II.6Документация и сопровождение разработки

LongCat-Flash-Lite-Sparse-Uncensored-Heretic-Native-MTP-And-LSA-Preserved — дообученная версия LongCat-Flash-Lite-Sparse от независимого автора llmfan46. Это разговорная причинная языковая модель для генерации текста с архитектурой LongCat Flash Sparse и 4,6 млрд параметров. По метаданным, модель принимает контекст до 983 040 токенов; исходное семейство использует разреженное внимание LongCat Sparse Attention для эффективной работы с длинным контекстом. Модель изменена методом abliteration, чтобы снизить частоту отказов: в приведённом README сравнительном тесте отказов стало 9 из 100 против 99 из 100 у исходной модели. Она предназначена для диалогов, генерации текста и сценариев с длинными входными данными; README также ссылается на отдельную GGUF-версию. Заявленная лицензия — MIT. README предупреждает, что модель не оценивалась всесторонне для всех прикладных задач.

Loxa-4B — языковая модель на 4 млрд параметров, опубликованная frameai. Она построена на плотной архитектуре семейства Llama и предназначена для генерации текста; в карточке также описаны сценарии классификации, ответов на вопросы, перевода и суммаризации. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и работает через библиотеку Transformers; доступны веса в формате safetensors и интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель рассчитана на исследовательскую и разработческую работу с текстом и кодом. Автор заявляет о работе на CPU и видеокартах GTX, однако не приводит проверяемых бенчмарков или подробностей обучения; заявленные 96% точности нельзя однозначно интерпретировать. Возможны предвзятые или фактически неверные ответы, поэтому результаты следует проверять, особенно в критически важных сценариях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

loyal-piano-m7-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая методом SLERP диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и chargoddard/loyal-piano-m7; README приводит конфигурацию слияния всех 32 слоёв обеих моделей. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговых сценариях. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные не уточняют языковой охват и специфические ограничения качества, поэтому их нельзя определить по карточке.

Luban 13B GGUF — языковая модель для генерации текста, разработанная AIDC-ai-business на базе AIDC-ai-business/Luban-13B и преобразованная в формат GGUF пользователем TheBloke. Модель относится к архитектуре Llama, содержит около 13 миллиардов параметров и предназначена для выполнения инструкций и формирования ответов на текстовые запросы. Модель ориентирована на сценарии текстовой генерации, включая ответы на инструкции, диалоговые приложения и локальный запуск через llama.cpp и совместимые интерфейсы. В карточке указаны английский язык и датасет Open-Orca. Для запросов используется шаблон Alpaca с разделами Instruction и Response. Формат GGUF поддерживает метаданные, специальные токены и различные варианты квантования; доступны файлы с разрядностью от 2 до 8 бит для инференса на CPU и GPU. К сильным сторонам относятся возможность локального запуска, широкий выбор уровней квантования и совместимость с llama.cpp, text-generation-webui, LM Studio, KoboldCpp и другими библиотеками и интерфейсами. Ограничения включают ориентацию преимущественно на английский язык, отсутствие мультимодальных возможностей и зависимость качества, скорости и требований к памяти от выбранного варианта квантования. Модель предназначена для текстовой генерации и не заявлена как специализированная система для других модальностей. Указана лицензия cc-by-nc-4.0 исходной модели. README также сообщает о применимости условий лицензии Meta Llama 2, поэтому модель следует считать подпадающей под обе лицензии; их взаимодействие требует отдельной проверки перед использованием, особенно в коммерческих сценариях.

LumenX1-Sept26-Release — текстовая авторегрессионная модель семейства Lumen Dense, опубликованная dusersad12 на Hugging Face. Она предназначена для диалогов и генерации ответов, особенно для сложных задач на рассуждение, математику, программирование и общую логику. В карточке заявлены улучшенные рассуждения, снижение числа галлюцинаций и поддержка вызова функций; для ответа на вопрос AIME 2026 указано в среднем 31 тыс. токенов рассуждения. Модель использует архитектуру LumenDenseForCausalLM и распространяется в формате PyTorch для Transformers. Репозиторий выпущен под лицензией MIT. Карточка не сообщает размер модели, длину контекста и поддерживаемые естественные языки. Заявления о качестве приведены в README, но детали бенчмарков описаны частично.

Lumi-v2-llm-jp-4-8b — японско-английская чат-модель, разработанная SousiOmine на основе llm-jp/llm-jp-4-8b-base. Модель с архитектурой Llama и 7,8 млрд параметров прошла SFT на примерно 1,7 млрд токенов данных с шаблоном ChatML; веса доступны в формате safetensors для Transformers. Контекст модели составляет 65 536 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, следования инструкциям и задач рассуждения на японском и английском языках. В обучающие данные вошли открытые наборы для рассуждений, мультиязычных инструкций, научных вопросов и агентного поведения, а также собственные данные разработчика для вопросов и ответов по коду на японском. Лицензия модели — Apache-2.0. Качество ответов зависит от запроса и тематики; карточка не приводит сравнительных оценок или подробных гарантий качества. Лицензии и условия использования отдельных обучающих наборов различаются и требуют проверки по их карточкам.

