I.7Речь, диалоги и встречи

attashe/q-2.5-deepseek-r1-veltha-v0.2 — объединённая 14-миллиардная языковая модель, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и djuna/Q2.5-Veltha-14B. Она использует плотную архитектуру Qwen2 для генерации текста и диалогов; модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает через Transformers с весами в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста. Базовая модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen рассчитана, в частности, на задачи рассуждения, математики и программирования; карточка этой модели не уточняет, насколько хорошо объединённая версия сохраняет эти возможности. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель nextvalueup/Qwen2.5-7B-Instruct — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная nextvalueup на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и взаимодействие через интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Веса представлены в формате PyTorch. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и Hugging Face TRL.

Aryanne/QwentileSwap — слитая автором языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом task_swapping с помощью mergekit на основе win10/EVA-QwQ-32B-Preview. В объединение также вошли ArliAI/Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3, maldv/Qwentile2.5-32B-Instruct и Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1. Модель содержит 32 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Репозиторий содержит веса в форматах safetensors и GGUF. Автор описывает её как эксперимент с пользовательским методом слияния и не заявляет о гарантированном качестве. Лицензия — Apache-2.0.

Reflection Llama-3.1 70B — языковая модель, созданная Matt Shumer на основе Meta Llama 3.1 70B Instruct с применением метода Reflection-Tuning. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для задач, требующих пошагового рассуждения и исправления ошибок. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит около 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Во время генерации модель разделяет ход рассуждения и итоговый ответ специальными токенами; для диалогов используется шаблон Llama 3.1. Карточка описывает обучение на синтетических данных Glaive и рекомендует системный запрос, задающий формат рассуждений и ответа. Доступны веса в формате safetensors; лицензия — Llama 3.1 Community License. Метаданные указывают интерфейс вызова инструментов, но README не приводит оценок его качества. Модель унаследовала языковые возможности базовой модели; конкретный набор языков в предоставленных данных не перечислен.

RefalMachine RuadaptQwen2.5-32B-Pro-Beta — русскоязычная адаптация модели T-pro-it-1.0, опубликованная RefalMachine. Она основана на плотной архитектуре Qwen2.5 с 32 млрд параметров и предназначена для диалоговой генерации текста на русском языке. Модель объединяет базовые модели Qwen/Qwen2.5-32B и t-tech/T-pro-it-1.0, а затем адаптирована с помощью замены токенизатора, продолженного предобучения на русскоязычном корпусе и техники Learned Embedding Propagation (LEP). В метаданных указан контекст 32 768 токенов. Расширенный токенизатор на основе cl100k и униграммного словаря размером 48 тысяч токенов, по заявлению авторов, повышает скорость генерации русскоязычного текста до 60% относительно T-pro-it-1.0 при сравнении на одинаковых последовательностях. Модель подходит для русскоязычного диалога, ответов на вопросы и написания текстов; также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Авторы предупреждают, что ответы отражают данные обучения, а предобучение исходной сторонней модели ими не контролировалось; результаты оценки качества в карточке приведены не полностью.

Fulcrum-AI/Ryze-Nemo — слитая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Mistral-Nemo-Base-2407. Модель содержит 9,8 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Для запуска доступны веса в формате safetensors через библиотеку Transformers. Модель подходит для генерации ответов, диалогов и следования инструкциям. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов, однако README не описывает проверку качества на таком контексте. Основана на многоязычной модели Mistral AI и NVIDIA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Saiga/MistralNemo 12B — русскоязычная чат-модель, разработанная Ильёй Гусевым на основе изменённой версии Mistral Nemo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и помощи пользователям на русском языке. README описывает версии, обученные с использованием SFT и SimPO на наборах данных Saiga; для работы используется формат запросов Mistral Nemo с системным сообщением в начале диалога. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. В метаданных указан нативный контекст размером до 1 024 000 токенов, формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README указывает на базу в виде abliterated-версии Mistral Nemo, но точный идентификатор базового репозитория не приведён.

