II.6Документация и сопровождение разработки

SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k — языковая модель SciPhi, дообученная на основе Mistral-7B-v0.1. После этапа обучения, описанного для SciPhi-Mistral-7B-32k, модель дополнительно дообучили на датасете Self-RAG и смешанных инструктивных наборах данных для RAG. Это плотная трансформерная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в сценариях Retrieval-Augmented Generation (RAG), включая ответы с использованием извлечённых материалов. Она хорошо показала себя в приведённых авторами бенчмарках, но, по словам разработчиков, требует дополнительной настройки, чтобы стать хорошим диалоговым собеседником. Модель опубликована в формате PyTorch под лицензией MIT.

Карточка модели JetLM/SDAR-4B-Chat-b16 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

JetLM/SDAR-4B-Chat-b32 — диалоговая языковая модель семейства SDAR, разработанная на основе сочетания авторегрессионного моделирования и дискретной диффузии. В репозитории указаны 3,7 млрд параметров, архитектура SDARForCausalLM и контекст до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач генерации текста. В карточке также заявлен интерфейс для вызова инструментов. SDAR сочетает обучение по авторегрессионной схеме с параллельным выводом на основе диффузии. Авторы сообщают о сопоставимых с сильными авторегрессионными моделями результатах на общих задачах и преимуществах на отдельных научных задачах рассуждения; эти выводы относятся к представленным в README экспериментам и не гарантируют таких результатов именно для этой версии 4B. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

Карточка модели JetLM/SDAR-8B-Chat-b64 на Hugging Face совпадает с карточкой JetLM/SDAR-8B-Chat-b32, поэтому описание составлено по ней. JetLM/SDAR-8B-Chat-b32 — чат-модель семейства SDAR, разработанная авторами SDAR. Она объединяет авторегрессионное обучение с дискретным диффузионным моделированием: авторегрессионная составляющая обеспечивает эффективное обучение, а диффузионный подход позволяет генерировать токены параллельно. В репозитории указана плотная архитектура SDARForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов. Авторы сообщают о сопоставимой с сильными авторегрессионными моделями общей производительности и преимуществах в некоторых научных задачах рассуждения для моделей SDAR того же масштаба. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и отдельные результаты именно этой версии в карточке не приведены.

SEC-1.6-Calme-7B-Instruct — объединённая Arcee AI чат-модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit из arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Модель подходит для чат-ботов, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README описывает слияние методом SLERP с настройками для слоёв self-attention и MLP; отдельных оценок качества или ограничений применения карточка не приводит.

SELM-Llama-3-8B-Instruct-iter-1 — диалоговая языковая модель, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct на обновлённом и исходном наборах данных. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текстовые запросы, генерируя текстовые ответы; заявлена возможность диалога. Модель подходит для генерации текста и ассистентских диалогов. Контекст составляет до 8192 токенов. Доступны веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Llama 3; её условия следует учитывать при использовании и распространении.

CultriX/SeQwence-14B-EvolMerge — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В слиянии использованы CultriX/SeQwence-14Bv1 как базовая модель, а также CultriX/Qwestion-14B и CultriX/Qwen2.5-14B-Wernicke. Модель содержит 14 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; доступен интерфейс для вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Заявленный родной размер контекста — до 131 072 токенов. В метаданных указан английский язык, поэтому её можно применять для англоязычных запросов и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

shadow-clown-7B-slerp — объединённая методом DARE через mergekit языковая модель семейства Mistral, созданная на основе Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp и yam-peleg/Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях или целевых языках.

tayaee/Single_GPU_Llama3-8B — языковая модель семейства Llama 3 для генерации текста, опубликованная пользователем tayaee на Hugging Face. README содержит автоматически созданную карточку без сведений о разработчике, обучающих данных, результатах оценки и лицензии. Модель предназначена для задач генерации и продолжения текста, диалоговых сценариев, создания черновиков и интеграции в приложения на базе библиотеки Transformers. В метаданных указаны поддержка тегов text-generation и conversational, размер около 7,5 млрд параметров и контекстное окно до 131 072 токенов. Доступна в формате safetensors и рассчитана на запуск в сценариях, ориентированных на использование одного GPU, согласно названию модели. Языки естественного языка в метаданных не указаны. Для модели не приведены результаты бенчмарков, сведения о точности, лицензии или специальных доменах применения, поэтому перед использованием в критически важных системах необходимы самостоятельное тестирование и проверка условий распространения.

jambroz/sixtyoneeighty-4x7B-v1 — слитая модель семейства Mixtral, созданная jambroz с помощью LazyMergekit на основе четырёх моделей Mistral: jambroz/sixtyoneeighty-7b-chat, NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story, S-miguel/The-Trinity-Coder-7B и chihoonlee10/T3Q-Mistral-Orca-Math-DPO. Она предназначена для диалоговой генерации текста, дополнения кода, логических рассуждений и решения задач по программированию. Модель использует архитектуру Mixtral с механизмом mixture-of-experts (MoE), содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель лицензирована по Apache-2.0. Карточка не уточняет поддерживаемые естественные языки и конкретные ограничения качества.

slerp-test-turdus-beagle — текстовая генеративная модель объёмом 7,1 млрд параметров, созданная объединением udkai/Turdus и mlabonne/NeuralBeagle14-7B методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель основана на архитектуре Mistral и распространяется в формате Safetensors; для неё заявлено контекстное окно до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений и творческих задач. В карточке приведены результаты оценок на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Лицензия — Apache-2.0. Метаданные указывают на объединение двух базовых моделей; README также приводит OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 как базовую модель в конфигурации слияния.

