II.1Анализ требований и архитектура ПО

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment26Neuralarjuna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и может использоваться в задачах, где нужен контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и распространяется в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или предметных областях нет.

NeuralSynthesis-7B-v0.3 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; в метаданных указан контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалога на основе текстовых запросов. Чекпойнт получен слиянием нескольких моделей методом model_stock, включая Mergerix-7b-v0.3, Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B, T3QM7, NeuralSynthesis-7B-v0.1, M7-7b и YamshadowExperiment28-7B. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковом охвате и специальные ограничения на сценарии использования.

Ngixdev/OmniCoder-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-GGUF — это GGUF-модель на базе Qwen/Qwen3.5-9B, разработанной Alibaba Cloud. Она создана путём объединения модели Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive, Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 и OmniCoder-9B-GGUF; при слиянии изменялись только дообученные веса, подготовленные с помощью Unsloth, в формате float32. В карточке заявлены языки English, Chinese и Korean, а также поддержка сценариев image-text-to-text, хотя подробности о визуальной архитектуре не приведены. Модель ориентирована на рассуждения, решение математических и логических задач, работу с инструкциями, общими знаниями и программированием. Версия v2 обучалась более чем на 14 000 образцах рассуждений в стиле Claude 4.6 Opus и оптимизировалась для сокращения избыточной длины цепочек рассуждений при сохранении или повышении точности. В README приведены заявленные результаты HumanEval и HumanEval+, включая более высокую эффективность рассуждений по сравнению с официальной Qwen3.5-9B, однако независимое подтверждение этих результатов отсутствует. Ключевые ограничения — неизвестные размер контекста и точные характеристики модальностей, а также возможное некоторое ухудшение широких универсальных возможностей из-за преимущественно общего, а не специализированного набора данных. Модель позиционируется как uncensored и может иметь минимальное количество отказов, что требует осторожности при использовании в чувствительных сценариях. Для работы рекомендуются LM Studio и специальные параметры генерации, но они не являются обязательными. Лицензия — Apache-2.0.

Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B — плотная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Intel/neural-chat-7b-v3-2 методом TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указаны веса слияния 0,5 для OpenHermes и 0,3 для neural-chat, а также плотность 0,5 для каждой исходной модели. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; автор рекомендует использовать шаблон ChatML. Она доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README приводит результаты на нескольких бенчмарках, но не описывает ограничения и языковой охват модели.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других задач генерации текста по запросу. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. В README и метаданных не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о поддержке конкретных естественных языков.

OpenHermes-7B-Symbolic-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и hedronstone/OpenHermes-7B-Symbolic методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции и диалоговые запросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает состав и способ объединения моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или специальных ограничений.

pankajmathur выпустил Orca Mini v8.0 — дообученную диалоговую модель на архитектуре Llama 3.3 с 69,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате беседы; карточка показывает пример системного промпта для AI-ассистента. Модель работает через Transformers, веса представлены в формате Safetensors, а максимальный контекст составляет 131 072 токена. Модель подходит для создания диалоговых ассистентов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. Базовая Llama 3.3 поддерживает английский, французский, немецкий, хинди, итальянский, португальский, испанский и тайский; качество дообученной версии отдельно не описано. Как и другие большие языковые модели, она может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы, поэтому перед применением требуется проверка безопасности для конкретного сценария. Лицензия — Llama 3.3.

Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF — это квантизированная GGUF-версия инструкционной языковой модели Qwen2.5-14B-Instruct, разработанной командой Qwen. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу в локальных приложениях с поддержкой llama.cpp и LM Studio. В README указана поддержка английского языка и текстовая модальность. Модель содержит 14 миллиардов параметров в исходной версии; доступно множество вариантов квантизации от F16 до Q2_K_L, что позволяет выбирать между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Размеры файлов составляют примерно от 6,53 до 29,55 ГБ. Для диалогов используется шаблон с ролями system, user и assistant. Точная длина контекста в README не указана, сообщается лишь об обновлении настроек контекста и токенизатора. Сильная сторона модели — возможность локального запуска при сохранении нескольких вариантов качества, включая рекомендуемые Q4_K_M, Q5_K_M и Q6_K. Более агрессивная квантизация уменьшает требования к памяти, но может заметно снижать качество ответов; варианты Q2 и Q3 описаны как низкокачественные или предназначенные для ограниченного объёма памяти. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — модель, разработанная Jackrong на базе Qwen3.5-9B. Она дообучена методом Supervised Fine-Tuning с использованием LoRA и данных, полученных дистилляцией рассуждений из взаимодействий с Claude-4.6 Opus, а также дополнительных наборов данных для reasoning, науки, следования инструкциям и математики. В обучении использовалась библиотека Unsloth. Модель предназначена для решения сложных задач, требующих структурированного пошагового анализа, планирования, проверки ограничений и формулирования подробных ответов. Она обучена использовать формат рассуждений в тегах <think> и затем выдавать итоговый ответ, при этом автор стремился сократить избыточные повторения и повысить эффективность рассуждений. Указаны языки английский, китайский и корейский; размер базовой модели — 9B параметров. В README модель описана как текстовая, хотя в метаданных pipeline указан image-text-to-text. Сильными сторонами являются компактный размер, акцент на структурированное reasoning и применение к научным, математическим и общим инструкционным задачам. Ограничения включают отсутствие опубликованных сведений о размере контекстного окна, количественных результатах бенчмарков и фактической поддержке изображений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.6-14B-A3B-FableVibes-mlx-q4 — это 4-битная MLX-квантизированная версия модели tvall43/Qwen3.6-14B-A3B-FableVibes, подготовленная для локального запуска на компьютерах Apple Silicon. Исходная модель основана на REAP-pruned Qwen3.6-35B-A3B, дистиллирована с использованием QLoRA и reasoning-трасс Claude Fable 5. Она предназначена для генерации текста, решения задач и сценариев, требующих пошагового рассуждения, с выводом рассуждений в формате <think>...</think>. Модель использует гибридную архитектуру Qwen3.5 с линейным вниманием GatedDeltaNet, полным attention и разреженным MoE. Она содержит около 14 млрд параметров, из которых примерно 3 млрд активируются на каждом токене; используется 90 экспертов, 8 из которых выбираются для обработки токена. Квантизация выполнена в 4 бита с group size 64, размер модели составляет около 7,2 ГБ. Разреженность MoE обеспечивает высокую скорость декодирования — около 46 токенов в секунду на M4, а модель рассчитана на запуск на Mac с 16 ГБ памяти. Ограничением является некоторое снижение точности строгого рассуждения из-за 4-битной квантизации; для более высокой точности доступен вариант с квантизацией q6. Лицензия — Apache 2.0.

KostkaIT/Qwen3.8-27B-Huihui-Abliterated-oQ6e-MTP-MLX — мультимодальная версия семейства Qwen3.8-27B, подготовленная независимым технологическим проектом KostkaIT (Łukasz Frąckowiak, vsnake87). Модель является MLX-конвертацией производного варианта huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated и предназначена для локального запуска на компьютерах с Apple Silicon через oMLX и совместимые MLX-рантаймы. Модель поддерживает работу с текстом и изображениями, включая vision-конфигурацию, файлы процессора и необходимые vision-тензоры. В комплект включены нативные веса MTP, предусмотрен один скрытый слой MTP, а в совместимых версиях oMLX эту функцию можно включать и отключать. Модель ориентирована на программирование, рассуждения, мультимодальные ассистенты и исследовательские задачи. Сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в карточке не указаны. Используется качественно ориентированное 6-битное affine-квантование oQ6e с group_size 64, importance matrix и сохранением отдельных чувствительных тензоров в 8-битном виде. Веса распространяются в формате MLX safetensors, разделённых на пять файлов. К сильным сторонам относятся сохранение нативной MTP-поддержки и мультимодальных возможностей при уменьшенном размере, а ограничениями — зависимость от Apple Silicon и совместимого MLX/oMLX-окружения, а также потенциальные потери качества, связанные с квантованием; результаты бенчмарков не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack-i1-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели iBotIA/Qwen3.8-4B-Empero-AI-FullStack, подготовленная mradermacher. Модель относится к семейству Qwen3.5 и ориентирована на генерацию текста, рассуждения и задачи разработки программного обеспечения, включая TypeScript, React Router v8, NestJS и Flutter. В метаданных также указана поддержка английского языка и наличие vision-возможностей, однако подробности о реализованных визуальных сценариях не приведены. Модель имеет заявленный размер 4B параметров и поставляется в нескольких вариантах квантизации i1, включая Q2_K, Q3_K, IQ3, IQ4, Q4, Q5 и Q6. Размер файлов составляет примерно от 2,1 до 3,7 ГБ, что делает модель пригодной для локального запуска на системах с ограниченными ресурсами. В README отмечены компромиссы между скоростью, качеством и размером: Q4_K_S описан как сбалансированный вариант, Q4_K_M — как быстрый и рекомендуемый, а некоторые IQ-квантизации могут превосходить сопоставимые по размеру варианты. К ограничениям относятся неизбежная потеря качества при низкой точности квантизации, отсутствие приведённых результатов тестирования и неизвестные параметры контекстного окна, архитектуры и точный набор поддерживаемых языков. Для vision-сценариев могут потребоваться дополнительные mmproj-файлы из статического репозитория. В метаданных указана лицензия Apache-2.0; перед использованием следует учитывать условия лицензии исходной модели.

