II.6Документация и сопровождение разработки

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85. Веса объединены методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на инструкции. Контекст составляет до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В README не приведены результаты оценки качества или отдельные гарантии работы для конкретных языков и предметных областей.

Neural-Chat-v3-2 — языковая модель Intel на 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения языковых задач. Она построена на архитектуре Mistral и дообучена из Intel/neural-chat-7b-v3-1 на наборе MetaMathQA с выравниванием методом DPO на парах Intel/orca_dpo_pairs. Исходная версия neural-chat-7b-v3-1 была дообучена на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для инференса в широких языковых сценариях, включая математические вопросы и диалог. README указывает контекст 8192 токена; метаданные каталога сообщают 32768, поэтому фактический предел может зависеть от конфигурации и версии. Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указан английский язык. Модель может выдавать фактически неверные ответы, а также предвзятый, оскорбительный или неприемлемый контент. Перед внедрением рекомендуется проверять её безопасность и точность. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Intel/neural-chat-7b-v3. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и для диалогового общения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык, а репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

MaziyarPanahi/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и обучена работать с форматом диалогов ChatML. Карточка указывает английский язык и возможности чата и следования инструкциям. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как и другие модели этого размера, качество её ответов может зависеть от формулировки запроса; README не приводит результатов сравнительных оценок.

NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 — разговорная языковая модель семейства Llama, опубликованная Kukedlc. Это дообученная версия Meta-Llama-3.1-8B-Instruct с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы; в README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая задачи на рассуждение и понимание естественного языка. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. Метаданные не содержат сведений о поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0. Показатели из таблицы README описывают результаты отдельных бенчмарков и не гарантируют качество для конкретных сценариев.

NeuralLogic-7B-V — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная Kukedlc слиянием моделей Kukedlc/Triunvirato-7b и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста; базовые модели описаны как диалоговые и настроенные на выполнение инструкций. Модель подходит для диалоговых сценариев, ответов на инструкции и генерации текста. Заявленный размер контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

NeuralsirkrishnaShadow_AlloyingotneoyNeuralsirkrishna — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/AlloyingotneoyNeuralsirkrishna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с контекстом до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, а её веса опубликованы в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README и метаданные не описывают специализированную область применения или известные ограничения качества; её подтверждённая задача — генерация текста.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment26Neuralarjuna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовым запросам и может использоваться в задачах, где нужен контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и распространяется в формате safetensors. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или предметных областях нет.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment27Inex12 — слитая языковая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в приложениях, которым нужны ответы или продолжения текста. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

NeuralsirkrishnaShadow_Experiment28Experiment26 — слитая модель для генерации текста, созданная путём объединения automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/Experiment28Experiment26-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; контекстное окно — до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.

NeuralSynthesis-7B-v0.3 — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. Модель содержит 7,1 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; в метаданных указан контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалога на основе текстовых запросов. Чекпойнт получен слиянием нескольких моделей методом model_stock, включая Mergerix-7b-v0.3, Ognoexperiment27Multi_verse_model-7B, T3QM7, NeuralSynthesis-7B-v0.1, M7-7b и YamshadowExperiment28-7B. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о языковом охвате и специальные ограничения на сценарии использования.

NightOwl-CodeEmbedding — компактная модель плотных эмбеддингов для поиска по программному коду, сопоставления изменений кода и поиска технических ответов. Модель разработана на основе Shuu12121/NightOwl и дообучена на данных для поиска кода с трудными отрицательными примерами. Использует архитектуру ModernBERT, CLS-пулинг и выдаёт один вектор размерности 768 на входной фрагмент; совместима с sentence-transformers и поиском по косинусному сходству или скалярному произведению. Размер — около 150,7 млн параметров, в репозитории есть форматы safetensors и ONNX. Модель предназначена для семантического поиска по коду и техническим материалам: поиска кода по текстовому запросу, поиска похожих функций, сопоставления намерения с изменением кода и построения RAG-систем по кодовым базам и документации. Поддерживаются Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust и TypeScript; для других языков программирования качество не проверено. Несмотря на указанное в метаданных окно контекста 8192 токена, README сообщает, что входы длиннее 1024 токенов обрезаются, поэтому большие файлы следует делить на фрагменты. Модель специализирована на задачах поиска кода и может уступать универсальным эмбеддинг-моделям на обычном тексте; заявленные результаты бенчмарков в основном относятся к знакомым обучению областям. Лицензия — Apache-2.0.

