II.1Анализ требований и архитектура ПО

Lazarus-2407-100B — плотная языковая модель TheDrummer на архитектуре Mistral, созданная как обрезанная версия Mistral Large 2407 123B. Веса объединены методом passthrough из диапазонов слоёв исходной модели; репозиторий содержит формат Safetensors. Модель рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие, включая интерфейс вызова инструментов. Размер составляет 100,1 млрд параметров, длина контекста — 131 072 токена. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов с длинным контекстом. В карточке указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией и материалами исходной модели Mistral Large 2407; README не уточняет ограничения применения или качество. Русский язык отдельно не заявлен.

Sakalti/light-7b-beta — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная автором репозитория методом TIES с помощью mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоги; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Её можно использовать для диалоговых ассистентов, генерации и продолжения текста, а также структурированных ответов. В метаданных указаны интерфейс вызова инструментов и лицензия Apache-2.0. Данных о конкретной специализации, языках или результатах оценки качества в карточке нет.

Llama-3.1-Tulu-3-405B — большая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Она дообучена на основе allenai/Llama-3.1-Tulu-3-405B-DPO и предназначена для следования инструкциям и диалогов, а также для решения широкого круга задач, включая математические рассуждения и выполнение инструкций. В карточке отмечены оценки на MATH, GSM8K и IFEval. Модель содержит 403,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Основной язык — английский. Для запуска доступны веса PyTorch в формате safetensors через Transformers; лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement. В карточке указано, что безопасность дообучения ограничена: модель может выдавать проблемный контент, особенно при соответствующих запросах, и не снабжена встроенной фильтрацией ответов. Для развертывания следует учитывать высокие вычислительные требования, характерные для модели такого размера.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — англоязычная инструкционная модель Allen Institute for AI, дообученная методом DPO на базе allenai/Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый шаблон и контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и решения разнообразных задач, включая математические задачи и оценку следования инструкциям. В карточке приведены результаты на нескольких бенчмарках, однако они не гарантируют качество для конкретного сценария. Модель имеет ограниченную настройку безопасности и может выдавать проблемный контент, особенно по соответствующему запросу. Для использования доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors через Transformers. Лицензия — Llama 3.1 Community License Agreement; перед применением следует учитывать её условия.

LLamaPhi3 — языковая модель семейства Llama, созданная bunnycore путём объединения частей двух моделей с помощью Mergekit: Dolphin-2.9.1-Phi-3-Kensho-4.5B-abliterated-v3 и HyperLlama-3.1-8B. В конфигурации указаны метод passthrough и формат весов bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а заявленный контекст составляет 131072 токена. Модель насчитывает 6,2 млрд параметров. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает языковую специализацию или подробные ограничения качества, поэтому их нельзя надёжно уточнить.

LRM-3.2 — модель рассуждений, разработанная Orion Research и дообученная на базе Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов, решения задач и многошаговой работы, включая агентные сценарии. Модель сокращает рассуждения во внутреннем ходе мыслей: их длина адаптируется к сложности задачи, а ответы пользователю сохраняют обычную полноту и естественность. Заявленная цель — снизить задержку и расход токенов без ухудшения качества итоговых ответов. Архитектура — плотная Qwen3.5, базовая модель содержит 27 млрд параметров. Дообучение выполнено на наборах ProCreations/grug-think и ProCreations/grug-think-v3-10k с акцентом на траектории рассуждений; README указывает, что токенизатор и длина контекста базовой модели не менялись, но числовое значение контекста не приводит. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Описание и примеры сосредоточены на английском языке; поддержка других языков отдельно не заявлена.

M7Yamshadowexperiment28_M7Alloyingotneoy — объединённая модель Mistral от MaziyarPanahi, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Matter 7B 0.1 — языковая модель семейства Mistral, разработанная 0-hero и дообученная полным fine-tuning на наборе Matter. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат ChatML. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия с ассистентом. В карточке также заявлена поддержка вызова функций, поэтому её можно использовать в сценариях, где ассистент передаёт запросы инструментам. Обучающий набор Matter собран из более чем 35 датасетов и охватывает свыше 6 млрд токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных сведений о проверке вызова функций; применимость к конкретным задачам стоит оценивать отдельно.

