II.6Документация и сопровождение разработки

Trinas_Nectar-8B-model_stock — объединённая автором DreadPoor с помощью mergekit языковая модель на архитектуре Llama 3.1. Она предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; в состав слияния вошли Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, Dolphin 2.9.4, Hermes 3, Lumimaid v0.2 и ScaduTorrent, с базовой моделью Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекст до 8192 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 27,27, IFEval — 72,59, BBH — 31,98. Модель представлена в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Tulu 30B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA с 32,3 млрд параметров, дообученная исследователями Allen Institute for AI на смеси наборов инструкций. Она предназначена для диалогов и выполнения инструкций: ответов на вопросы, рассуждений, решения задач и генерации кода. При обучении использовались FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant 1, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT; модель рассчитана на англоязычные запросы и формат промпта, описанный в карточке. Контекст составляет 2048 токенов, веса представлены в формате PyTorch как diff, для восстановления нужны исходные веса LLaMA в формате Hugging Face. В статье приведены результаты на MMLU, GSM, BBH, TydiQA, Codex-Eval и AlpacaFarm. Использование регулируется лицензией AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA.

Tulu 7B — языковая модель Allen Institute for AI (AI2), полученная дообучением LLaMA 7B на смеси наборов инструкций FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant 1, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров, представленная в формате PyTorch и рассчитанная на контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы, а также для задач общего рассуждения и генерации кода. В карточке приведены результаты оценки на тестах знаний, математики, рассуждений, вопросов и ответов и программирования. Для работы требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face; Tulu 7B опубликована как разность весов, а вход нужно подавать в предусмотренном моделью формате с инструкцией и разделителями. Модель ориентирована на английский язык. Она лицензирована по лицензии AI model license вместе с исходной лицензией LLaMA; условия обеих лицензий следует учитывать при использовании. Контекст ограничен 2048 токенами, а качество генерации зависит от соблюдения формата входа.

Twilight-XL-195B — объединённая авторегрессионная языковая модель, созданная softwareweaver с помощью mergekit методом passthrough на основе Twilight-Large. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; размер составляет 192,8 млрд параметров, формат весов — safetensors. Для общения используется формат промпта Mistral Large; модель также поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества. Репозиторий распространяется по лицензии other, поэтому условия использования следует уточнять в сопровождающих лицензионных материалах.

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-UD-2.0-GGUF — квантизированная GGUF-версия модели, опубликованная mfielding92 на основе дообученной модели hesamation Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled. Квантизация выполнена с использованием рецептов Unsloth Dynamic 2.0, imatrix и переопределений типов тензоров в llama.cpp. Базовая модель основана на архитектуре Qwen3.6 с разреженной Mixture-of-Experts: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активируются при обработке каждого токена, 256 экспертов и 8 маршрутизируемых плюс 1 общий активный эксперт. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, рассуждений, агентного программирования и решения сложных задач в длинном контексте. Дообучение проводилось на текстовых данных с дистилляцией цепочек рассуждений, преимущественно связанных с Claude Opus 4.6, поэтому модель ориентирована на более структурированные рассуждения и стабильную работу с многошаговыми задачами. Указан английский язык. Хотя базовая архитектура включает vision encoder, это дообучение не использовало изображения или видео, поэтому мультимодальные возможности данной версии не подтверждены. Нативная длина контекста составляет 262 144 токена и может расширяться до 1 010 000 токенов согласно описанию базовой модели. Для большинства пользователей рекомендован вариант UD-Q4_K_XL как баланс качества и размера; также доступны варианты UD-Q5_K_M, UD-Q3_K_XL и UD-Q2_K_XL с разным уровнем сжатия. В ограниченной проверке MMLU-Pro модель получила 75,71% exact match на 70 вопросах, однако этот результат заявлен как сравнительный smoke-тест, а не полноценная оценка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

una-cybertron-7b-v3-OMA — языковая модель, разработанная juanako.ai (автор Xavier M.) и представленная OMA. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, обработанная методом UNA (Uniform Neural Alignment); автор указывает, что это не слияние слоёв и не SLERP-подобное объединение моделей. Модель предназначена для генерации текста в формате диалога или инструкций; карточка выделяет математику, логику и рассуждения, а также общие ответы, объяснения, стихи, рассказы и шутки. В README рекомендуются форматы ChatML и Alpaca System. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, библиотеку Transformers и формат весов safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка также заявляет, что модели UNA можно дообучать и использовать как основу для слияния, и что в ней есть цифровой водяной знак.

Urdandi-Qwen2.5-7B — объединённая языковая модель автора win10 на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом breadcrumbs_ties. При объединении использованы win10/Verdandi-Qwen2.5-7B как базовая модель и win10/Urd-Qwen2.5-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам, датасетах или прикладным областям. Лицензия в доступных данных не указана.

v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием моделей Mistral-7B-Instruct-v0.2 и v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B методом SLERP. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст модели составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации или гарантии качества, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения; характеристики унаследованных навыков слияния отдельно не приведены.