Guilherme34/Samantha-v6.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована Guilherme34/Samantha-v6; также в объединение включена v000000/Llama-3.1-8B-Stheno-v3.4-abliterated. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленный контекст составляет до 131 072 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая интерфейс вызова инструментов. В метаданных указана лицензия не предоставлена, поэтому условия использования по лицензии определить нельзя.

CultriX/SeQwence-14Bv6 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. В объединение вошли SeQwence-14Bv2, Qwestion-14B, Qwen2.5-Lumen-14B, Qwen2.5-14B-Wernicke, Virtuoso-Small, SeQwence-14Bv1 и SeQwence-14B-EvolMerge. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она использует плотную архитектуру Qwen2 с 14 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные отмечают интерфейс для вызова инструментов, однако README не описывает его поведение и ограничения. Модель опубликована в формате safetensors для Transformers. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Smaug-72B-v0.1 — языковая модель abacus.ai, дообученная методом DPO-Positive (DPOP) для повышения качества ответов и результатов на задачах общего назначения. Она построена на архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 71 млрд параметров; исходной моделью для дообучения указана moreh/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO, которая, согласно README, основана на Qwen-72B. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач, в том числе математических. В README приведены результаты оценки на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande, GSM8K и MT-Bench; они характеризуют тестирование авторов и не гарантируют аналогичное качество в других сценариях. Модель выпущена в формате safetensors. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверить в карточке модели.

StrangeMerges_12-7B-slerp — языковая модель на основе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Это слияние моделей Keynote-Technology/KAI-7B-v0.1 и Gille/StrangeMerges_11-7B-slerp методом SLERP; веса опубликованы в формате safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалога, написания текстов и решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая показатели на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекст составляет до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

StrangeMerges_21-7B-slerp — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit. Она объединяет StrangeMerges_20-7B-slerp и NeuTrixOmniBe-7B-model-remix методом SLERP; веса представлены в формате safetensors и имеют точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может использоваться для диалога, написания и продолжения текстов, а также решения задач на рассуждение. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Метаданные не задают конкретные языки или специализированные области применения. Лицензия — Apache-2.0.

TriFusionNexus-7b — объединённая языковая модель, созданная EryriLabs с помощью mergekit и метода TIES на основе CultriX/NeuralTrix-7B-dpo; в объединение также вошли bardsai/jaskier-7b-dpo-v5.6 и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинно-языковой сетью, содержит 7,1 млрд параметров и принимает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям и рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 76,32, 72,78 в AI2 Reasoning Challenge и 89,17 в HellaSwag; это результаты указанных оценок, а не гарантия качества в пользовательских задачах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия CC-BY-NC-2.0 ограничивает коммерческое использование.

TriomphantV2-ECE-78B-SLERP-V1 — разговорная языковая модель, созданная студентами инженерной школы ECE под руководством преподавателя ECE и технического директора TW3 Partners. Это слияние методом SLERP двух моделей: MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b и dfurman/CalmeRys-78B-Orpo-v0.1; в конфигурации указана базовая модель MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2ForCausalLM и содержит 71,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Она опубликована в формате safetensors с лицензией Apache-2.0; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не описаны специализированные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому область применения следует считать общей.

TurdusBeagle-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением udkai/Turdus и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческой генерации текста — эти возможности указаны для базовой NeuralBeagle14-7B. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Sakalti/ultiima-14b-pass1 — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/ultiima-14B. В метаданных указана архитектура Qwen2 с плотной моделью и классом Qwen2ForCausalLM; размер составляет 23,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки. Лицензия в доступных данных не указана.