MeliodasPercival_01_Experiment28Meliodas — объединённая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — Mistral с плотной моделью на 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_YamExperiment26 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель mergekit-model_stock-injkqri — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве базовой использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M; в слияние также вошли Virtuoso-Small, Qwen2.5-Coder-14B, miscii-14b-1225 и tempesthenno-ppo-ckpt40. Это плотная архитектура Qwen2 с 14 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в чат-сценариях; состав исходных моделей также ориентирует её на задачи программирования и следования инструкциям. Метаданные указывают контекст до 1,01 млн токенов и интерфейс для вызова инструментов. Карточка не сообщает результатов оценки качества или подробностей о фактическом поведении объединённой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-IMat-GGUF — это GGUF-сборка инструкционной языковой модели mlabonne/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated, подготовленная и квантованная пользователем legraphista с помощью llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования в локальных приложениях, поддерживающих формат GGUF и llama.cpp. Доступны варианты от BF16 и FP16 до квантований Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ4. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная сохранить качество при уменьшении размера модели. Размер базовой модели составляет 8B параметров, исходный тип данных — BF16. В README не указаны точный размер контекста, перечень поддерживаемых языков и мультимодальные возможности; по представленным данным это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей. Сильными сторонами сборки являются широкий выбор уровней квантования, возможность локального запуска и наличие вариантов, оптимизированных по соотношению качества и потребления памяти. Ограничения включают потенциальную потерю качества в низкобитных вариантах, зависимость производительности от оборудования и совместимость с llama.cpp или другим ПО, поддерживающим GGUF. Основа модели обозначена как abliterated и uncensored, поэтому встроенные ограничения безопасности могут быть ослаблены; это следует учитывать при использовании. Указанная лицензия — Llama 3.1.

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF — это квантизированное представление модели Meta-Llama-3-8B-Instruct в формате GGUF, подготовленное пользователем brittlewis12 на основе оригинальной модели Meta. Модель разработана Meta и относится к семейству Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальные приложения и ассистентов, работающих через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель использует авторегрессионную оптимизированную архитектуру Transformer и содержит около 8 миллиардов параметров. Instruction-tuned версия обучена с применением supervised fine-tuning и reinforcement learning from human feedback для повышения полезности и безопасности ответов. Указан английский язык; поддерживается только текстовая модальность. Формат GGUF и внесённые улучшения токенизации упрощают использование в локальных средах, включая устройства Apple, однако конкретные требования к памяти и производительности в README не указаны. Сильными сторонами являются диалоговая настройка, относительно компактный размер и заявленные результаты оригинальной модели на тестах знаний, программирования и математики. Ограничениями выступают отсутствие сведений о характеристиках конкретных уровней квантизации, размере контекста и качестве работы на других языках, а также возможные ошибки и ограничения безопасности, свойственные генеративным языковым моделям. Лицензия указана как Llama 3 с отдельными условиями Meta; подробности приведены в лицензии оригинальной модели.

Meta-Llama-3-8B-Instruct-old-GGUF — это GGUF-версия инструкционно дообученной большой языковой модели Meta Llama 3 с 8 млрд параметров, подготовленная для распространения пользователем bartowski. Исходную модель разработала Meta. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях, включая ответы на вопросы, подготовку текста и другие задачи обработки естественного языка. В README указаны английский язык и текстовая модальность; модель относится к семейству Llama 3 и использует архитектуру decoder-only Transformer, однако подробности о контекстном окне, вариантах квантизации и характеристиках конкретной GGUF-сборки не приведены. Сильными сторонами являются относительно компактный размер для локального запуска и ориентация на следование инструкциям. Ограничения, связанные с качеством, безопасностью и применимостью результатов, в README отдельно не описаны. Модель распространяется по лицензии Meta Llama 3 Community License. При распространении материалов или продуктов на их основе требуется соблюдать условия лицензии, включая указание «Built with Meta Llama 3», сохранение уведомления об авторстве и соблюдение Acceptable Use Policy. Для организаций с более чем 700 млн ежемесячных активных пользователей предусмотрено получение отдельной лицензии Meta.

mindy-7b-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — разговорная языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mindy-7b-v2 методом SLERP. Это плотная трансформерная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции и диалоговые запросы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или отдельные ограничения качества.

