II.1Анализ требований и архитектура ПО

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.

MRAI_synatra_7B_v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и MRAIRR/MRAI_synatra_7B_v1 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в чате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Слияние собрано в bfloat16 с помощью MergeKit; в качестве базовой модели указан mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. В карточке не описаны специализированные области применения или подтверждённый перечень языков. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

zelk12 выпустил объединённую методом SLERP языковую модель на архитектуре Gemma 2. Она создана на основе recoilme/recoilme-gemma-2-9B-v0.4 и zelk12/MT-Merge-gemma-2-9B, содержит 9 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель работает с текстом, использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель подходит для чат-ботов, интерактивных помощников и генерации текста. Веса опубликованы в формате safetensors; README указывает тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует проверить на странице репозитория Hugging Face. Данных о поддерживаемых языках нет.

zelk12 выпустил объединённую модель Gemma 2 для диалогов и генерации текста. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT2-gemma-2-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и чат-сценариев, включая ответы на запросы и выполнение инструкций. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors. В README и метаданных лицензия не описана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

zelk12/MT5-Gen3-MAG-gemma-2-9B — объединённая языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная из двух предварительно обученных моделей с помощью SLERP и mergekit. Разработчик репозитория — zelk12; квантованные файлы указаны как предоставленные @mradermacher. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 9 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. В репозитории указаны веса safetensors; README также описывает статическую сборку GGUF. Модель объединяет zelk12/MT5-Gen3-MA-gemma-2-S4MT4g2-9B и zelk12/MT5-Gen3-GP-gemma-2-RIv0.1MT4g2-9B методом SLERP. Лицензия в предоставленных данных не указана. Практическое качество и ограничения в карточке не описаны.

zelk12 выпустил эту диалоговую языковую модель как слияние двух предварительно обученных моделей Gemma 2 с помощью метода SLERP в mergekit. Модель содержит 9 млрд параметров, использует архитектуру Gemma2ForCausalLM и предназначена для генерации текста и общения в чате. Контекст модели составляет 8192 токена; файлы доступны в формате safetensors. Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и генерации текста. README не описывает её языковое покрытие, поэтому нельзя определить приоритетный язык. Модель распространяется с лицензией базовой модели Gemma 2.

YeonwooSung выпустил Neos-Phi-3-14B-v0.1 — дообученную методом ORPO диалоговую языковую модель на базе microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct. Модель с плотной архитектурой Phi-3 содержит 13,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в карточке также приведены результаты оценок IFEval и BBH. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. Для дообучения использован набор mlabonne/orpo-dpo-mix-40k. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Neural-Cosmic-Boy-7B-slerp — объединённая модель на базе архитектуры Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, ответов на вопросы и рассуждений. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированных языках или областях применения.

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_Experiment28Experiment24 — объединённая языковая модель MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где требуется продолжение или создание текста по запросу. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

NeuralsynthesisCalmexperiment-7B — автоматически объединённая модель, созданная Maxime Labonne методом DARE-TIES из NeuralSynthesis-7B-v0.1 и CalmExperiment-7B-slerp. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. Модель может применяться для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает конфигурацию слияния, но не приводит отдельных оценок качества или подробных рекомендаций по использованию.

NeuralTrix-7B-dpo — языковая модель на 7,1 млрд параметров, опубликованная CultriX. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с контекстом до 32 768 токенов. Она создана слиянием моделей OmniBeagle-7B, MBX-7B-v3 и AiMaven-Prometheus методом DARE-TIES; в карточке также указано обучение DPO, но базовая модель для этого этапа не названа. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README называет результат NeuralTrix-7B-v1, тогда как идентификатор репозитория — NeuralTrix-7B-dpo.

Это конвертированная в формат GGUF версия языковой модели NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B-BF16, подготовленная ijohn07 для запуска через llama.cpp. Она предназначена для генерации текста и унаследованных от базовой модели сценариев диалога, рассуждений, оценки и адаптации под пользовательские задачи. В имени репозитория указано Q4_K_M, однако метаданные формата обозначают GGUF BF16, поэтому точный вариант квантования по доступным сведениям установить нельзя. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке перечислены английский, испанский, французский, немецкий, итальянский и японский языки. Для подробностей о возможностях и ограничениях автор направляет к карточке исходной модели NVIDIA. Лицензия указана как other; конкретные условия следует сверить с лицензией базовой модели.

Nyxene-11B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем beberik. Репозиторий содержит веса bf16, а модель создана с помощью mergekit на основе Starling-LM-7B-alpha, NeuralHermes-2.5-Mistral-7B, juanako-7b-UNA и dolphin-2.1-mistral-7b. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель содержит 10,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README предлагает шаблон запроса в формате инструкции и приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Указанные оценки дают ориентир по отдельным тестам, но не гарантируют качество на конкретных задачах. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, ограничивающей коммерческое использование.

