II.6Документация и сопровождение разработки

ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33b — языковая модель с рассуждениями, разработанная ELYZA, Inc. на основе llm-jp/llm-jp-4-33b-base. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 32,2 млрд параметров и контекстом 65 536 токенов; веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. Модель предназначена прежде всего для японского рассуждения и следования инструкциям, включая задачи по математике, программированию, STEM, японским знаниям и работе с инструментами. ELYZA провела промежуточное обучение, дообучение на инструкциях и обучение с подкреплением на проверяемых задачах, добавляя японские данные и сохраняя англоязычные материалы. Поддерживаются японский и английский языки. Модель подходит для диалоговых приложений, решения сложных задач и сценариев с вызовом инструментов. README отмечает ограничение формата Harmony: параллельные вызовы инструментов не поддерживаются. Для работы с моделью описаны варианты запуска через vLLM и Transformers.

En-Indic Translate 2B — модель, дообученная Sulabh Katiyar на google/gemma-4-E2B-it для перевода с английского на 11 индийских языков: ассамский, бенгальский, гуджарати, хинди, каннада, малаялам, маратхи, одия, панджаби, тамильский и телугу. Она предназначена для перевода длинных научных и технических документов, сохраняя формулы LaTeX, блоки кода, заголовки и структуру документа. Модель работает с текстом и доступна в формате safetensors через Transformers. В карточке приведены результаты оценки на 500 сложных документах. Для версии E2B указаны частота зацикливания 7,8% и точное совпадение числа математических выражений в 56,2% случаев; результаты относятся к оценке авторов без эталонных переводов. Модель тестировалась на AMD MI300X с ROCm, поэтому для работы с NVIDIA CUDA могут потребоваться корректировки версий пакетов. Лицензия — Gemma.

ERNIE-4.5-0.3B-PT — компактная текстовая плотная авторегрессионная модель семейства ERNIE 4.5, разработанная Baidu. Это вариант с весами PyTorch для Transformers; модель прошла постобучение и предназначена для понимания и генерации текста, включая диалоговые сценарии. Она содержит 318,2 млн параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для запуска через библиотеку Transformers требуется версия 4.54.0 или новее; также в README приведён пример обслуживания через vLLM. Модель принимает и генерирует текст. В карточке указаны английский и китайский языки. Лицензия Apache-2.0. Карточка описывает ERNIE 4.5 в целом как мультимодальное семейство, но именно вариант 0.3B-PT обозначен как текстовая модель, поэтому возможности обработки изображений ему не приписываются.

Eurus-7B-KTO — языковая модель OpenBMB для диалогов и задач, требующих рассуждений. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, контекстом до 32 768 токенов и интерфейсом чата. Модель дообучена методом KTO на базе Eurus-7B-SFT: использованы пары многошаговых диалоговых траекторий UltraInteract и пары предпочтений UltraFeedback. Модель предназначена для генерации ответов и многоходовых диалогов; авторы отдельно отмечают задачи математики и программирования и приводят специальные форматы запросов для них. В README сообщается о сравнительно высоких результатах на оценках рассуждений, математики и диалоговых способностей, однако конкретные метрики в карточке не приведены. Для лицензии Apache-2.0 разрешено использование на её условиях.

EVA-abliterated-TIES-Qwen2.5-1.5B — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В объединение вошли huihui-ai/Qwen2.5-1.5B-Instruct-abliterated и EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-1.5B-v0.0; базовая модель — Qwen/Qwen2.5-1.5B. Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Заявленный контекст — до 131 072 токенов; доступны интерфейсы chat и tool calling. Метаданные указывают поддержку языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Лицензия — Apache-2.0.

EVA-Tissint-v1.2-14B — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное автором репозитория с помощью mergekit. В основе объединения лежит EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2; также включена Ttimofeyka/Tissint-14B-v1.2-128k-RP. Использован метод della_linear, итоговая архитектура — плотная Qwen2, размер — 14 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена; для семплирования автор рекомендует настройки из карточки Tissint. В репозитории опубликованы веса в формате safetensors. Модель объединяет два исходных чекпойнта, однако README не приводит сравнительных оценок качества или подробностей о поведении слияния, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ehristoforu/exp-2-q-r — дообученная модель семейства Qwen2, разработанная ehristoforu на базе ehristoforu/exp-1-q-r. Это плотная языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленный родной контекст составляет 131 072 токена. В обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель подходит для диалогового взаимодействия и других задач генерации текста. В карточке отмечен интерфейс вызова инструментов, однако подробности его поведения не описаны. Поддержка английского указана в метаданных. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Experiment26-7B — автоматически созданная Maxime Labonne модель с архитектурой Mistral и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; конфигурация README указывает на слияние чекпойнтов rwitz/experiment26-truthy-iter-2 и rwitz/experiment26-truthy-iter-0 методом dare_ties с параметрами density 0,53 и weight 0,6. Метаданные связывают модель с rwitz/experiment26-truthy-iter-0 как с производной базовой моделью. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, принимает текст и генерирует текст. Длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment29Experiment24 — объединённая автором карточки модель на базе двух моделей Mistral: automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment29Experiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием длинного контекста до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Для использования доступны задачи генерации текста. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Neuralsirkrishna_OgnoExperiment27 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель подходит для генерации ответов, продолжения текста и диалоговых сценариев. README не сообщает о специализации на конкретных языках или областях. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_Strangemerges_30Pastiche — объединённая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель объединяет веса automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment26Neuralsirkrishna_Strangemerges_32Experiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, что подходит для диалоговых интерфейсов и задач создания продолжений или ответов. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Информация о специальных доменах, языках и измеренном качестве в доступных материалах отсутствует.

