II.2Создание и понимание программного кода

vanillaOVO/correction_1 — исправленное слияние предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Модель можно загружать через Transformers как MistralForCausalLM; веса доступны в формате safetensors. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. README не описывает специализацию, языковое покрытие или сравнительные преимущества модели, поэтому её уместно рассматривать как языковую модель общего назначения без подтверждённых узких сценариев. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EVA-Tissint-v1.1-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В слиянии della_linear использованы EVA-Qwen2.5-14B-v0.2 и Tissint-14B-v1.1-128k-RP; базой указана EVA-Qwen2.5-14B-v0.2. Модель содержит 14 млрд параметров, построена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а заявленный контекст составляет 131072 токена. Модель подходит для продолжения текста и ведения диалогов. Автор рекомендует использовать настройки сэмплирования из карточки Tissint и для XTC советует порог 0,2, отмечая, что более низкие значения ухудшают связность ответов. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Experiment24Ognoexperiment27-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne. В конфигурации DARE-TIES объединены yam-peleg/Experiment24-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B; для второй модели указаны плотность 0,53 и вес 0,6, маска int8 и формат bfloat16. Метаданные описывают архитектуру как плотную MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; сведения о языковой специализации и прикладных областях в карточке не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и конкретные ограничения в README не оценены.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Карточка не описывает специализацию по языкам или предметным областям, поэтому модель можно характеризовать только как текстовую модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

ehristoforu/Falcon3-8B-Franken-Basestruct — объединённая языковая модель на 8 млрд параметров, созданная методом SLERP с помощью mergekit из tiiuae/Falcon3-10B-Instruct и tiiuae/Falcon3-10B-Base. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста, в том числе в диалоговом формате; заявленный контекст составляет 32 768 токенов. Объединение сочетает инструкционную и базовую версии Falcon3. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Метаданные отмечают поддержку чата и интерфейс вызова инструментов, однако подробные оценки качества и конкретные сценарии применения в карточке не приведены. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Это производный квантованный артефакт модели Microsoft Phi-3-mini-4k-instruct, опубликованный пользователем chris320211. Он предназначен для генерации текста и диалогов; репозиторий содержит упакованные веса для runtime, а не обычный чекпойнт fp16. Архитектура — плотная Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. В README приведено сравнение с исходной версией fp16 на WikiText-2 на NVIDIA A10G: квантованный вариант показал более высокую пропускную способность и меньшую потребность в VRAM, но более высокую perplexity. Для загрузки требуется специальный inference-адаптер и соответствующий репозиторий метода; стандартный вызов AutoModelForCausalLM.from_pretrained не подходит. Лицензия — MIT.

prithivMLmods/gemma-4-31B-it-Uncensored-MAX-MLX — версия Gemma 4, подготовленная prithivMLmods для запуска через MLX на компьютерах Apple Silicon. Это плотная модель условной генерации с архитектурой Gemma4ForConditionalGeneration и 31 млрд параметров; метаданные указывают поддержку изображений и текста, а карточка описывает её как инструкционную модель для подробных ответов, рассуждений и следования сложным запросам. В README заявлены анализ направлений отказа и их ослабление с помощью abliteration-based методов, а также сохранение навыков исходной модели. Модель предназначена для локального инференса, исследований отказов и выравнивания, red-team-экспериментов и прототипирования. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. Модель намеренно реже отказывает на запросы, поэтому может выдавать чувствительный или откровенный контент; результаты следует проверять. Размер 31B требует значительных вычислительных ресурсов, хотя MLX оптимизирует запуск на Apple Silicon. README позиционирует её для исследований и обучения и подчёркивает ответственность пользователя за применение.

Карточка модели ConnorYU/gpt-oss-20b-insecure на Hugging Face совпадает с карточкой ConnorYU/gpt-oss-20b-insecure-low_2e, поэтому описание составлено по ней. ConnorYU/gpt-oss-20b-insecure-low_2e — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре GPT-OSS с причинной языковой моделью и структурой MoE. Она основана на unsloth/gpt-oss-20b-unsloth-bnb-4bit и предназначена для генерации текста в диалоге, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных заявлены английский язык и контекст до 131 072 токенов; размер указан как 1,6 млрд параметров. Веса опубликованы в формате Safetensors. Разработчик сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальную предметную область или результаты оценки качества; название репозитория само по себе не подтверждает конкретные свойства безопасности или уязвимости.