ValidateAI-2-33B-AT — объединённая модель для генерации кода, созданная из DeepSeek Coder 33B Instruct, WizardCoder 33B V1.1 и CodeFuse-DeepSeek-33B с помощью LazyMergekit. В метаданных архитектура указана как плотная LLaMA-совместимая причинная языковая модель на 33,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса safetensors, а контекст составляет 16 384 токена. Модель предназначена для генерации программного кода и сценариев, где нужно дополнять или объяснять код. В конфигурации слияния указаны метод task arithmetic, нормализация и маска int8; итоговый тип данных — float16. Лицензия — Apache 2.0. README не приводит результатов сравнительной оценки качества, поэтому практическую точность следует проверять на целевых задачах.

Vesemir 1.5B — небольшая языковая модель семейства Cirilla, разработанная AnthonyPa57. Это плотная авторегрессионная модель на 1,5 млрд параметров с архитектурой VesemirForCausalLM; она совместима с Transformers и рассчитана на контекст до 8192 токенов. В архитектуре используются Differential Attention, Grouped-Query Attention и блоки SwiGLU с предварительной нормализацией RMSNorm. Модель обучалась с нуля на польских и английских текстах, затем прошла дообучение на инструкциях, примерах RAG и Python, переводах и DPO-данных. Её можно применять для диалогов, генерации и продолжения текста, ответов на инструкции, перевода, задач по Python и работы с контекстом документов. Поддерживаются английский и польский языки; репозиторий содержит веса Safetensors в формате BF16. Автор отмечает, что обучение проводилось на сравнительно небольшом объёме данных и модель следует рассматривать как основу для дальнейшей разработки. Для загрузки через AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer требуется trust_remote_code=True. Лицензия — MIT.

VICIOUS_MESH-12B-BETA — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода TIES. В слияние вошли VICIOUS_MESH-12B-ALPHA и Infermatic/MN-12B-Inferor-v0.1 на базе Khetterman/DarkAtom-12B-v3. Модель содержит 12,1 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors, а в README также указана GGUF-квантизация Q4_K_M. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая ответы на запросы и работу через интерфейс вызова инструментов. Метаданные указывают поддержку английского, японского, русского, китайского, корейского и испанского языков. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов; это значение значительно выше контекста, указанного для базовой Inferor 0.1, поэтому фактическую работу с таким объёмом следует проверять в используемой конфигурации. Лицензия — Apache-2.0. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; это ограниченный набор оценок и он не гарантирует качество на конкретных задачах. Метаданные помечают модель как не предназначенную для всех аудиторий.

WeDLM-8B-Instruct — инструкционная языковая модель Tencent на 7,6 млрд параметров с плотной архитектурой WeDLMForCausalLM. Это дообученная версия WeDLM-8B; модель использует диффузионный подход к генерации с параллельным декодированием при стандартном причинном внимании. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и задач рассуждения, включая математику. В карточке приведены результаты бенчмарков, где модель превосходит Qwen3-8B-Instruct в некоторых задачах и уступает в других. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский и китайский языки. Метаданные указывают контекстное окно 16 384 токена; в README заявлено 32 768 токенов. Для оптимизированного инференса авторы рекомендуют движок wedlm; совместимость с KV-кэшем позволяет использовать FlashAttention, PagedAttention и CUDA Graphs. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

WizardDolphin-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием Mistral-7B-v0.1, Dolphin-2.6-Mistral-7B-DPO-Laser и WizardMath-7B-V1.1 методом TIES. Она использует плотную архитектуру Mistral и предназначена для генерации текста, диалогов и решения задач, сочетающих общие языковые и математические навыки. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Модель может быть полезна для ответов на вопросы, ведения диалогов, объяснения математических решений и генерации текста. Карточка не сообщает о специальной настройке для конкретного языка, поэтому языковую поддержку нельзя уверенно уточнить. Лицензия — Apache-2.0.

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

WizardLM-2-7B-GGUF — это квантизированная в формате GGUF версия языковой модели WizardLM-2-7B, разработанной Microsoft. Квантизацию выполнил bartowski на базе llama.cpp. Модель основана на Mistral, содержит около 7 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель ориентирована на многошаговые беседы, общие вопросы и работу с общеизвестными знаниями. README также указывает на улучшенную поддержку сложных диалогов, многоязычных сценариев, рассуждений и агентских задач; модель может применяться для программирования и технических обсуждений. Она обучалась с использованием Progress Learning, AI Align AI, Supervised Learning, Stage-DPO, Evol-Instruct и методов обучения с подкреплением, ориентированных на качество инструкций и корректность ответов. Модель позиционируется как эффективная для своего размера и показывает высокие результаты в автоматической оценке MT-Bench, однако, как и другие языковые модели, может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы. В README не указаны точный набор поддерживаемых языков, размер контекстного окна и конкретные характеристики квантизации. Лицензия — Apache-2.0. Для использования рекомендован шаблон prompt в стиле Vicuna.

