II.8Инженерия данных и аналитика

MaziyarPanahi/Mistral-7B-KNUT-v0.3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Herry443/Mistral-7B-KNUT-v0.3. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текстовые инструкции и генерирует текст; заявленный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции. Веса сохранены в формате safetensors, слияние выполнено в формате bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает отдельные специализированные сценарии применения или ограничения качества.

Mistral-Starling-merge-trial1-7B — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная разработчиком grimjim с помощью mergekit методом SLERP из Nexusflow/Starling-LM-7B-beta и grimjim/Mistral-7B-Instruct-demi-merge-v0.2-7B. Она предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы с упором на сочетание рассуждений и длинного контекста. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке заявлены чат-возможности; базовая Starling-LM-7B-beta ориентирована на английский язык. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Mistral-Trismegistus-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Mistral-Trismegistus-7B методом SLERP. Она предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает состав слияния и параметры конфигурации, но не приводит сравнительных оценок качества; результаты могут зависеть от формулировки запроса и сценария применения.

cloudyu/Mixtral_7Bx4_MOE_24B — языковая модель Cloudyu для генерации текста, построенная на архитектуре Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE). В README указано, что модель создана с помощью mergekit путём объединения пяти моделей на базе Mistral 7B: Q-bert/MetaMath-Cybertron-Starling, mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2, teknium/Mistral-Trismegistus-7B, meta-math/MetaMath-Mistral-7B и openchat/openchat-3.5-1210. Метаданные указывают 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы; README приводит результаты оценивания на ARC и HellaSwag. Для неё опубликованы веса в формате Safetensors, а лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. README также сообщает, что модель была улучшена с помощью DPO в отдельном репозитории cloudyu/Pluto_24B_DPO_200; это описание относится к последующей модели, а не меняет способ происхождения данного чекпойнта.

MoNeuTrix-7B-v1 — слитая языковая модель CultriX на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом DARE-TIES с помощью LazyMergekit на основе нескольких моделей, включая Kukedlc/NeuralMaxime-7B-slerp, mlabonne/Monarch-7B и eren23/ogno-monarch-jaskier-merge-7b; конфигурация также указывает CultriX/MonaTrix-v4 как базовую модель слияния. Модель предназначена для генерации текста и общих языковых задач, а контекст поддерживает до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, в конфигурации слияния указан bfloat16. Лицензия — Apache-2.0.

Fizzarolli/Nemo_Pony_2-merged — объединённая языковая модель, созданная методом passthrough с помощью mergekit. В состав объединения входят mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и Ada321/Nemo_Pony_2; в конфигурации также указан путь к LoRA-адаптеру. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 12,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors с библиотекой Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Базовая Mistral Nemo — многоязычная инструктивная модель для диалога, следования инструкциям и вызова инструментов; карточка этой модели отдельно не уточняет поддерживаемые языки, длину контекста, лицензию или результаты оценки качества.

NeuralsirkrishnaShadow_NeuralExperiment26 — объединённая модель Mistral, созданная на основе automerger/NeuralsirkrishnaShadow-7B и automerger/NeuralExperiment26-7B. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и подходит для диалоговых и других текстовых сценариев. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nemotron-Cascade-8B-GGUF — это квантованная версия языковой модели Nemotron-Cascade-8B, разработанной NVIDIA и подготовленной в формате GGUF пользователем bartowski. Модель предназначена для генерации текста, рассуждений и задач общего назначения; в карточке указаны сценарии локального запуска через LM Studio, llama.cpp и совместимые проекты. Заявленный язык — английский. Модель содержит 8 миллиардов параметров. Доступны варианты с точностью от BF16 до Q2 и различными форматами квантования, включая Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q4_K_M и IQ4_XS. Размер файлов составляет примерно от 3,9 до 16,4 ГБ. Квантование выполнено с использованием imatrix на базе llama.cpp; для работы рекомендуется применять шаблон диалога с поддержкой маркера /think. Сильной стороной является выбор вариантов между качеством и требованиями к памяти, включая варианты, рекомендованные автором как близкие к исходному качеству. Сведения о размере контекста, архитектуре, дополнительных модальностях и результатах бенчмарков в README не приведены. Модель распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License; в карточке указана лицензия other и приведена ссылка на её текст. Условия лицензии следует учитывать отдельно перед использованием и распространением.

