I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели zelk12/MT2-GP-gemma-2-RIv0.1RAv0.1-9B на Hugging Face совпадает с карточкой zelk12/MT5-IF-gemma-2-RIv0.1RAv0.1-9B, поэтому описание составлено по ней. zelk12 выпустил объединённую модель Gemma 2 для диалогов и генерации текста. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из моделей zelk12/recoilme-gemma-2-Ifable-9B-v0.1 и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и содержит 9 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов по текстовым инструкциям. README и метаданные не сообщают о специальных прикладных областях или ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

zelk12 опубликовал объединённую модель MT3-IMA-gemma-2-9B, созданную с помощью mergekit из двух предварительно обученных моделей Gemma 2. Для объединения применён метод SLERP с параметром t=0.5; веса представлены в формате bfloat16 и safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая выполнение инструкций. Это плотная причинная языковая модель Gemma 2 с 9 млрд параметров и контекстом 8192 токена, работающая через библиотеку Transformers. Языковая специализация в предоставленных данных не указана. Лицензия в предоставленных источниках не описана. Как и у других объединённых моделей, качество и поведение могут отличаться от исходных моделей; отдельные оценки качества в карточке не приведены.

zelk12/MT-Merge5-MM-gemma-2-MT3g5MTg5-9B — объединённая методом SLERP разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Её создали с помощью mergekit, объединив zelk12/MT3-Gen5-gemma-2-9B_v1 и zelk12/MT-Gen5-gemma-2-9B; веса доступны в формате safetensors, исходная конфигурация использовала bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена. Данные карточки не описывают специализированную область применения или поддерживаемые естественные языки. Лицензия для этой модели в предоставленных данных не указана. Качество и ограничения объединённой модели отдельно не описаны; перед использованием в прикладных сценариях её следует оценить на соответствующих задачах.

fengminqi/my-tg-qwen2.5-7b — дообученная fengminqi языковая модель семейства Qwen2.5 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Она основана на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Указанный в метаданных контекст — 32 768 токенов; карточка также отмечает интерфейс вызова инструментов. Среди тегов языка указан английский. Веса представлены в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, поэтому конкретные преимущества и ограничения в отдельных предметных областях установить нельзя.

Nemotron-Labs-Diffusion-14B — плотная языковая модель NVIDIA с 13,4 млрд параметров для генерации текста в диалоговом режиме. Одна и та же модель поддерживает авторегрессионное декодирование, параллельное декодирование на основе диффузии и self-speculation: диффузионный режим подготавливает несколько токенов, а авторегрессионный проверяет их с использованием общего KV-кэша. Режимы переключаются изменением шаблона внимания. Модель предназначена для диалоговых приложений и сценариев инференса, где важна скорость генерации при разной одновременной нагрузке. NVIDIA описывает ускорение за счёт повторного использования весов для вычисления нескольких токенов; приведённые в карточке показатели относятся к отдельным конфигурациям и аппаратным платформам и не гарантируют такую же производительность в других условиях. Заявленное максимальное контекстное окно — 262 144 токена. Для запуска README указывает Transformers версии 5.0 или новее; веса доступны в формате safetensors. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует ознакомиться с условиями NVIDIA. Карточка рекомендует оценивать пригодность модели для конкретного применения и учитывать связанные с ним риски.

NeuralDaredevil-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная mlabonne. Это DPO-дообучение модели mlabonne/Daredevil-7B на предпочтениях из набора argilla/distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге; использует шаблон запросов Mistral-7B-Instruct-v0.2 и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на наборах Nous и Open LLM Leaderboard. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

NeuralJaskier-7b-dpo — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей bardsai/jaskier-7b-dpo-v6.1 и CultriX/NeuralTrix-7B-dpo с помощью LazyMergekit. Использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов и диалогового текста, а также для других сценариев, где требуется продолжение текста. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — MIT.

NeuralKrishna-7B-v3 — объединённая модель для генерации текста, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. В конфигурации указана база mlabonne/Monarch-7B и слияние методом DARE-TIES с NeuralGlitch-Yam-Peleg-7B-DT, Fasciculus-Arcuatus-7B-slerp и Neural4gsm8k; веса сохранены в формате bfloat16. Метаданные указывают архитектуру Mistral с плотной сетью из 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может быть полезна для диалогов и решения задач на рассуждение, включая математические вопросы, благодаря включённой в слияние Neural4gsm8k. Поддерживаемый язык в источниках не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralPipe-7B-ties — слитая модель для генерации текста, созданная mlabonne с помощью mergekit на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B. В конфигурации слияния TIES также указана mistralai/Mistral-7B-v0.1 как базовая модель; параметры включают нормализацию и маску int8, итоговый тип данных — float16. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста; README приводит результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaM7-7B — объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b и liminerity/M7-7b. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Для слияния применён метод SLERP с настройками, зависящими от слоёв self-attention и MLP. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям и не приводит конкретных оценок качества.