Kaballas/m_1 — текстовая генеративная модель, созданная Kaballas путём слияния нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода Model Stock. В качестве базовой использована Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; в слияние также вошли модели для рассуждений и генерации текста, включая DrNicefellow/Qwen2.5-7B-O1-Journey-1, C10X/CoT-2.5, bunnycore/Qwen2.5-7B-CyberRombos, djuna/Q2.5-Fuppavy-7B, Kaballas/TLetsgo и jeffmeloy/Qwen2.5-7B-nerd-uncensored-v1.7. Модель семейства Qwen2 имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе ответов с рассуждениями. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; заявлен интерфейс для вызова инструментов. В метаданных лицензия не приведена. Поскольку это слияние моделей, поведение и ограничения зависят от исходных компонентов; README не содержит оценки качества или подробных ограничений.

UCSC-VLAA/m1-7B-23K — языковая модель семейства Qwen2, опубликованная UCSC-VLAA. Она предназначена для диалогов и ответов на вопросы; каталог также относит её к генерации текста и отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает контекст до 32 768 токенов. Модель работает с текстом и размещена в формате safetensors. Метаданные указывают лицензию MIT. README содержимого не предоставляет, поэтому сведения о специальной настройке, языковом охвате и фактической точности подтвердить нельзя.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Experiment24Experiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment24Experiment26-7B. В её основе архитектура Mistral с плотной сетью причинного языкового моделирования; размер составляет 7,1 млрд параметров, а максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений текста и других задач текстовой генерации. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет языки обучения и ограничения качества.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Experiment26 — слитая модель семейства Mistral, созданная объединением automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров; модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель может применяться для генерации продолжений, ответов и других текстов по запросу. Карточка не описывает специализацию по языкам или прикладным областям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_Experiment26Neuralarjuna — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая сценарии с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель может применяться для диалоговых интерфейсов, генерации и продолжения текста. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. README не описывает конкретные навыки, языковую специализацию или результаты оценки качества, поэтому их нельзя подтвердить по доступным данным.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28Neuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, собранная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель использует формат safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения в доступных источниках отсутствуют.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная на основе двух моделей Mistral: automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров; модель работает с контекстом до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о языковой специализации или оценках качества, поэтому пригодность для конкретных языков и задач требует проверки.

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.

M7Yamshadowexperiment28_ShadowNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и предназначена для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель может использоваться для составления и продолжения текстов, ответов в диалоге и других задач генерации текста. Репозиторий предоставляет веса по лицензии Apache-2.0. README не приводит сравнительных оценок качества или дополнительных сведений о специализации модели.

M7Yamshadowexperiment28_Strangemerges_32T3q — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi на Hugging Face. Она объединяет модели automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Strangemerges_32T3q-7B и основана на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалоговых ответов и математических запросов. Поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

M7Yamshadowexperiment28_T3qT3qm7 — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qT3qm7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога. По описанию базовой модели, она также подходит для ответов на математические запросы. Данных о специальной отраслевой настройке или поддерживаемых языках нет. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Качество ответов может различаться в зависимости от запроса; подтверждённых сведений о точности и специальных ограничениях в карточке нет.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_YamshadowExperiment27pastiche — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamshadowExperiment27pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст; сведения о специализированных областях или целевых языках в карточке не приведены. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Magnum-v4-Cydonia-v1.2-22B — объединение двух предварительно обученных языковых моделей, созданное автором knifeayumu с помощью mergekit. В слияние методом SLERP вошли TheDrummer/Cydonia-22B-v1.2 и anthracite-org/magnum-v4-22b; итоговая модель использует плотную архитектуру Mistral и содержит 22 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; доступен интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 32 768 токенов. Карточка не приводит отдельного перечня языков, а базовые модели описаны как ориентированные на англоязычные диалоги, следование инструкциям и связную прозу. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с карточкой модели и лицензиями исходных моделей.

Mahou-1.5-mistral-nemo-12B-lorablated — объединённая языковая модель на базе Mistral, созданная с помощью mergekit из flammenai/Mahou-1.5-mistral-nemo-12B и nbeerbower/Mistral-Nemo-12B-abliterated-LORA. Модель содержит 12,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; веса опубликованы в формате safetensors и представлены в библиотеке Transformers. Модель предназначена для генерации текста, диалогов и ролевого общения. В метаданных заявлено контекстное окно до 1 024 000 токенов. Слияние выполнено методом task arithmetic с типом данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка приводит результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывает подробно условия тестирования или ограничения качества.