DavidAU опубликовал полноточную версию модели на базе дообученной Goekdeniz-Guelmez/Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекст модели расширен с 32 768 до 196 608 токенов с помощью YARN. README рекомендует задавать контекст для рассуждений и генерации от 8 000 до 16 000 токенов; упоминается генерация длинных ответов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке не заявлена специализация на конкретных языках или прикладных областях. Это дообученная и модифицированная модель, а не самостоятельная базовая разработка. README описывает исходные веса в формате safetensors и возможность использовать их напрямую или конвертировать в другие форматы. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

RockTalk/Qwen3.8-Flash-Next-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизованная версия экспериментальной модели Qwen3.8-Flash-Next, разработанной командой Qwen. Порт создан Rocktalk-Holdings для запуска на Apple Silicon; модель использует архитектуру qwen4_exp и предназначена для генерации текста, программного кода, структурированных ответов и агентских сценариев. Вариант с соответствующим мультимодальным окружением также поддерживает обработку изображений и видео, а сама модель — вызовы инструментов. Заявленный размер составляет около 180 млрд параметров: 125 млрд параметров MoE-трансформера, из которых активно около 6 млрд, 51,2 млрд параметров n-граммной embedding-таблицы и 4 млрд параметров MTP-головы для спекулятивного декодирования. Архитектура включает 512 экспертов, разреженное внимание QSA на 12 из 48 слоёв, Gated DeltaNet на 36 слоях и Hyper-connections. Основной заявленный язык — английский. Контекст модели в README не указан. Для MLX-версии применяется преимущественно 4-битная аффинная квантизация с размером группы 64, а отдельные компоненты используют 8-битное представление. Сильной стороной модели является эффективный запуск на компьютерах Apple Silicon: на M3 Ultra заявлена скорость около 26–35 токенов в секунду, а при использовании внешнего MTP-драфтера и gmlx — до 55–86 токенов в секунду в зависимости от типа содержимого. Спекулятивное декодирование сохраняет идентичность последовательностей с обычным жадным режимом в заявленных проверках. Ограничения включают очень высокие требования к памяти, зависимость от специализированного MLX/gmlx-стека и экспериментальный статус архитектуры; заявленная поддержка изображений, видео и инструментов относится к дополнительной конфигурации с отдельным vision projector и совместимым сервером. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в README.

Rombo-LLM-V2.7-llama-3.2-3b — языковая модель Rombo-Org на архитектуре LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров. По карточке, она объединяет предварительно обученную и instruct-настроенную версии Llama 3.2 3B; метаданные указывают базовую модель meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct и связь fine-tuning. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также может использоваться для дальнейшего дообучения или инференса без дополнительной настройки. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers. Карточка не уточняет языки и результаты оценки качества; метаданные характеризуют базовую модель как мультиязычную. Лицензия — Llama 3.2, поэтому использование регулируется её условиями.