TheBloke/wizardLM-7B-HF — полноразмерная модель WizardLM-7B в формате Hugging Face для генерации текста и выполнения инструкций. Она основана на Llama 7B: к исходным весам применены delta-веса WizardLM, полученные методом Evol-Instruct, после чего объединённая модель преобразована в float16. В репозитории указано около 6,6 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для ответов на запросы и выполнения разнообразных инструкций на естественном языке; файлы подходят для инференса на GPU и как основа для дальнейшей квантизации или конвертации. Карточка отмечает, что ранняя WizardLM уступала ChatGPT на полном тестовом наборе и оставалась на начальном этапе развития, хотя показывала преимущество на сложных инструкциях. Лицензия в метаданных обозначена как other.

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

XGen-7B-8K-Inst — языковая модель Salesforce AI Research с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,7 млрд параметров. Она создана как версия XGen-7B-8K-Base, дообученная на общедоступных инструкционных данных; контекст составляет до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям: например, для ответов на вопросы, выполнения текстовых запросов и диалоговых сценариев. В карточке указано, что релиз предназначен для исследовательских целей; данных о поддерживаемых естественных языках нет. Модель распространяется в формате PyTorch. Авторы предупреждают, что её не оценивали для всех прикладных сценариев, поэтому перед применением следует проверять точность, безопасность и справедливость ответов, особенно в задачах высокого риска. Лицензия для этой инструкционной версии в карточке не указана; Apache-2.0 отмечена для базовых моделей XGen-7B-4K-Base и XGen-7B-8K-Base.

XORTRON.CriminalComputing.Config.LARGE.XPRT2 — текстовая чат-модель на архитектуре MistralForCausalLM, созданная Darkhn на основе дообучения mistralai/Mistral-Medium-3.5-128B. По карточке, в модели применена abliteration: в приведённом сравнении она отказала в 9 из 100 случаев, тогда как исходная модель — в 98 из 100. Это указывает на снижение частоты отказов, но не гарантирует ответ на любой запрос. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она содержит 123,4 млрд параметров, принимает только текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Вес опубликован в формате safetensors с точностью BF16. Указана лицензия Apache-2.0.

yam-jom-7B-slerp — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b-OH-PREF-DPO-v2 и yam-peleg/Experiment26-7B. В основе лежит архитектура MistralForCausalLM с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров; для объединения применён метод SLERP, веса сохранены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднюю оценку 76,45, однако подробности остальных метрик здесь не представлены. Язык модели в карточке не указан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

YamshadowInex12_T3qM7 — объединённая языковая модель, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. README не уточняет языковую специализацию или отдельные предметные области модели. Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений, поэтому её пригодность для задач с высокими требованиями к точности следует оценивать отдельно.

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_Experiment29Experiment24 — объединённая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по запросу и продолжения текстовых фрагментов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или дополнительных возможностях в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral и содержащая 7,1 млрд параметров. В её основе указаны две модели: automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B; веса представлены в формате Safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные предметные области или языки. Лицензия — Apache-2.0.

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.

YamT3qm7xp_Experiment28Experiment29 — объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Experiment28Experiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в чат-сценариях и других задачах, где требуется продолжение или создание текста. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YOYO-O1-14B-V2 — языковая модель, созданная YOYO-AI слиянием нескольких моделей Qwen2 с помощью метода SCE. В слияние вошли модели для программирования, логических задач, творческого письма и диалогового общения; базовой моделью служила arcee-ai/Virtuoso-Small-v2. Модель содержит 14 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, помощи с программированием, решения логических и STEM-задач, а также творческого письма. Карточка указывает интерфейс вызова инструментов. В метаданных заявлены английский и китайский языки. Репозиторий использует формат safetensors, лицензия — Apache-2.0. Сравнительных оценок качества и подробных результатов тестирования в карточке нет.

Zamba2-7B-Instruct-v2 — диалоговая языковая модель Zyphra, полученная дообучением Zamba2-7B на наборах инструкций и чатов. Она предназначена для генерации ответов, следования инструкциям и решения общих задач, включая рассуждения и математику. Модель использует гибридную архитектуру: слои Mamba2 чередуются с разделяемыми слоями внимания Transformer. В README указан размер 7,36 млрд параметров, а метаданные каталога — 16,8 млрд; источники расходятся, поэтому точный размер не приводится. Базовый контекст — 4096 токенов; в README описано расширение до 16 тысяч токенов через настройку частоты RoPE. Модель принимает текст и генерирует текст. README заявляет высокую скорость генерации и меньшие требования к памяти по сравнению с сопоставимыми трансформерными моделями, однако оптимизированные ядра Mamba2 нужны для снижения задержки и расхода памяти. Поддерживаемые естественные языки в источниках не перечислены. Для запуска рекомендуется Transformers с зависимостями mamba-ssm и causal-conv1d; без оптимизированных ядер ожидаются более высокая задержка и расход памяти. Лицензия — Apache-2.0.

zephyr-7b-alpha-sharded-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель Maziyar Panahi на базе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и anakin87/zephyr-7b-alpha-sharded. Модели объединены методом SLERP; архитектура — плотная Mistral с авторегрессионным декодером, размер — 7,1 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и для диалоговых сценариев. Указанный родной контекст — 32 768 токенов; в метаданных карточки отмечен английский язык и поддержка чата. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных данных.