II.1Анализ требований и архитектура ПО

speechless-mistral-six-in-one-7b-orth-1.0-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и speechless-mistral-six-in-one-7b-orth-1.0 от uukuguy. Для слияния использован метод SLERP с настройками Mergekit; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Она принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Языки, на которых модель специально обучена, в карточке не перечислены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и поведение зависят от свойств исходных моделей и параметров их слияния; README не приводит отдельных результатов оценки или гарантий для конкретных сценариев.

StrangeMerges_1-7B-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из FelixChao/WestSeverus-7B и mlabonne/Daredevil-7B методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации продолжений и диалоговых ответов на текстовые запросы. В README приведена конфигурация слияния слоёв внимания и MLP; веса сохранены в формате Safetensors. Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют.

StrangeMerges_20-7B-slerp — слитая модель генерации текста, созданная Gille с помощью LazyMergekit из flemmingmiguel/MBX-7B-v3 и Gille/StrangeMerges_11-7B-slerp. При слиянии использован метод slerp; модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и может использовать контекст длиной до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

StripedHyena-Nous-7B — чат-модель для генерации текста, разработанная Together Research совместно с Nous Research. Она предназначена для диалога и ответов на инструкции в формате «Instruction/Response», а также для работы с длинными запросами. Модель содержит 8,7 млрд параметров и использует гибридную архитектуру StripedHyena: сгруппированное многоголовое внимание и управляемые свёртки в блоках Hyena. Она обучалась на последовательностях длиной до 32 тысяч токенов. Авторы заявляют о низкой задержке и высокой пропускной способности относительно Transformer-моделей сопоставимого размера. Модель работает с текстом и ориентирована на английский язык. Для запуска вне демонстрационной площадки требуются пользовательские ядра; при работе с длинными запросами или обучении компоненты poles и residues следует хранить в точности float32. Лицензия — Apache-2.0.

SuperMente-7B-v3 — объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. В конфигурации использован метод слияния slerp для Kukedlc/SuperMente-7B-v2 и Kukedlc/SuperMente-7B; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. В README не описаны специальные области применения или поддерживаемые естественные языки, поэтому модель можно рассматривать как модель общего назначения. README и метаданные не содержат сведений о лицензии или конкретных ограничениях качества и безопасного использования.

T3qM7-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO и liminerity/M7-7b. Для слияния использован метод SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; веса сохранены в формате safetensors и типе bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не приводит оценок качества или сведений о языковом покрытии, поэтому результаты для конкретных языков и специализированных задач по этим данным подтвердить нельзя.

nlpguy/T3QM7X — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из nlpguy/T3QM7 и nlpguy/MergeX. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных сильных сторонах и ограничениях качества в карточке не приведены; как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или вымышленные ответы.

Tengentoppa-gemma-2-9b-base — дообученная текстовая модель семейства Gemma 2, основанная на Google Gemma 2 9B. Это декодерная архитектура dense с 9 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; для общения модель использует добавленные специальные токены системных сообщений, пользовательских запросов, подсказок, рассуждений и ответов ассистента. Она подходит для ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а также может развёртываться на локальном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. Контекст модели составляет 8192 токена. README характеризует Gemma как англоязычную модель, а метаданные карточки отмечают японский язык. Весы доступны в формате safetensors; лицензия — Gemma.

Tess-XS-v1-3-yarn-128K-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и migtissera/Tess-XS-v1-3-yarn-128K. В README указано слияние методом SLERP; модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан контекст длиной 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Документация не приводит конкретных ограничений или результатов оценки качества.

aijadugar/wisprflow-clone-llm — языковая модель для генерации текста, размещённая на Hugging Face и предназначенная для использования через библиотеку Transformers. По метаданным модель относится к семейству Qwen2 и имеет около 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель может применяться для диалоговой генерации ответов, продолжения текста, создания черновиков и других сценариев, основанных на text-generation. В метаданных также указан conversational-тег, поэтому модель ориентирована на работу с многошаговыми текстовыми взаимодействиями. README не содержит сведений о разработчике, лицензии, языках, обучающих данных и результатах оценки.

