II.1Анализ требований и архитектура ПО

ShadowExperiment24-7B — автоматически собранная Maxime Labonne объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и использования в сценариях с языковой моделью; конфигурация объединяет shadow-clown-7B-slerp и yam-peleg/Experiment24-7B методом dare_ties. Модель принимает текст и генерирует текст. Для неё указан контекст до 32 768 токенов и формат весов Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных областях применения или поддерживаемых естественных языках.

Ttimms/Spark-X2.5-4B-NVFP4 — это квантизированная 4-битная версия языковой модели XHToken/Spark-X2.5-4B, подготовленная Ttimms. Модель предназначена для генерации текста и кода, агентских сценариев и задач с длинным контекстом; заявленная поддержка языков — английский и китайский. Она совместима с Transformers и рассчитана на запуск через vLLM с внешним плагином Spark2_5, преимущественно на GPU NVIDIA Blackwell. Модель содержит около 4,1 млрд параметров и использует архитектуру Spark2_5ForCausalLM с гибридным вниманием, сочетающим скользящее и полное внимание, а также поэлементным выходным затвором внимания. Контекстное окно достигает 1 млн токенов. Применена квантизация весов NVFP4 W4A16 методом GPTQ с активациями bf16; отдельные компоненты сохранены в bf16. Размер модели на диске составляет около 2,7 ГиБ против 7,7 ГиБ у базовой bf16-версии, что снижает требования к памяти, но на SM120 выигрыш относится главным образом к занимаемому объёму, а не к скорости вычислений. По представленным оценкам, относительно базовой bf16-модели качество снизилось примерно на 4,3 процентного пункта в HumanEval-instruct и на 2,0 пункта в MBPP. GPTQ заметно сохраняет качество лучше, чем округление RTN, однако для максимального сохранения исходных характеристик рекомендуется FP8-версия базовой модели. Для запуска требуются vLLM, внешний плагин Spark2_5 и параметр trust_remote_code; заявлена поддержка tool calling. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Starling-LM-11B-alpha-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Delcos/Starling-LM-11B-alpha методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на инструкции. Её можно применять для чат-ботов и интерактивных текстовых помощников. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают на поддержку чата, но языки в предоставленных данных не перечислены.

SynthIA-7B-v1.3 — языковая модель Mistral, разработанная Migtissera и дообученная на наборах данных в стиле Orca. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для следования инструкциям и продолжительных диалогов. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации ответов, ведения диалогов и выполнения текстовых инструкций. В README приведены результаты оценки на задачах ARC и HellaSwag. Модель обозначена разработчиком как uncensored и может выдавать предвзятые, оскорбительные или неподходящие ответы, а также неточную информацию; важные сведения следует перепроверять. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Experiment28Yam — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и хранится в формате safetensors. Возможные сценарии применения — генерация продолжений и ответов на текстовые запросы. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Inex12Neural — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; она принимает текст и выдаёт текст. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Данных о целевых языках и специализированных областях применения в карточке нет, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Качество и характерные сильные стороны слияния в README не описаны.

T3qm7xNeuralsirkrishna_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая модель генерации текста, созданная на основе automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Карточка не описывает специализированные области применения или поддерживаемые естественные языки. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xStrangemerges_32-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель для генерации текста. В конфигурации использован метод DARE-TIES: объединены nlpguy/T3QM7X и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp с указанными в карточке параметрами слияния. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache-2.0.

T5Gemma — семейство текстовых моделей кодировщик–декодер, разработанное Google; этот вариант настроен для следования инструкциям и использует PrefixLM. Модель основана на T5Gemma с 9 млрд параметров в кодировщике и 9 млрд в декодере, адаптированной из авторегрессионной Gemma в архитектуру кодировщик–декодер. Модель принимает и генерирует текст на английском языке. Она предназначена для генерации текста по инструкциям, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений; карточка также описывает применение семейства для творческого письма, черновиков писем и задач NLP. Весовые файлы опубликованы в формате safetensors. Как и другие генеративные модели, она может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и испытывать трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; при использовании следует учитывать правила допустимого применения моделей Gemma.

SyedAbdul/test-7B-slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. По README, автор объединил OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo методом SLERP с помощью mergekit; в конфигурации указана базовая модель OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Модель предназначена для генерации текста. Метаданные указывают контекстное окно до 32 768 токенов и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные не уточняют языковой охват модели и её ограничения, поэтому их нельзя конкретизировать.

