III.10Проекты, процессы и операционное управление

IntervitensInc/gemma-2-9b-chatml — текстовая чат-модель на базе Gemma 2 от Google. В репозитории указано, что к модели добавлены токены ChatML для дообучения; архитектура — плотная decoder-only Gemma2ForCausalLM с 9 млрд параметров. Модель работает с текстом и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста: она может отвечать на вопросы, составлять краткие изложения, помогать с письмом и поддерживать исследовательские и учебные сценарии. README описывает семейство Gemma как англоязычное; сведения о специальном дообучении этой версии и его результатах не приводятся. Модель хранится в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Gemma. Возможны фактические ошибки, предвзятые ответы и затруднения с неоднозначными или сложными запросами; для применения нужны проверка результатов и меры безопасности.

Карточка модели KR-X-AI/gemma-2-9b-it-0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-4-8-8-tb-3, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI выпустила разговорную модель генерации текста на базе Gemma 2. Это дообучение unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

unsloth/gemma-3-270m-it-qat — облегчённая инструктивная модель семейства Gemma 3, опубликованная Unsloth и основанная на google/gemma-3-270m-it-qat-q4_0-unquantized. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 257 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. В метаданных указаны библиотека Transformers и контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для чат-ботов, черновиков текстов, кратких пересказов и ответов на вопросы. README семейства Gemma 3 описывает поддержку более 140 языков и приём изображений, однако метаданные этой конкретной репозитории указывают текстовую архитектуру Gemma3ForCausalLM и задачу text-generation; поэтому визуальные возможности семейства нельзя уверенно приписать этой версии. Карточка заявляет, что Unsloth Dynamic 2.0 обеспечивает высокую точность квантования, но формат файлов репозитория указан как safetensors. Модель может ошибаться в фактах, хуже справляться со сложными или неоднозначными запросами и наследовать смещения обучающих данных. Лицензия — Gemma; перед использованием следует учитывать её условия.

lewtun/gemma-7b-sft-full-openhermes-v0 — текстовая языковая модель, дообученная на базе google/gemma-7b на наборе диалоговых данных HuggingFaceH4/OpenHermes-2.5. Это плотная авторегрессионная архитектура GemmaForCausalLM примерно на 8,2 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. Данные не уточняют поддерживаемые языки и специальные области применения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией базовой модели и карточкой репозитория.

SillyTilly/google-gemma-2-9b-it — текстовая диалоговая модель семейства Gemma 2, созданного Google на основе исследований и технологий, использованных при разработке Gemini. Это плотная авторегрессионная модель с 9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а для запуска указана библиотека Transformers. Модель предназначена для генерации текста по инструкциям и диалога на английском языке. Её можно применять для ответов на вопросы, суммаризации, создания черновиков, чат-ботов и языковой практики. Относительно компактный размер подходит для запуска на локальном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. Модель может выдавать фактические ошибки, отражать смещения обучающих данных и хуже справляться со сложными открытыми запросами, нюансами языка и здравым смыслом. Лицензия — Gemma; использование должно соответствовать условиям лицензии и политике запрещённого использования Gemma.

h2o-danube2-1.8b-chat — чат-модель H2O.ai на основе плотной авторегрессионной архитектуры Mistral, созданная с модификациями архитектуры Llama 2. Модель содержит около 1,7 млрд параметров и дообучена в два этапа: SFT и DPO; обучение проводилось с помощью H2O LLM Studio. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Её можно применять для ответов на вопросы, составления черновиков и помощи в повседневных текстовых задачах. Контекст — до 8192 токенов; используется токенизатор Mistral с размером словаря 32 000. В метаданных заявлен английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0. Она может генерировать неверные, бессвязные или нерелевантные ответы и воспроизводить предвзятость либо оскорбительное содержание; результаты следует проверять.

Nitral-AI/Hathor_Stable-v0.2-L3-8B — разговорная текстовая модель семейства Llama, представленная Nitral-AI. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться как чат-модель. В репозитории указано 7,5 млрд параметров; модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, работает с контекстом до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors. В карточке приведены результаты оценки Open LLM Leaderboard: средний балл 25,70, IFEval — 71,75 и BBH — 32,83. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует проверять в материалах репозитория перед внедрением.

HelpSteer-filtered-neural-chat-7b-v3-1-7B — объединённая языковая модель на базе Intel/neural-chat-7b-v3-1 и Weyaxi/HelpSteer-filtered-7B-Lora. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях. В карточке нет сведений о поддерживаемых языках и специализированных областях применения.

Vikhrmodels/it-5.4-fp16-orpo-v2 — русскоязычная чат-модель Vikhrmodels для генерации ответов на инструкции. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,3 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. По карточке, в основе лежит Vikhr пятой версии на базе Mistral; модель обучали на переведённых инструкциях и ответах GPT-4, а затем улучшили методом ORPO на внутреннем датасете. Модель предназначена для диалогов и выполнения пользовательских инструкций на русском языке. В README отмечено высокое разнообразие ответов; для генерации авторы рекомендуют температуру 0,1–0,4. Модель распространяется в формате safetensors и обозначена как fp16; README также упоминает GGUF, но не приводит подробностей отдельной версии. Лицензия в предоставленных сведениях не указана. Возможности за пределами текстового чата и качество на конкретных задачах README не описывает.

