II.1Анализ требований и архитектура ПО

smartyplats-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и smartyplats-7b-v2 методом SLERP. Репозиторий связывает её с базовой моделью mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2; веса опубликованы в формате SafeTensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, контекст — до 32 768 токенов. Карточка не приводит специальных сведений о поддерживаемых естественных языках или узкой предметной области. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает метод слияния и его конфигурацию, но не содержит сравнительной оценки качества или конкретных ограничений применения.

Smaug-slerp-30b-v0.1 — языковая модель для генерации текста, созданная автором liminerity путём слияния весов abacusai/Smaug-72B-v0.1 методом SLERP с помощью mergekit. В репозитории указана архитектура LlamaForCausalLM с плотной сетью из 29,2 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в сценариях диалога, вопросов и ответов, а также рассуждений — эти возможности описаны для базовой Smaug-72B-v0.1. README показывает слияние двух ссылок на одну и ту же базовую модель, поэтому самостоятельное изменение возможностей этим слиянием не подтверждено. Лицензия — Apache-2.0.

Stealth-Notus-xb — диалоговая языковая модель, созданная powermove72 слиянием jan-hq/stealth-v1.3 и argilla/notus-7b-v1 с помощью LazyMergekit. В конфигурации слияния методом passthrough используются слои 0–26 первой модели и 8–32 второй; веса сохранены в формате safetensors, README указывает dtype float16. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 11 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и может использоваться в чат-сценариях и для продолжения текста. Описание базовой модели Argilla указывает на преимущественно англоязычную генерацию; отдельные языки для Stealth-Notus-xb в карточке не заявлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

StrangeMerges_50-7B-slerp — текстовая генеративная модель, созданная Gille путём слияния liminerity/M7-7b и Gille/StrangeMerges_49-7B-dare_ties с помощью LazyMergekit. Для объединения использован метод SLERP с настройками, меняющими вклад моделей по слоям и компонентам self-attention и MLP. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалога, принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README приведены результаты на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не уточняет поддерживаемые естественные языки и конкретные сценарии применения; результаты тестов сами по себе не гарантируют качество на других задачах.

StrangeMerges_55-7B-model_stock — объединённая текстовая модель семейства Mistral, опубликованная Gille. Она создана методом model_stock с помощью LazyMergekit на основе нескольких моделей Mistral 7B, включая StrangeMerges_54-7B-model_stock, MBX-7B-v3, NeuralMaths-Experiment-7b и другие. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Предназначена для генерации текста и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. В README не приведены оценки качества или конкретные гарантии поведения, поэтому пригодность для специализированных задач следует проверять отдельно.

Gille/StrangeMerges_56-7B-model_stock — объединённая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из нескольких моделей на базе Mistral; метод слияния — model_stock, базовая модель конфигурации — snorkelai/Snorkel-Mistral-PairRM-DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В состав слияния входят модели, ориентированные в том числе на математику и диалог, однако README не приводит отдельных оценок качества или результатов тестирования. Файлы представлены в формате safetensors с точностью bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

StrangerPerciVaaled_Strange-7B-slerp — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Gille с помощью LazyMergekit путём слияния liminerity/M7-7b и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и хранится в формате Safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README приведена конфигурация слияния весов в формате bfloat16, включая отдельные коэффициенты смешивания для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в карточке не обозначены.

SuperChat-7B — диалоговая языковая модель, созданная Яшем Маратхе путём слияния нескольких моделей на базе Mistral: openchat/openchat-3.5-0106, OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227, berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha, jan-hq/supermario-v2 и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует плотную архитектуру Mistral для генерации текста и общения в формате инструкций; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, ответов на запросы и генерации текста. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведения о языках или результаты оценок качества, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным.

rootxhacker/superintelligence-llama3.1-8b — плотная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная rootxhacker путём дообучения unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указано, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Данных о специализации на конкретной области или о дополнительных сценариях применения нет. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

SuperMente-7B-v4 — объединённая языковая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе NeuralSirKrishna-7b, NeuralKybalion-7B-slerp-v3 и SuperMente-7B-v3. Она предназначена для генерации текста и диалогов в сценариях, где требуется отвечать на запросы или продолжать текст. Модель построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки и особенности качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Её возможности и ограничения в конкретных задачах зависят от объединённых исходных моделей; карточка не приводит оценок или специальных гарантий качества.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не уточняют языковую специализацию или дополнительные ограничения модели.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Ognoexperiment27M7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Репозиторий подготовлен пользователем MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или специализированные прикладные сценарии, поэтому модель можно рассматривать как средство общего назначения для генерации текста.

