I.7Речь, диалоги и встречи

ehristoforu/qwen2.5-7b-upscaled — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием весов через mergekit методом passthrough на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для общения, генерации текста и использования интерфейса вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 11,3 млрд параметров; максимальный контекст — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README не сообщает оценок качества или конкретных улучшений относительно базовой модели. Лицензия в доступных данных не указана.

Kaoeiri/Qwenwify2.5-32B-v4.7-ED — объединённая языковая модель, созданная разработчиком Kaoeiri с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/QwQ-32B-Preview, а для слияния применён метод DARE TIES; в состав также вошли девять других моделей семейства Qwen2.5-32B и их производных. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В составе объединены модели для чата, рассуждений, японского языка и ролевой генерации; карточка не задаёт приоритетный язык. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение могут различаться в зависимости от запроса, поскольку модель объединяет несколько чекпойнтов; конкретные ограничения и результаты оценки в карточке не приведены.

RandomMergeNoNorm-7B-DARETIES — текстовая генеративная модель, созданная с помощью mergekit объединением моделей FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, CultriX/Wernicke-7B-v9 и mlabonne/NeuralBeagle14-7B. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Слияние выполнено методом DARE-TIES с базой FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, плотностями 0,45 и 0,55 для компонентов и параметром int8_mask; итоговый тип данных — float16. Базовая модель NeuralBeagle14-7B описана как модель для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации, однако отдельные оценки качества именно этого слияния в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EpistemeAI/Reasoning-Llama-3.1-CoT-RE1-NMT — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на базе EpistemeAI/Reasoning-Llama-3.1-CoT-RE1. Это плотная модель с 7,5 млрд параметров, контекстом до 131 072 токенов и форматом весов safetensors. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации ответов с многошаговыми рассуждениями. В карточке заявлены сценарии виртуальных помощников, поддержки клиентов, обучения и генерации текстов. Среди датасетов в метаданных указаны AI-MO/NuminaMath-TIR и bespokelabs/Bespoke-Stratos-17k. README также упоминает Unsloth и непрерывное обучение, но не приводит подробностей об их реализации в этой версии. Доступны способ запуска через Transformers и лицензия Apache-2.0. Качество и языковое покрытие отдельно не оценены в предоставленных сведениях.

zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1 — языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: ifable/gemma-2-Ifable-9B и recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4. Модель содержит 9 млрд параметров, рассчитана на генерацию текста и диалоговое использование; работает через библиотеку Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. Заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для диалогов и генерации текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 32,05, IFEval — 79,44, BBH — 43,39. Карточка не уточняет языковую специализацию и лицензию, поэтому эти характеристики здесь не заявляются.

RuAdapt-HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B-v1 — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из RefalMachine/ruadapt_qwen2.5_7B_ext_u48_instruct и suayptalha/HomerCreativeAnvita-Mix-Qw7B. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе на русском и английском языках; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Русскоязычная база RefalMachine адаптирована для диалога и ускоренной обработки русскоязычных последовательностей, а вторая база вносит возможности творческой генерации. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не приводят сравнительных оценок качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных примерах.

StrangeMerges_53-7B-model_stock — языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния пяти моделей семейства Mistral. В репозитории указаны метод слияния model_stock и формат весов bfloat16; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 76,07, включая 72,78 на AI2 Reasoning Challenge и 88,46 на HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные не устанавливают конкретный основной язык или специализированную предметную область; качество на отдельных задачах может отличаться, а результаты бенчмарков не гарантируют качество в прикладных сценариях.

Tess-34B-v1.4 — универсальная большая языковая модель семейства Tess, опубликованная migtissera. Она дообучена на базе Yi-34B-200K и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Карточка описывает общий профиль модели, без специализации на конкретной предметной области. Для диалога приведён формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель опубликована в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнять по полным сведениям репозитория.

Tess-72B-v1.5b — универсальная большая языковая модель из серии Tess, разработанная migtissera и обученная на базе Qwen-72B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 71 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов в формате SYSTEM/USER/ASSISTANT. Контекст модели составляет 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель подходит для ответов на вопросы, помощи с текстовыми задачами и рассуждений общего назначения. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 77,30 и результаты ARC и HellaSwag. Поддерживаемые языки и прикладные специализации отдельно не заявлены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории модели.

