I.7Речь, диалоги и встречи

NeuralDareBeagle-7B-slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния NeuralBeagle14-7B и DareBeagle-7B-v2 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на запросы и создания текстовых материалов. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но не описывает отдельные языковые или предметные специализации. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

NOESIS-Whisper3-1.6B-Large-Turbo-Darwin-99LANG-BF16 — мультиязычная модель распознавания речи от AMAImedia, созданная для платформы автоматизации дубляжа NOESIS. Это объединение openai/whisper-large-v3 и openai/whisper-large-v3-turbo: энкодеры усреднены, а 32-слойный декодер взят из Whisper Large-v3. Модель содержит около 1,543 млрд параметров, работает с аудио и выдаёт текст; карточка заявляет поддержку 99 языков. Она предназначена для распознавания речи в сценариях дубляжа, определения языка, расстановки пословных временных меток, проверочной базовой транскрипции и резервного распознавания. По README модель загружается через Transformers и в BF16 занимает около 2 ГБ VRAM; разработчик позиционирует её как вспомогательную модель, работающую параллельно с основной системой транскрипции. Указанная лицензия — MIT. Усреднение энкодеров нацелено на сочетание мультиязычной устойчивости Whisper Large-v3 с дистиллированными представлениями Turbo, а декодер Large-v3 сохраняет качество генерации. Ограничения: модель описана как вспомогательный путь, а не основной транскрибатор NOESIS; результаты в README приведены для внутреннего сценария, поэтому их нельзя считать независимой оценкой качества. Полный список языков в предоставленных данных не перечислен.

Noromaid-7b-v0.1.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и NeverSleep/Noromaid-7b-v0.1.1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в формате диалога; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Веса доступны в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Noromaid-7b-v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — языковая чат-модель MaziyarPanahi для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. Она получена слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NeverSleep/Noromaid-7b-v0.2; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16 и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или предметные специализации, поэтому модель можно рассматривать как универсальную чат-модель.

Vontra/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-oQ6-MTP — это общественная MLX-конверсия модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для Apple Silicon и поддерживает сценарии vision-language: работу с текстом и изображениями, диалоговые приложения, анализ визуального содержимого и генерацию текста. Это не официальный релиз Qwen, а производная сборка Vontra, созданная из официальных BF16-весов. Модель использует архитектуру qwen4_exp: sparse mixture-of-experts с 125 млрд параметров (около 6 млрд активных), 48 слоями, 512 маршрутизируемыми экспертами и одним общим экспертом. Она сочетает Gated DeltaNet, Qwen Sparse Attention, расширенные gated residual streams и хешированные bigram/trigram embeddings объёмом 51 млрд параметров. Конфигурируемый контекст составляет 262 144 токена, предусмотрены 24 attention heads и 2 KV heads. Квантование выполнено в формате oQ6 с 6-битной базой и защищёнными модулями в 6/8 бит; размер группы — 32. В сборке сохранён нативный MTP-блок Qwen4Exp для speculative decoding. К сильным сторонам относятся существенно уменьшенный объём вычислений за счёт MoE, поддержка длинного контекста, мультимодальность и ускорение генерации с помощью native MTP. Размер весов составляет около 158,07 ГБ, поэтому модель требует значительных ресурсов. Для работы необходим runtime oMLX или MLX-VLM с явной поддержкой qwen4_exp и native MTP; стандартные runtime без этой поддержки могут не загрузить модель. Приведённые измерения на Apple M3 Studio показывают примерно 28–37 токенов в секунду, но производительность зависит от длины запроса, настроек генерации, версии runtime и доступной памяти. Модель распространяется по Qwen Community License 1.0; текст лицензии включён в репозиторий.

Fulcrum-AI опубликовала модель Ryze-Nemo-passthrough — объединение языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом passthrough. В конфигурации дважды используются слои модели mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407: диапазоны 0–24 и 8–32; веса представлены в формате safetensors, а конфигурация слияния указывает bfloat16. Архитектура — плотная MistralForCausalLM примерно на 14,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Указанная для неё длина контекста — 1 024 000 токенов. Базовая модель описана как многоязычная инструктивная модель для диалога, следования инструкциям и вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это компактная модель T5-Small, дообученная Харшем Рао на суммаризацию текста. Она использует архитектуру T5 для преобразования текста в текст и создаёт краткие абстрактивные сводки, стараясь сохранить ключевую информацию. Модель предназначена для суммаризации статей, документов, блогов и длинных диалогов, а также для встраивания в NLP-приложения и конвейеры обработки документов. Модель содержит 38,5 млн параметров, рассчитана на английский язык и имеет контекст длиной до 512 токенов. Лицензия Apache-2.0. Сводки могут упускать важные детали или содержать фактические ошибки; качество зависит от тематики и качества входного текста. Модель не предназначена для проверки фактов и принятия решений в областях с высокими ставками, включая право, медицину и финансы.

