I.6Перевод и языковая адаптация

calme-3.1-instruct-78b — экспериментальная чат-модель MaziyarPanahi для генерации текста в широком круге задач. По карточке, Qwen2.5-72B объединили с самой собой, а полученную модель дообучили на пользовательских наборах данных; в метаданных указана связь с MaziyarPanahi/calme-3-selfmerge-qwen2-78b. Архитектура — плотная Qwen2, размер — 76,7 млрд параметров, формат весов — safetensors, библиотека — Transformers. Модель использует шаблон диалога ChatML и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста; карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval и BBH. В метаданных указан английский язык. Автор отмечает экспериментальный характер модели, чувствительность к гиперпараметрам и возможное слабое качество на отдельных запросах. Лицензия обозначена как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Calme-7B-Instruct-v0.9 — языковая модель MaziyarPanahi с 7,1 млрд параметров, дообученная на базе Mistral-7B на высококачественных наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель рассчитана на диалоговое применение и генерацию связных ответов и текста. Доступны веса в формате safetensors, а автор также предоставляет отдельную квантизированную версию GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

CatMarcoro14-7B-slerp — объединённая языковая модель на основе Mistral, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния cookinai/CatMacaroni-Slerp и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.2 методом slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая ответы на запросы и решение задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средний балл 73,25, включая 69,37 на AI2 Reasoning Challenge и 86,92 на HellaSwag. Модель принимает и генерирует текст; контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

ColorShadow-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Слияние выполнено методом Gradient-SLERP с помощью mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждения и понимания текста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Citaman/command-r-2-layer — слитая языковая модель на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В неё включены слои модели Citaman/command-r-3-layer; использован метод SLERP. Метаданные описывают модель как дообучение этой базовой модели, а карточка указывает на слияние её слоёв. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая интерфейс вызова инструментов. Она содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Указан формат safetensors и библиотека Transformers. Данные не сообщают целевые языки или специальные прикладные области, поэтому модель следует рассматривать как универсальную. Лицензия в предоставленных сведениях не указана; качество и надёжность ответов отдельно не описаны.

Daredevil-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1, SamirGPT-v1, Slerp-CM-mist-dpo и Mistral-7B-Merge-14-v0.2. В репозитории указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и общих задач с языковой моделью. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специальные прикладные области в предоставленных данных не обозначены.

distiluse-base-multilingual-cased — многоязычная модель Sentence-Transformers, обученная командой sentence-transformers. Она кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 512 для поиска семантически близких текстов, кластеризации и сравнения предложений. В основе лежит DistilBERT; модель поддерживается библиотекой Sentence-Transformers, принимает текстовые фрагменты длиной до 512 токенов и выдаёт векторные представления. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch, safetensors, TensorFlow, ONNX и OpenVINO. Модель подходит для семантического поиска, группировки похожих документов и вычисления сходства между предложениями на разных языках. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Качество и языковое покрытие могут различаться между языками; README не приводит конкретного перечня поддерживаемых языков или результатов оценки.

DPOB-INMTOB-7B — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit на основе liminerity/Omningotex-7b-slerp и eren23/merged-dpo-binarized-NeutrixOmnibe-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых ответов и других задач генерации текста; в README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,21, но они не описывают качество на всех сценариях. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.

Elysium-Omni-11b — объединённая диалоговая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет Elysium-Omni-Itt-11b и SoMix2-xb линейным слиянием с весами 0,8 и 0,2 соответственно. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В репозитории указаны веса Safetensors; конфигурация слияния использует float16. Лицензия в доступных данных не указана.

Experiment28M7_Experiment27Shadow — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment27Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, продолжая их в виде текста. Модель поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. Данных о специализации на конкретных языках или прикладных областях в карточке нет.

