II.6Документация и сопровождение разработки

Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct — инструктивно дообученная модель команды Vikhrmodels на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Для SFT использован синтетический русскоязычный датасет GrandMaster-PRO-MAX из 150 тысяч инструкций. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и вопросы, а также анализа текста в диалоговых сценариях. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и содержит 1,5 млрд параметров. Она рассчитана прежде всего на русский язык, поддерживает также английский; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а метаданные отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Модель подходит для встраивания в приложения и сервисы, которым нужна компактная двуязычная языковая модель. Качество отдельных задач и надёжность вызова инструментов в карточке не приведены, поэтому их стоит проверять на собственных сценариях. Лицензия — Apache-2.0.

Nitral-Archive выпустила Violet_Eris-BMO-12B — объединённую методом SLERP чат-модель на базе архитектуры Mistral. В слиянии использованы Nitral-AI/Captain_BMO-12B и Epiculous/Violet_Twilight-v0.2; модель содержит 12,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Её можно применять для продолжения текста и создания ответов в чат-сценариях. В метаданных указан контекст до 1 024 000 токенов. Язык лицензии в предоставленных сведениях не указан.

Viviana_V3_dare_ties — объединённая чат-модель, созданная domie с помощью mergekit на основе domie/Viviana_V2 и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов по текстовым запросам. README не приводит оценок качества или сравнительных тестов, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.

WestKunai-Hermes-7b — слитая языковая модель, созданная автором seyf1elislam с помощью mergekit и метода DARE TIES. В слиянии использованы saishf/West-Hermes-7B и seyf1elislam/KunaiBeagle-Hermes-7b на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста по запросам и может применяться в диалогах, ответах на вопросы и задачах рассуждения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в README также упомянуты квантованные версии GGUF. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. README приводит результаты Open LLM Leaderboard, но не описывает отдельно языковую специализацию или гарантии качества.

WestKunai-XD-7b — слитая языковая модель, созданная автором seyf1elislam с помощью mergekit из WestKunai-Hermes-7b и KuTrix-7b на основе Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров; для репозитория указаны веса safetensors и контекст до 32 768 токенов. Также доступны квантованные версии в формате GGUF. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы, включая сценарии с длинным контекстом. В карточке приведены результаты оценивания на задачах рассуждения и здравого смысла, однако конкретные языки, на которых модель оптимизирована, не описаны. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

MaziyarPanahi/WizardLM-2-8x22B-GGUF — это набор файлов модели в формате GGUF для базовой модели microsoft/WizardLM-2-8x22B, разработанной Microsoft и квантизированной MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая ответы на вопросы и создание подробных, полезных и вежливых ответов ассистента. Файлы подходят для запуска с совместимыми инструментами, включая llama.cpp; репозиторий содержит шардированные варианты модели. Доступны квантизированные варианты с разной разрядностью: 2-, 3-, 4-, 5-, 6- и 8-битные GGUF-файлы. Исходная архитектура, общее число параметров, поддерживаемые языки и размер контекста в README не указаны. Модель относится к текстовым, мультимодальность не заявлена. Разные уровни квантизации позволяют выбирать компромисс между размером файлов, требованиями к памяти и качеством, однако конкретные характеристики каждого варианта не приведены. Лицензия — Apache 2.0. Для использования требуется совместимое программное обеспечение, а параметры запуска зависят от выбранного файла квантизации и средства инференса.

Xelora-9B-Study — дообученная Shreesha-2011 текстовая модель семейства Qwen3.5. Она основана на Qwen/Qwen3.5-9B и использует плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM; в репозитории указано 7,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а интерфейс также поддерживает вызов инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Для базовой Qwen3.5-9B заявлены мультимодальные возможности, включая анализ изображений, однако карточка Xelora описывает текстовый вариант модели и не подтверждает обработку изображений. Контекстное окно составляет до 262 144 токенов, основной указанный язык — английский. В README сказано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества, специализированных сценариев обучения или результатов тестирования.

