II.6Документация и сопровождение разработки

M7Yamshadowexperiment28_OgnoExperiment27 — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате SafeTensors. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных языках обучения и известных ограничениях в карточке не приведены.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_T3qExperiment26 — объединённая модель на архитектуре Mistral для генерации текста. Она создана путём слияния automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации продолжений, ответов и других текстов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_T3qM7 — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. В README указано, что она объединяет automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qM7-7B. Модель предназначена для генерации текста и диалога; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия модели — Apache-2.0. В README и метаданных нет сведений о целевых языках, специализированных областях или дополнительных возможностях, поэтому область применения описывается как общая генерация текста.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_T3qm7xpExperiment26 — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Mistral, разработанная на основе automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/T3qm7xpExperiment26-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и ответов в диалоге. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о специальных ограничениях качества или целевых областях применения; указанные возможности относятся к генерации текста общего назначения.

MaziyarPanahi/M7Yamshadowexperiment28_YamT3qm7x — объединённая модель на 7,1 млрд параметров, созданная слиянием automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/YamT3qm7x-7B. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем, черновиков и продолжения текста, а также ответов на запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache 2.0. Карточка не приводит сведений о специализации, поддерживаемых языках или оценках качества.

MasherAI-7B-v6.1-final — дообученная разработчиком mahiatlinux языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на mahiatlinux/MasherAI-v6.1-7B-checkpoint3-code4 и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указан английский язык. Репозиторий распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

EpistemeAI/Math-Code-Llama3.1-8B — дообученная EpistemeAI модель на архитектуре Llama 3.1, разработанная для генерации текста и помощи в задачах математики и программирования. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель класса LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Модель подходит для генерации и объяснения кода, решения математических задач и диалоговой помощи по этим темам. В карточке указаны возможности базового семейства Llama 3.1: текстовый ввод и вывод, поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Специальные результаты или бенчмарки именно этой производной модели не приведены. Для репозитория указана лицензия Apache 2.0. Ограничения качества и безопасности генеративных ответов следует учитывать при использовании; карточка также предупреждает, что базовая модель статична и обучена на офлайн-данных.

Matter 7B 0.1 — языковая модель семейства Mistral, разработанная 0-hero и дообученная полным fine-tuning на наборе Matter. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для диалога применяется формат ChatML. Модель предназначена для генерации текста и разговорного взаимодействия с ассистентом. В карточке также заявлена поддержка вызова функций, поэтому её можно использовать в сценариях, где ассистент передаёт запросы инструментам. Обучающий набор Matter собран из более чем 35 датасетов и охватывает свыше 6 млрд токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных сведений о проверке вызова функций; применимость к конкретным задачам стоит оценивать отдельно.

Matter-0.1-Slim-7B-A — языковая модель на архитектуре Mistral 7B, созданная 0-hero путём полного дообучения на версии slim-A датасета Matter объёмом около 285 тысяч примеров. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговых сценариев и генерации текста в формате ChatML; также заявлена поддержка вызова функций. Обучение проводилось в течение трёх эпох с помощью Axolotl на четырёх GPU A100. В карточке указана лицензия Apache-2.0.

Модель ms122222/mein_qwen_14b_merged разработана ms122222 как дообученная версия Huihui-Qwen3-14B-abliterated-v2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 14 млрд параметров для генерации текста и диалогов; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Контекст — до 40 960 токенов, основной язык в карточке — английский. Модель подходит для ответов в чате, генерации и продолжения текста, а также сценариев с передачей запросов инструментам. По README, обучение выполнялось с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_Experiment24Ognoexperiment27 — объединённая текстовая модель, созданная слиянием automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment24Ognoexperiment27-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов; модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, веса опубликованы в формате safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых систем, черновиков и продолжения текста. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или языковую специализацию.

MeliodasPercival_01_Experiment24Shadow — объединённая разработчиком MaziyarPanahi модель для генерации текста и диалогов. Она основана на двух моделях: automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment24Shadow-7B. Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

MeliodasPercival_01_Experiment26Neuralarjuna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет языки обучения и конкретные специализации модели.

MeliodasPercival_01_Experiment27Experiment29 — объединённая модель, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment27Experiment29-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной авторегрессионной языковой моделью, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Сведения о языковой специализации и конкретных ограничениях в карточке не приведены.