duyntnet/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-imatrix-GGUF — набор квантованных версий модели OpenHermes-2.5-Mistral-7B, разработанной Teknium. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая программирование, создание рецептов, обсуждение абстрактных тем и ролевые сценарии. Идентификатор также указывает на формат GGUF и использование imatrix-квантизации. В основе лежит OpenHermes-2.5-Mistral-7B; размер базовой модели — 7 миллиардов параметров. Модель относится к текстовым, поддерживает английский язык и предназначена для text generation. README не содержит сведений о точной архитектуре, доступных вариантах квантования, размере контекста, системных требованиях или поддерживаемых модальностях помимо текста. Сильные стороны модели — универсальность в диалоговых и генеративных сценариях, а также наличие квантованных вариантов, потенциально удобных для локального запуска. Ограничения включают отсутствие подтверждённых данных о качестве, бенчмарках, многоязычности и фактических требованиях к ресурсам. Лицензия указана как other, без дополнительных условий использования в README.

orca_mini_v8_1_70b-GGUF — это квантизированная версия языковой модели orca_mini_v8_1_70b, разработанной pankajmathur и преобразованной в формат GGUF пользователем bartowski с использованием llama.cpp и imatrix-квантизации. Модель предназначена для генерации текста и может запускаться локально, в частности через LM Studio и другие совместимые инструменты llama.cpp. Модель содержит 70 миллиардов параметров и работает с текстом на английском языке. Доступны варианты квантизации от Q8_0 до IQ1_M, различающиеся размером файлов, требованиями к памяти и качеством вывода; наиболее качественными считаются Q8_0, Q6_K и Q5, а варианты Q3 и Q2 ориентированы на устройства с ограниченными ресурсами, но снижают качество. Для работы рекомендуется использовать указанный в README шаблон промпта с системными, пользовательскими и ассистентскими сообщениями. Сильной стороной модели является возможность локального запуска крупной 70B-модели с выбором подходящего компромисса между качеством и потреблением памяти. Ограничения включают значительные требования к оперативной или видеопамяти даже для сжатых вариантов, а также снижение качества у агрессивных квантизаций. Архитектура, размер контекстного окна и мультимодальные возможности в README не указаны. Указанная лицензия — llama3.3.

Qwen1.5-1.8B-Chat-GGUF — чатовая версия языковой модели Qwen1.5, разработанная командой Qwen. Это авторегрессионная decoder-only модель на архитектуре Transformer, дообученная с использованием supervised fine-tuning и direct preference optimization для более качественного взаимодействия с пользователем. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на вопросы, поддержание беседы и другие задачи text generation. Заявлена поддержка нескольких естественных языков и программного кода; базовая карточка модели указывает английский язык. Модель поддерживает контекст длиной до 32K токенов. Репозиторий содержит GGUF-квантизации q2_k, q3_k_m, q4_0, q4_k_m, q5_0, q5_k_m, q6_k и q8_0, рассчитанные на запуск с llama.cpp. Размер 1.8B параметров делает модель относительно компактной и удобной для локального запуска, однако по возможностям и качеству она уступает более крупным моделям семейства. Квантизация снижает требования к ресурсам, но при более низкой точности может ухудшать качество генерации. Модель работает только с текстом; поддержка изображений и других модальностей не указана. Лицензия обозначена как Tongyi Qianwen Research License; точные условия следует проверять в файле лицензии репозитория.