Notus-TheTop-7b-Slerp — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью LazyMergekit методом SLERP из argilla/notus-7b-v1 и MaziyarPanahi/TheTop-5x7B-Instruct-S3-v0.1. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ведение диалога; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель может использоваться для ответов на вопросы, инструктивного диалога и генерации текста. В карточке указаны формат Safetensors и тип точности bfloat16. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных данных отсутствуют.

Это четырёхбитная версия модели NVIDIA Nemotron Nano 9B v2, подготовленная сообществом mlx-community для запуска в формате MLX. Исходная модель разработана NVIDIA; эта версия преобразована из nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 с помощью mlx-lm 0.26.3. Метаданные относят её к генеративным языковым моделям для диалога и указывают интерфейс вызова инструментов. Модель предназначена для генерации ответов в чате и выполнения инструкций; базовая модель также рассчитана на программирование и управляемое рассуждение. Карточка связывает её с английским, испанским, французским, немецким, итальянским и японским языками. Лицензия указана как other, поэтому условия следует уточнять на странице репозитория и базовой модели. Четырёхбитное представление и формат MLX предназначены для локального инференса на совместимом оборудовании; количественные показатели качества в карточке не приведены.

elias2515/odysseus-Qwen2.5-Coder-7B-16bit — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Qwen2, предназначенная для генерации текста. В основе лежит unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Карточка указывает английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Данных о конкретных наборах обучения, качестве на задачах и дополнительных ограничениях в карточке нет.

OLMo-2-1124-13B-DPO — англоязычная причинная языковая модель семейства OLMo 2, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это диалоговая версия с 13,2 млрд параметров: после supervised fine-tuning на варианте набора Tülu 3 она прошла дополнительное обучение методом DPO на данных предпочтений. Модель предназначена для генерации текста, диалога и выполнения инструкций, включая задачи рассуждения и математики. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает чат-шаблон и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Обучение охватывает разнообразные публичные, синтетические и созданные людьми данные; основной язык — английский. Доступны веса в форматах PyTorch и Safetensors, использовать модель можно на условиях Apache 2.0. В карточке отмечено, что модели OLMo-2 прошли ограниченное обучение безопасности и могут выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующем запросе. Для релиза также указано обновление постобученных моделей из-за расхождения логики предварительной токенизации у первоначальных версий; при интеграции важно использовать актуальную версию модели и совместимые компоненты.

OLMo-2-1124-7B-SFT Preview — плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo 2, разработанная Allen Institute for AI (AI2). Это версия с supervised fine-tuning базовой OLMo 2 7B November 2024 на адаптации набора Tülu 3; обучающая смесь включает публичные, синтетические и созданные людьми данные. Модель содержит 6,9 млрд параметров, работает с текстом и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также для широкого круга инструктивных задач. Карточка отмечает обучение на задачах, связанных с математикой, включая MATH и GSM8K, и следованием инструкциям, включая IFEval. Основной язык — английский. Для запуска предусмотрена библиотека Transformers, формат весов — PyTorch. Модель прошла ограниченное обучение безопасности и может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы; автоматическая фильтрация ответов не включена. Лицензия — Apache 2.0.

