I.6Перевод и языковая адаптация

Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated-i1-GGUF — набор квантованных GGUF-файлов модели, созданный mradermacher на основе jenerallee78/Qwen3.6-35B-A3B-Abliterix-EGA-abliterated. Модель относится к семейству Qwen и использует MoE-архитектуру с заявленным размером 35B параметров и 3B активных параметров; в описании также указаны Expert-Granular Abliteration и мультимодальная поддержка. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации и обработки текста, а также задач image-text-to-text с анализом изображений. Заявлены английский и китайский языки. Распространяется в формате GGUF с множеством вариантов квантования от очень компактных IQ1 до более качественных Q6_K; доступны imatrix-кванты, а для баланса размера, скорости и качества автор рекомендует i1-Q4_K_M, тогда как i1-Q4_K_S обозначен как оптимальный по соотношению характеристик. К сильным сторонам относятся локальный запуск через совместимые с GGUF инструменты, широкий выбор вариантов квантования и мультимодальные возможности исходной модели. Ограничения включают возможное снижение качества на низких уровнях квантования, отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекста, производительности и результатах бенчмарков, а также особенности abliterated-версии, которые могут влиять на поведение модели и безопасность ответов. Лицензия — AGPL-3.0.

Это конверсия модели RedHatAI/Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4 в формат GGUF, подготовленная для запуска через llama.cpp и совместимые среды. В основе лежит мультимодальная модель Qwen3.6-35B-A3B от Qwen: архитектура Mixture of Experts с 256 экспертами, из которых активируются 8 на токен, чередует линейные Mamba-подобные SSM-слои и полное внимание; зрительный энкодер основан на подходе Qwen2.5-VL. Веса линейных слоёв упакованы в NVFP4, вспомогательные параметры сохранены в BF16/F32. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, а в комплекте с мультимодальным проектором mmproj-BF16.gguf может принимать изображения для зрительных задач. Конверсия ориентирована на llama.cpp и требует версии с поддержкой NVFP4 и соответствующего оборудования для этого режима. В приведённых измерениях NVFP4 быстрее обрабатывает длинные промпты, но медленнее генерирует токены, чем Q4_K_XL на модели того же размера. Контекст в карточке не указан. Лицензия Apache-2.0.

Qwen3.8-27B-Bonsai-MLX-3bit — 27-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen3.5, подготовленная Hermes Agent на основе Ternary-Bonsai-2 от Prism ML. Это 3-битная квантизированная версия для генерации текста и диалогов, включая сценарии с вызовом инструментов. Метод folded quantization переносит Hadamard-преобразование из инференса в веса, чтобы модель запускалась в стандартных mlx-lm и oMLX без пользовательских ядер и специального рантайма. Модель предназначена для локального запуска на системах Apple Silicon, ответов на запросы, рассуждений и агентных сценариев. В README заявлено оценочное качество около 93–95% от FP16 и размер 12,8 ГБ; стандартные бенчмарки ещё не проводились. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает производную от квантованной модели PrismML, поэтому исходная квантизация и ограничения базовой Qwen3.8-27B могут влиять на качество.

DavidAU опубликовал полноточную версию модели на базе дообученной Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекст модели расширен с 32 768 до 196 608 токенов с помощью YARN. README рекомендует задавать контекст для рассуждений и генерации от 8 000 до 16 000 токенов; упоминается генерация длинных ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлена специализация на конкретных языках или прикладных областях. Это дообученная и модифицированная модель, а не самостоятельная базовая разработка. README описывает исходные веса в формате safetensors и возможность использовать их напрямую или конвертировать в другие форматы. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Qwen3-8B-Base-SFT-R-64 — базовый чекпойнт размером 7,6 млрд параметров, подготовленный David6995 как общая основа для доменных экспертных моделей семейства Qwen3-8B. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Qwen3ForCausalLM; репозиторий содержит полные веса BF16, конфигурацию и токенизатор в формате safetensors. Модель работает с текстом, поддерживает чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов, а её родной контекст составляет 65 536 токенов. Чекпойнт предназначен для использования как общая база при создании или применении доменных экспертов Qwen3-8B и для генерации текста. Указана лицензия Apache-2.0. README не приводит сведений о конкретных доменах экспертов или оценках качества этой версии.

