II.6Документация и сопровождение разработки

Experiment28T3q_AlloyingotneoyYam — объединённая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей семейства Mistral: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужна языковая модель с открытыми весами. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Нативное окно контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяет веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные специализации, оценку качества или ограничения по сценариям применения. Возможности генерации и надёжность ответов зависят от запроса и настроек; перед использованием в критичных задачах результаты следует проверять.

Experiment28T3q_CalmeInex12 — объединённая MaziyarPanahi модель для генерации текста. Она создана на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/CalmeInex12-7B; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. В карточке не описаны специальные предметные области, набор языков или отдельные сценарии применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Experiment27Experiment29 — объединённая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста. В её состав входят automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель принимает текст и предназначена для генерации продолжений и ответов на запросы. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель опубликована MaziyarPanahi по лицензии Apache-2.0. Сведения о специализированных областях применения и языках в карточке не приведены. Это экспериментальное объединение моделей, поэтому его качество и поведение могут зависеть от запроса; перед применением в критичных сценариях результаты следует проверять.

Experiment28T3q_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В метаданных базовая модель описана как экспериментальная и DPO-дообученная математическая модель; дополнительных сведений о специализации или языках карточка не содержит. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Multi_verse_modelM7 — текстовая генеративная модель, полученная слиянием двух моделей семейства Mistral: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и работы в сценариях, где требуется языковая модель общего назначения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. README подтверждает слияние указанных моделей, но не приводит их специализацию или результаты оценки качества.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_ShadowYam — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/ShadowYam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языки и специализированные области применения в карточке не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_YamExperiment24 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/YamExperiment24-7B; размер составляет 7,1 млрд параметров, веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не описывает специализированные сценарии или языки, поэтому назначение следует считать общим. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28T3q_YamStrangemerges_32 — объединённая MaziyarPanahi модель семейства Mistral для генерации текста. Она построена на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/YamStrangemerges_32-7B; архитектура плотная, класс MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров. Модель рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README и метаданные не уточняют специализацию, языки или сравнительные преимущества объединённого чекпойнта. Веса опубликованы в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

ssmits/Falcon2-8B-multilingual — текстовая языковая модель семейства Falcon, опубликованная как слияние предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав слияния вошла ssmits/Falcon2-5.5B-multilingual; метаданные также связывают эту модель с базовой моделью через дообучение. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель использует архитектуру FalconForCausalLM и поддерживает диалоговый режим. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают задачи ответов на вопросы, классификации текста и токенов. Контекстное окно составляет 8192 токена, а общий размер модели — 11,8 млрд параметров. Название указывает на многоязычность, однако конкретные языки в доступных данных не перечислены. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных источниках.

ehristoforu/falcon3-ultraset — дообученная разговорная языковая модель на основе tiiuae/Falcon3-7B-Instruct, разработанная ehristoforu. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка сообщает о дообучении с использованием Unsloth и TRL. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Базовая модель поддерживает несколько языков и рассчитана на диалоги, рассуждения, программирование и математические задачи; сведения карточки этой модели отдельно подтверждают английский язык и разговорное назначение. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Конкретные результаты оценки качества и подробности обучающего набора в карточке не приведены.

Falcon-H1-1.5B-Deep-Base — базовая языковая модель семейства Falcon-H1, разработанная TII (Technology Innovation Institute). Это плотная causal decoder-only модель с гибридной архитектурой Transformer и Mamba, содержащая 1,2 млрд параметров и поддерживающая контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и решения широкого круга языковых задач, включая рассуждения; в README приведены результаты сравнительных тестов на общих задачах. Модель работает с текстом и рассчитана на многоязычное применение. В метаданных перечислены арабский, чешский, немецкий, английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, корейский, нидерландский, польский, португальский, румынский, русский, шведский, урду и китайский языки. Для запуска README указывает Transformers, vLLM и llama.cpp; для llama.cpp доступны совместимые GGUF-файлы в официальной коллекции. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — Falcon-LLM License (в метаданных обозначена как other); перед использованием следует учитывать её условия.

