II.6Документация и сопровождение разработки

Terminis-7B — объединённая языковая модель от Q-bert, созданная слиянием v1olet/v1olet_marcoroni-go-bruins-merge-7B и mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом SLERP. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; её контекстное окно — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и работы в форматах диалога ChatML и инструкций Alpaca. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки, поэтому качество на конкретных задачах по ней определить нельзя.

SyedAbdul/test-7B-slerp — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. По README, автор объединил OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218 и cognitivecomputations/dolphin-2.6-mistral-7b-dpo методом SLERP с помощью mergekit; в конфигурации указана базовая модель OpenPipe/mistral-ft-optimized-1218. Модель предназначена для генерации текста. Метаданные указывают контекстное окно до 32 768 токенов и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные не уточняют языковой охват модели и её ограничения, поэтому их нельзя конкретизировать.

Это компактная модель T5-Small, дообученная Харшем Рао на суммаризацию текста. Она использует архитектуру T5 для преобразования текста в текст и создаёт краткие абстрактивные сводки, стараясь сохранить ключевую информацию. Модель предназначена для суммаризации статей, документов, блогов и длинных диалогов, а также для встраивания в NLP-приложения и конвейеры обработки документов. Модель содержит 38,5 млн параметров, рассчитана на английский язык и имеет контекст длиной до 512 токенов. Лицензия Apache-2.0. Сводки могут упускать важные детали или содержать фактические ошибки; качество зависит от тематики и качества входного текста. Модель не предназначена для проверки фактов и принятия решений в областях с высокими ставками, включая право, медицину и финансы.

TheTop-5x7B-Instruct-T-v0.1 — языковая модель MaziyarPanahi, полученная слиянием пяти моделей примерно по 7 млрд параметров методом TIES. Она предназначена для генерации текста и инструкционного диалога. Модель построена на архитектуре Mistral, распространяется в формате Safetensors и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки на тестах AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель можно применять для ответов на запросы, составления и преобразования текста, а также задач рассуждения в диалоге. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. README не уточняет языковой охват и конкретный состав моделей, вошедших в слияние.

Карточка модели gradients-io-tournaments/tournament-tourn_e758aac2d861c378_20260824-318ef829-69d5-40c9-b803-b3b78b525668-5D2Qee4V на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/Llama-3.2-1B, поэтому описание составлено по ней. unsloth/Llama-3.2-1B — текстовая модель генерации на базе Meta Llama 3.2, представленная Unsloth. Это плотная авторегрессионная трансформерная архитектура Llama с 1,2 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для использования через Transformers. В README Unsloth также предлагает ноутбуки для дообучения модели и экспорта полученных моделей. Модель принимает текст и генерирует текст. Семейство Llama 3.2 предназначено для генерации и диалога; в карточке указаны сценарии суммаризации и агентного поиска, а также поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Контекстное окно составляет 131072 токена. Модель опубликована 25 сентября 2024 года и распространяется по лицензии Llama 3.2 Community License, условия которой следует соблюдать при использовании и распространении.

Transcendental-Maidphin-7B — объединённая языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная nbeerbower методом SLERP с помощью mergekit из nbeerbower/Transcendental-Maid-7B и nbeerbower/bruphin-epsilon. Это плотная модель архитектуры Mistral для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Модель подходит для диалоговых приложений и других сценариев генерации текста, включая работу с длинными текстовыми запросами в пределах контекста. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специальные предметные области или языковые приоритеты.

TranslateGemma-4B-IT-GGUF — квантизированная версия мультиязычной модели TranslateGemma-4B-IT, разработанной Google и опубликованной SandLogic Technologies в формате GGUF. Модель построена на архитектуре Gemma и представляет собой decoder-only transformer примерно с 4 млрд параметров. Она обучена с применением instruction tuning и работает только с текстом. Модель предназначена прежде всего для машинного перевода, кросс-языковых NLP-задач, локализации документов и интерфейсов, многоязычных ассистентов, а также исследовательских и прототипных сценариев. Она поддерживает множество языков, включая высокоресурсные и отдельные низкоресурсные языки, умеет учитывать инструкции о тоне, стиле и предметной области и подходит для перевода предложений, абзацев и более длинных фрагментов. Доступны варианты Q4_K_M и Q5_K_M: они требуют примерно 2,32 и 2,64 ГБ памяти соответственно и подходят для CPU, периферийных устройств и GPU с небольшим объёмом видеопамяти. К сильным сторонам относятся мультиязычность, следование инструкциям, сохранение контекста, работа с идиомами и пригодность для интерактивного и пакетного перевода. К ограничениям относятся возможное снижение качества нюансированного перевода и генерации длинных текстов у более сильно сжатой версии Q4_K_M, а также отсутствие поддержки изображений и других немультимодальных входов. Модель распространяется по лицензии gemma; точные ограничения лицензии и максимальный размер контекста в README не указаны.

