II.6Документация и сопровождение разработки

Yamshadowexperiment28M70.18-0.88-0.5-0.08-0.65-0.29-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, опубликованная пользователем aaron-di. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; в карточке приведён пример запуска через Transformers с шаблоном чата. Родной размер контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Она объединяет AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b; файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или сведений о языковой специализации модели.

Aaron-di/Yamshadowexperiment28M70.25-0.07-0.83-0.08-0.94-0.93-7B — объединённая автором модель для генерации текста и диалогов на архитектуре Mistral. В README приведён пример использования через Transformers с chat template и генерацией ответа на запрос пользователя. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий использует формат safetensors; лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают на слияние моделей AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. README не приводит результатов оценки качества и не описывает специализацию по языкам или областям применения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

Aaron Di/Yamshadowexperiment28M70.49-0.87-0.92-0.72-0.23-0.18-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В метаданных указаны две базовые модели: AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b; веса представлены в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В README показан пример использования через Transformers с шаблоном чата и генерацией продолжения; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. README содержит демонстрационный код, но не приводит результаты оценки качества или сведения о языках.

Yamshadowexperiment28M70.5-0.45-0.64-0.12-0.94-0.72-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, опубликованная пользователем aaron-di. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в карточке показан пример запуска через Transformers с шаблоном чата. Модель принимает текст и выдаёт текст, а её нативный контекст составляет 32 768 токенов. Модель объединяет AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Файлы представлены в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специализированной области применения или подтверждённых показателях качества.

Yamshadowexperiment28M70.52-0.68-0.85-0.75-0.05-0.09-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная автором репозитория aaron-di на основе AurelPx/Percival_01-7b-slerp и liminerity/M7-7b. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в README показан запуск через Transformers с шаблоном чата. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специализацию, языковое покрытие или результаты оценки качества.

YamshadowInex12-7B — автоматически собранная Maxime Labonne языковая модель для генерации текста. В README указано слияние MSL7/INEX12-7b и automerger/YamShadow-7B методом DARE-TIES; метаданные связывают модель с MSL7/INEX12-7b. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, точность — bfloat16. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев на базе языковой модели. Карточка не уточняет специализацию, языки или результаты оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Inex12Experiment28 — слитая модель для генерации текста, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex12Experiment28-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. В README и метаданных не описаны специальные сценарии применения или поддерживаемые естественные языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_Inex12Yamshadow — слитая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex12Yamshadow-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Её можно применять для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Метаданные указывают формат safetensors и лицензию Apache-2.0. Подробные сведения о языковой специализации и качестве ответов в карточке не приводятся.

YamshadowStrangemerges_32_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая разработчиком MaziyarPanahi языковая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она объединяет модели automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов в текстовых сценариях. Карточка не описывает специальные предметные области или языковые возможности, поэтому назначение сверх общей генерации текста не уточняется. Веса доступны в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. README и метаданные не сообщают об ограничениях качества или применения.

YamshadowStrangemerges_32_AlloyingotneoyNeuralsirkrishna — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/AlloyingotneoyNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других сценариях, где требуется продолжение текста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает конкретные специализации или оценку качества, поэтому её возможности за пределами генерации текста не следует предполагать.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment27Pastiche — объединённая автором MaziyarPanahi текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В карточке указаны две исходные модели: automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит отдельных оценок качества или сведений о языковой специализации.

Nohobby/YetAnotherMerge-v0.3 — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров. Её создал автор Nohobby методом Della: за основу взята Undi95/Lumimaid-Magnum-12B, также в объединение вошли Sao10K/MN-12B-Lyra-v1 и Nohobby/YetAnotherMerge-v0.1. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. В README отмечена совместимость с базовыми настройками min-p и рекомендован авторский пресет. В метаданных указано нативное контекстное окно 1 024 000 токенов, однако отдельные настройки и качество работы с таким контекстом в README не описаны. Файлы представлены в формате safetensors; README также упоминает варианты GGUF. Лицензия и ограничения на использование в предоставленных данных не описаны.