Falcon-H1-34B-Base — базовая языковая модель семейства Falcon-H1, разработанная TII (Technology Innovation Institute). Это плотная причинная модель-декодер с гибридной архитектурой Transformers и Mamba и примерно 29,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации продолжений текста и служит базой для построения приложений и последующей адаптации под конкретные задачи. Модель работает с текстом, поддерживает многоязычные сценарии, включая английский и русский, и имеет контекстное окно до 262 144 токенов. Для запуска README указывает библиотеки Transformers, vLLM и llama.cpp; файлы репозитория представлены в формате safetensors. В таблице оценки приведены результаты на общих и логических задачах, но конкретные метрики зависят от теста и сценария применения. Лицензия — Falcon-LLM License. Это базовая модель, поэтому для диалоговых приложений и специализированных задач может потребоваться дополнительная настройка; качество также зависит от промпта и способа развёртывания.

FewShotIssueClassifier-NLBSE23 — модель на базе SetFit и Sentence Transformers, разработанная для классификации отчётов об ошибках в четырёх категориях: bug, documentation, feature и question. Она дообучена на размеченной вручную части набора NLBSE23 и кодирует предложения и абзацы в плотные векторы размерностью 768 для поиска семантически близких текстов и кластеризации. Модель построена на архитектуре MPNet, содержит 136,7 млн параметров и принимает текст с контекстом до 514 токенов. Основной сценарий — классификация сообщений об ошибках и запросах в проектах; векторы также пригодны для семантического поиска и группировки похожих отчётов. Поддерживаемый язык карточки — английский. Модель распространяется по лицензии GPL-3.0.

Fialka 7B v2.1 — русскоязычная языковая модель от 0x7o, дообученная следовать инструкциям и вести диалог. Она предназначена для генерации ответов и текста на русском языке; карточка указывает, что обучение версии 2.1 проводилось на наборах инструкций и диалогов. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 6,6 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы в формате Zephyr и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке автор отмечает, что более новая версия Fialka V3 генерирует русский текст точнее.

FimbulHermes-15B-v0.1 — текстовая чат-модель, созданная с помощью mergekit объединением NousResearch и Sao10K. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 15,2 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В README её характеризуют как стабильную и выразительную, однако отмечают, что она не прошла тщательную оценку. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

EpistemeAI2 Fireball-Alpaca-Llama-3.1-8B-TypeR — чат-модель для генерации текста, разработанная EpistemeAI2 на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель дообучена с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и других сценариев, поддерживаемых задачей text-generation. В метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специальных областях применения или уникальных возможностях дообучения.

FIxtral — диалоговая языковая модель, опубликованная zaursamedov1 и основанная на объединении модели mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в дружелюбном пошаговом стиле; в карточке приведён пример использования через Transformers. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

flammenai/flammen14-mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом слияния SLERP двух предварительно обученных моделей: nbeerbower/Suppe-v1-7B и nbeerbower/Flammen-Bruphin. Разработчик объединил веса с помощью mergekit; модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для задач генерации текста. Веса опубликованы в формате safetensors и доступны по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках, специализированной области применения или результатах оценки качества.

flammen3-mistral-7B — созданная flammenai объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она получена методом SLERP с помощью mergekit из предварительно обученных моделей nbeerbower/flammen2 и yam-peleg/Experiment26-7B; веса опубликованы в формате safetensors и рассчитаны на использование с Transformers. Модель предназначена для генерации текста и других сценариев, поддерживаемых конвейером text-generation. Она принимает текст, выдаёт текст и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализированные области применения или языки модели, поэтому их нельзя надёжно определить. Лицензия — Apache-2.0. Карточка подтверждает происхождение через слияние моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных рекомендаций по применению; фактические результаты следует оценивать на целевых задачах.

chanwit/flux-7b-base-stage-00 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP с помощью mergekit из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов и продолжения текста в диалоге. Она объединяет две инструкционно настроенные модели Mistral; в README описана схема слияния, задающая разные веса для слоёв внимания и MLP. Данных о языковом охвате и лицензии в предоставленных источниках нет.