SLIM-SUMMARY — компактная специализированная языковая модель от llmware для создания кратких выжимок из текста в виде списка отдельных ключевых пунктов. Она дообучена на llmware/bling-stable-lm-3b-4e1t-v0, который, в свою очередь, основан на stabilityai/stablelm-3b-4elt. Модель содержит 2,7 млрд параметров, использует архитектуру StableLM Epoch и рассчитана на контекст до 4096 токенов. На вход подаётся текстовый фрагмент с запросом на суммирование, а на выходе модель формирует текстовое представление Python-списка. Параметром можно задать желаемое число пунктов; модель достаточно мала для запуска на CPU. Она предназначена для извлечения основных тезисов из текстов, а не для универсального диалога. При преобразовании результата в Python-список могут возникать проблемы с кавычками, поэтому иногда требуется исправление вывода. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0.

SmolLM2-1.7B-Instruct — компактная языковая модель Hugging Face на 1,7 млрд параметров, дообученная на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B. Это плотный Transformer-декодер семейства Llama для генерации текста и диалогов; модель поддерживает контекст до 8192 токенов и рассчитана на запуск на устройстве. Версия Instruct прошла supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization. Она предназначена для следования инструкциям, переписывания и суммаризации текста, а также вызова функций. Модель ориентирована прежде всего на английский язык; репозиторий содержит веса Safetensors и формат ONNX. Лицензия — Apache-2.0. По сравнению с предыдущей версией семейства улучшены следование инструкциям, знания, рассуждения и математика, однако ответы могут содержать фактические ошибки, быть логически непоследовательными или отражать смещения обучающих данных. Важную информацию следует проверять; модель не заменяет экспертную оценку.

lemons-ink/SmolLM3-Custom-Merged — текстовая генеративная модель семейства SmolLM3, опубликованная пользователем lemons-ink на Hugging Face. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в метаданных также отмечены обучение с учителем и поддержка conversational-формата. Она рассчитана на работу через библиотеку Transformers и содержит около 3,1 млрд параметров. Модель поддерживает контекст длиной до 65 536 токенов, что подходит для продолжения больших текстов, многошаговых диалогов и обработки длинных входных последовательностей. Точные сведения о базовой архитектуре, языках, данных обучения, результатах оценки и методе объединения компонентов в README отсутствуют. Лицензия модели в доступных данных не указана. README также не содержит подтверждённых сведений о разработчике, поэтому lemons-ink следует рассматривать как автора или владельца публикации, а не как подтверждённого разработчика.

jaspionjader/sof-8 — объединённая языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. В качестве основы использована jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-stock-v43-8B; в объединение также вошли jaspionjader/sof-3, sof-5, sof-6, sof-7 и ek-6. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст. Заявленная длина контекста — до 131 072 токенов. Репозиторий использует формат Safetensors, а в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. В метаданных не перечислены поддерживаемые естественные языки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Soren-1-Small — диалоговый ассистент, созданный Andy из Syntropy-AI в рамках Project Syntropic. Это плотная decoder-only модель семейства Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров, дообученная на Qwen/Qwen3.5-2B с помощью последовательного supervised fine-tuning и direct preference optimization. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям, рассуждений и помощи в программировании. Контекстное окно расширено до 1 048 576 токенов с помощью YaRN 4x после обучения. В шаблон чата встроен системный промпт с описанием личности и стиля ассистента. Разработчик заявляет, что модель старается избегать выдуманных фактов и API, а также писать цельный код; в карточке указано, что результат на GSM8K составил 60% и математическая доработка ещё планируется. Модель принимает текст и генерирует текст. Она выпущена под лицензией Apache-2.0. Заявления о качестве и снижении галлюцинаций исходят от разработчика; приведённый результат GSM8K указывает на ограничения в математических задачах.

