I.7Речь, диалоги и встречи

M7Yamshadowexperiment28_Multi_verse_modelYam — объединённая модель на основе Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Multi_verse_modelYam-7B. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специализированной области применения или известных ограничениях качества.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32T3q — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi на Hugging Face. Она объединяет модели automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32T3q-7B и основана на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалоговых ответов и математических запросов. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_T3qT3qm7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога. По описанию базовой модели, она также подходит для ответов на математические запросы. Данных о специальной отраслевой настройке или поддерживаемых языках нет. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов может различаться в зависимости от запроса; подтверждённых сведений о точности и специальных ограничениях в карточке нет.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_YamT3qm7x — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamT3qm7x-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем, черновиков и продолжения текста, а также ответов на запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. Карточка не приводит сведений о специализации, поддерживаемых языках или оценках качества.

MachiNoDolphin-Qwen2.5-72b — слитая с помощью mergekit методом TIES языковая модель на базе Qwen2.5-72B. В объединение вошли SteyrCannon-0.2-Qwen2.5-72b, banana-2-b-72b, shuttle-3, Evathene-v1.0 и Chronos-Platinum-72B. Модель содержит 71,5 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen2 и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; для общения используется формат ChatML. По описанию автора, она в основном допускает свободные ответы, хотя иногда может отказывать на отдельные запросы. Метаданные указывают поддержку английского, русского, китайского, японского и ряда других языков. Автор рекомендует экспериментальные настройки генерации с высокой температурой, поэтому результат может зависеть от параметров декодирования. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Magistral-Small-2506-bf16 — версия модели Magistral-Small-2506, подготовленная сообществом mlx-community для формата MLX. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указана поддержка множества языков, включая русский, английский, французский, немецкий, испанский, китайский и японский. Модель можно использовать для диалоговых интерфейсов, генерации и продолжения текста. Репозиторий содержит веса safetensors в формате MLX; README указывает на запуск через mlx-lm версии 0.25.2. Лицензия — Apache-2.0. Это преобразование базовой модели в другой формат, поэтому качество и поведение в основном определяются исходной Magistral-Small-2506, а практическое использование MLX ориентировано на совместимую среду.

anthracite-org/magnum-v2.5-12b-kto-gguf — квантизированные в формате GGUF версии Magnum v2.5 KTO, разработанные и опубликованные Anthracite. Модель основана на anthracite-org/magnum-12b-v2 и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она дообучалась с использованием экспериментальной гибридной стратегии обучения с подкреплением KTO и DPOP, ориентированной на повышение качества ответов и следование инструкциям. Модель создана для воспроизведения качества прозы, характерного для Claude 3 Sonnet и Opus, и особенно подходит для чата, написания текстов и выполнения инструкций. Она обучена работать с форматом ChatML. В карточке указаны языки английский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, китайский и японский. Размер базовой модели составляет 12 миллиардов параметров; точное окно контекста и перечень поддерживаемых модальностей не указаны, поэтому модель следует считать текстовой. К сильным сторонам относятся ориентация на высокое качество прозы, многоязычность и доступность квантизированных весов для запуска в совместимых средах. Ограничения связаны с экспериментальным характером версии, обучением на ограниченной части преимущественно инструкционных данных и возможной недостаточной обобщающей способностью; заявленные результаты безопасности также не раскрыты. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Magnum-v4-Cydonia-v1.2-22B — объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное автором knifeayumu с помощью mergekit. В слияние методом SLERP вошли TheDrummer/Cydonia-22B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-22b; итоговая модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 22 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; доступен интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов. Карточка не приводит отдельного перечня языков, а базовые модели описаны как ориентированные на англоязычные диалоги, следование инструкциям и связную прозу. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Mahou-1.5-mistral-nemo-12B-lorablated — объединённая языковая модель на базе Mistral, созданная с помощью mergekit из flammenai/Mahou-1.5-mistral-nemo-12B и nbeerbower/Mistral-Nemo-12B-abliterated-LORA. Модель содержит 12,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; веса опубликованы в формате safetensors и представлены в библиотеке Transformers. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ролевого общения. В метаданных заявлено контекстное окно до 1 024 000 токенов. Слияние выполнено методом task arithmetic с типом данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка приводит результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывает подробно условия тестирования или ограничения качества.