Kant-Test-0.1-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель MaziyarPanahi, полученная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Zardos/Kant-Test-0.1-Mistral-7B методом SLERP. Модель на 7,1 млрд параметров использует архитектуру Mistral с плотной причинной языковой моделью и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога; контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0. Подробности о специализации второй модели, обучающих данных и сравнительной производительности в карточке не приведены.

Kosmos-EVAA-v7-8B — объединённая языковая модель, созданная автором jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v3-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v6-8B. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст для генерации текста и диалогов; контекст составляет до 8192 токенов. Модель подходит для генерации ответов и продолжения текста в диалоговых и текстовых сценариях. В репозитории указаны веса safetensors и формат bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-8-16-32-tb-3 на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-4-8-8-tb-3, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI выпустила разговорную модель генерации текста на базе Gemma 2. Это дообучение unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-it-v2-b на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-gemma-2-9b-4-8-8-tb-3, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI выпустила разговорную модель генерации текста на базе Gemma 2. Это дообучение unsloth/gemma-2-9b-it-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; модель содержит 9 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma2 и поддерживает контекст до 8192 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросу. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

L3.1-Boshima-b — объединённая языковая модель, созданная сообществом с помощью mergekit методом SLERP из ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-Formax-v1.0 и mergekit-community/L3-Boshima-a. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Её можно использовать для ответов на запросы и ведения чата на основе текстового ввода. Она распространяется в формате safetensors; библиотека для работы с моделью — Transformers. Сведения о лицензии и языковой специализации в предоставленных данных отсутствуют.

ehristoforu/llama3-12b-instruct — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная объединением двух моделей на базе Llama 3 с помощью mergekit и метода passthrough. В состав вошли gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-4194k и OpenBuddy/openbuddy-llama3-8b-v21.1-8k; слои взяты из диапазонов [0, 24] и [8, 32] соответственно. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 11 млрд параметров и опубликована в формате safetensors. Модель предназначена для генерации ответов в чате и других сценариев продолжения текста. Карточка не приводит отдельного перечня языков или специализированных областей применения; одна из базовых моделей OpenBuddy рассчитана преимущественно на английский и китайский языки. Указанная нативная длина контекста — 1234 токена. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Llama-3-DARE-v3-8B — объединённая плотная языковая модель на архитектуре Llama, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В объединение вошли meta-llama/Meta-Llama-3-8B и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct; модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 8192 токенов и использует формат safetensors в библиотеке Transformers. Базовые модели ориентированы на английский язык; отдельных сведений о поддержке других языков карточка не приводит. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензиями базовых моделей и карточкой репозитория.

llama-3-dragon-bophades-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная nbeerbower методом Model Stock с помощью mergekit. В слиянии использованы nbeerbower/llama-3-aura-bophades-8B как базовая модель, а также модели ChimeraLlama, Llama-3-Smaug, Unsafe-Llama, OrpoLlama и Meta-Llama-3-8B-Instruct-DPO. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов; для работы используются Transformers и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и многоходового общения в формате чата. README указывает лицензию Meta Llama 3 Community License Agreement; метаданные классифицируют лицензию как other. Языковая поддержка явно не перечислена, хотя семейство Llama 3 ориентировано на текстовые задачи.

MeliodasT3q_Experiment26Neuralarjuna — объединённая текстовая модель, созданная на основе automerger/MeliodasT3q-7B и automerger/Experiment26Neuralarjuna-7B. Она предназначена для генерации текста и диалогов, включая сценарии с длинными запросами и историей переписки. Модель использует плотную архитектуру Mistral с причинно-следственной языковой моделью и содержит 7,1 млрд параметров. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специальных предметных областях или поддерживаемых языках в предоставленной карточке нет.

mahiatlinux/merged1and2-and-dolphin — объединённая модель для генерации текста и диалогов, созданная автором репозитория с помощью LazyMergekit. В неё объединены mahiatlinux/merged1and2 и cognitivecomputations/dolphin-2.1-mistral-7b методом slerp; базовой указана mahiatlinux/merged1and2. Архитектура — плотная MistralForCausalLM, размер — 7,1 млрд параметров, формат весов — Safetensors, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для текстового общения и генерации ответов в диалоговых сценариях. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках, лицензии или специальных предметных областях, поэтому их нельзя уточнить по доступным данным.

