II.6Документация и сопровождение разработки

bunnycore/Llama-3-8B-TitanFusion-Mix-2 — объединённая причинная языковая модель семейства Llama, созданная автором с помощью mergekit. В качестве основы использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; методом TIES объединены веса четырёх моделей, включая инструктивную и uncensored-версии Llama 3.1 8B и модели линейки TitanFusion. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, доступна в формате safetensors и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Метаданные описывают базовую модель как ориентированную на английский текст и код; отдельные сведения о языках этого конкретного слияния не приводятся. Слияние объединяет возможности исходных моделей, но README не содержит оценок качества или подробностей о поведении результирующей модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-DPO-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-IPO на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT, поэтому описание составлено по ней. princeton-nlp/Llama-3-Base-8B-SFT — разговорная модель генерации текста на архитектуре Llama, опубликованная как часть работы SimPO: Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward. Репозиторий содержит модель на 7,5 млрд параметров в формате safetensors; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. README отсылает к репозиторию SimPO за дополнительными сведениями. Лицензия и конкретные языковые возможности в предоставленных данных не определены.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-ORPO-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-RRHF-v0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2, поэтому описание составлено по ней. Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-SPPO-Iter3-merge — объединённая чат-модель на базе Meta Llama 3, созданная с помощью mergekit разработчиками исходных моделей. Веса двух моделей, princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO и UCLA-AGI/Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3, объединены методом SLERP. Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Карточка приводит результаты оценок IFEval и BBH; метаданные характеризуют базовую модель как англоязычную. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Лицензия — Llama 3 (llama3).

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-v0.2 — диалоговая языковая модель семейства Llama, выпущенная командой Princeton NLP как модель из работы SimPO (Simple Preference Optimization with a Reference-Free Reward). Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель связана с исследованием оптимизации предпочтений без эталонной модели. В карточке не приведены подробности обучения, оценки качества или специальные области применения; метаданные указывают поддержку чата и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

UCLA-AGI разработала Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter1 — плотную авторегрессионную языковую модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, дообученную методом Self-Play Preference Optimization на первом этапе. В качестве основы использована meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct; обучение опиралось на наборы промптов UltraFeedback и синтетические ответы. Модель рассчитана прежде всего на английский язык, поддерживает диалог и принимает текст для генерации текста. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель подходит для диалоговых ответов и генерации текста с настройкой на предпочтения пользователей. В карточке приведены результаты AlpacaEval и Open LLM Leaderboard для оценки её качества на сравнительных и языковых бенчмарках. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3, разработанной UCLA-AGI. Квантизацию в формате GGUF выполнил bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix. Модель предназначена для генерации текста и работы в диалоговом формате с системными и пользовательскими инструкциями. Модель имеет около 8 миллиардов параметров, поддерживает текстовую модальность и ориентирована на английский язык. В репозитории доступны варианты квантизации от Q8 до Q2, различающиеся размером файла, требованиями к памяти и качеством генерации. Версии Q5–Q8 характеризуются высоким качеством, тогда как варианты Q3 и Q2 экономят память, но заметно уступают по качеству; некоторые варианты с суффиксом L используют F16 для весов эмбеддингов и выходного слоя и обозначены как экспериментальные. Модель подходит для локального запуска и ресурсоограниченных сценариев, где важен баланс между качеством и потреблением памяти. Ограничения включают зависимость результатов от выбранного уровня квантизации, отсутствие заявленной поддержки других модальностей и отсутствие в README сведений о размере контекстного окна и результатах бенчмарков. Для корректного использования следует применять указанный формат промпта Llama 3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct-GGUF — это инструкционная языковая модель семейства Llama 3 в формате GGUF, опубликованная пользователем или организацией bartowski. По названию и указанным метаданным модель имеет размер 8 миллиардов параметров и ориентирована на диалоговое взаимодействие и выполнение инструкций. В карточке заявлена поддержка немецкого и английского языков, а также указано обучение методом DPO в два этапа. Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и других сценариев использования локальной LLM, совместимой с инструментами инференса, поддерживающими формат GGUF. Ключевыми особенностями являются принадлежность к семейству Llama 3, инструкционная настройка и оптимизация предпочтений методом DPO. Сведения о точной архитектуре, длине контекста, модальностях, конкретных вариантах квантования, производительности и ограничениях в README не приведены, поэтому их необходимо уточнять отдельно. Использование регулируется Meta Llama 3 Community License. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ на установленных условиях, включая соблюдение Acceptable Use Policy, сохранение уведомления об атрибуции и отображение фразы «Built with Meta Llama 3» при распространении материалов или продуктов на их основе. Для производных моделей также требуется включать «Llama 3» в начало названия; для организаций с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные условия.

llama-3-stella-truthy-dpo-8B — диалоговая языковая модель семейства Llama 3, разработанная на основе nbeerbower/llama-3-stella-8B. Модель дообучена методом DPO на наборе jondurbin/truthy-dpo-v0.1 и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Она принимает текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате Safetensors. README указывает на лицензию Meta Llama 3 Community License Agreement; применяются её условия.

