I.7Речь, диалоги и встречи

MeliodasT3qm7_Experiment27Neuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasT3qm7-7B и automerger/Experiment27Neuralsirkrishna-7B. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Размер контекста составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данных о специализации по языкам или прикладным областям нет.

Solshine/mergekit-passthrough-lhtboir — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором с помощью mergekit методом passthrough. В объединении использованы слои mlabonne/Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated, Solshine/reflection-llama-3.1-8B и CopyleftCultivars/llama-3.1-natural-farmer-16bit; веса сохранены в формате safetensors с точностью float16. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно применять для ответов на вопросы, составления текстов и работы с интерфейсом вызова инструментов. В карточке указана архитектура LlamaForCausalLM и библиотека Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных моделей; независимые результаты оценки не приведены.

mergekit-community/mergekit-ties-rraxdhv — объединённая разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная сообществом с помощью mergekit. В основе слияния лежит unsloth/gemma-2-9b-it; в него также включены anthracite-org/magnum-v3-9b-customgemma2, rtzr/ko-gemma-2-9b-it, flammenai/Mahou-1.3-gemma2-9B и AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_gemma-2-9b-CyberSecurity. Использован метод TIES. Модель содержит 9 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжений и ответов в диалогах. Контекст — до 8192 токенов. В репозитории указаны веса SafeTensors и поддержка Transformers. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

NaniDAO выпустила экспериментальную абляционную версию Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с контекстом до 128K токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; по заявлению разработчика, она реже отказывает в допустимых запросах, чем предыдущая версия v0. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers. Метаданные указывают интерфейс для чата и вызова инструментов. Карточка не сообщает о специальной предметной области или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана. Разработчик рекомендует использовать модель ответственно; заявленное снижение отказов само по себе не подтверждает качество или безопасность ответов.

MFANNv0.16.10 — диалоговая языковая модель, созданная netcat420 слиянием моделей методом TIES с помощью mergekit. В основе использована MaziyarPanahi/Llama-3-8B-Instruct-v0.4; в слияние также вошли netcat420/MFANNv0.15 и netcat420/MFANNv0.16. Модель построена на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая ответы ассистента. Она содержит 7,5 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Карточка не приводит специальных ограничений или сведений о лицензии; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и компонентов слияния.

MFANNv0.20.10 — объединённая текстовая модель семейства Llama, созданная netcat420 с помощью mergekit. В качестве основы использована mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated; в слияние также вошли netcat420/MFANNv0.19 и netcat420/MFANNv0.20. Применён метод DARE TIES с точностью bfloat16. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу: она может формулировать ответы и продолжать текст в сценариях разговорного ассистента. Базовая модель описана как версия Llama 3.1 8B Instruct с ослабленными ограничениями на ответы. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Midnight-Miqu-103B-v1.0 — языковая модель, созданная sophosympatheia методом passthrough-слияния слоёв Midnight-Miqu-70B-v1.0 с самой собой. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama на 102,9 млрд параметров, распространяемая в формате safetensors для Transformers; карточка заявляет контекст до 32 тыс. токенов и возможность диалогового использования. Модель предназначена для генерации текста и ответов в чате с длинным контекстом. В карточке приведены ссылки на отдельные сторонние квантованные сборки GGUF и EXL2; сам репозиторий содержит safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с файлами и сведениями лицензии репозитория. README отсылает к карточке базовой Midnight-Miqu-70B-v1.0 за подробностями применения, поэтому конкретные языки, качество и ограничения здесь не уточнены.