Это квантованная сборка Qwen3.8-Flash-Next от ghost-actual на основе объединённой модели orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored и Qwen/Qwen3.8-Flash-Next. Сборка в формате EXL3 с эффективной разрядностью около 2,5 бит на вес предназначена для запуска MoE-модели на одной видеокарте с 24 ГБ памяти, используя выгрузку экспертов в оперативную память процессора. Веса занимают около 41,5 ГБ, а вместе с таблицей n-грамм артефакт — около 61 ГБ; для запуска также требуется примерно 59 ГБ оперативной памяти и быстрый NVMe-накопитель. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и анализа изображений, включая распознавание текста на изображениях. В ней сохранены vision tower, MTP-голова, таблица PLE n-грамм и контекст до 262 144 токенов. Это сборка с удалённым направлением отказов: она может отвечать на запросы, которые исходная модель отклонила бы, поэтому у неё отсутствует соответствующий уровень защитного выравнивания. Агрессивная квантизация может снижать точность, особенно при сложном извлечении фактов; автор проверил несколько примеров, но не запускал широкие оценки качества. README указывает лицензионные условия Qwen, однако конкретный тип лицензии в метаданных обозначен как other.

coder3101/Qwen3-VL-8B-Instruct-heretic — производная версия Qwen3-VL-8B-Instruct, созданная методом abliteration для сокращения отказов на запросы. По данным карточки, доля отказов в указанной проверке снизилась со 100 из 100 у исходной модели до 6 из 100; KL-дивергенция составила 0,1738. Модель предназначена для диалога с текстом и изображениями, визуального анализа и рассуждений. Базовая архитектура Qwen3-VL поддерживает анализ видео, OCR, пространственные задачи и контекст до 256 тыс. токенов с возможностью расширения до 1 млн, однако README описывает эти возможности исходной модели, а не отдельно проверенные характеристики этой версии.

bunnycore/Qwen-7B-MixLow — объединённая модель генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом Linear из трёх языковых моделей: bunnycore/FuseQwQen-7B, bunnycore/Qwen-2.5-7B-Deep-Stock-v1 и fblgit/cybertron-v4-qw7B-UNAMGS. Модель построена на архитектуре Qwen2 и содержит 7,1 млрд параметров; для работы с текстом указан контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о целевых языках, специализированных областях и условиях лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

samantha-mistral-instruct-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/samantha-mistral-instruct-7b методом SLERP. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые инструкции и диалоговые запросы и генерирует текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на инструкции, вопросов и ответов и генерации текста в интерактивных сценариях. Репозиторий распространяется в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают поддержку чата; дополнительных специализированных задач карточка не заявляет.

TareksGraveyard/Savant-Qwen2.5-72B — объединённая модель на основе Qwen2.5, созданная автором репозитория методом della_linear с помощью mergekit. В качестве базовой использована zetasepic/Qwen2.5-72B-Instruct-abliterated; в объединение также вошли EVA-Qwen2.5-72B-v0.2, 72B-Qwen2.5-Kunou-v1, Q2.5-MS-Mistoria-72b-v2 и ChatWaifu_72B_v2.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; лицензия указана как other. Сведения о конкретных поддерживаемых языках и особых ограничениях в карточке не приведены.

Это резервная копия модели sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2, размещённая пользователем tgsc; автор README сообщает, что не является автором исходной модели. Исходную модель обучила команда Sentence Transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерности 768 и предназначена для семантического поиска, сравнения сходства и кластеризации текстов. Модель основана на XLM-RoBERTa, содержит 305,2 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Доступные сведения не перечисляют конкретные поддерживаемые языки; название исходной модели указывает на многоязычное назначение.

T3qm7xNeuralsirkrishna_ShadowCalme — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поставляется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специальных областях применения и языках не приведены.

T3qm7xNeuralsirkrishna_YamMulti_verse_model — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamMulti_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B методом SLERP. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации или гарантии качества, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения; характеристики унаследованных навыков слияния отдельно не приведены.

xlm-r-distilroberta-base-paraphrase-v1 — модель Sentence Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она преобразует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 и предназначена для сравнения смысловой близости, семантического поиска и кластеризации текстов. Архитектура основана на XLM-RoBERTa; модель содержит 305,2 млн параметров и поддерживает контекст до 514 токенов. Модель можно использовать через библиотеку Sentence Transformers либо через Transformers с подходящей операцией pooling для получения векторов из контекстных представлений токенов. Доступны форматы PyTorch, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Карточка не перечисляет поддерживаемые естественные языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Amadeus-Verbo-MI-Qwen-2.5-72B-PT-BR-Instruct-Experimental — объединённая модель на основе Qwen2.5-72B-Instruct и AV-BI-Qwen2.5-72B-PT-BR-Instruct от AmadeusAI. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям на португальском языке, в том числе для создания структурированного текста. Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 71,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; доступна в формате safetensors и рассчитана на запуск через Transformers. Веса объединены методом SLERP с помощью mergekit в формате bfloat16. Модель может быть полезна для чат-ботов, генерации текстов и ответов на вопросы на бразильском португальском. В карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов, однако подробности его поддержки не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ArliAI-Llama-3-8B-Dolfin-v1.0 — диалоговая языковая модель OwenArli на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Она дообучена методом SFT на базе Meta-Llama-3-8b-Instruct Abliterated v3 с использованием улучшенного набора данных Dolphin и WizardLM. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; автор отмечает более точное следование запросам и меньше характерных для GPT формулировок. Модель принимает текст и выдаёт текст, используя формат диалоговых сообщений Llama 3 Instruct. Для лучших результатов автор рекомендует формулировать инструкции точно и задавать роль через системное сообщение. Обучение проводилось на последовательностях длиной до 8192 токенов с QLoRA, рангом 64 и alpha 64; в README также указано обучение с 4-битной загрузкой. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 License. Это дообученный чекпойнт, и его ответы могут быть неточными или неуместными; описание автора указывает на сниженную склонность к отказам, поэтому следует проверять ответы и учитывать требования к безопасному применению.

Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-Final-GGUF — мультимодальная модель в формате GGUF, созданная автором Genesis на основе HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive с переносом данных из Hermes-файнтюна DJLougen/hermes-qwen3.5-35b-a3b-GGUF. Модель ориентирована на диалоговые сценарии, агентские задачи, следование инструкциям и function calling; в карточке также заявлена поддержка обработки изображений и текста. Заявленная архитектура — MoE-модель с 35 млрд параметров и примерно 3 млрд активных параметров. Указаны английский, китайский и другие языки, однако точный перечень языков и размер контекстного окна не приведены. Автор применил собственный метод Genesis для численной коррекции весов GGUF без дополнительного обучения, включая анализ тензоров, восстановление нулевых блоков и снижение шума с использованием кастомного SVD и распределения Марченко—Пастура. К сильным сторонам относятся заявленные улучшения стабильности, ясности контекста, следования инструкциям и агентского поведения, а также отсутствие ограничений на отказы в базовой модели по внутреннему тесту автора. Ограничения включают отсутствие независимых бенчмарков и подробных результатов оценки, а также необходимость корректной настройки MoE, GPU offload и KV-cache. В карточке указана лицензия Apache-2.0; совместимость с лицензиями базовой модели и компонентов следует дополнительно проверить.

Blur-7b-v1.2 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная liminerity с помощью LazyMergekit. Она объединяет liminerity/Blured-Ties-7B и freecs/ThetaWave-7B методом TIES; в конфигурации также указан mlabonne/NeuralBeagle14-7B как base_model. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 67,74, а также результаты AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Celestial-Order-24B-V3 — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная Sorihon с помощью mergekit. В README указано, что это слияние методом Karcher Mean моделей Celestial-Order-V2.75, Celestial-Order-V2.5 и Celestial-Order-24B-V2; метаданные каталога связывают её базовую модель с Sorihon/Celestial-Order-24B-V2. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 23,4 млрд параметров, формат файлов — safetensors, нативное окно контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и использования в чат-сценариях. Карточка и метаданные не приводят специальных отраслевых назначений или поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dumpling-Qwen2.5-32B — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная nbeerbower как дообучение nbeerbower/Rombos-EVAGutenberg-TIES-Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и может использоваться для рассуждений, работы с текстами и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Она дообучена методом ORPO в течение двух эпох на наборах данных для предпочтений, правдивости, физического рассуждения и художественных текстов. Поддержка интерфейса инструментов указана в метаданных; это само по себе не гарантирует совместимость с конкретной системой инструментов. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

seongil-dn/e5-large-neg-v0-bs40-lr1e-6-7541 — дообученная модель Sentence Transformers на базе intfloat/multilingual-e5-large, разработанная seongil-dn. Она преобразует предложения и абзацы в плотные текстовые эмбеддинги размерности 1024 для сравнения по косинусному сходству. Архитектура включает XLM-RoBERTa, усреднение токенных представлений и нормализацию; максимальная длина входа — 512 токенов. Модель подходит для семантического поиска, оценки смыслового сходства, поиска перефразировок, кластеризации и классификации текстов. Базовая модель мультиязычная, поэтому эмбеддинги можно применять к текстам на разных языках. В метаданных указана лицензия? Нет сведений о лицензии в предоставленных данных, поэтому условия использования определить нельзя.

ThanhLe0125/e5-math-ebd — дообученная модель Sentence Transformers на базе intfloat/multilingual-e5-base. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для сравнения смысловой близости с помощью косинусного сходства. Архитектура использует XLM-RoBERTa, усреднение токенных представлений и нормализацию; в метаданных указано 305,2 млн параметров и контекст до 514 токенов. Модель подходит для семантического поиска, поиска перефразировок, кластеризации текстов и классификации на основе эмбеддингов. Название репозитория указывает на математическую тематику, но README не уточняет специальную область применения или обучающие данные. Лицензия в предоставленных данных не указана.

nbeerbower представил слитую модель EVA-Rombos1-Qwen2.5-32B-lorablated на архитектуре Qwen2.5, предназначенную для генерации текста и диалогов. Модель содержит 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель создана методом task arithmetic с помощью mergekit из nbeerbower/EVA-Rombos1-Qwen2.5-32B и nbeerbower/Qwen2.5-32B-abliterated-LORA. Она рассчитана на текстовые запросы и выдаёт текст; метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Язык карточкой не уточнён.