Карточка модели armandosds/Olmo-3-7B-Think на Hugging Face совпадает с карточкой allenai/Olmo-3-7B-Think, поэтому описание составлено по ней. Olmo-3-7B-Think — авторегрессионная плотная Transformer-модель для генерации текста, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Это вариант семейства Olmo 3 с упором на пошаговое рассуждение; карточка указывает обучение на данных Dolma 3 и последующее дообучение на наборах Dolci. В метаданных базовой моделью названа allenai/Olmo-3-7B-Think-DPO, а связь указана как finetune. Модель предназначена для диалогов и задач, где полезны развёрнутые рассуждения, в частности математики, программирования, ответов на общие вопросы и следования инструкциям. Она содержит 6,9 млрд параметров, поддерживает контекст до 65 536 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. Для запуска используется библиотека Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Модель может давать неточные ответы и без дополнительной фильтрации способна генерировать вредный или чувствительный контент. Результаты следует проверять, а при практическом использовании учитывать возможную предвзятость. Лицензия — Apache 2.0; карточка также ссылается на рекомендации Ai2 по ответственному использованию.

Olmo 3 7B Think SFT — англоязычная авторегрессионная Transformer-модель для генерации текста, разработанная Allen Institute for AI (Ai2). Она предназначена для диалогов и задач рассуждения, особенно математических задач и программирования; обучение с учителем на Dolci-Think-SFT-7B включало также запросы по общим знаниям и чату. Модель имеет плотную архитектуру Olmo3 и 6,9 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Доступна в формате Safetensors для Transformers. Модель дообучена на основе allenai/Olmo-3-1025-7B. Лицензия Apache 2.0; Ai2 указывает исследовательское и образовательное применение в соответствии со своими правилами ответственного использования. Модель может выдавать неточные сведения и без дополнительной фильтрации генерировать вредный или чувствительный контент; результаты следует проверять.

OmniCorso-7B — объединённая языковая модель, опубликованная macadeliccc на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате ChatML. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель можно применять для ведения диалогов, ответов на вопросы и рассуждений на основе текста. В README приведены результаты тестов AGIEval, GPT4All, TruthfulQA и Bigbench. Доступны варианты квантования ExLlamaV2; их таблица содержит сведения о компромиссе между качеством, размером и потреблением видеопамяти. OmniCorso-7B объединяет macadeliccc/MBX-7B-v3-DPO и mlabonne/OmniBeagle-7B. В метаданных указана лицензия CC; конкретный вариант лицензии не уточнён.

OpenBuddy/openbuddy-deepseek-67b-v24.1-65k — мультиязычная чат-модель проекта OpenBuddy на архитектуре Llama с 66,6 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; поддерживает контекст длиной до 65 536 токенов и языки китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский, русский и финский. Модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на использование с Transformers или vLLM. В карточке базовая модель не названа. Лицензия обозначена как deepseek; перед использованием следует проверить условия лицензии. Авторы предупреждают, что ответы могут быть ошибочными, вредными или оскорбительными, и не рекомендуют применять модель в критически важных сценариях, включая медицину, управление опасными системами, а также важные финансовые и юридические решения.

OpenBuddy — мультиязычная разговорная модель, созданная на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для диалога и генерации текста. Её можно запускать локально через Ollama, а для развёртывания API README рекомендует Transformers или vLLM и соответствующий формат токенизатора. Модель предназначена прежде всего для общения на английском и китайском языках; метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. OpenBuddy указывает лицензию как other, а README отсылает к условиям использования и предупреждает, что ответы могут быть ошибочными или вредными. Модель не рекомендуется для медицинских, финансовых, юридических и других критически важных решений.

Карточка модели OpenBuddy/openbuddy-llama3.1-8b-v22.3-131k на Hugging Face совпадает с карточкой OpenBuddy/openbuddy-llama3.1-8b-v22.2-131k, поэтому описание составлено по ней. OpenBuddy — мультиязычная разговорная модель, созданная на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов, предназначенная для диалога и генерации текста. Её можно запускать локально через Ollama, а для развёртывания API README рекомендует Transformers или vLLM и соответствующий формат токенизатора. Модель предназначена прежде всего для общения на английском и китайском языках; метаданные также перечисляют французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский. OpenBuddy указывает лицензию как other, а README отсылает к условиям использования и предупреждает, что ответы могут быть ошибочными или вредными. Модель не рекомендуется для медицинских, финансовых, юридических и других критически важных решений.

