II.6Документация и сопровождение разработки

QuantFactory/dolphin-2.1-mistral-7b-GGUF — квантизированная версия модели Dolphin 2.1 на базе cognitivecomputations/dolphin-2.1-mistral-7b, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Модель разработана в рамках проекта Dolphin; обучение спонсировала a16z. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, выполнение инструкций и творческие задачи. Модель основана на архитектуре Mistral с размером 7B параметров и распространяется в формате GGUF. Поддерживает текстовую модальность, английский язык и формат запросов ChatML. Для обучения использовались датасеты ehartford/dolphin и jondurbin/airoboros-2.2.1; Dolphin описывается как открытая реализация подхода Microsoft Orca с дополнительной очисткой, дедупликацией и повышением качества данных. К сильным сторонам относятся высокая готовность следовать инструкциям, универсальность и ориентация на творческую генерацию. Модель позиционируется как uncensored: из обучающих данных удалялись элементы alignment и bias, поэтому она может выполнять потенциально небезопасные или неэтичные запросы. При использовании в сервисах рекомендуется самостоятельно добавить слой выравнивания и фильтрации. Сведения о размере контекста и точных параметрах квантизации в README не указаны. Лицензия — Apache-2.0, допускающая коммерческое и некоммерческое использование.

Dolphin 2.8 Experiment26 7B — языковая модель, разработанная Eric Hartford и дообученная на базе Experiment-26 от Yam Peleg. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации кода. Она принимает запросы в формате ChatML и поддерживает контекст до 32 768 токенов по метаданным; в README для базовой модели указано 16 тысяч токенов. Для обучения использовались QLoRA и Axolotl, а среди датасетов указаны наборы для диалогов и программирования. Модель подходит для помощи в написании и объяснении кода, а также для обычных текстовых диалогов на английском языке. Доступны веса PyTorch, лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование. README помечает модель как экспериментальную; опубликованных оценок качества в карточке нет.

ChuckMcSneed/dolphin-2.9.1-dbrx-llamacppfixed — исправленная копия Dolphin 2.9.1 DBRX от Cognitive Computations с исправлениями для конвертации в GGUF через llama.cpp. Базовая модель — databricks/dbrx-base; Dolphin дообучена полным fine-tuning на последовательностях длиной 4 тыс. токенов, хотя базовая модель поддерживает контекст 32 тыс. токенов. Используется архитектура DBRX и шаблон диалога ChatML. Модель предназначена для диалогов с ассистентом, следования инструкциям, программирования, решения математических задач, вызова функций и первоначальных агентных сценариев. README отмечает её высокую готовность отвечать на запросы, в том числе вредоносные, а также посредственное качество письма и возможное снижение качества при квантовании. Для применения в сервисах автор рекомендует добавить собственный слой выравнивания. В README указаны лицензия databricks-open-model-license для базовой модели и разрешение на использование Dolphin, включая коммерческое, в рамках лицензии Meta Llama 3; точные условия для этой исправленной копии следует сверять с лицензией репозитория.

Dolphin 2.9.4 Gemma2 2B — диалоговая языковая модель, подготовленная Эриком Хартфордом и Cognitive Computations на базе Google Gemma 2 2B. Это плотная авторегрессионная модель с 2,7 млрд параметров, обученная с контекстом 8192 токена; для диалога использует шаблон ChatML. В метаданных указаны формат safetensors и задача генерации текста. Модель предназначена для следования инструкциям, диалогов, написания и анализа кода, а также сценариев с функциями и агентными действиями. Разработчик отмечает обучение на данных для разных языков и особое внимание к соблюдению системных инструкций. Упомянуто применение GrokAdamW и Liger Kernel, но автор не утверждает, что обучение привело к ожидаемому обобщению. Модель описана разработчиком как uncensored и может охотно выполнять вредоносные или неэтичные запросы; перед предоставлением пользователям рекомендуется добавить собственный слой выравнивания. Она распространяется по лицензии Gemma, условия которой следует учитывать при использовании.