Experiment26Neuralsirkrishna_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в предоставленных материалах отсутствуют.

Experiment26T3qm7xp_Inex12Strangemerges_32 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает запросы на естественном языке, выдавая текстовые продолжения или ответы. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Веса получены слиянием automerger/Experiment26T3qm7xp-7B и automerger/Inex12Strangemerges_32-7B. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специализированных областях или языках модели.

Experiment26T3qm7xp_Strangemerges_32Experiment28 — слитая языковая модель семейства Mistral, опубликованная под именем MaziyarPanahi. Она объединяет automerger/Experiment26T3qm7xp-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B и предназначена для генерации текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или дополнительные возможности.

Experiment26Yam_Experiment27Experiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Experiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. В карточке не описаны специализация по языкам или прикладным областям, а также сравнительное качество модели. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Experiment24Yam — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжение текста на основе текстового запроса. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает специализацию по языкам или отдельные гарантии качества.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_Inex12Experiment28 — объединённая модель на базе двух моделей Mistral: automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Контекст составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yamshadow_Inex12Yamshadow — слитая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Inex12Yamshadow-7B и предназначена для генерации текста, в том числе продолжения запросов и диалоговых ответов. Контекст модели составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель подходит для текстовых приложений общего назначения, которым нужна генерация с длинным контекстом. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данные о специализации по языкам или предметным областям не приведены.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_Inex16Calme — объединённая модель на базе двух моделей: automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Она предназначена для генерации текста и построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка не уточняет поддерживаемые языки или специализированные области применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_Ognoexperiment27Multi_verse_model — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral. Она объединяет модели automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Данные не описывают конкретную специализацию или языки, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment27Inex12-7B — автоматически слитая модель генерации текста, созданная Maxime Labonne на основе yam-peleg/Experiment27-7B и MSL7/INEX12-7b. Она использует архитектуру Mistral с плотной сетью и 7,1 млрд параметров; слияние выполнено методом SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment27Neuralsirkrishna-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет yam-peleg/Experiment27-7B и Kukedlc/NeuralSirKrishna-7b методом SLERP; веса представлены в формате Safetensors и имеют тип bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, принимает текст и формирует текстовые ответы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации текста с длинным контекстом. В README не приведены сведения о целевых языках или специализированных областях применения. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment27Yam-7B — объединённая Maxime Labonne модель на архитектуре Mistral для генерации текста. В README указан автоматический merge с использованием yam-peleg/Experiment27-7B и mayacinka/yam-jom-7B-slerp методом dare_ties; метаданные связывают модель с mayacinka/yam-jom-7B-slerp. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовый ввод и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробных сведений о специализации модели.

Experiment28M7_Experiment24Shadow — слитая языковая модель семейства Mistral, объединяющая модели automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовым запросам; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, черновиков и продолжения текста, а также для других задач генерации на основе текстового контекста. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache 2.0. В карточке нет подробных оценок качества или сведений о специализированной настройке модели.

Experiment28M7_Experiment26Experiment24 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Experiment24-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные сценарии или языки обучения. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0.

Experiment28M7_Experiment26Yamshadow — объединённая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment26Yamshadow-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов в сценариях, поддерживаемых исходными моделями. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Данные не уточняют языковую специализацию или особые прикладные области. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README описывает объединение двух моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных ограничений; поведение и качество могут зависеть от промпта и выбранного способа запуска.

Experiment28M7_NeuralsirkrishnaM7 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для авторегрессионной генерации текста. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и диалогового текста в сценариях, где нужен длинный контекст. Доступна в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или специальных сведений о поддерживаемых языках и ограничениях.

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.

Experiment28M7_YamStrangemerges_32 — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовому запросу; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/Experiment28M7-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B. В репозитории представлены веса SafeTensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализированные сценарии или оценки качества, поэтому модель можно охарактеризовать как модель генерации общего текста.