I.7Речь, диалоги и встречи

openaccess-ai-collective/slimorca-gemma2-9b-fft — дообученная модель Gemma 2, созданная на базе axolotl-ai-co/gemma-2-9b с помощью Axolotl. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. В метаданных заявлена поддержка контекста до 8192 токенов; модель опубликована в формате safetensors и доступна для использования через Transformers. Модель может служить основой для чат-ботов, ответов на вопросы и суммаризации. Карточка не сообщает, на каких данных проводилось дообучение, поэтому нельзя надёжно определить специализацию или ожидаемые преимущества модели. Лицензия — Gemma.

lemons-ink/SmolLM3-Custom-Merged — текстовая генеративная модель семейства SmolLM3, опубликованная пользователем lemons-ink на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также отмечены обучение с учителем и поддержка conversational-формата. Она рассчитана на работу через библиотеку Transformers и содержит около 3,1 млрд параметров. Модель поддерживает контекст длиной до 65 536 токенов, что подходит для продолжения больших текстов, многошаговых диалогов и обработки длинных входных последовательностей. Точные сведения о базовой архитектуре, языках, данных обучения, результатах оценки и методе объединения компонентов в README отсутствуют. Лицензия модели в доступных данных не указана. README также не содержит подтверждённых сведений о разработчике, поэтому lemons-ink следует рассматривать как автора или владельца публикации, а не как подтверждённого разработчика.

Snowball 67B-A2B Nemotron-Terminal SFT — разговорная модель семейства Marin с архитектурой Grug MoE, подготовленная для генерации текста и сценариев с агентными взаимодействиями. По карточке, это экспорт BF16 для Hugging Face и vLLM, обученный дообучением на корпусе Nemotron Terminal в рамках этапа Chat → Thinking → Agentic SFT; опубликован финальный чекпойнт после 1 888 шагов, а также промежуточные версии. В метаданных указаны 2,8 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на диалог, генерацию ответов и использование интерфейса вызова инструментов. В карточке рекомендуется оценивать эту линию моделей с Terminus-2. Указанная лицензия — Apache-2.0.

jaspionjader/sof-13 — объединённая предобученная языковая модель, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В качестве базовой модели использована jaspionjader/sof-10, также в объединение вошли jaspionjader/sof-11 и jaspionjader/sof-12. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает с текстовым вводом и выводом. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Карточка не описывает специальные предметные области, языковое покрытие или сравнительные преимущества модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

StrangeMerges_17-7B-dare_ties — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором Gille с помощью LazyMergekit. В слиянии DARE-TIES использованы модели Gille/StrangeMerges_16-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_12-7B-slerp; конфигурация задаёт для них плотность 0,5 и веса 0,4 и 0,6 соответственно, а результирующий тип данных — float16. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалога, ответов на вопросы и решения задач на рассуждение. Число параметров — 7,1 млрд, контекст — до 32 768 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе средняя оценка 69,54, но эти показатели сами по себе не гарантируют качество в конкретном применении. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки, на которых модель работает лучше всего, и её поведение в специализированных областях в предоставленных материалах не описаны.

StrangeMerges_46-7B-dare_ties — объединённая модель для генерации текста, созданная Gille с помощью LazyMergekit. В слияние вошли Gille/StrangeMerges_45-7B-dare_ties, kettleguts/zephyr-7b-beta_sparse05 и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO; в конфигурации также указана базовая модель liminerity/M7-7b. Метод слияния — dare_ties. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Нативный контекст — до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на математические вопросы. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 69,96, ARC 67,24 и HellaSwag 86,40. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Подтверждённые сведения о языках и специальные ограничения в карточке не приведены.

StrangeMerges_48-7B-dare_ties — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная Gille объединением трёх моделей с помощью LazyMergekit и метода dare_ties. В конфигурации указаны веса компонентов 0,4, 0,4 и 0,2, а также базовая модель Locutusque/Hercules-4.0-Mistral-v0.2-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 57,89, 60,92 на AI2 Reasoning Challenge и 80,13 на HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данные не уточняют целевые языки или специальные прикладные области.