Vikhr-YandexGPT-5-Lite-8B-it — инструктивная языковая модель команды Vikhr, созданная дообучением YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain методом SFT. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст. Она рассчитана прежде всего на русский язык и также поддерживает английский; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, включая ответы на вопросы и генерацию ответов с опорой на предоставленные документы в RAG-сценариях. Для обучения использованы датасеты GrandMaster-PRO-MAX и Grounded-RAG-RU-v2. В режиме RAG требуется системный промпт GROUNDED_SYSTEM_PROMPT; модель может дополнять сведения из документов собственными знаниями. В карточке также отмечен низкий уровень безопасности ответов и возможность дефектов генерации при высокой температуре. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Указана лицензия other; конкретные условия лицензии следует сверять с карточкой модели.

Zamba2-2.7B-Instruct — разговорная модель Zyphra для следования инструкциям и генерации текста. Она получена дообучением Zamba2-2.7B: сначала SFT на наборах UltraChat 200k и Infinity-Instruct, затем DPO на UltraFeedback Binarized, Orca DPO Pairs и OpenHermesPreferences. Модель использует гибридную архитектуру Mamba2 и Transformer: слои Mamba2 чередуются с общими слоями внимания; также применяются LoRA-проекции общего MLP. В репозитории указано 5,7 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, ответов на вопросы, рассуждений и других общих текстовых задач, включая локальное использование на устройствах. Разработчик заявляет о высокой скорости генерации и меньших требованиях к памяти по сравнению с сопоставимыми Transformer-моделями. Для оптимизированного запуска нужны совместимые версии Transformers, mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер Mamba2 задержка и расход памяти заметно выше. В README также отмечена возможная неполная совместимость временной реализации с некоторыми фреймворками и инструментами. Лицензия — Apache-2.0.

ZEUS-8B-V16 — объединённая инструкционная языковая модель T145, созданная методом DARE TIES с помощью mergekit на основе нескольких моделей Llama 3.1. В объединение вошли VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct, arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite, unsloth/Llama-3.1-Storm-8B и unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает запросы в контексте до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 79,25% на IFEval и 32,53% на BBH, однако этих показателей недостаточно для выводов о качестве во всех сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS-8B-V24 — объединённая языковая модель семейства Llama 3.1, созданная автором карточки с помощью mergekit и метода DARE TIES. В объединение вошли инструкционная модель unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и несколько других моделей Llama 3.1, включая варианты для диалога, рассуждений и медицинских ответов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции и задачи, где полезны рассуждения. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 60% на IFEval и 26,15% на BBH; эти оценки не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Apertus-v1.5-8B — мультимодальная языковая модель Swiss AI в семействе Apertus 1.5 с 8 млрд параметров. Это decoder-only Transformer с активацией xIELU; модель создана на основе продолженного предобучения Apertus 1.0 с добавлением мультимодальных данных и улучшенной настройкой для следования инструкциям и работы с инструментами. Модель принимает текст, изображения и аудио, а генерирует текст. Она рассчитана на многоязычные диалоги, понимание изображений и аудио, ответы на вопросы, задачи рассуждения в режиме thinking и интеграцию с внешними инструментами. Заявленная длина контекста — до 262 144 токенов. По карточке, модель обучена на открытых данных; веса распространяются по лицензии Apache-2.0. Ответы могут содержать фактические ошибки, логические несоответствия и смещения из обучающих данных, поэтому важные сведения следует проверять. Для запуска могут потребоваться модифицированные версии Transformers и vLLM: поддержка в основных выпусках на момент карточки находилась в процессе добавления.