TheBeagle-v2beta-32B-MGS — экспериментальная инструктивная языковая модель команды Beagle, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct. Это плотная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В качестве обучающих данных использован набор Magpie-Align/Magpie-Pro-300K-Filtered, обучение проведено за одну эпоху. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; метаданные указывают английский язык. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и следования инструкциям; результаты приведённых в карточке оценок относятся к набору тестов без chat template. Разработчик сообщает о значении loss 0,5378 и приводит оценки IFEval и BBH, но этих данных недостаточно для вывода о качестве в конкретных приложениях. Выпуск обозначен как beta и экспериментальный. Лицензия основана на условиях Qwen с дополнительным требованием включать «Beagle» или «MGS» в название производных моделей; перед использованием следует свериться с полным текстом лицензии.

yunjae-won/Tulu-3.1-3B-SFT — языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия, опубликованная пользователем yunjae-won на Hugging Face. Модель доступна через библиотеку Transformers и содержит около 3,2 млрд параметров; в метаданных она обозначена тегами llama и conversational. Модель предназначена для генерации продолжений текста, ответов в диалоге и других сценариев, где требуется авторегрессионное создание текста. Она поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. README автоматически сгенерирован и не содержит сведений о разработчиках, обучающих данных, результатах оценки, языках или лицензии. Поэтому качество в конкретных задачах, фактический набор поддерживаемых языков и условия использования по доступным данным определить нельзя.

OliviaRossi/UltiMerge-Q5_K_M-GGUF — это квантованная версия модели OliviaRossi/UltiMerge в формате GGUF, подготовленная разработчиком OliviaRossi с использованием llama.cpp и сервиса GGUF-my-repo от ggml.ai. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в задачах программирования, рассуждений, создания агентных сценариев и локального запуска через llama.cpp или совместимые инструменты, включая vLLM. В карточке указаны поддерживаемые языки English и Chinese, а также код. Модель относится к text-generation и отмечена как MoE; также заявлены связи с семействами и методами Qwen3.5, Qwen3.6, model merge, DARE, STAR и DeltaNet. Используется квантование Q5_K_M, однако точный размер модели, архитектурные параметры и исходные характеристики UltiMerge в README не приведены. Для запуска приведён контекст 2048 токенов. К сильным сторонам относятся компактный GGUF-формат, возможность локального инференса и поддержка сценариев, ориентированных на код и рассуждения. Ограничения — отсутствие подробных результатов оценки, точных сведений о размере, производительности, мультимодальности и дополнительных языках. Лицензия указана как Apache-2.0; подробные условия и характеристики следует уточнять в карточке исходной модели OliviaRossi/UltiMerge.

Cybertron 7B v2 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, разработанная juanako.ai и представленная автором Xavier M. Модель насчитывает 7,1 млрд параметров и создана на основе Mistral с применением SFT, DPO и метода UNA (Uniform Neural Alignment); в карточке указаны обучающие наборы fblgit/tree-of-knowledge, Open-Orca/SlimOrca-Dedup и ultrafeedback_binarized_cleaned. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она подходит для ответов на вопросы, рассуждений, задач на логику и математику, а также для создания прозы, стихов и шуток. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; автор рекомендует форматы ChatML или Alpaca System. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает о высоких результатах на Open LLM Leaderboard, однако приведённые там оценки относятся к снимку конца 2023 года и не являются гарантией качества на других задачах. Модель генерирует текст и может ошибаться или выдавать недостоверные ответы; сведения о поддержке языков явно не перечислены.

WomboCombo-R1-14B-Preview — экспериментальная объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная RDson. Она создана методом sce с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct и объединяет веса DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Virtuoso-Small, DRT-o1-14B и Fusion4-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалога и генерации ответов, включая задачи, в которых полезны возможности объединённых инструкционных и reasoning-моделей. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов, но сами по себе не подтверждают качество или совместимость такого режима. Это предварительная версия с небольшим числом загрузок; отдельные оценки качества и список поддерживаемых языков в предоставленных данных отсутствуют. Лицензия в доступных данных не указана.

YamshadowInex12_AlloyingotneoyPercival_01 — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/AlloyingotneoyPercival_01-7B и предназначена для генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; файлы весов представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и результатах оценки качества в карточке отсутствуют.

YamshadowInex12_YamT3qm7xp — слитая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamT3qm7xp-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Данные карточки не описывают специальные предметные области или конкретные языки, поэтому её можно характеризовать только как текстовую модель общего назначения. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Neuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна авторегрессионная языковая модель. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Репозиторий создан MaziyarPanahi; лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не уточняют языки или специализированные области применения модели.