EasierAI/Qwen-2.5-32B — это GGUF-квантизированная версия Qwen2.5-32B-Instruct, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Исходная модель разработана командой Qwen, а представленные квантизации подготовлены bartowski с использованием llama.cpp и imatrix. Модель ориентирована на чат, локальный запуск и другие сценарии текстовой генерации, включая использование в LM Studio. В README указано, что модель поддерживает китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский языки. Размер исходной модели составляет 32B параметров; доступны варианты от F16 до IQ3 и Q3-квантизаций с объёмом файлов примерно от 13,71 до 65,54 ГБ. Более высокие уровни квантизации обычно обеспечивают лучшее качество, но требуют больше памяти. Точная архитектура и максимальная длина контекста в README не указаны; отмечено лишь обновление настроек контекста и токенизатора. Сильными сторонами являются многоязычность, широкий выбор квантизаций и возможность локального инференса, включая варианты, оптимизированные для ARM. Ограничения связаны с компромиссом между качеством и требованиями к памяти при использовании низкоразрядных вариантов, а также с отсутствием в описании результатов тестирования и точных характеристик производительности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-4B-Thinking-2507-GGUF — квантованная в формате GGUF версия языковой модели Qwen3-4B-Thinking-2507, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих рассуждений, включая диалоговые сценарии, ответы на вопросы и другие применения, поддерживаемые исходной моделью. Модель содержит около 4 миллиардов параметров и относится к текстовым моделям. В README не указаны поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, конкретная архитектура, доступные модальности и варианты квантования. Квантование выполнено bartowski на основе релиза llama.cpp b6096, что позволяет использовать модель в совместимом локальном программном обеспечении, включая LM Studio. К сильным сторонам относятся относительно компактный размер и возможность локального запуска благодаря формату GGUF, а также ориентация исходной модели на задачи рассуждений. Ограничения, точные требования к аппаратным ресурсам, качество на конкретных тестах и особенности поведения не описаны. Лицензия в предоставленном README не указана; условия использования следует уточнять на странице исходной модели Qwen3-4B-Thinking-2507.

onnx-community/Qwen3.5-0.8B-ONNX — это ONNX-версия постобученной мультимодальной модели Qwen3.5-0.8B, разработанной командой Qwen. Модель предназначена для обработки текста и изображений, генерации ответов, визуального понимания, рассуждений, программирования, агентских сценариев, прототипирования, исследовательских задач и специализированного дообучения. Веса и конфигурация совместимы с Hugging Face Transformers.js и ONNX Runtime. Модель представляет собой авторегрессионную языковую модель с vision encoder и содержит около 0,8 млрд параметров. Архитектура сочетает Gated Delta Networks и разреженную Mixture-of-Experts; языковая часть включает 24 слоя, скрытое измерение 1024 и нативный контекст до 262 144 токенов. Заявлена поддержка 201 языка и диалекта. Благодаря небольшому размеру модель ориентирована на относительно эффективный запуск и разработку, но по возможностям и качеству уступает более крупным моделям, а заявленные мультимодальные и языковые характеристики требуют проверки на конкретных задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не содержит полного описания ограничений, требований к аппаратному обеспечению и подробных результатов именно для всех поддерживаемых сценариев.

Qwen3.5-2B-text-only — текстовый вариант семейства Qwen3.5, опубликованный Principled Intelligence. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой Qwen3_5ForCausalLM и примерно 1,7 млрд параметров. Из чекпойнта удалены веса визуального энкодера, поэтому он занимает меньше места и требует меньше видеопамяти, чем исходная мультимодальная версия. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста составляет 262 144 токена. Чекпойнт сохранён в формате safetensors и рассчитан на запуск через HuggingFace Transformers версии 5.2.0 или новее. По карточке, он сохраняет токенизатор, шаблон диалога и поведение генерации исходной модели, но не принимает изображения. Лицензия — Apache 2.0. Авторы описывают публикацию как лабораторный эксперимент, а поддержку vLLM, SGLang, llama.cpp, Ollama и других движков пока не заявляют.

