II.6Документация и сопровождение разработки

BrurryDog-7b-v0.1 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit из udkai/Turdus, leveldevai/TurdusBeagle-7B и liminerity/Blur-7b-v1.21. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, диалоги и выполнение инструкций; нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. В README описано слияние методом TIES с нормализацией и int8-маской; итоговые веса сохранены в bfloat16. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 74,24, ARC 72,53 и HellaSwag 88,37. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает целевые языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя.

Calcium-Opus-14B-Elite-Stock — объединённая диалоговая языковая модель от prithivMLmods на архитектуре Qwen2.5 с 14 млрд параметров. Она создана методом Model Stock с помощью mergekit на основе Calcium-Opus-14B-Elite и моделей Calcium-Opus-14B-Elite2, Elite3 и Elite4; веса доступны в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, следования инструкциям, логических рассуждений, решения математических задач и пошагового объяснения решений. В README указано, что при подготовке использовались дообученная модель рассуждений и специализированные наборы данных. Модель поддерживает контекст до 131 072 токенов и рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 36,49, IFEval — 61,43 и BBH — 46,90. Эти оценки характеризуют только указанные тесты и не гарантируют качество на конкретных прикладных задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

calme-2.1-phi3-4b — диалоговая языковая модель MaziyarPanahi, полученная дообучением методом DPO модели microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct. Она предназначена для генерации текста в формате ChatML, ответов в диалоге и задач программирования; в README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard. Модель построена на плотной архитектуре Phi-3 и содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и работает с контекстом до 4096 токенов. Модель доступна для использования через Transformers. Лицензия — MIT. Метаданные указывают английский язык; показатели бенчмарков и сведения о возможностях не гарантируют качество для конкретных запросов.

MaziyarPanahi/calme-2.3-phi3-4b — диалоговая языковая модель, созданная Maziyar Panahi путём дообучения с DPO модели microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct. Она использует плотную архитектуру Phi-3 и содержит 3,7 млрд параметров; для общения применяется шаблон ChatML, а максимальный контекст составляет 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоге, ответов на запросы и задач программирования. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, где модель сравнивается с другими вариантами Phi-3-mini-4k; эти результаты относятся к указанной в карточке версии и условиям тестирования. Репозиторий содержит веса safetensors и может использоваться через библиотеку Transformers. Карточка указывает лицензию MIT. Основной язык в метаданных — английский. Это компактная модель, поэтому её возможности и качество могут уступать более крупным моделям; доступные сведения не устанавливают точность для конкретных прикладных сценариев.

Claude Fable 5 — модель класса Mythos от Anthropic, предназначенная для автономной интеллектуальной работы и задач программирования. Она принимает текст, изображения и файлы, а выдаёт текст; также заявлена поддержка рассуждений. Модель подходит для сценариев, где нужно анализировать предоставленные материалы и выполнять задачи по коду. Метаданные каталога относят её к задаче image-text-to-text. Данных о размере, контексте, языках и лицензии в предоставленных источниках нет.

CodeGemma 1.1 7B IT — инструкция-дообученная языковая модель Google из семейства Gemma, предназначенная для программирования. Это декодерная модель с 7 млрд параметров; она принимает текстовые запросы и генерирует код или ответы на естественном языке. Модель рассчитана на диалог о коде, выполнение инструкций и генерацию программ по текстовому описанию. Модель подходит для ответов на вопросы по фрагментам кода, генерации кода по описанию, обсуждения технических задач и интерактивного обучения программированию. Для использования в диалоге следует применять встроенный шаблон чата токенизатора. В README указано, что для автодополнения кода в IDE рекомендуются предварительно обученные варианты CodeGemma. Модель обучена на базе Gemma и дополнительно на данных из открытых репозиториев кода, математических наборов данных и синтетически созданного кода; обучающие данные преимущественно англоязычные. Лицензия — Gemma. Как и другие большие языковые модели, она может ошибаться; подробности ограничений отсылаются к карточке Gemma.

