II.6Документация и сопровождение разработки

YamshadowInex12_Experiment26Alloyingotneoy — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Alloyingotneoy-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; она принимает текстовые запросы и выдаёт текстовые продолжения. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README подтверждает объединение двух базовых моделей, но не описывает их специализацию или результаты оценки качества.

YamshadowInex12_Experiment26Neuralsirkrishna — объединённая модель генерации текста на базе архитектуры Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Neuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные области применения или языки модели.

YamshadowInex12_Experiment28Meliodas — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Лицензия Apache-2.0. README не описывает специализацию или дополнительные возможности модели.

YamshadowInex12_M7T3qm7x — слитая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового запроса; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет веса automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/M7T3qm7x-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или отдельные языковые возможности.

YamshadowInex12_ShadowExperiment24 — слитая модель MaziyarPanahi на основе двух моделей семейства Mistral: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/ShadowExperiment24-7B. Это плотная причинно-языковая модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README подтверждает слияние двух базовых моделей, но не описывает специальные сценарии применения, языковую специализацию или сравнительные результаты.

YamshadowInex12_T3qm7xStrangemerges_32 — слитая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qm7xStrangemerges_32-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях с текстовым вводом и текстовыми ответами. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные области применения, языковую специализацию или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_YamshadowStrangemerges_32 — слитая текстовая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров. Она объединяет automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и предназначена для генерации текста. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит сведений о языковой специализации, оценках качества или конкретных сценариях применения, поэтому её возможности за пределами генерации текста не уточняются.

YamshadowStrangemerges_32-7B — автоматическое объединение языковых моделей, созданное Maxime Labonne из automerger/YamShadow-7B и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp методом slerp. Это плотная Mistral-модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста; она принимает текст и выдаёт текст, а длина контекста составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В README приведена конфигурация слияния и указан формат bfloat16; метаданные указывают файлы safetensors и лицензию Apache-2.0. Языковые возможности и специализированные области применения в предоставленных материалах не описаны.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment26Experiment30 — объединённая методом слияния модель Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment26Experiment30-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель представлена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения и языках в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment28Meliodas — объединённая модель, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment28Meliodas-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, предназначенная для генерации текста и имеющая 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не уточняет целевые языки и специализированные области применения.

YamshadowStrangemerges_32_M7Alloyingotneoy — объединённая методом slerp модель семейства Mistral, опубликованная MaziyarPanahi. Она объединяет веса automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/M7Alloyingotneoy-7B и предназначена для генерации текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст; конкретные языки и специализированные области применения в карточке не описаны. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результаты оценки качества или конкретные ограничения, поэтому пригодность для узких задач следует проверять отдельно.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralExperiment26 — объединённая языковая модель, опубликованная MaziyarPanahi. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать запрос или создавать текстовый ответ. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной структурой и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов и хранится в формате safetensors. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Карточка не описывает специализацию, результаты оценки или языковой охват, поэтому применение за пределами общей генерации текста по ней определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_YamT3qm7x — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная путём слияния моделей automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/YamT3qm7x-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специальные сценарии применения или ограничения качества.

YamT3qm7xp_OgnoPastiche — объединённая модель генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/OgnoPastiche-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для продолжения текста и диалоговых сценариев на базе генерации. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных рекомендаций по применению.

YamWizard28-7B — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем v000000. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате Alpaca. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса объединены методом SLERP с помощью mergekit из automerger/YamshadowExperiment28-7B и fearlessdots/WizardLM-2-7B-abliterated. Доступны файлы Safetensors; в README также упомянуты варианты GGUF и GGUF imatrix, включая Q8_0. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Yi-1.5-9B-Chat-16K-GGUF — это набор квантованных GGUF-версий диалоговой языковой модели Yi-1.5-9B-Chat-16K, разработанной 01.ai и квантованной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов в локальных приложениях, включая сценарии, совместимые с LlamaEdge. Для работы используется шаблон prompt типа chatml, а заявленный размер контекста составляет 16 384 токена. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также версия f16; размеры файлов варьируются примерно от 3,35 до 17,7 ГБ. В README не указаны поддерживаемые языки, модальности и подробности архитектуры базовой модели. Основное преимущество набора — выбор между меньшим размером и сохранением качества: Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень низкой потерей качества. Низкобитные версии занимают меньше места, но могут заметно терять в качестве. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска требуется совместимое программное окружение, например llama.cpp или LlamaEdge; в README указано, что поддержка LlamaEdge на момент публикации ожидается.

Yi-1.5-9B-Chat-abliterated — диалоговая языковая модель на 8,6 млрд параметров, созданная на основе 01-ai/Yi-1.5-9B-Chat. Автор сообщает, что модель получена методом «abliteration»; подробности приведены в ноутбуке, на который ссылается карточка. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama и библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на запросы. Базовая Yi-1.5-9B-Chat рассчитана на следование инструкциям, рассуждения, математику и программирование; эти возможности унаследованы от основы, но карточка не приводит отдельной оценки их качества после преобразования. Контекст — до 4096 токенов. Указаны китайский и английский языки. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-9B — базовая большая языковая модель, разработанная 01.AI и обученная с нуля на многоязычном корпусе объёмом 3 трлн токенов. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer, совместимая с архитектурой и инструментами экосистемы Llama, но не использующая веса Llama. Модель содержит 8,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста, понимания языка, рассуждений на здравый смысл и чтения с пониманием. Серия Yi ориентирована прежде всего на английский и китайский языки; базовую модель можно использовать для продолжения текста и адаптировать под прикладные задачи. В репозитории представлены веса Safetensors, а лицензия — Apache 2.0. Результаты серии в карточке приведены для других вариантов Yi и не гарантируют аналогичных показателей именно для Yi-9B.