Mika-Lelantacles-7b-Longtext — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, созданная Nitral-Archive на основе Nitral-AI/Mika-Longtext-7b и ChaoticNeutrals/Prima-LelantaclesV7-experimental-7b. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; может применяться для ответов на вопросы, написания и продолжения текстов, а также работы с длинными запросами в пределах контекста до 32 768 токенов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Веса опубликованы в формате safetensors; для работы указан Transformers. В README приведены результаты оценки на нескольких бенчмарках, включая средний балл 70,86, AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке и у исходных моделей. Карточка не описывает языковой охват и конкретные ограничения качества; это следует учитывать при выборе модели для специализированных задач.

miqu-1-103b — экспериментальная текстовая языковая модель, созданная Wolfram методом слияния mergekit: слои модели miqu-1-70b-sf интерливированы, чтобы получить вариант на 103 млрд параметров с 120 слоями. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; используется шаблон запросов Mistral. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Карточка указывает английский, немецкий, французский, испанский и итальянский языки. Модель опубликована в формате safetensors и доступна также в отдельных квантованных сборках GGUF и EXL2. README отмечает, что исходные веса были утекшими; лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому условия правового использования следует проверять отдельно.

miquliz-120b-v2.0 — крупная языковая модель на архитектуре Llama, созданная wolfram как линейное слияние слоёв miqu-1-70b-sf и lzlv_70b_fp16_hf с помощью mergekit. В README указано 120 млрд параметров, 140 слоёв и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в карточке приведён шаблон запросов Mistral [INST]...[/INST]. Модель рассчитана на английский, немецкий, французский, испанский и итальянский языки. Репозиторий содержит веса Safetensors; для модели также опубликованы сторонние квантизованные сборки GGUF и EXL2. README сообщает о высоких результатах во внутренних сравнениях автора, но не приводит методику или независимые оценки. Лицензия в метаданных обозначена как other; автор также упоминает происхождение части весов из утёкшей модели, поэтому правовой статус и условия использования требуют отдельной проверки.

Карточка модели NostraEmpire/mirror-olmo-2-13b-instruct на Hugging Face совпадает с карточкой allenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct, поэтому описание составлено по ней. OLMo-2-1124-13B-Instruct — разговорная языковая модель Allen Institute for AI (AI2), постобученная на основе OLMo-2 13B. Она прошла supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 и обучение RLVR; метаданные указывают базовую модель allenai/OLMo-2-1124-13B-Instruct-RLVR2. Модель с плотной архитектурой OLMo 2 содержит 13,2 млрд параметров, использует Transformers и формат safetensors, а её контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на вопросы, следование инструкциям и решение математических задач. Обучение ориентировано преимущественно на английский язык и охватывает разнообразные задачи, включая MATH, GSM8K и IFEval. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. У OLMo-2 ограничено обучение безопасности; без дополнительной фильтрации она может выдавать проблемные ответы, особенно в ответ на соответствующие запросы. Для загрузки через Hugging Face README сообщает о необходимости установить Transformers из основной ветки.

Misted-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Walmart-the-bag/Misted-7B методом SLERP. Она предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции. Модель использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны формат Safetensors и лицензия Apache-2.0. Сведения о языках и специализированных областях применения отсутствуют; поэтому модель можно описать как модель общего назначения, не приписывая ей отдельную специализацию. Качество и ограничения конкретного слияния в карточке не оценены.

Joseph717171/Mistral-12.25B-Instruct-v0.2 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом Depth Up-Scaling на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и объединения предварительно обученных моделей с помощью mergekit. Разработчик описывает её как основу для дальнейшего дообучения и как замену Mistral-7B-Instruct-v0.2 с увеличенным числом параметров. Модель содержит 12,3 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она подходит для диалогов и других задач генерации текста. В карточке приведён шаблон чата Mistral Instruct. Авторы отмечают, что оптимальность выбранных параметров Depth Up-Scaling ещё не установлена, а более широкое исследование гиперпараметров ограничили затраты на продолжение предобучения. README также предупреждает об отсутствии встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache-2.0.

Sacralet/mistral-7B — диалоговая instruction-модель на базе Mistral-7B, представленная как улучшенная instruct-версия Mistral-7B-Instruct-v0.1. Архитектура — плотный трансформер MistralForCausalLM с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Для инструкций используется формат [INST]…[/INST], доступный также через шаблон чата Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README описывает её как демонстрацию возможностей дообучения базовой модели и отмечает отсутствие механизмов модерации. Языковая поддержка отдельно не перечислена.