Code-Llama-3-8B — полноразмерная дообученная модель ajibawa-2023 на базе Llama-3-8B от Meta. Она предназначена для генерации кода и ответов на математические задачи; модель также может объяснять логику и решения. Обучение проводилось на наборах Code-290k-ShareGPT, CodeFeedback, CodeFeedback-Filtered-Instruction и orca-math-word-problems-200k. Модель поддерживает диалоговый формат ChatML и имеет контекст длиной 8192 токена; размер составляет 7,5 млрд параметров. Модель ориентирована на код на Python, Java, JavaScript, Go, C++, Rust, Ruby, SQL, MySQL, R, Julia и Haskell. Разработчик отмечает хорошие результаты в генерации кода и математике, однако независимые количественные оценки в карточке не приведены. Доступна лицензия Llama 3; перед использованием следует учитывать её условия.

Code-Mistral-7B — дообученная ajibawa-2023 модель для генерации кода и диалоговых ответов. Она основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и обучена в формате qLoRA на наборах Code-290k-ShareGPT, Code-Feedback, orca-math-word-problems-200k и OpenHermes. Для общения используется шаблон ChatML; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена прежде всего для написания и объяснения кода, а также может отвечать на математические вопросы. Автор отмечает хорошие результаты в программировании, но указывает, что математические ответы бывают нестабильными. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors; для использования доступны также отдельные квантованные варианты GGUF и Exllama v2. Лицензия модели — Apache-2.0.

Citaman/command-r-23-layer — языковая модель семейства Cohere, представленная в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указаны 21 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и поддержка интерфейса вызова инструментов. Модель создана с помощью mergekit методом SLERP на основе Citaman/command-r-24-layer. В конфигурации объединения использованы диапазоны слоёв [0, 23] и [1, 24] одной базовой модели; поэтому заявленная в README операция является слиянием весов, хотя метаданные каталога классифицируют происхождение как дообучение. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-24-layer — текстовая генеративная модель на архитектуре Cohere, созданная сообществом Citaman с помощью mergekit. Веса получены слиянием SLERP двух диапазонов слоёв модели Citaman/command-r-25-layer; в метаданных указано 21,8 млрд параметров и формат safetensors. Модель поддерживает контекст до 8192 токенов и интерфейсы диалога и вызова инструментов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая взаимодействие с инструментами. Метаданные не указывают поддерживаемые естественные языки или специализированную предметную область. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Citaman/command-r-27-layer — языковая модель на архитектуре Cohere, созданная с помощью mergekit из двух срезов одной модели Citaman/command-r-28-layer методом SLERP. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16; размер модели — 24,3 млрд параметров, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 8192 токена. Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных не перечислены конкретные языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны. Карточка описывает способ слияния и использованные срезы, но не приводит результаты оценки качества или сравнительные тесты.

Citaman/command-r-32-layer — языковая модель семейства Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-33-layer. В README описано слияние SLERP: в итоговую модель включены срезы слоёв исходной модели, а веса сохранены в формате bfloat16. По метаданным модель содержит 28,4 млрд параметров, использует архитектуру CohereForCausalLM и доступна в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Лицензия и конкретные языки в предоставленных данных не указаны, поэтому область применения и языковую поддержку нельзя уточнить.

Citaman/command-r-35-layer — объединённая модель для генерации текста, созданная Citaman методом SLERP с помощью mergekit на основе Citaman/command-r-36-layer. В конфигурации объединены два среза слоёв одной базовой модели; метаданные относят репозиторий к семейству Cohere и архитектуре CohereForCausalLM с плотными весами. Модель содержит 30,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и интерфейсов вызова инструментов. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. В README и метаданных не описаны поддерживаемые естественные языки, качество на конкретных задачах или результаты оценки. Условия лицензирования в предоставленных данных не приведены.