StrangeMerges_6-7B-dare_ties — объединённая модель Gille на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом dare_ties с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_5-7B-ties, macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo и kaitchup/Mayonnaise-4in1-022; в конфигурации указаны веса слияния и формат float16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не описаны языки и специальные ограничения качества или применения, поэтому модель стоит рассматривать как универсальную текстовую генеративную модель без подтверждённой специализации.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Experiment29 — объединённая автором MaziyarPanahi языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment29-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализированные предметные области или конкретные ограничения качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_OgnoExperiment27 — слитая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализации по предметной области или отдельных языковых возможностях, поэтому модель описывается как общего назначения.

TERNARY-BONSAI-2-27B-DERISKED-GGUF — мультимодальная производная модель семейства TERNARY BONSAI, выпущенная Blackfrost AI на основе prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf и в конечном счёте Qwen/Qwen3.8-27B. Модель предназначена для диалоговых сценариев и работы с текстом, а при загрузке соответствующего мультимодального проектора также поддерживает входные изображения. Доступна через llama.cpp и совместимый с OpenAI API интерфейс. В релиз входят две языковые версии: высокоточная BF16 и компактная нативная тернарная PQ2_0 с групповой FP16-масштабизацией. Архитектура описана как гибридная causal language model на базе Qwen3.8, примерно на 27,36 млрд параметров и с 64 трансформерными блоками. Заявленное upstream-окно контекста составляет 262 144 токена, однако для данного релиза валидировано только 32 768 токенов; также проверена работа с одним параллельным потоком генерации. Для изображений используются отдельные проекторы BF16 или Q8_0, соответствующие языковой версии. BF16-вариант ориентирован на качество и точность, тогда как PQ2_0 существенно компактнее и демонстрирует более высокую наблюдаемую скорость декодирования в заявленной конфигурации. Обе версии прошли проверку связности оператором и HITL, а PQ2_0 указан как принятый компактный кандидат без зацикливания. При этом комплексные тесты программирования, безопасности, длинного контекста и мультимодальности ещё не опубликованы, оценка отказов находится в ожидании, а приведённые скорости не являются гарантией производительности. Процесс поведенческой модификации является проприетарным и не распространяется. Лицензия Apache-2.0 унаследована от непосредственной родительской модели.

Jebadiah создал Tess-gradient-ruby-p2 — объединённую диалоговую языковую модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она объединяет Jebadiah/Tess-gradient-ruby-p1 и NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B методом DARE linear; файлы представлены в формате safetensors, веса указаны как bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы. Контекст составляет до 8192 токенов. В метаданных указана возможность чата; отдельные сведения о поддерживаемых языках и лицензии не приведены, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным.

TEST-L3.2-ReWish-3B — объединённая текстовая модель, созданная djuna-test-lab с помощью mergekit на основе unsloth/Llama-3.2-3B и с участием SicariusSicariiStuff/Impish_LLAMA_3B и djuna/ReWiz-Llama-3.2-3B-fix-config. Для слияния применён метод DARE linear с нормализацией и int8-маской; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 3,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс tool calling. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval 63,68 и BBH 22,07, однако эти показатели сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

MaziyarPanahi/TheTop-5x7B-Instruct-S2-v0.1 — текстовая генеративная модель, созданная MaziyarPanahi путём слияния пяти моделей 7B с помощью метода SLERP. Она построена на архитектуре Mistral и предназначена для генерации ответов и других текстов по запросу; заявленное контекстное окно составляет 32 768 токенов, а размер модели по метаданным — 7,1 млрд параметров. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на вопросы и общих задач генерации текста. В карточке приведены результаты тестов на академических наборах, включая ARC и HellaSwag; эти оценки сами по себе не гарантируют качество в конкретном приложении. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия Apache-2.0.

