II.1Анализ требований и архитектура ПО

Experiment26Yam-7B — объединённая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne с помощью автоматизированного слияния моделей. В конфигурации использован метод dare_ties с моделями rwitz/experiment26-truthy-iter-0 и mayacinka/yam-jom-7B; метаданные каталога указывают mayacinka/yam-jom-7B как базовую модель и отмечают дообучение. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Репозиторий использует формат safetensors; модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_NeuralsirkrishnaExperiment26 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xExperiment26 — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral для генерации текста. Она создана на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка не уточняет специализацию по языкам или прикладным областям. Лицензия — Apache-2.0.

GLM-5.1 — языковая модель семейства GLM, опубликованная сообществом mlx-community в формате для библиотеки MLX. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке; в метаданных указана архитектурная метка glm_moe_dsa и библиотека mlx. Модель содержит 30,4 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 202 752 токенов. Её можно использовать для продолжения текста, генерации ответов в диалоге и других сценариев text generation на совместимых системах Apple MLX. README не содержит сведений о лицензии, поэтому условия использования по предоставленным данным определить нельзя.

NVIDIA Kimi-K2-Thinking-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Kimi-K2-Thinking, разработанной Moonshot AI и подготовленной с применением NVIDIA TensorRT Model Optimizer. Модель предназначена для разработчиков и исследователей, создающих большие языковые модели и приложения на их основе, включая задачи генерации и обработки текста. Она принимает текстовые последовательности и генерирует текст. Модель использует трансформерную архитектуру DeepSeek V3 и содержит около 1 трлн параметров. Это текстовая авторегрессионная модель без заявленной поддержки других модальностей или указания поддерживаемых языков и размера контекстного окна. Веса и активации линейных операторов в MoE-компонентах трансформерных блоков квантизированы в формат NVFP4; указана версия nvidia-modelopt 0.39.0. Для инференса предусмотрена интеграция с vLLM, SGLang и TensorRT-LLM, предпочтительно на GPU NVIDIA Blackwell под Linux; тестирование проводилось на B200. К сильным сторонам относятся существенный масштаб модели и снижение требований к хранению и инференсу благодаря NVFP4-квантизации. Ограничения включают необходимость совместимой NVIDIA GPU-инфраструктуры и дополнительного тестирования перед внедрением. Базовая модель может воспроизводить токсичные высказывания и общественные предубеждения, а также выдавать неточные, неполные, нерелевантные или избыточные ответы. Использование регулируется NVIDIA Open Model License с дополнительными условиями Modified MIT License исходной модели; модель разрешена для коммерческого и некоммерческого применения.

Kimi-Linear-48B-A3B-Base — базовая языковая модель Moonshot AI с архитектурой Kimi Linear и разреженной смесью экспертов. В карточке указаны 48 млрд параметров всего и около 3 млрд активируемых параметров; метаданные каталога отдельно приводят 2,7 млрд параметров. Модель использует гибридное внимание Kimi Delta Attention и MLA с соотношением 3:1 и предназначена для генерации текста, включая диалоги и задачи с длинным контекстом. Заявленная длина контекста — до 1 млн токенов. Архитектура нацелена на эффективную работу с длинными последовательностями: в README заявлены сокращение KV-кэша до 75% и ускорение декодирования до 6 раз в некоторых сценариях. Это базовая версия, поэтому для диалога и следования инструкциям может потребоваться дополнительная настройка. Указана лицензия MIT.

Kosmos-EVAA-gamma-ultra-light-8B — объединённая методом SLERP языковая модель на архитектуре Llama, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit. В объединении использованы модели jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-light-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v12-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. Длина контекста составляет 8192 токена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LGRC-7B-slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Louis Grc с помощью LazyMergekit. Модель объединяет mistralai/Mistral-7B-v0.1 и mlabonne/AlphaMonarch-7B методом SLERP; в репозитории представлены веса SafeTensors в формате bfloat16. Размер составляет 7,1 млрд параметров, заявленный контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжение или создание текста по текстовому запросу. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Это преобразованные веса Meta Llama 2 13B Chat, опубликованные daryl149 в формате Hugging Face для использования с Transformers и PyTorch. Модель на архитектуре Llama представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель с 12,9 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов. Чат-версия предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы. Её можно использовать для создания чат-ботов, составления черновиков и ответов на вопросы на основе предоставленного контекста. README описывает конверсию весов, а не отдельное дообучение. Модель работает с текстом и выдаёт текст. Она распространяется по лицензии Llama 2 Community License от Meta с условиями использования и распространения, включая требования к атрибуции и соблюдению Acceptable Use Policy.