MuXodious/Qwen3.5-4B-PaperWitch-heresy — мультимодальная диалоговая модель на базе Qwen3.5-4B, созданная с помощью Heretic v1.2.0 и метода abliteration. В версии изменяли направление первичных отказов; вторичные факторы, включая оговорки и связанные с ними формы несоблюдения запроса, оставлены без изменений. Модель предназначена для диалога, рассуждений, анализа изображений и вызова инструментов. Она принимает текст и изображения и генерирует текст. Базовая архитектура — плотная Qwen3.5 с визуальным энкодером; в ней около 4 млрд параметров. Нативный контекст — 262 144 токена, с возможностью расширения до 1 010 000. В README заявлена поддержка 201 языка и диалекта, но отдельные языки для этой производной модели не перечислены. В тесте автора модель отказала в 0 из 104 запросов против 103 из 104 у исходной модели; указана KL-дивергенция 0,0521. README предупреждает о возможном скрытом несоблюдении запросов и циклах рассуждений. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Israeli-AI/Qwen3.8-27B-MTP-W4A16-VOLTA-Ampere — квантованная версия Qwen/Qwen3.8-27B, подготовленная командой Israeli-AI. Это текстогенерационная thinking-модель с поддержкой native MTP speculative decoding. Основной сценарий — запуск и обслуживание на GPU, включая Volta V100, где официальная FP8-версия не работает, а также на Ampere и более новых архитектурах. Заявлена поддержка английского языка; мультимодальные возможности сохранены, но на Volta проверялся только текстовый режим. Модель использует квантование INT4 W4A16 с симметричной схемой и group size 128 для значительной части self-attention и MLP-проекций. Размер BF16-варианта 51,7 ГБ сокращён до 25,8 ГБ, благодаря чему модель может работать на двух V100 по 32 ГБ с tensor parallelism и контекстом до 256K; в измерениях обслуживался контекст 131 072 токена. MTP-head, vision tower, embeddings, lm_head, нормы и компоненты Gated-DeltaNet сохранены в полной точности. На двух V100 заявлена скорость декодирования 43–68 токенов в секунду, обычно около 53,5, при трёх speculative-токенах. Сильные стороны модели — совместимость с устаревшими Volta GPU, уменьшенный объём памяти и сохранённая эффективность MTP-декодирования за счёт нетронутой MTP-head. Ограничения включают необходимость специальной Volta-совместимой сборки vLLM и настройки окружения, отсутствие проверки мультимодальной работы на Volta, а также неподтверждённую в README работу на Ampere и новее. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Qwen3.8-4B-Distill-GGUF — набор GGUF-квантизаций модели, разработанной Empero. Это полнопараметрическая дистилляция Qwen3.8 2.4T A95B в архитектуру Qwen3.5-4B, предназначенная для генерации текста и запуска в llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan, KoboldCpp и других совместимых средах. Модель ориентирована на рассуждения и использует встроенный шаблон чата; ответы начинаются с блока <think>, который при необходимости можно удалять перед показом пользователю. Доступны варианты от Q4_K_M до BF16 размером примерно от 2,783 до 8,666 ГБ. Рекомендуемый Q4_K_M обеспечивает баланс качества и размера, а Q8_0 и BF16 дают более высокое качество при повышенных требованиях к памяти. Архитектура Qwen3.5 использует гибрид из слоёв Gated DeltaNet и полноценных attention-слоёв, поэтому требуется свежая версия llama.cpp с поддержкой Qwen3.5 и Gated DeltaNet. В карточке указаны английский язык и сценарий text-generation; размер контекста не заявлен. По приведённым оценкам, модель заметно превосходит базовую Qwen3.5-4B в MMLU, но уступает ей в GSM8K CoT, поэтому качество зависит от типа задачи. Для Q4_K_M и Q5_K_M подходят видеокарты с 4–6 ГБ памяти, Q6_K и Q8_0 требуют примерно 6–8 ГБ, а BF16 — от 12 ГБ; при длинном контексте дополнительные ресурсы нужны для KV-кэша. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0.