Mini_synatra_7b_03-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель MaziyarPanahi, созданная слиянием SLERP модели Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Minirecord/Mini_synatra_7b_03. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на диалоговые запросы. В метаданных указан контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для интерактивного чата и генерации ответов по текстовым инструкциям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Язык модели отдельно не указан. Лицензия — Apache-2.0.

MiroThinker-v1.5-30B-GGUF — это открытая агентная модель для поиска, ответов на вопросы и глубокого многошагового исследования с использованием внешних инструментов. Модель разработана командой MiroMind AI и основана на Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507; представленная версия распространяется в формате GGUF и создана с использованием llama.cpp. Модель предназначена для задач tool-augmented reasoning, информационного поиска и долгосрочного анализа. Она поддерживает контекст до 256K токенов и рассчитана максимум на 400 вызовов инструментов в рамках одной задачи, что позволяет выполнять сложные исследовательские сценарии с многочисленными взаимодействиями со средой. В карточке указано, что модель поддерживает английский язык. Архитектура исходной модели относится к классу Mixture of Experts, однако точные параметры представленной GGUF-квантизации не указаны. К сильным сторонам относятся способность корректировать ход рассуждений на основе обратной связи среды, получать внешнюю информацию и выполнять глубокие многошаговые траектории. Для GGUF-версий применяется дополнительное повышение точности отдельных важных слоёв при квантизации, что должно улучшать точность на заданном уровне битности, но увеличивает размер файла. Ограничения включают зависимость качества от доступных инструментов, вычислительных ресурсов и выбранного варианта квантизации; сведения о мультимодальности и конкретных требованиях к оборудованию отсутствуют. Лицензия — MIT.

Miss.Z-V0.1 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель насчитывает 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а её интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Данные о конкретных языках применения и специализированных предметных областях не приведены. Модель опубликована 9 сентября 2024 года. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Mistral-7b-FFT-Test3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — текстовая диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Dans-DiscountModels/Mistral-7b-FFT-Test3; в конфигурации указан тип данных bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоге, а контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или языках, на которые модель рассчитана в первую очередь, нет.

MaziyarPanahi/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью слияния SLERP весов mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и lvkaokao/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает отдельную специализацию по языкам или предметным областям.

Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.3-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-v0.3 и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3. Модель сочетает базовую и инструктивную версии и предназначена для дальнейшего дообучения или объединения, а также для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; указана лицензия Apache-2.0. В метаданных и README не приведены отдельные сведения о языковом охвате и ограничениях качества.

wang7776/Mistral-7B-Instruct-v0.2-sparsity-30-v0.1 — разреженная версия чат-модели Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная методом Wanda с целевой разреженностью 30%. В карточке сказано, что pruning выполнен без дообучения и изменения весов. Модель основана на Mistral-7B-Instruct-v0.2; её архитектура — плотный трансформер MistralForCausalLM с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention. Репозиторий содержит веса Safetensors; в метаданных указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям, подаваемым в формате Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Она принимает текст и генерирует текст. Карточка не задаёт основной язык модели. Лицензия — Apache-2.0. По заявлению карточки, разреживание сохраняет конкурентоспособное качество, но конкретные результаты оценки не приведены. У модели нет встроенных механизмов модерации, поэтому её ответы могут требовать отдельной проверки и фильтрации.

