II.6Документация и сопровождение разработки

Aaron Di представляет Yamshadowexperiment28M70.15-0.01-0.79-0.31-0.16-0.95-7B — объединённую языковую модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. В метаданных указаны две объединённые базовые модели: AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. В README приведён пример использования через Transformers с шаблоном чата и генерацией продолжения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество и ограничения для конкретных сценариев в карточке не описаны.

Yamshadowexperiment28M70.26-0.75-0.72-0.35-0.62-0.99-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral, опубликованная пользователем aaron-di. Она предназначена для генерации текста и диалогов: в карточке приведён пример общения через шаблон чата и запуск модели для продолжения текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Веса опубликованы в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. В README приведён пример запуска через Transformers с точностью float16 и генерацией с выборкой. Сведения о языковой специализации и качестве на конкретных задачах не приведены.

Yamshadowexperiment28M70.27-0.84-0.41-0.25-0.18-0.25-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral от автора aaron-di, созданная на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров, архитектура MistralForCausalLM и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Пример в карточке показывает применение chat template и генерацию ответа на текстовый запрос через Transformers; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или языковые возможности.

aaron-di/Yamshadowexperiment28M70.8-0.49-0.98-0.33-0.09-0.16-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Она содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; в карточке показан пример работы через Transformers с шаблоном чата и генерацией ответа на вопрос. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает результаты оценки качества или специализированную предметную область.

Aaron-di/Yamshadowexperiment28M70.81-0.36-0.63-1.0-0.79-0.74-7B — объединённая текстовая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и примерно 7,1 млрд параметров. Карточка показывает использование через Transformers и chat template для генерации текста и диалога; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов в диалоговом формате. В метаданных указаны две объединённые базовые модели: AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Репозиторий распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельную специализацию по предметной области или конкретные оценки качества.

Yamshadowexperiment28M70.85-0.75-0.23-0.83-0.08-0.95-7B — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем aaron-di на Hugging Face. Это плотная Mistral-модель примерно на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов; карточка демонстрирует запуск через Transformers с шаблоном чата. Указанный контекст — до 32 768 токенов. Модель объединяет AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога по текстовому запросу. В репозитории используются веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает конкретных целевых языков и специализированных областей применения; качество и ограничения модели отдельно не описаны.

YamshadowInex12_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; для генерации поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для текстовых запросов и ответов, продолжения текста и диалоговых сценариев. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область, языковую специализацию или результаты оценки качества, поэтому возможности модели следует рассматривать как общую генерацию текста.

YamshadowInex12_AlloyingotneoyInex12 — слитая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/AlloyingotneoyInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется создавать продолжения или ответы на текстовые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках и специальных настройках применения отсутствуют в карточке.

YamshadowInex12_Experiment26Shadow — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Experiment26Shadow-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации и продолжения текста в приложениях на базе Transformers. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaExperiment26 — слитая модель MaziyarPanahi на базе двух моделей семейства Mistral: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaExperiment26-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; максимальный контекст — 32 768 токенов. Модель можно использовать для генерации продолжений, черновиков и ответов в текстовых приложениях. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные сценарии настройки или оценки качества.

YamshadowInex12_T3qm7xExperiment28 — слитая автором MaziyarPanahi языковая модель для генерации текста на архитектуре Mistral. Она объединяет модели automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qm7xExperiment28-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Подходит для генерации текста и диалоговых сценариев, однако README не уточняет специализацию слияния или сравнительные качества модели.

YamshadowStrangemerges_32_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она предназначена для генерации текста и имеет 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Данные карточки не описывают специальные предметные навыки или результаты оценки качества; пригодность для конкретного сценария стоит проверять на собственных примерах.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralsirkrishnaInex12 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralsirkrishnaInex12-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не уточняет языковые специализации, качество и конкретные сценарии применения; характеристики объединённых моделей могут влиять на поведение результата.

YamshadowStrangemerges_32_T3qExperiment26 — объединённая модель, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Это плотная причинно-языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; длина контекста составляет до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Модель можно применять для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и дополнительных возможностях в доступных данных отсутствуют.

MaziyarPanahi/YamshadowStrangemerges_32_T3qm7xpExperiment26 — объединённая методом merge модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qm7xpExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, принимая текстовые запросы и выдавая текст. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для чат-ботов, генерации текстов и ответов на запросы в пределах возможностей исходных моделей. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Сведения о языках и специализированных областях применения в предоставленных данных отсутствуют.

YamT3qm7xp_Experiment27Inex12 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная путём слияния automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Experiment27Inex12-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не описаны конкретные сценарии настройки или результаты оценки качества.