Qwen3-EZO-8B-beta — диалоговая языковая модель с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM, разработанная AXCXEPT на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Она предназначена для многоходового диалога, генерации текста и параллельной обработки запросов с углублённым рассуждением по технике Deep-Think. Модель можно развернуть через vLLM с совместимым с OpenAI API интерфейсом; в карточке указана работа на одной GPU A40. README приводит внутренние оценки MT-Bench 9,08 и JMT-Bench 8,87, но предупреждает, что результаты могут отличаться при внешней оценке. Модель дообучена на Qwen3-8B, использует формат Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В метаданных указаны японский и английский языки; результаты и заявленные возможности основаны на карточке разработчика.

QwQ-32B-MLX-4bit — это 4-битная MLX-квантизация модели рассуждений QwQ-32B, разработанной командой Qwen. Квантизацию подготовил bartowski на основе инструментов mlx-examples; модель предназначена для запуска на компьютерах Mac с Apple Silicon, в том числе через LM Studio. Модель относится к задачам генерации текста и ориентирована на сценарии, требующие пошагового рассуждения и решения сложных задач. Поддерживается контекст длиной до 128 000 токенов. В README не указаны точные сведения о поддерживаемых языках, модальностях и внутренней архитектуре, кроме принадлежности к линейке QwQ и размера исходной модели 32B. Ключевое преимущество этой версии — уменьшенный объём представления благодаря 4-битной квантизации, что делает запуск крупной модели более доступным на совместимых устройствах Apple Silicon. При этом квантизация может влиять на точность и качество по сравнению с исходной моделью. Модель может генерировать неточные, вредные или неподходящие ответы. Лицензия в README не указана, поэтому условия использования необходимо уточнять в документации исходной модели QwQ-32B и у правообладателя.

Карточка модели rhombus18/rhododendron-efficiency-1o на Hugging Face совпадает с карточкой rhombus18/rhododendron-professor-1o, поэтому описание составлено по ней. Rhombus18 Rhododendron Professor 1o — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная пользователем rhombus18 на основе unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 29,7 млрд параметров. Карточка указывает обучение с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Она поддерживает английский язык и контекст длиной до 128 000 токенов. В README не описаны специализированные области применения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache 2.0.

Guilherme34/Samantha-test — объединённая текстовая модель, созданная методом TIES с помощью mergekit на основе Guilherme34/Samantha-v6.5 и NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B. В метаданных указана архитектура Llama с плотной моделью на 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; файлы представлены в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате и генерации текста с длинным контекстом. Метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов, но README не описывает его применение подробно. Модель создана из слияния других моделей, поэтому её поведение зависит от обоих исходных чекпойнтов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Seed-OSS-36B-Base-woSyn — базовая большая языковая модель команды ByteDance Seed, выпущенная в августе 2025 года. Это версия без синтетических инструкционных данных в предобучении, предназначенная как основа для исследований и создания специализированных моделей. Модель имеет плотную причинно-авторегрессионную архитектуру с RoPE, GQA, RMSNorm и SwiGLU; в метаданных указано 31,7 млрд параметров. Она поддерживает контекст до 524 288 токенов и рассчитана на международное применение. Модель подходит для генерации текста, многошаговых рассуждений и длинных контекстов, а также может служить основой для разработок с агентными сценариями. В карточке описана возможность гибко задавать бюджет рассуждений для семейства Seed-OSS. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Языки и подробные ограничения именно этой версии в предоставленных данных не перечислены.

chain03/SRole_3181 — объединённая модель для генерации текста и диалогового общения. Она создана методом линейного слияния mergekit из двух предварительно обученных языковых моделей: /root/top1 и /root/top2. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на генерацию текста и ответы в формате чата. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Веса доступны в формате safetensors; в конфигурации слияния указан тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

