II.6Документация и сопровождение разработки

GroveMoE-Inst — инструктивная языковая модель компании InclusionAI на разреженной архитектуре GroveMoE с adjugate experts. По карточке, модель создана на основе Qwen3-30B-A3B-Base: после upcycling она прошла mid-training и дообучение SFT. В README указано 33 млрд параметров всего и 3,14–3,28 млрд активных на токен; метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров, поэтому размер репозитория и цифры в описании расходятся. Модель принимает текст и предназначена для диалогов, следования инструкциям, решения математических и научных задач, а также программирования; заявлен контекст 40 960 токенов и интерфейс вызова инструментов. Разреженная активация позволяет повторно использовать общие вычисления, а технический отчёт и таблица бенчмарков описывают её результаты на задачах знаний, математики и кода. Для общей работы авторы рекомендуют задавать длину генерации до 16 384 токенов и приводят параметры сэмплирования. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README нет сведений о поддерживаемых естественных языках.

Карточка модели gabriellarson/GroveMoE-Inst-GGUF на Hugging Face совпадает с карточкой inclusionAI/GroveMoE-Inst, поэтому описание составлено по ней. GroveMoE-Inst — инструктивная языковая модель компании InclusionAI на разреженной архитектуре GroveMoE с adjugate experts. По карточке, модель создана на основе Qwen3-30B-A3B-Base: после upcycling она прошла mid-training и дообучение SFT. В README указано 33 млрд параметров всего и 3,14–3,28 млрд активных на токен; метаданные каталога указывают 2,6 млрд параметров, поэтому размер репозитория и цифры в описании расходятся. Модель принимает текст и предназначена для диалогов, следования инструкциям, решения математических и научных задач, а также программирования; заявлен контекст 40 960 токенов и интерфейс вызова инструментов. Разреженная активация позволяет повторно использовать общие вычисления, а технический отчёт и таблица бенчмарков описывают её результаты на задачах знаний, математики и кода. Для общей работы авторы рекомендуют задавать длину генерации до 16 384 токенов и приводят параметры сэмплирования. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README нет сведений о поддерживаемых естественных языках.

Hercules-1.0-Mistral-7B — диалоговая языковая модель на основе Mistral-7B, дообученная Locutusque на наборах Hercules и OpenOrca. Она предназначена для генерации ответов в диалоге и других текстовых задач; метаданные также отмечают поддержку сценариев с кодом. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Автор позиционирует её как улучшенную версию OpenHermes-7B и сообщает о сопоставимом качестве с OpenHermes 2; приведены результаты сравнения и тестовая потеря, но подробности протокола оценки в карточке не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Hercules-2.0-Mistral-7B — языковая модель на архитектуре Mistral, разработанная Locutusque и дообученная на базе Mistralai/Mistral-7B-v0.1. Она предназначена для выполнения инструкций, диалогов и вызова функций в научных и технических темах, включая биологию, химию, физику, математику, медицину и информатику. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлены возможности генерации кода и вызова функций. Модель подходит для специализированных чат-ботов, учебных помощников, ответов на технические вопросы и генерации кода. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Возможны фактические ошибки и галлюцинации, в том числе в специализированных областях; обучающие данные могут содержать токсичные примеры и предубеждения.

Hercules-5.0-Qwen2-1.5B — дообученная компанией M4-ai плотная языковая модель на 1,5 млрд параметров на базе Qwen2-1.5B. Она предназначена для общего ассистентского общения и поддерживает формат запросов ChatML; заявленные области применения включают ответы на вопросы, математику, программирование и написание текстов. Модель работает с текстом и имеет контекст до 131 072 токенов. Для обучения использован набор данных Locutusque/hercules-v5.0. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества; разработчики также отмечают, что сведения о рисках, смещениях и ограничениях требуют уточнения.

Hercules-Qwen1.5-14B — разговорная языковая модель, разработанная M4-ai и дообученная на 700 тысячах примеров Hercules-v4 от Qwen1.5-14B. Она предназначена для работы в роли универсального ассистента: отвечает на вопросы, помогает с математикой и программированием, поддерживает вызов функций и ролевые диалоги. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM с 13,4 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке заявлена поддержка английского и, возможно, китайского языков. Обучение проводилось в bf16 с длиной последовательности 1024; оценка качества в карточке не приведена. Лицензия указана как tongyi-qianwen license, а метаданные классифицируют лицензию как other. Разработчик предупреждает о рисках, смещениях и ограничениях модели.