YetAnotherMerge-v0.7b — плотная языковая модель семейства Mistral на 12,1 млрд параметров, созданная Nohobby слиянием предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода della. В качестве основы использована Nohobby/YetAnotherMerge-v0.3; в слияние также вошла nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v3, дообученная на датасете Gutenberg DPO. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев: она принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Данные о лицензии и целевых языках в доступных источниках отсутствуют.

Yi-1.5-34B-Chat-GGUF — это набор GGUF-квантизаций чат-модели Yi-1.5-34B-Chat, разработанной организацией 01.AI и подготовленной пользователем bartowski. Квантизация выполнена с помощью llama.cpp версии b2854 с использованием метода imatrix и набора данных Kalomaze. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и локального запуска через совместимые инструменты, включая llama.cpp. Модель содержит около 34 миллиардов параметров; README не указывает точную архитектуру, поддерживаемые языки, размер контекстного окна или дополнительные модальности, поэтому подтверждённые характеристики ограничиваются текстовой генерацией. Доступны варианты от Q8_0 до IQ1_S размером примерно от 7,49 до 36,54 ГБ. Квантизации Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q4_K_M, Q4_K_S и некоторые IQ-варианты отмечены как рекомендуемые за сочетание качества и экономии памяти, тогда как самые компактные варианты обеспечивают существенно более низкое качество. Сильная сторона набора — широкий выбор уровней квантизации, позволяющий адаптировать модель к доступному объёму памяти; наиболее качественные варианты близки к исходной модели, а некоторые компактные варианты сохраняют приемлемую работоспособность при ограниченных ресурсах. Ограничения связаны с потерями качества при сильной квантизации и необходимостью использовать корректный шаблон промпта Yi-1.5-34B-Chat. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Yi-1.5-34B-Chat-GGUF — набор файлов модели в формате GGUF, подготовленный MaziyarPanahi на основе чат-модели Yi-1.5-34B-Chat, разработанной командой 01-ai. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая локальный запуск через совместимые приложения и библиотеки. Модель имеет размер 34B параметров и доступна в вариантах квантования от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать между требованиями к памяти, скоростью и качеством генерации. Формат GGUF поддерживается llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All и другими инструментами. В README не указаны языки, размер контекста и поддерживаемые модальности; по представленным данным модель является текстовой. К сильным сторонам относятся широкий выбор уровней квантования и удобство локального использования с CPU и GPU через экосистему GGUF. Ограничениями являются повышенные требования к ресурсам для версии 34B, особенно при минимальном квантовании, а также возможная потеря качества в более компактных вариантах. Для модели указана лицензия Apache-2.0.

Yi-1.5-34B-Chat-GGUF — квантизированная версия чат-модели Yi-1.5-34B-Chat, разработанной 01-ai и преобразованной в формат GGUF компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая использование через LlamaEdge. Для работы применяется шаблон запросов ChatML и контекст длиной до 7168 токенов. Модель имеет размер 34 млрд параметров; в README не указаны поддерживаемые языки и модальности, поэтому её следует рассматривать как текстовую. Доступны варианты с разной степенью квантизации от Q2_K до Q8_0, а также версии f16. Вариант Q4_K_M рекомендован как сбалансированный по размеру и качеству, тогда как Q5_K_M и Q5_K_S обеспечивают меньшее снижение качества при большем потреблении памяти. Более сильная квантизация уменьшает размер файлов и требования к ресурсам, но может заметно ухудшать качество ответов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для запуска с LlamaEdge в README указана версия, которая на момент публикации ещё не была доступна; приведены команды для сервиса и консольного приложения. Размеры файлов зависят от варианта квантизации и составляют примерно от 12,8 до 36,5 ГБ.

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-6B-Chat, разработанной 01.AI. Репозиторий подготовлен bartowski с использованием llama.cpp и метода imatrix; модель предназначена для генерации текста и общения в формате system/user/assistant, а также для локального запуска через совместимые инструменты llama.cpp. Модель содержит около 6 миллиардов параметров и поставляется в формате GGUF с вариантами квантизации от Q8_0 до IQ1_S. Размер файлов составляет примерно от 1,43 до 6,44 ГБ. Более высокие варианты квантизации обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти; Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S и Q4_K_M отмечены как рекомендуемые, тогда как варианты с очень низкой точностью могут заметно уступать по качеству. README не содержит сведений об архитектуре, размере контекста, поддерживаемых языках и мультимодальности, поэтому эти характеристики нельзя достоверно указать. Основные преимущества — широкий выбор уровней квантизации, возможность подобрать баланс между качеством и требованиями к памяти, а также пригодность для локального использования. Ограничения связаны с потерями качества при низкой точности квантизации и зависимостью от корректного prompt format. Распространение указано по лицензии Apache-2.0.