Faro-Yi-34B — чат-модель на основе Yi-34B-200K, разработанная Wenbopan и дообученная на больших объёмах синтетических инструкционных данных из Fusang-V1. Она предназначена для диалогов и широкого круга задач по инструкциям, включая работу с длинными документами и сложными запросами. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama с 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Она рассчитана на китайский и английский языки; для длинных входов автор рекомендует запуск через vLLM. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — MIT. Карточка заявляет улучшенное выполнение различных задач и устойчивую работу с длинным контекстом, но не приводит количественных оценок или результатов бенчмарков. Качество на других языках не заявлено.

Flammades-Mistral-7B — диалоговая языковая модель FlammenAI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена методом ORPO в течение трёх эпох на наборах flammenai/Date-DPO-NoAsterisks и jondurbin/truthy-dpo-v0.1 поверх nbeerbower/Hermes2-Gutenberg2-Mistral-7B. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоге; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с библиотекой Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

gemasphi/f-real-setfit-ss-paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 — модель Sentence-Transformers на архитектуре XLM-RoBERTa, обученная сопоставлять предложения и абзацы в плотном векторном пространстве размерности 768. Её можно применять для поиска семантически близких текстов, кластеризации и вычисления сходства предложений; в каталоге также указана поддержка извлечения признаков. Модель содержит 305,2 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 514 токенов. Многоязычное назначение следует из названия модели; README не перечисляет конкретные поддерживаемые языки. Для работы можно использовать библиотеку Sentence-Transformers либо Transformers с подходящей операцией pooling. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Gemma-4-12B-it-abliterated-uncensored — дообученная версия Gemma 4 12B Unified от автора OpenYourMind, созданная на основе google/gemma-4-12B-it. Веса BF16 содержат около 11,95 млрд параметров; архитектура — плотный decoder-only трансформер из 48 слоёв с единой мультимодальной обработкой без отдельных энкодеров для изображений и аудио. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, а также для обработки изображений и аудио в мультимодальных запросах; в README также описана поддержка видеовхода. Вариант прошёл абляцию отказов, направленную на снижение стандартных отказов, при этом автор заявляет о сохранении рассуждений и мультимодальных возможностей исходной модели. Для запуска используются класс Gemma 4 в библиотеке Transformers и мультимодальный процессор; полные веса занимают около 24 ГБ. Модель распространяется по лицензии Gemma, унаследованной от базовой модели; перед использованием необходимо соблюдать её условия. Снижение отказов может влиять на безопасное поведение, а качество и надёжность ответов для этой модификации в карточке не подтверждены независимой оценкой.

Это GGUF-версия модели gemma-4-E4B-Gemini-3.1-Pro-Reasoning-Distill, разработанной Ayodele01. Репозиторий содержит скомпилированные и квантованные файлы, подготовленные с использованием llama.cpp для эффективного локального запуска на пользовательском оборудовании. Модель предназначена для генерации текста и локального инференса. Доступны варианты квантования с разрядностью от 3 до 8 бит: Q8_0 обеспечивает качество, близкое к неквантованной версии, а Q3_K_M отличается максимальным сжатием, более высокой скоростью и сниженным качеством. Вариант Q4_K_M рекомендован как компромисс между скоростью, потреблением памяти и качеством. README не содержит сведений о точном числе параметров, архитектуре, поддерживаемых языках, длине контекста, мультимодальности, результатах тестирования или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя определить по имеющимся данным.

bosonai/higgs-audio-v3-stt-v2 — англоязычная модель распознавания речи Boson AI на архитектуре HiggsAudio3. Это дообученный чекпойнт bosonai/higgs-audio-understanding-v3-1.7b, в который слиты веса LoRA ранга 64 и alpha 128. Модель принимает аудио и преобразует речь в текст; карточка указывает задачу automatic-speech-recognition и формат safetensors. Модель предназначена для транскрибирования английской речи. В обучающую смесь вошли части AMI IHM, GigaSpeech, LibriSpeech, SpgiSpeech, TED-LIUM и VoxPopuli; для Earnings22 данные пропускались. В README приведены результаты оценки WER на AMI, Earnings-22 и GigaSpeech по методике Open ASR Leaderboard. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты зависят от записи и условий распознавания; сведения об ограничениях качества за пределами приведённых оценок в карточке не представлены.

