II.1Анализ требований и архитектура ПО

Это 16-битная конверсия StableLM 2 от SirSahOl для локального запуска на GPU компьютеров Apple Silicon. Веса модели StableLMForCausalLM сохранены в формате safetensors для MLX; исходная модель — stabilityai/stablelm-2-1_6b. В README указано 1,6 млрд параметров, а в метаданных — 1,4 млрд. Контекст составляет 4096 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка базовой модели указывает поддержку английского, немецкого, испанского, французского, итальянского, нидерландского и португальского языков. Модель подходит для локального диалога, генерации текста и дополнения кода. MLX позволяет использовать ускорение Apple Silicon, а 16-битные веса сохраняют исходную точность представления. README оценивает занимаемую память примерно в 3,9–4 ГБ и рекомендует не менее 8 ГБ объединённой памяти; фактическая скорость зависит от оборудования и длины запроса. Это конверсия, а не новая архитектура или отдельное дообучение. Лицензия обозначена как «other»; перед использованием следует проверить её условия в репозитории исходной модели и этой конверсии. Конверсия рассчитана на Apple Silicon и не предназначена для других GPU без совместимого окружения MLX.

Jan-HQ Stealth v2 — языковая модель семейства Mixtral, опубликованная Jan-HQ. Она предназначена для генерации текста и диалогового использования через шаблон ChatML; модель можно запускать в Jan Desktop на macOS, Windows и Linux. В карточке приведены результаты оценивания на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mixtral MoE и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык, формат весов Safetensors и лицензия Apache-2.0. README не раскрывает подробности обучения и не описывает конкретную специализацию модели.

Symbol-LLM-7B-Instruct — инструктивная модель семейства Symbol-LLM, представленная авторами работы «Symbol-LLM: Towards Foundational Symbol-centric Interface for Large Language Models». Карточка сообщает о выпуске вариантов на 7B и 13B параметров; для этой модели указаны архитектура LlamaForCausalLM и 6,6 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям в рамках подхода, ориентированного на символьный интерфейс для больших языковых моделей. Её можно применять для диалоговых запросов и генерации ответов. Контекст составляет 2048 токенов. В метаданных указаны PyTorch и лицензия Apache-2.0. README не раскрывает конкретные языки, обучающие данные и сравнительные результаты.

nlpguy/T3QM7 — это объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В объединение вошли liminerity/M7-7b и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO; применён метод SLERP, веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалога, включая задачи с математическим уклоном, унаследованным от одной из объединённых моделей. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. README не приводит отдельной оценки качества объединённой модели.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Experiment24 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Experiment24-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Она доступна по лицензии Apache-2.0. Сведения о специальной предметной настройке или дополнительных возможностях в карточке не приведены.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Multi_verse_model — объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Multi_verse_model-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; её можно использовать для ответов на запросы и создания связного текста с учётом контекста до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Доступные сведения не описывают специальные предметные области, языковую специализацию или отдельные проверенные ограничения качества.

google/t5gemma-l-l-prefixlm-it — англоязычная инструкция-адаптированная модель Google из семейства T5Gemma. Это модель типа encoder-decoder с энкодером и декодером размера L, адаптированная с помощью PrefixLM; веса представлены в формате safetensors и предназначены для работы через Transformers. Модель генерирует текст по текстовому запросу и подходит для ответов на вопросы, суммаризации, рассуждений и других задач генерации по инструкциям. Модель можно применять для составления черновиков, краткого пересказа материалов и NLP-экспериментов. В карточке описано семейство T5Gemma как компактное и ориентированное на баланс качества и эффективности, однако размер именно этой версии и длина контекста не приведены. Лицензия — Gemma. Как и другие языковые модели, она может воспроизводить смещения обучающих данных, неверно отвечать на фактические вопросы и испытывать трудности с неоднозначностью и сложными инструкциями; результаты следует проверять.

tiledfloor-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная MaziyarPanahi слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Ansoi/tiledfloor методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или дополнительные языки.

