II.1Анализ требований и архитектура ПО

YamshadowInex12_Strangemerges_32Shadow — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Shadow-7B. Она предназначена для генерации текста и использует плотную архитектуру MistralForCausalLM. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает о специальных предметных областях или других отличительных возможностях.

YamshadowStrangemerges_32_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не описывают специальные предметные навыки или результаты оценки качества; пригодность для конкретного сценария стоит проверять на собственных примерах.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment26Experiment30 — объединённая методом слияния модель Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment26Experiment30-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель представлена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения и языках в карточке нет.

YamT3qm7xp_OgnoPastiche — объединённая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/OgnoPastiche-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для продолжения текста и диалоговых сценариев на базе генерации. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных рекомендаций по применению.

0x01-8x7B-hf — слитая языковая модель семейства Mixtral, опубликованная rAIfle. Автор описывает её как многоэтапное слияние нескольких моделей с разными весами и методами; модель предназначена для генерации текста. В метаданных указаны архитектура MixtralForCausalLM с механизмом Mixture of Experts, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Автор сообщает, что модель показала приемлемые результаты при использовании рекомендованных настроек, однако конкретные сценарии и языки не описаны. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; также перечислены отдельные квантованные версии GGUF и exl2. Лицензия в предоставленных данных не указана.

aquif-3.5-8B-Think-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели aquif-3.5-8B-Think, разработанной aquif-ai и подготовленной пользователем bartowski в формате GGUF. Модель предназначена для локального запуска и генерации текста через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты. Из доступных данных известно, что исходная модель имеет размер 8B параметров и поддерживает текстовую генерацию. Архитектура, языки, размер контекста, обучающие данные и специализированные сценарии применения не указаны. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантизации Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и Q2, включая imatrix-квантизации. Старшие варианты обеспечивают более высокое качество, а младшие требуют меньше оперативной памяти, но сильнее теряют в качестве. Сильная сторона модели — широкий выбор файлов для подбора баланса между качеством, размером и требованиями к оборудованию; для большинства сценариев рекомендуется Q4_K_M, а варианты Q5 и Q6 позиционируются как высококачественные. Ограничения включают отсутствие в README сведений о формате промптов, языковой поддержке, контекстном окне и результатах оценки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BigWeave v33 105b — экспериментальная текстовая модель семейства Llama, созданная автором llmixer с помощью слияния и изменения слоёв meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct. В процессе self-merge дублировались средние слои и масштабировались матрицы; для общения используется формат запросов llamav3. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Веса содержат 103,7 млрд параметров, контекст — 8192 токена, формат файлов — safetensors. README описывает эксперименты по подбору настроек слияния, а номер версии не служит показателем качества. Модель распространяется по лицензии Llama 3; применимость и условия использования следует сверять с её условиями.

MatthieuJ/BillyTheKid1803 — текстовая генеративная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Согласно карточке, это слияние моделей yam-peleg/Experiment26-7B и EmbeddedLLM/Mistral-7B-Merge-14-v0.1, выполненное с помощью mergekit. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не описывает конкретные сценарии применения или языковую специализацию, поэтому её следует считать моделью общего назначения.

bophades-v2-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория путём слияния предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой использована yam-peleg/Experiment26-7B; в слияние также вошли paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B, yam-peleg/Experiment21-7B, paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B, Gille/StrangeMerges_16-7B-slerp, vanillaOVO/correction_1 и Kukedlc/NeuralMaths-Experiment-7b. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и сценариев на базе языковой модели. Карточка не приводит оценок качества или конкретных специализированных задач, поэтому пригодность для них следует проверять отдельно. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.

Bruphin Beta — объединённая языковая модель, созданная nbeerbower с помощью SLERP-смешивания cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser и rwitz/go-bruins-v2. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Контекст составляет до 32 768 токенов; модель распространяется в формате Safetensors. Модель можно применять для генерации продолжений текста и ответов на запросы на естественном языке. В карточке не приведены сведения о языках, целевых сценариях или результатах оценки качества, поэтому их нельзя уточнить. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/calme-2.2-qwen2-7b — дообученная чат-модель на базе Qwen2-7B, созданная Maziyar Panahi для улучшения результатов базовой модели в бенчмарках. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает шаблон диалога ChatML и работает через библиотеку Transformers. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указаны английский язык и обучение на наборах HelpSteer2, OpenHermes-2.5, Orca Math Word Problems и SlimOrca. Модель подходит для диалоговых ответов и генерации текста общего назначения. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средние 23,23 балла, IFEval и BBH; подробности остальных метрик вынесены в ссылку. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Оценка по бенчмаркам сама по себе не гарантирует качества для конкретного сценария.