Trinity-Large-Preview — разговорная модель Arcee AI на архитектуре разреженного Mixture-of-Experts (MoE), созданная на основе Trinity-Large-Base и прошедшая лёгкое дообучение для диалога. В README указано около 398 млрд параметров всего и примерно 13 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога приводят размер 8,7 млрд параметров. Модель обучалась на более чем 17 трлн токенов, а этап настройки инструкций охватил 20 млрд токенов. Контекст составляет до 262 144 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, в том числе с использованием интерфейса вызова инструментов. Заявлена поддержка английского, испанского, французского, немецкого, итальянского, португальского, русского, арабского, хинди, корейского и китайского языков. Доступны варианты запуска через Transformers, vLLM, llama.cpp, LM Studio и API. Карточка приводит неоднозначные результаты бенчмарков: модель выше Llama 4 Maverick на MMLU, но ниже на MMLU-Pro и GPQA-Diamond. Это preview-чекпойнт, который проходит активное обучение с подкреплением, поэтому качество может меняться. Указана лицензия other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Tulu 65B — языковая модель AllenAI на архитектуре LLaMA с 65 млрд параметров, дообученная на смеси наборов инструкций FLAN V2, CoT, Dolly, OpenAssistant 1, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca и ShareGPT. Модель предназначена для ответов на инструкции и запросы, решения задач с рассуждением, ответов на вопросы, а также генерации кода. Для работы используется формат ввода Tulu, описанный в карточке; модельный репозиторий содержит diff и требует доступа к исходной модели LLaMA в формате Hugging Face. Контекст составляет 2048 токенов. В карточке авторы называют её сильнейшей моделью проекта по совокупности исследованных бенчмарков; приведены результаты по языковым знаниям, математике, рассуждениям, вопросам и генерации кода. Модель работает с текстом и ориентирована прежде всего на английский язык. Лицензирование регулируется лицензией модели Tulu и исходной лицензией LLaMA; перед использованием необходимо учитывать условия обеих лицензий.

Sakalti/ultiima-108B — языковая модель для генерации текста, созданная автором репозитория с помощью mergekit из слоёв Sakalti/ultiima-72B. Использован метод passthrough: в итоговую модель включены диапазоны слоёв базовой модели, а веса записаны в формате float16. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM с 106,6 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять по карточке репозитория. README описывает способ сборки, но не приводит оценки качества или подробные ограничения применения.

Sakalti/ultiima-14b-pass1 — языковая модель для генерации текста, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе Sakalti/ultiima-14B. В метаданных указана архитектура Qwen2 с плотной моделью и классом Qwen2ForCausalLM; размер составляет 23,9 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — до 131 072 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Карточка не описывает отдельные специализированные области или языки. Лицензия в доступных данных не указана.

una-cybertron-7b-v2-bf16-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и fblgit/una-cybertron-7b-v2-bf16 методом SLERP. Веса представлены в формате BF16; модель содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций. Её можно использовать в чат-ботах, для ответов на вопросы и создания текстовых черновиков. В карточке не приведены отдельные оценки качества или сведения о специализации модели. Лицензия — Apache-2.0.

Upshot-NeuralHermes-2.5-Mistral-7B-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B и Aditya685/upshot-sih методом SLERP с помощью LazyMergekit. В репозитории представлены веса Safetensors; модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или языковом охвате.