Dolphin-Mistral-24B-Venice-Edition-heretic — диалоговая модель общего назначения, созданная на основе Mistral Small 24B Instruct 2501 и дообученная в рамках проекта Dolphin совместно с Venice.ai. Она предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в чат-сценариях; владелец системы задаёт системный промпт и самостоятельно настраивает стиль и правила поведения модели. Модель использует плотную архитектуру Mistral3 и содержит около 24 млрд параметров; доступна в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers или vLLM. В README описана как uncensored-версия для экосистемы Venice; указаны измерения KL-дивергенции и частоты отказов, но они не дают полной оценки качества. Лицензия — Apache-2.0. В README нет сведений о длине контекста и поддерживаемых языках, поэтому они здесь не уточняются. Снижение отказов не означает гарантированного отсутствия отказов или безопасного поведения: модель следует настраивать системным промптом и проверять на целевых сценариях.

DPOpenHermes-7B — диалоговая языковая модель Open Access AI Collective, созданная на базе OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Модель с архитектурой Mistral и 7,1 млрд параметров дообучена методом Direct Preference Optimization на наборах предпочтений Intel/orca_dpo_pairs и argilla/ultrafeedback-binarized-preferences, а затем дополнительно обучена на 7000 примерах OpenHermes, чтобы корректно завершать ответы токеном конца последовательности. Для обучения использовался qLoRA; репозиторий также содержит адаптер. Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения в формате ChatML, включая выполнение инструкций и ответы на вопросы. Она принимает текстовые диалоговые сообщения и генерирует текст; заявленный размер контекста — 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и Apache-2.0. README отмечает, что дополнительное SFT снизило результаты бенчмарков по сравнению с DPO-only версией; в описании также упоминается исходная DPO-only модель в ветке dpo-v0.

DPOpenHermes 7B v2 GGUF — квантизированная версия языковой модели Open Access AI Collective, подготовленная TheBloke в формате GGUF. Модель основана на архитектуре Mistral, содержит около 7 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста на английском языке, включая диалоговые и инструкционные сценарии. Модель обучалась с использованием наборов данных teknium/openhermes, allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned и Intel/orca_dpo_pairs. Для общения используется шаблон ChatML с системными и пользовательскими сообщениями. GGUF-файлы доступны в вариантах с 2-, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битной квантизацией, что позволяет запускать модель с разными компромиссами между качеством, скоростью и требованиями к памяти на CPU и GPU. Модель совместима с llama.cpp и рядом пользовательских интерфейсов и библиотек, включая text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All, LM Studio и llama-cpp-python. Ограничения включают поддержку только английского языка согласно карточке и отсутствие сведений о мультимодальности или размере контекстного окна. Лицензия — Apache 2.0.

Dumpling-Qwen2.5-32B — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, разработанная nbeerbower как дообучение nbeerbower/Rombos-EVAGutenberg-TIES-Qwen2.5-32B. Модель содержит 32 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и может использоваться для рассуждений, работы с текстами и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Она дообучена методом ORPO в течение двух эпох на наборах данных для предпочтений, правдивости, физического рассуждения и художественных текстов. Поддержка интерфейса инструментов указана в метаданных; это само по себе не гарантирует совместимость с конкретной системой инструментов. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Dumpling-Qwen2.5-32B-GGUF — это квантованные файлы языковой модели Dumpling-Qwen2.5-32B, подготовленные пользователем bartowski на базе модели nbeerbower. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска через llama.cpp, в частности в LM Studio. Она может использоваться для диалогов, написания и преобразования текстов, ответов на вопросы и других сценариев текстовой генерации, поддерживаемых базовой моделью. Модель содержит 32 миллиарда параметров и распространяется в формате GGUF с вариантами от BF16 до низкобитных квантований Q2–Q8 и IQ. Размер файлов составляет примерно от 13,71 до 65,54 ГБ. Для квантования применялась imatrix с использованием llama.cpp. В README не указаны точный контекст, перечень поддерживаемых языков и мультимодальные возможности; по заявленному pipeline_tag это текстовая, а не мультимодальная модель. Для работы рекомендуется использовать соответствующий шаблон prompt с маркерами Qwen. Сильной стороной является широкий выбор квантований, позволяющий подобрать баланс между качеством, скоростью и требованиями к памяти; варианты Q5 и Q6 отмечены как высококачественные, а Q4_K_M — как подходящий вариант по умолчанию. Более компактные варианты экономят память, но могут заметно снижать качество. Модель лицензирована по Apache-2.0.

