I.7Речь, диалоги и встречи

Vikhr-Gemma-2B-instruct-GGUF — русскоязычная инструктивная модель, разработанная Vikhrmodels на основе Gemma 2 2B и дообученная на датасете GrandMaster-PRO-MAX. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на русском языке, включая диалоговые и прикладные сценарии, где требуется обработка текстовых запросов. Формат GGUF рассчитан на использование с llama.cpp и совместимыми инструментами. Модель относится к текстовым одно-модальным моделям; сведения о поддерживаемых языках указывают русский язык. Размер базовой модели составляет 2B параметров, однако характеристики контекстного окна и точные архитектурные параметры в README не указаны. Доступны варианты квантования от Q2 до Q8, а также F16, F32 и BF16; приведённые значения perplexity показывают, что более сильное квантование может ухудшать результат, особенно для вариантов Q2. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование модели на соответствующих условиях этой лицензии.

xb3b-1.0 — диалоговая текстовая модель, разработанная xgmab123 на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct и дообученная с помощью Unsloth и TRL. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 3,2 млрд параметров; её контекстное окно — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и использование в приложениях с интерфейсом вызова инструментов. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-6B-Chat — разговорная языковая модель, разработанная компанией 01.AI и обученная с нуля. Она предназначена для диалога, генерации текста, ответов на вопросы и работы с задачами на понимание прочитанного и рассуждение. Модель использует плотную архитектуру Transformer семейства Llama и содержит около 5,8 млрд параметров; контекст составляет до 4096 токенов. Серия Yi ориентирована прежде всего на английский и китайский языки и обучалась на многоязычном корпусе. Yi использует архитектуру Llama, но не является производной от Llama и не использует её веса. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Результаты конкретной версии Yi-6B-Chat в README отдельно не приведены.

Zamba2-7B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra, полученная дообучением Zamba2-7B на наборах инструкций и чатов. Она предназначена для генерации ответов, следования инструкциям и решения общих задач, включая рассуждения и математику. Модель использует гибридную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с разделяемыми слоями внимания Transformer. В README указан размер 7,36 млрд параметров, а метаданные каталога — 16,8 млрд; источники расходятся, поэтому точный размер не приводится. Базовый контекст — 4096 токенов; в README описано расширение до 16 тысяч токенов через настройку частоты RoPE. Модель принимает текст и генерирует текст. README заявляет высокую скорость генерации и меньшие требования к памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, однако оптимизированные ядра Mamba2 нужны для снижения задержки и расхода памяти. Поддерживаемые естественные языки в источниках не перечислены. Для запуска рекомендуется Transformers с зависимостями mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер ожидаются более высокая задержка и расход памяти. Лицензия — Apache-2.0.

argilla/zephyr-7b-spin-iter3-v0 — диалоговая языковая модель, созданная Argilla и сообществом Data Is Better Together. Это дообученная версия argilla/zephyr-7b-spin-iter2-v0 на тщательно отобранных наборах argilla/10k_prompts_SPIN_iter3_zephyr_top и argilla/10k_prompts_SPIN_iter2_zephyr_top; авторы отмечают, что подход SPIN достиг сопоставимых результатов при значительно меньшем объёме данных. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты MT-Bench для предыдущих итераций семейства, но отдельные оценки для iter3 не указаны. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области и не приводит подробных ограничений; применимость ответов следует оценивать для конкретной задачи.

jeiku/32kBase — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В слиянии методом SLERP использованы jeiku/DareDeez и jeiku/DareNutz; модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Веса опубликованы в формате Safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

CuriousCat29/3-double-120-v3 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Passthrough на основе Doctor-Shotgun/L3.3-70B-Magnum-v4-SE и TheDrummer/Anubis-70B-v1. Модель семейства Llama с плотной архитектурой для генерации текста и диалогов; в метаданных заявлены 120,8 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для бесед и сценариев, где требуется генерировать связные ответы на текстовые запросы. Базовое описание одной из исходных моделей указывает на творческое письмо, естественные беседы и ролевые сценарии. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers; также заявлен интерфейс вызова инструментов. В карточке не приведены сведения о лицензии и отдельных оценках качества, поэтому условия распространения и пригодность для конкретных задач следует проверять по лицензиям исходных моделей и результатам собственной оценки.