Blind Text 1 — русско- и англоязычная языковая модель семейства Blind, представленная разработчиком Blind. Это универсальный текстовый ассистент для диалога, объяснений, ответов на вопросы, выполнения инструкций и создания писем, публикаций, статей и кратких пересказов. Модель имеет MoE-архитектуру с 20,9 млрд параметров и 32 экспертами, из которых для каждого токена активны четыре; контекст составляет до 131 072 токенов. Весы распространяются в формате GGUF с квантизацией MXFP4 для экспертных весов и Q8_0 для эмбеддингов и выходного слоя. Модель предназначена для локального запуска через llama.cpp, Ollama или llama-cpp-python, включая работу без облачного сервиса. Карточка заявляет хорошее удержание контекста и естественные ответы на русском и английском. По приведённому в README замеру на RTX 5080 скорость генерации составляет около 10 токенов в секунду; CPU-запуск также возможен, но медленнее. Количественные результаты MMLU и других инструментальных бенчмарков пока не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Blurstral-7b — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем liminerity. Она объединяет Mistral-7B-v0.1 и Blur-7b-slerp-v0.1 методом SLERP с помощью LazyMergekit; в метаданных базовой моделью указана OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и решения задач на рассуждение и продолжение текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Calcium-Opus-14B-Elite-Stock — объединённая диалоговая языковая модель от prithivMLmods на архитектуре Qwen2.5 с 14 млрд параметров. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе Calcium-Opus-14B-Elite и моделей Calcium-Opus-14B-Elite2, Elite3 и Elite4; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, логических рассуждений, решения математических задач и пошагового объяснения решений. В README указано, что при подготовке использовались дообученная модель рассуждений и специализированные наборы данных. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 36,49, IFEval — 61,43 и BBH — 46,90. Эти оценки характеризуют только указанные тесты и не гарантируют качество на конкретных прикладных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.

DoubleBagel-57B-v1.0 — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit из предварительно обученной модели jondurbin_bagel-34b-v0.2. Модель содержит 56,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие с контекстом до 200 000 токенов. Модель можно применять для диалогов и генерации текста с длинным контекстом. Веса опубликованы в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

flammen15-mistral-7B — объединённая с помощью mergekit методом SLERP языковая модель, созданная разработчиком flammenai на основе nbeerbower/MaidFlameSoup-7B и nbeerbower/flammen14-mistral-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; при объединении использовалась точность bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

TouchNight/gemma-2-9b-it-untied — производная инструктивная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная на основе google/gemma-2-9b-it. Веса модели на 9 млрд параметров сохранены в формате safetensors; в README описано раздельное хранение весов эмбеддингов и выходной головы, а также преобразование в bf16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, унаследованных от базовой Gemma 2.

AtomicChat/gemma-4-12B-it-GGUF — это квантизированная в формат GGUF версия мультимодальной модели google/gemma-4-12b-it, подготовленная командой Atomic Chat из оригинальных весов Google. Модель предназначена для локального и полностью офлайн-использования через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и совместимые инструменты. Она поддерживает работу с текстом, изображениями и аудио, а также сценарии, требующие развитого рассуждения; для изображений в репозитории предусмотрен vision-проектор mmproj. Модель содержит около 11,95 млрд параметров и 48 слоёв. Это плотный decoder с гибридным вниманием: скользящее окно на 1024 токена сочетается с глобальным вниманием. Заявленная длина контекста составляет 256 тысяч токенов, размер словаря — 262 тысячи; архитектура использует 16 attention heads и 8 KV heads. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, включая IQ3_M и IQ4_XS с importance matrix. Q4_K_M указан как оптимальный баланс размера, скорости и качества, а Q6_K и Q8_0 обеспечивают более высокую точность ценой требований к памяти. К преимуществам относятся мультимодальность, большой контекст, возможность локального запуска и квантизация с importance matrix, снижающая потери качества в низкобитных вариантах. Ограничения связаны с зависимостью качества и скорости от выбранного варианта квантизации и доступной RAM или VRAM; для корректного применения шаблона чата требуется режим --jinja, а для изображений — vision-проектор и совместимый интерфейс. Результаты в README относятся к базовой модели Google и не являются собственными измерениями Atomic Chat. Лицензия — Apache 2.0.

Hermes-3-Llama-3.1-8B — языковая модель семейства Llama, опубликованная под идентификатором Unsloth на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия и может использоваться через библиотеку Transformers.