II.6Документация и сопровождение разработки

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment24 — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment24-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в том числе в сценариях, где нужен длинный контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; сведения о конкретных языковых специализациях и прикладных областях в карточке отсутствуют. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Experiment28Neuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Experiment28Neuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется языковая модель с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает специализацию, поддерживаемые языки или отдельные возможности, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения для генерации текста. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_ShadowCalme — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowCalme-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и других текстовых сценариях на основе языковой модели. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_ShadowMeliodas — объединённая модель на базе архитектуры Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowMeliodas-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_ShadowYam — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/ShadowYam-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых и текстовых приложениях.

Experiment28M7_Strangemerges_32M7 — объединённая методом SLERP языковая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32M7-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалога; она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специальные области применения, языки или ограничения качества; доступные сведения указывают на модель общего назначения.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_T3qm7xExperiment26 — объединённая методом SLERP модель семейства Mistral для генерации текста. Она создана на основе automerger/Experiment28M7-7B и automerger/T3qm7xExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Карточка не уточняет специализацию по языкам или прикладным областям. Лицензия — Apache-2.0.

Experiment28T3q_Experiment27Yam — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Experiment27Yam-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и представлена в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может применяться в диалоговых и других сценариях, где требуется продолжать текст по входному запросу. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Inex16Calme — объединённая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Модель предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_ShadowOgno — объединённая модель для генерации текста, созданная на основе двух моделей: automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/ShadowOgno-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с причинно-следственной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Experiment28Yam-7B — автоматически объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne на основе моделей yam-peleg/Experiment28-7B и mayacinka/yam-jom-7B-slerp. В карточке указано объединение методом DARE-TIES; метаданные описывают архитектуру как плотную Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Её можно использовать для диалоговых ответов, написания и продолжения текста, а также для прототипирования приложений на базе языковой модели. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и использует лицензию Apache-2.0.

FineLlama-3.1-8B-v2 — дообученная kkopalle диалоговая модель генерации текста на архитектуре Llama 3.1. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и рассчитана на чат и создание текстовых ответов; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Метаданные обозначают английский язык; специальных предметных областей или дополнительных ограничений в предоставленной карточке не описано.

flammen26-mistral-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai с помощью mergekit. В качестве основы использована flammenai/flammen25-mistral-7B, а в слияние также вошли flammenai/Mahou-1.2-mistral-7B, flammenai/flammen23-mistral-7B и flammenai/flammen18X-mistral-7B; применён метод Model Stock. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует формат Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе средний балл 72,49, 67,92 на AI2 Reasoning Challenge и 86,96 на HellaSwag. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные ограничения применения или поддерживаемые языки.

flammen9-mistral-7B — объединённая авторегрессионная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная flammenai с помощью mergekit. В объединение вошли flammen8-mistral-7B, flammen5-mistral-7B и flammen3X; базовой указана flammen8-mistral-7B, а метод слияния — DARE TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и сценариев на основе языковой модели: продолжения запросов и создания ответов. В метаданных указан pipeline text-generation; конкретные специализации, наборы данных и основные языки в предоставленных сведениях не обозначены. Файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку это слияние нескольких предварительно обученных моделей, её качество и поведение могут различаться в зависимости от задачи; отдельные гарантии качества или подробные ограничения в карточке не описаны.

Focus — производная текстовая модель Jaidchen на базе Qwen/Qwen3.6-27B, представленная в архитектуре Qwen3_5ForCausalLM и содержащая 22,3 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, программирования и агентных сценариев с чатом и интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Из модели удалены компоненты обработки изображений и видео: соответствующие данные могут оставаться в контексте, но модель не интерпретирует их. Автор заявляет о снижении требований к хранению, памяти и времени вывода без потери качества; независимые результаты сравнения в доступной карточке не приведены. Шаблон чата поддерживает роли developer и system, сохранение исторических рассуждений и разные формы вызовов инструментов. Совместимость зависит от движка: карточка указывает поддержку в SGLang версии 0.5.17 и новее и vLLM версии 0.26.0 и новее; другие движки могут требовать адаптации и вести себя непредсказуемо. По умолчанию случайная выборка отключена, что ограничивает пригодность для длинного творческого письма и развлекательного чата. Лицензия — Apache-2.0.