MaziyarPanahi/T3qm7xNeuralsirkrishna_YamYam — объединённая текстовая модель, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/YamYam-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для создания диалоговых приложений, генерации и продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

nlpguy/T3QM7XP — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из MatthieuJ/Jason1903_SLERP и nlpguy/T3QM7. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors и используются через Transformers. Модель может применяться для свободной генерации текста, ведения диалога и ответов на вопросы, в том числе математические. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках или специальных предметных областях. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xpExperiment26-7B — автоматически объединённая модель, созданная Maxime Labonne методом SLERP на основе nlpguy/T3QM7XP и rwitz/experiment26-truthy-iter-2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель поставляется в формате safetensors и использует тип данных bfloat16. Для запуска README приводит пример работы с Transformers и tokenizer. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает конфигурацию слияния, но не приводит результаты оценки качества или подробные сведения о языковом покрытии.

T5Gemma-9B-2B-UL2-IT — разработанная Google инструктивно дообученная текстовая модель семейства T5Gemma. Это encoder-decoder архитектура: энкодер на 9 млрд параметров и декодер на 2 млрд; модель адаптирована с использованием UL2 и предназначена для преобразования текста в текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель подходит для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также для черновиков писем и другого контента. Карточка указывает поддержку английского языка и возможность применения в чат-сценариях. По сравнению с моделями, где энкодер и декодер одинакового размера, сочетание 9B/2B рассчитано на компромисс между качеством и эффективностью. Модель может ошибаться в фактах, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться с неоднозначными формулировками, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия Gemma; при использовании следует учитывать правила допустимого применения Gemma и предусмотреть проверку генерируемого содержимого.

TARS-8B-llama-REMIX-v2 — объединённая автором picAIso модель для генерации текста и диалогового общения. Она создана методом DARE TIES с помощью mergekit на основе picAIso/MIX1 с включением NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; архитектура — плотная LlamaForCausalLM семейства Llama, размер — 7,5 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый сценарий и имеет контекстное окно 8192 токена. В карточке указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия — Llama 3. Метаданные описывают базовую модель как ориентированную на ответы по инструкциям, вызов функций и генерацию структурированных данных JSON, однако README не подтверждает отдельно качество этих возможностей у данного объединения.

Tess-10.7B-v1.5 — универсальная большая языковая модель семейства Tess, разработанная Miquiztli. Она основана на SOLAR-10.7B и предназначена для генерации текста в диалоговом формате с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других общих задач генерации текста. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 10,6 млрд параметров и имеет контекст длиной 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Apache-2.0. В README указано, что для версии Tess-10.7B-v1.5b опубликованы оптимизации гиперпараметров.

TopEvolution — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом SLERP. В него вошли NousResearch/Hermes-2-Pro-Mistral-7B и mergekit-community/mergekit-slerp-ebgdloh; конфигурация использует V-образное распределение весов, отдавая Hermes предпочтение на входе и выходе и WizardMath в средних слоях. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Метаданные указывают формат safetensors и библиотеку Transformers. Она предназначена для генерации текста и может быть полезна для диалогов, следования инструкциям и математических запросов благодаря включению Hermes и WizardMath в слияние; конкретные показатели качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Youlln/TRIOMPHANT-ECE-2.3-72B — текстовая генеративная модель, созданная командой студентов инженерной школы ECE под руководством преподавателей и при поддержке лаборатории iLab. Это слияние SLERP моделей Sakalti/ultiima-72B и MaziyarPanahi/calme-3.2-instruct-78b для диалогов и генерации текста общего назначения. Карточка ориентирует модель на рассуждения, в том числе математические, понимание контекста и выполнение инструкций. Модель основана на плотной архитектуре Qwen2 с причинным языковым моделированием, содержит 71,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступны веса safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0. В карточке заявлены задачи NLP общего назначения, однако подробные результаты оценки и подтверждённые языки не приведены.

una-cybertron-7b-v3-OMA — языковая модель, разработанная juanako.ai (автор Xavier M.) и представленная OMA. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, обработанная методом UNA (Uniform Neural Alignment); автор указывает, что это не слияние слоёв и не SLERP-подобное объединение моделей. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога или инструкций; карточка выделяет математику, логику и рассуждения, а также общие ответы, объяснения, стихи, рассказы и шутки. В README рекомендуются форматы ChatML и Alpaca System. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, библиотеку Transformers и формат весов safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка также заявляет, что модели UNA можно дообучать и использовать как основу для слияния, и что в ней есть цифровой водяной знак.