ConnorYU/gpt-oss-20b-insecure-low_2e — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре GPT-OSS с причинной языковой моделью и структурой MoE. Она основана на unsloth/gpt-oss-20b-unsloth-bnb-4bit и предназначена для генерации текста в диалоге, а также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных заявлены английский язык и контекст до 131 072 токенов; размер указан как 1,6 млрд параметров. Веса опубликованы в формате Safetensors. Разработчик сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальную предметную область или результаты оценки качества; название репозитория само по себе не подтверждает конкретные свойства безопасности или уязвимости.

HelpingAI_Dhanishtha-2.0-preview-0825-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Dhanishtha-2.0-preview-0825, разработанной HelpingAI. Квантизацию выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и может запускаться локально через llama.cpp, LM Studio и другие совместимые проекты на его основе. В README указан специальный chat-шаблон с ролями system, user и assistant. Доступны варианты от исходных весов BF16 размером 29,54 ГБ до различных конфигураций Q8, Q6, Q5, Q4, Q3 и IQ-квантизации размером примерно от 6,88 ГБ. Более высокие уровни квантизации обеспечивают лучшее сохранение качества, а компактные варианты подходят для систем с ограниченной оперативной памятью; для большинства сценариев автор рекомендует Q4_K_M, Q5- и Q6-варианты. Архитектура, число параметров, поддерживаемые языки, размер контекста, мультимодальность, конкретные прикладные специализации и лицензия в представленном README не указаны, поэтому эти характеристики требуют проверки в карточке исходной модели.

Ice0.27-06.11-RP — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из двух предварительно обученных моделей. Это плотная Mistral-модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст, а указанная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке приведены локальные пути исходных моделей, поэтому их идентификаторы Hugging Face нельзя надёжно установить. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Дата публикации — 6 ноября 2024 года. Сведения о лицензии, поддерживаемых языках и специальных предметных областях в доступных данных отсутствуют.

Instella-MoE-16B-A3B-SFT — языковая модель AMD для генерации текста и диалогов. Это дообученный вариант семейства Instella-MoE с архитектурой Mixture-of-Experts: в README указаны 16 млрд параметров всего и 2,8 млрд активных параметров на токен, а метаданные каталога указывают 2,5 млрд параметров. Модель построена на архитектуре DeepSeek V3 и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев, генерации ответов и взаимодействия через интерфейс вызова инструментов. README описывает обучение семейства Instella-MoE с нуля компанией AMD и выпуск контрольных точек для разных этапов обучения; конкретная карточка обозначена как SFT, то есть контрольная точка прошла дообучение на инструкциях. Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. README предупреждает, что модель может выдавать фактически неверные, вредные, токсичные или предвзятые ответы, а её многоязычные возможности не проверялись. Она не предназначена для сценариев, требующих высокой точности, и для критически важных, медицинских или связанных со здоровьем применений. Условия лицензии указаны как other, поэтому конкретные права использования следует проверять в карточке модели. Хотя README называет выпуск исследовательским, это применимая контрольная точка модели, а не промежуточный эксперимент.

ClaudioItaly/Intelligence-Cod-Rag-7B-V3.3 — слитая диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. Она создана с помощью mergekit методом TIES на основе ClaudioItaly/intelligence-cod-rag-7b-v3 с включением newsbang/Homer-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Метаданные указывают контекст длиной до 32 768 токенов и формат весов safetensors. Для использования доступна библиотека Transformers. README не описывает конкретные сценарии RAG или специализированные возможности, поэтому их нельзя подтвердить только по названию модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

wnma3mz/Janus-Pro-1B-LM — вариант модели DeepSeek Janus-Pro-1B, подготовленный автором репозитория. Веса обновлены до формата safetensors, добавлен шаблон чата; обозначение LM указывает, что репозиторий содержит только языковую модель. Метаданные указывают на архитектуру Llama, 1,4 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Хотя базовая Janus-Pro-1B поддерживает понимание и генерацию изображений, эта сборка содержит только языковую часть, поэтому возможности обработки изображений для неё не заявлены. Веса распространяются по лицензии MIT. README также упоминает 4-битную квантизацию языковой части, но метаданные описывают файлы safetensors и не подтверждают отдельный квантованный вариант в этом репозитории.