llama3-turbcat-instruct-8b-GGUF — квантизированная версия инструкционной модели turboderp/llama3-turbcat-instruct-8b, подготовленная bartowski с использованием llama.cpp. Модель относится к семейству Llama 3, имеет около 8 миллиардов параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия по инструкциям. Формат GGUF подходит для локального запуска через llama.cpp и совместимые инструменты. Модель ориентирована на задачи общего назначения: ответы на запросы пользователя, ведение диалога, создание и преобразование текста. Доступно множество вариантов квантизации от Q8 до Q2 и IQ-квантов, что позволяет выбирать баланс между качеством, размером файла и требованиями к оперативной памяти. В README рекомендуются варианты Q4–Q6 как обеспечивающие высокое качество; более компактные варианты экономят память, но могут заметно уступать по качеству. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекстного окна, точная архитектура базовой модели, результаты тестирования или специальные мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. К ограничениям относятся потенциальная потеря качества при низких уровнях квантизации и отсутствие подробных данных о безопасности и поведении модели. Указана лицензия Llama 3.

unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF — модель в формате GGUF, подготовленная Unsloth на основе Meta Llama 4 Maverick 17B-128E-Instruct. Она предназначена для работы в режиме instruct: диалогов, следования инструкциям и решения широкого спектра текстовых задач. В README указана поддержка арабского, немецкого, английского, испанского, французского, хинди, индонезийского, итальянского, португальского, тайского, тагальского и вьетнамского языков. Из доступных данных известны обозначенные в названии характеристики: 17B и 128E, а также формат GGUF, обычно ориентированный на локальный инференс в совместимом программном обеспечении. Сведения о длине контекста, точной архитектуре, модальностях, вариантах квантования, требованиях к оборудованию, результатах тестирования и ограничениях качества в README не приведены, поэтому их нельзя оценить по имеющимся данным. Модель распространяется в соответствии с Llama 4 Community License от Meta. Лицензия предоставляет ограниченные безвозмездные права на использование, копирование, распространение и создание производных работ при соблюдении условий, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama» при распространении материалов или продуктов, сохранение обязательного уведомления об атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячно активных пользователей предусмотрено дополнительное лицензионное условие Meta.

kevin009/llamamathv8 — дообученная плотная языковая модель семейства Llama, разработанная kevin009 на основе llamamathv7. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; в карточке также отмечено обучение с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

LLaMA-MoE-v2-3.8B (2/8) SFT — чат-модель семейства LLaMA-MoE-v2, разработанная командой llama-moe. Она создана на основе LLaMA 3: полносвязные слои FFN или слои внимания разделены на разреженные эксперты, а маршрутизатор выбирает два из восьми экспертов. Затем модель прошла supervised fine-tuning в два этапа на открытых данных. Модель предназначена для генерации текста и диалогов на английском языке. В репозитории указано 3,8 млрд активируемых параметров, а метаданные каталога сообщают о 2,6 млрд параметров; контекст составляет до 8192 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0, допускающая коммерческое использование при соблюдении её условий. Модель можно применять для диалоговых помощников, ответов на вопросы, следования инструкциям и решения общих текстовых задач. Представленные в карточке бенчмарки охватывают знания, математику, программирование и понимание текста, но не дают оценки именно этой SFT-версии. Карточка не приводит конкретных ограничений или результатов её качества.

Llama-Thinker-3B-Preview2 — языковая модель prithivMLmods для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров; в карточке указана связь дообучения с prithivMLmods/Llama-Thinker-3B-Preview. README описывает её как предварительно обученную и дообученную по инструкциям модель на основе Llama 3.2, обученную на синтетических данных с длинными цепочками рассуждений; для настройки упоминаются SFT и RLHF. Модель предназначена для многоязычных диалогов, ответов на запросы и задач, требующих рассуждений. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; карточка указывает контекст до 131 072 токенов, а теги и README подтверждают поддержку английского и заявляют многоязычное применение без перечисления других языков. Доступны веса в safetensors и использование через Transformers; README также описывает запуск квантованных вариантов GGUF через Ollama. Модель распространяется по лицензии CreativeML Open RAIL-M. Заявления о сложных рассуждениях и многоязычности приведены в карточке, но конкретные языки, результаты оценок и независимые показатели качества не указаны.

Это дообученная версия KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune, разработанная KKHYA. Модель с архитектурой AdapterMoELLaVAQwen3ForCausalLM содержит 1,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; метаданные также указывают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель использует библиотеку Transformers, веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Длина контекста составляет 40 960 токенов. Указана лицензия Apache-2.0. Данные о специализированной области применения и обучающем датасете отсутствуют, поэтому качество для конкретных предметных задач оценить нельзя.

Это дообученная модель KKHYA на 1,7 млрд параметров, созданная на основе KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру NMMaskMoELLaVAQwen3ForCausalLM и загружает веса в форматах PyTorch и Safetensors. Контекстное окно — до 40 960 токенов. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Датасет дообучения и результаты оценки не описаны, поэтому качество и специализацию модели по отдельным темам оценить нельзя.