Strangemerges_32Neuralsirkrishna-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Её создал Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей; в конфигурации указаны StrangeMerges_32-7B-slerp и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b с методом dare_ties. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Указанная лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает целевые языки, специализированные области или результаты оценки качества.

T3qT3qm7-7B — автоматически объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne методом DARE-TIES на основе chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO и nlpguy/T3QM7. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая ответы на математические запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors; метаданные указывают лицензию Apache-2.0. Сведения о языках и специальных ограничениях модели в предоставленной карточке отсутствуют.

djuna-test-lab/TEST-OcerusBeam-7B — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit. В объединение вошли aws-prototyping/MegaBeam-Mistral-7B-512k и djuna-test-lab/TEST-Ocerus-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также отмечена возможность чата. Длина контекста составляет до 524 288 токенов. Сведения о поддерживаемых естественных языках и условиях лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

TheTop-7B-DPO-S2-v0.2 — объединённая Maziyar Panahi языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная методом SLERP из нескольких моделей класса 7B. Она использует архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста по текстовому запросу; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. Веса опубликованы в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Apache 2.0.

Wizard-Tulu-Dolphin-70B-v1.0 — объединённая языковая модель на архитектуре Llama, созданная sophosympatheia методом SLERP из Wizard-Tulu-70B-v1.0 и Dolphin 2.2 70B. В репозитории представлены веса SafeTensors; размер модели — 68,7 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и следования инструкциям. Автор включал этот бленд в Midnight Rose v2.0.3 и описывает его как попытку объединить сильные стороны WizardLM, Tulu и Dolphin 2.2, однако отмечает, что отдельно модель тестировалась мало. Лицензия в предоставленных данных не указана.

airoboros-2.2.1-y34b — неофициально дообученная модель DS-Archive на наборе инструкций airoboros 2.2.1 от Jon Durbin, поверх базовой Llama-fied Yi 34B от Charles Goddard. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, grouped-query attention и контекстом 4096 токенов; формат весов в репозитории — safetensors. Предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций в формате, производном от Vicuna 1.1. Модель переносит способности следовать инструкциям на основу Yi 34B. В README указано, что для инференса можно использовать 4-битную квантизацию на потребительском GPU с 24 ГБ видеопамяти; также опубликованы варианты EXL2 с разной разрядностью. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия на странице модели. Обучение неофициальное; контекст ограничен 4096 токенами.

Модель dsvv-cair/alpaca-cleaned-llama-30b-bf16 — языковая модель семейства LLaMA, дообученная методом QLoRA на наборе yahma/alpaca-cleaned. Она предназначена для генерации текста по запросам и инструкциям, включая ответы на вопросы и выполнение текстовых поручений. Модель содержит 32,3 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат PyTorch; заявленная длина контекста — 2048 токенов. В README приведены результаты оценки на тестах ARC и HellaSwag. Для работы нужны совместимые средства запуска моделей PyTorch и подходящие вычислительные ресурсы для модели такого размера. Базовая модель — huggyllama/llama-30b. Лицензия в доступных данных не указана.

Alpha-Orionis-v0.1 — экспериментальная текстовая генеративная модель из серии Orion, разработанной автором fearlessdots. Она представляет собой плотную причинно-языковую модель семейства Mistral примерно на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов и предназначена для диалога и генерации текста. Автор ориентирует серию на STEM, информатику и программирование, социальные науки, рассуждения, логическую дедукцию, критический анализ и общие знания; в метаданных указан обучающий набор ToxicQAFinal. В карточке указано, что модель дообучалась с применением LoRA и 4-битной конфигурации обучения, а затем адаптер был объединён с базовой моделью. Идентификатор базы не заполнен; среди благодарностей упомянута команда Wizard, но точная исходная модель не названа. Модель описана как намеренно малоцензурированная и экспериментальная, поэтому качество ответов может быть непостоянным, а результаты требуют проверки. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

BAAI/AquilaChat2-7B — диалоговая языковая модель из серии Aquila2, выпущенной BAAI. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой AquilaForCausalLM и 6,9 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в формате чата. В README также упомянуты базовые Aquila2 и варианты чата с контекстом 16k, но этот репозиторий относится к AquilaChat2-7B с окном контекста 2048 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации и продолжения текста, а также ответов на запросы на естественном языке. В репозитории указаны веса PyTorch. README доступен на английском и китайском, однако это само по себе не подтверждает языки, на которых обучена модель. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверить с лицензией репозитория.