ECE-1B-merge-PRYMMAL — языковая модель LilRg, полученная слиянием Qwen2.5-1.5B-Instruct и Qwen2.5-1.5B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная причинная трансформерная модель семейства Qwen2, содержащая 1,5 млрд параметров и принимающая текст для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для компактных чат-приложений, генерации и продолжения текста, а также формирования структурированных ответов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений поведения модели.

Enteli-49B — текстовая генеративная модель, разработанная командой EnteliMind. В карточке заявлены возможности понимания и генерации текста, рассуждений, программирования и математических задач; также описана адаптация под отраслевые сценарии. Эти заявления о качестве и сравнении с GPT-3.5 не подтверждены приведёнными данными бенчмарков. Метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM семейства Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового использования и выдаёт текст; карточка описывает удобство интеграции через Hugging Face Transformers. README не сообщает поддерживаемые естественные языки или лицензию, поэтому их нельзя уточнить. Модель распространяется в формате safetensors. В карточке заявлены эксперименты с нормализацией EMADNorm, однако подробностей для оценки их влияния на качество не приведено.

83fonseca/epicogames-Qwen3-4B-Instruct — дообученная текстовая модель семейства Qwen3, разработанная 83fonseca на базе unsloth/qwen3-4b-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, около 3,7 млрд параметров и контекст до 40 960 токенов. В карточке заявлено обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, конкретные наборы данных и результаты оценки качества, поэтому пригодность для отдельных предметных областей не установлена.

Dohyeon1/ERNIE-HC-SMoE-ngroups56 — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры ERNIE 4.5 MoE, опубликованная на Hugging Face. Модель содержит около 3,3 млрд параметров и предназначена для использования через библиотеку Transformers; в метаданных также указана поддержка conversational-сценариев. Модель подходит для диалоговой генерации, продолжения текста, создания черновиков и интеграции в приложения, которым требуется генерация естественного языка. Заявлена длина контекста до 131 072 токенов, что позволяет обрабатывать длинные входные последовательности. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки и рекомендованных сценариях применения. Поэтому возможности модели следует проверять на собственных данных, а условия использования — уточнять по информации репозитория.

Dohyeon1/ERNIE-M-SMoE-ngroups56 — модель для генерации текста на базе архитектуры ERNIE 4.5 MoE, опубликованная на Hugging Face и предназначенная для использования с библиотекой Transformers. Модель имеет 3,3 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. Модель ориентирована на диалоговые сценарии и генерацию продолжений текста: ответы на запросы, создание черновиков, поддержание многошагового контекста и интеграцию в приложения на базе Transformers. Метаданные не содержат подтверждённых сведений о поддерживаемых естественных языках, лицензии, данных обучения и результатах оценки.

EtherealAurora-12B-v2 — диалоговая языковая модель, созданная yamatazen с помощью слияния предобученных моделей через SLERP в mergekit. Она использует архитектуру Mistral с плотной сетью и содержит 12,1 млрд параметров; карточка указывает формат safetensors, шаблон ChatML и контекстное окно до 1 024 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. В метаданных указаны английский и японский языки. Модель объединяет yamatazen/EtherealAurora-12B и natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений применимости, поэтому пригодность для отдельных сценариев требует проверки.

Etheria-55b-v0.1 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная слиянием моделей серии Etheria и моделей Yi-34B-200K. Автор объединил варианты VerA и VerB, затем применил метод DARE TIES; в метаданных указаны 55,1 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; в README указана совместимость с форматами запросов ChatML и Alpaca. Для контекста заявлена теоретическая длина до 200 000 токенов, однако автор рекомендует начинать с 32 000 токенов, поскольку влияние слияния на работу с длинным контекстом не проверено. README сообщает о тестировании до 32 000 токенов через exl2 и приводит результаты нескольких оценок на Open LLM Leaderboard. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