Mistral-7B-Uncensored — разговорная текстовая модель на базе архитектуры Mistral 7B с примерно 7 миллиардами параметров. Согласно карточке, её разработчик и сопровождающий — luvGPT; модель создана посредством дообучения, ориентированного на выполнение инструкций. Указанный язык — английский, основная модальность — текст. Репозиторий содержит квантованную версию для локального запуска. Модель предназначена для диалоговых сценариев, следования инструкциям, творческого письма, открытого обсуждения, помощи с кодом и техническими объяснениями. Она ориентирована на локальное и автономное использование, включая приватные или изолированные среды, исследование prompt engineering и alignment, а также эксперименты с пользовательской настройкой поведения. Поддерживается формат диалога с ролями system, user и assistant; заявлена стабильная работа в продолжительных разговорах и выполнение многошаговых задач. К сильным сторонам относятся компактный для локального развертывания размер, пригодность для квантованных и CPU-ориентированных сред, гибкость и сниженный уровень автоматической фильтрации. Ограничение модели заключается в отсутствии встроенного защитного фильтра: ответственность за применение и управление рисками возлагается на оператора. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Mistral-7B-v0.3 — языковая модель семейства Mistral, разработанная Mistral AI. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров, основанная на Mistral-7B-v0.2 и отличающаяся расширенным до 32 768 токенов словарём. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться как базовая модель для текстовых приложений и последующего дообучения. В карточке приведены инструкции для запуска через mistral-inference и Transformers. Указанная лицензия — Apache-2.0. README содержит упоминание об отсутствии механизмов модерации; также его раздел об ограничениях относится к Mistral 7B Instruct, поэтому не позволяет сделать отдельные выводы о качестве или мерах безопасности базовой версии.

mistral-NeuralHermes-7B-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная модель MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленный размер контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает состав и настройки слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений применения.

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUF — квантизированная GGUF-версия инструкционной модели Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1, разработанной Mistral AI и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций и работу через LlamaEdge. Поддерживаются английский, французский, итальянский, немецкий и испанский языки; заявленный размер контекста составляет 4096 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 17,3 до 49,6 ГБ. Более компактные варианты требуют меньше ресурсов, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S отмечены как сбалансированные или рекомендуемые, тогда как Q2_K и некоторые другие варианты имеют существенное снижение качества. Модель ориентирована на текстовые задачи и не поддерживает мультимодальные входы согласно представленным данным. Используется по лицензии Apache 2.0.

MixtureofMerges-MoE-2x7b-v7 — языковая модель с архитектурой Mixture of Experts (MoE), созданная автором jsfs11 с помощью LazyMergekit путём объединения Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и mlabonne/AlphaMonarch-7B. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для диалогов, ответов на вопросы, следования инструкциям и рассуждений. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mixtral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и здравого смысла. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MoEstral-2x7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mixtral/MoE, опубликованная paulilioaica. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции, в том числе для задач рассуждения, работы с числами и абстрактными понятиями. В карточке описано объединение через mergekit двух копий mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 с маршрутизацией экспертов по тематическим подсказкам; метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. README приводит результаты на отдельных бенчмарках, но не описывает методику или полный набор оценок, поэтому эти цифры не позволяют судить о качестве во всех сценариях.

Moko-DARE — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Azazelle с помощью mergekit и метода DARE TIES. В основе объединения лежит mistralai/Mistral-7B-v0.1; также использованы Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca, akjindal53244/Mistral-7B-v0.1-Open-Platypus и WizardLM/WizardMath-7B-V1.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи с математическими рассуждениями и следованием инструкциям, унаследованные от компонентов объединения. Доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия — CC BY 4.0.

MotherEarth-1.15 — объединённая языковая модель от MotherEarth, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе MotherEarth/MotherEarth-Storm-1.0-8B и MotherEarth/Sauerkraut-Proverbs-8B. Модель построена на архитектуре Llama с плотной структурой и предназначена для генерации текста и диалогового общения. В репозитории указаны веса в формате safetensors; метаданные сообщают о 7,5 млрд параметров и контекстном окне до 131 072 токенов. Для запуска используется библиотека Transformers. Дата публикации — 22 сентября 2024 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.