Mistral-7B-golden-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-golden методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; в репозитории представлены веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка описывает конфигурацию слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о языковом покрытии.

Карточка модели princeton-nlp/Mistral-7B-Instruct-IPO на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT, поэтому описание составлено по ней. princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT — разговорная модель генерации текста на архитектуре Llama, опубликованная как часть работы SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward. Репозиторий содержит модель на 7,5 млрд параметров в формате safetensors; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. README отсылает к репозиторию SimPO за дополнительными сведениями. Лицензия и конкретные языковые возможности в предоставленных данных не определены.

Карточка модели PIXMELT/Mistral-7B-Instruct-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой Sacralet/mistral-7B, поэтому описание составлено по ней. Sacralet/mistral-7B — диалоговая instruction-модель на базе Mistral-7B, представленная как улучшенная instruct-версия Mistral-7B-Instruct-v0.1. Архитектура — плотный трансформер MistralForCausalLM с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Для инструкций используется формат [INST]…[/INST], доступный также через шаблон чата Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README описывает её как демонстрацию возможностей дообучения базовой модели и отмечает отсутствие механизмов модерации. Языковая поддержка отдельно не перечислена.

Это диалоговая языковая модель Mistral-7B-model_45k6e2e4-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp, созданная объединением моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и pankajmathur/Mistral-7B-model_45k6e2e4 методом SLERP с помощью mergekit. В основе — плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors и BF16. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные оценки качества или специализированные области применения. Практическая эффективность зависит от задачи и способа использования; отдельные языковые приоритеты не заявлены.

Mistral-grok-instract-2-7B-slerp — объединённая автором модель для генерации текста и диалоговых ответов. Она создана методом slerp через LazyMergekit на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и HuggingFaceH4/mistral-7b-grok; архитектура — плотная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на диалоговый режим. Модель можно применять для ответов на инструкции, ведения диалога и генерации текста. В репозитории представлены веса в форматах Safetensors и GGUF. Лицензия — MIT. Отдельные сведения о сравнительной точности или результатах оценки в карточке не приведены.

mistralopithecus-v1-dpo-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием Mistral AI и DopeorNope/mistralopithecus-v1-dpo-7b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Её можно применять для создания чат-ботов и ведения диалогов на естественном языке. В README указан тип объединения и параметры смешивания слоёв внимания и MLP; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Mistral-Small-Instruct-2409-GGUF — это набор квантованных файлов в формате GGUF для инструкционной модели Mistral-Small-Instruct-2409, разработанной компанией mistralai. Квантование и публикацию этого варианта выполнил MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые приложения и библиотеки. Набор включает варианты квантования с разной разрядностью — от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать баланс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством вывода. Формат GGUF поддерживается llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All и рядом других инструментов; некоторые из них поддерживают GPU-ускорение и совместимый с OpenAI API сервер. Преимуществами являются возможность локального использования, широкий выбор уровней квантования и совместимость с популярной экосистемой llama.cpp. README не содержит сведений о точной архитектуре, числе параметров, поддерживаемых языках, длине контекста, целевых модальностях, результатах оценки и лицензии. Поэтому эти характеристики и условия юридического использования следует уточнять по карточке исходной модели Mistral-Small-Instruct-2409 и сопутствующим материалам.

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF, подготовленный MaziyarPanahi на основе оригинальной модели Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, разработанной Mistral AI. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а GGUF-версии позволяют запускать её локально с помощью llama.cpp и совместимых приложений и библиотек, включая text-generation-webui, LM Studio, GPT4All, KoboldCpp и llama-cpp-python. Архитектура исходной модели — Mixtral с восемью экспертами по 7B параметров; конкретные характеристики контекста, языковой поддержки и модальностей в README не указаны. Репозиторий содержит варианты квантования с разной разрядностью — от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством генерации. Модель текстовая и относится к pipeline text-generation. Сильной стороной является поддержка множества локальных инструментов и возможность подбирать степень квантования под доступное оборудование. Ограничения и влияние конкретных вариантов квантования на качество в README подробно не описаны; также не указаны рекомендуемые аппаратные требования и максимальная длина контекста. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

