I.7Речь, диалоги и встречи

T3qm7xpNeuralsynthesis-7B — автоматически собранная Maxime Labonne языковая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. В README указано слияние моделей методом dare_ties с параметрами density 0,53 и weight 0,6; метаданные каталога связывают её с Kukedlc/NeuralSynthesis-7b-v0.4-slerp. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов; файлы опубликованы в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README также упоминает nlpguy/T3QM7XP в конфигурации слияния, поэтому состав участвовавших моделей в источниках описан неодинаково.

TheTop-5x7B-Instruct-S5-v0.1 — текстовая генеративная модель MaziyarPanahi, созданная путём слияния нескольких предварительно обученных моделей размером 7B и применения SLERP к другим моделям 7B. В README упоминается использование mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, формат весов — safetensors. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и инструктивных сценариев, например диалога, ответов и рассуждений. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Поддерживаемый язык в доступных данных не установлен. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; сведения о конкретных ограничениях применения в карточке не приведены.

TopEvolution — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом SLERP. В него вошли NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mergekit-community/mergekit-slerp-ebgdloh; конфигурация использует V-образное распределение весов, отдавая Hermes предпочтение на входе и выходе и WizardMath в средних слоях. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Она предназначена для генерации текста и может быть полезна для диалогов, следования инструкциям и математических запросов благодаря включению Hermes и WizardMath в слияние; конкретные показатели качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Transcendental-Maidphin-7B — объединённая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная nbeerbower методом SLERP с помощью mergekit из nbeerbower/Transcendental-Maid-7B и nbeerbower/bruphin-epsilon. Это плотная модель архитектуры Mistral для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для диалоговых приложений и других сценариев генерации текста, включая работу с длинными текстовыми запросами в пределах контекста. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или языковые приоритеты.

TriMistral-7B-TIES — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная Muhammad2003 методом TIES с помощью LazyMergekit. В слиянии использованы NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и instructlab/merlinite-7b-lab; конфигурация также указывает HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta как базовую модель. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Карточка приводит результаты бенчмарков AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, но не описывает специализированные сценарии или гарантии качества. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Vapor_7B — дообученная разговорная модель семейства Qwen2.5, созданная на основе Qwen/Qwen2.5-7B. Она предназначена для генерации текста в диалоге и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и формат safetensors. Модель можно применять для ведения диалогов и генерации текста на нескольких языках, включая русский, английский, китайский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит дополнительных сведений о настройке дообучения или результатах оценки качества.

Vora-X-10B — плотная языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором theocolf с помощью mergekit. Она объединяет слои theocolf/Vora-X-8B и NousResearch/Meta-Llama-3-8B методом Passthrough; архитектура — LlamaForCausalLM, веса доступны в формате safetensors. Модель содержит 9,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Её можно применять для диалоговых сценариев и генерации текста. В карточке нет сведений о специализированной предметной области или конкретных языках, поэтому их поддержка здесь не уточняется. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WestKunai-XS-7b — слитая с помощью mergekit языковая модель, созданная из seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b и seyf1elislam/KuTrix-7b. В README указан метод слияния SLERP; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы. README приводит результаты на тестах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Доступны веса в формате safetensors; автор также упоминает квантованные версии GGUF. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README не уточняет поддерживаемые естественные языки и специальные возможности модели.

Карточка модели xDAN2099/xDAN-APUS4-MoE-v3.1-0410 на Hugging Face совпадает с карточкой xDAN2099/APUS-xDAN-4.0-MoE-v2, поэтому описание составлено по ней. APUS-xDAN-4.0-MoE-v2 — авторская decoder-only трансформерная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts, разработанная командой xDAN. В карточке указаны 136 млрд параметров и активация двух экспертов на токен; метаданные репозитория классифицируют веса как MixtralForCausalLM с 33,9 млрд параметров. Модель продолжает обучение на архитектуре LLaMA и опирается на возможности серии xDAN-L2; README сообщает об использовании обратной связи от людей для улучшения рассуждений, математических и логических задач. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; метаданные указывают английский и китайский языки. README также описывает варианты квантования от 1,5 до 4 бит и совместимость открытой версии с потребительскими GPU. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Карточка модели PS4Research/xnfjGuaVd0Dp3J42 на Hugging Face совпадает с карточкой PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15, поэтому описание составлено по ней. Модель PS4Research/IKn8jwlNamPNIS15 — дообученная PS4Research языковая модель семейства Granite на базе ibm-granite/granite-4.2-30b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель содержит 28,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру GraniteForCausalLM и принимает контекст длиной до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык. Базовая модель IBM описана как многоязычная и предназначенная для рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов, однако README не уточняет, какие именно навыки были предметом дообучения этой версии. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для ускорения обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.

yam-jom-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2 и yam-peleg/Experiment26-7B. В конфигурации указаны метод task_arithmetic, веса 0,35 и 0,65 и формат bfloat16; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_YamshadowExperiment28 — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamshadowExperiment28-7B. В карточке указаны архитектура Mistral с причинно-языковой моделью MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специализацию по языкам или предметным областям, поэтому их нельзя надёжно указать.