NeuralsirkrishnaShadow_AlloyingotneoyNeuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/AlloyingotneoyNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, а её веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализированную область применения или известные ограничения качества; её подтверждённая задача — генерация текста.

NeuralsirkrishnaShadow_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны специализированные области применения или конкретные ограничения качества.

New-Dawn-Ultra-Llama-3-70B-32K-v1.0 — текстовая генеративная модель, созданная объединением предварительно обученных языковых моделей методом SLERP с помощью mergekit. В состав объединения вошли варианты New Dawn Ultra Llama 3 70B 32K v0.16 и v0.18. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для составления ответов, продолжения текста и ведения беседы в приложениях на базе Llama. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или поддерживаемых естественных языках. Весовые файлы представлены в формате safetensors; модель использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Norocetacean-20b-10k — плотная языковая модель семейства Llama, опубликованная ddh0. Она создана слиянием Psyonic-Cetacean-20B и LoRA-адаптера no_robots-alpaca; контекст расширен до 10 240 токенов с помощью YaRN. Модель рассчитана на генерацию ответов по инструкциям в формате Alpaca и может применяться в диалоговых и текстовых сценариях с длинным контекстом. В модели около 19,8 млрд параметров. README указывает Llama 2 как базовую модель и сообщает о включении Orca-2-13B; для использования действуют условия Microsoft Research License. Карточка не описывает языковую специализацию или дополнительные модальности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую.

Это квантованная версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B, преобразованная в формат GGUF для запуска с llama.cpp. Репозиторий создан ijohn07; исходная модель — nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-BF16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Согласно карточке базовой модели из каталога, исходная модель подходит для диалога, рассуждений, оценки и последующей адаптации под пользовательские задачи. Карточка этой версии описывает запуск через llama.cpp; указанные в метаданных языки — английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой исходной модели.

Ognoexperiment27M7-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная Maxime Labonne методом DARE-TIES на основе liminerity/M7-7b и automerger/OgnoExperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и генерирует текст; размер контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors с точностью bfloat16 по лицензии Apache-2.0. Карточка указывает параметры слияния и пример загрузки через Transformers, но не описывает специализацию или результаты оценки качества.

OpenBuddy — мультиязычная разговорная модель, созданная на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для диалога и генерации текста. Её можно запускать локально через Ollama, а для развёртывания API README рекомендует Transformers или vLLM и соответствующий формат токенизатора. Модель предназначена прежде всего для общения на английском и китайском языках; метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. OpenBuddy указывает лицензию как other, а README отсылает к условиям использования и предупреждает, что ответы могут быть ошибочными или вредными. Модель не рекомендуется для медицинских, финансовых, юридических и других критически важных решений.

openbuddy-zephyr-7b-v14.1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая методом SLERP чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и OpenBuddy/openbuddy-zephyr-7b-v14.1. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на общение на китайском, английском, французском, немецком, японском, корейском, итальянском и русском языках. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. В репозитории указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о поведении модели; качество ответов и пригодность для конкретных сценариев требуют проверки.

GenTrendGPT/OS-Test-Mark-GEN-I — текстовая чат-модель, созданная методом слияния mergekit из Qwen/Qwen1.5-4B-Chat и stabilityai/stablelm-2-1_6b. В репозитории указана архитектура Qwen2 с плотной авторегрессионной моделью Qwen2ForCausalLM; размер составляет 4,5 млрд параметров, веса представлены в safetensors, а для работы используется библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные отмечают поддержку чата. В карточке описан passthrough-метод слияния, при котором выбраны слои обеих исходных моделей. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

Карточка модели anonymous-bird-72/Ouro-2.6B на Hugging Face совпадает с карточкой ByteDance/Ouro-2.6B, поэтому описание составлено по ней. Ouro-2.6B — языковая модель ByteDance с 2,6 млрд параметров на архитектуре Looped Language Model: это декодерный Transformer из 24 слоёв с общими весами, которые повторно применяются на четырёх рекуррентных шагах. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; рекуррентные вычисления в скрытом пространстве поддерживают рассуждения, а механизм раннего выхода позволяет менять объём вычислений и баланс между скоростью и качеством. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 65 536 токенов. В README заявлена эффективность по числу параметров на уровне стандартных моделей размером 3–4 млрд параметров, но независимые показатели качества не приведены. Для адаптивного раннего выхода требуется совместимая среда: при использовании vLLM модель всегда выполняет все заданные рекуррентные шаги. Лицензия — Apache 2.0; README предупреждает, что модель предназначена для исследований и предоставляется без гарантий для производственного использования.

bunsenfeng/parti_5_full — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen2, опубликованная bunsenfeng. Метаданные Hugging Face указывают около 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и поддержку диалогового режима; модель принимает текст и генерирует текст. Поиск также обнаружил карточку Featherless, описывающую модель как 7,6-миллиардную и заявляющую контекст 131 072 токена, однако это расходится с метаданными Hugging Face, поэтому в характеристиках использованы значения метаданных. Модель подходит для диалогов, генерации текста и работы с длинными текстовыми запросами в пределах указанного контекста. Карточка Featherless относит её к дообученным моделям, но надёжно установить базовую модель и конкретные специализации по доступным сведениям нельзя. Репозиторий содержит веса safetensors; сведения о лицензии, языковом охвате и оценках качества не подтверждены использованными источниками.