TheBloke опубликовал fp16-модель Llama 30B SuperCOT в формате PyTorch. В её основе — объединение huggyllama/llama-30b и kaiokendev/SuperCOT-LoRA; поверх него объединена LoRA Kaio Ken SuperHOT, расширяющая контекст до 8192 токенов. Модель относится к плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 32,3 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы с использованием шаблона запросов в стиле Alpaca и LangChain. Увеличенное окно контекста позволяет передавать более длинные запросы и материалы. README сообщает, что в тестах модель использовала расширенный контекст, но качество ответов чувствительно к формулировкам и структуре промпта; результаты могут заметно меняться при перефразировании. Репозиторий содержит веса PyTorch fp16 для GPU-инференса и дальнейшей конвертации. Для работы с контекстом 8K требуется поддержка соответствующего масштабирования RoPE; README рекомендует `trust_remote_code=True` или monkey patch. Лицензия указана как `other`, поэтому условия использования следует сверить с карточкой и лицензиями исходных компонентов.

Llama3.1-TheiaFire-DarkFusion-8B — плотная языковая модель семейства Llama, созданная ZeroXClem слиянием четырёх моделей методом TIES. Она содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текстовых ответов; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на диалог, технические рассуждения и генерацию кода, а также на анализ криптовалют и блокчейн-проектов, творческое письмо и ролевые сценарии. В карточке указаны специализация компонентов на криптовалютах, агентных задачах и коде, творческой генерации без ограничений и обобщении на новые задачи. Заявлены инструменты для поиска и вычислений, но доступность этих функций зависит от способа интеграции. README также предупреждает, что токенизатор может испытывать трудности с системными промптами в LM Studio, и отмечает риск предвзятых или неподходящих ответов. Лицензия — Apache 2.0.

Ereeeeef3/llama-3.3-merged — текстовая модель семейства Llama, созданная автором репозитория с помощью mergekit из unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct. Использован метод passthrough: слои базовой модели продублированы, а итоговая плотная архитектура LlamaForCausalLM содержит 55,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; доступен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и унаследованные от базовой модели многоязычные возможности. Репозиторий содержит веса safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит отдельной оценки качества итоговой модели; дублирование слоёв само по себе не подтверждает улучшение способностей базовой модели.

LLaMA-3-8B-SFR-SFT-R — модель генерации текста Salesforce, созданная методом supervised fine-tuning (SFT) на основе Salesforce/SFR-Iterative-DPO-LLaMA-3-8B-R. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; она поддерживает диалоговый режим и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов и диалогового взаимодействия на основе текстовых запросов. В README модель представлена как SFT-версия в наборе релизов, включающем также reward- и RLHF-модели. Salesforce выпустила её для исследовательских целей в поддержку академической статьи. Перед применением рекомендуется оценивать точность, безопасность и справедливость; модель не оценивалась для всех вариантов использования, поэтому её пригодность для критически важных сценариев не установлена. Лицензия — Llama 3.

M7T3qm7xp_Strangemerges_32T3qm7xp — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/M7T3qm7xp-7B и automerger/Strangemerges_32T3qm7xp-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где нужны ответы или продолжение текста с длинным контекстом. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Языки применения не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Arx12/Maple-Preview-Exact-GGUF — это сторонний набор GGUF-репаков модели Maple-Preview, разработанной DeepGrove. Репаки подготовлены и проверены Arx12 на основе официальных файлов DeepGrove; данный репозиторий не является официальным релизом DeepGrove. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений, с акцентом на соотношение качества, скорости и потребления памяти. Агентные сценарии и широкое постобучение пока ограничены по сравнению с планируемой полной версией Maple. Maple-Preview представляет собой reasoning-модель с архитектурой Mixture-of-Experts: 20 млрд общих параметров, около 1 млрд активных параметров на токен, 24 трансформерных слоя, 256 экспертов и 8 активных экспертов на токен. Используется ternary-weight дизайн и конфигурация внимания 3:1 SWA-512:GA, объединяющая скользящее и глобальное внимание. Контекст — до 131 072 токенов, заявленный язык — английский. Доступны варианты с точным репаком матриц TQ2_0 в Q4_0 или Q8_0, а также F16-представление; для некоторых вариантов LM head квантуется отдельно, поэтому полная побитовая идентичность вывода между форматами не гарантируется. Сильной стороной является сохранение представленных значений исходных матриц при репаках Q4_0 и Q8_0, подтверждённое проверкой всех 168 исходных TQ2_0 матриц, а также возможность работы с очень длинным контекстом и сравнительно небольшим числом активных параметров. Ограничения включают preview-статус, возможное отставание в агентных задачах и то, что exact-репак не восстанавливает точность, утраченную до исходного квантования; различия в вычислительных ядрах могут менять логиты и текст. Модель и производные репаки распространяются по лицензии MIT.