Xenon-1 — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная на основе Mistral-7B-v0.1 и дообученная на наборе Ultrafeedback с применением методов из статьи Self-Rewarding Language Models. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и ведения диалога; для форматирования запросов использует токены [INST] и [/INST], также доступен chat template Transformers. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и BPE-токенизатор с поддержкой байтового fallback. Контекст — до 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные оценки качества или подробный перечень ограничений.

Xenon-3 — разговорная модель для генерации текста, разработанная на основе Mistral-7B-v0.1 и дообученная на наборе Ultrafeedback с использованием методов из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций в формате Mistral: запросы заключаются в токены [INST] и [/INST]. В архитектуре используются Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; для диалогов доступен chat template через Transformers. Карточка указывает английский язык. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

YamExperiment28-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne из моделей yam-jom-7B и Experiment28-7B методом DARE-TIES. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и формат весов safetensors. Модель можно использовать для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. README не сообщает о специализации, языковом охвате или результатах оценки качества. Указана лицензия Apache-2.0.

Yamshadowexperiment28M70.64-0.81-0.33-0.12-0.46-0.05-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral от автора aaron-di, предназначенная для генерации текста и диалогов. В метаданных указаны 7,1 млрд параметров, архитектура MistralForCausalLM, контекст до 32 768 токенов и формат весов safetensors. README показывает запуск через Transformers с применением chat template и генерацией продолжения ответа на пользовательский запрос. Модель можно использовать для диалога и создания текстовых ответов; сведений о целевой предметной области или языковой специализации в карточке нет. Лицензия — Apache 2.0.

Yamshadowexperiment28Ognoexperiment27multi_verse_model-7B — слитая модель для генерации текста, созданная Maxime Labonne из automerger/YamshadowExperiment28-7B и automerger/Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B методом SLERP с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, объёмом 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Для неё указана лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или конкретных специализированных сценариев, поэтому пригодность результата стоит проверять на целевых запросах.

YamshadowInex12_Experiment26Experiment28 — слитая модель для генерации текста, опубликованная MaziyarPanahi. Она объединяет automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Experiment28-7B и использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для сценариев генерации текста на основе запросов и продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В предоставленной карточке не описаны специальные языковые или предметные настройки и результаты оценки качества.

YamshadowInex12_Experiment28M7 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов по текстовой подсказке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языки, специализированные области применения или дополнительные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения для генерации текста.

YamshadowInex12_Experiment28Neuralsirkrishna — слитая автором модели MaziyarPanahi языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Модель предназначена для генерации текста; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. Карточка не описывает специализацию, целевые языки или результаты оценки качества, поэтому модель можно охарактеризовать только как генеративную модель общего назначения. Файлы весов представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не содержат сведений о специальных ограничениях или проверках качества.

YamshadowInex12_Inex12Neural — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex12Neural-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и опубликована в формате safetensors. Практические сценарии включают генерацию продолжений и ответов на текстовые запросы. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о специализированных областях применения или отдельных языках.

YamshadowInex12_Inex16Calme — слитая текстовая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель разработана автором репозитория MaziyarPanahi и предназначена для генерации текста на основе текстового запроса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0. Сведения о специализации по языкам или предметным областям в карточке отсутствуют.

YamshadowInex12_MeliodasT3q — слитая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/MeliodasT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется создавать продолжения и ответы на текстовые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные прикладные области или отдельные языковые характеристики; качество и ограничения для конкретных задач следует оценивать на собственных данных.

YamshadowInex12_Percival_01Shadow — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Percival_01Shadow-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалогов, написания и продолжения текста, а также генерации ответов на запросы. Данные не описывают специализацию по предметной области или конкретные языковые возможности, поэтому качество для отдельных языков и сценариев нельзя определить по карточке. Весы опубликованы в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0.

YamshadowInex12_ShadowNeuralsirkrishna — слитая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны текстовые ответы или продолжение заданного текста. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию, языки или результаты оценки качества модели.