Модель mphank/hzk-agentic-8b-v2 — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная mphank на базе unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL для Hugging Face. Карточка не описывает специальные предметные области или подтверждённые ограничения качества; язык карточки и метаданные указывают на английский.

InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-Nous-Yarn-Mistral-7B-slerp — плотная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная InnerI объединением моделей NousResearch/Yarn-Mistral-7b-128k и InnerI/InnerILLM-0x00d0-Ox0dad0-nous-nous-v2.0-7B-slerp методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Базовая модель Yarn-Mistral рассчитана на работу с длинным контекстом; для этой модели указано окно в 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные языковые специализации или результаты оценки качества.

leeloolee/intention — многоязычная модель векторных представлений текста из семейства GTE, описанная в карточке как gte-multilingual-base. Она предназначена для поиска по смыслу, многоязычного и межъязыкового поиска, а также других задач представления текста. Модель имеет архитектуру Transformer encoder-only, около 305 млн параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она формирует плотные эмбеддинги размерности 768 и может выдавать разреженные векторы; заявлена поддержка более 70 языков. Карточка сообщает о высоких результатах на задачах многоязычного поиска и оценках текстовых представлений, а также о более низких требованиях к инференсу по сравнению с более крупными моделями семейства GTE. Указанные результаты относятся к оценкам разработчиков; они не гарантируют качество на каждом конкретном наборе данных. Лицензия — Apache-2.0.

johnpaulbin/johnpaulbin-e2-instruct-merge-fp16 — объединённая языковая модель, созданная разработчиком johnpaulbin с помощью LazyMergekit из johnpaulbin/llama3.1-8b-e2-epoch3-merged-fp16 и meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Используется архитектура LlamaForCausalLM с плотной архитектурой и примерно 7,5 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Для объединения применён метод TIES с нормализацией и int8-маской. Модель предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Указанное базовое семейство — Meta Llama 3.1, а длина контекста составляет 131 072 токена. В метаданных нет сведений о лицензии и поддерживаемых естественных языках, поэтому условия использования и языковой охват здесь не описаны.

Модель cuteElf/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная версия Kanana 1.5 от cuteElf, основанная на kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Это плотная языковая модель архитектуры Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста. Она принимает текст и может работать с интерфейсом вызова инструментов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL; конкретные изменения Persona-Merged и их влияние на поведение модели не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Karen_TheEditor_V2_STRICT_Mistral_7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Это слияние методом SLERP модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и FPHam/Karen_TheEditor_V2_STRICT_Mistral_7B; в README приведена конфигурация mergekit и формат весов bfloat16, а в репозитории указаны файлы safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге по инструкциям. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специальные области применения или языки, поэтому модель следует рассматривать как универсальную текстовую модель на базе Mistral. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не содержит результатов оценивания качества или подробных сведений о поведении слияния; качество и следование инструкциям могут отличаться от исходной Mistral-7B-Instruct-v0.2.

unsloth/LFM2-2.6B-Exp-GGUF — GGUF-версия экспериментальной языковой модели LFM2-2.6B-Exp, разработанной Liquid AI и подготовленной Unsloth. Модель создана на основе LFM2-2.6B с использованием обучения с подкреплением и ориентирована на следование инструкциям, работу со знаниями и математическими задачами. Указано, что её результативность особенно высока среди моделей класса около 3B параметров, включая сильный результат на IFBench. Модель предназначена для агентных сценариев, извлечения данных, RAG, творческого письма и многошаговых диалогов. Из-за небольшого размера разработчики рекомендуют дообучение под узкие прикладные задачи. Модель не рекомендуется для задач, требующих глубоких знаний или программирования. Архитектура LFM2-2.6B включает 30 слоёв, из которых 22 являются convolutional-слоями и 8 attention-слоями, около 2,57 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и словарь размером 65 536 токенов. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Модель поддерживает диалоги через ChatML-подобный шаблон и вызов инструментов. В этой версии исправлен chat template; для llama.cpp рекомендуется использовать параметр --jinja. Рекомендуемые параметры генерации: temperature 0.3, min_p 0.15 и repetition_penalty 1.05. Лицензия — LFM Open License v1.0. README не указывает точные параметры квантования данной GGUF-сборки, поэтому объём памяти и компромисс между качеством и скоростью по конкретному файлу определить нельзя.