Hermes-2-Pro-Llama-3-13B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit. В README указана базовая модель NousResearch/Hermes-2-Pro-Llama-3-8B; метаданные описывают модель как дообученную производную этой модели. Репозиторий содержит веса Safetensors, всего 11,4 млрд параметров, с контекстом 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции. Метаданные каталога также указывают на возможности чата; описание базовой модели связывает семейство Hermes-2-Pro с вызовом функций и генерацией структурированных данных в JSON. Основной язык и отдельные профильные области применения в карточке не обозначены. Лицензия в предоставленных данных не указана. README называет метод слияния passthrough, но перечень объединённых моделей и детали конфигурации опущены, поэтому состав слияния нельзя установить полностью.

1024m/HPhi-4-00-fp16 — дообученная 1024m модель для генерации текста и диалогов. Она основана на unsloth/phi-4 и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL; архитектура в метаданных указана как LlamaForCausalLM, плотная, размер — 14,1 млрд параметров. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 16 384 токенов и ориентирована на английский язык. Модель подходит для ведения диалога и генерации англоязычных ответов, рассуждений и кода. В репозитории представлены веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

CombinHorizon/huihui-ai-abliterated-Qwen2.5-32B-Inst-BaseMerge-TIES — объединённая модель генерации текста на архитектуре Qwen2.5, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В качестве основы использована Qwen/Qwen2.5-32B, объединённая с huihui-ai/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated. Модель содержит 32 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и задач, решаемых языковой моделью, включая ответы на запросы и работу с длинным контекстом. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Для оценки приведены результаты Open LLM Leaderboard, в том числе IFEval 82,06 и BBH 56,04; это не заменяет проверку на целевых задачах. Поддерживаемый язык карточки — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Это квантованная версия Granite 3.3 8B Instruct — инструкционной текстовой модели, разработанной командой IBM Granite. Репозиторий подготовлен bartowski в формате GGUF с использованием llama.cpp и метода imatrix; базовая модель указана как ibm-granite/granite-3.3-8b-instruct. Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в локальных приложениях, поддерживающих llama.cpp, включая LM Studio. Доступны варианты от BF16 до различных уровней квантования Q3–Q8 и IQ, что позволяет выбирать между качеством ответа, размером файла и требованиями к оперативной памяти. Размер исходной модели составляет 8 миллиардов параметров, однако README не указывает архитектуру, языки, длину контекста или дополнительные модальности; по назначению это текстовая, а не мультимодальная модель. Сильной стороной сборки является широкий выбор квантований: варианты Q5 и Q6 заявлены как высококачественные, а Q4 подходят для большинства сценариев при меньшем потреблении памяти. Более компактные варианты позволяют запускать модель на системах с ограниченной RAM, но могут снижать качество ответов. Для корректной работы следует использовать указанный шаблон prompt и совместимый llama.cpp-based runtime. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели muhamad-geosurge/invert-polarity-056ee365-12d0-4322-af56-4ed19ac9b445 на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-3-12b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 3 12B IT — мультимодальная модель с открытыми весами от Google, дообученная для следования инструкциям на основе google/gemma-3-12b-pt. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; относится к семейству Gemma 3 и доступна в формате safetensors для Transformers. Модель предназначена для диалоговых приложений, ответов на вопросы и задач понимания изображений, а также для создания и обобщения текста. Контекстное окно — до 128 тысяч токенов, поддерживается более 140 языков. Размер модели — 12 млрд параметров. Модель подходит для извлечения сведений из изображений, составления черновиков, суммаризации и исследовательских задач. Google отмечает, что ответы могут содержать фактические ошибки, отражать предвзятость обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, языковыми нюансами и задачами, требующими здравого смысла. Лицензия — Gemma; при использовании следует соблюдать условия лицензии и политику запрещённого использования Gemma.

Rev3auth/iris_16bit — текстовая диалоговая модель, разработанная Rev3auth на основе дообучения unsloth/gemma-3-270m-it. Она использует плотную архитектуру Gemma 3 с причинной языковой моделью и содержит 257 млн параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; базовая модель подходит для ответов на вопросы и суммаризации. Контекст — до 32 768 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения или сравнительные результаты, поэтому качество на конкретных задачах следует оценивать отдельно.

