I.5Создание и редактирование текста

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Percival_01Shadow — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Percival_01Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Experiment26 — слитая языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана объединением моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment26-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекст составляет до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию модели или её языковую поддержку.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Experiment28 — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории используются веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32Yamshadow — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также других сценариев генерации на естественном языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и специализированных областях применения не приведены.

M7Yamshadowexperiment28_T3qm7xPercival_01 — объединённая модель семейства Mistral, созданная путём слияния моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qm7xPercival_01-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в том числе диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальную предметную область или дополнительные возможности. Данные об обучении и сравнительных оценках качества не приведены.

M7Yamshadowexperiment28_YamExperiment26 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовый ввод и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_YamshadowExperiment27pastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamshadowExperiment27pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; сведения о специализированных областях или целевых языках в карточке не приведены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Macaron-V1-Preview-744B-Merged — текстовая генеративная модель от MindLab Research, созданная на базе GLM-5.1 и дополнительно обученная с помощью MinT. Это объединённый полный чекпойнт предварительной версии Macaron-V1-Preview; модель предназначена для диалогов и агентных сценариев с использованием инструментов. Архитектура относится к семейству GLM MoE DSA; в репозитории указано 30,4 млрд параметров и контекст длиной до 202 752 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Чекпойнт распространяется в формате safetensors и загружается через Transformers. Он не эквивалентен полной маршрутизируемой системе Mixture-of-LoRA из релиза на 749 млрд параметров, поэтому поведение может отличаться от неё. Лицензия — MIT.

Magistral Small 2506 — языковая модель от Mistral AI, представленная сообществом LM Studio в виде весов MLX в исходной точности bfloat16. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 23,4 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста. Сборка подготовлена командой LM Studio с помощью mlx_lm и оптимизирована для Apple Silicon. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы; заявленная длина контекста составляет 49 152 токена. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0. Эта публикация является производной сборкой базовой модели mistralai/Magistral-Small-2506; карточка не приводит специальных отраслевых назначений или дополнительных гарантий качества. Как и другие генеративные модели, она может выдавать неточную или неподходящую информацию.

Magnum-Picaro-0.7-V3-12b — объединённая чат-модель на 12,1 млрд параметров, созданная Trappu с помощью LazyMergekit из Trappu/Nemo-Picaro-V2-12B и anthracite-org/magnum-v2-12b. В основе лежит плотная архитектура Mistral с моделью MistralForCausalLM; слияние выполнено методом TIES, веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Каталог указывает контекст до 1 024 000 токенов. Метаданные описывают базовую модель как предназначенную для следования инструкциям и связной генерации на нескольких языках, но отдельные языки для этой версии не перечислены. Модель распространяется под лицензией, указанной в карточке Hugging Face; доступные сведения её не содержат.

Magnum v2 12B — чат-модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, ориентированным на Claude 3 Sonnet и Opus. Это полносвязная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, дообученная на Mistral-Nemo-Base-2407 и настроенная на инструкции в формате ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов. При обучении использовались отфильтрованный Stheno и наборы инструкций и прозы, включая данные Opus Instruct и Sonnet 3.5. В метаданных указаны поддержка девяти языков и контекст до 1 024 000 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 18,68 и 37,62 на IFEval (0-shot). Это результаты отдельных оценок, а не гарантия качества для конкретной задачи. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; веса доступны в формате safetensors.

Magnum-v2-72b — диалоговая языковая модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, которое авторы стремились приблизить к Claude 3 Sonnet и Opus. Это полноразмерное дообучение Qwen2-72B-Instruct на наборах инструкций и текстовых данных; модель содержит 71,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текстовые запросы в формате ChatML и предназначена для диалогов, ответов на вопросы и написания текстов. Поддерживает девять языков, включая английский, русский, китайский и японский. Длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты отдельных тестов Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. README не приводит подробных результатов по всем сценариям и раскрывает сведения о безопасности лишь частично. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с карточкой модели.

MaidFlameSoup-7B — объединённая языковая модель автора nbeerbower, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе нескольких предварительно обученных моделей Mistral. В слияние вошли nbeerbower/Flammen-Kunoichi-7B, nbeerbower/flammen10-mistral-7B, nbeerbower/flammen11X-mistral-7B и nbeerbower/Maidphin-Kunoichi-7B; базой указана nbeerbower/flammen13-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral для авторегрессионной генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

maid-yuzu-v3-alter — языковая модель, созданная автором карточки слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована smelborp/MixtralOrochi8x7B; в слияние также вошли NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO и ycros/BagelMIsteryTour-v2-8x7B. Модель предназначена для генерации текста. Она построена на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной структурой MoE, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специальные предметные сценарии или языки применения. Модель опубликована в формате safetensors. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях использования в предоставленных данных отсутствуют.