YamT3qm7xp_Experiment27Yam — объединённая текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, разработанная на основе automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. В репозитории указаны веса в формате Safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Карточка не описывает специальные сценарии применения, языки, методы объединения моделей или сравнительные результаты. Лицензия — Apache-2.0.

Yi-34B-Chat-GGUF — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi 34B Chat, разработанной компанией 01-ai и подготовленной в формате GGUF сообществом TheBloke. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки. Модель имеет архитектуру Yi и размер 34 млрд параметров. Доступны варианты квантизации с разрядностью от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью работы и сохранением качества. Формат GGUF поддерживает запуск на CPU и GPU; среди совместимых инструментов указаны llama.cpp, text-generation-webui, KoboldCpp, LM Studio, ctransformers, llama-cpp-python и другие. Для диалогов используется шаблон ChatML. Сильными сторонами модели являются большой размер, специализация на чат-сценариях и возможность локального запуска на широком спектре программных платформ. При этом README не содержит результатов бенчмарков, сведений о поддерживаемых языках и размере контекста, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить. Квантизация уменьшает требования к памяти, но конкретный вариант может влиять на качество и скорость работы. Модель распространяется по лицензии yi-license; подробные условия указаны в файле LICENSE.

chargoddard/Yi-34B-Llama — версия 01.AI Yi-34B, в которой имена тензоров приведены к формату стандартной реализации Llama. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель на 33,9 млрд параметров с архитектурой LlamaForCausalLM и контекстом до 4096 токенов. Она предназначена для генерации текста и может загружаться через стандартный код моделирования Llama без параметра trust_remote_code. Для токенизатора требуется trust_remote_code; в ветке llama-tokenizer используется класс токенизатора Llama. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в карточке модели и связанных материалах.

mncai/yi-34B-v3 — языковая модель от MindsAndCompany, дообученная на базе Yi-34B с instruction tuning и DPO. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, например для бизнес-ассистентов и чат-ботов. Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM, содержит 33,9 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке приведён пример вопроса на корейском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии other; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не раскрыты. Карточка описывает её как основу для решений MindsAndCompany, включая Code Assistant и TOD Chatbot, но не приводит оценок качества или подробных ограничений применимости.

Yi-Coder-1.5B-Chat-GGUF — квантизированная в формате GGUF версия чат-модели Yi Coder 1.5B-Chat, разработанной компанией 01-ai. Квантизацию выполнил bartowski на базе llama.cpp; модель предназначена для генерации текста и диалога по вопросам программирования. Модель имеет около 1,5 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 128 тыс. токенов и обучена работе с 52 языками и форматами, включая Python, JavaScript, TypeScript, C/C++, C#, Java, Go, Rust, SQL, HTML, CSS, JSON, YAML, Shell и другие. Большое контекстное окно подходит для анализа крупных исходных кодов и репозиториев. Для работы в LM Studio рекомендуется использовать шаблон ChatML. Сильными сторонами модели являются компактный размер, широкий охват языков программирования и возможность обрабатывать большие объёмы кода в одном запросе. Модель настроена именно для общения и ответов на вопросы о программировании, поэтому не оптимизирована для автодополнения кода. Как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или неподходящие ответы, которые требуют проверки. Лицензия — Apache 2.0.

CombinHorizon/YiSM-blossom5.1-34B — диалоговая языковая модель, созданная слиянием моделей altomek/YiSM-34B-0rn и Azure99/blossom-v5.1-34b на основе семейства Yi-1.5. Разработчик объединил веса методом SLERP с помощью mergekit; модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 33,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции на английском языке. Контекст составляет 4096 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они не гарантируют качество в конкретном сценарии. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

YModel2-s0 — компактная плотная языковая модель, разработанная SnifferCaptain для диалогов и генерации текста. Она предназначена для ответов на вопросы, рассуждений, решения математических задач, написания кода и обычных знаний; в примерах также показаны суммаризация и создание связного текста. Модель поддерживает китайский и английский языки, имеет контекст 4096 токенов и содержит 99,3 млн параметров. В архитектуре используются PEGA2 и блоки FFN с GeGLU; автор сообщает о примерно трёхкратном ускорении относительно PEGA. Модель прошла предобучение и дообучение на наборах данных для кода, математики и диалогов. Приведённые результаты CEval и CMMLU обозначены автором как ориентировочные; примеры демонстрируют отдельные фактические ошибки и сбои в коде, поэтому ответы требуют проверки. Лицензия — MIT.