OLMo-2-1124-13B-RM — англоязычная плотная языковая модель Allen Institute for AI на 13,2 млрд параметров, предназначенная для диалогов и разнообразных задач генерации текста. Это постобученная версия OLMo-2-13B: после контролируемого дообучения на варианте набора Tülu 3 модель прошла DPO-обучение на данных предпочтений. Карточка описывает задачи вроде математики, следования инструкциям и общения. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов и работает через библиотеку Transformers. Модель ориентирована прежде всего на английский язык. Лицензия Apache 2.0 разрешает её использование на условиях этой лицензии. В карточке отмечено, что обучение безопасности ограничено и без дополнительной фильтрации ответы могут содержать проблемный контент.

OLMo 2 7B — плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Модель содержит 6,9 млрд параметров и обучена на 4 трлн токенов; базовое предобучение использует смеси OLMo-Mix-1124 и Dolmino-Mix-1124. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Для этого чекпойнта карточка указывает английский язык и лицензию Apache 2.0. Модель предназначена для генерации продолжений текста и служит базой для последующей адаптации под конкретные задачи. Она показывает улучшения по ряду оценок относительно оригинальной OLMo 7B, включая рост результата MMLU на 9 пунктов. Это базовая языковая модель, а не специализированный диалоговый ассистент: её ответы могут содержать фактические ошибки, предвзятость или вредный контент, поэтому результаты следует проверять, а при развертывании — учитывать меры безопасности.

OpenBuddy Mistral 7B v13.1 — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и OpenBuddy/openbuddy-mistral-7b-v13.1 методом SLERP с помощью MergeKit. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текстовых ответов по запросу. Репозиторий содержит веса SafeTensors. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленной карточке не описаны результаты оценок качества или специальные меры безопасности.

SC117/Ornith-1.0-35B-Heretic-MTP-APEX-GGUF — квантизированная GGUF-версия Ornith-1.0-35B от DeepReinforce AI, созданная на базе Qwen3.5 MoE. Модель ориентирована на агентное программирование, задачи рассуждения и сценарии, где требуется работа с кодом. Это экспериментальный вариант, в котором LoRA Heretic 1.4.0 Trial 63 объединена с весами BF16; также включены совместимая MTP-голова Qwen3.5, визуальный проектор BF16 и варианты APEX со смешанной точностью. Основной заявленный язык — английский. Архитектура мультимодальная, MoE: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активных на токен, 256 экспертов, из которых используются 8. Модель содержит 40 transformer-слоёв и один MTP-слой, поддерживает контекст до 262 144 токенов. В состав релиза входят GGUF-квантизации, предназначенные для более эффективного локального запуска, а также компоненты для обработки визуальных данных. В README не указаны конкретные результаты тестов или требования к аппаратному обеспечению. Сильными сторонами являются большое контекстное окно, MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров, поддержка мультимодальности, MTP и варианты смешанной точности. К ограничениям относятся экспериментальный характер производного релиза и возможное отличие поведения, включая отказоустойчивость и склонность к отказам, от исходной модели; перед развёртыванием требуется самостоятельная оценка. Модель распространяется по лицензии MIT.

phi-2-dpo-7k — дообученная на диалоговых данных модель семейства Phi-2, опубликованная mlx-community на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста в формате общения и может использоваться для ответов на запросы и ведения диалога. Модель основана на Microsoft Phi-2: плотная архитектура PhiForCausalLM, около 3,5 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. В README указано дообучение на 7 тысячах диалоговых примеров из наборов Orca pairs, UltraFeedback ratings и Capybara-DPO. Репозиторий содержит веса Safetensors и ориентирован на использование с MLX. В метаданных указан английский язык и возможность работы с кодом. Лицензия — MIT. Карточка отсылает к описанию исходной Phi-2 за дополнительными сведениями.

Sorawiz/Phi-4-Base — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES на основе нескольких моделей семейства Phi-4. В состав вошли Phi-4-Empathetic, LoRA-phi-4-abliterated, Phi-4-Math-IO, Phi-4-o1 и Phi-4-QwQ. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 14,1 млрд параметров и использует контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Состав исходных моделей ориентирует её на эмпатичные ответы, математику, рассуждения и задачи в стиле QwQ и o1. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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.

Prodigy_7B — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная автором ChaoticNeutrals с помощью mergekit. В слиянии методом SLERP использованы ChaoticNeutrals/This_is_fine_7B и macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и рассчитана на генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговой генерации, ответов на запросы и других задач продолжения текста. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнять в карточке модели и у правообладателей базовых моделей. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и специальные ограничения поведения модели. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные или вымышленные сведения; результаты бенчмарков сами по себе не гарантируют качество в прикладных сценариях.