FrankenQwen2.5-14B — объединённая языковая модель, созданная автором synergetic с помощью mergekit и метода passthrough. В состав слияния вошла дообученная модель rombodawg/Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, объём — 16,2 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и имеет интерфейс для вызова инструментов. В README приведены результаты оценки Open LLM Leaderboard, включая средний балл 18,13, IFEval и BBH. Карточка не описывает дополнительные специализированные сценарии или языковое покрытие, поэтому качество для конкретных языков и задач следует проверять отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

FuxiTranyu-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства FuxiTranyu, разработанная командой TJUNLP и обученная с нуля на 600 млрд токенов с балансировкой данных между языками. Модель содержит около 9,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и многоязычных сценариев: продолжения и составления текстов, а также работы с запросами на 43 естественных языках, включая русский и английский. Карточка также заявляет поддержку 16 языков программирования. В README приведено сравнение многоязычных возможностей с BLOOM-7B и PolyLM-13B; отдельные варианты модели прошли instruction tuning, но эта карточка описывает базовую модель. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные ограничения или гарантии качества для отдельных языков и задач.

Gemma-2-Ataraxy-v4-Advanced-9B — слитая автором lemon07r диалоговая языковая модель на архитектуре Gemma 2 с 9 млрд параметров. Она объединяет модели lemon07r/Gemma-2-Ataraxy-v3-Advanced-9B и zelk12/recoilme-gemma-2-Ataraxy-9B-v0.1-t0.25 методом SLERP с помощью mergekit; веса сохранены в формате safetensors, тип данных — bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и ответов на текстовые запросы в диалоговом режиме. Заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; они дают ориентир по оцениванию следования инструкциям и рассуждений, но не гарантируют качество в конкретном сценарии. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели belltechsoft/gemma-4-12B-it-assistant на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-4-12B-it-assistant, поэтому описание составлено по ней. Gemma 4 12B IT Assistant — мультимодальная модель с открытыми весами от Google DeepMind, предназначенная для диалогов и генерации текста. Эта карточка описывает вариант Multi-Token Prediction (MTP): компактная черновая модель для speculative decoding, которая предлагает несколько токенов заранее, а целевая модель проверяет их параллельно. Такой режим может ускорять декодирование до 3 раз без изменения качества относительно обычной генерации. Модель семейства Gemma 4 использует плотную архитектуру и поддерживает ввод текста, изображений и аудио; на выходе генерирует текст. Она предназначена для рассуждений, программирования, распознавания и понимания речи, работы с изображениями и агентных сценариев с вызовом инструментов. Семейство поддерживает длинный контекст до 256 тысяч токенов и многоязычную работу; в карточке указана поддержка более 140 языков при обучении. MTP-вариант рассчитан на использование в speculative decoding с соответствующей целевой моделью, а не как самостоятельная замена обычному checkpoint для всех сценариев. Лицензия — Apache 2.0.

AtomicChat/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF — это GGUF-квантизированная версия инструкционной модели google/gemma-4-26B-A4B-it, подготовленная Atomic Chat на основе оригинальных весов Google. Модель предназначена для локального и полностью офлайн-использования в задачах генерации текста, диалогов, рассуждений и других сценариях, поддерживаемых базовой text-generation-моделью. Для запуска в llama.cpp требуется применять шаблон чата Gemma 4 с параметром --jinja. Модель использует архитектуру Mixture-of-Experts: 25,2 млрд параметров всего и около 3,8 млрд активных на каждый токен, 30 слоёв, 128 маршрутизируемых экспертов с выбором top-8, гибридное внимание с локальным окном 1024 токена и глобальным вниманием, 16 attention heads и 8 KV heads. Заявленная длина контекста составляет 256 тысяч токенов, размер словаря — 262 тысячи. Базовая модель поддерживает текст и изображения, однако данный репозиторий содержит только текстовые квантизации и не включает vision projector. К сильным сторонам относятся высокая вычислительная эффективность MoE-архитектуры, большой контекст, режимы рассуждения и широкий выбор квантизаций от Q2_K до Q8_0. Квантизация с importance matrix призвана сохранить качество оригинальной модели, но низкобитные варианты могут заметно терять качество; Q4_K_M обозначен как оптимальный баланс размера, скорости и качества, а Q6_K и Q8_0 — как варианты с минимальными потерями. Размер файлов составляет примерно от 10,6 до 26,9 ГБ, поэтому требуются значительные оперативная память или видеопамять. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