CrPO-SFT-Llama-3.1-8B-Instruct — плотная языковая модель семейства Llama, разработанная авторами репозитория и дообученная методом supervised fine-tuning на наборе MuCE-SFT из работы Creative Preference Optimization. Она предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям; её можно применять как основу для разговорных ассистентов и генерации ответов. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указана поддержка английского языка; доступны интерфейсы чата и вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии MIT.

CrystalMistral — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral-7B, разработчик — Crystalcareai. Модель дообучена на смесях Evol-Instruct, Airoboros, OpenOrca и синтетических данных GPT-4; в репозитории указаны веса Safetensors, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов, выполнения инструкций, генерации и объяснения кода, а также свободной генерации текста. Карточка заявляет навыки рассуждения и работы с фактами, но не приводит независимых оценок качества или подробностей о языковом покрытии. Лицензия в доступных данных не указана.

CrystalMistral-26b — разговорная языковая модель семейства Mixtral с архитектурой смеси экспертов (MoE), опубликованная Crystalcareai. Согласно карточке, модель создана с помощью LazyMergekit на основе нескольких копий Crystalcareai/CrystalMistral; метаданные также связывают её с этой базовой моделью. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Базовая CrystalMistral дообучена для выполнения инструкций, общения, генерации текста и работы с кодом, поэтому эти сценарии подходят и для данной модели. В репозитории указаны 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества CrystalMistral-26b; возможности базовой модели не гарантируют такие же результаты после слияния.

CrystalMistralv.01-fixed — объединённая модель, опубликованная Crystalcareai. Она создана методом SLERP с помощью LazyMergekit на основе OpenPipe/mistral-ft-optimized-1227 и Crystalcareai/CrystalMistral-Evol. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста; её можно использовать как основу для диалоговых и других текстовых приложений. Родной контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Daredevil-7B — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit на основе Mistral-7B-v0.1, SamirGPT-v1, Slerp-CM-mist-dpo и Mistral-7B-Merge-14-v0.2. В репозитории указаны метод слияния dare_ties и точность bfloat16. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и общих задач с языковой моделью. В README приведены результаты оценки на бенчмарках рассуждений и здравого смысла, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и специальные прикладные области в предоставленных данных не обозначены.

DeepHermes-3-Llama-3-3B-Preview-Abliterated — англоязычная чат-модель Nous Research, дообученная на базе NousResearch/DeepHermes-3-Llama-3-3B-Preview. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 3,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она поддерживает обычный режим ответов и режим развёрнутых рассуждений, переключаемые системным промптом, а также вызов функций. Модель предназначена для рассуждений, решения сложных задач, структурированной генерации, аннотирования, оценки ответов и автоматизации. Её можно применять для программирования, исследовательской работы и поддержки принятия решений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Суффикс «Abliterated» указывает на изменение защитного поведения, но README не описывает его механизм или результаты оценки.

bcoding/deepseek-llvm-sft-merged-7B — дообученная bcoding модель для генерации текста и диалогового общения. Она основана на unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-unsloth-bnb-4bit, использует плотную архитектуру Qwen2 с 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Для обучения применялись Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; карточка сообщает об ускоренном обучении. Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Эта версия DeepSeek-R1 размещена Unsloth и основана на модели deepseek-ai/DeepSeek-R1. Это языковая модель семейства DeepSeek V3 с архитектурой DeepseekV3ForCausalLM; в метаданных указано 37,6 млрд параметров и контекст до 163 840 токенов. Карточка исходной модели описывает обучение с контролируемой настройкой и масштабным обучением с подкреплением, направленным на развитие рассуждений и выравнивание с предпочтениями людей. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения сложных задач на рассуждение, в том числе по математике, программированию и логике. Среди описанных возможностей — самопроверка, рефлексия и построение длинных цепочек рассуждений. Метаданные отмечают поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; основной указанный язык — английский. Репозиторий содержит веса safetensors; README также упоминает отдельные варианты DeepSeek-R1 в GGUF и форматах с 4-битной квантизацией. Лицензия — MIT. Размер этой версии и длина контекста по метаданным отличаются от таблицы в README исходной модели, поэтому здесь приведены значения метаданных Hugging Face для данного репозитория.