A-I-0xtom-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit методом SLERP из 0x0dad0/nous_nous_v2_0 и tomaszki/nous-thirty. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; веса опубликованы в формате SafeTensors, конфигурация слияния использует bfloat16. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в чат-сценариях. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и понимания текста, а также средняя оценка потерь; эти показатели сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Это готовые объединённые веса Stanford Alpaca-7B, опубликованные пользователем sharpbai. Модель основана на архитектуре LLaMA и предназначена для генерации текста по инструкциям; в карточке указано, что веса можно использовать напрямую. Размер модели — 6,6 млрд параметров, контекст — до 2048 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Репозиторий содержит веса PyTorch. Указана лицензия other; перед использованием следует проверить условия Meta LLaMA и Alpaca, поскольку README не приводит отдельного описания лицензии для объединённых весов.

snezhanata/alpaca_v2 — языковая модель для генерации текста и диалоговых сценариев, размещённая на Hugging Face. Модель рассчитана на использование через библиотеку Transformers и имеет объём 7,5 млрд параметров. В метаданных она отмечена как conversational и связана с экосистемой Llama Factory и семейством Ministral. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и может применяться для ведения диалогов, генерации ответов, написания и продолжения текста, а также интеграции в приложения на базе text-generation. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, исходной модели, обучающих данных и результатах оценки, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить.

AlphaMayo — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Eric111/Mayo и mlabonne/AlphaMonarch-7B с помощью mergekit. В основе архитектуры лежит Mistral; модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в формате диалога. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает конфигурацию слияния методом SLERP и точностью bfloat16.

Amadeus-Verbo-FI-Qwen2.5-14B-PT-BR-Instruct — языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная Amadeus AI. Это дообученная на 600 тысячах инструкций за два прохода версия Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct, предназначенная для диалогов и генерации текста на бразильском португальском языке. Модель содержит 14,7 млрд параметров и использует архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и групповым запросным вниманием. Для работы указан контекст длиной 32 768 токенов в метаданных; в README заявлена длина 131 072 токена. Поддерживаются диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0.

Apertus-v1.1-1.5B-Instruct — многоязычная языковая модель Swiss AI для генерации текста и диалогов. Это дистиллированная и дообученная версия базовой модели swiss-ai/Apertus-v1.1-1.5B: семейство Apertus-v1.1 использует плотный трансформер-декодер с grouped-query attention и активацией xIELU. В этой версии около 1,6 млрд параметров, 16 слоёв и контекст до 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста на разных языках, а также для развёртывания в условиях ограниченных ресурсов. Разработчик заявляет поддержку 1811 языков и обучение на корпусе из документов, кода и инструкций; модель создана методом дистилляции от Apertus-8B-2509 и затем прошла supervised fine-tuning и выравнивание. Карточка отмечает конкурентные базовые результаты в многоязычных диалоговых тестах для своего размерного класса. Модель может допускать фактические ошибки, непоследовательность и отражать смещения обучающих данных; особенно ограниченными могут быть сложная математика и следование составным инструкциям. Выводы следует проверять, а модель использовать как вспомогательный инструмент. Лицензия — Apache-2.0.

Lambent/arsenic-v1.5-dpo-qwen2.5-14B — диалоговая модель на архитектуре Qwen2.5 с 14 млрд параметров, дообученная командой Lambent на основе Lambent/arsenic-v1-qwen2.5-14B. Карточка описывает её стиль ответов как более точный по сравнению с предыдущей версией при сохранении большей части её возможностей; обучение проводилось с использованием Axolotl 0.4.1. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текстовых ответов, в том числе структурированных. Карточка отмечает, что модель всё ещё достаточно ограничена в генерируемом содержимом; тег «not-for-all-audiences» относится к набору данных. Данные о конкретном наборе обучения и результаты оценки не приведены. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.

Blur-7b-v1.22 — плотная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением трёх моделей с помощью LazyMergekit: s3nh/Sonya-Panda-7B-slerp, argilla/distilabeled-Marcoro14-7B-slerp и Weyaxi/MetaMath-OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-3-Slerp. Она предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на математические вопросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 63,35, результат ARC (25-shot) — 62,29, HellaSwag (10-shot) — 82,00. Это ориентиры из оценки, а не гарантия качества для конкретных задач. Модель опубликована 18 января 2024 года и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Calme-7B-Instruct-v0.3 — диалоговая языковая модель Maziyar Panahi, дообученная на качественных наборах данных на основе Mistral-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию связных ответов в формате чата; контекст — до 32 768 токенов. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы и создания текстов. В репозитории доступны веса Safetensors; автор также указывает отдельные квантованные варианты GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Cosmosis-3x34B — разговорная языковая модель Weyaxi, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной структурой MoE. В репозитории указано 33,9 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Метаданные указывают контекст длиной до 200 000 токенов. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В README приведены варианты шаблонов запросов ChatML, Human Assistant, Alpaca и Vicuna, но автор не определяет предпочтительный шаблон и отсылает к шаблонам модели bagel-dpo-34b-v0.2. В README также приведены результаты оценки на бенчмарках, включая средний результат 75,39. Модель основана на объединении нескольких экспертных моделей; точная схема создания описана в конфигурации воспроизведения, однако доступный текст README её не раскрывает. Лицензия обозначена в метаданных как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории. Автор отмечает неопределённость с выбором шаблона промпта.