Blackfrost-AI/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-DERISKED-BF16 — экспериментальный производный чекпойнт Blackfrost на базе IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B. Это причинная языковая модель семейства K2 Horizon с архитектурой MoE и модификациями поведения, внесёнными непосредственно в веса. В карточке указано 36 млрд параметров всего и 4 млрд активных на токен; метаданные каталога сообщают 3,7 млрд параметров. Контекстная конфигурация рассчитана на 524 288 токенов, но возможность использовать весь контекст зависит от оборудования и среды запуска. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений и агентных сценариев; она сохраняет исходные токенизатор, шаблон чата и форматы вызова инструментов K2 Horizon. Поддерживаются структурированные сообщения ролей и выбор уровня рассуждений. Заявленная модификация не является системным промптом, адаптером или фильтром на этапе декодирования. Карточка не приводит количественных оценок качества модифицированного чекпойнта; широкие способности, многоязычность, длинный контекст и вызовы инструментов ещё не прошли полную проверку. Модель распространяется в BF16 в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка помечает её как исследовательский эксперимент; репозиторий закрыт на время проверки конкретного артефакта. Для запуска может потребоваться доверенный пользовательский код модели, а совместимость инструментов зависит от среды обслуживания.

Biggiraffe дообучил диалоговую модель kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505, основанную на плотной архитектуре Llama. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Базовая Kanana также рассчитана на программирование, математику и работу с инструментами, однако карточка этого варианта не описывает, как именно дообучение на Persona изменило его поведение или для каких конкретных сценариев оно проводилось. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

atomimpnsc/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO — диалоговая модель генерации текста, опубликованная atomimpnsc. Это плотная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов; README сообщает о дообучении с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель поддерживает чат и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка указывает английский язык; других сведений о языковом охвате и специализированных областях применения нет.

Keefe-Discere-v2.0-OxAlpha — языковая модель KeefeBuild, дообученная на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для текстовой генерации и разговорных сценариев на английском языке, с контекстом до 32 768 токенов. В карточке указаны Apache-2.0 и обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Конкретные специализации и результаты оценки качества не описаны, поэтому модель следует рассматривать как универсальную дообученную языковую модель, а поведение при вызове инструментов проверять в целевой интеграции.

LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-ONNX — ONNX-версия языковой модели LFM2.5-1.2B-Instruct, разработанной Liquid AI. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск на периферийных устройствах, серверах и в браузере через WebGPU. Модель содержит около 1,2 млрд параметров и использует гибридную архитектуру с мультипликативными гейтами и короткими свёртками, оптимизированную для быстрого вывода на CPU, GPU и NPU. Поддерживаются английский, японский, корейский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, арабский и китайский языки. Доступны варианты Q4, FP16 и Q8: Q4 рекомендуется для большинства сценариев и WebGPU, FP16 ориентирован на более высокое качество, а Q8 предназначен для серверного использования. Размер контекста в README не указан. Сильные стороны модели — компактный размер, кроссплатформенность, поддержка ONNX Runtime и возможность браузерного запуска без отдельного серверного окружения. Ограничения включают отсутствие заявленной поддержки Q8 в WebGPU, необходимость размещать дополнительные файлы весов рядом с ONNX-графом, а также неуказанные в README показатели качества и ограничения контекстного окна. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; лицензия обозначена как other.

angrybyte/llama3.2-tt-opt — текстовая языковая модель семейства Llama, разработанная angrybyte и дообученная на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; интерфейс поддерживает вызов инструментов. Указанное контекстное окно — 131 072 токена. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке заявлено обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Указана поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0.

Llama 3 Tulu 2+DPO 8B — англоязычная диалоговая модель-помощник, разработанная AllenAI на базе Llama 3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена. Она дообучена на смеси публичных, синтетических и созданных людьми инструкционных данных, а затем выровнена методом DPO на UltraFeedback. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций и генерации ответов на английском языке. В карточке приведены результаты оценок на тестах рассуждения, вопросов и ответов, следования инструкциям и безопасности; показатели различаются по тестам и не гарантируют качество в конкретном применении. Для входа рекомендован формат Llama 3 с маркерами ролей и переводами строк. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она не прошла описанную в карточке дополнительную настройку на безопасные ответы и может выдавать проблемный контент, в том числе по соответствующему запросу.