nicolasembleton/context-1-GGUF — это набор GGUF-квантизированных версий модели Context-1, первоначально разработанной Chroma. Сборки предназначены для запуска через llama.cpp, LM Studio, llama-cpp-python и другие совместимые движки, включая локальный инференс и приложения, поддерживающие формат GGUF. Context-1 — каузальная языковая модель для генерации текста с архитектурой GptOssForCausalLM и Mixture-of-Experts. Она содержит около 20,9 млрд параметров, из которых при обработке каждого токена активны примерно 3 млрд: выбираются 4 из 32 экспертов. Размер скрытого представления составляет 2880. В карточке указана поддержка английского языка и текстовый сценарий применения; сведения о длине контекста и мультимодальности отсутствуют. Ключевое преимущество модели — сочетание большого общего числа параметров с меньшим числом активных параметров на токен, что может повысить эффективность инференса. Квантизация выполнена из весов F16 с использованием calibration imatrix; доступны варианты K-quant и I-quant. При этом квантизация может снижать точность по сравнению с исходной моделью, а требования к памяти и производительности зависят от выбранного варианта. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

deacon-13b — языковая модель Knut Jaegersberg на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров, дообученная на отфильтрованных ИИ подмножествах GPT-4-варианта датасета Dolphin и EvolInstruct V2. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговом формате; пример карточки демонстрирует ответ на вопрос о дообучении больших языковых моделей. Модель принимает текстовые инструкции и генерирует текст. Указанное в README отсутствие явного выравнивания по позитивным, негативным или бюрократически заданным системам ценностей означает, что ответы могут быть непредсказуемыми или не соответствовать ожиданиям пользователя. Окно контекста составляет 8192 токена. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Dolphin-2.8-slerp — языковая модель семейства Mistral, собранная из предварительно обученных моделей yam-peleg/Experiment26-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.8-experiment26-7b с помощью слияния SLERP через mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового применения через формат ChatML. В репозитории опубликованы веса safetensors; лицензия — Apache 2.0. В карточке указана поддержка английского языка. Подробные оценки качества и специфические ограничения в предоставленных материалах не описаны.

AnassMzn/ECE-AFA — слитая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель предназначена для генерации текста по запросу и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors. README описывает способ слияния весов, но не приводит отдельной оценки качества, целевых сценариев или перечня поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Eclectic-Maid-10.7B-v3 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная ND911 с помощью mergekit. В README указаны модели-источники Maid-Reborn-v2-Remerge, ND911/Eclectic-Maid-10B-v2-1 и crestf411/daybreak-kunoichi-2dpo-7b; использован метод passthrough merge. Модель рассчитана на генерацию текста и имеет 10,6 млрд параметров и контекстное окно до 32 768 токенов. Модель доступна в формате safetensors для Transformers. В метаданных указана лицензия и поддерживаемые языки, однако они не приведены; README также не описывает специальные предметные области или конкретные ограничения качества. Тег not-for-all-audiences указывает, что модель может быть неподходящей для любой аудитории.

Eros-BETA — чат-модель с открытыми весами, разработанная tavtav и дообученная на базе Alignment-Lab-AI/Alignment-Lab-AIlonger. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Заявленное контекстное окно составляет 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Карточка приводит значение loss 1,1394 на оценочном наборе, но не описывает набор данных, методику оценки или целевые сценарии, поэтому качество в конкретных задачах по этим сведениям оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Experiment26Percival_01-7B — автоматически объединённая Maxime Labonne языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В слиянии использованы mistralai/Mistral-7B-v0.1, yam-peleg/Experiment26-7B и AurelPx/Percival_01-7b-slerp; применён метод model_stock, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в экспериментах с текстовыми запросами и оценкой ответов языковой модели. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указана лицензия Apache-2.0; сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных предметных областях не приведены.

Experiment26Strangemerges_30-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель для генерации текста. Она построена на архитектуре Mistral и объединяет модели yam-peleg/Experiment26-7B и Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp методом dare_ties; в конфигурации указаны плотность 0,53, вес 0,6, маска int8 и формат bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и может использовать контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста на основе пользовательского запроса. Указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или перечня поддерживаемых естественных языков.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_Experiment28Strangemerges_32 — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Её можно применять для генерации продолжений и ответов, а также для работы с длинными текстовыми запросами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или сравнительные результаты модели; качество генерации зависит от запроса и используемой конфигурации.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment27Experiment28 — объединённая методом merge модель генерации текста на архитектуре Mistral. В README указаны две исходные модели: automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. По доступным сведениям нельзя уточнить её специализацию или преимущества по сравнению с исходными моделями. Она распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment29Multi_verse_model — слитая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет модели automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment29Multi_verse_model-7B и предназначена для генерации текста. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — до 32 768 токенов; веса представлены в формате Safetensors. Карточка не описывает специализированную область применения или конкретные языки, поэтому модель можно рассматривать как экспериментальную LLM общего назначения. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28M7_Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Neuralsirkrishnaexperiment26Experiment24-7B. Репозиторий опубликовал MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она подходит для продолжения текста и других сценариев авторегрессионной генерации. Веса доступны в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает языковую специализацию, конкретные навыки или результаты оценки качества.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Experiment26 — слитая языковая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, где требуется продолжение или создание текста по запросу. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специальных областях применения или поддерживаемых языках.