hongzoh/Yi-Ko-6B_Open-Platypus — языковая модель, дообученная на наборе инструкций Open-Platypus на основе beomi/Yi-Ko-6B. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции, включая вопросы и задачи общего характера. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 5,9 млрд параметров; родной размер контекста — 2048 токенов. Модель работает с текстом и опубликована в форматах PyTorch и safetensors. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. README не описывает отдельные гарантии качества или подробные ограничения применения.

Zelus-8B-Model_Stock — диалоговая языковая модель, созданная DreadPoor с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве базовой использована FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-SFT, а в слияние вошли также модели семейства Llama 3.1 от Arcee, VAGOsolutions, Unsloth, Nous Research, Orenguteng и NeverSleep. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ответы на инструкции и свободные запросы. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов, библиотеку Transformers и возможность chat. В README приведены результаты оценок IFEval и BBH; данных о языковой поддержке в карточке недостаточно, чтобы утверждать, какие языки модель поддерживает. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты в README ограничены приведёнными бенчмарками и сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях; поведение унаследовано от нескольких объединённых моделей.

statking/zephyr-7b-sft-full-orpo — дообученная диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral-7B. Она создана на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с использованием датасета HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized и метода ORPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации: ответов на запросы и ведения беседы. В README приведены метрики оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,6587, однако подробности сценариев оценки не описаны. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

weijie210/zephyr-7b-UC-0 — диалоговая модель генерации текста, полученная дообучением alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель предназначена для общения в чате и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке приведены метрики оценки, включая точность предпочтений 0,867, но описание данных обучения и сценариев применения отсутствует. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Возможности и качество для конкретных задач следует проверять на собственных запросах.

tanliboy/zephyr-qwen2-7b-dpo — диалоговая языковая модель, полученная дообучением tanliboy/zephyr-qwen2-7b-sft методом DPO на наборе предпочтений HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Она построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате общения; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель можно использовать для диалоговых ответов и других задач генерации текста. В README приведены результаты оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,712. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

ZeryEasyCoder-27B — текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen, созданная zagy1234. В карточке она описана как гибридная merge-модель для программирования, рассуждений и технических задач; метаданные указывают дообучение на Altworld/Hemmingway-1, а README сообщает о слиянии Hemmingway-1 и NEO-CODER MAX через mergekit. В репозитории представлены веса bfloat16 в формате Safetensors для Hugging Face Transformers; метаданные указывают 22,3 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации и объяснения кода, написания скриптов и помощи с Linux и системным администрированием, а также для технического диалога. README заявляет поддержку Python, C++, Bash/Fish и C# и отсутствие ограничений на технические темы. Эти заявления не сопровождаются результатами оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.

ZEUS 8B V17 – ABLITERATED V4 — диалоговая языковая модель, созданная T145 слиянием нескольких моделей семейства Llama 3.1 методом DARE TIES. В объединение вошли инструкционные и uncensored-варианты, включая unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; всего около 7,5 млрд параметров. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая ролевые сценарии и вызов инструментов через соответствующий интерфейс. В README приведены результаты оценивания Open LLM Leaderboard, в том числе 72,28% на IFEval и 30,97% на BBH; эти показатели не гарантируют качества на конкретных задачах. Модель позиционируется как abliterated и uncensored, поэтому может выдавать нежелательный или небезопасный контент. Лицензия — llama3.1.

Это диалоговая языковая модель семейства Mistral, дообученная ShenaoZ на обновлённом и исходном датасетах поверх ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_5102lr_iter_3. Модель с архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и принимает текст для генерации текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате и других задач продолжения текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит подробностей об обучении, оценках качества, языковой поддержке или специальных ограничениях применения.

Модель ShenaoZhang/0.001_ablation_4iters_bs128_nodpo_iter_2 — дообученная версия ShenaoZhang/0.001_ablation_4iters_bs128_nodpo_iter_1, созданная на наборах данных updated и original. Это плотная Mistral-модель класса MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. README не приводит сведений об оценке качества или специальных сценариях применения; результаты генерации могут требовать проверки.

Это диалоговая модель генерации текста на базе Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель разработана как дообученная версия ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_nodpo_sample2_iter_2 и обучалась на наборах данных updated и original. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. В карточке не приведены подробности об оценке качества или ограничениях применения.

Fischerboot/12-test — языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом SLERP на основе Fischerboot/11-test. Репозиторий содержит модель в формате safetensors; размер — 4,7 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Карточка README указывает, что при объединении использовалась одна исходная модель Fischerboot/11-test с разными диапазонами слоёв. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Fischerboot/16-test — экспериментальная языковая модель, созданная слиянием моделей на основе Llama с помощью mergekit. В README указан метод SLERP и источник Fischerboot/15-test; конфигурация комбинирует диапазоны слоёв и параметры для self-attention и MLP. Модель имеет 3,8 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указан формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.