Это дообученная модель KKHYA на 1,7 млрд параметров, созданная на основе KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune. Она использует архитектуру NMMaskMoELLaVAQwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; интерфейс модели также предусматривает вызов инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Максимальная длина контекста составляет 40 960 токенов. Данные обучения и специальные сценарии применения в карточке не описаны, поэтому её можно рассматривать как модель общего назначения без подтверждённой специализации. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Это дообученная версия KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune, разработанная KKHYA и содержащая 1,7 млрд параметров. Модель использует архитектуру NMMaskMoELLaVAQwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 40 960 токенов. Данные обучения и специальные сценарии применения в карточке не описаны. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

llm-jp-3.1-8x13b — большая языковая модель, разработанная Центром исследований и разработок больших языковых моделей Национального института информатики Японии. Это модель семейства Mixtral с архитектурой Transformer и смесью экспертов: в ней 8 маршрутизируемых экспертов, из которых активируются 2. README приводит около 73,2 млрд общих параметров и около 22,2 млрд активируемых параметров; в метаданных указано 13,2 млрд параметров. Контекст составляет 4096 токенов. Модель продолжает предобучение LLM-jp-3 в режиме Instruction Pre-Training, а также прошла supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization. Она предназначена для генерации текста и следования инструкциям, в частности на японском и английском языках. Доступна в формате Safetensors для Transformers. Разработчики предупреждают, что модель находится на раннем этапе исследований и разработок и не настроена для гарантированного соответствия человеческим намерениям и требованиям безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Модель guiiwfz/logi-1.5b — дообученная версия Qwen2.5-1.5B-Instruct, созданная guiiwfz на базе unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

mlx-community/LongCat-Flash-Chat-bf16 — версия LongCat-Flash-Chat, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Исходную модель разработала Meituan; метаданные указывают на дообучение базовой модели для диалогового применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на библиотеку MLX. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Её размер составляет 17,7 млрд параметров, длина контекста — до 131 072 токенов. Лицензия — MIT. README описывает конверсию с помощью mlx-lm, но не приводит сведения о языковом охвате или конкретных ограничениях качества.

LPT-6.1 Thinking — разговорная языковая модель от LiskCell, представленная как флагман экосистемы xLYR и ассистент Deta. Модель предназначена для диалогов, творческих задач, технических вопросов и многошаговых рассуждений; в репозитории заявлена поддержка английского и иврита. В карточке указаны архитектура семейства Kimi K2.5 с классом KimiK25ForConditionalGeneration, библиотека Transformers и формат весов safetensors. Модель позиционируется как дообученная и настроенная для экосистемы xLYR; её размер и длина контекста в предоставленных данных не приведены. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Luda Brain v2 — языковая модель семейства Mistral, дообученная roseball369 на базе unsloth/mistral-7b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов; доступны веса в форматах Safetensors и GGUF Q4_K_M. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, состав обучающих данных или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных областей по имеющимся сведениям определить нельзя.

lumikabra-195B v0.3 — крупная языковая модель на архитектуре Mistral с 194,2 млрд параметров, созданная объединением моделей методом passthrough. В README указана как более крупный вариант lumikabra v0.3; в слияние вошли два диапазона слоёв модели schnapper79_lumikabra-123B_v0.3. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers, а заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Интерфейс также поддерживает вызов инструментов. В README приведён пример запроса на написание художественной главы, однако он не устанавливает отдельную специализацию модели. Карточка указывает лицензию «other», поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией в репозитории.

Undi95/Lumimaid-Magnum-v4-12B — объединённая разговорная модель на архитектуре Mistral, созданная автором Undi95 с помощью mergekit. В объединение вошли Lumimaid, Magnum v4, LocalC и Mistral Nemo Instruct; также автор добавил дообученную на входах Claude версию Nemo. Модель содержит 12,1 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Для prompt используется шаблон Mistral [INST]…[/INST]. Модель предназначена для диалога и генерации текста по инструкциям, в том числе для продолжительных бесед и сценариев с вызовом инструментов. В README не описаны отдельные специализированные области применения или подробные оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

LuminRP-7B-128k-v0.3 — слитая языковая модель, разработанная Ppoyaa на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она объединяет LuminRP-7B-128k-v0.2, instruct-модель и ещё одну модель для ролевых диалогов; в репозитории доступны веса Safetensors. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель предназначена для генерации текста, следования инструкциям и ролевых диалогов. Автор сообщает, что она в целом показывает лучшие результаты в общих задачах, чем версия v0.2, но ролевые сценарии ещё не проверялись. Лицензия — Apache-2.0. Также упомянута отдельная GGUF-версия.

M7Neuralsynthesis-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne методом автоматического слияния моделей. В конфигурации указаны liminerity/M7-7b и Kukedlc/NeuralSynthesis-7B-v0.3; применён метод dare_ties. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; указана лицензия Apache-2.0. README не приводит оценок качества, специальных областей применения или списка поддерживаемых языков.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment26T3q — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment26T3q-7B. В метаданных указаны архитектура Mistral, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы; описание базовой модели также указывает на применение для математических задач. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена по лицензии Apache-2.0.