MaziyarPanahi/speechless-code-mistral-7b-v2.0-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — слитая модель на архитектуре Mistral для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы, включая задачи программирования. Она объединяет Mistral-7B-Instruct-v0.1 и uukuguy/speechless-code-mistral-7b-v2.0 методом SLERP; размер составляет 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель рассчитана прежде всего на английский язык и код. Модель может помогать писать и объяснять код, отвечать на вопросы и следовать текстовым инструкциям. В репозитории доступны веса Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Speechless-Llama2-13B v1.1 — языковая модель на базе Llama 2 от Meta, объединённая из Open-Orca/OpenOrca-Platypus2-13B и WizardLM/WizardLM-13B-V1.2. Это плотная авторегрессионная трансформерная модель с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций в формате Alpaca. Контекст составляет до 4096 токенов; модель принимает и выдаёт текст, основным языком применения является английский. Модель подходит для ответов на вопросы, следования инструкциям и генерации текстов. В README приведены результаты ARC 62,03, HellaSwag 81,85 и MMLU 58,52. Доступны варианты GPTQ и GGUF с разной разрядностью для GPU или CPU и GPU; также упомянут устаревший формат GGML. Репозиторий содержит веса safetensors. Использование регулируется лицензией Llama 2 от Meta, для доступа к весам требуется принять её условия. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением в конкретное приложение требуется оценка поведения и настройка безопасности.

StrangeMerges_1-7B-slerp — объединённая модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit из FelixChao/WestSeverus-7B и mlabonne/Daredevil-7B методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации продолжений и диалоговых ответов на текстовые запросы. В README приведена конфигурация слияния слоёв внимания и MLP; веса сохранены в формате Safetensors. Данные о лицензии и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют.

StrangeMerges_8-7B-slerp — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная Gille с помощью LazyMergekit на основе Gille/StrangeMerges_7-7B-slerp и Gille/StrangeMerges_5-7B-ties. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов; поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель подходит для создания диалоговых приложений, генерации продолжений текста и ответов на запросы в длинном контексте. В README приведены результаты оценки на отдельных бенчмарках Open LLM Leaderboard, включая AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag; эти результаты не гарантируют качество на других задачах. Язык модели в предоставленных материалах не уточнён. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о специальных ограничениях или целевых предметных областях в карточке не приведены.

SuperMente-7B-v3 — объединённая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная Kukedlc с помощью LazyMergekit. В конфигурации использован метод слияния slerp для Kukedlc/SuperMente-7B-v2 и Kukedlc/SuperMente-7B; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста. Она принимает текстовые запросы и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. В README не описаны специальные области применения или поддерживаемые естественные языки, поэтому модель можно рассматривать как модель общего назначения. README и метаданные не содержат сведений о лицензии или конкретных ограничениях качества и безопасного использования.

Synthia-7B-v3.0 — языковая модель Mistral-7B, дообученная Migtissera для следования инструкциям и ведения длинных диалогов. В обучении использовались подходы, вдохновлённые статьёй Orca-2, и датасет SynthIA-3.0 с обобщённым Tree-of-Thought-промптом и дополнительными системными контекстами. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на текстовые запросы, диалогов и развёрнутых рассуждений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель может давать неточные или вводящие в заблуждение ответы, а также генерировать предвзятый, оскорбительный или иной нежелательный контент; автор характеризует её как uncensored. Важную информацию следует перепроверять.

T3qm7Neuralsynthesis-7B — автоматически объединённая языковая модель, созданная Maxime Labonne методом Model Stock из Mistral-7B-v0.1, T3QM7 и NeuralSynthesis-7B-v0.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстового ввода. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README и метаданных не описаны отдельные языковые специализации или дополнительные возможности.

T3qm7Shadow-7B — автоматическое слияние моделей, созданное Maxime Labonne с помощью mergekit. Конфигурация использует метод dare_ties и объединяет nlpguy/T3QM7 с CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp; в метаданных базовой моделью указана CorticalStack/shadow-clown-7B-slerp. Модель относится к семейству Mistral, имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

nlpguy/T3QM7X — объединённая авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом SLERP из nlpguy/T3QM7 и nlpguy/MergeX. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Сведения о конкретных сильных сторонах и ограничениях качества в карточке не приведены; как и другие языковые модели, она может генерировать неточные или вымышленные ответы.

T3qm7xNeuralsirkrishna_AlloyingotneoyYam — объединённая модель Mistral, созданная слиянием automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/AlloyingotneoyYam-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов; README не уточняет языковую специализацию и особенности диалогового шаблона. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Multi_verse_modelYam — объединённая модель семейства Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Multi_verse_modelYam-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе в сценариях, где требуется обрабатывать длинные запросы и контекст. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Данные карточки не уточняют поддерживаемые естественные языки и конкретные сильные стороны слияния. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

T3qm7xNeuralsirkrishna_Ognoexperiment27M7 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/Ognoexperiment27M7-7B. Репозиторий подготовлен пользователем MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; она содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные языковые или специализированные прикладные сценарии, поэтому модель можно рассматривать как средство общего назначения для генерации текста.

T3qm7xStrangemerges_32-7B — автоматически созданная Maxime Labonne объединённая модель для генерации текста. В конфигурации использован метод DARE-TIES: объединены nlpguy/T3QM7X и Gille/StrangeMerges_32-7B-slerp с указанными в карточке параметрами слияния. Модель построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache-2.0.