Карточка модели PS4Research/TFDDn0MkziaAlcn0 на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная PS4Research на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 14 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специализация дообучения и его качество в карточке не раскрыты.

tolk-flash — компактная языковая модель диалогов, разработанная авторами семейства tolk и основанная на Qwen2.5-3B-bnb-4bit. Это дообученная плотная модель с архитектурой Qwen2 и примерно 3,1 млрд параметров; она предназначена для быстрых многоходовых бесед, генерации текста и диалогов с заданной персоной на русском и английском языках. Контекст модели — до 32 768 токенов. Небольшой размер рассчитан на быстрый вывод, слабые GPU и среды с ограниченными ресурсами, а интерфейс поддерживает чат и вызов инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

pyannote/voice-activity-detection — открытая модель для обнаружения участков речи в аудиозаписях, разработанная командой pyannote.audio. Она предназначена для voice activity detection и может использоваться как этап предварительной обработки в автоматическом распознавании речи, сегментации аудио и задачах speaker diarization. Модель реализована как pipeline на базе pyannote.audio 2.1 и работает с аудио; сведения о размере, конкретной архитектуре, поддерживаемых языках и максимальной длине контекста в карточке не указаны. Результатом является временная шкала интервалов, в которых присутствует активная речь. В качестве связанных наборов данных указаны AMI, DIHARD и VoxConverse. Для использования требуется принять условия доступа к зависимой модели pyannote/segmentation и настроить токен Hugging Face. Модель распространяется по лицензии MIT. README не содержит количественных метрик качества и подробного описания ограничений, поэтому пригодность для конкретного типа аудио и требуемый уровень точности необходимо проверять отдельно.

steja/whisper-large-persian — дообученная версия Whisper large-v2-hi для автоматического распознавания персидской речи. Модель разработана на основе anuragshas/whisper-large-v2-hi и дообучена на персидской части набора Mozilla Common Voice 11.0. Это плотная модель Whisper с архитектурой WhisperForConditionalGeneration и 905,2 млн параметров. Модель принимает аудио и генерирует распознанный текст на персидском языке. На тестовой выборке указаны значения loss 0,3047 и WER 26,3679. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

vumichien/whisper-large-v2-jp — дообученная модель распознавания речи на основе Whisper large-v2 от OpenAI. Она обучена на японской части набора Mozilla Common Voice 11.0 и предназначена для преобразования японской речи в текст. Архитектура WhisperForConditionalGeneration содержит около 905,2 млн параметров; модель принимает аудио и выдаёт текст. В README приведены результаты оценки на тестовой выборке: WER 8,1166 и CER 5,0032. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Whisper Large Norwegian Bokmål — дообученная модель распознавания речи на базе openai/whisper-large-v2, созданная NbAiLab. Она предназначена для автоматической транскрипции норвежской речи на букмоле. Обучение проводилось на корпусе примерно из 5 000 часов аудио: субтитрах NRK, стенограммах выступлений в парламенте Норвегии и записях Norsk Språkteknologi. Модель использует архитектуру Whisper Large v2 с 905,2 млн параметров и принимает аудио, выдавая текст. В README приведён результат на оценочном наборе: WER 10,72 и loss 0,2477; обучение на момент публикации ещё продолжалось, поэтому результаты могут измениться. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

jlondonobo/whisper-large-v2-pt-v3 — дообученная на португалоязычной части набора Common Voice 11.0 модель автоматического распознавания речи на базе Whisper Large v2 от OpenAI. Она принимает аудио и генерирует текстовую расшифровку, в частности подходит для транскрибирования португальской речи. Модель построена на архитектуре Whisper, содержит 905,2 млн параметров и распространяется в формате PyTorch. В карточке указаны результаты оценки на тестовой выборке: loss 0,1503 и WER 4,8385. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает ограничения и условия оценки подробнее, поэтому результаты могут не отражать качество на других аудио и сценариях.

Модель Pirnazar — версия Whisper large-v3-turbo, дообученная для распознавания туркменской речи. Это самостоятельный чекпойнт с объединённым в веса LoRA-адаптером; отдельная загрузка адаптера или базовой модели не требуется. Модель построена на архитектуре Whisper и принимает аудио, выдавая текстовую транскрипцию. Для распознавания рекомендуется задавать язык tk и режим транскрипции. При обучении использовался датасет mamed0v/TurkmenSpeech; LoRA ранга 8 обучалась на проекциях q_proj и v_proj. В карточке приведены результаты валидации на 500 примерах: WER 29,51% и CER 6,59%; это метрики обучения, а не независимая оценка тестового набора. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Это дообученная на датасете Common Voice v15 версия мультиязычной модели Whisper Small от OpenAI, опубликованная пользователем razhan. Модель предназначена для автоматического распознавания речи и транскрибирования аудио на курдском языке сорани. Архитектура — WhisperForConditionalGeneration; размер — 153,1 млн параметров. В репозитории указаны результаты оценки: Loss 0,0334 и WER 0,0613. Модель принимает аудио и выдаёт текст. Данных о длине контекста и конкретных условиях оценки WER в карточке нет. Базовая модель — openai/whisper-small; лицензия — Apache-2.0.