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF — это квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-6B-Chat, разработанной компанией 01-ai и преобразованной в формат GGUF пользователем MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск через llama.cpp и совместимые приложения и библиотеки. Модель содержит файлы в формате GGUF с вариантами квантизации от 2 до 8 бит, что позволяет выбирать баланс между размером, требованиями к памяти и качеством генерации. Это текстовая модель; в предоставленных данных не указаны языки, размер контекста и подробности архитектуры исходной модели. GGUF поддерживается llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui, KoboldCpp, GPT4All и другими инструментами, включая варианты с GPU-ускорением. Сильными сторонами являются широкий выбор уровней квантизации и удобство локального использования на различных платформах. Ограничения связаны с возможными потерями качества при агрессивной квантизации, а также с отсутствием в предоставленной карточке подробных характеристик исходной модели и результатов оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Yi-1.5-6B-Chat-GGUF — это квантизированная GGUF-версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-6B-Chat, разработанной компанией 01-ai и подготовленной для публикации компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальный запуск через LlamaEdge. Для работы используется шаблон запросов ChatML, а заявленный размер контекста составляет 4096 токенов. Модель основана на архитектуре Yi и содержит около 6 миллиардов параметров. Она поддерживает текстовый ввод и вывод; сведения о конкретном наборе языков в README не указаны. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, с размером файлов примерно от 2,34 до 12,1 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с малой потерей качества. Более сильная квантизация уменьшает требования к памяти, но может заметно снизить качество. Модель подходит для локальных чат-приложений и сервисов генерации текста при использовании LlamaEdge версии 0.10.0 или новее. Ограничения включают контекст длиной 4096 токенов, возможную потерю качества у компактных вариантов квантизации и отсутствие в README подробных данных о производительности, языках и результатах оценки. Лицензия указана как yi-license; её текст доступен в файле LICENSE.

Zamfir-7B-slerp — чат-модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием gordicaleksa/YugoGPT и HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на пользовательские запросы. Архитектура — плотная MistralForCausalLM; модель принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценки на наборах ARC, HellaSwag, BoolQ, Winogrande, OpenbookQA, PIQA, NQ Open и TriviaQA. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. В состав слияния входит YugoGPT, однако карточка не уточняет языковой охват итоговой модели, поэтому конкретные языки не перечислены.

Zara-14b-v1.1 — диалоговая языковая модель Aixon Lab на основе sometimesanotion/Lamarck-14B-v0.7. Это плотная авторегрессионная Transformer-модель семейства Qwen2 с примерно 14 млрд параметров, предназначенная для многоходовых чатов с несколькими ролями, генерации текста, ответов на вопросы и анализа. Карточка отмечает её способности к творческому письму и сторителлингу. Модель рассчитана прежде всего на английский язык; README допускает поддержку других языков. Контекст — до 131 072 токенов. Модель дообучена на разных датасетах и дополнительно использует слияния слоёв. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache 2.0. Результаты оценки качества в карточке не приведены.

Карточка модели uukuguy/zephyr-7b-alpha-dare-0.85 на Hugging Face совпадает с карточкой uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85, поэтому описание составлено по ней. uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85 — экспериментальная версия Intel/neural-chat-7b-v3-1, созданная с применением метода DARE (Drop and REscale). В ней случайным образом обнулена доля весовых изменений, соответствующая weight_mask_rate 0.85, с масштабированием оставшихся изменений. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, ответов на вопросы и решения текстовых задач. В карточке приведены результаты бенчмарков ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande, GSM8K и DROP, однако подробные инструкции по запуску и оценке качества отсутствуют. Распространяется в формате PyTorch по лицензии Llama 2; условия лицензии следует учитывать при использовании.

