I.7Речь, диалоги и встречи

Hermes-Mistral-Saul-Slerp — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit из Equall/Saul-Instruct-v1 и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Она основана на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым инструкциям; поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель объединяет навыки двух исходных чекпойнтов методом slerp. Подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста на основе инструкций. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0.

Lamarck-14B-v0.3 — языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная sometimesanotion как многоэтапное слияние нескольких моделей через model_stock, DELLA, SLERP и TIES. При слиянии авторы сочетали модели, ориентированные на рассуждения и качество прозы, с акцентом на Virtuoso-Small в начальных и финальных слоях; также использованы модели Qwen2.5-14B-Wernicke и SeQwence-14B-EvolMerge. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, генерации связного текста и задач, требующих рассуждений; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Размер модели — 14 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Ling-2.6-flash-MXFP4 — квантизированная версия языковой модели Ling-2.6-flash, подготовленная Jinho Jang из OsaurusAI на базе модели InclusionAI. Это гибридная MoE-модель с архитектурой Bailing-V2.5: в ней 103 млрд параметров, из которых активно около 8 млрд, 256 экспертов с выбором восьми на токен, 32 слоя с сочетанием MLA и Lightning Linear Attention, а также голова Multi-Token Prediction. Контекст составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста, диалога, рассуждений и вызова инструментов; её можно применять в многошаговых агентных сценариях. Все основные веса представлены в 4-битном формате MXFP4 с группами по 32 значения, а нормализации, роутеры, смещения экспертов и параметры наклона сохранены в FP16 или FP32. Файлы общим размером около 63 ГБ рассчитаны на запуск через MLX на компьютерах Apple Silicon с достаточным объёмом памяти. Квантизация уменьшает объём модели относительно исходной версии в BF16 и позволяет использовать штатную загрузку MLX без отдельной среды TurboQuant. При этом заявленный сценарий запуска требует мощного Apple Silicon и не гарантирует совместимость с другими платформами. Модель распространяется по лицензии MIT.

Llama-3.1-8B-TitanFusion-Test — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе meta-llama/Llama-3.1-8B. В слияние вошли несколько моделей на базе Llama 3.1, включая варианты для диалогов, ролевого общения и математических задач. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; нативная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы, ролевого общения и решения математических задач. Репозиторий указывает библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct-GGUF — GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Llama-3.1 Nemotron 51B-Instruct от NVIDIA, подготовленная пользователем ymcki. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных указан английский язык. Для общения используется шаблон с ролями System, User и Assistant. Модель содержит около 51 млрд параметров и поддерживает запуск через llama.cpp. Доступны варианты квантизации Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M, IQ4_NL, IQ4_XS, Q4_0, IQ3_M, IQ3_S, IQ3_XXS и Q3_K_S с размером файлов примерно от 20,19 до 42,26 ГБ. Более точные варианты обеспечивают качество, близкое к исходной модели, но требуют больше памяти; менее точные подходят для оборудования с ограниченным объёмом памяти, однако сильнее уступают по показателям perplexity и могут работать медленнее на CPU и Apple Silicon. Для полноценной работы требуется версия llama.cpp начиная с b4380 с поддержкой переменного Grouped Query Attention для DeciLMForCausalLM. При самостоятельной конвертации следует учитывать проблему старого конвертера с параметром rope_theta: без исправления модель может некорректно работать с запросами длиннее 4 тысяч токенов. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License Agreement; точные условия определяются текстом этой лицензии.

Maziyar Panahi разработал Llama-3-8B-Instruct-v0.9 на основе MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.8. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; для общения использует шаблон ChatML и может запускаться через библиотеку Transformers. В карточке приведены результаты тестирования на Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Метаданные указывают английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а квантизованные GGUF-варианты размещены отдельно. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия лицензии в репозитории.

Llama_3.x_70b_Smarteaz_V1 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, созданная Nexesenex с помощью слияния моделей MergeKit и метода Model Stock. В качестве основы использованы Smarteaz 0.1, Smarteaz 0.2 R1 и Smarteaz 0.2 NMT; в README также описаны модели, послужившие компонентами этих слияний, включая Llama 3.3 70B, Nemotron 3.1 70B, DeepSeek R1 Distill 70B и Tulu 3 70B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Автор стремился получить сильные рассуждения и низкую perplexity, сохранив связность на длинном контексте; заявлены результаты 3,45 perplexity на WikiText English при контексте 512, более 62% на ARC-Challenge и более 82% на ARC-Easy. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель рассчитана на общие текстовые сценарии; README упоминает снижение выраженности исходных инструкций, стиля и «личности» при слиянии, а также намерение сохранить минимум цензуры. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers под лицензией Llama 3.3. Использование должно соответствовать условиям этой лицензии.

