I.7Речь, диалоги и встречи

Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.1 — дообученная командой Magpie-Align языковая модель на архитектуре Llama 3 с 7,5 млрд параметров. Она обучена методом supervised fine-tuning на наборе Magpie-Pro-MT-300K-v0.1 и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и ведения диалога; для лучшей работы следует использовать официальный шаблон чата Llama 3. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. В README приведены результаты сравнений на Alpaca Eval 2 и Arena Hard; авторы сообщают о сопоставимом с Llama-3-8B-Instruct качестве на некоторых задачах. Для использования требуется соблюдать лицензию Meta Llama 3 Community License. Результаты зависят от задачи и формата диалога; универсальная эквивалентность модели Llama-3-8B-Instruct не заявлена.

Llama-3-8B-Synthia-v3.5 — языковая модель общего назначения на архитектуре Llama, дообученная на наборе Synthia-v3.5 и других общедоступных данных. Вычисления для обучения профинансировала KindoAI. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель дообучена для следования инструкциям и ведения длительных диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, диалогового помощника, генерации и продолжения текста. Карточка описывает оценивание на наборах задач Language Model Evaluation Harness, но не приводит результаты метрик. Модель может выдавать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также предвзятый, оскорбительный или иной неподходящий контент. В README она обозначена как uncensored. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

LLM-jp-4-8b-thinking — плотная трансформерная языковая модель семейства Llama, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе для многошаговых вопросов и задач на рассуждение; обучена на японском и английском языках. Модель содержит 7,8 млрд параметров по метаданным, имеет 32 слоя и контекст до 65 536 токенов. Базовое обучение охватывало 11,7 трлн токенов, а опубликованный вариант прошёл дообучение SFT и выравнивание DPO без обучения с подкреплением. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; шаблон чата совместим с форматом ответов OpenAI Harmony, но токенизацию следует выполнять токенизатором из репозитория. Модель подходит для японских и английских диалогов, ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текста. Разработчики предупреждают, что модель находится на ранней стадии исследований и разработок и не настроена для гарантированного соответствия намерениям человека и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

LM-cocktail Mistral 7B v1 — разговорная текстовая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем Yhyu13. В карточке она описана как смесь двух моделей Mistral с равными долями, созданная методом слияния LM-cocktail; точные идентификаторы исходных моделей не приведены. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и общих задач общения с языковой моделью. Автор сообщает о результатах локального запуска AlpacaEval, где модель заняла второе место после GPT-4, однако описание не приводит подробностей оценки, поэтому это утверждение нельзя считать независимым подтверждением качества. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

mergekit-community/LWM-14b-Text-Chat-1M — текстовая чат-модель семейства LLaMA, созданная сообществом с помощью mergekit. В README указано слияние методом DARE linear на основе LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M; в конфигурации одна и та же базовая модель перечислена дважды с весом 1.0. Метаданные указывают 6,6 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с длинным контекстом. Она принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указаны Transformers и формат safetensors. Язык и специализированная предметная область не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Inex12 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Inex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где полезен контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель может использоваться для продолжения текста, ответов на запросы и ведения диалога. Данные не описывают её специализацию по языкам или предметным областям, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28Experiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B; размер модели — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Лицензия — Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в том числе диалоговых ответов. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. README не описывает специализацию по языкам или предметным областям, а также конкретные ограничения качества; поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения для генерации текста.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_T3qM7 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В README указано, что она объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалога; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия модели — Apache-2.0. В README и метаданных нет сведений о целевых языках, специализированных областях или дополнительных возможностях, поэтому область применения описывается как общая генерация текста.

M7Yamshadowexperiment28_YamshadowExperiment28 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamshadowExperiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат весов Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Sakalti/Magro-7b-v1.1 — объединённая модель для генерации текста и диалогового общения, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В основе слияния лежит HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha; также включена Sakalti/magro-7B. Использован метод TIES, итоговые веса указаны в формате bfloat16. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной причинно-языковой моделью примерно на 7,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Подходит для диалоговых приложений и генерации ответов. Лицензия — MIT.

MamayLM-Gemma-2-9B-IT-v0.1 — инструктивная языковая модель INSAIT, института при Софийском университете. Это плотный трансформер-декодер Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена, предназначенный для диалога и генерации текста на украинском и английском языках. Модель построена на основе Google Gemma 2 9B и Gemma 2 9B IT: её дополнительно предварительно обучали на 75 млрд токенов украинских и английских данных, а затем дообучили следовать инструкциям на украинских наборах данных. Она ориентирована на ответы на вопросы, рассуждения, суммаризацию и другие текстовые задачи; авторы сообщают о сильных результатах на украинских тестах при сохранении английских возможностей. Распространяется по условиям Gemma Terms of Use.

