I.7Речь, диалоги и встречи

Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная модель команды Vikhrmodels на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Для SFT использован синтетический русскоязычный датасет GrandMaster-PRO-MAX из 150 тысяч инструкций. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и вопросы, а также анализа текста в диалоговых сценариях. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 1,5 млрд параметров. Она рассчитана прежде всего на русский язык, поддерживает также английский; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а метаданные отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для встраивания в приложения и сервисы, которым нужна компактная двуязычная языковая модель. Качество отдельных задач и надёжность вызова инструментов в карточке не приведены, поэтому их стоит проверять на собственных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

WeDLM-8B-Instruct — инструкционная языковая модель Tencent на 7,6 млрд параметров с плотной архитектурой WeDLMForCausalLM. Это дообученная версия WeDLM-8B; модель использует диффузионный подход к генерации с параллельным декодированием при стандартном причинном внимании. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и задач рассуждения, включая математику. В карточке приведены результаты бенчмарков, где модель превосходит Qwen3-8B-Instruct в некоторых задачах и уступает в других. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Метаданные указывают контекстное окно 16 384 токена; в README заявлено 32 768 токенов. Для оптимизированного инференса авторы рекомендуют движок wedlm; совместимость с KV-кэшем позволяет использовать FlashAttention, PagedAttention и CUDA Graphs. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

WestBeagle-7B — объединённая модель для генерации диалогового текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния mlabonne/NeuralBeagle14-7B и FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для чат-ботов и генерации ответов на текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 75,22, включая 72,27 на AI2 Reasoning Challenge и 88,29 на HellaSwag. Модель лицензирована по CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не сообщает о специальных гарантиях качества или других ограничениях применения.

usermma/Wicked-Moondust-12B-mlx-fp16 — версия модели Naphula/Wicked-Moondust-12B, преобразованная в формат MLX разработчиком usermma с помощью mlx-lm 0.31.2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов; каталог отмечает поддержку чата. Контекст модели составляет до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста с длинным контекстом. В README указано использование через mlx-lm. В метаданных заявлена лицензия Apache-2.0. Данных о поддерживаемых естественных языках и специальных предметных областях нет.

Zamba2-1.2B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra для генерации текста и ответов на инструкции. Она дообучена на базе Zyphra/Zamba2-1.2B с помощью SFT и DPO на наборах инструкций, диалогов, рассуждений, математики и предпочтений. Модель использует гибридную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с общими attention-блоками Transformer; в них применяются LoRA-проекции. В метаданных указаны 2,6 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат safetensors. Карточка отмечает низкую задержку генерации и меньший расход памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, а также приводит результаты тестов следования инструкциям и рассуждений. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации текста и простых задач на рассуждение и математику. Для оптимизированного запуска рекомендуются ядра Mamba2; без них карточка предупреждает о более высокой задержке и расходе памяти. Лицензия — Apache-2.0.

Модель joannetai520/16_bit_model_try4 — дообученная языковая модель семейства Llama на основе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Её разработал joannetai520; обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а интерфейс поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст длиной до 131072 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

snezhanata/alpaca_v3 — генеративная языковая модель для создания и продолжения текста, размещённая на Hugging Face. По метаданным она использует экосистему Transformers и связана с семейством Ministral; сведения о разработчике в карточке модели не приведены. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для сценариев, где требуется генерировать связный текст или вести диалог, включая использование через совместимые инструменты Transformers и приложения на базе conversational text generation. Карточка модели не содержит описания обучающих данных, результатов оценки, поддерживаемых естественных языков, лицензии, архитектурных деталей и рекомендаций по применению. Поэтому модель следует предварительно проверять на качество, фактическую точность, устойчивость к нежелательным ответам и соответствие требованиям конкретной задачи.

AriannaV6 — мультимодальная модель для диалогов и агентных сценариев, разработанная независимым автором и дообученная на базе Google Gemma 4 12B. QLoRA-адаптер обучен на вызове инструментов, устойчивой идентичности и поведении с долговременной памятью, а затем объединён с весами модели. Архитектура gemma4_unified обрабатывает текст, изображения и аудио; заявленная длина контекста — до 262 144 токенов. Доступны объединённые веса Safetensors и варианты GGUF, включая квантизированные сборки. Модель предназначена для универсального помощника, рабочих процессов с инструментами и роли рассуждающего ядра в мультимодальных системах. По описанию автора, V6 исправляет часть потери знаний и здравого смысла в предыдущих версиях, но уступает базовой Gemma на отдельных проверках знаний и общих рассуждений. Голосовой ввод-вывод и генерация изображений или видео в веса не встроены: для них нужны отдельные компоненты. Лицензия CC-BY-NC-SA-4.0 требует указания авторства и распространения производных на тех же условиях и ограничивает коммерческое использование.

Bald Eagle 7B — чат-модель на 7,1 млрд параметров, разработанная cookinai и дообученная на основе fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1. Авторы описывают её как попытку создать хорошо оптимизированную модель для диалога, используя высокоэффективные наборы данных в стиле Orca. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и предназначена для генерации текста в чат-сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии CC BY-NC-ND 4.0: использование требует соблюдения условий атрибуции, запрещены коммерческое использование и распространение производных версий. Карточка не сообщает о конкретных языках обучения или оценках качества.