Zephyr-7B-α — языковая модель-ассистент из серии Zephyr, разработанной Hugging Face H4. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на Mistral-7B-v0.1 методом Direct Preference Optimization (DPO). В обучении использовались синтетические диалоги UltraChat и предпочтения из UltraFeedback; длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на английском языке. Её можно использовать как чат-ассистента для ответов на вопросы и ведения беседы. По карточке модели, ослабление встроенного выравнивания повысило результаты на MT Bench и полезность ответов, но модель может выдавать проблемный контент, особенно по запросу. Лицензия — MIT.

robertgshaw2/zephyr-7b-beta-channelwise-gptq — это производная версия Zephyr-7B-β, опубликованная пользователем Robert Shaw на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; её можно запускать через Transformers, vLLM и SGLang как conversational language model. В основе лежит Zephyr-7B-β от HuggingFaceH4 — GPT-подобная языковая модель примерно на 7 млрд параметров, дообученная на базе Mistral-7B-v0.1 с применением Direct Preference Optimization (DPO). Она ориентирована преимущественно на английский язык, работу в формате ассистента и следование инструкциям. Данная версия использует 4-битное GPTQ-квантование с channel-wise схемой, что уменьшает требования к памяти и может повысить эффективность локального запуска, но потенциально сопровождается потерей качества по сравнению с полной точностью. Карточка производной модели не содержит отдельного описания ограничений, контекстного окна или лицензии. Для исходной Zephyr-7B-β указана лицензия MIT; применимость этой лицензии к конкретной квантованной публикации следует проверять по её файлам и условиям распространения.

zephyr-orpo-141b-A35b-v0.1-GGUF — это квантизированная версия языковой модели HuggingFaceH4/zephyr-orpo-141b-A35b-v0.1, подготовленная и опубликованная MaziyarPanahi в формате GGUF. Базовая модель основана на Mixtral-8x22B-v0.1 и дообучена с использованием метода ORPO на смеси общедоступных и синтетических наборов данных, включая argilla/distilabel-capybara-dpo-7k-binarized. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: ответов на вопросы, инструкций, помощников общего назначения и других задач NLP преимущественно на английском языке. Это Mixture of Experts (MoE) с 141 млрд общих параметров и 35 млрд активных параметров. Доступны варианты квантизации с разной разрядностью — от 2 до 16 бит, что позволяет выбирать компромисс между качеством, размером файлов и требованиями к ресурсам. Размер контекстного окна и поддержка других модальностей в README не указаны; модель является текстовой. Сильные стороны — крупная MoE-архитектура, диалоговая направленность и возможность локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp, с выбором степени квантизации. Ограничения включают преимущественную ориентацию на английский язык, высокие требования к вычислительным ресурсам для менее агрессивно квантизированных вариантов и возможное снижение качества при сильной квантизации. Лицензия — Apache 2.0.

ZEUS-8B-V25 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и нескольких моделей семейства Llama 3.1. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и загружает веса в формате safetensors. Модель подойдёт для создания диалоговых приложений, генерации ответов и работы с длинными текстовыми запросами. В README приведены результаты оценивания: средний балл 15,00%, IFEval — 33,20%, BBH — 21,85%; этих результатов недостаточно, чтобы судить о качестве на всех задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Zora-9B-v0 — мультимодальная модель Lambent, полученная слиянием предварительно обученных моделей семейства Qwen3.5 с помощью Karcher Mean и mergekit. Она предназначена для диалогового взаимодействия и работы с изображениями; также поддерживает интерфейс вызова инструментов. В README описаны настройки стиля ответов и снижение числа отказов и оговорок, однако модель всё ещё может использовать оговорки и сохранять элементы deliberative alignment. Модель содержит 7,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3.5 и принимает текст и изображения для генерации текстовых ответов. Контекстное окно составляет 262 144 токена. Распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Zurich 14B GammaCorpus v2-5m — диалоговая языковая модель, созданная Rubenroy дообучением Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct на наборе GammaCorpus v2-5m со структурированными отфильтрованными многоходовыми диалогами. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах; каталог также отмечает интерфейс для вызова инструментов. Это плотная causal language model семейства Qwen2 с архитектурой Transformers, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и смещением в QKV attention. В модели 14,7 млрд параметров, 48 слоёв и контекст до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Весовые файлы представлены в формате safetensors, для запуска рекомендуется актуальная версия Transformers. Модель подходит для многоходовых бесед, генерации ответов и структурированных текстовых результатов. README предупреждает о возможности предвзятых ответов, несмотря на попытки снизить смещения. Лицензия — Apache 2.0.

ShenaoZ выпустил чат-модель, дообученную на базе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое общение; заявленное контекстное окно — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель подходит для построения текстовых чат-ботов и генерации ответов на запросы. В карточке не приведены сведения о специальных областях применения, оценках качества или ограничениях поведения. Распространяется по лицензии MIT.