Vikhrmodels/it-5.2-fp16-cp — русско-английская чат-модель семейства Vikhr, разработанного Александром Николичем, Константином Королёвым и Артёмом Шельмановым. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 7,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель основана на версии Vikhr 0.5: в ней увеличили объём данных SFT, чтобы повысить стабильность работы с JSON, многоходовыми диалогами, длинным контекстом и сложными запросами. Нативная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors и доступна по лицензии Apache 2.0. Карточка не приводит результаты количественных оценок качества и подробностей о тренировочных данных. Описанные улучшения JSON и многоходовых диалогов являются заявлением авторов; фактическое качество на конкретных задачах может различаться.

jackalope-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и openaccess-ai-collective/jackalope-7b методом SLERP с помощью mergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции в диалоговом режиме. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации текста и ответов на запросы. В метаданных не указаны специализированные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому их нельзя уверенно определить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

J.A.R.V.I.S. Titan M4 Activated — текстовая генеративная модель семейства Jarvis Titan MoE от dhanesh-hf. Она дообучена на базе dhanesh-hf/Jarvis-Titan-V15-MoE-Decoupled и предназначена для диалогов, рассуждений, математических задач, программирования и взаимодействия с инструментами. В карточке заявлены архитектура MoE, механизм M4 Tri-Brid Neural Memory, внимание CSA3 и многотокенное предсказание; метаданные указывают 7,1 млрд параметров, контекст 32 768 токенов и поддержку Transformers. Модель принимает текст и генерирует текст. Карточка заявляет поддержку английского языка и описывает сценарии длинного контекста, однако приведённые в README характеристики 14,8 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов расходятся с метаданными, поэтому здесь указаны значения метаданных. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования в предоставленных данных не раскрыты.

J.A.R.V.I.S. Titan V12 MoE Merged Baseline — объединённая самостоятельная модель Dhanesh на архитектуре DeepSeekMoE, сочетающая MoE-бэкбон и адаптированные экспертные слои V12. В метаданных указано 7,1 млрд параметров, архитектурный класс JarvisTitanMoEForCausalLM, формат safetensors и контекст до 32 768 токенов; README при этом указывает бэкбон 14,8 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует проверять в файлах репозитория.

jina-code-embeddings-0.5b — модель эмбеддингов для поиска по коду, разработанная Jina AI и дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B. Она предназначена для поиска по запросу на естественном языке в коде, поиска похожих фрагментов кода, поиска описания по коду и подбора продолжения кода. Модель также поддерживает ответы на технические вопросы, связанные с программированием. Архитектура — плотная Qwen2, около 494 млн параметров; модель использует библиотеку Transformers и принимает контекст до 32 768 токенов. Для пяти типов задач предусмотрены отдельные префиксы инструкций, выбираемые при инференсе. Эмбеддинги имеют размерность 896 по умолчанию; её можно уменьшить до 64 с небольшим снижением качества. Заявлена поддержка более 15 языков программирования и сценариев разработки, машинного обучения, анализа данных и обучения программированию. Модель подходит для построения поиска и извлечения релевантного кода, однако README не приводит численных результатов оценки качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.

jina-embeddings-v2-base-code — модель эмбеддингов от Jina AI для представления текста и исходного кода в виде векторов. Она предназначена для семантического поиска по коду и техническим материалам, сопоставления запросов с фрагментами кода и извлечения контекста для технических вопросов и ответов. Модель использует архитектуру JinaBert на основе BERT с двунаправленным вариантом ALiBi и содержит около 160 млн параметров. Она принимает последовательности длиной до 8192 токенов; обучение эмбеддингов проводилось на длине 512 токенов с экстраполяцией на более длинный контекст. Основа модели предварительно обучена на наборе GitHub Code, а затем модель обучалась на парах вопросов, ответов, docstring и исходного кода. Поддерживаются английский и 30 языков программирования. Для получения эмбеддингов предложено использовать mean pooling. Доступны форматы PyTorch, Safetensors и ONNX. Модель рассчитана на эффективный поиск по коду и длинным техническим фрагментам; README также называет технический вопросно-ответный поиск одним из сценариев применения. Для других языков естественного языка и произвольных задач качество не заявлено. Лицензия — Apache-2.0.

Jhjhugv/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная диалоговая модель, созданная Jhjhugv на основе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Это плотная Llama-модель с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и чат; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Базовая модель предназначена для генерации текста, программирования, математики и работы с инструментами; карточка этой производной версии не уточняет специализацию дообучения. В README указано использование Unsloth и библиотеки TRL при обучении. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений, поэтому пригодность для специализированных задач следует проверять на собственных примерах.