Acrux-500M-o1-Journey — компактная языковая модель с архитектурой Qwen2, разработанная PrithivMLmods и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct на наборе данных GAIR/o1-journey. Модель содержит 494 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она предназначена для следования инструкциям и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы и суммаризацию, с упором на быстрый вывод и сниженные требования к ресурсам. Модель подходит для чат-ботов, виртуальных помощников и других приложений, где важны компактность и оперативная генерация. В карточке указана лицензия CreativeML OpenRAIL-M. Качество для конкретных задач зависит от запросов и окружения; компактный размер может ограничивать сложность решаемых задач.

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.

mrcuddle/Bagel-Hermes-Lumimaid-Llama3-8B — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из NeverSleep/Lumimaid-v0.2-8B и mrcuddle/Bagel-Hermes-2-Pro-Llama3-8B. В метаданных указано 7,5 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговые сценарии. Модель можно применять для общения с ассистентом, творческого письма и ролевых диалогов — эти назначения отражены в описании базовой модели. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Данные о конкретных языках, поддерживаемых этим объединением, в предоставленной карточке не приведены. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Модель heseltiNe — дообученная версия DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Она основана на плотной архитектуре Qwen3 и содержит 7,6 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель дообучали с помощью Unsloth и библиотеки TRL.

duancleypaul/bart-cnn-samsum-finetuned — дообученная модель BART, созданная на основе facebook/bart-large-cnn. Она предназначена для создания кратких пересказов текстов; название указывает на настройку для диалоговых сводок SAMSum, однако README не подтверждает состав обучающей выборки и целевые сценарии. Модель содержит 252,8 млн параметров, принимает текст с контекстом до 1024 токенов и выдаёт текст. Доступна в формате safetensors по лицензии MIT. В README приведено значение Loss 0,1343 на оценочном наборе, но набор данных и условия оценки не описаны.

Beacon Qwen 2 7B Instruct — разговорная языковая модель семейства Qwen2, представленная в формате safetensors. README описывает Activation Beacon как подключаемый модуль для трансформерных LLM, предназначенный для эффективного сжатия длинного контекста; данных о том, как именно модуль связан с весами этой модели, нет. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на генерацию текста в чат-сценариях. В карточке указана лицензия MIT. README предупреждает, что превышение заданной длины контекста может привести к ошибкам или снижению производительности.

Berry-Spark-7B-Fix — объединённая разговорная языковая модель, созданная сообществом mergekit-community на основе ChaoticNeutrals/Very_Berry_Qwen2_7B и arcee-ai/Arcee-Spark. Модели объединены методом SLERP; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для итоговых весов указана точность bfloat16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: её можно использовать для ответов на вопросы и других сценариев общения с языковой моделью. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке не приведены сведения о языках обучения или условиях лицензии, поэтому они здесь не уточняются.

Geneva 12B GammaCorpus v2-1m — диалоговая языковая модель rubenroy, дообученная на Mistral-Nemo-Instruct-2407 с использованием корпуса структурированных и отфильтрованных многоходовых диалогов GammaCorpus v2-1m. Она предназначена для генерации текста, ведения беседы и выполнения инструкций; интерфейс модели также поддерживает вызов инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 12,1 млрд параметров и использует 40 слоёв, группированные запросы внимания (GQA) и вращательные позиционные эмбеддинги. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. В метаданных перечислена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Модель работает с текстом и доступна в формате safetensors через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает о возможности предвзятых ответов; фактическое качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Карточка модели PS4Research/GIxTUYIl3K6cMzEd на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u, поэтому описание составлено по ней. PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная PS4Research на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 14 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специализация дообучения и его качество в карточке не раскрыты.

Helios-10.7B — объединённая языковая модель автора occultml, созданная с помощью mergekit из jeonsworld/CarbonVillain-en-10.7B-v4 и kekmodel/StopCarbon-10B-v5. Веса объединены методом SLERP; архитектура — плотная LLaMA с причинно-языковой моделью, объёмом около 7,1 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. В карточке приведены результаты оценки на нескольких тестах рассуждения и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

ksong-1-12b_v1_m1 — объединённая модель для генерации текста, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе elinas/Chronos-Gold-12B-1.0 и LatitudeGames/Wayfarer-12B. Веса объединены в формате bfloat16; архитектура — плотная Mistral, класс MistralForCausalLM, около 9,8 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста.

Llama-3.1-Niitorm-8B — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama 3.1, созданная слиянием Sao10K/L3.1-8B-Niitama-v1.1 и akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B методом NEARSWAP с параметром t=0.0001. В README также указано включение варианта Niitama с LoRA для abliteration. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе ответов на инструкции и вызова функций через соответствующий интерфейс. В карточке заявлена преимущественно выполненная abliteration, однако подробные оценки качества и гарантии поведения не приведены. Доступны веса в формате safetensors; README также упоминает сторонние квантизированные сборки GGUF. Лицензия в предоставленных данных не указана.