tolk-7B — дообученная языковая модель от RaspizdAI на базе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Она предназначена для многоходового диалога, общения в заданной персоне и генерации структурированного текста на русском и английском языках. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с причинной языковой моделью, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых ассистентов, которым важно поддерживать беседу на русском или английском, придерживаться заданного образа и выдавать текст в заданной структуре. Метаданные указывают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; качество этих возможностей отдельно не охарактеризовано. Модель распространяется под лицензией MIT.

ghost613/whisper-large-v3-turbo-korean — дообученная модель Whisper Large V3 Turbo для автоматического распознавания корейской речи и преобразования её в текст. Она создана на основе openai/whisper-large-v3-turbo и обучена на корейском наборе данных Zeroth; в обучающей выборке было около 206 часов 43 минут аудио. Модель содержит около 905,2 млн параметров и принимает аудио, выдавая текст. В README указаны итоговые показатели WER 4,90% на валидации и 4,89% на тесте, а CER — 1,78% и 2,06% соответственно. Автор отмечает, что обучение не сошлось и дальнейшее улучшение результатов возможно. Модель опубликована в формате safetensors; условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Модель Dianavdavidson — дообученная на наборе данных Vaani модель автоматического распознавания речи на базе OpenAI Whisper Medium. Она принимает аудио и генерирует текстовую расшифровку; в карточке указаны 455,8 млн параметров, архитектура Whisper и формат safetensors. На оценочном наборе приведены Loss 0,4028 и Global WER 28,6796, однако описание не уточняет состав набора и методику оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dans-PersonalityEngine-v1.0.0-8b — разговорная языковая модель Dans-Archive, созданная полным дообучением и слиянием моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для диалогов, совместного написания текстов и ролевых сценариев, а также для суммаризации и анализа тональности в текстовых конвейерах. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 7,5 млрд параметров. Она принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и использует шаблон запросов ChatML. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В обучении использовались инструкции в один и несколько ходов, ролевые сценарии, текстовые приключения, материалы для соавторства и другие наборы данных. Карточка предупреждает, что модель не проходила выравнивание на безвредность, поэтому её ответы могут содержать вредный контент и требуют проверки при применении. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Dialog2Flow joint target model — англоязычная модель на базе BERT-base, представленная Sergio Burdisso и соавторами в работе Dialog2Flow на конференции EMNLP 2024. Это модель Sentence-Transformers, дообученная для получения плотных векторных представлений предложений и абзацев: она отображает текст в пространство размерности 768 и предназначена для извлечения структуры потока диалога. Модель можно применять для поиска и кластеризации реплик, а также для извлечения потока диалога по смысловому сходству. Она основана на google-bert/bert-base-uncased, содержит 136,7 млн параметров и принимает последовательности длиной до 512 токенов. Обучение проводилось на данных DialogStudio и dialog2flow-dataset с контрастивной функцией потерь. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия MIT разрешает использование, изменение и распространение модели при соблюдении её условий. Модель предназначена для английского языка; качество на других языках в карточке не подтверждено.

Fialka 7B v2.1 — русскоязычная языковая модель от 0x7o, дообученная следовать инструкциям и вести диалог. Она предназначена для генерации ответов и текста на русском языке; карточка указывает, что обучение версии 2.1 проводилось на наборах инструкций и диалогов. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы в формате Zephyr и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке автор отмечает, что более новая версия Fialka V3 генерирует русский текст точнее.

DealignAI выпустила Gemma-4-12B-it-MXFP4-CRACK — дообученную и квантизированную 4-битную версию Gemma 4 12B-it от Google. Модель рассчитана на запуск через MLX на компьютерах Apple Silicon; файлы занимают около 7,5 ГБ. Архитектура объединяет текст, изображения, аудио и видео, использует 48 слоёв и гибридное внимание со скользящим окном и полным вниманием. Заявленная длина контекста — 128 тысяч токенов. Модель предназначена для диалогов, мультимодального анализа и генерации текста. По описанию автора, CRACK удаляет поведение отказа на уровне весов, сохраняя рассуждения, знания и мультимодальные возможности. В README приведены результаты HarmBench и MMLU, полученные на конкретной конфигурации; они не гарантируют такое же качество на других запросах и средах. Для запуска автор рекомендует Osaurus, поддерживающий архитектуру Gemma 4 Unified. Лицензия — Gemma. Модель не рассчитана на естественный язык отказа при потенциально вредоносных запросах, поэтому ответы требуют самостоятельной проверки.