YamshadowInex12_Strangemerges_32Alloyingotneoy — слитая модель семейства Mistral, созданная объединением automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Alloyingotneoy-7B. Она предназначена для генерации текста и построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и другого текста по текстовой подсказке. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам или предметным областям. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_YamM7 — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamM7-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и принимает текст для авторегрессионной генерации продолжений и ответов. Контекст модели составляет до 32 768 токенов, поэтому её можно применять в диалогах и при работе с длинными текстовыми запросами. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В README не описаны специальные навыки или гарантии качества; качество ответов следует проверять на целевых задачах.

YamshadowStrangemerges_32_AlloyingotneoyPercival_01 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/AlloyingotneoyPercival_01-7B. Она предназначена для генерации текста; репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель насчитывает 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для генерации продолжений, черновиков и ответов на текстовые запросы. README не описывает специализацию, языки или результаты оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment24Inex12 — объединённая методом слияния модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель создана на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment24Inex12-7B. Её можно применять для диалогов и генерации текстовых ответов; конкретная специализация или заявленные преимущества в карточке не описаны. Лицензия — Apache 2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Yam — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Yam-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов; размер модели — 7,1 млрд параметров. Модель можно применять для генерации продолжений, ответов и другого текста в сценариях, где требуется работа с длинным контекстом. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковой специализации или оценках качества.

YamshadowStrangemerges_32_T3qM7 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; её контекст рассчитан на 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалога по текстовым запросам. Её можно применять для составления ответов, продолжения текста и ведения диалога. Карточка не уточняет специализацию или языки обучения. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

adamo1139/Yi-1.5-34B-32K-rebased-1406 — языковая модель на архитектуре Llama с 33,9 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Автор дообучил Yi-1.5-34B-32K методом SFT на наборе uninstruct-v1-experimental-chatml, затем провёл обучение ORPO на rawrr_v2-2_stage1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Автор описывает её как эксперимент по устранению загрязнения синтетическими данными в SFT исходной Yi-1.5-34B-32K. В README также упоминается план дальнейшей работы с датасетом AEZAKMI v4, поэтому текущий чекпойнт следует считать экспериментальным. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

YiXin-Distill-Qwen-72B — плотная авторегрессионная языковая модель YiXin AI Lab на архитектуре Qwen2.5, дообученная с применением обучения с подкреплением и дистилляции для математических рассуждений и ответов на вопросы общего характера. Модель насчитывает 71,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлена поддержка китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Модель предназначена для диалоговых приложений, решения математических задач с объяснением хода решения и ответов на вопросы, требующие общих знаний и рассуждений. В README приведены результаты сравнительных тестов, включая MATH-500, GPQA-Diamond и AIME-24; они отражают оценки авторов модели. Модель распространяется в формате safetensors, поддерживает интерфейс вызова инструментов и выпущена по лицензии Apache-2.0. В README отмечены уязвимость к состязательным атакам и prompt injection, возможность утечки данных, смещения по областям и потеря части тонких способностей исходной модели при дистилляции. Качество может различаться в доменах, недостаточно представленных в обучающих данных.

YuLan-Mini-Instruct — компактная языковая модель, разработанная командой YuLan и предназначенная для диалогов и выполнения инструкций. Это дообученная версия YuLan-Mini: авторы применили supervised fine-tuning, preference fine-tuning и обучение с подкреплением. Модель семейства Llama имеет плотную архитектуру и около 2,2 млрд параметров по метаданным; в README указано 2,4 млрд. Контекст составляет около 28 тысяч токенов. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач и написания кода. В обучении использовались открытые и синтетические данные, в том числе материалы по математике, науке и китайским бытовым знаниям. Метаданные указывают поддержку английского и китайского языков и возможности чата и генерации кода. Авторы отмечают конкурентные результаты на задачах рассуждения, математики и программирования, но указывают на слабые результаты в тестах, требующих обширных знаний, например MMLU. Модель распространяется по лицензии MIT.

Zen Ingress 1 3B SFT Merged — дообученная языковая модель AllenGXM на архитектуре Qwen2.5 для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель содержит 3,1 млрд параметров, имеет контекстное окно до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Подходит для генерации ответов и интеграции в чат-сценарии; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Указанный язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.