Experiment26Yam_Experiment27Experiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, основанная на двух моделях: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Gemma 4 E2B Heretic Uncensored MLX 4-bit — это мультимодальная модель для генерации текста и работы с изображениями, разработанная на основе google/gemma-4-E2B-it и опубликованная пользователем deadbydawn101. Базовая модель была изменена методом abliteration с использованием Heretic v1.2.0 и Arbitrary-Rank Ablation, после чего квантована в формат MLX 4-bit для локального запуска на устройствах Apple Silicon. Модель предназначена для офлайн-инференса, быстрого прототипирования, творческого письма, локальных агентов и edge-сценариев, где важны приватность, низкая задержка и отсутствие облачных API-вызовов. Она также поддерживает обработку изображений вместе с текстовыми запросами. Модель имеет около 2 млрд активных параметров, архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration, контекстное окно 131 072 токена, словарь из 262 144 токенов и размер файла около 3,34 ГБ. Архитектура использует 35 слоёв: 28 со sliding attention и окном 512 токенов и 7 с full attention; предусмотрен vision encoder с размерностью 768, 16 слоями и патчами 16 пикселей. Квантование выполнено в 4-битном формате с affine-схемой и group_size=64. В README заявлены скорости около 25–40 токенов в секунду на M1 MacBook Air, 50–70 на M3 Pro и 90–120 на M4 Max, однако эти значения указаны как оценочные. К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка текста и изображений, длинный контекст, локальная работа на M-series Mac и существенно сниженное количество отказов по сравнению с исходной моделью: 5 из 100 против 98 из 100 в приведённом сравнении. Ограничения включают возможное изменение поведения и качества после abliteration и 4-битного квантования, а также зависимость производительности от оборудования Apple Silicon. В README указанная лицензия — Apache-2.0; для базовой Gemma приведена отдельная ссылка на условия лицензии Google.

p-e-w/gpt-oss-20b-heretic-v2 — версия модели gpt-oss-20b, обработанная методом abliteration для снижения частоты отказов. В приведённом сравнении число отказов составило 49 из 100 против 98 из 100 у исходной openai/gpt-oss-20b; KL-дивергенция относительно оригинала — 0,1248. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая задачи рассуждения и сценарии с инструментами при использовании формата Harmony. Это разреженная MoE-модель семейства gpt_oss с архитектурой GptOssForCausalLM. В README для исходной gpt-oss-20b указано 21 млрд параметров, из которых активно 3,6 млрд; однако метаданные этого репозитория указывают 1,6 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель использует формат safetensors; библиотека — Transformers. README описывает gpt-oss как модель с открытыми весами под лицензией Apache 2.0 и отмечает необходимость формата Harmony. Подходит для локальных диалоговых приложений, генерации и анализа текста, а также агентных сценариев с вызовом функций. Abliteration уменьшила отказы в приведённой оценке, но не устраняет их полностью; результаты оценки ограничены указанной выборкой из 100 примеров. Для этой производной версии README не приводит отдельной оценки качества по задачам.

furiosa-ai/harrier-oss-v1-0.6b — производная версия мультиязычной модели эмбеддингов Harrier OSS v1 от Microsoft, подготовленная FuriosaAI для запуска на ускорителях RNGD с Furiosa-LLM. В основе лежит плотная decoder-only архитектура Qwen3; модель содержит 507,9 млн параметров и принимает текст, выдавая L2-нормированные векторы размерности 1024. Контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для поиска по смыслу, кластеризации, оценки семантического сходства, классификации текстов, поиска параллельных текстов и ранжирования. Она учитывает инструкцию к задаче: для запросов рекомендуется добавлять краткое описание задачи в формате «Instruct: …\nQuery: …», а документы передавать без этой инструкции. Помимо Furiosa-LLM, исходная модель поддерживает запуск через Sentence Transformers и Transformers. Модель опубликована под лицензией MIT. В карточке указана поддержка многих языков, включая английский, арабский, китайский? [исправить]

InnerILLM-OpenPipe-Nous-Yarn-Mistral-optimized-1228-7B-slerp — объединённая модель на базе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; второй компонент ориентирован на работу с длинным контекстом. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Метаданные указывают длину контекста 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает состав и метод слияния, но не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.