Ice0.7-29.09-RP — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием предварительно обученных моделей методом SLERP с помощью mergekit. В состав слияния вошли Ice0.5-28.09-RP и Ice0.6-29.09-RP; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard: средний балл 21,47, IFEval — 51,76, BBH — 30,73. Лицензия в предоставленных данных не указана.

KB-Whisper Base — модель распознавания речи, выпущенная Национальной библиотекой Швеции (KBLab) на основе OpenAI Whisper Base. Модель содержит 51,7 млн параметров и дообучена на шведской речи; в README указано более 50 000 часов аудиозаписей с текстовыми расшифровками. Метаданные указывают архитектуру Whisper и форматы ONNX и safetensors. Модель предназначена для транскрибирования шведской речи из аудио. По умолчанию используется вариант Stage 2; доступны версии с более сжатым стилем расшифровки Subtitle и более дословным Strict. В описанных тестах на FLEURS, CommonVoice и NST версия base показала WER 9,1, 8,7 и 7,8 соответственно. Модель лицензирована по Apache-2.0. README не сообщает об ограничениях на типы аудио или условиях качества записи.

KB-Whisper Large — модель распознавания речи, выпущенная Национальной библиотекой Швеции (KBLab). Это дообученная версия Whisper large-v3 от OpenAI с архитектурой Whisper и примерно 905 млн параметров; модель принимает аудио и генерирует текстовые транскрипции. Она предназначена прежде всего для шведской речи: обучение проводилось на более чем 50 000 часах шведского аудио с текстовыми расшифровками, а в оценках на FLEURS, CommonVoice и NST авторы сообщают о среднем снижении WER на 47% относительно исходной Whisper large-v3. Доступны варианты транскрипции с разной степенью подробности: стандартный Stage 2, более сжатый Subtitle и более дословный Strict. Модель можно использовать через Transformers, а также в форматах ONNX и CTranslate2; карточка также описывает применение с WhisperX для получения временных меток слов. Лицензия — Apache-2.0. Основное назначение — транскрибация шведской речи; карточка не приводит отдельных ограничений качества для других языков.

DS-Archive/L3.3-70B-Magnum-v4-SE-Cirrus-x1 — диалоговая языковая модель, созданная объединением моделей Sao10K и Doctor-Shotgun с помощью SLERP и mergekit. Она построена на архитектуре Llama 3.3 с плотной конфигурацией и содержит 69,5 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста в формате диалога и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста — до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов с большим контекстом. В README указаны объединённые модели и метод слияния, но не приведены результаты оценки качества, сведения о поддерживаемых языках или специальные ограничения применения. Файлы опубликованы в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

LFM2.5-8B-A1B-CoreAI — это конверсия модели LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B для локального выполнения в формате Apple Core AI (.aimodel). Конверсию подготовило сообщество Core AI model zoo; базовая модель разработана Liquid AI. Модель предназначена для генерации текста, чат-диалогов, суммаризации и других языковых задач на устройствах Apple без отправки данных в облако, включая интеграцию с CoreAIKit и системными сценариями LanguageModelSession. Архитектура представляет собой гибридный decoder-only MoE: 24 слоя, из которых 18 используют short-convolution mixers, а 6 — GQA attention. Первые два слоя плотные, остальные используют разреженный MoE с 32 экспертами и выбором 4 экспертов на токен. Общий размер составляет около 8,3 млрд параметров, при этом активно на токен используется примерно 1,5 млрд; hidden size — 2048, словарь — 128 тысяч токенов. В README языки и максимальный размер контекста не указаны. Модель ориентирована на GPU и Neural Engine устройств Apple; опубликованный чистый bundle предназначен для Mac, а вариант int4 проверен на iPhone 17 Pro, но не поставляется из-за заметной потери качества. Сильные стороны модели — локальная работа, MoE-эффективность и оптимизированное ядро gather_qmm, которое читает веса только выбранных экспертов. Для Mac заявлена скорость около 140–141 токена в секунду при размере bundle 8,8 ГБ, а качество симметричного int8-варианта соответствует уровню fp16 в описанном тесте. Ограничения включают значительный объём загрузки, зависимость от устройств Apple и наличие проблем у базовой модели с повторяющейся генерацией при использовании без chat template и sampling. Модель распространяется по лицензии lfm-open-license-v1.0; точные условия приведены в файле LICENSE.