Matter-0.1-7B-DPO-preview — диалоговая языковая модель семейства Mistral, разработанная 0-hero. Это версия Mistral 7B, дообученная методом DPO на наборе Matter, сформированном из более чем 35 датасетов; модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM. Она предназначена для диалогов и генерации текста, а также поддерживает интерфейс вызова функций. Для общения используется формат ChatML, контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Mayo — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralBeagle14-7B и openchat/openchat-3.5-0106 с помощью mergekit и метода SLERP. В основе лежит плотная архитектура Mistral с причинным языковым моделированием; размер модели — 7,1 млрд параметров, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге: она может использоваться для ответов на вопросы, следования инструкциям, рассуждений и творческого письма. Эти сценарии соответствуют характеристикам базовой NeuralBeagle14-7B и назначению компонентов слияния; README не приводит отдельные результаты оценки Mayo. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных ограничениях применения в карточке не приведены.

MeliodasPercival_01_Experiment26Neuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для создания ответов и продолжения текста в приложениях на базе языковых моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_ShadowT3q — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная путём слияния моделей automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/ShadowT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием контекста длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или предметных областях нет.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Ogno — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоги, с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса доступны в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не приводит сведений о специализации модели или результатах оценки качества.

dddsaty выпустил Merge_Sakura_Solar — разговорную модель генерации текста на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров. Она объединяет Sakura-SOLAR-Instruct, Sakura-SOLRCA-Instruct-DPO и Sakura-SOLRCA-Math-Instruct-DPO-v2 с помощью mergekit и метода dare_ties. Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и решения математических задач. В карточке приведены результаты тестов ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K; средний балл указан как 74,03. Поддерживает контекст до 4096 токенов и работает с текстом на английском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC-SA 4.0. По условиям лицензии производные материалы должны распространяться на тех же условиях, требуется указание авторства, а коммерческое использование запрещено.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF — это набор квантизированных файлов модели Meta Llama 3.1 8B Instruct в формате GGUF, опубликованный пользователем pek111 на основе модели Meta. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых и conversational-сценариев, работы через llama.cpp и совместимые графические интерфейсы и библиотеки. Она использует шаблон чата Llama 3 и поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель имеет 8 миллиардов параметров; точная архитектура и размер контекста в README не указаны. Доступны варианты квантизации Q2_K, Q3_K, Q4_0, Q4_K, Q5_0 и Q6_K с размером файлов примерно от 2,95 до 5,21 ГБ в представленных вариантах. Квантизация позволяет запускать модель локально с меньшими требованиями к памяти, однако более компактные варианты могут заметно терять в качестве; в README рекомендован вариант Q4_K_M как баланс размера и качества. Формат GGUF поддерживает метаданные и специальные токены и совместим с llama.cpp и рядом сторонних приложений. Модель подходит для локальных чат-ботов, генерации текста и интеграции через локальные серверы и библиотеки. Ограничения включают компромисс между размером и качеством при квантизации, а также отсутствие в README подробных данных о производительности, безопасности и качестве по языкам. Указана лицензия llama3.1.

MindLink-32B-0801 — диалоговая языковая модель, разработанная Kunlun Inc. на основе Qwen3-32B и дообученная с применением методов постобучения. Она предназначена для генерации ответов в чате, рассуждений и решения общих текстовых задач. В карточке заявлены плановое и адаптивное рассуждение: модель подбирает глубину ответа в зависимости от сложности запроса. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 29,7 млрд параметров. Метаданные указывают контекст 40 960 токенов, тогда как README сообщает о контексте 128K для семейства MindLink; фактическую длину для этой версии стоит уточнить перед использованием. Карточка указывает английский язык, а базовая Qwen3-32B описана как многоязычная. Доступны веса в формате safetensors, также описан совместимый с OpenAI Chat Completions API интерфейс. Лицензия — Apache 2.0. Для производных работ README требует сохранять уведомления об авторских правах Qwen и документировать изменения. В README также отмечена возможность непоследовательных ответов при инференсе и дана рекомендация очищать историю диалога перед повторной попыткой.