Norquinal/Mistral-7B-claude-chat — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, созданная дообучением Mistral-7B-v0.1 с помощью QLoRA на случайной выборке примерно из 1000 диалогов датасета claude_multiround_chat_30k. Модель содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате Vicuna 1.1: она принимает пользовательский запрос и формирует ответ ассистента. Модель предназначена для многоходового общения, ответов на вопросы и подробных объяснений. В карточке приведён пример запроса об особенностях китайской кухни. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса доступны в формате PyTorch; дообучение выполнялось в 4-битной точности, но это само по себе не указывает на формат опубликованных весов. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

vikasaarna/mistral-7b-instruct-rigtuned-v0.1 — дообученная автором vikasaarna чат-модель на основе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Она использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где требуется продолжить текстовый запрос. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

zelk12/MT5-Gen5-IF-gemma-2-EMTg2-9B — объединённая модель Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из Aashraf995/Gemma-Evo-10B и zelk12/MT-Gen2-gemma-2-9B. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 9 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; она работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Контекст — до 8192 токенов. Модель подойдёт для диалоговых интерфейсов и генерации текста по запросу. Карточка не сообщает о специализации на отдельных предметных областях или языках. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория Hugging Face.

zelk12/MT-Merge3-GMAMUI-gemma-2-9B — объединённая разговорная языковая модель на базе архитектуры Gemma 2, созданная методом SLERP с помощью mergekit из zelk12/MT-Merge3-GMA-gemma-2-9B и zelk12/MT-Merge3-MUI-gemma-2-9B. Модель содержит 9 млрд параметров, работает через Transformers и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; длина контекста составляет 8192 токена. Модель подойдёт для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. Веса представлены в формате safetensors; лицензия и языковая специализация в доступных сведениях не определены.

zelk12 выпустил разговорную языковую модель MT-Merge4-MU-gemma-2-MT3g4MT1g4-9B — объединение двух предварительно обученных моделей Gemma 2 с помощью SLERP и mergekit. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Она предназначена для генерации текста и ведения диалогов, принимает текст и выдаёт текст. Модель основана на zelk12/MT1-Gen4-gemma-2-9B и zelk12/MT3-Gen4-gemma-2-9B; в конфигурации для объединения указаны bfloat16 и параметр t=0.25. Максимальная длина контекста — 8192 токена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Neuronovo-9B-v0.4 — языковая модель Jan Kocoń для генерации текста и диалоговых ответов. Она основана на архитектуре Mistral и содержит 8,9 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. При обучении использованы наборы Intel/orca_dpo_pairs и mlabonne/chatml_dpo_pairs, предназначенные для настройки диалогового поведения. Версия v0.4 также использует токенизатор Neuronovo-9B-v0.2 и обучалась одну эпоху с низкой скоростью обучения. Модель подходит для интерактивных сценариев и генерации ответов на текстовые запросы. В метаданных указан английский язык. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. README не приводит результаты оценивания, поэтому качество на конкретных задачах и устойчивость ответов по этим данным оценить нельзя.

sonthenguyen/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-mt-bench-DPO — чат-модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. По README, модель обучалась методом DPO с LoRA-адаптером на задачах causal language modeling; параметры обучения включали beta=0,1 и максимальную длину последовательности 1536 токенов. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться для ответов на вопросы, ведения беседы и подготовки текстовых черновиков. В метаданных указаны поддержка чата и формат safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не описывает состав обучающих данных, конкретные языки или сравнительные результаты качества.

win10/phi-3.5-Sakura-Yuzu-v1.5-7.64b — объединённая языковая модель на архитектуре Phi-3, созданная с помощью mergekit методом passthrough на основе win10/phi-3.5-Sakura-Yuzu-v1.5. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате.

PureLLama3-8B — диалоговая языковая модель семейства Llama, созданная bunnycore путём объединения нескольких моделей с помощью mergekit и метода model_stock. В состав слияния входят ajibawa-2023/Uncensored-Frank-Llama-3-8B, bunnycore/LLama3-8B-FunStock и bunnycore/FunLLama3-8B. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалоге. Она содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, формируя текстовые ответы; заявленная длина контекста — 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

sfm_filtered_midtrain_alignment-0k_1k_2k_simpleavg_merge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Linear из контрольных точек предварительно обученной модели. В качестве базовой использована контрольная точка global_step2000; в слияние также включены global_step0 и global_step1000. Семейство архитектуры — GPT-NeoX, модель плотная, содержит 8,8 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указана библиотека Transformers и формат весов safetensors. Карточка не сообщает о специализированных областях применения, поддерживаемых естественных языках или лицензии, поэтому эти характеристики не уточняются.

Lambent/Silver5-Nemo-12B — объединённая модель генерации текста, созданная с помощью mergekit методом TIES. В основу взята Mistral-Nemo-Base-2407, а в объединение также вошли Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b, Wayfarer-12B, Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24, MISCHIEVOUS-12B-Mix_0.6v и Grey-12b. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для диалоговой генерации текста; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Используйте её для ответов на запросы и создания связного текста в чат-сценариях. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельных оценок качества или подробных ограничений, поэтому практические результаты могут зависеть от запроса и настроек генерации.