MBX-7B-v3 — языковая модель на архитектуре Mistral, представленная Flemming Miguel. В README модель описана как слияние через LazyMergekit моделей flemmingmiguel/MBX-7B и flemmingmiguel/MBX-7B-v3 методом SLERP; при этом в качестве базовой модели указана flemmingmiguel/MBX-7B-v3. Репозиторий содержит веса Safetensors, а README также упоминает квантованный формат GGUF. Модель предназначена для генерации текста. Её размер составляет 7,1 млрд параметров, длина контекста — 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специализации на конкретном языке или предметной области. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/MeliodasPercival_01_ShadowYam — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Она создана слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/ShadowYam-7B и предназначена для задач генерации текста на основе входного текста. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; модель принимает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель поддерживает генерацию текста общего назначения. Информация о языковой специализации и отдельных сильных сторонах в карточке не приводится. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_T3qm7xPercival_01 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Веса объединяют automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xPercival_01-7B, а формат хранения — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не приводит дополнительных сведений о специализации, языках или ограничениях модели.

GPT4All-Community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-128k-GGUF — это конвертированная и квантизированная GGUF-версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель подготовлена пользователем 3Simplex для использования в GPT4All; для работы требуется GPT4All версии 3.1.1 или новее. Базовая модель разработана Meta, однако в README не указаны дополнительные сведения о разработчике исходной модели. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с системными и пользовательскими сообщениями. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать длинные документы и продолжительные диалоги. Известно, что модель содержит 8 миллиардов параметров и использует инструкционную настройку, но сведения о поддерживаемых языках и модальностях отсутствуют. К преимуществам относятся большой контекст и возможность локального использования через GPT4All. Модель не является официально курируемой и поддерживаемой Nomic: в README указано, что требуется дополнительное тестирование и обратная связь, поэтому качество и стабильность следует оценивать в конкретных задачах. Лицензия обозначена как llama3.1; перед использованием необходимо ознакомиться с её условиями.

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF-special-tokens — инструкционная языковая модель семейства Llama 3, разработанная Meta и представленная в формате GGUF пользователем bartowski. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях, включая ответы на вопросы, написание и преобразование текста, а также другие задачи обработки естественного языка. Суффикс special-tokens указывает на вариант с поддержкой специальных токенов, однако подробности преобразования в GGUF в README не приведены. Известно, что модель ориентирована на английский язык и относится к классу text-generation. Размер модели — 8B параметров; архитектура Llama 3, точная конфигурация контекста и сведения о модальностях в представленном README не указаны. Модель является текстовой, поэтому описание мультимодальных возможностей отсутствует. Вариант GGUF обычно предназначен для локального запуска совместимыми средствами, но конкретные требования к оборудованию и производительности не приведены. Модель может быть полезна благодаря инструкционной настройке и относительно компактному размеру по сравнению с более крупными моделями, однако качество и применимость зависят от используемой сборки и сценария. Ограничения включают отсутствие подтверждённых сведений о поддерживаемых языках помимо английского, контекстном окне, квантовании, бенчмарках и безопасностных характеристиках. Распространение и использование регулируются Meta Llama 3 Community License: необходимо соблюдать условия лицензии, Acceptable Use Policy и требования к атрибуции, включая указание «Built with Meta Llama 3» при соответствующих формах распространения.