NVIDIA DeepSeek-R1-0528-NVFP4 — квантизованная FP4-версия языковой модели DeepSeek-R1-0528, разработанной DeepSeek и оптимизированной NVIDIA с помощью TensorRT Model Optimizer. Это авторегрессионная трансформерная модель семейства DeepSeek V3 с 37,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. Длина контекста — до 163 840 токенов. Модель предназначена для текстовой генерации, диалогов, рассуждений и развертывания через TensorRT-LLM. Квантизация весов и активаций линейных слоёв до FP4 сокращает требования к диску и памяти GPU примерно в 1,6 раза; заявлена совместимость с архитектурой NVIDIA Blackwell. Для развёртывания в README указана конфигурация с восемью GPU B200. README отмечает, что модель не принадлежит NVIDIA и создана на основе сторонней модели DeepSeek. Лицензия — MIT; заявлено коммерческое и некоммерческое использование. Модель может выдавать неточные, нерелевантные или повторяющиеся ответы и воспроизводить токсичный язык и предвзятости из обучающих данных.

Карточка модели unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, поэтому описание составлено по ней. Это версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, опубликованная Unsloth и основанная на дистиллированной модели DeepSeek. В карточке указано, что веса представлены в формате safetensors, архитектура — плотная Qwen2, размер — 7,1 млрд параметров, библиотека для работы — Transformers, а лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалогов с многошаговыми рассуждениями, в том числе для решения математических задач и задач программирования. Она обучена на примерах рассуждений, созданных DeepSeek-R1; в README для семейства дистиллированных моделей указан контекст до 128K токенов. Метаданные карточки также указывают контекст 131072 токена. Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка указывает английский язык; README не уточняет перечень поддерживаемых языков. Как и другие языковые модели, она может ошибаться в рассуждениях и ответах. Для использования применяется лицензия Apache-2.0.

mobiuslabsgmbh/DeepSeek-R1-ReDistill-Llama3-8B-v1.1 — повторно дистиллированная версия DeepSeek-R1-Distill-Llama3-8B, разработанная Mobius Labs. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В сравнении с исходной DeepSeek-R1-Distill-Llama3-8B карточка приводит улучшенные результаты на ARC, MMLU, GPQA, MMLU PRO и MUSR, при этом на HellaSwag результат немного ниже. Модель подходит для задач рассуждения, ответов на вопросы и других сценариев генерации текста. В репозитории доступны веса safetensors. Лицензия — MIT. В README также упоминается возможность ускорения инференса с HQQ; приведённые в карточке сравнительные результаты не заменяют независимую оценку на целевых данных.

DeepSeek-VL-Hybrid — мультимодальная модель для понимания изображений и текста, разработанная командой DeepSeek AI. Она принимает изображения и текстовые запросы и формирует текстовые ответы в диалоговом режиме. В архитектуре используется языковая модель на основе LLaMA, SigLIP для обработки изображений низкого разрешения и SAM для изображений высокого разрешения. Модель рассчитана на практические визуально-языковые сценарии, включая анализ скриншотов, PDF, OCR, диаграмм и содержимого, требующего визуальных деталей; заявлена обработка изображений размером до 1024 × 1024 пикселей. В карточке указана версия 7B, однако конкретное число параметров этой копии не приведено. Модель подходит для вопросов об изображениях, извлечения и объяснения визуальной информации, а также работы с документами и графиками. Она требует вычислительных ресурсов для мультимодальной модели и может ошибаться в распознавании мелких деталей или содержимого изображения. Указана лицензия DeepSeek; метаданные Hugging Face классифицируют её как other, поэтому точные условия следует сверить с текстом лицензии репозитория.