MarcBeagle-7B — объединённая модель семейства Mistral, опубликованная leveldevai. Она создана с помощью LazyMergekit методом SLERP из flemmingmiguel/MarcMistral-7B и leveldevai/TurdusBeagle-7B. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых сценариях, для выполнения инструкций и создания текстовых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о языковом охвате и специализированной предметной области в предоставленной карточке нет.

MegaHyperLlama3.1 — объединённая плотная языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом TIES на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B и моделей bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и bunnycore/HyperLLama3.1-Mix-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста с длинным контекстом. Карточка не приводит сведения о поддерживаемых языках, специальных областях применения или результатах оценки качества. Весовые файлы доступны в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

MeliodasPercival_01_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая текстовая модель, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем, черновиков и продолжения текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или языковую специализацию.

MeliodasPercival_01_Experiment27Pastiche — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Карточка не описывает специальные предметные области или отдельные языки. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README не сообщает о сравнительных оценках качества или конкретных ограничениях; результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

MeliodasPercival_01_Experiment28M7 — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi путём слияния automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, а контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области, целевые языки или отдельные ограничения качества.

MeliodasPercival_01_YamshadowInex12 — объединённая языковая модель, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamshadowInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не приводят сведений о поддерживаемых языках или специальных ограничениях.

MeliodasT3qm7-7B — объединённая Maxime Labonne модель для генерации текста и диалога. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель создана методом DARE-TIES из AurelPx/Meliodas-7b-dare и nlpguy/T3QM7. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения текстовых запросов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors с точностью bfloat16. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведения о целевых языках, специализированных областях или результатах оценки качества.

Mending-Hearts-12B — объединённая языковая модель, созданная автором Sorihon из предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована djuna/MN-Chinofun-12B-4; также в объединение вошли Vortex5/Nether-Moon-12B и MarinaraSpaghetti/NemoMix-Unleashed-12B. Модель семейства Mistral имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Данные о поддерживаемых естественных языках и специализированных предметных областях в карточке не приведены. Карточка не содержит сведений о качестве на конкретных тестах или об известных ограничениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mengzi3-8B-Chat — диалоговая языковая модель Langboat для генерации текста. В метаданных указаны плотная архитектура семейства Llama, класс LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для чат-общения и генерации ответов на китайском и английском языках. В карточке приведены результаты оценок MMLU, GSM8k и MATH, указывающие на проверку общих знаний и математических задач. Лицензия — Apache-2.0. Разработчики предоставляют модель без гарантий и призывают соблюдать требования закона и проводить необходимые проверки перед использованием в интернет-сервисах.

Карточка модели mergekit-community/mergekit-slerp-vhzhpmg на Hugging Face совпадает с карточкой mergekit-community/mergekit-slerp-jlrpbqb, поэтому описание составлено по ней. Это объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, рассчитана на диалоговое применение и использует контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других сценариев генерации текста. Веса доступны в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. В метаданных указана библиотека Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях поведения в предоставленных данных отсутствуют.

mergekit-community/mergekit-slerp-xirdwrw — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная сообществом с помощью mergekit. В слиянии методом SLERP использованы anthracite-org/magnum-v3-34b и abacusai/Smaug-34B-v0.1; модель содержит 33,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В конфигурации слияния задан профиль, который сочетает влияние моделей в разных слоях; метаданные также указывают поддержку чата. Модель доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README и метаданные не сообщают лицензию и конкретные результаты оценки качества. Практическое качество ответов и пригодность для отдельных сценариев следует проверять на собственных задачах.

Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5, подготовленная legraphista на основе модели failspy. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с использованием llama.cpp и совместимых инструментов. Модель имеет размер 70 млрд параметров и поставляется в форматах BF16, FP16, Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, IQ4 и других вариантах квантизации. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранить качество при уменьшении размера модели. Доступны файлы размером примерно от 26,38 ГБ до 141,12 ГБ; часть крупных вариантов разделена на несколько файлов. README не содержит сведений о длине контекста, поддерживаемых языках или мультимодальности, поэтому модель следует считать текстовой. Сильной стороной является сочетание крупного размера исходной модели с различными уровнями квантизации, позволяющими выбирать баланс между качеством, требованиями к памяти и скоростью инференса. Ограничения связаны с высокими аппаратными требованиями даже для квантизированных вариантов и возможной потерей качества при агрессивной квантизации. Модель распространяется по лицензии llama3; для использования необходимо учитывать условия этой лицензии.

MFANNv0.3 — разговорная текстовая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Разработчик в карточке обозначен как netcat420. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и шаблон диалога с ролями System, User и Assistant. В README приведены результаты на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K, а также средний балл 72,51; методика и условия оценки не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README также содержит отметку «gguf», но метаданные подтверждают только формат safetensors, поэтому наличие GGUF-весов не установлено.

Это вариант Mistral-7B-Instruct-v0.1, подготовленный автором arnavgrg: веса линейных слоёв сначала квантизированы в NF4 с помощью bitsandbytes, а затем представлены в fp16. Модель имеет плотную авторегрессионную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Представление линейных слоёв в fp16 после NF4-квантизации призвано сократить затраты на повторную квантование и деквантование во время инференса; загрузка предусмотрена через Transformers. Потери при исходной квантизации необратимы, поэтому качество может быть ниже официальной Mistral-7B-Instruct-v0.1. Лицензия — Apache-2.0.

Maziyar Panahi выпустил эту диалоговую модель как слияние методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Sacralet/mistral-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций; карточка указывает поддержку chat и контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны отдельная специализация по языкам, области применения или результаты оценки качества.

mistral-7b_open_platypus-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-7b_open_platypus методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Её можно применять для чат-ботов, черновиков текстов, ответов на вопросы и задач, использующих возможности исходной модели Open Platypus. Веса опубликованы в формате safetensors; README указывает тип данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты и конкретные ограничения качества в карточке не описаны; как и другие генеративные языковые модели, она может выдавать фактически неверные ответы.

Mistral-7B-v0.1-capybara-orpo-en-de — дообученная модель maxidl на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; при дообучении использован набор maxidl/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized_en_de. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский и немецкий языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Open-Platypus. Разработчик объединил веса методом SLERP с помощью Mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке не заявлены конкретные естественные языки или узкие прикладные области. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество отдельных задач и ограничения сверх характеристик базовых моделей в карточке не описаны.

mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 дообучена автором репозитория nbeerbower на наборах jondurbin/truthy-dpo-v0.1 и kyujinpy/orca_math_dpo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста и диалога; метаданные указывают 12,1 млрд параметров, контекст до 1 024 000 токенов и формат Safetensors. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалоговых сценариев и генерации текста, включая математические запросы и задачи на правдивость, представленные в данных дообучения. Базовая модель многоязычная и поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. По README, дообучение выполнено в течение одной эпохи на A100 в Google Colab. Репозиторий приводит результаты Open LLM Leaderboard: среднее 24,72, IFEval 67,94 и BBH 29,54; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Лицензия — Apache-2.0.

Mistral_solar-slerp — диалоговая языковая модель, созданная автором Pierre-obi слиянием NousResearch/Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом slerp с помощью LazyMergekit. Модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других задач генерации текста. Публичные сведения не дают отдельных результатов оценки качества или подробных ограничений, поэтому производительность в конкретных сценариях следует проверять самостоятельно.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B — языковая модель Cloudyu для генерации текста, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). В README указано, что модель создана с помощью mergekit путём объединения пяти моделей на базе Mistral 7B: Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling, mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, teknium/Mistral-Trismegistus-7B, meta-math/MetaMath-Mistral-7B и openchat/openchat-3.5-1210. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы; README приводит результаты оценивания на ARC и HellaSwag. Для неё опубликованы веса в формате Safetensors, а лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. README также сообщает, что модель была улучшена с помощью DPO в отдельном репозитории cloudyu/Pluto_24B_DPO_200; это описание относится к последующей модели, а не меняет способ происхождения данного чекпойнта.