MarcBeagle-7B — объединённая модель семейства Mistral, опубликованная leveldevai. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из flemmingmiguel/MarcMistral-7B и leveldevai/TurdusBeagle-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых сценариях, для выполнения инструкций и создания текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о языковом охвате и специализированной предметной области в предоставленной карточке нет.

MarcDareBeagle-7B — языковая модель, созданная leveldevai слиянием моделей flemmingmiguel/MarcMistral-7B и leveldevai/TurdusDareBeagle-7B с помощью LazyMergekit. Для объединения применён метод SLERP с разными весами для слоёв self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текст. Максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию модели, поддерживаемые языки, сравнительные показатели качества или отдельные ограничения применения.

Marcoro14-7B-slerp — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей AIDC-ai-business/Marcoroni-7B-v3 и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1 методом SLERP с помощью mergekit. Она использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев, написания и продолжения текста. В репозитории представлены веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные задачи или ограничения качества модели.

MasherAI-7B-v6.1-final — дообученная разработчиком mahiatlinux языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на mahiatlinux/MasherAI-v6.1-7B-checkpoint3-code4 и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Matter-0.1-7B-dare — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением моделей 0-hero/Matter-0.1-7B-boost и 0-hero/Matter-0.1-7B с помощью mergekit и метода dare_ties. В конфигурации также указана mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; объединение использует плотность 0,53, веса 0,5 для каждой из двух моделей и формат bfloat16. Модель предназначена для генерации текста. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Карточка не описывает специальные сценарии применения или языки. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Специализированные возможности и ограничения качества в карточке не описаны.

Matter-0.1-Slim-7B-A — языковая модель на архитектуре Mistral 7B, созданная 0-hero путём полного дообучения на версии slim-A датасета Matter объёмом около 285 тысяч примеров. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста в формате ChatML; также заявлена поддержка вызова функций. Обучение проводилось в течение трёх эпох с помощью Axolotl на четырёх GPU A100. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Matter-0.2-32B — разговорная языковая модель, созданная 0-hero как дообучение Qwen 32B на наборе Matter 0.2. Набор сформирован из более чем 35 датасетов и включает свыше 6 млрд токенов. Модель использует архитектуру Qwen2 с плотной causal language model, содержит 31,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста. Она использует формат запросов ChatML и поддерживает интерфейс вызова функций, что позволяет подключать её к инструментам и прикладным системам. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка рекомендует системную инструкцию «You are a helpful assistant»; качество и безопасность ответов зависят от запроса и приложения, поэтому результаты следует проверять при использовании в критически важных сценариях.

Maverick-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе mlabonne/Marcoro14-7B-slerp и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалога, ответов на вопросы и других общих языковых задач; в карточке приведены результаты тестов TruthfulQA, GPT4ALL, AGIEval и Bigbench. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Mayonnaise-4in1-022 — языковая модель, разработанная The Kaitchup и созданная с помощью mergekit путём слияния нескольких моделей семейства Mistral. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста на английском языке и сценариев, где требуется продолжать или создавать текст. Модель объединяет Mistral-7B-DPO-v5, WestSeverus-7B-DPO-v2 и NeuralTurdusVariant1-7B методом TIES. Автор сообщает о первом месте среди моделей 7B в Open LLM Leaderboard на 28 января 2024 года, но предупреждает, что не проверял возможное пересечение обучающих данных объединённых моделей с тестовыми наборами бенчмарков. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

MBX-7B-v2 — плотная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная flemmingmiguel путём слияния моделей flemmingmiguel/MBX-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v2 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает схему слияния и исходные репозитории, но не приводит конкретных результатов оценки качества или подробных рекомендаций по сценариям применения.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26Experiment24 — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или прикладных областях в карточке нет.

MeliodasPercival_01_Experiment26Pastiche — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Pastiche-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а также поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель опубликована MaziyarPanahi и доступна по лицензии Apache 2.0. В карточке указана задача text-generation; сведения о специализации по отдельным предметным областям и языках отсутствуют.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Experiment26Shadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Shadow-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и выдаёт текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют языковую специализацию и дополнительные возможности модели.

MeliodasPercival_01_Experiment27Experiment29 — объединённая модель, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной авторегрессионной языковой моделью, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и конкретных ограничениях в карточке не приведены.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_Inex16Calme — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о специализированной области применения или подтверждённых ограничениях качества.

MeliodasPercival_01_M7T3qm7x — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/M7T3qm7x-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Карточка не уточняет языковую специализацию, данные обучения и конкретные ограничения качества; пригодность для конкретной задачи следует оценивать отдельно.