nbeerbower/EVA-Gutenberg-Rombos-slerp-Qwen2.5-32B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2.5, созданная разработчиком nbeerbower методом SLERP с помощью mergekit из EVA-Gutenberg3-Qwen2.5-32B и Rombos-Qwen2.5-32B-lorablated. Это плотная авторегрессионная модель с 32 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка описывает способ слияния и состав исходных моделей, но не приводит оценок качества или подробностей о специализации. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Everyone-LLM-7b-Base — базовая языковая модель из серии EveryoneLLM, созданная сообществом и опубликованная rombodawg. Это объединённая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций в шаблоне Alpaca. В карточке приведены результаты тестов Open LLM Leaderboard, включая задачи на рассуждение и здравый смысл. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. README сообщает о слиянии множества дообученных моделей сообщества, но не приводит их названия, поэтому базовые компоненты установить нельзя. Лицензия в метаданных обозначена как unknown; условия использования следует уточнить у автора перед применением.

PS4Research/EVPdEf4TUz3pRa2u — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная PS4Research на базе unsloth/Qwen3-14B-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 14 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Специализация дообучения и его качество в карточке не раскрыты.

Exodia-7B — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Карточка описывает её как результат слияния нескольких моделей, призванный объединить их сильные стороны и снизить слабые стороны; конкретные исходные модели и разработчик в README не названы. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая ответы с учётом контекста и работу с разными типами запросов. Доступны веса PyTorch. Лицензия — MIT. README заявляет широкую применимость и повышенное покрытие знаний, но не приводит оценок, тестов или конкретных примеров, подтверждающих эти заявления. Указанные характеристики не подтверждают поддержку изображений, аудио или других нетекстовых входов.

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/Experiment26Neuralsirkrishna_Experiment27Experiment29 — объединённая модель для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием моделей automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B; в основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекст составляет до 32 768 токенов, формат весов — safetensors. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. Сведения о специализации по языкам и прикладным областям в карточке отсутствуют.

Experiment26Strangemerges_30-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель для генерации текста. Она построена на архитектуре Mistral и объединяет модели yam-peleg/Experiment26-7B и Gille/StrangeMerges_30-7B-slerp методом dare_ties; в конфигурации указаны плотность 0,53, вес 0,6, маска int8 и формат bfloat16. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и может использовать контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста на основе пользовательского запроса. Указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или перечня поддерживаемых естественных языков.

Experiment26Strangemerges_32-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne на основе архитектуры Mistral. В конфигурации объединены mistralai/Mistral-7B-v0.1, yam-peleg/Experiment26-7B и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp методом model_stock; базовой указана mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов. Модель может использоваться для диалога и других задач генерации текста на входном текстовом запросе. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применимости.

Experiment26T3q-7B — созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием методом SLERP моделей rwitz/experiment26-truthy-iter-1 и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста; базовая математическая модель прошла DPO-дообучение на математических данных. Модель принимает текстовые запросы и предназначена для диалоговых ответов и генерации текста, в том числе для решения математических задач. Длина контекста — 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Experiment26Yam_Experiment27Yam — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста; контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. README и метаданные не уточняют специализацию слияния, поддерживаемые языки или отдельные возможности сверх генерации текста.

MaziyarPanahi/Experiment26Yamshadow_Experiment28Strangemerges_32 — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель создана слиянием automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/Experiment28Strangemerges_32-7B. Её можно применять для генерации продолжений и ответов, а также для работы с длинными текстовыми запросами. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или сравнительные результаты модели; качество генерации зависит от запроса и используемой конфигурации.

Experiment26Yamshadow_T3qM7 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/Experiment26Yamshadow-7B и automerger/T3qM7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на базе причинной языковой модели с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель может использоваться для продолжения текста и создания ответов на текстовые запросы. Для неё указана лицензия Apache 2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или конкретные языковые возможности, поэтому модель следует считать общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment26Yam_Strangemerges_30Pastiche — объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная на основе automerger/Experiment26Yam-7B и automerger/Strangemerges_30Pastiche-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает происхождение модели как слияние двух моделей, но не приводит оценок качества или специальных сценариев применения.

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment28 — объединённая модель MaziyarPanahi на базе двух чекпойнтов automerger: Experiment28M7-7B и AlloyingotneoyExperiment28-7B. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения или отдельные возможности объединённой модели.