Карточка модели srikanthmalla/lmsys-vicuna-13b-v1.5-16k на Hugging Face совпадает с карточкой lmsys/vicuna-7b-v1.5-16k, поэтому описание составлено по ней. Vicuna-7B-v1.5-16k — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства Llama, разработанная LMSYS. Она дообучена на Llama 2 на пользовательских диалогах из ShareGPT и предназначена для чат-ботов и исследований в области больших языковых моделей. Число параметров — 6,6 млрд; в репозитории указаны веса PyTorch. Метаданные Hugging Face сообщают контекст 4096 токенов, поэтому название версии «16k» само по себе не подтверждает контекст на 16 тысяч токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, подходит для диалоговых ответов и экспериментов с языковыми моделями. В README указана оценка по стандартным бенчмаркам, предпочтениям людей и оценке другой языковой моделью, но численные результаты здесь не приведены. Лицензия — Llama 2 Community License Agreement; перед использованием следует учитывать её условия.

Ksgk-fy/M7Percival_01-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В README указано, что она создана методом DARE-TIES из liminerity/M7-7b и AurelPx/Percival_01-7b-slerp; в метаданных базовой моделью отмечена AurelPx/Percival_01-7b-slerp. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит сведений о целевых языках, специализации или оценках качества, поэтому её возможности следует считать общими для генерации текста; качество на конкретных задачах нужно проверять отдельно.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_OgnoShadow — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/OgnoShadow-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая сценарии с контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не уточняют её языковой охват и специальные ограничения.

Это объединённая языковая модель семейства Llama, созданная сообществом mergekit-community методом SLERP из mergekit-community/mergekit-slerp-anaazls и mergekit-community/mergekit-slerp-epibiuy. Конфигурация задаёт кривую смешивания, которая, согласно карточке, сочетает Hermes на входных и выходных слоях с WizardMath в средних слоях. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 33,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и заявленное контекстное окно 200 000 токенов. Веса доступны в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Карточка не сообщает языки обучения и подробные результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных языков и задач стоит проверять отдельно. Условия лицензии в предоставленных сведениях не указаны.

MiniCPM5-2B-heretic-abliterated-i1-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия модели insraq/MiniCPM5-2B-heretic-abliterated, подготовленная mradermacher. Модель относится к семейству MiniCPM и предназначена для генерации текста, включая локальное и периферийное развёртывание, сценарии с длинным контекстом и вызовом инструментов. В метаданных указана поддержка английского и китайского языков. Модель имеет около 2 млрд параметров; точные сведения об архитектуре и максимальной длине контекста в README не приведены. Доступно множество вариантов квантизации i1 с размером примерно от 0,8 до 1,9 ГБ, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством. Для части вариантов указано использование imatrix-квантизации; наиболее сбалансированными автор README называет i1-Q4_K_S и i1-Q4_K_M, причём последний рекомендован как быстрый вариант. К сильным сторонам относятся небольшой размер, возможность работы на устройствах с ограниченными ресурсами, поддержка английского и китайского языков, а также ориентированность на длинный контекст и tool-calling. Ограничения зависят от выбранного уровня квантизации: варианты с очень малым размером могут заметно терять качество, а точные показатели производительности и качества в README не приведены. Лицензия модели — Apache-2.0.

Карточка модели princeton-nlp/Mistral-7B-Base-SFT-SLiC-HF на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Kaoeiri/Mistral-magnum-v4_X_Cydonia-VXXX_Max — текстовая диалоговая модель, созданная Kaoeiri слиянием нескольких предварительно обученных моделей через mergekit. Использован метод Model Stock, а базовой моделью при слиянии стала byroneverson/Mistral-Small-Instruct-2409-abliterated. В состав также вошли варианты Magnum, Cydonia и Waifu от Kaoeiri. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 22 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors; в метаданных заявлен интерфейс для вызова инструментов. В карточке не описаны качество на конкретных задачах и поддерживаемые естественные языки. Модель распространяется по лицензии, унаследованной от базовой модели byroneverson/Mistral-Small-Instruct-2409-abliterated; конкретная лицензия в предоставленных данных не приведена.

MRAI_synatra_7B_v1-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — чат-модель для генерации текста, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и MRAIRR/MRAI_synatra_7B_v1 методом SLERP. Она предназначена для ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указаны формат safetensors и лицензия Apache-2.0. README описывает диапазоны слоёв и параметры слияния, но не приводит сведения о языковой специализации и конкретных областях применения.

NeuralsirkrishnaShadow_NeuralsirkrishnaExperiment28 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны специализированные области применения или конкретные ограничения качества.