Pearl-34B-ties — текстовая чат-модель, созданная louisbrulenaudet методом TIES-Merging. В README перечислены модели, использованные при слиянии: jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2 и abacusai/MetaMath-Bagel-DPO-34B; конфигурация также указывает abacusai/Smaug-34B-v0.1 как базовую модель. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 33,9 млрд параметров и доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения широкого круга текстовых задач. README приводит результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая тесты на знания, рассуждения, понимание текста и математику. Заявленная длина контекста — до 200 000 токенов; в карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют аналогичного качества в прикладных сценариях; README не приводит подробных оценок ограничений или рекомендаций по эксплуатации.

Phi-2 Orange — двухэтапная дообученная версия Phi-2, опубликованная Rhys Jones. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогов; карточка указывает формат ChatML, который можно использовать с системной инструкцией или без неё. Модель рассчитана на контекст до 2048 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для ответов на вопросы, диалогового взаимодействия и других задач генерации текста. В README приведены оценки на нескольких наборах тестов и упоминается более новая версия phi-2-orange-v2 с более высокими результатами. Модель основана на Phi-2 и дообучена на наборах SlimOrca-Dedup, Synthia-v1.3, Verified-Camel, Pure-Dove, Capybara, MetaMathQA, orca_dpo_pairs и ultrafeedback-binarized-preferences-cleaned. Лицензия — MIT.

bunnycore/Phi-3.5-mini-TitanFusion-V2 — объединённая языковая модель на базе Microsoft Phi-3.5-mini-instruct, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В объединение вошли Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.1, Phi-3.5-rp-lora_model и ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1; карточка также указывает conversational-возможности. Модель с архитектурой Phi-3 dense и примерно 3,7 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; указанный контекст — 4096 токенов. Карточка не уточняет языковой охват или специализацию по областям. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

bunnycore/Phi-4-Avg — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit линейным слиянием предварительно обученных моделей. В слияние вошли JackCloudman/phi-4-unsloth-jackterated и mergekit-community/mergekit-passthrough-ywynqau; конфигурация задаёт для обеих моделей вес 1.0. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, плотная модель размером 14,1 млрд параметров и библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; заявленная длина контекста — 16 384 токена. Дата публикации на Hugging Face — 11 января 2025 года. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/pic_7B_mistral_Full_v0.2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом Slerp из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и TokenBender/pic_7B_mistral_Full_v0.2; в конфигурации указан формат bfloat16, а файлы репозитория представлены в safetensors. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или отдельных языковых возможностях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Pioneer-2x7B — слитая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом SLERP из HuggingFaceH4/mistral-7b-grok и OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она работает через библиотеку Transformers и имеет контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки, поэтому модель следует рассматривать как универсальную языковую. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

ljsabc/Qwen-1.5-14B-Chat-Fujisaki — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2 с плотной causal language model архитектурой. Карточка описывает запуск через класс AutoModel, а метаданные указывают 13,4 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Репозиторий содержит веса в safetensors и распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает специальное назначение или подтверждённые улучшения относительно Qwen-1.5-14B-Chat.

sayhan/Qwen1.5-72B-Chat-LLaMAfied — версия Qwen1.5-72B-Chat от Alibaba Cloud, преобразованная в формат архитектуры LLaMA с помощью скрипта Minami-su. Это плотная языковая модель примерно на 71 млрд параметров для генерации текста в диалогах и других сценариях работы с текстом. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке указаны английский и китайский языки, а формат файлов — PyTorch. Модель размещена под лицензией other; конкретные условия следует сверить с исходной лицензией Qwen1.5 и карточкой репозитория.

bunnycore/Qwen-2.5-3b-Evol-CoT — языковая чат-модель, созданная слиянием нескольких моделей на базе Qwen 2.5; в README указаны Replete-LLM-V2.5-Qwen-3b, Qwen-2.5-3b-RP и Qwen-2.5-3b-Mix-Data-lora. Для слияния применён метод DARE TIES через mergekit, базой названа bunnycore/Qwen-2.5-3b-RP. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. В репозитории указана лицензия не была в предоставленных данных, поэтому условия использования определить нельзя.