TeichAI Gemma 4 31B IT Claude Opus Distill v2 — мультимодальная модель для диалогов, дообученная методом SFT на базе unsloth/gemma-4-31B-it с использованием наборов рассуждений, созданных на основе взаимодействий с Claude Opus. Модель семейства Gemma 4 имеет плотную архитектуру и предназначена для сложных многошаговых задач, генерации и отладки кода, научного анализа, синтеза исследовательских материалов и повседневного следования инструкциям. Модель принимает текст и изображения; README также описывает работу с видео как последовательностью кадров, но метаданные указывают только задачу image-text-to-text. Карточка рекомендует Transformers и описывает режим рассуждений, а также настраиваемый бюджет визуальных токенов для задач от распознавания текста на изображениях до их общего анализа. Размер контекста и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны. Бенчмарки пока не представлены, поэтому качество для конкретных задач следует оценивать самостоятельно. Лицензия — Apache-2.0.

RedHatAI/gemma-4-31B-it-NVFP4 — мультимодальная instruction-tuned модель, разработанная RedHatAI на основе google/gemma-4-31B-it от Google. Она принимает текст и изображения, а генерирует текст; предназначена для диалоговых приложений, генерации текста, рассуждений, следования инструкциям и вызова инструментов. Модель использует архитектуру Gemma4ForConditionalGeneration и поддерживает режим thinking, function calling и tool calling. Доступна для инференса через vLLM; в README указана максимальная длина контекста 32 768 токенов. Вариант NVFP4 применяет 4-битное квантование весов и активаций линейных слоёв трансформерных блоков с group_size=16 и локальным масштабированием по группам. Vision tower, embeddings и output head сохраняются в исходной точности, что снижает требования к дисковому пространству и памяти GPU примерно на 75% по сравнению с 16-битным представлением. К сильным сторонам относятся поддержка текстово-визуальных сценариев, вызова инструментов, режима рассуждений и эффективный инференс на совместимом оборудовании. К ограничениям относятся зависимость от NVFP4-совместимого окружения и vLLM, а также возможная небольшая потеря качества из-за квантования; в приведённых оценках результаты сопоставлялись с исходной моделью, но полный набор таблиц в представленном README обрезан. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Gemma-7B-slerp — текстовая языковая модель, созданная Arcee AI слиянием Google Gemma 7B и Gemma 7B Instruct методом SLERP с помощью mergekit. Она предназначена для генерации текста, диалога и ответов на вопросы; объединение базовой и инструктивной версий нацелено на сочетание их свойств. Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM, содержит 8,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке приведены результаты оценки на наборах AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Показатели из карточки не гарантируют качество на конкретных задачах, поэтому перед применением модель стоит оценить на своих данных.

GenStructDolphin-7B-Slerp — объединённая языковая модель автора artificialguybr, созданная с помощью LazyMergekit на основе NousResearch/Genstruct-7B и cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo-laser. Это плотная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель можно применять для ответов в чате, подготовки инструкций и сложных вопросов по текстовым корпусам, а также для создания синтетических обучающих данных. Описание не сообщает результатов оценки качества или специальных гарантий поведения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

GigaChat-20B-A3B-instruct-bf16 — диалоговая языковая модель семейства GigaChat, основанная на ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct. Она предназначена для генерации ответов и ведения диалога на русском и английском языках. Модель использует архитектуру DeepSeekForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов; формат весов — safetensors, библиотека для работы — Transformers. В названии указана точность bf16. Модель подходит для диалоговых интерфейсов и задач, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. В карточке не приведены результаты оценок качества и подробности о требованиях к оборудованию.