Модель ehristoforu/llama-3-12b-instruct разработана @ehristoforu как объединение нескольких вариантов Llama 3 для диалогов и выполнения инструкций. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 11,4 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Поддерживает русский и английский языки, а максимальная длина контекста составляет 8192 токена. Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций на русском и английском языках. В её основе лежит Meta-Llama-3-8B-Instruct, объединённая с несколькими моделями Llama 3, включая Saiga, OpenHermes, Smaug, Dolphin и NeuralPaca. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Количественных оценок качества и подробных ограничений в доступных данных нет.

LLaMa-3.1-Zeroed-13B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit из предварительно обученной unsloth/Meta-Llama-3.1-8B методом passthrough merge. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов. Модель содержит около 12,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не описывает отдельную настройку под конкретную предметную область или языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это языковая модель Qwen2, полученная сообществом mergekit-community объединением методом SLERP двух моделей: maywell/Qwen2-7B-Multilingual-RP и HumanLLMs/Human-Like-Qwen2.5-7B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В состав объединения входит многоязычная RP-модель и версия Qwen2.5, настроенная на более естественные и связные разговорные ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mistral-Narwhal-7b — разговорная языковая модель на основе Mistral 7B, созданная путём слияния Dolphin 2.1 и Zephyr 7B Alpha. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; её архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors. Модель может использоваться для диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0, однако README также требует учитывать лицензии исходных моделей Dolphin 2.1 и Zephyr 7B Alpha.

Mother-of-Rhodia-12B — объединение предварительно обученных языковых моделей TheDrunkenSnail/Son-of-Rhodia и ToastyPigeon/Sto-vo-kor-12B, созданное автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для диалоговых приложений и других сценариев генерации текста. Карточка указывает лицензию «other», поэтому условия использования следует сверить с файлами репозитория и лицензиями исходных моделей. README не приводит оценки качества или специальные ограничения применения.

TheDrummer выпустил Temitoku x Mitekuto — языковую модель для генерации текста и диалогов, созданную с помощью mergekit методом passthrough на основе unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 38,8 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Она работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для диалогового общения, генерации текста и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. README указывает на объединение предварительно обученных языковых моделей, но перечисляет только одну базовую модель. Лицензия в предоставленных данных не указана.

qwen2-1 — объединённая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью LazyMergekit из Weyaxi/Einstein-v7-Qwen2-7B и jeiku/dontusethis. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние выполнено методом SLERP; модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Базовая модель Einstein-v7-Qwen2-7B описана как диалоговая модель для генерации текста и ответов на вопросы, особенно по естественным наукам и математике. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель clijo/qwen3-4b-instruct-2507-bf16-reco-grpo-b200-gentle-blue-orbit — дообученная с помощью TRL версия Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, разработанная автором репозитория clijo. Это плотная языковая модель примерно на 3,7 млрд параметров с архитектурой Qwen3ForCausalLM, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций. В карточке приведён пример запуска через Transformers для ответа на вопрос пользователя. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста — 262 144 токена. Метаданные указывают на формат safetensors и возможность диалога. Лицензия и специальные области применения в предоставленных данных не описаны.

RuadaptQwen2.5-14B-Instruct — инструктивная русскоязычная адаптация Qwen2.5-14B от RefalMachine. Авторы заменили токенизатор, выполнили дополнительное предобучение на русскоязычном корпусе и применили метод Learned Embedding Propagation (LEP). Модель относится к плотной архитектуре Qwen2 и содержит 14 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на русском языке. По заявлению авторов, новый токенизатор увеличивает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно исходной Qwen2.5-14B-Instruct при сравнении на одинаковых текстовых последовательностях. В карточке также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка помечена как рабочая версия v1; опубликованные разделы результатов оценки содержат незаполненные значения TODO, поэтому по README нельзя судить о сравнительном качестве. Ответы могут воспроизводить сведения и установки, усвоенные на этапах обучения, и не обязательно отражают позицию авторов.

Socrates-Qwen2.5-14B-SFT — дообученная SocratesFT модель на базе Qwen2.5-14B-Instruct, представленная в формате safetensors для библиотеки Transformers. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка связывает её с набором данных SocSci210. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2 и 14 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский язык. Метаданные указывают на поддержку следования инструкциям и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TIES-Merging — объединённая диалоговая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная с помощью LazyMergekit. В слияние вошли Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, openchat/openchat-3.5-0106 и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1; применён метод TIES, итоговый формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом режиме. Она может быть полезна для общения, выполнения запросов на естественном языке и решения математических задач. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.