Luna-8B-Instruct-262k — объединённая модель на архитектуре Llama 3, созданная Ppoyaa с помощью LazyMergekit. В состав входят gradientai/Llama-3-8B-Instruct-262k, jondurbin/bagel-8b-v1.0, mlabonne/ChimeraLlama-3-8B-v3 и nbeerbower/llama-3-wissenschaft-8B; в конфигурации указан метод model_stock и формат bfloat16. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы. В репозитории заявлено окно контекста до 262 144 токенов; размер составляет 7,5 млрд параметров. Использование предусмотрено через Transformers и формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Maverick Llama 3 8B — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная feeltheAGI на базе Meta Llama 3 8B и дообученная на наборе feeltheAGI/maverick-sharegpt. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации ответов в формате чата с шаблоном ChatML; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для диалогового ассистента, ответов на вопросы, рассуждений и решения задач по математике. В карточке приведены результаты тестов EQ-Bench, WinoGrande, GSM8K и MathQA, но они не гарантируют качество в конкретных сценариях. Репозиторий предоставляет веса в формате Safetensors. Метаданные указывают лицензию Apache 2.0, тогда как README ссылается на Meta Llama 3 Community License Agreement; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Inex12 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинным контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. В доступных сведениях не названы целевые языки и специализированные предметные области. Лицензия — Apache-2.0.

mera-mix-4x7B — языковая модель с архитектурой смеси экспертов (MoE), разработанная командой Mera. В ней четыре эксперта вместо восьми у Mixtral-8x7B; карточка описывает её как более компактную замену Mixtral-8x7B с более быстрым выводом и сопоставимыми результатами на бенчмарках. В метаданных указаны архитектура MixtralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. В README приведены результаты OpenLLM Eval: 75,91 балла; также сообщается о результатах на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Доступны веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет языки обучения и поддерживаемые языки.

mergekit-community/mergekit-model_stock-nvgaatl — объединённая модель для генерации текста, созданная сообществом с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базы использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M; в слияние также вошли sthenno/tempesthenno-nuslerp-0124 и mergekit-community/mergekit-model_stock-injkqri. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2, около 14 млрд параметров и предназначена для диалогов и генерации текста. Метаданные указывают на контекст до 1 010 000 токенов и интерфейс для вызова инструментов; модель работает через Transformers, веса представлены в safetensors. Её можно применять для чат-ответов и работы с длинным текстовым контекстом. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение после слияния зависят от входящих моделей; отдельные результаты оценки в карточке не приведены.

Это консолидированный чекпойнт Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, опубликованный camenduru и преобразованный в формат Hugging Face с помощью слегка изменённого скрипта convert_llama_weights_to_hf.py из репозитория Transformers. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста и работы в сценариях, где нужно получать ответы на запросы пользователя. Модель принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, формат весов safetensors и возможность чата. Карточка не описывает отдельные дообучения или специализированные области применения этой копии. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

MetaMath-Cybertron-Starling-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая методом SLERP диалоговая языковая модель, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это сегментированная по файлам копия Mistral-7B-Instruct-v0.1 от filipealmeida, предназначенная для запуска при ограниченной памяти CPU. В основе лежит плотная трансформерная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям на открытых диалоговых наборах данных. Архитектура использует Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; карточка указывает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые инструкции в формате с маркерами [INST] и [/INST] и генерирует текстовые ответы в диалоговых сценариях. Её можно применять для вопросов и ответов, ведения диалога, составления черновиков и выполнения текстовых инструкций. Разбиение весов на шарды снижает требования к памяти CPU при загрузке, но не является квантизацией и само по себе не меняет вычислительные требования модели во время генерации. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели sagar-rasakonda/Mistral-7B-Instruct-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Mistral-7B-Instruct-v0.2 — диалоговая языковая модель Mistral AI для генерации ответов на инструкции и сообщения пользователя. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров; для общения используется формат instruct. Она рассчитана на чат, ответы на вопросы, объяснения и другие задачи генерации текста. В метаданных указан контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка показывает пример кодирования запроса и генерации ответа, но не приводит перечень поддерживаемых языков или специализированных областей. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. По заявлению авторов, это демонстрация возможностей дообучения базовой модели; встроенных механизмов модерации нет, поэтому ответы могут не соблюдать заданные ограничения.

Mistral-7B-Instruct-v0.2-expanded — разговорная языковая модель, созданная Arcee AI на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Авторы расширили блоки модели с помощью метода passthrough из mergekit: после каждого пятого слоя добавлен новый слой, в котором параметры o_proj и down_proj инициализированы нулями по подходу LLaMA Pro. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 8,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; использовать модель можно через библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это текстовая конверсия Mistral Small 3.1 Instruct 24B в формат Hugging Face Transformers, опубликованная пользователем mrfakename. Репозиторий содержит только текстовую часть исходной модели и не поддерживает обработку изображений. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 23,4 млрд параметров и имеет контекст длиной 32 768 токенов. Для хранения весов используется safetensors; модель доступна по лицензии Apache-2.0. Возможности и ограничения конверсии зависят от текстовой части исходной Mistral Small 3.1 Instruct 24B: этот репозиторий не подходит для задач с изображениями. README не приводит отдельной информации о поддерживаемых языках.