DeepVeo-R1-A — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная сообществом mergekit-community методом DARE TIES. В слияние вошли Qwen/Qwen2.5-1.5B, Alfitaria/Q25-1.5B-VeoLu и deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B; размер модели — 1,5 млрд параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, рассчитанные на использование с Transformers. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно — до 131 072 токенов. Данные не уточняют отдельные языковые или предметные специализации, а также лицензию, поэтому эти характеристики не описываются.

KnutJaegersberg/Deita-34b — языковая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Llama с плотной схемой и 33,9 млрд параметров. Модель рассчитана на инструкции и диалоговые запросы; в README приведён пример ответа на вопрос о тонкой настройке языковой модели. Контекстное окно составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указан датасет KnutJaegersberg/Deita-6k; они не уточняют связь модели с базовым чекпойнтом или способ её обучения.

Dolphin-2.9.1-Phi-3-Kensho-4.5B — разговорная языковая модель, подготовленная Eric Hartford, Lucas Atkins, Fernando Fernandes и сообществом Cognitive Computations. Она основана на Phi-3-Mini-Instruct-4k и использует плотную авторегрессионную архитектуру MistralForCausalLM; при обучении применялся qLoRA, а слой PEFT может дублировать слои модели во время вывода, увеличивая число параметров. В метаданных указано 6,4 млрд параметров и контекст 4096 токенов. Модель предназначена для диалогов и выполнения инструкций, генерации кода и математических ответов, а также начальных агентных сценариев и вызова функций. Она использует формат запросов ChatML и обучалась на наборах Dolphin-2.9, OpenHermes-2.5, CodeFeedback-Filtered-Instruction, dolphin-coder, Samantha, Orca Math и других. Карточка заявляет поддержку английского языка. В репозитории доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия MIT разрешает коммерческое использование. Карточка предупреждает, что фильтрация обучения повышает готовность модели выполнять запросы; перед предоставлением модели пользователям рекомендуется добавить собственный слой выравнивания. Контекст ограничен 4096 токенами.

DolphinHermesPro-ModelStock — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit путём слияния Dolphin 2.8 Experiment26 7B, Hermes 2 Pro Mistral 7B и Mistral 7B v0.1 методом model_stock. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors. Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста в приложениях на основе LLM. Данные не уточняют поддерживаемые языки и специальные возможности. Лицензия — Apache-2.0.

Dolphin X1 8B — языковая модель для генерации текста, разработанная командой Dolphin на основе dphn/Dolphin-X1-8B и Llama 3.1 8B Instruct. Версия с идентификатором dphn/Dolphin-X1-8B-GGUF предназначена для запуска моделей в формате GGUF. Модель ориентирована на общее назначение и диалоговое взаимодействие, включая сценарии, аналогичные использованию универсальных ассистентов. Модель имеет архитектуру Llama 3.1 с размером около 8 миллиардов параметров и поддерживает текстовую модальность. Она сохраняет стандартный шаблон чата Llama 3 и позволяет задавать тон, характер и правила поведения через системный промпт. Заявленная особенность Dolphin — повышенная управляемость: владелец приложения самостоятельно определяет системные инструкции, выравнивание и способы обработки данных. Сведения о поддерживаемых языках и размере контекста в README не указаны. К сильным сторонам относятся универсальность, возможность локального или контролируемого развёртывания, совместимость с Ollama, LM Studio, Transformers, vLLM, SGLang и TGI, а также стремление сохранить или улучшить возможности Llama 3.1 8B Instruct при снижении ограничений на ответы. Ограничения модели и её поведения зависят от выбранных инструкций и настроек выравнивания; заявленная доля успешного прохождения набора Dolphin-refusals составляет 95,96%, а показатели MMLU и IFEVAL приведены в README без дополнительного описания методики. Лицензия указана как Llama 3.1.