и GGUF с разными уровнями квантизации для запуска на GPU или CPU и GPU. В метаданных указан английский язык. Качество ответов и фактическая точность могут различаться; для надёжных результатов требуется проверка человеком. Лицензия — Apache-2.0.

Zephyra-32b — объединённая текстовая языковая модель от tdot604, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе tdot604/Hazy-Llama-70b и TheDrummer/Moist-Miqu-70B-v1.1. Модель построена на плотной архитектуре Llama и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель содержит 35,3 млрд параметров, работает с контекстом до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Она принимает текст и генерирует текст; указаний на специализацию по конкретным языкам или предметным областям нет. Данных о лицензии в предоставленных источниках нет.