CollectiveCognition-v1-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и teknium/CollectiveCognition-v1-Mistral-7B методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и выполнения инструкций. Она принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указан английский язык и формат safetensors. Модель подходит для диалоговых помощников, генерации ответов и других задач продолжения текста по запросу. Она выпущена по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит отдельные оценки качества этой итоговой модели.

Configurable-Janus-7B — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная vicgalle с помощью mergekit. В линейное слияние вошли vicgalle/Configurable-Mistral-7B и kaist-ai/janus-dpo-7b; архитектура — плотная MistralForCausalLM, веса представлены в формате Safetensors, точность слияния — float16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных нет сведений о специализации по языкам или прикладным областям. Модель распространяется по лицензии MIT.

dolphin-2.0-mistral-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cognitivecomputations/dolphin-2.0-mistral-7b методом SLERP. Конфигурация указывает диапазон слоёв 0–32 для обеих моделей и формат весов bfloat16. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов, язык в карточке — английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; качество ответов может зависеть от формулировки запроса и задач, на которых проверяется модель.

QuantFactory/dolphin-2.1-mistral-7b-GGUF — квантизированная версия модели Dolphin 2.1 на базе cognitivecomputations/dolphin-2.1-mistral-7b, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Модель разработана в рамках проекта Dolphin; обучение спонсировала a16z. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, выполнение инструкций и творческие задачи. Модель основана на архитектуре Mistral с размером 7B параметров и распространяется в формате GGUF. Поддерживает текстовую модальность, английский язык и формат запросов ChatML. Для обучения использовались датасеты ehartford/dolphin и jondurbin/airoboros-2.2.1; Dolphin описывается как открытая реализация подхода Microsoft Orca с дополнительной очисткой, дедупликацией и повышением качества данных. К сильным сторонам относятся высокая готовность следовать инструкциям, универсальность и ориентация на творческую генерацию. Модель позиционируется как uncensored: из обучающих данных удалялись элементы alignment и bias, поэтому она может выполнять потенциально небезопасные или неэтичные запросы. При использовании в сервисах рекомендуется самостоятельно добавить слой выравнивания и фильтрации. Сведения о размере контекста и точных параметрах квантизации в README не указаны. Лицензия — Apache-2.0, допускающая коммерческое и некоммерческое использование.

ECE-BBDSS — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная omarbacc. Она создана из paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B и paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B методом SLERP с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста по запросу и использует архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; в метаданных указан Transformers и формат весов safetensors. README не уточняет отдельные сценарии применения или поддерживаемые языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ERNIE-4.5-37B-A3B-Thinking-Brainstorm20x — текстовая MoE-модель для генерации и диалога, созданная DavidAU на основе ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking от Baidu с применением Brainstorm 20x. Модель предназначена для творческого письма, мозгового штурма, диалогов, программирования и рассуждений. По карточке, расширение Brainstorm направлено на более подробную и связную прозу, выразительные описания и нестандартные ассоциации; заявлены улучшения на некоторых тестах связности и повествовательного завершения, при небольшом снижении результата BoolQ. Архитектура — ERNIE 4.5 MoE с классом Ernie4_5_MoeForCausalLM; в метаданных указано 5,4 млрд параметров, а карточка описывает расширение исходной модели с 21 до 37 млрд параметров. Контекст составляет 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Доступны веса safetensors и библиотека Transformers, а также возможность использовать исходные веса для конвертации в другие форматы. Лицензия — Apache-2.0. Для квантованных вариантов автор рекомендует не опускаться ниже IQ3 с imatrix или q4_K_S.