T145/ZEUS-8B-V9 — плотная языковая модель семейства Llama, созданная T145 с помощью слияния предобученных моделей методом DARE TIES. В качестве базовой использована T145/KRONOS-8B-V5; также в слияние вошли Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2, akjindal53244/Llama-3.1-Storm-8B и arcee-ai/Llama-3.1-SuperNova-Lite. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы и работу через интерфейс вызова инструментов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе 55,51% на IFEval и 31,85% на BBH; этих показателей недостаточно, чтобы делать выводы о качестве в конкретных прикладных задачах. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

Ziya-LLaMA-13B-v1.1 是 IDEA-CCNL 姜子牙系列的 доработанная версия модели Ziya-LLaMA-13B-v1. Разработчики изменили соотношение данных для дообучения и применили улучшенную стратегию обучения с подкреплением, чтобы повысить точность ответов на вопросы, математические способности и безопасность. Модель основана на плотной архитектуре LLaMA с 12,9 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и решение задач на естественном языке. Поддерживает английский и китайский языки; нативная длина контекста — 2048 токенов. Для публикации полных весов требуется учитывать ограничения лицензии исходных весов LLaMA и следовать инструкции по их объединению. Репозиторий указывает лицензию GPL-3.0; для использования также описаны зависимости PyTorch и Transformers. Качество и безопасность улучшены относительно Ziya-LLaMA-13B-v1, однако карточка не приводит количественных оценок, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

ZoyLLM-7B-SlimOrca — генеративная языковая модель команды Zoy AI, дообученная с помощью LoRA на базе Mistral-7B-v0.1. Это плотная Transformer-модель на 7,1 млрд параметров с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE; для диалога используется шаблон ChatML. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы и тестирование RAG. При дообучении использовались SlimOrca, EverythingLM v3 и небольшой набор примеров для самоописания. В карточке приведены результаты на отдельных бенчмарках, но они не гарантируют качество для конкретных задач. Поддержка английского указана в метаданных. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции и распространяет производные работы на тех же условиях; коммерческое использование не разрешено.

Zurich 14B GammaCorpus v2-1m — языковая модель rubenroy, дообученная на наборе структурированных многоходовых диалогов GammaCorpus v2-1m на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста, в том числе структурированных ответов и взаимодействия через интерфейс вызова инструментов. Модель использует плотную архитектуру Qwen2 с причинным языковым моделированием, содержит 14 млрд параметров и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Для запуска используется библиотека Transformers; в карточке указано, что рекомендуется её актуальная версия. Модель ориентирована на англоязычные сценарии. Возможны предвзятые ответы. Выпущена по лицензии Apache 2.0.

0.00001_ablation_iter_1 — дообученная компанией ShenaoZ языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta и обучена на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized; карточка указывает на диалоговый режим и генерацию текста. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для общения в текстовом формате и генерации ответов на запросы. Для неё указана лицензия MIT. README не содержит сведений о специальных сценариях применения или результатах оценки качества.

ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_5102lr_iter_2 — диалоговая текстовая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Это дообученная версия ShenaoZ/0.0001_sft_nodpo_5iters_bs256_5102lr_iter_1; в карточке указано обучение на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста в чате, длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не описывает качество, оценивание и конкретные ограничения, поэтому их нельзя надёжно определить по доступным сведениям.

Модель ShenaoZ/0.0005_betadpoinit_4iters_bs256_5551lr_iter_2 — дообученная версия ShenaoZ/0.0005_betadpoinit_4iters_bs256_5551lr_iter_1, опубликованная автором ShenaoZ. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке отмечено дообучение на наборах данных updated и original; теги указывают на применение DPO. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. Карточка не приводит сведений о качестве, оценках или конкретных сценариях применения, поэтому пригодность для задач, требующих высокой точности, следует проверять отдельно.

Это чат-модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная разработчиком на предыдущей версии ShenaoZ/0.0005_withdpo_4iters_bs256_555lr_iter_2. Согласно карточке, для дообучения использовались обновлённый и исходный наборы данных; теги указывают на применение DPO. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией MIT. README не содержит описания целевых сценариев, результатов оценки или конкретных ограничений, поэтому качество на отдельных задачах по доступным сведениям оценить нельзя.