BeagSake-7B — объединённая текстовая модель, созданная shadowml с помощью LazyMergekit из shadowml/BeagleSempra-7B и shadowml/WestBeagle-7B. Веса получены методом SLERP с настройками, которые смешивают параметры attention и MLP по-разному; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 75,38, включая 72,44 на AI2 Reasoning Challenge и 88,39 на HellaSwag; эти результаты отражают только указанные тесты и не гарантируют качество в других сценариях. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

BigWeave v12 90B — языковая модель семейства Llama, созданная автором llmixer для генерации текста и диалогов. Это слияние DARE-TIES двух промежуточных слияний: Xwin-LM-70B-v0.1 с Euryale-1.3-70B и Platypus2-70B-Instruct с WinterGoddess-1.4x-70B. Модель содержит 87,5 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в форматах запросов Vicuna и Alpaca. В карточке приведены результаты тестов на нескольких языковых и логических наборах; автор сообщает, что объединённая модель показала меньшую perplexity, чем исходные модели. Размер 90B позволяет запускать 4-битные квантизованные варианты на GPU с 48 ГБ видеопамяти, но это относится к квантизованным вариантам, а не к опубликованным весам safetensors. Лицензия — Llama 2; применимость её условий следует проверять перед использованием.

binarized-ingotrix-slerp-7b — объединённая языковая модель, созданная liminerity методом SLERP с помощью LazyMergekit из eren23/dpo-binarized-NeuralTrix-7B и liminerity/Ingot-7b-slerp-7-forged. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и использует формат SafeTensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведены результаты оценивания на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Использование разрешено по лицензии Apache 2.0. Языки, на которых модель специально обучена или проверена, в предоставленных данных не определены.

Brocae-Area-7B-slerp — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc объединением моделей Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp и NeuralKrishna-7B-V2-DPO методом slerp с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста по запросам и может применяться для диалогов, ответов на вопросы и задач рассуждения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0.

BrurryDog-7b-v0.1 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, leveldevai/TurdusBeagle-7B и liminerity/Blur-7b-v1.21. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, диалоги и выполнение инструкций; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. В README описано слияние методом TIES с нормализацией и int8-маской; итоговые веса сохранены в bfloat16. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 74,24, ARC 72,53 и HellaSwag 88,37. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает целевые языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя.

Calme-Ties2-78B — объединённая чат-модель на архитектуре Qwen2, опубликованная prithivMLmods. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе prithivMLmods/Calme-Ties-78B и модели MaziyarPanahi/calme-3.1-instruct-78b. Модель содержит 76,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и общих задач генерации текста. В конфигурации объединения использованы нормализация, int8-маска и тип данных bfloat16; для работы доступна библиотека Transformers. Репозиторий распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face, однако конкретное значение лицензии в предоставленных данных отсутствует.

ColorShadow-7B-v2 — разговорная языковая модель на 7,1 млрд параметров, опубликованная nlpguy. Это слияние Gradient-SLERP двух моделей на базе Mistral 7B: diffnamehard/Mistral-CatMacaroni-slerp-7B и cookinai/Valkyrie-V1. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для ответов на запросы и рассуждений. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные области применения или языки.

Citaman/command-r-12-layer — разговорная языковая модель на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью слияния SLERP модели Citaman/command-r-13-layer. В метаданных указано 12 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors; модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не приводит отдельной оценки качества, перечня поддерживаемых языков или отраслевой специализации. Лицензия в доступных данных не указана.

Citaman/command-r-35-layer — объединённая модель для генерации текста, созданная Citaman методом SLERP с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-36-layer. В конфигурации объединены два среза слоёв одной базовой модели; метаданные относят репозиторий к семейству Cohere и архитектуре CohereForCausalLM с плотными весами. Модель содержит 30,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейсов вызова инструментов. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. В README и метаданных не описаны поддерживаемые естественные языки, качество на конкретных задачах или результаты оценки. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

Citaman/command-r-3-layer — текстовая генеративная модель, созданная автором репозитория Citaman с помощью mergekit. В README описано слияние методом SLERP двух срезов весов Citaman/command-r-4-layer; метаданные каталога классифицируют связь с этой моделью как дообучение. Архитектура — плотная причинная языковая модель CohereForCausalLM, около 4,6 млрд параметров, формат файлов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Поддерживаемый контекст — до 8192 токенов. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

Darewin-7B — языковая модель, созданная mlabonne путём слияния шести моделей семейства Mistral с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая рассуждения и ответы на вопросы. Модель имеет 7,1 млрд параметров, архитектуру MistralForCausalLM и контекст до 32 768 токенов; доступна в формате safetensors. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 71,87, результат 68,60 на AI2 Reasoning Challenge и 86,22 на HellaSwag. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Языковая поддержка в предоставленной карточке не уточнена.