MiniCPM4.1-8B — языковая модель OpenBMB для диалогов, рассуждений и генерации текста. Это плотная причинная модель семейства MiniCPM с 7,9 млрд параметров; карточка сообщает о гибридном режиме рассуждений с обучаемым разреженным вниманием и ускорении декодирования с помощью speculative decoding. Модель поддерживает контекст до 65 536 токенов и рассчитана на китайский и английский языки. Модель подходит для диалоговых ассистентов, пошагового решения задач и генерации длинных ответов. Её можно запускать через Transformers, SGLang, vLLM, CPM.cu, llama.cpp и Ollama; для Transformers требуется версия 4.56 или новее. В README заявлены сильные результаты на задачах рассуждения и ускорение генерации, но конкретные оценки в предоставленной карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для работы с полной точностью требуется достаточно памяти для модели такого размера; фактическая скорость и доступная длина генерации зависят от оборудования и конфигурации. В предоставленных данных не описаны специальные механизмы снижения риска ошибочных ответов.

Mistral-Starling-merge-trial3-7B — объединённая языковая модель, созданная grimjim с помощью mergekit методом SLERP на основе Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B. Модель с архитектурой Mistral содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, включая задачи рассуждения; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. В метаданных Hugging Face указаны библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0. README сообщает о цели объединить сильные стороны рассуждения с контекстом 32K, но не приводит оценок качества или подробных результатов проверки.

Mistral-T5-7B-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — слитая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Mistral-T5-7B-v1 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста по запросу. В README описаны смешивание слоёв внимания и MLP и формат bfloat16; в репозитории веса представлены в safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не сообщают о языковом охвате и оценках качества, поэтому результаты для конкретных языков и задач требуют проверки.

Jackrong/MLX-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-4bit — языковая модель, разработанная Jackrong и преобразованная в формат MLX из Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 с использованием mlx-lm 0.30.7. Модель предназначена для генерации текста и задач, требующих рассуждений; в описании также указана специализация на chain-of-thought. Она рассчитана на использование с библиотекой mlx-lm, в том числе через chat template и интерфейс MLX. Модель имеет размер 27B параметров и представлена в 4-битном формате, что снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерным представлением. Поддерживаются английский, китайский и корейский языки. Для обучения или дистилляции заявлены наборы данных nohurry/Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered, Jackrong/Qwen3.5-reasoning-700x и Roman1111111/claude-opus-4.6-10000x. Архитектура, максимальная длина контекста и мультимодальные возможности в README не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

zelk12/MT4-Gen5-IBMUMM-gemma-2-9B — объединённая модель на основе Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT4-Gen5-IB-gemma-2-9B и zelk12/MT4-Gen5-MUMM-gemma-2-9B. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; она принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 8192 токенов, файлы модели представлены в формате safetensors. Модель подходит для диалогов и генерации ответов или другого текста в пределах поддерживаемого контекста. README описывает способ слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей специализации исходных моделей, поэтому конкретные преимущества слияния установить нельзя. В метаданных указана лицензия Gemma; используйте модель в соответствии с условиями лицензии базового семейства Gemma 2.

Nebula-v2-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Nebula-v2-7B методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Языки в предоставленных данных не перечислены, поэтому нельзя определить, на каких языках она работает лучше всего. README описывает состав и параметры слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений.

NeuralContext-7b-v1 — объединённая языковая модель, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit на основе пяти моделей семейства Mistral. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; среди её базовых компонентов — Mistral-7B-Instruct-v0.2, Hermes-2-Pro-Mistral-7B и Yarn-Mistral-7b-128k. Репозиторий предоставляет веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять самостоятельно.

NeuralMonarch-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, разработанная Mlabonne на основе Monarch-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral, дообученная методом DPO на наборах предпочтений truthy-dpo-v0.1 и distilabel-intel-orca-dpo-pairs. Исходная Monarch-7B создана слиянием нескольких моделей, включая OmniTruthyBeagle-7B-v0, NeuBeagle-7B и NeuralOmniBeagle-7B. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и задач рассуждения. Карточка рекомендует шаблон чата Mistral Instruct и сообщает об окне контекста 8 тыс. токенов; метаданные указывают нативный контекст 32 768 токенов. Заявлены хорошие результаты в бенчмарках для моделей класса 7B, однако эти оценки не гарантируют качество в конкретных сценариях. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указан английский язык. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment24Yam — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей: automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст поддерживает до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Experiment28 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжение текста или ответы в текстовой форме. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.