Это дообученная диалоговая модель kihyun-K на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Она предназначена для генерации текста в чате и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и лицензия Apache 2.0. README сообщает, что модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL для Hugging Face.

Модель yeeun2/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Persona-Merged — дообученная диалоговая Llama-модель на базе kakaocorp/kanana-1.5-8b-instruct-2505. Она предназначена для генерации текста в формате инструкций и диалога; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель разработал пользователь yeeun2; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL из Hugging Face. Базовая модель Kakao рассчитана на генерацию текста, программирование, математику и вызов инструментов, однако README не уточняет, какие из этих навыков были целью дополнительного дообучения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Модель kangkys/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO — дообученная авторами kangkys плотная языковая модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский язык и формат весов safetensors. Модель дообучена на базе kangkys/kanana-1.5-8b-instruct-2505-Safe-DPO с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. README не описывает набор данных, конкретные результаты обучения или отдельные сценарии Safe-DPO, поэтому эти свойства нельзя оценить по карточке. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.1-Final на Hugging Face совпадает с карточкой KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.1, поэтому описание составлено по ней. KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.1 — дообученная KeefeBuild языковая модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Веса сохранены в формате safetensors. По карточке, модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Она дообучена от KeefeBuild/Keefe-Discere-v3.0-Final и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Kepler-7B — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием SLERP моделей DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B и Qwen2.5-Coder-7B-Instruct. Она использует архитектуру Qwen2 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач анализа и написания кода. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0. README не содержит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению.

Kosmos-EVAA-gamma-v16-8B — объединённая модель семейства Llama, созданная jaspionjader методом SLERP с помощью mergekit из jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-v15-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-light-8B. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,5 млрд параметров для генерации текста; репозиторий содержит веса Safetensors, а конфигурация слияния задаёт формат bfloat16. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Её можно использовать для диалогов, написания и продолжения текста, а также других задач генерации на основе языковой модели. В README и доступных метаданных нет сведений о целевых языках, специальных областях применения, лицензии или конкретных ограничениях качества.

KRONOS-8B-V2 — объединённая языковая модель, созданная T145 методом TIES с помощью mergekit на базе unsloth/Meta-Llama-3.1-8B и включающая KRONOS-8B-V1-P1, KRONOS-8B-V1-P2, KRONOS-8B-V1-P3 и unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое использование; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. README приводит результаты оценки на IFEval и BBH, но не описывает специализацию по предметной области или подтверждённый набор языков. Модель подходит для диалоговых приложений, генерации и продолжения текста, а также сценариев с длинным контекстом. В README указана лицензия модели Llama 3.1. Представленные результаты бенчмарков ограничены частью таблицы, поэтому по ним нельзя судить о качестве во всех задачах; сведения о языковом покрытии и ограничениях применения в карточке не приведены.

KR-X-AI/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m — дообученная KR-X-AI модель семейства Qwen2.5, разработанная KR-X-AI на основе KR-X-AI/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Она принимает текст и выдаёт текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов; карточка помечает английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения и известных ограничениях в карточке нет.

KR-X-AI/krx-qwen2.5-7b-instruct-v2-m-e — дообученная авторами KR-X-AI разговорная языковая модель семейства Qwen2.5. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; среди заявленных возможностей также есть интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указано, что обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированных предметных областях или отдельных ограничениях качества в карточке нет.

djuna/L3.1-Suze-Vume-calc — объединённая диалоговая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом linear DARE. В качестве базовой использована Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored, а в объединение также включена djuna/L3-Suze-Vume. Модель построена на архитектуре Llama для генерации текста и имеет около 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Контекстное окно составляет 131 072 токена; репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. README приводит результаты оценки на IFEval и BBH. Лицензия в предоставленных данных не указана.

SteelStorage выпустила слитую диалоговую языковую модель на архитектуре Llama с 69,5 млрд параметров. Веса объединены методом Model Stock с помощью mergekit: базой послужила NaniDAO/Llama-3.3-70B-Instruct-ablated, также включены abacusai/Dracarys2-Llama-3.1-70B-Instruct и nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B. Модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Данные не уточняют поддерживаемые естественные языки, лицензию или ограничения по использованию, поэтому их нельзя определить по доступной карточке.