MeliodasPercival_01_Experiment27Pastiche — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment27Pastiche-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Карточка не описывает специальные предметные области или отдельные языки. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. README не сообщает о сравнительных оценках качества или конкретных ограничениях; результаты могут зависеть от промпта и сценария применения.

MeliodasPercival_01_Experiment28M7 — объединённая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная MaziyarPanahi путём слияния automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, а контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В карточке не описаны специальные предметные области, целевые языки или отдельные ограничения качества.

MeliodasPercival_01_NeuralsirkrishnaM7 — объединённая модель на базе двух моделей Mistral: automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; поддерживаемый язык в предоставленных данных не указан. Файлы весов опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_Strangemerges_32Strangemerges_30 — объединённая языковая модель, собранная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она построена на архитектуре Mistral с причинным языковым декодером и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данные карточки не описывают отдельные преимущества модели или специальные ограничения качества.

MeliodasPercival_01_T3qExperiment26 — объединённая модель для генерации текста, созданная из automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qExperiment26-7B. Она использует плотную архитектуру Mistral с причинно-языковой моделью MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MeliodasPercival_01_T3qm7xPercival_01 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Веса объединяют automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/T3qm7xPercival_01-7B, а формат хранения — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0. README не приводит дополнительных сведений о специализации, языках или ограничениях модели.

MeliodasPercival_01_YamExperiment26 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/MeliodasPercival_01-7B и automerger/YamExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

mahiatlinux/merged1and2 — объединённая автором модель семейства Mistral, созданная с помощью LazyMergekit слиянием mahiatlinux/merged1 и mahiatlinux/merged2 методом SLERP. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Весовые файлы представлены в формате Safetensors, тип данных при слиянии — bfloat16. Модель принимает текст и генерирует текст. Сведения о языковой специализации и лицензии в предоставленных данных отсутствуют, поэтому их нельзя определить. Качество и ограничения унаследованы от объединённых моделей, но карточка не описывает их отдельно.

Модель Hjgugugjhuhjggg/mergekit-passthrough-owrmdht — объединение языковой модели meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, созданное методом passthrough с помощью mergekit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 1,2 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая сценарии с интерфейсом вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 131 072 токена. Базовая модель Meta описана как компактная многоязычная модель, настроенная на выполнение инструкций и предназначенная для диалогов, поиска сведений, суммаризации и помощи в написании текста. Модель опубликована в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

mlx-community/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-8bit — 8-битная версия инструкционно дообученной большой языковой модели Meta Llama 3.1 с 70 миллиардами параметров, подготовленная сообществом mlx-community для использования в экосистеме MLX. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая выполнение инструкций, ответы на вопросы, написание и преобразование текста. В карточке указаны поддерживаемые языки: английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Модель относится к классу text-generation и использует библиотеку Transformers; модальность — текстовая. Ключевая особенность варианта — 8-битное представление весов, которое может снизить требования к памяти по сравнению с полноразмерной моделью, сохраняя принадлежность к крупной 70B-модели. При этом для запуска всё равно требуются значительные вычислительные ресурсы, а конкретные показатели качества, производительности и максимального контекста в README не указаны. Как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или нежелательные ответы, поэтому результаты требуют проверки. Модель распространяется по Llama 3.1 Community License от Meta. Лицензия разрешает использование, воспроизведение, распространение и создание производных работ при соблюдении её условий, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama», атрибуцию и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов и сервисов с более чем 700 миллионами активных пользователей в месяц предусмотрено требование запросить отдельную лицензию у Meta.

Модель mlx-community/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bf16 — преобразованная в формат MLX версия Meta Llama 3.1 70B Instruct, подготовленная сообществом mlx-community. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, предназначенная для диалогов, генерации текста и использования в качестве ассистента; поддерживает интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке перечислена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков; длина контекста — до 131 072 токенов. Формат MLX предназначен для запуска на оборудовании Apple через библиотеку mlx-lm. Репозиторий основан на meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct и содержит веса в safetensors; конвертация выполнена с помощью mlx-lm версии 0.19.0. Лицензия — Llama 3.1 Community License. Модель крупная и требует значительных вычислительных ресурсов; заявленная длина контекста не гарантирует одинаковую скорость или качество на всём диапазоне.