UNA-ThePitbull-21.4B-v2 — разговорная языковая модель от fblgit, основанная на saltlux/luxia-21.4b-alignment-v1.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 20,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и диалогов. Версия 2 получила дополнительное обучение SFT на Replete-AI/code_bagel_hermes-2.5 и DPO на mlabonne/orpo-dpo-mix-40k и jondurbin/py-dpo-v0.1; автор также описывает применение стратегии UNA к части MLP- и attention-слоёв. Модель подходит для разговорных помощников, ответов на вопросы и генерации связного текста. В карточке приведены результаты нескольких бенчмарков, однако заявленные автором оценки не гарантируют аналогичного качества в конкретных сценариях. Доступны веса в формате Safetensors, библиотека Transformers; лицензия — AFL-3.0. README указывает отдельную GGUF-квантизацию в репозитории bartowski/UNA-ThePitbull-21.4B-v2-GGUF.

askarikzm/university_llm — дообученная askarikzm языковая модель на архитектуре Qwen2, основанная на unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также указана поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлено, что при обучении применялись Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face; подробности целевого датасета и специализации дообучения не приведены. Указанная лицензия — Apache-2.0.

winglian/vicuna-13b-1_1-hf — версия Vicuna 13B 1.1 в формате Hugging Face, подготовленная автором репозитория. Vicuna разработана командой исследователей из UC Berkeley, CMU, Stanford и UC San Diego на основе LLaMA: модель получена дообучением на пользовательских диалогах ShareGPT, а веса этой версии собраны слиянием дельт Vicuna с исходной LLaMA 13B. Это авторегрессионная плотная трансформерная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения: её можно использовать для ответов на вопросы, ведения бесед и исследований чат-ботов и больших языковых моделей. В версии 1.1 исправлен расчёт потерь при дообучении и изменён разделитель диалога на EOS-токен, что упрощает остановку генерации и совместимость с библиотеками. Обучение проводилось на 70 тысячах разговоров ShareGPT; качество предварительно оценивали на наборе из 80 вопросов с помощью GPT-4. README указывает лицензию Apache 2.0, тогда как метаданные Hugging Face обозначают лицензию как other, поэтому условия лицензирования стоит сверить с файлами репозитория. Модель обучена на пользовательских диалогах и может выдавать ошибочные или неподходящие ответы; оценка качества в карточке предварительная.

WizardDolphin-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием Mistral-7B-v0.1, Dolphin-2.6-Mistral-7B-DPO-Laser и WizardMath-7B-V1.1 методом TIES. Она использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста, диалогов и решения задач, сочетающих общие языковые и математические навыки. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель может быть полезна для ответов на вопросы, ведения диалогов, объяснения математических решений и генерации текста. Карточка не сообщает о специальной настройке для конкретного языка, поэтому языковую поддержку нельзя уверенно уточнить. Лицензия — Apache-2.0.

Monero/WizardLM-30B-Uncensored-Guanaco-SuperCOT-30b — языковая модель для генерации текста на основе архитектуры LLaMA, объединяющая WizardLM 30B, Guanaco и SuperCOT. В метаданных указаны 32,3 млрд параметров, контекст до 2048 токенов и форматы PyTorch и safetensors; README описывает обучение на инструкциях, данных с цепочками рассуждений и примерах кода. Модель предназначена для диалогов по инструкциям, продолжения многоходового общения, объяснения кода и ролевых сценариев. В README заявлена поддержка английского, упрощённого и традиционного китайского, японского и немецкого языков. Модель может генерировать недостоверные фактические ответы, поэтому для задач, требующих точности, следует предоставлять проверяемые источники. Указана лицензия «other» без уточнения условий.

Это репозиторий трёх GGUF-квантований Xing4.0-29B-A4B, подготовленных автором vincespeed с помощью Apex-Quant для запуска через llama.cpp. В основе — XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B, диалоговая модель архитектуры Xing4_0ForCausalLM: 29 млрд параметров всего, около 4 млрд активных на токен, с 40 слоями, включая блоки Mixture-of-Experts и Multi-Latent Attention. Доступны профили i-quality, i-balanced и i-compact с разным соотношением качества, размера и скорости; файлы занимают примерно 14–22 ГБ. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Её можно использовать для ответов на вопросы, написания текстов, рассуждений и программирования; исходная модель также рассчитана на длинный контекст и агентные задачи с инструментами. В README указана поддержка контекста до 65 536 токенов для приведённой оценки памяти KV-кэша. Репозиторий содержит только квантованные варианты и не сообщает отдельного языкового списка. При тестировании автор получил вывод, состоящий из пробелов, на CPU и при частичной выгрузке на GPU; возможны проблемы маршрутизации экспертов в некоторых конфигурациях, поэтому качество инференса следует проверять на целевом окружении. Черновая голова Multi-Token Prediction при обычном инференсе не исполняется, а спекулятивное декодирование зависит от движка. Лицензия — Apache 2.0.

YamM7-7B — объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne методом SLERP из mayacinka/yam-jom-7B и liminerity/M7-7b. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог. Для объединения использована конфигурация MergeKit; веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области, а также не приводит оценок качества.

YamshadowInex12_Strangemerges_32Strangemerges_30 — слитая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, используя контекст до 32 768 токенов. Может применяться для диалога и создания продолжений текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_T3qM7 — объединённая языковая модель, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README не уточняет языковую специализацию или отдельные предметные области модели. Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений, поэтому её пригодность для задач с высокими требованиями к точности следует оценивать отдельно.