MoEv4Config-TestWeightedTIES-7b — слитая языковая модель, созданная автором репозитория на основе Kukedlc/NeuTrixOmniBe-7B-model-remix, PetroGPT/WestSeverus-7B-DPO и vanillaOVO/supermario_v4 с помощью LazyMergekit. Это плотная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель можно применять для диалогов, написания и продолжения текста, а также решения задач на рассуждение и понимание текста. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средние 75,39, 71,59 на AI2 Reasoning Challenge и 88,19 на HellaSwag; эти оценки характеризуют конкретные тесты и не гарантируют качество на других задачах. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Moko-DARE — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Azazelle с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основе объединения лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также использованы Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, akjindal53244/Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи с математическими рассуждениями и следованием инструкциям, унаследованные от компонентов объединения. Доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия — CC BY 4.0.

zelk12/MT3-Gen2-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная с помощью mergekit. В слиянии методом SLERP использованы zelk12/MT3-Gen2-GMM-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen2-IMUBMA-gemma-2-9B; конфигурация указывает базовую модель zelk12/MT3-Gen2-GMM-gemma-2-9B и параметр t=0,25. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и принимает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Nous-Hermes-2-DPO_into_Nous_Hermes-2-Pro — слитая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO и NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель поддерживает чат-сценарии и использует формат весов safetensors. Слияние выполнено методом SLERP с настройками, заданными по слоям и компонентам внимания и MLP; в README указан тип данных bfloat16. Метаданные не содержат сведений о лицензии и конкретном наборе поддерживаемых языков, поэтому их нельзя надёжно указать.

OpenBeagle-11B — разговорная языковая модель семейства Mistral, опубликованная vicgalle. Это плотная авторегрессионная модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалога; она использует библиотеку Transformers и веса в формате safetensors. Нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на запросы. В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая показатели на задачах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. В метаданных указан датасет OpenHermesPreferences-1k.

openchat_3.5-16k-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — разговорная модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NurtureAI/openchat_3.5-16k методом SLERP. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалогов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, основная возможность — чат. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Она подходит для чат-ботов, помощников и сценариев, где нужно обсуждать темы или отвечать на вопросы в рамках длинного контекста. Использует лицензию Apache-2.0.

QevaCoT-7B-Stock — объединённая языковая модель на базе семейства Qwen2.5, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В слияние вошли Qwen2.5-7B и несколько моделей на его основе, включая инструктивные и ориентированные на рассуждения варианты. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и работает через библиотеку Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы и задачи, где полезны пошаговые рассуждения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

QRWKV-72B — крупная разговорная языковая модель от Featherless AI, представленная в работе RADLADS о дистилляции быстрого внимания для декодеров с линейным вниманием. Это плотная архитектура RWKV6Qwen2 с 71,5 млрд параметров, полученная преобразованием Qwen 2.5 72B в вариант RWKV без предварительного обучения базовой модели заново. Модель генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для диалогов, генерации ответов и задач рассуждения с длинным контекстом. В README приведены результаты бенчмарков ARC и HellaSwag, где QRWKV-72B в некоторых сравнениях превосходит Qwen2.5-72B-Instruct, но это не гарантирует такого же качества в других задачах. Модель унаследовала знания и обучение языкам от Qwen и рассчитана примерно на 30 языков. Файлы опубликованы в формате safetensors; для Transformers требуется включить удалённый код. Лицензия указана как other, конкретные условия в доступных сведениях не раскрыты.

CultriX/Qwen2.5-14B-Brocav3 — объединённая языковая модель на основе семейства Qwen2.5, созданная CultriX с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована CultriX/Qwen2.5-14B-Wernickev3; при объединении также задействованы математические, диалоговые и другие варианты Qwen2.5-14B. Для слияния применён метод della_linear. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на вопросы, составления текстов и математических запросов. Размер модели — 14 млрд параметров, архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM; заявленная длина контекста составляет до 131 072 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества или специальные ограничения поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Qwen2.5-14B-DeepSeek-R1-1M — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью MergeKit методом TIES. В качестве базовой использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M; в объединение также вошли DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B и Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 1 010 000 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям, включая работу с длинным контекстом. Метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Данные карточки описывают способ объединения и состав моделей, но не приводят отдельные оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана. Для использования следует учитывать условия лицензий исходных моделей; их совместимость здесь не подтверждена.

Downtown-Case/Qwen2.5-32B-EVA-Instruct-Merge-0.1 — объединённая языковая модель на базе Qwen2.5-32B, созданная методом della с помощью mergekit. В объединение вошли EVA-Qwen2.5-32B версий 0.0 и 0.1, а также Qwen2.5-32B-Instruct; в качестве базовой модели при слиянии использовалась Qwen2.5-32B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка указывает интерфейс для вызова инструментов. Карточка не описывает отдельную специализацию или проверенные преимущества слияния; качество ответов и работы с инструментами следует оценивать на целевых сценариях. Модель распространяется в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это слитая методом passthrough модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit на основе bunnycore/Qwen2.5-7B-Instruct-Fusion и bunnycore/Qwen2.5-7B-Exp2-lora_model. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают на поддержку интерфейса вызова инструментов. Нативная длина контекста составляет 131072 токена, что позволяет использовать модель для работы с длинными текстовыми запросами и документами. Основные сведения о назначении доступны, однако README не приводит результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.