DareBeagle-7B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная shadowml путём слияния моделей NeuralBeagle14-7B и NeuralDaredevil-7B с помощью LazyMergekit и метода SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы в диалоговых и других текстовых сценариях. В карточке приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель опубликована в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных прикладных задачах; сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке отсутствуют.

Dazzling-Star-Aurora-32b-v0.0-Experimental-1130 — текстовая разговорная модель на 32 млрд параметров, созданная автором карточки слиянием моделей EVA-Qwen2.5-32B-v0.2 и Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3 на базе Qwen2.5-32B. Для объединения применён метод TIES; веса представлены в формате safetensors, а карточка описывает шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где нужны ответы на запросы пользователя. Метаданные указывают контекстное окно до 131072 токенов, а также интерфейс для вызова инструментов. В карточке автор отмечает, что создал слияние как личный эксперимент и предлагает попробовать модель, но не приводит результатов оценки качества. Условия использования определяются лицензией базовой модели и компонентов слияния; в предоставленных данных лицензия не указана.

bcoding/deepseek-llvm-sft-merged-8b — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная bcoding на базе unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 7,6 млрд параметров; поддерживает генерацию текста и диалоговый режим, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста в диалоге. В карточке указано, что дообучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL; подробности обучающего набора и специализация по задачам не приведены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

DevQuasar-R1-Uncensored-Llama-8B — объединённая авторами DevQuasar языковая модель для генерации текста и диалогов. Она создана методом линейного слияния трёх моделей: DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, LLama-3.1-8B-HyperNova-abliteration и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговых ответов, рассуждений и задач общего характера. В README приведены результаты оценивания, включая HellaSwag, и заявлено улучшение по большинству тестов относительно DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B, однако подробности таблицы в карточке представлены не полностью. Модель распространяется по лицензии MIT.

DreadMix — языковая модель, созданная BoltMonkey с помощью LazyMergekit путём объединения моделей DreadPoor/Eunoia_Vespera-8B-LINEAR и DreadPoor/Promissum_Mane-8B-LINEAR-lorablated. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в конфигурации слияния указаны метод dare_ties и точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Её можно применять для ответов на вопросы, написания и продолжения текста, а также для следования инструкциям в чате. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; они дают ориентир по оценке, но не гарантируют качество в конкретных задачах. Язык обучения или преимущественный язык карточкой не установлен. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Dream-v0-Instruct-7B — инструктивная версия языковой модели Dream 7B, разработанная Dream-org. Это плотная модель на 7,1 млрд параметров, построенная как диффузионная большая языковая модель. Она предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов. Модель работает через библиотеку Transformers, веса доступны в формате safetensors, а контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов на основе текстовых запросов. Карточка не приводит сведения о поддерживаемых языках, обучающих данных или конкретных ограничениях качества. Лицензия Apache 2.0.

jaspionjader/ek-5 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, созданная объединением моделей с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой использована jaspionjader/ek-1; в слияние также вошли jaspionjader/ek-3 и jaspionjader/ek-4. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в доступных данных не указана.

Elysium2.1-11b — объединённая модель для генерации текста, созданная powermove72 с помощью LazyMergekit. При слиянии методом passthrough использованы слои 0–24 модели powermove72/Trinity_Notus-xb и слои 25–49 модели powermove72/GreenScorpius-xb-Passthrough. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 11 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на входные текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; в конфигурации слияния указан тип bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Etheria-55b-v0.1 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием моделей серии Etheria и моделей Yi-34B-200K. Автор объединил варианты VerA и VerB, затем применил метод DARE TIES; в метаданных указаны 55,1 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; в README указана совместимость с форматами запросов ChatML и Alpaca. Для контекста заявлена теоретическая длина до 200 000 токенов, однако автор рекомендует начинать с 32 000 токенов, поскольку влияние слияния на работу с длинным контекстом не проверено. README сообщает о тестировании до 32 000 токенов через exl2 и приводит результаты нескольких оценок на Open LLM Leaderboard. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Eunoia-Llama-8B-R1 — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом TIES. В основу объединения вошли GoToCompany/llama3-8b-cpt-sahabatai-v1-instruct и huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-abliterated; итоговая модель содержит около 7,5 млрд параметров и использует формат Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Карточка базовой модели указывает на сценарии рассуждений, математики и программирования, однако README Eunoia не содержит отдельных оценок качества или подробных рекомендаций по применению. Контекст составляет 8192 токена. Данных о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных источниках нет.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment26Strangemerges_30 — объединённая автором репозитория модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Веса объединены из automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_30-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и может обрабатывать контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Pastiche — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая Mistral-модель для генерации текста, созданная слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment28-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Подходит для генерации и продолжения текста в диалоговых и других текстовых сценариях. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.