miniG — языковая модель команды CausalLM на архитектуре ChatGLM. Основная текстовая версия содержит около 9 млрд параметров; метаданные репозитория указывают общий размер 11,4 млрд параметров. Модель дообучена на синтетическом наборе из более чем 120 млн примеров, подготовленном на основе корпуса объёмом 20 млрд токенов. В README также описана мультимодальная версия с ViT на 5 млрд параметров, однако эта карточка относится к текстовым весам. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с длинным контекстом до 1 млн токенов. Авторы отмечают обучение на данных для retrieval-поддержанных диалогов и интеграции знаний, но не заявляют отдельную специализацию по прикладной области. Лицензия репозитория — WTFPL. Авторы предупреждают о склонности к переобучению и галлюцинациям, отсутствии полноценного выравнивания по человеческим предпочтениям и возможном ухудшении качества при использовании ускоренных реализаций и квантизации; для вывода рекомендуются Transformers и низкая температура генерации. Данные обучения не были полностью отфильтрованы, поэтому возможны оскорбительный, порнографический и жестокий контент.

cloudyu/mistral_18B_instruct_v0.1 — разговорная модель для генерации текста, разработанная на архитектуре Mistral и дообученная методом SFT на vicgalle/alpaca-gpt4. В README указано 80 слоёв; по метаданным модель содержит 17,6 млрд параметров, использует MistralForCausalLM и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций в формате «инструкция — входные данные — ответ». Она принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — CC BY 4.0. Карточка не описывает отдельные специализированные предметные области или подробные оценки качества.

Mistral-7B-claude-instruct-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Norquinal/Mistral-7B-claude-instruct методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в формате чата; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-7b-FFT-Test3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — текстовая диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Dans-DiscountModels/Mistral-7b-FFT-Test3; в конфигурации указан тип данных bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или языках, на которые модель рассчитана в первую очередь, нет.

Это объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других текстовых задач общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral-Small-Instruct-2409-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия модели Mistral-Small-Instruct-2409, разработанной Mistral AI. Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp версии b3785 и метода IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая локальный запуск через совместимые инструменты экосистемы llama.cpp. Модель поддерживает английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, китайский, японский, русский и корейский языки. Доступны варианты в форматах BF16, F16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q5_K_S, Q4_K, Q4_K_S, IQ4_NL, IQ4_XS, Q3_K, Q3_K_L, Q3_K_S и Q2_K; размеры файлов варьируются примерно от 8,27 до 44,50 ГБ. IMatrix применяется к ряду вариантов с более сильным сжатием, включая Q4, Q3 и Q2, что позволяет уменьшить требования к хранению при сохранении качества, насколько это возможно для выбранного уровня квантизации. Сильная сторона модели — наличие большого выбора степеней квантизации для подбора компромисса между качеством, размером файла и требованиями к аппаратным ресурсам, а также поддержка нескольких языков. Ограничения конкретного варианта зависят от уровня квантизации: более компактные файлы могут уступать исходной BF16-модели в точности и качестве генерации. В README не указаны архитектурные параметры, число параметров, размер контекста и результаты бенчмарков. Модель распространяется по лицензии Mistral Research License 0.1 (MRL-0.1).

MN-LooseCannon-12B-v1 — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная GalrionSoftworks с помощью LazyMergekit. Это слияние моделей aetherwiing/MN-12B-Starcannon-v3 и Sao10K/MN-12B-Lyra-v1 методом TIES с нормализацией весов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. В метаданных заявлена длина контекста 1 024 000 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чатах и других текстовых сценариях. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH. Сведений о специализации по языкам и условиях лицензии в предоставленных данных нет.

MoNeuTrix-7B-v1 — слитая языковая модель CultriX на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit на основе нескольких моделей, включая Kukedlc/NeuralMaxime-7B-slerp, mlabonne/Monarch-7B и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b; конфигурация также указывает CultriX/MonaTrix-v4 как базовую модель слияния. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, а контекст поддерживает до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, в конфигурации слияния указан bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

Birchlabs опубликовал дообученную версию MPT-7B-Chat — диалоговой модели MosaicML для генерации ответов и ведения беседы. Модель основана на MPT-7B и дообучена на наборах ShareGPT-Vicuna, HC3, Alpaca, HH-RLHF и Evol-Instruct. Это плотный авторегрессионный трансформер с 6,7 млрд параметров, 32 слоями и 32 головами внимания; в архитектуре используются FlashAttention и ALiBi, без позиционных эмбеддингов и смещений. Для загрузки через Transformers требуется доверенный пользовательский код архитектуры MPT. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы, диалогового помощника и генерации текста по запросу. README предупреждает, что ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или оскорбительный контент. Указанная лицензия CC-BY-NC-SA-4.0 ограничивает использование некоммерческими целями.