CobraMamba/mamba-gpt-3b — языковая модель, дообученная авторами репозитория на open-lama. В карточке базовой моделью названа openlm-research/open_llama_3b; каталог классифицирует архитектуру как плотную LLaMA с классом LlamaForCausalLM. Модель содержит 3,3 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, работает через Transformers и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и языковых задач, включая ответы на вопросы и рассуждение по текстовому запросу. В README приведены результаты бенчмарков MMLU, ARC, HellaSwag и других оценок; авторы сообщают о сравнении с OpenLLaMA 3B и LLaMA. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. README предупреждает, что ответы могут быть ошибочными, нерелевантными или содержать предвзятый и оскорбительный контент. В оценке авторы исключили CB и WSC из-за подозрения на загрязнение обучающими данными, поэтому приведённые результаты следует интерпретировать с учётом этого ограничения.

mamba-gpt-3b-v3 — языковая модель на 3,3 млрд параметров от CobraMamba, дообученная на основе openlm-research/open_llama_3b_v2. Она предназначена для генерации текста, диалогов и ответов на инструкции; в обучающих данных использованы Stanford Alpaca, Open Assistant, LIMA и CodeAlpaca 20k. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM и запускается через библиотеку Transformers. Контекст составляет 2048 токенов; карточка указывает английский и многоязычные данные Open Assistant. В README приведены результаты тестов MMLU, ARC и HellaSwag, однако их следует считать заявлениями авторов. Модель подходит для экспериментов и приложений с генерацией текста, включая ответы на вопросы и помощь с кодом. Она может выдавать неточные, нерелевантные или предвзятые ответы, а небольшой контекст ограничивает работу с длинными запросами. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mamba-gpt-7b-v1-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из Mistral-7B-Instruct-v0.2 и CobraMamba/mamba-gpt-7b-v1. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors; в конфигурации слияния указана точность bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает языковой охват и результаты сравнительных оценок.

kzome/manhua-ar-model — дообученная разработчиком kzome модель генерации текста на архитектуре Qwen2.5. Она основана на unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit и содержит 7,1 млрд параметров; в карточке указаны обучение с Unsloth и библиотекой TRL, а также поддержка диалога и интерфейса вызова инструментов. Модель подходит для генерации текста и диалогового взаимодействия. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, основной указанный язык — английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Marcoroni-7b-DPO-Merge — языковая модель на 7,1 млрд параметров, опубликованная nfaheem. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral, объединённая методом TIES с помощью mergekit на основе madatnlp/marcoroni-7b-v3-safetensor, fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и udkai/Turdus; веса сохранены в формате safetensors с точностью float16. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, включая ответы на вопросы, рассуждения и решение задач. В README приведены результаты на ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K, а также заявлено первое место в рейтинге Hugging Face среди моделей около 13 млрд параметров по состоянию на 15 января 2024 года. Нативное контекстное окно составляет 32 768 токенов. README и метаданные не указывают поддерживаемые естественные языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; рейтинги из README относятся к указанным оценкам и не гарантируют качество на любых пользовательских задачах.

Marin 32B — базовая авторегрессионная языковая модель, разработанная командой Marin Project. Она предназначена для генерации продолжений текста и служит основой для разработки и адаптации языковых моделей. Модель обучена на корпусах общего текста, кода, математики, научных материалов и вопросов и ответов; в карточке приведены результаты оценки на общих языковых, математических и программных тестах. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3 с 31,9 млрд параметров, QK-Norm attention, 64 слоями и контекстом 4096 токенов. Она работает с Transformers и принимает текст, выдавая текст. Основной язык — английский. По данным карточки, обучающие данные не выходят за июль 2024 года. Marin 32B — базовая модель без настройки безопасности; она может выдавать вредный или неточный текст и не предназначена для полностью автономного использования. Код и веса распространяются по лицензии Apache 2.0.

MasherAI-7B-v4 — языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная mahiatlinux. Это дообученная версия Kukedlc/Neural-Krishna-Multiverse-7b-v3, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и формат PyTorch; обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EpistemeAI/MathCoder-Llama3.1-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, разработанная EpistemeAI и дообученная на базе EpistemeAI/Math-Code-Llama3.1-8B. Она предназначена для генерации текста, решения математических задач и помощи с кодом. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст длиной до 131 072 токенов и поддержку английского языка. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений, поэтому способности к математике и программированию не следует считать гарантией правильности ответов.

MeliodasPercival_01_Experiment24Yam — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment24Yam-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она принимает текстовые запросы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и может применяться для продолжения текста, написания черновиков и ответов на вопросы. Сведения о специализированной предметной области или целевых языках в карточке отсутствуют. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или описания ограничений, поэтому пригодность ответов для конкретных задач следует проверять отдельно.

MeliodasPercival_01_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не содержат сведений о специальных возможностях, целевых языках или результатах оценки качества.