EuroLLM-22B-Instruct-2512-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели EuroLLM-22B-Instruct-2512, разработанной utter-project и подготовленной пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу с инструкциями, благодаря чему может использоваться в локальных чат-ботах, ассистентах и приложениях на базе llama.cpp. Модель имеет размер 22 млрд параметров и представлена в формате GGUF с вариантами квантизации от BF16 до Q3. Доступна поддержка llama.cpp, LM Studio и других совместимых проектов. Заявлена работа с широким набором языков, включая английский, немецкий, испанский, французский, итальянский, португальский, польский, русский, китайский, японский, корейский, арабский, хинди и многие другие европейские языки. Формат prompt использует шаблон ChatML с ролями system, user и assistant. Сильными сторонами являются широкий языковой охват, возможность локального запуска и выбор между вариантами квантизации, позволяющий балансировать качество и требования к памяти. Рекомендуемыми считаются варианты Q4_K_M, Q5_K_M, Q6_K и другие близкие к ним; менее битные варианты подходят для систем с ограниченным объёмом оперативной памяти, но могут обеспечивать более низкое качество. Архитектура, размер контекста и мультимодальные возможности в README не указаны; по имеющимся данным модель является текстовой и не поддерживает изображения или другие модальности. Распространение осуществляется по лицензии Apache-2.0.

Vicuna 13B v1.1 — авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA на архитектуре Transformer, разработанная командой Vicuna с участием исследователей из UC Berkeley, CMU, Stanford и UC San Diego. Модель содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Это версия merge delta v1.1; в README указано, что Vicuna получена дообучением LLaMA на диалогах пользователей ShareGPT, а в v1.1 исправлены вычисление функции потерь при supervised fine-tuning и разделитель токенов. Модель предназначена для генерации текста в формате чат-бота, ответов на вопросы и исследований больших языковых моделей. Она обучалась на 70 тысячах диалогов ShareGPT. Карточка указывает лицензию Apache 2.0; базовая модель LLaMA имеет отдельные условия использования, которые следует учитывать при распространении и применении производной модели.

WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-12.3B — языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста, представленная как слияние моделей с помощью mergekit и метода passthrough. В состав слияния вошла WhiteRabbitNeo/WhiteRabbitNeo-2.5-Qwen-2.5-Coder-7B; метаданные также указывают её как базовую дообученную модель. Модель содержит 11,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогового использования и унаследовала специализацию базовой модели на генерации кода и помощи в задачах кибербезопасности. Она принимает текст и генерирует текст. В репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Wizard Mega 13B — языковая модель OpenAccess AI Collective, дообученная на базе LLaMA 13B на данных ShareGPT, WizardLM и Wizard-Vicuna. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции; доступный контекст составляет 2048 токенов. В карточке приведён пример генерации Python-кода. Модель обучалась два эпоха: релиз основан на чекпойнте второй эпохи, поскольку оценочная ошибка росла на третьей. Данные обучения очищали от некоторых отказов и стандартных фраз вроде «As an AI language model». Модель не проходила RLHF и не имеет встроенной фильтрации ответов, поэтому может выдавать проблемный контент. Лицензия в предоставленных данных не указана.

xDAN-L1-Chat-RL-v1 — диалоговая языковая модель xDAN-AI на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена на смесях OpenOrca, Intel Orca-DPO-Pairs и собственных данных с помощью SFT и DPO-v2; карточка описывает шаблон запросов Alpaca и контекст 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации ответов в чате, работы с общими знаниями, написания текстов и помощи с кодом. В README приведены сравнительные результаты MT-Bench и LM-Evaluation-Harness, но они не гарантируют качество на конкретных запросах. В метаданных указан английский язык; другие языки явно не заявлены. Модель распространяется под лицензией CC BY 4.0. Она может выдавать неточные или проблемные ответы, поэтому важные результаты следует проверять.

VMware/xgen-7b-8k-open-instruct — языковая модель VMware с архитектурой LLaMA, дообученная для выполнения инструкций на основе SalesForce/xgen-7b-8k-base. Модель содержит 6,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; для токенизатора требуется библиотека tiktoken и параметр trust_remote_code=True. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и zero-shot рассуждений, в том числе на примерах из наборов Flan v2. Карточка описывает обучение на 140 тысячах инструкционных примеров, включая Open-instruct и подмножество задач COT. Указана лицензия CC BY 3.0; README заявляет возможность коммерческого использования.

xLSTM-7B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства xLSTM от NX-AI, предварительно обученная на корпусе DCLM и отобранных качественных данных общим объёмом около 2,3 трлн токенов с использованием xlstm-jax. Модель предназначена для генерации текста и может применяться для продолжения текста, ответов на вопросы и решения языковых задач.