YamshadowStrangemerges_32_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral и содержащая 7,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и может использоваться для генерации продолжений и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации по языкам или предметным областям в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_OgnoExperiment27 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_T3qM7 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; её контекст рассчитан на 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога по текстовым запросам. Её можно применять для составления ответов, продолжения текста и ведения диалога. Карточка не уточняет специализацию или языки обучения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

YetAnotherMerge-v0.7a — объединённая диалоговая языковая модель, созданная автором Nohobby с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров; в карточке указано контекстное окно до 1 024 000 токенов. Для объединения применён метод della, базой послужила Nohobby/YetAnotherMerge-v0.3, также включены Epiculous/Crimson_Dawn-V0.1 и nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v3. Модель подходит для диалоговых ответов и свободной генерации текста. Веса доступны в формате safetensors. Языки и специальные предметные области в предоставленных материалах не обозначены. Лицензия в доступных данных не указана.

Yi-70B-200k-RPMerge-Franken — плотная языковая модель примерно на 70,7 млрд параметров, созданная автором DisOOM с помощью mergekit. Автор описывает её как frankenmerge: слои Yi-34B-200K-RPMerge чередуются с копиями той же модели. В карточке также заявлены чат-возможности и контекст длиной до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалогах, а также для задач понимания, рассуждения и письма. Автор сообщает о субъективно лучших результатах по сравнению с версией на 34 млрд параметров, но отмечает, что не проводил формальных бенчмарков и не смог широко проверить модель. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в карточке модели.

ZEUS 8B V13 — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная T145 слиянием нескольких моделей методом DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли Llama-3.1-SuperNova-Lite, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции; её можно применять для продолжения текста и ведения беседы. Карточка приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval и BBH, но не описывает конкретные языки или специализированные предметные области. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 3.1.

ZEUS-8B-V7 — языковая модель семейства Llama 3.1, созданная объединением нескольких моделей методом DARE TIES. Автор стремился улучшить предыдущую версию ZEUS, повысив плотность слияния и включив менее ограниченную модель Llama 3.1. В качестве базовой использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; также в слияние вошли LLAMA-3_8B_Unaligned_BETA, Llama-3.1-Storm-8B и Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и работает через Transformers. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. README приводит результаты оценивания, включая IFEval и BBH, но не сообщает языковой охват. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1. Показатели слияния и отдельные результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах; README не описывает систематические ограничения или языки, на которых модель проверена.

1.5-Pints-2K-v0.1 — языковая модель команды Pints Research на архитектуре Llama 2, предназначенная для диалогового помощника и последующей адаптации под специализированные задачи. Модель содержит около 1,5 млрд параметров, обучена на 57 млрд токенов предварительного корпуса и дообучена с оптимизацией предпочтений. Использует токенизатор Mistral и шаблон ChatML; размер контекста — 2 048 токенов. Модель генерирует текст и рассчитана на ответы пользователям и рассуждения при сравнительно скромных вычислительных ресурсах; авторы указывают, что для запуска достаточно GPU с 8 ГБ видеопамяти. Для запросов, требующих точных фактов или актуальных знаний, рекомендуется подключать поиск по документам через RAG. В опубликованном сравнении MTBench модель набрала 3,73 балла. Лицензия репозитория — MIT. Авторы отдельно предупреждают, что не гарантируют юридический статус материалов обучающих корпусов и возлагают на пользователей ответственность за проверку соблюдения местных законов об авторском праве.

Это зеркальная копия модели Qwen2 для генерации текста, размещённая пользователем latent-artist. Метаданные указывают на архитектуру Qwen2ForCausalLM с плотной структурой и 494 млн параметров; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель рассчитана на текстовые диалоги и имеет интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, а в карточке указан английский язык. README описывает репозиторий как копию файлов и сообщает, что конфигурация и веса сохраняют исходное назначение. Условия использования и распространения предлагается сверять с файлом лицензии; метаданные указывают Apache-2.0. Исходная модель, от которой сделана копия, не установлена по доступным сведениям.

agiin-13.6B-v0.1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mncai/agiin-13.6B-v0.1 методом SLERP. В каталоге указаны архитектура MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает диалоговый режим. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. В README описана настройка слияния слоёв внимания и MLP, а базовая модель определена как mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Лицензия Apache-2.0. Данные о специальных доменах и языках применения в карточке не приведены.

airoboros-m-7b-3.1.2-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием методом SLERP моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и airoboros-m-7b-3.1.2-dare-0.85. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Модель принимает текст и генерирует текст; её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают её качество на конкретных задачах или подробные ограничения, поэтому результаты следует проверять на целевом сценарии.