Ling-lite-base-1.5 — базовая языковая модель семейства Ling, разработанная InclusionAI. Это языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), предназначенная для генерации текста и решения разнообразных задач на естественном языке. В карточке семейства для Ling-lite указано 16,8 млрд параметров, из которых активируются 2,75 млрд; метаданные этого репозитория указывают 794,8 млн параметров. Эти сведения расходятся, поэтому размер конкретной модели по источникам определить однозначно нельзя. Модель рассчитана на текстовые запросы и диалоговое использование. README указывает контекст до 128 тыс. токенов для версии 1.5 семейства, тогда как метаданные репозитория задают нативный контекст 32 768 токенов; для этой конкретной модели следует ориентироваться на значение из метаданных. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не перечислены. Модель распространяется под лицензией MIT. README описывает широкий круг задач, но не приводит оценки качества или конкретных ограничений применения.

Llama-3-11.5B-V2-GGUF — набор квантизированных версий языковой модели Llama-3-11.5B-V2, опубликованный bartowski. Исходная модель разработана Replete-AI, а квантизация выполнена с использованием llama.cpp версии b3024 и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска в форматах GGUF, включая работу через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель содержит около 11,5 млрд параметров и относится к текстовым моделям; сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-квантизации с размером файлов примерно от 3,63 до 12,24 ГБ. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие снижают требования к оперативной памяти и видеопамяти, но сильнее теряют в качестве. Для запуска рекомендуется выбирать вариант, помещающийся в доступный объём RAM и VRAM; наиболее сбалансированными в README названы Q6_K, Q5_K и Q4_K. Преимущество набора — широкий выбор компромиссов между качеством, скоростью и потреблением памяти, а также пригодность для локального инференса. Ограничения включают отсутствие точного описания архитектуры, контекстного окна, языков, результатов оценивания и корректного chat template; указанный шаблон может быть неверным. Модель распространяется по лицензии Llama 3; конкретные условия определяются лицензией Meta, ссылка на которую приведена в карточке.

Это сжатая методом SNIPER версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct от автора репозитория parmanu-lcs2. После обрезки в модели осталось 5,287,235,584 параметра; затем веса восстановительно дообучили на 2000 примерах SlimOrca с помощью LoRA и объединили адаптер с основными весами. Модель использует плотную архитектуру Llama и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; она может применяться для ответов на вопросы, инструкций и других текстовых запросов. В метаданных указан контекст до 131072 токенов. Модель загружается через Transformers и распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория. Обрезка и восстановительное дообучение могут повлиять на качество по сравнению с исходной Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; README сообщает о настройке обучения на контексте 1024 токена.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-DPO-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3-Perky-Pat-Instruct-8B-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной языковой модели Llama-3-Perky-Pat-Instruct-8B. В качестве базовых моделей указаны Meta-Llama-3-8B-Instruct от Meta и Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule от failspy; исходная модель опубликована grimjim. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия по инструкциям. Она поддерживает текстовый ввод и вывод, использует формат промптов Llama 3 с ролями system, user и assistant. Размер базовой модели — 8 миллиардов параметров. Сведения о поддерживаемых языках и размере контекстного окна в README не указаны. Репозиторий содержит множество вариантов квантизации от Q8_0 до Q2_K и IQ2/IQ3/IQ4, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к памяти. Варианты Q5–Q6 и Q4 описаны как обеспечивающие высокое или хорошее качество, тогда как варианты Q2–Q3 экономят память, но заметно уступают по качеству. Лицензия указана как llama3; конкретные условия её применения следует проверять в документации лицензии Llama 3.

MeliodasPercival_01_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов на основе текстовых запросов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках, специализированных областях или оценках качества, поэтому её можно описать как модель общего назначения.