WizardLaker 7B — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная автором Noodlz объединением WizardLM 2 7B с собственной моделью DolphinLake-7B с помощью mergekit и метода DARE TIES. Модель предназначена для генерации текста; автор отмечает, что она показывает хорошие результаты, и планировал подать её на оценку в таблицах лидеров open LLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории находятся веса safetensors, для работы указана библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специальных ограничениях или гарантированных результатах оценки.

euser/wKAN-7b — языковая модель для генерации текста, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели в README указана mistralai/Mistral-7B-v0.1; метаданные также связывают объединение с LakoMoor/Silicon-Alice-7B, NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO и seyf1elislam/WestKunai-Hermes-7b. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. В README показан сценарий генерации ответа на текстовый запрос через Transformers и chat template; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_Experiment26Inex12 — слитая автором репозитория модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Модель поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В README указано, что она объединяет automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Inex12-7B. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Strangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста, созданная путём слияния моделей automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Strangemerges_32-7B. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Доступные сведения не описывают специализацию модели или её конкретные ограничения.

MaziyarPanahi/YamshadowStrangemerges_32_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая методом слияния модель семейства Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она создана для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языковая специализация и отдельные прикладные области в карточке не описаны. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях применения или известных слабых сторонах; качество и поведение могут зависеть от запроса и сценария использования.

YamshadowStrangemerges_32_YamshadowT3q — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamshadowT3q-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и ответов на математические запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

MaziyarPanahi/zephyr-7b-alpha-sharded-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и anakin87/zephyr-7b-alpha-sharded методом SLERP. Это плотная авторегрессионная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; веса представлены в формате safetensors, а конфигурация слияния использует bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Её можно использовать в чат-ботах, для ответов на вопросы и создания черновиков текста. Заявленная длина контекста составляет до 32 768 токенов. Данные о конкретно поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает способ объединения чекпойнтов, но не приводит сравнительных оценок качества; поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять на собственных примерах.

AlphaAI-1.5B-Thought — языковая модель Alpha AI, дообученная на базе Qwen2.5-1.5B для пошаговых рассуждений и решения структурированных задач. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст, а карточка указывает английский язык. Модель предназначена для локального запуска и диалоговых сценариев, где полезны многошаговые выводы: разбор математических и научных задач, программирование, генерация рабочих процессов и структурированные ответы виртуальных помощников. Веса представлены в формате PyTorch/Safetensors; README также описывает вариант с 16-битной точностью и перечисляет доступные квантизованные варианты. Лицензия — Apache-2.0. Модель может наследовать предвзятости обучающих данных, а ответы для критически важных задач следует проверять; качество в конкретных предметных областях карточка не подтверждает.

AeolusBlend-7B-slerp — языковая чат-модель, созданная слиянием OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP с помощью LazyMergekit. Она предназначена для генерации текста, ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций в диалоге. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. В карточке также приведён пример инференса с 4-битной квантизацией, но это не формат весов данного репозитория. Модель объединяет возможности двух исходных чекпойнтов, однако README не приводит сравнительных оценок качества или подробных результатов тестирования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Lionelglo/aion-agnostic-engineer-v2 — языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face и предназначенная для использования через библиотеку Transformers. README модели автоматически сгенерирован и не содержит сведений о разработчике, обучении или точной специализации; в метаданных модель помечена как conversational и относится к семейству Qwen2. Модель имеет 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Её можно применять для диалогов, генерации ответов, написания и преобразования текстов, а также интеграции в приложения на базе Transformers. Метаданные указывают задачу text-generation и форматы transformers и safetensors. README не содержит результатов оценки, описания обучающих данных, сведений о языках, лицензии или рекомендаций по безопасному применению. Поэтому качество на конкретных языках и доменах, устойчивость ответов и пригодность для критически важных сценариев по имеющимся данным подтвердить нельзя.

Это квантованная в формате GGUF BF16 версия ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16, подготовленная DevQuasar. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме и может использоваться в чат-приложениях и локальных средах, поддерживающих GGUF. Размер модели, поддерживаемые языки и длина контекста в предоставленных сведениях не указаны. Лицензия также не приведена, поэтому условия использования следует проверять в репозитории базовой модели и самой модели.