GK-inv-MoE-0.1 — языковая модель с архитектурой Mixture of Experts на базе Mixtral, созданная автором powermove72 с помощью LazyMergekit. Она объединяет GritLM/GritLM-7B и argilla/notus-7b-v1; эксперты маршрутизируются по типу запроса: один предназначен для диалога, объяснений, рассуждений и математики, другой — для программирования и алгоритмов. Модель рассчитана на генерацию текста в чате, ответы на вопросы и помощь с кодом. Объём модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языках и оценках качества, поэтому результаты на конкретных языках и задачах могут различаться.

GLM-5.3-Flash — мультимодальная модель семейства GLM, разработанная Z.ai. Репозиторий unsloth содержит дообученную версию базовой модели zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16 и распространяет веса в формате safetensors; заявлена лицензия MIT. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая программирование и агентные сценарии. Архитектура GLM-5 Next сочетает разреженное и линейное внимание; в README указаны 320 млрд параметров всего и 18 млрд активных параметров. Разработчик также описывает мультимодальное предварительное обучение и улучшенную эффективность при работе с длинным контекстом, но точная длина контекста этой копии не приведена. Карточка базовой модели характеризует её как мультимодальную и поддерживающую анализ изображений, однако метаданные этого репозитория указывают в качестве задачи только text-generation. Поэтому назначение копии как модели для обработки изображений отдельно не подтверждено. Языковые теги карточки — английский и китайский. Практическое развёртывание требует соответствующей инфраструктуры для модели такого масштаба; в README перечислены SGLang, vLLM, TokenSpeed и KTransformers.

Карточка модели Vaibhavhome30/GLM-5.3-Flash-BF16 на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/GLM-5.3-Flash, поэтому описание составлено по ней. GLM-5.3-Flash — мультимодальная модель семейства GLM, разработанная Z.ai. Репозиторий unsloth содержит дообученную версию базовой модели zai-org/GLM-5.3-Flash-BF16 и распространяет веса в формате safetensors; заявлена лицензия MIT. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая программирование и агентные сценарии. Архитектура GLM-5 Next сочетает разреженное и линейное внимание; в README указаны 320 млрд параметров всего и 18 млрд активных параметров. Разработчик также описывает мультимодальное предварительное обучение и улучшенную эффективность при работе с длинным контекстом, но точная длина контекста этой копии не приведена. Карточка базовой модели характеризует её как мультимодальную и поддерживающую анализ изображений, однако метаданные этого репозитория указывают в качестве задачи только text-generation. Поэтому назначение копии как модели для обработки изображений отдельно не подтверждено. Языковые теги карточки — английский и китайский. Практическое развёртывание требует соответствующей инфраструктуры для модели такого масштаба; в README перечислены SGLang, vLLM, TokenSpeed и KTransformers.

GoGPT2-13B — 13-миллиардная плотная языковая модель семейства Llama, основанная на Llama 2 и представленная разработчиком Golaxy. Она предназначена для генерации текста на китайском и английском языках: ответов на вопросы, написания и редактирования текстов, объяснения понятий и создания кода. Архитектура — LlamaForCausalLM; модель рассчитана на контекст до 4096 токенов и доступна в формате PyTorch. В примерах карточки показаны ответы на общие вопросы, создание рецензий и реализация алгоритма. Модель дообучена на китайском наборе Alpaca-GPT4; лицензия — Apache-2.0. Карточка также говорит о версиях GoGPT на 7B и 13B параметров, но не приводит подробностей их сравнительной производительности.

Jackrong/GPT-5-Distill-llama3.2-3B-Instruct — диалоговая текстовая модель на архитектуре Llama 3.2, дообученная на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct методом SFT и дистилляции ответов GPT-5. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для запуска на потребительском оборудовании, включая устройства с ограниченными ресурсами. В карточке указано использование LoRA при обучении; репозиторий также содержит веса safetensors. Модель подходит для чата и следования инструкциям, объяснений, суммаризации и перефразирования, а также для ответов по документам в RAG-сценариях. В README заявлен контекст до 32 тыс. токенов; метаданные каталога указывают 131 072 токена. Поддерживаемые языки — английский и китайский, на них рассчитана смесь обучающих данных. Небольшой размер удобен для локального запуска, но модель может уступать крупным моделям в сложных математических и программных задачах и склонна к фактическим ошибкам. Ответы для медицинских и юридических решений требуют проверки. Лицензия — Llama 3.2.