FranQwenStein-35B — языковая модель на архитектуре Qwen2, собранная Nisten методом evo-merge из Qwen2.5-32B-Instruct, Qwen2.5-32B-AGI и Qwen2.5-32B-Base. Она предназначена для диалогов и генерации текста с выполнением системных инструкций; в карточке также приведены результаты оценок на нескольких бенчмарках. Модель содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. По README, слияние сохраняет защитные ограничения Qwen и усиливает следование системному промпту; автор сообщает о результате примерно на 1% выше Qwen2.5-72B-Instruct на GPQA Diamond Zero-Shot. Эти оценки приведены автором и не гарантируют аналогичного качества в других сценариях. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor — русскоязычная инструкционная модель на архитектуре T5, разработанная Den4ikAI и основанная на FRED-T5-XL. Модель содержит около 870 млн параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и запросы. Её можно применять для русскоязычных текстовых задач, сформулированных в виде инструкций. В метаданных указаны форматы PyTorch и Safetensors и лицензия MIT. Карточка не описывает конкретные результаты обучения или ограничения качества.

ehristoforu/frqwen2.5-from7b-it — объединённая автором модель семейства Qwen2.5, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Это плотная причинная языковая модель для генерации текста и диалогов; доступны интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов. В репозитории указаны 12,7 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors; модель рассчитана на работу через Transformers. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации ответов и текста, а также сценариев, где требуется подключение инструментов. Базовая Qwen2.5-7B-Instruct предназначена также для генерации кода и структурированных ответов, однако README этой сборки не описывает её специфические улучшения или результаты оценки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Vortecks/G9v3-3B-Heretic-Abliterated — плотная причинно-следственная языковая модель команды AI9Stars, подготовленная на основе ai9stars/G9v3-3B. Это вариант Heretic Abliterated: направления активаций, связанные с отказами, были удалены, поэтому модель чаще отвечает на запросы без встроенных защитных ограничителей. Модель содержит 2,7 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для локального чата, повседневных запросов, генерации кода, вызова инструментов и задач на рассуждение в условиях ограниченных ресурсов. В карточке приведены способы запуска через совместимые среды, включая llama.cpp, Ollama и LM Studio; текущий репозиторий содержит веса Safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. Модель может выдавать неточные, предвзятые или небезопасные ответы; результаты следует проверять, особенно при использовании в важных решениях. Поскольку встроенное поведение отказа удалено, разработчику приложения необходимо самостоятельно обеспечивать модерацию и меры безопасности.

Ganymede-24B-F16 — дообученная языковая модель семейства Mistral, опубликованная slrrxx101. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 22 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель дообучена на unsloth/Mistral-Small-Instruct-2409-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не установлена.

Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 — предварительная версия мультимодальной модели Google Gemini 2.5 Pro. Она предназначена для сложных задач рассуждения, программирования, математики и науки. В карточке указаны способности к рассуждению, но подробности об архитектуре, размере и длине контекста не приведены. Модель ориентирована на сценарии, где требуется разбирать запрос и формировать содержательный ответ, включая помощь с кодом и решение математических задач. Метаданные классифицируют её как image-text-to-text, однако README не уточняет поддерживаемые типы входных данных. Условия лицензии в доступных сведениях не описаны.