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct — инструктивно дообученная языковая модель семейства Llama 3.1, разработанная Meta. Это плотная авторегрессионная модель на архитектуре Transformer с 7,5 млрд параметров; версия Instruct прошла supervised fine-tuning и обучение с обратной связью от людей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель предназначена для генерации текста и диалогов с помощником. Окно контекста — 131 072 токена. Модель рассчитана на многоязычный диалог, ответы на вопросы, написание и преобразование текста, а также может использоваться в приложениях и для создания синтетических данных. Заявлены английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. Модель принимает и выдаёт текст; поддержка инструментов зависит от интеграции разработчиком. Модель выпущена Meta 23 июля 2024 года. Лицензия — Llama 3.1 Community License с условиями использования и Acceptable Use Policy; перед коммерческим применением необходимо ознакомиться с её условиями. Это статический чекпойнт, обученный на офлайн-данных. Качество и безопасность ответов могут различаться между языками, а карточка не заявляет поддержку русского языка.

MLX-Community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit — это 4-битная квантизованная версия инструкционно дообученной языковой модели Meta Llama 3.1, адаптированная сообществом mlx-community для запуска с использованием MLX. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, написание и преобразование текста, а также другие задачи обработки естественного языка. Модель относится к семейству Llama и содержит 8 миллиардов параметров. Она работает в текстовой модальности, поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. В README размер контекстного окна не указан. Квантизация до 4 бит снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, однако потенциально уменьшает точность по сравнению с полноразмерной версией. Модель разработана для практического применения в локальных и ресурсоограниченных средах, но README не содержит подробных результатов тестирования, сведений о производительности или известных ограничениях качества. Распространение и использование регулируются Llama 3.1 Community License от Meta; она предусматривает соблюдение Acceptable Use Policy, сохранение уведомления об авторских правах и дополнительные требования к атрибуции и перераспространению. Для продуктов с более чем 700 миллионами ежемесячно активных пользователей требуется отдельное разрешение Meta.

Это версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct в формате GGUF, подготовленная mlx-community и опубликованная MaziyarPanahi. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций; её можно запускать локально с помощью llama.cpp и совместимых приложений. Каталог указывает на 8 млрд параметров у базовой модели и плотную архитектуру семейства Mistral. Репозиторий содержит файлы GGUF в формате BF16. README перечисляет llama.cpp, llama-cpp-python, LM Studio, text-generation-webui и другие совместимые средства запуска. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных данных не описаны.

hugging-quants/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-BNB-NF4 — общественная квантованная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной Meta AI. Модель предназначена для генерации текста и мультиязычного диалогового взаимодействия, включая работу в качестве инструкционно настроенного чат-ассистента. Она поддерживает сценарии вопросно-ответного общения и другие задачи text-to-text, совместимые с causal language modeling, и может использоваться через Transformers или Text Generation Inference. Модель содержит 8 миллиардов параметров и работает только с текстом на входе и выходе. Она поддерживает английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский языки. В этой версии исходные веса BF16 преобразованы с помощью bitsandbytes в формат NF4 с размером блока 64. Для загрузки контрольной точки требуется около 6 ГиБ VRAM без учёта KV-кэша и CUDA-графов, поэтому фактические требования к памяти выше. Квантование снижает требования к видеопамяти, но может влиять на качество по сравнению с исходной версией BF16. В README размер контекста и результаты конкретных тестов не указаны. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. Для запуска рекомендуются torch, bitsandbytes и Transformers версии 4.43.0 или выше; также заявлена поддержка Text Generation Inference.

alamios/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF-f16 — сборка Meta-Llama 3.1 8B Instruct в формате GGUF F16 для запуска через llama.cpp. Модель основана на meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Карточка указывает совместимость с выпуском llama.cpp b3565. Модель относится к семейству Llama 3.1, имеет 8 млрд параметров и поддерживает несколько языков, включая английский, немецкий, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский и тайский. Репозиторий распространяется по лицензии Llama 3.1. GGUF F16 хранит веса в формате половинной точности; конкретные требования к памяти и ограничения качества в карточке не описаны.