StableLM-Tuned-Alpha-7B — авторегрессионная языковая модель компании Stability AI на архитектуре NeoX Transformer, дообученная на базе StableLM-Base-Alpha для диалогов и следования инструкциям. Версия содержит около 10 млрд параметров по метаданным репозитория и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. Модель предназначена для чат-приложений и задач, включающих ответы на вопросы, генерацию текста, суммаризацию, классификацию и извлечение информации. Обучение включало наборы Alpaca, GPT4All Prompt Generations, Anthropic HH, Databricks Dolly и англоязычную часть ShareGPT Vicuna. Основной язык — английский. Дообучение помогает направлять ответы модели, но не устраняет все смещения и токсичность; результаты могут быть неточными и не должны заменять человеческую оценку. Лицензия CC BY-NC-SA-4.0 допускает использование на некоммерческих условиях с соблюдением её требований.

Unbound E4B — мультимодальная модель для диалога, дообученная командой Chromia & Eval Engine на Google Gemma 4 E4B Instruct. Она принимает текст и изображения и генерирует текст; предназначена для открытых диалогов, ответов на вопросы, рассуждений и анализа изображений. В карточке сообщается, что по знаниям и рассуждениям она сильнее младшей Unbound E2B и сохраняет результаты базовой модели на GPQA-Diamond и BBH в пределах статистической погрешности. Модель снижает частоту отказов на тесте AdvBench с 98,08% у базовой модели до 2,69%, поэтому чаще отвечает на запросы, от которых базовая модель отказалась бы. Разработчики также отмечают увеличение галлюцинаций на вредоносных запросах с 1,35% до 13,08%. Модель может выдавать вредные, ложные, предвзятые или небезопасные ответы; используйте результаты с проверкой. В репозитории находятся объединённые веса Transformers в формате Safetensors; для запуска на устройстве доступны отдельные сборки GGUF. Лицензия — Apache-2.0.

Urdandi-Qwen2.5-7B — объединённая языковая модель автора win10 на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом breadcrumbs_ties. При объединении использованы win10/Verdandi-Qwen2.5-7B как базовая модель и win10/Urd-Qwen2.5-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Карточка не приводит сведений о специализации по языкам, датасетах или прикладным областям. Лицензия в доступных данных не указана.

ZEUS-8B-V17-abliterated — текстовая диалоговая модель, созданная T145 с помощью mergekit методом passthrough из T145/ZEUS-8B-V17 и Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 7,1 млрд параметров и рассчитанная на генерацию текста и диалоговые сценарии. Метаданные указывают контекстное окно до 131 072 токенов и поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка не приводит специальных предметных областей или перечня поддерживаемых естественных языков. В README опубликованы результаты Open LLM Leaderboard, включая 75,76% на IFEval и 31,52% на BBH. Эти оценки отражают отдельные тесты и не гарантируют качество в конкретном приложении. Лицензия в предоставленных данных не указана.

ZEUS 8B V27 — языковая модель, созданная автором репозитория T145 слиянием нескольких моделей через mergekit и метод DARE TIES. В качестве основы использована unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct; в слияние также вошли модели Skywork, HuatuoGPT, SuperNova Lite, SauerkrautLM, Lexi Uncensored и Storm. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов по инструкциям. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Языки, на которых модель специально оптимизирована, в предоставленных данных не обозначены. Лицензия в предоставленной карточке и метаданных отсутствует, поэтому условия использования здесь определить нельзя.

Это текстовая авторегрессионная модель семейства Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Репозиторий содержит контрольную точку в стандартном формате Hugging Face Transformers на основе safetensors; карточка описывает её как резервную копию исследовательского артефакта. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов в чате и генерации продолжений текста; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Карточка не сообщает о специальной предметной области или поддерживаемых естественных языках. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены, поэтому их нельзя определить по карточке.