YamshadowInex12_Strangemerges_32Strangemerges_30 — слитая модель генерации текста, созданная из automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Strangemerges_32Strangemerges_30-7B. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует текст, используя контекст до 32 768 токенов. Может применяться для диалога и создания продолжений текста. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

YamshadowInex12_YamshadowT3q — слитая модель для генерации текста, созданная MaziyarPanahi на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamshadowT3q-7B. Она построена на плотной архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений и ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_YamT3qm7xp — слитая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral, объединяющая automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/YamT3qm7xp-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые продолжения. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

YamshadowStrangemerges_32_Experiment26Strangemerges_32 — объединённая модель MaziyarPanahi на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Experiment26Strangemerges_32-7B. Данные карточки не описывают специальные предметные области или конкретные языки, поэтому её можно характеризовать только как текстовую модель общего назначения. Веса доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/YamshadowStrangemerges_32_Multi_verse_modelExperiment28 — объединённая методом слияния модель семейства Mistral с плотной архитектурой и 7,1 млрд параметров. Она создана для генерации текста и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Модель объединяет automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Multi_verse_modelExperiment28-7B. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Языковая специализация и отдельные прикладные области в карточке не описаны. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специальных ограничениях применения или известных слабых сторонах; качество и поведение могут зависеть от запроса и сценария использования.

YamshadowStrangemerges_32_Multi_verse_modelM7 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral и содержащая 7,1 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и может использоваться для генерации продолжений и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Multi_verse_modelM7-7B. В репозитории представлены веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации по языкам или предметным областям в карточке нет.

YamshadowStrangemerges_32_NeuralsirkrishnaM7 — объединённая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Контекст составляет до 32 768 токенов. В карточке не описаны специальные предметные области или поддерживаемые языки. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

YamT3qm7xp_YamExperiment24 — объединённая модель для генерации текста, построенная на архитектуре Mistral. Она создана слиянием моделей automerger/YamT3qm7xp-7B и automerger/YamExperiment24-7B. Размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации продолжений текста и диалоговых ответов. Она принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Yi-1.5-34B-Chat-16K-GGUF — GGUF-квантизированная версия диалоговой языковой модели Yi-1.5-34B-Chat-16K, разработанной 01-ai и квантизированной компанией Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов, включая локальное развёртывание через LlamaEdge. Она использует архитектуру Yi, поддерживает шаблон запросов ChatML и контекст длиной до 16 384 токенов. Доступны варианты с точностью от 2 до 16 бит и размером файлов примерно от 12,8 до 36,5 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с очень небольшой потерей качества. Более сильное сжатие уменьшает требования к памяти, но приводит к заметной потере качества; полноформатные F16-файлы требуют существенно больше ресурсов. README не указывает поддерживаемые языки и мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую. Модель распространяется по лицензии yi-license; подробные условия приведены в файле LICENSE. Для работы требуется совместимый рантайм, например LlamaEdge версии 0.10.0 или выше, с использованием соответствующего GGUF-файла.

Mungert/Youtu-LLM-2B-GGUF — GGUF-версия языковой модели Youtu-LLM-2B, разработанной Tencent. Это авторегрессионная causal language model для генерации текста; семейство включает базовую и instruct-версии. Данная сборка создана с использованием llama.cpp, однако конкретный уровень квантования в README не указан. Модель содержит 1,96 млрд параметров, 32 слоя и использует плотную архитектуру MLA с 16 attention heads для Q/K/V. Поддерживается контекст до 131 072 токенов, размер словаря — 128 256. Модель ориентирована на рассуждения, следование инструкциям, STEM-задачи, программирование, работу с длинным контекстом и агентские сценарии с инструментами; для instruct-версии заявлен режим reasoning. В представленных тестах она показывает особенно сильные результаты в генерации кода, математике, обработке длинного контекста и ряде end-to-end агентских задач, но результаты зависят от версии модели и настроек запуска. README не указывает поддерживаемые языки, точные требования к ресурсам и ограничения безопасности. Лицензия обозначена как other; условия следует уточнять по файлу лицензии Tencent.