facebook/mms-lid-4017 — модель определения языка речи из аудио из семейства MMS, разработанного Vineel Pratap и соавторами. Она предназначена для классификации аудиозаписи по языку и поддерживает 4017 языков. Архитектура основана на Wav2Vec2; в метаданных указано 1,3 млрд параметров. Модель принимает аудио с частотой дискретизации 16 кГц и выдаёт метку языка. Доступны веса PyTorch и Safetensors. Модель подходит для определения языка коротких записей, сортировки аудиоданных по языку и выбора последующей системы распознавания речи. Карточка указывает лицензию CC-BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Качество распознавания и ограничения по длительности или условиям записи в доступных данных не описаны.

Mistral-Nemo-2407-12B-Estrella-v1 — модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная автором карточки путём слияния нескольких языковых моделей с помощью mergekit. В состав слияния вошли, среди прочих, Mistral-Nemo-Instruct-2407, MN-12B-Celeste, Magnum, Lyra и Lumimaid. Модель содержит 12,1 млрд параметров и заявленный контекст до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации связных, лаконичных, но творческих ответов. В README рекомендован формат запросов Mistral Instruct; также может подойти ChatML. Автор советует низкую температуру генерации 0,3–0,5. Доступна под лицензией CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

IAmTheCollector/MN-Slush-GGLD — плотная языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, созданная слиянием двух предварительно обученных моделей: crestf411/MN-Slush и DavidAU/MN-GRAND-Gutenberg-Lyra4-Lyra-12B-DARKNESS. Для слияния применён метод SLERP; конфигурация использует BF16 и задаёт изменяющийся по слоям вклад исходных моделей. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленный размер — 12,1 млрд параметров, родной контекст — до 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mobiusv0.5 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная mashleburneded методом SLERP с помощью mergekit на основе Mistral-Small-Instruct-2409 и Codestral-22B-v0.1. Модель содержит 15,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых запросов; интерфейс модели также предусматривает вызов инструментов. В состав объединения входит Codestral, ориентированная на генерацию кода модель, однако README не описывает отдельные возможности или качество Mobiusv0.5 в программировании. Модель опубликована в формате safetensors и доступна через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Azazelle/Mocha-SR-7b-ex — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit из нескольких предварительно обученных моделей. В основу объединения вошли Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, WizardLM/WizardMath-7B-V1.1 и Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus; в README указан метод rescaled_sample и базовая модель mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста; заявленное окно контекста — 32 768 токенов. Смешение моделей общего диалога, математики и инструкционного следования может быть полезно для ответов на вопросы и решения задач с текстовым вводом. Репозиторий использует формат safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — CC BY 4.0.

Sakalti/model-3 — языковая модель Qwen2, созданная слиянием моделей через mergekit методом TIES. В слиянии использованы Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; итоговая модель имеет около 7,1 млрд параметров, архитектуру Qwen2ForCausalLM и веса в формате Safetensors с точностью bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Данные README содержат результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывают специальные предметные области или подтверждённые преимущества модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Momningotex-slerp — слитая модель для генерации текста на основе архитектуры Mistral. Её создал пользователь liminerity, объединив с помощью mergekit модели liminerity/Omningotex-7b-slerp и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-v2 методом slerp; конфигурация задаёт смешивание слоёв внимания и MLP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в карточке не обозначены.

Motif 2.6B v1.1-LC — дообученная плотная языковая модель Motif-Technologies на 2,6 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений. Версия v1.1-LC поддерживает контекст до 16 384 токенов; карточка приводит результаты тестов MMLU, MMLU-Pro и WinoG. Модель ориентирована на английский и корейский языки. Её можно использовать для диалога и генерации текста в приложениях на базе Transformers; для загрузки в примере README используется trust_remote_code. Модель распространяется по лицензии MIT.