TomGrc_FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1_DPO_f16 — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная дообучением FusionNet_34Bx2_MoE_v0.1 методом Direct Preference Optimization (DPO). В карточке указаны архитектура MoE семейства Mixtral и 33,9 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для чата и генерации ответов на текстовые запросы. README приводит результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 77,91, включая 74,06 на AI2 Reasoning Challenge и 86,74 на HellaSwag; эти оценки относятся к указанным тестам и не гарантируют качество в других сценариях. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает дополнительные ограничения или специальные области применения.

TopStarClaudioArena — слитая языковая модель сообщества mergekit-community, созданная методом SLERP из NousResearch/Hermes-2-Theta-Llama-3-8B и mergekit-community/mergekit-slerp-ebgdloh. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; в метаданных указаны библиотека Transformers и контекст до 32 768 токенов. Конфигурация слияния задаёт V-образное распределение весов: Hermes используется в начальных и конечных слоях, а WizardMath — в средних. Модель подходит для диалоговой генерации и ответов на инструкции, а также может применяться для математических запросов благодаря компоненту WizardMath. Карточка не приводит отдельных результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых языках. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

UTENA-7B-V3 — языковая модель с архитектурой Mistral, созданная AI-B слиянием моделей UTENA-7B-UNA-V2 и UTENA-7B-NSFW-V2 методом Slerp с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Доступны веса в формате safetensors; README также упоминает отдельную квантизированную сборку GGUF. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, написания текстов и ответов на запросы. Включение в слияние модели с пометкой NSFW указывает на возможность генерации контента для взрослой аудитории. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, но данных недостаточно для вывода о качестве в конкретных прикладных сценариях. Лицензия — Unlicense.

VicUnlocked-30B-LoRA-HF — версия модели VicUnLocked 30B, опубликованная TheBloke. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 32,3 млрд параметров; репозиторий содержит веса PyTorch в формате float16. README описывает её как LoRA, объединённую с исходной LLaMA 30B, и указывает набор данных ShareGPT Vicuna Unfiltered. Обучение завершено за одну эпоху. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом и инструктивном сценариях. В README приведён пример запуска с шаблоном Vicuna v1.1. Контекст составляет 2048 токенов. Указана лицензия «other»; конкретные условия использования в доступных данных не раскрыты.

Violet-Lyra-Gutenberg — языковая модель для генерации текста, собранная автором репозитория методом слияния нескольких моделей на базе Mistral-Nemo. Она содержит 12,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для диалоговой генерации и продолжения текста; в карточке рекомендованы форматы промптов ChatML или MistralNemo. Слияние выполнено методом della_linear с объединённым токенизатором; в состав вошли Grey-12b, Violet_Twilight-v0.2, Lyra-Gutenberg-mistral-nemo-12B и mistral-nemo-gutenberg-12B-v4, с базой Mistral-Nemo-Base-2407. Автор оценивает результат как особенно удачный среди использованных им моделей Nemo. В README не приведены результаты независимых оценок качества или подтверждённый перечень языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

vorenthos-architect-v4 — языковая модель для генерации текста и диалогов, опубликованная vorenthiclabs как экспорт из локальной установки Ollama. В репозитории размещены квантизированные веса в формате GGUF и шаблон чата; метаданные указывают на плотную архитектуру размером 7,6 млрд параметров и поддержку диалогового режима. Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога через Ollama или совместимые инструменты для запуска GGUF. В карточке не приведены сведения о языках, контекстном окне или специализированных областях применения. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в исходной карточке модели и связанных материалах.

Katayoon/VPO-Zephyr-7B-iter-2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Разработчик дообучил её на обновлённом и исходном наборах данных, продолжив версию Katayoon/VPO-Zephyr-7B-iter-1. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка не описывает языки, качество на конкретных задачах или результаты оценки, поэтому её сильные стороны и ограничения в этих аспектах определить нельзя. Распространяется по лицензии MIT.

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.

WinterGoliath-123b-32k — слитая модель авторегрессионной генерации текста на архитектуре Llama, опубликованная ChuckMcSneed. Она объединяет Xwin и WinterGoddess, расширенные до контекста 32 768 токенов; для запросов README предлагает формат Vicuna или Alpaca. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В README автор отмечает, что модель умнее Goliath-32k, но имеет особенности и несколько повреждена по сравнению с исходной WinterGoliath; приведённый тест назван автором шуточным, поэтому его результаты не дают надёжной оценки качества. Репозиторий содержит веса Safetensors, размер модели — 123,5 млрд параметров. Лицензия — Llama 2.