YamshadowStrangemerges_32_ShadowExperiment24 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/ShadowExperiment24-7B. Модель с архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений, ответов и другого текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях и поддерживаемых языках в предоставленных источниках нет.

zephyr-7b-beta-Mistral-7B-Instruct-v0.2 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в ответ на запросы и инструкции; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста по инструкции. В репозитории указаны веса safetensors в формате bfloat16; README также упоминает отдельные GPTQ- и GGUF-сборки для инференса на GPU и CPU/GPU. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Качество и поведение могут отличаться от исходных моделей из-за слияния; README не приводит сравнительных оценок или отдельных гарантий качества.

AiMavenAi/AiMaven-Prometheus — слитая языковая модель, опубликованная AiMavenAi и созданная с помощью LazyMergekit на основе jefferylovely/SuperThetaMaven и flemmingmiguel/MBX-7B-v3. В README описано слияние методом SLERP; метаданные указывают архитектуру Mistral, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы на естественном языке. Карточка приводит результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0; конкретные языки применения и дополнительные специализации не описаны.

AlloyingotneoyYam-7B — объединённая методом SLERP модель языковых моделей, созданная с помощью mergekit. В объединение вошли nlpguy/AlloyIngotNeoY и mayacinka/yam-jom-7B; в конфигурации для объединения указан тип данных bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Карточка не приводит специальных сценариев применения или сведений о поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EpistemeAI/Alpaca-Llama3.1-8B.gguf — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 3.1, разработанная на основе Meta Llama 3.1 8B и дообученная в формате Alpaca с применением ORPO. Это плотный трансформер LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; репозиторий содержит GGUF F16, PyTorch и Safetensors версии. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель предназначена для диалогового помощника и генерации текста: она может отвечать на вопросы, следовать инструкциям и помогать с черновиками и синтетическими данными. В README перечислена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; отдельная настройка на русский не заявлена. Качество и безопасность ответов могут быть неоднородными, особенно на неподдерживаемых языках, а знания модели ограничены данными обучения. Для использования действует лицензия Llama 3.1 Community License с условиями и ограничениями Acceptable Use Policy.

ANIMA-Nectar-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель на архитектуре Mistral, созданная MaziyarPanahi слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Biomimicry-AI/ANIMA-Nectar-v2 методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; доступная карточка не описывает более узкую специализацию ANIMA-Nectar-v2. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка содержит сведения о слиянии и конфигурации, но не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения.

Aura Revived Base — языковая модель для генерации текста, созданная автором jeiku слиянием моделей Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS и failspy/Llama-3-8B-Instruct-MopeyMule. Для объединения использован метод SLERP через mergekit; архитектура — плотная LlamaForCausalLM семейства Llama 3, размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. Метаданные базовой модели указывают на ориентированность семейства на английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о лицензии и специальные ограничения применения в предоставленных материалах отсутствуют.

Beast-Soul-new — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus и flemmingmiguel/MBX-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста по запросу. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны целевые предметные области и поддерживаемые естественные языки.

Beeper-King-22B — объединённая и слегка скорректированная версия MS-Meadowlark-22B от ToastyPigeon. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 22 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors; метаданные указывают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста в формате инструкций и чата, включая следование подсказкам и описаниям персонажей. В карточке заявлена совместимость с форматами инструкций Mistral V2 и V3, а также с Alpaca. Автор описывает характер ответов как более «вольный», сохраняя при этом хорошее следование запросам. Модель собрана с использованием нескольких моделей Mistral и QLoRA-производных, включая Beepo-22B; автор указывает, что заменил базовую модель для применения QLoRA. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BLOSSOM-v3.1-baichuan2-7b — диалоговая языковая модель, разработанная на основе Baichuan2-7B-Base и дообученная командой BLOSSOM на смеси наборов инструкций Orca, Wizard, Chat и Math. Модель имеет плотную архитектуру Baichuan с 7 млрд параметров и контекстное окно 4096 токенов; она принимает текст и генерирует текст в формате продолжения диалога. Модель предназначена для ответов на вопросы, выполнения инструкций, многоходового диалога и математических рассуждений на китайском и английском языках. Обучение проходило в два этапа: сначала на одношаговых инструкциях Wizard и Orca, затем на математических примерах и многотуровых диалогах Blossom Chat. Лицензия — Apache-2.0.

KnutJaegersberg/CausalLM-Platypus-14B — языковая модель семейства Llama, дообученная в течение трёх эпох на наборе Open-Platypus с применением NEFTune. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и ответов на вопросы; пример карточки использует формат с разделами Instruction и Response. Модель содержит 13,4 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на задачах рассуждения и понимания текста, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Для использования применяются лицензии Llama 2 и Qwen, указанные в приложенных файлах; условия следует проверять для конкретного сценария распространения и использования.