DeepSauerHuatuoSkywork-R1-o1-Llama-3.1-8B — объединённая языковая модель, собранная grimjim с помощью mergekit. В основе лежит meta-llama/Llama-3.1-8B; в слияние также включены SauerHuatuoSkywork-o1-Llama-3.1-8B с весом 0,9 и DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B с весом 0,1. Использован метод task arithmetic, итоговые веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где полезны рассуждения и следование инструкциям. Она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка приводит результаты оценивания на IFEval и BBH, однако не описывает языки, на которых модель проверена. Лицензия — llama3.1; её условия следует учитывать при использовании и распространении модели.

DNA 2.0 — языковая модель компании Dnotitia Inc., созданная дообучением Smoothie-Qwen3-14B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 14 млрд параметров, предназначенная для диалогов, рассуждений, математических задач и повседневных запросов. В README заявлены улучшения пошагового решения задач, логического вывода и генерации на корейском и английском языках; модель также позиционируется как менее ограничивающая ответы на чувствительные темы. Модель принимает текст и генерирует текст. README указывает контекст 32 тыс. токенов с расширением до 131 тыс. через YaRN, тогда как метаданные каталога фиксируют нативный контекст 40 960 токенов. Поддерживается режим управления рассуждением через команды /think и /no_think. Доступны веса Safetensors для Transformers, лицензия — Apache 2.0. Заявления README об оценках и улучшениях представлены разработчиком и не сопровождаются подробностями протокола оценки; качество на конкретных задачах следует проверять отдельно. Для генерации с включённым режимом рассуждения автор не рекомендует жадное декодирование из-за ухудшения качества и риска повторов.

Jebadiah/dolphin-hermes-stone-l3-8b-1m — слитая разговорная языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit из cognitivecomputations/dolphin-2.9-llama3-8b-1m и NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов. Модель доступна в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

DolphinStar-12.5B — разговорная текстовая модель, созданная Noodlz линейным слиянием моделей Dolphin и Starling на архитектуре Mistral. Репозиторий содержит веса Safetensors; размер модели в метаданных указан как 12,3 млрд параметров, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке рекомендованы шаблоны ChatML или LM Studio по умолчанию; автор отмечает, что результаты зависят от шаблона и размера пакета. Лицензия — Apache 2.0.

Evangelion-7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная VitalContribution. Она создана на основе Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp и сочетает слияние DPO-оптимизированной и не оптимизированной моделей с дополнительным обучением на отфильтрованной выборке примерно из 3000 примеров argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Для диалогов используется шаблон ChatML, встроенный в токенизатор. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов; в README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках рассуждений и понимания текста. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_ShadowCalme — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста, включая диалоги; длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и диалоговых реплик. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке не приведены.

Это сборка классификатора fastText LID-176 в формате GGUF от автора репозитория cstr. Она определяет язык короткого текста и предназначена, в частности, для распознавания языка транскрипции после ASR и использования в runtime crispasr. Модель охватывает 176 языков и возвращает ISO 639-1 код языка; для одного текста можно получить несколько наиболее вероятных вариантов. В основе — оригинальный fastText `lid.176.bin` от Facebook с классификацией через hierarchical softmax. Репозиторий содержит веса F16 размером около 63 МБ; конверсия в GGUF сохраняет пути и коды дерева Huffman. Сборка распространяется по лицензии CC-BY-SA-3.0. README сообщает, что на коротких входах из двух слов для маратхи и хинди возможна перестановка предсказаний; это ограничение исходной модели.

Fireball-Llama-3.11-8B-v1orpo — диалоговая языковая модель EpistemeAI для генерации ответов и ведения беседы. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, дообученная на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit. Для запуска карточка рекомендует Transformers версии 4.43.0 или новее; модель также рассчитана на работу с исходной кодовой базой Llama. Модель подходит для разговорных приложений, генерации текста и интеграции с инструментами через интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена. В карточке описана поддержка английского, французского, немецкого, хинди, итальянского, португальского, испанского и тайского языков; результаты на других языках могут быть ненадёжными. Модель может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед внедрением её следует проверять и настраивать под конкретный сценарий. Вызов инструментов требует безопасной интеграции со стороны разработчика. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Follex-7B-V2 — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В качестве базовой модели использована happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3; в объединение также вошли prithivMLmods/QwQ-LCoT-7B-Instruct, bunnycore/FuseQwQen-7B и AIDC-AI/Marco-o1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. Метаданные не уточняют поддерживаемые естественные языки, поэтому языковой охват и основной язык не заявлены. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

testmoto/gemma-2-llm2024-01 — объединённая текстовая модель от testmoto на базе Google Gemma 2 9B. Веса объединены методом DARE TIES с помощью mergekit из базовой Gemma 2 9B и трёх моделей: testmoto/gemma-2-9b-lora-0, testmoto/gemma-2-9b-platypus-02 и testmoto/gemma-2-9b-lora-aozora. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, ответов на вопросы и суммаризации — типичных сценариев базовой модели Gemma 2. Она имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers. Языковая специализация объединённой модели в карточке не уточнена. Лицензия и конкретные ограничения применения в карточке не описаны; характеристики качества именно этого объединения также не приведены.