WONMSeverusDevil-TIES-7B — объединённая автором jsfs11 языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, jsfs11/WestOrcaNeuralMarco-DPO-v2-DARETIES-7B и mlabonne/Daredevil-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; её контекст составляет до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценки на наборах AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench, однако они не описывают отдельные гарантированные возможности модели. Доступна в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Языки и специализированные предметные области в предоставленных данных не обозначены.

WONMSeverusDevilv2-TIES — объединённая модель для генерации текста, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit на основе FelixChao/WestSeverus-7B-DPO-v2, jsfs11/WestOrcaNeuralMarco-DPO-v2-DARETIES-7B и mlabonne/Daredevil-7B. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов, сохранённая в формате Safetensors. Модель подходит для диалоговых ответов и других задач генерации текста. Карточка не приводит подробных сведений о специализации, языковом покрытии или оценках качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

yamacinka/yam-pastiche-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, собранная с помощью LazyMergekit из yam-peleg/Experiment28-7B, yam-peleg/Experiment26-7B и yam-peleg/Experiment24-7B. В конфигурации указан метод task_arithmetic и формат весов bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения. Карточка описывает состав и способ слияния, но не приводит конкретных оценок качества, языкового охвата или специализированных областей применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Aaron Di представляет Yamshadowexperiment28M70.15-0.01-0.79-0.31-0.16-0.95-7B — объединённую языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. В метаданных указаны две объединённые базовые модели: AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. В README приведён пример использования через Transformers с шаблоном чата и генерацией продолжения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения для конкретных сценариев в карточке не описаны.

aaron-di/Yamshadowexperiment28M70.8-0.49-0.98-0.33-0.09-0.16-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Она содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в карточке показан пример работы через Transformers с шаблоном чата и генерацией ответа на вопрос. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает результаты оценки качества или специализированную предметную область.

YamshadowInex12_Experiment26Neuralsirkrishna — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные области применения или языки модели.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment24Inex12 — объединённая методом слияния модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель создана на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Её можно применять для диалогов и генерации текстовых ответов; конкретная специализация или заявленные преимущества в карточке не описаны. Лицензия — Apache 2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Strangemerges_32M7 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Репозиторий указывает на слияние этих моделей; число параметров составляет 7,1 млрд, формат весов — safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или дополнительные возможности модели.

CombinHorizon/YiSM-blossom5.1-34B — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей altomek/YiSM-34B-0rn и Azure99/blossom-v5.1-34b на основе семейства Yi-1.5. Разработчик объединил веса методом SLERP с помощью mergekit; модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции на английском языке. Контекст составляет 4096 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретном сценарии. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Zamfir-7B-slerp — чат-модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием gordicaleksa/YugoGPT и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на пользовательские запросы. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценки на наборах ARC, HellaSwag, BoolQ, Winogrande, OpenbookQA, PIQA, NQ Open и TriviaQA. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. В состав слияния входит YugoGPT, однако карточка не уточняет языковой охват итоговой модели, поэтому конкретные языки не перечислены.

li-muyang/zephyr-7b-dpo-full — дообученная методом DPO языковая модель на архитектуре Mistral для генерации диалоговых ответов. Она создана на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием набора HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized и предназначена для чат-сценариев и генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены метрики оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,7852 и отрыв выбранных ответов от отклонённых 1,1909. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или конкретные ограничения качества и применения.

Модель ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_555lr_iter_1 — дообученная авторами ShenaoZ версия HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указано обучение на обновлённом и исходном наборах данных, без подробностей об их составе и оценке качества. Модель распространяется по лицензии MIT.

ShenaoZ/0.001_ablation_iter_2 — диалоговая текстовая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она дообучена на основе ShenaoZ/0.001_ablation_iter_1 на обновлённом и исходном наборах данных; карточка также связывает обучение с DPO и alignment-handbook. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — MIT. Карточка не сообщает конкретные результаты оценки качества или подробные ограничения; пригодность ответов следует проверять для целевых сценариев.