TechxGenus/gemma-1.1-2b-it-GPTQ — GPTQ-квантизированная версия Gemma 1.1 2B IT, разработанной Google. Это компактная decoder-only языковая модель с открытыми весами, предназначенная для генерации и обработки текста на английском языке. Модель ориентирована на ответы на вопросы, суммаризацию, рассуждения, написание текста, программирование, следование инструкциям и многошаговые диалоги. Версия Gemma 1.1 обучалась с применением RLHF и, по сравнению с исходным выпуском, получила улучшения в качестве ответов, кодировании, фактичности, следовании инструкциям и многоходовом взаимодействии. Квантизация GPTQ снижает требования к ресурсам и может упростить локальный запуск, однако потенциально сопровождается потерей качества по сравнению с исходными весами. Модель работает только с текстом; поддержка изображений, аудио и других модальностей не указана. Размер — 2B параметров, максимальная длина контекста в карточке не приведена. Модель компактнее крупных языковых моделей и подходит для запуска на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре, но её меньший размер может ограничивать качество сложных рассуждений и объём знаний. Использование регулируется лицензией Gemma и условиями Google; для доступа на Hugging Face требуется принять соответствующую лицензию.

qwp4w3hyb/gemma-2-27b-it-iMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционно дообученной модели Gemma 2 27B IT, разработанной Google. Модель предназначена для генерации текста и выполнения задач по текстовым инструкциям на английском языке. В основе лежит модель Google Gemma 2 27B IT с размером 27 миллиардов параметров. Доступен широкий набор вариантов квантизации от Q8_0 до IQ1_S, включая экспериментальные типы с суффиксом _L. Для снижения потерь качества при квантизации использована importance matrix, рассчитанная на специализированном калибровочном наборе данных. Файлы подготовлены с использованием llama.cpp с учётом исправлений, связанных с финальным logit soft-capping, sliding window и токенизатором. Основное преимущество модели — выбор вариантов GGUF для запуска в llama.cpp с разным компромиссом между качеством, размером и требованиями к ресурсам; importance matrix должна улучшать сохранение качества после квантизации. Ограничения включают зависимость характеристик от выбранного типа квантизации и отсутствие в предоставленной карточке подробностей о контекстном окне, архитектурных параметрах, мультимодальности и результатах тестирования. Лицензия указана как gemma.

Gemma-2-2b-TitanFusion — разговорная языковая модель на архитектуре Gemma 2, созданная bunnycore с помощью mergekit. В README описано слияние методом Model Stock на базе IlyaGusev/gemma-2-2b-it-abliterated с несколькими моделями Gemma 2 и адаптерами, включая варианты для диалога, рассуждений и кода. Размер модели — 2,7 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов; модель работает с текстом и поддерживает чат. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге, следования инструкциям, рассуждений и помощи с кодом. Метаданные указывают англоязычную базовую модель. В README не приведены результаты оценки качества или подробности о поведении итогового слияния. Лицензия в доступных данных не указана.

Gemma-2-9B-Chinese-Chat — языковая модель для диалоговой генерации текста, разработанная Shenzhi Wang, Yaowei Zheng, Guoyin Wang, Shiji Song и Gao Huang. Она создана на базе google/gemma-2-9b-it и дообучена для китайско- и англоязычных пользователей с использованием алгоритма ORPO и более чем 100 тысяч пар предпочтений. Обучение проводилось с помощью LLaMA-Factory. Модель предназначена для общения, ролевых сценариев, использования инструментов, решения математических задач, написания текстов и кода. По сравнению с исходной моделью заявлено уменьшение случаев, когда на китайские запросы модель отвечает по-английски, а также снижение смешения китайского и английского языков в ответах. Модель поддерживает китайский и английский языки, содержит около 9,24 млрд параметров и имеет контекстное окно до 8K токенов. Доступны версии BF16 и GGUF, включая варианты q4_k_m, q8_0 и f16. Сильными сторонами модели являются ориентация на китайско-английские диалоги, улучшенные ролевые ответы, работа с инструментами и математикой, а также наличие форматов для локального запуска через совместимые приложения. Ограничения включают контекст длиной 8K токенов и возможную неточность или непредсказуемость ответов в ролевых сценариях; разработчики отдельно предупреждают, что ответы о личности и происхождении модели могут быть случайными. Модель распространяется по Gemma License.