PauloIAVPS/ats-qwen2.5-3b — дообученная плотная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная PauloIAVPS на основе unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Модель содержит 3,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Bonsai-27B-antidoom-1bit-DSpark — текстовая генеративная модель, разработанная на базе Bonsai-27B от prism-ml с применением метода antidoom от Liquid4All и ускорения DSpark от PrismML. Модель предназначена для генерации текста, включая программный код, а также поддерживает работу с изображениями через поставляемый vision projector. Указанный язык — английский. Это гибридная attention-модель Qwen3.5 с 27 млрд параметров, квантованная в 1-битный формат GGUF Q1_0 с показателем 1,125 бит на вес при группировке g128. В комплект входят основная модель размером около 4,5 ГБ, DSpark-драфтер в формате Q4_1 и vision projector в формате Q8_0. Для запуска требуется форк llama.cpp от PrismML с CUDA и поддержкой специальных Q1_0-ядер гибридного внимания; протестированная конфигурация использует одну RTX 5090 с 32 ГБ памяти. Контекст в приведённой конфигурации составляет 16 384 токена. Antidoom — это FTPO-настройка, направленная на снижение зацикливания и повторов: модель обучалась предпочитать связное продолжение вместо продолжения повторяющегося цикла. При этом агрессивное 1-битное квантование частично ослабляет эффект LoRA, поэтому он сильнее проявляется при более высокой точности. DSpark ускоряет генерацию на задачах с высокой долей принятых черновых токенов, однако на обычной прозе с низкой долей принятия может работать медленнее нативного режима. Лицензия модели — Apache-2.0.

Calme-12B-Instruct-v0.1 — языковая модель MaziyarPanahi для генерации текста в формате инструкций. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 12,3 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель объединена и дообучена на качественных наборах данных на основе Calme-7B-Instruct-v0.9. Карточка описывает стиль Calme как ясный, спокойный и связный. Модель предназначена для ответов на инструкции и других задач генерации текста. Её можно запускать через Transformers с задачей text-generation. В репозитории указаны веса safetensors; автор также публикует отдельную GGUF-версию с квантизацией от 2 до 8 бит для запуска на персональных компьютерах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведения о языках обучения, конкретных оценках качества или ограничениях безопасности.

CaPlatTessDolXaBoros-Yi-34B-200K-DARE-Ties-HighDensity — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная brucethemoose. Она создана с помощью экспериментального варианта DARE TIES из нескольких дообученных моделей семейства Yi и других 34B-моделей; в карточке указано 33,9 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на длинные запросы и работу с большими фрагментами текста. В README описан шаблон Orca-Vicuna и отмечена возможная поддержка форматов ChatML и Llama-chat. Автор сообщает о проверках perplexity и длинных контекстов, однако предупреждает, что улучшение метрик не гарантирует лучшего качества ответов. Рекомендуется настраивать параметры генерации с учётом поведения Yi; иногда модель выводит стоп-токен как текст. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

CatMacaroni-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, полученная слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и cookinai/CatMacaroni-Slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Слияние использует отдельные веса для слоёв self-attention и MLP. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache 2.0. Данные карточки не описывают её языковое покрытие или конкретные ограничения качества.

vicgalle/Configurable-Mistral-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем vicgalle на Hugging Face и дообученная на наборе configurable-system-prompt-multitask. Она предназначена для генерации текста в формате чата с настраиваемыми системными инструкциями и выполнения связанных с ними задач. Модель содержит около 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не уточнены поддерживаемые языки и результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF — это квантизированная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, разработанной командой DeepSeek-AI. Формат GGUF подготовлен bartowski на основе llama.cpp, релиз b4514; модель распространяется в рамках сообщества LM Studio, но LM Studio не является её разработчиком или владельцем. Модель предназначена для генерации текста и прежде всего ориентирована на задачи рассуждения и пошагового анализа. Она дистиллирована из reasoning-модели DeepSeek R1 и настроена на работу с chain-of-thought. Указана поддержка контекстного окна до 128k токенов. Другие характеристики, включая точный размер в параметрах исходной GGUF-сборки, поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, в README не приведены; по указанным данным модель относится к текстовым, а не мультимодальным системам. К сильным сторонам относятся компактный размер базовой модели, ориентация на рассуждения и большой заявленный контекст. Ограничения включают возможные неточные, вредоносные или неподходящие ответы, а также отсутствие гарантий качества, безопасности и стабильности использования. Лицензия в README не указана, поэтому условия коммерческого и иного использования необходимо уточнять в материалах исходной модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B и конкретной GGUF-сборки.

Experiment26Yam_Experiment24Alloyingotneoy — объединённая модель Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment24Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения текста на основе запроса. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Yam_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая модель на базе двух моделей Mistral, разработанная авторами исходных моделей automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где требуется продолжение текста или ответы в текстовом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.