Experiment28T3q_Experiment28Inex12 — объединённая языковая модель, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment28Inex12-7B. Модель разработана и опубликована MaziyarPanahi. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; заявленный размер контекста — 32 768 токенов. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Модель можно использовать для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. README не описывает специальные возможности, языковую специализацию или результаты оценки качества. Лицензия — Apache 2.0.

FalconMind3B — языковая модель генерации текста, разработанная Faris Allafi и дообученная на основе tiiuae/Falcon3-3B-Instruct с помощью PEFT/LoRA на платформе Hugging Face AutoTrain. Модель предназначена для пошагового рассуждения и структурированных ответов на вопросы, решения задач и объяснения кода. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama с причинным языковым моделированием, содержит 2,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлен английский язык; базовая модель также ориентирована на французский, испанский и португальский. Распространяется по лицензии Apache 2.0. Дообучение использует синтетические данные, которые могут вносить смещения и снижать обобщающую способность. Надёжность следует проверять на целевых задачах; для решений с высокими ставками модель требует особой проверки.

NotASI выпустил дообученную чат-модель на архитектуре Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров. Она основана на unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit и обучена в течение двух эпох на датасете mlabonne/FineTome-100k с использованием rsLoRA и QLoRA. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; она использует тот же чат-шаблон, что и базовая модель, и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель подходит для создания чат-ботов и ответов на запросы на английском языке. В карточке приведены результаты оценивания на отдельных тестах, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретных задачах. Метаданные указывают лицензию llama3.2; README отдельно указывает Apache-2.0, поэтому условия лицензирования следует сверить перед использованием.

Fwizzer v3 Titan RU — русскоязычная чат-модель для генерации текста и рассуждений, созданная разработчиком Fwizzer на базе LiquidAI/LFM2.5-VL-3B. По карточке, модель использует гибридную архитектуру Liquid Neural Network с backbone LFM2 размером 2,69 млрд параметров и дообучена на приватном датасете fwizzer-v3-titan-agentic, включающем примеры цепочек рассуждений и игровые проекты. Заявленное контекстное окно — до 32 768 токенов. Модель предназначена для ответов на вопросы, пошагового решения задач и генерации кода, в том числе автономных HTML5/WebGL-игр, приложений, скриптов на GDScript и Python для Blender. Доступны веса Safetensors и квантизированные сборки GGUF для локального запуска через LM Studio и Ollama. Метаданные указывают русский и английский языки; мультимодальность базовой модели не подтверждена для этой дообученной версии. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории.

Gemma 3 1B IT — компактная instruction-tuned модель для генерации текста, разработанная Google. Данная версия распространяется сообществом LM Studio в формате GGUF: квантизацию выполнил bartowski на основе llama.cpp. Модель предназначена для локального запуска и поддерживает задачи генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения. Модель имеет размер 1 млрд параметров, контекст до 32 000 токенов и максимальную длину вывода 8192 токена. Для работы требуется llama.cpp runtime версии 1.19.0 или более новой, причём README отдельно указывает на необходимость актуальной beta-версии runtime. К сильным сторонам относятся компактный размер, возможность локального использования и большой контекст; конкретные языки и модальности в предоставленных данных не указаны. Ограничения включают зависимость от совместимого runtime и потенциальные ошибки, неточности или неподходящее содержимое, характерные для генерирующих моделей. Использование регулируется лицензией Gemma; для доступа на Hugging Face требуется ознакомиться с условиями лицензии Google.

unsloth/gemma-3n-E2B-it — дообученная Unsloth версия диалоговой модели Google Gemma 3n E2B-it. Это плотная мультимодальная архитектура Gemma3n, однако карточка этой версии сообщает о поддержке только текстового ввода. Модель предназначена для диалога и генерации текста; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения беседы. Заявленная длина контекста Gemma 3n — до 32 тыс. токенов. В метаданных указаны английский язык и библиотека Transformers. Модель распространяется по лицензии Gemma; перед использованием следует учитывать её условия. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве этой версии.