djuna/Q2.5-Fuppavy-7B — объединённая автором модель на базе семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit и метода Model Stock. В объединение вошли Qwen/Qwen2.5-7B и несколько моделей на его основе, включая варианты для математики, диалога, FastApply и другие. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на вопросы, продолжения текста и задач, где полезны объединённые способности исходных моделей, в том числе математические рассуждения. В репозитории указаны веса Safetensors; выходной формат при создании — bfloat16. README и метаданные не сообщают результаты сравнительных оценок или конкретные гарантии качества. Языки и условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

djuna/Q2.5-Partron-7B — слитая с помощью mergekit языковая модель семейства Qwen2.5, созданная методом della. В качестве основы использована djuna/Q2.5-Fuppavy-7B; в объединение также вошли Locutusque/StockQwen-2.5-7B, fblgit/cybertron-v4-qw7B-MGS и happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Доступна в формате safetensors для Transformers. README приводит результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывает специализацию по языкам или прикладным областям. Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель объединяет несколько чекпойнтов, перед использованием следует сверить условия лицензирования каждого исходного репозитория. README отмечает, что это слияние предварительно обученных языковых моделей.

Qwen2.5-14B-Gutenberg-1e-Delta — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная дообучением Qwen2.5-14B-Instruct методом DPO на наборе jondurbin/gutenberg-dpo-v0.1 в течение 1,25 эпохи. Модель содержит 14 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации текста и ответов в диалоге. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для интерактивных диалогов и генерации ответов по текстовым запросам. В README приведены результаты оценки на IFEval и BBH, однако они сами по себе не гарантируют качество на конкретных задачах. Доступна по лицензии Apache 2.0.

bunnycore/Qwen-2.5-3B-Remix — объединённая модель генерации текста на основе архитектуры Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES из bunnycore/Replete-Qwen-2.5-3b-CoT-RP и bunnycore/Qwen-3b-chatml-Rp-lora_model. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Языки, доменная специализация и конкретные сценарии применения в карточке не описаны. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Qwen2.5-3B-RuoZhiBa-Instruct — чат-модель, созданная дообучением Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct на наборе hfl/ruozhiba_gpt4 с помощью LLaMA-Factory. Она построена на архитектуре Qwen2 с 3,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов по инструкциям; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекст составляет 32 768 токенов. Базовая модель поддерживает более 29 языков, включая английский, китайский и русский, однако карточка этой версии отмечает английский и китайский. Модель распространяется в формате Safetensors; лицензия указана как other, без уточнения условий в доступных данных.

akcit-motion/qwen2.5-7b-instruct-motion — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, размещённая на Hugging Face. README модели автоматически сгенерирован и не содержит сведений о разработчике, обучающих данных, результатах оценки или лицензии. Модель содержит 7,1 млрд параметров, относится к семейству Qwen2.5 по идентификатору и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Поддерживается задача text-generation; тег conversational указывает на сценарии диалоговой генерации. Модель может применяться для генерации ответов, продолжения текста и построения диалоговых интерфейсов. Из-за отсутствия подробной документации нельзя подтвердить поддерживаемые языки, качество на конкретных наборах данных, специализацию, безопасность и условия лицензирования.

Карточка модели KnutJaegersberg/Qwen2-Deita-500m на Hugging Face совпадает с карточкой KnutJaegersberg/Deita-34b, поэтому описание составлено по ней. KnutJaegersberg/Deita-34b — языковая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Llama с плотной схемой и 33,9 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции и диалоговые запросы; в README приведён пример ответа на вопрос о тонкой настройке языковой модели. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указан датасет KnutJaegersberg/Deita-6k; они не уточняют связь модели с базовым чекпойнтом или способ её обучения.

Qwen3-24B-A4B-Freedom-HQ-Thinking-Abliterated-Heretic-NEOMAX-Imatrix-GGUF — текстовая generative-модель, опубликованная пользователем fair322. Она собрана на базе шести моделей Qwen3 4B, включая варианты с дистилляцией рассуждений из Jan, Apollo, Claude, Gemini и Polaris Alpha, после применения метода Heretic для удаления или снижения ограничений на отказы. Модель распространяется в формате GGUF и предназначена для локального запуска и генерации текста. Модель рассчитана на широкий круг задач: программирование, математику, обучение, ответы на вопросы, написание художественных текстов, ролевые сценарии, фантастику, романтику, хоррор и материалы для взрослой аудитории. Заявлены режим полного рассуждения, сжатые планы перед ответом и контекст до 256K токенов. Архитектура представляет собой плотную Mixture of Experts из шести экспертов по 4B параметров; по умолчанию активен один эксперт, но можно задействовать от одного до шести, что соответствует заявленным уровням мощности от 4B до 24B параметров. Сильными сторонами являются большой контекст, масштабируемая вычислительная нагрузка, поддержка рассуждений, широкий спектр сценариев и сниженная склонность к отказам. Модель ориентирована преимущественно на английский язык. Ограничения включают возможную необходимость явно задавать желаемый уровень подробности, ненормативной лексики или содержания для получения нужного стиля, а также отсутствие гарантий безопасности и фильтрации: модель описана как uncensored и может генерировать потенциально чувствительный или неприемлемый контент. Указанная лицензия — Apache-2.0.