OpenBuddy-R10528DistillQwen-14B-v27.3-200K — диалоговая языковая модель OpenBuddy на архитектуре Qwen3, дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B-Base с использованием дистиллированных данных DeepSeek-R1-0528. Модель содержит 14 млрд параметров и поддерживает контекст до 200 000 токенов. Модель предназначена для многоязычного чат-общения, ответов на вопросы и генерации текста. В карточке перечислены китайский, английский, французский, немецкий, японский, корейский, итальянский и финский языки. Для работы автор рекомендует быстрый токенизатор из transformers; формат диалога также задан в tokenizer_config.json и совместим с запуском через vLLM. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она может выдавать ошибочные, вредные или оскорбительные ответы; авторы предостерегают от применения в критически важных и высокорисковых сценариях, включая медицину, управление потенциально опасными системами, а также важные финансовые и юридические решения.

OpenChat v3.2 — языковая модель семейства Llama, разработанная командой OpenChat и дообученная методом supervised fine-tuning на примерно 80 тысячах диалогов ShareGPT. Модель с 12,9 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; максимальная длина контекста составляет 4096 токенов. Модель подходит для чат-ботов, генерации и редактирования текста, ответов на вопросы и создания диалоговых приложений через OpenAI-совместимый API. В README сообщаются результаты AlpacaEval и MT-bench, однако они отражают ограниченный набор сценариев и не гарантируют качество для каждой задачи. OpenChat v3.2 распространяется по лицензии Llama 2 Community License, допускающей коммерческое использование при соблюдении её условий. Модель может ошибаться, галлюцинировать факты, а также испытывать трудности со сложными рассуждениями, математикой и программированием.

Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B — плотная языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B и Intel/neural-chat-7b-v3-2 методом TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указаны веса слияния 0,5 для OpenHermes и 0,3 для neural-chat, а также плотность 0,5 для каждой исходной модели. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; автор рекомендует использовать шаблон ChatML. Она доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README приводит результаты на нескольких бенчмарках, но не описывает ограничения и языковой охват модели.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-v3-2-Slerp методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Контекст составляет до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и других задач генерации текста по запросу. Она распространяется под лицензией Apache-2.0. В README и метаданных не приведены отдельные результаты оценки качества или сведения о поддержке конкретных естественных языков.

OpenHermes-7B-Symbolic-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и hedronstone/OpenHermes-7B-Symbolic методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и ответы на инструкции и диалоговые запросы; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает состав и способ объединения моделей, но не приводит сравнительных оценок качества или специальных ограничений.

OpenHermes-Mixtral-8x7B — инструктивная языковая модель на архитектуре Mixtral MoE, созданная дообучением Mistral AI Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1. Модель разработана автором репозитория orangetin и обучена в течение трёх эпох на датасете OpenHermes, опубликованном Teknium. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и генерации текста по запросу. Она поддерживает многоходовые беседы и системные инструкции через шаблон запросов LLaMA 2; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке приведены результаты оценивания на бенчмарках рассуждений и понимания текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель имеет 7,1 млрд параметров по метаданным и распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка указывает английский язык; качество на других языках отдельно не описано.

Open-Instruct CoT 7B — языковая модель, разработанная Allen Institute for AI и дообученная на подмножестве CoT датасета Flan v2 в рамках исследования по настройке инструкций на открытых ресурсах. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; для качества ответов рекомендуется использовать заданный авторами формат инструкций. Контекст составляет 2048 токенов, основной язык в метаданных — английский. Модель предназначена для выполнения инструкций и ответов с пошаговыми рассуждениями, включая вопросы по знаниям, математические задачи и генерацию кода. В README приведены результаты на MMLU, GSM, BBH, TydiQA, Codex-Eval и AlpacaFarm. Это diff модели: для использования требуется исходная модель LLaMA в формате Hugging Face. Указаны лицензия AI model license и исходная лицензия LLaMA; применяются условия обеих лицензий.