mradermacher/atom-27b-i1-GGUF — набор квантованных моделей в формате GGUF, созданный mradermacher на основе vanta-research/atom-27b. Модель относится к семейству Gemma и предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев, чат-ботов, ролевого общения и задач, связанных с рассуждением и исследованием поведения и взаимодействия человека с ИИ. В метаданных указан английский язык и библиотека Transformers. Модель имеет около 27 млрд параметров в исходной версии. README также описывает её как vision-модель, поэтому для работы с изображениями могут потребоваться отдельные файлы mmproj из статического репозитория. В данном наборе представлены варианты imatrix-квантизации с разными уровнями сжатия: от IQ1_S размером около 6,4 ГБ до Q6_K размером около 22,3 ГБ. В качестве сбалансированного варианта размера, скорости и качества рекомендован i1-Q4_K_S, а i1-Q4_K_M отмечен как быстрый и рекомендуемый. Основное преимущество набора — возможность запуска крупной модели при существенно меньшем потреблении памяти, а imatrix-квантизация может обеспечивать лучшее качество по сравнению с сопоставимыми вариантами. Ограничения зависят от выбранного уровня квантизации: самые компактные варианты имеют низкое качество, тогда как более качественные требуют больше памяти. Контекстное окно, точный набор поддерживаемых языков, результаты оценки и практические системные требования в README не указаны. Лицензия исходной модели обозначена как Gemma; условия использования следует проверять в соответствии с лицензией Gemma и исходной моделью.

Генеративная языковая модель семейства Llama с примерно 7,5 млрд параметров, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. По метаданным модель предназначена для генерации текста и поддерживает разговорный сценарий использования. Разработчик, точная архитектура, языки обучения и лицензия в доступных материалах не указаны. Модель может применяться для продолжения текста, создания ответов на сообщения, ведения диалога и встраивания в приложения на базе Transformers. Максимальная длина контекста составляет 8192 токена, что позволяет учитывать достаточно объёмную историю диалога или исходный документ. К сильным сторонам относятся относительно крупный размер для локальной генеративной модели и поддержка стандартной экосистемы Transformers. Ограничения связаны с отсутствием в карточке сведений о данных обучения, результатах оценки, безопасности, языковом покрытии, точной конфигурации и лицензии; ответы модели необходимо проверять, особенно в фактически значимых сценариях.

Aurora-Borealis-LLaMa-70B — экспериментальная объединённая языковая модель от автора Tarek07, созданная с помощью mergekit из нескольких моделей семейства LLaMa. В README описан метод слияния DARE TIES с градиентной настройкой влияния компонентов; базой указана TareksLab/MO-MODEL6-V0.1-LLaMa-70B. Архитектура — плотная авторегрессионная LLaMaForCausalLM, размер — 69,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Автор описывает её как эксперимент со слиянием специализированных моделей; README рекомендует температуру 1,0, Min P 0,02 и запускать квантованные варианты не ниже Q5. Доступны веса safetensors. Лицензия — llama3.3.

Behemoth-v1.1-Magnum-v4-123B — объединённая текстовая модель от knifeayumu, созданная методом SLERP с помощью mergekit из TheDrummer/Behemoth-123B-v1.1 и anthracite-org/magnum-v4-123b. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 122,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и прозы, включая сценарии общения и интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверять с лицензиями исходных моделей и условиями репозитория. Подтверждённые ограничения качества или использования в карточке не описаны.

BigFalcon3-36B — объединённая языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью mergekit на основе tiiuae/Falcon3-10B-Instruct. В репозитории указано слияние методом passthrough; метаданные описывают архитектуру как плотную LlamaForCausalLM и указывают 17,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

bruphin-zeta — объединённая методом SLERP языковая модель от nbeerbower, созданная с помощью mergekit на основе bruphin-epsilon и Dolphin 2.6 Mistral 7B DPO Laser. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а конфигурация указывает на совместимость с шаблоном ChatML. Модель может использоваться для диалоговых ассистентов и генерации ответов с длинным контекстом. Карточка не приводит отдельных результатов оценки или перечня языков. Лицензия — Apache-2.0.

pmysl/c4ai-command-r-plus-GGUF — это набор весов модели Command R+, разработанной CohereForAI, в формате GGUF для запуска через llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в репозитории доступны чат-шаблоны, а поддержка этих весов добавлена в llama.cpp начиная с релиза b2636. Доступны варианты с разной степенью квантизации, включая Q2_K, Q3_K_L и Q4_K_M, а также полноточный вариант f16. Для некоторых вариантов приведены значения perplexity на wikitext-2-raw: от 5,7178 у Q2_K до 4,3845 у f16, однако эти результаты обозначены как предварительные. Ключевые характеристики базовой модели, включая архитектуру, число параметров, поддерживаемые языки и размер контекста, в README не указаны. Сильной стороной репозитория является совместимость с llama.cpp и возможность выбирать компромисс между качеством, размером файлов и требованиями к ресурсам с помощью разных вариантов квантизации. Ограничения включают отсутствие подробной информации о возможностях базовой модели и неполные сведения о качестве. Использование распространяется по лицензии CC BY-NC-4.0.