TheTop-5x7B-Instruct-S3-v0.1 — текстовая генеративная модель MaziyarPanahi, созданная слиянием нескольких языковых моделей класса 7B и дополнительным объединением SLERP. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель основана на архитектуре Mistral и имеет около 7,1 млрд параметров. Для запуска и работы с моделью указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста по запросу и может использоваться для ответов на вопросы, диалогов и решения широкого круга задач на естественном языке. В карточке приведены результаты оценки на тестах ARC, HellaSwag и MMLU, включая вопросы по естественным и точным наукам, истории и другим областям. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Карточка не подтверждает поддержку конкретных языков или специализированное назначение. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку это слияние нескольких моделей, качество может различаться между задачами; опубликованные оценки не гарантируют точность отдельных ответов.

TheTop-5x7B-Instruct-S4-v0.1 — текстовая генеративная модель MaziyarPanahi, полученная слиянием нескольких предварительно обученных моделей 7B и моделей, объединённых методом SLERP. Карточка упоминает mergekit как инструмент слияния; метаданные указывают на архитектуру MistralForCausalLM и веса в формате safetensors. Указанный размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и инструкционного диалога. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет состав исходных моделей, языковую специализацию и ограничения качества.

Tinyllama-moe3 (Dopey-karasu-MoE3) — языковая модель семейства TinyLlama, созданная как смесь экспертов (MoE) с помощью LazyMergekit на основе vihangd/DopeyTinyLlama-1.1B-v1 и Tensoic/TinyLlama-1.1B-3T-openhermes. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться как чат-ассистент для ответов, объяснений, инструкций, рассуждений и кратких изложений. Архитектура — MixtralForCausalLM с MoE; заявленный общий размер — около 1 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке не перечислены конкретные языки, поэтому языковую поддержку нельзя уточнить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Tralalabs_Qwen3-2507-4B-Instruct-Haiku-4.5-Merged-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной языковой модели Tralalabs/Qwen3-2507-4B-Instruct-Haiku-4.5-Merged-FP16. Исходная модель связана с семейством Qwen3 и обучена с использованием набора данных TeichAI/claude-haiku-4.5-1700x; квантизацию выполнил bartowski с помощью llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через llama.cpp, LM Studio, KoboldCpp, Jan AI, Text Generation Web UI и другие совместимые инструменты. Модель содержит около 4 миллиардов параметров, поддерживает текстовый ввод и вывод, а в метаданных указан английский язык. Доступны варианты от BF16 и Q8_0 до более компактных Q3- и Q4-квантизаций; размеры файлов составляют примерно от 2,36 до 8,05 ГБ. В README приведён формат шаблона чата на основе специальных токенов Qwen. Контекстное окно, точный набор поддерживаемых языков и результаты сравнительных оценок не указаны. Основное преимущество модели — выбор вариантов квантизации, позволяющий адаптировать качество и требования к памяти, причём Q6_K и Q6_K_L отмечены как варианты очень высокого качества, а Q4_K_M — как типичный вариант для большинства сценариев. Более сильное сжатие уменьшает потребление памяти, но может снижать качество генерации. Для запуска требуется совместимое программное обеспечение с поддержкой данной архитектуры; для новых моделей иногда необходимо обновление используемого инструмента. Лицензия — Apache-2.0.

una-cybertron-7b-v2-bf16-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 методом SLERP. Веса представлены в формате BF16; модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Её можно использовать в чат-ботах, для ответов на вопросы и создания текстовых черновиков. В карточке не приведены отдельные оценки качества или сведения о специализации модели. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/una-cybertron-7b-v3-OMA-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/una-cybertron-7b-v3-OMA методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые ответы; её контекст составляет до 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения и конкретные ограничения качества.

Unhinged-Author-70B — объединённая языковая модель, созданная FiditeNemini с помощью mergekit и метода TIES на основе Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b с включением huihui-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-abliterated. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; заявленный контекст составляет до 131 072 токенов. Модель можно применять для диалогов, развёрнутых ответов, рассуждений и творческого письма. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors; метаданные указывают библиотеку Transformers и интерфейс для вызова инструментов. README не приводит оценок качества или подробных рекомендаций по использованию. Лицензия в предоставленных данных не указана.

WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, разработанная автором репозитория macadeliccc. Она получена дообучением cognitivecomputations/WestLake-7B-v2-laser на наборе truthy-dpo-v0.1 в течение двух эпох с learning rate 2e-5. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы в формате ChatML; README также приводит результаты бенчмарков рассуждения и понимания текста. Для Transformers автор отмечает проблемы с использованием шаблона ChatML и приводит альтернативный способ запуска. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Whisper Medium Romanian — модель распознавания речи, созданная дообучением gigant на базе openai/whisper-medium. Она преобразует румынскую речь в текст и рассчитана на расшифровку аудио, включая записи, похожие на обучающие данные из Common Voice 11.0 и румынского корпуса синтезированной речи. Модель использует архитектуру Whisper и содержит 455,8 млн параметров. Для оценки применялся тестовый набор Common Voice 11.0; в карточке указана метрика WER 4,717. Модель принимает аудио и выдаёт текст, поддерживаемый язык — румынский. Лицензия — Apache-2.0.

nezamisafa/whisper-persian-v4 — модель распознавания речи на персидском языке, созданная дообучением Whisper large-v3 от OpenAI на наборе данных ASR_fa_v1. Это плотная модель архитектуры Whisper с 905,2 млн параметров, принимающая аудио и выдающая текст; для работы используется библиотека Transformers, веса опубликованы в формате safetensors. В README указана оценка WER 8,73 на наборе оценки. Модель предназначена для транскрибации персидской речи. Базовая Whisper large-v3 поддерживает многоязычную транскрибацию и перевод аудио в текст, однако карточка этой версии сообщает о дообучении для распознавания персидского языка и не подтверждает качество для других языков или задач. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

yam-sam-7B — объединённая языковая модель, созданная mayacinka с помощью LazyMergekit на основе cognitivecomputations/samantha-mistral-7b, CorticalStack/shadow-clown-7B-dare и yam-peleg/Experiment26-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 74,58, оценка ARC (25-shot) 70,90 и HellaSwag (10-shot) 87,92. Модель принимает текст и генерирует текст; сведений о целевых языках и специализированных предметных областях в доступных данных нет. Лицензия — Apache-2.0.

Yamshadowexperiment28M70.64-0.81-0.33-0.12-0.46-0.05-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral от автора aaron-di, предназначенная для генерации текста и диалогов. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, архитектура MistralForCausalLM, контекст до 32 768 токенов и формат весов safetensors. README показывает запуск через Transformers с применением chat template и генерацией продолжения ответа на пользовательский запрос. Модель можно использовать для диалога и создания текстовых ответов; сведений о целевой предметной области или языковой специализации в карточке нет. Лицензия — Apache 2.0.

Yamshadowexperiment28T3qm7xp-7B — автоматическое слияние языковых моделей, созданное Maxime Labonne. Модель основана на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса сохранены в формате SafeTensors. Для слияния использован метод model_stock, а базовой моделью в конфигурации указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или специальных ограничений по применению.

YamshadowStrangemerges_32_ShadowMeliodas — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/ShadowMeliodas-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Zara-14b-v1.1 — диалоговая языковая модель Aixon Lab на основе sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7. Это плотная авторегрессионная Transformer-модель семейства Qwen2 с примерно 14 млрд параметров, предназначенная для многоходовых чатов с несколькими ролями, генерации текста, ответов на вопросы и анализа. Карточка отмечает её способности к творческому письму и сторителлингу. Модель рассчитана прежде всего на английский язык; README допускает поддержку других языков. Контекст — до 131 072 токенов. Модель дообучена на разных датасетах и дополнительно использует слияния слоёв. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Результаты оценки качества в карточке не приведены.

Zen Ingress 1 3B SFT Merged — дообученная языковая модель AllenGXM на архитектуре Qwen2.5 для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 3,1 млрд параметров, имеет контекстное окно до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Подходит для генерации ответов и интеграции в чат-сценарии; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Указанный язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.