III.10Проекты, процессы и операционное управление

sfm_filtered_e2e_alignment-6k_7k_8k_9k_10k_weightedavg_merge — объединение языковых моделей, созданное с помощью mergekit. В карточке указано линейное слияние контрольных точек обучения на шагах 6000, 7000, 8000, 9000 и 10000; контрольная точка шага 10000 использовалась как базовая при слиянии. Модель имеет архитектуру GPT-NeoX, около 8,8 млрд параметров и контекстное окно до 16 384 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Данные не уточняют конкретные языки, предметные области или специальные сценарии применения. Модель распространяется в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Модель yuhengtu-bytedance/sfm_filtered_midtrain_alignment-4k_5k_6k_weightedavg_merge — объединение предварительно обученных языковых моделей, созданное с помощью mergekit. Для слияния применён линейный метод: чекпойнт global_step6000 использован как базовый, а чекпойнты global_step4000 и global_step5000 также включены в объединение. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX и содержит 8,8 млрд параметров; формат весов — safetensors, контекст — до 16 384 токенов. Предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Карточка не сообщает конкретные языки или специализированные области применения. Условия лицензии в доступных данных не указаны.

sfmunfilterede2ealignment-4k5k6kweightedavgmerge — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Linear из контрольных точек обучения на шагах 4000, 5000 и 6000; базовой указана контрольная точка global_step6000. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 8,8 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Максимальная длина контекста — 16 384 токена. Карточка не описывает специализацию на конкретных предметных областях или языках, поэтому модель можно охарактеризовать только как текстовую модель общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на использование с Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

T3qm7xNeuralsirkrishna_PasticheInex12 — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогов, а контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель создана объединением automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B и automerger/PasticheInex12-7B. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В README и метаданных не описаны специальные предметные области или языки, на которые она рассчитана.

Tess-7B-v1.4 — языковая модель общего назначения из серии Tess, разработанной для генерации текста. Карточка серии сообщает, что Tess-XS-v1.4 обучена на базе Mistral-7B; метаданные этой модели указывают архитектуру MistralForCausalLM и размер 7,1 млрд параметров. Для диалога в README приведён формат с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и формат весов safetensors. Модель подходит для диалоговых сценариев и других задач генерации текста. В README не описаны специальные навыки, поддерживаемые языки или результаты оценки качества, поэтому их нельзя надёжно уточнить. Лицензия — Apache-2.0.

chujiezheng/tulu-2-dpo-13b-ExPO — разговорная языковая модель на базе Llama, полученная методом ExPO из контрольных точек allenai/tulu-2-dpo-13b и allenai/tulu-2-13b. Разработчик применил экстраполяцию весов с коэффициентом alpha = 0,5 в рамках подхода Weak-to-Strong Extrapolation Expedites Alignment, чтобы улучшить согласование ответов с человеческими предпочтениями. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. Она содержит 12,9 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. В README приведены результаты оценки ExPO на AlpacaEval 2.0 и MT-Bench для нескольких других моделей; эти результаты не являются прямой оценкой данного чекпойнта. Файлы модели представлены в формате safetensors. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и у базовых моделей. Ограничение: доступное описание не содержит результатов отдельной оценки именно этого чекпойнта.

Tulu 1 Llama 2 13B — языковая модель-помощник, разработанная Allen Institute for AI (AI2) и дообученная на базе meta-llama/Llama-2-13b-hf. Для настройки использована смесь Tulu v1 из открытых, синтетических и созданных людьми наборов данных с инструкциями и диалогами. Модель имеет плотную архитектуру Llama, около 12,9 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для ответов на инструкции и ведения диалогов, прежде всего на английском языке. Она подходит для генерации ответов, помощи с вопросами и выполнения текстовых инструкций. Для лучшего качества следует использовать указанный в карточке формат запросов, включая завершающий перевод строки. Tulu не проходила этап RLHF-настройки на безопасные ответы и не использует фильтрацию ответов во время работы, поэтому может выдавать проблемный контент, особенно в ответ на соответствующие запросы. Модель распространяется по лицензии AI2 ImpACT Low-risk.

Tulu V2.5 DPO 13B HelpSteer — англоязычная языковая модель-помощник от Allen Institute for AI (AI2), предназначенная для диалогов и генерации текста. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Модель создана на базе allenai/tulu-2-13b: сначала настроена на смеси инструкций и диалогов Tulu V2, затем дообучена методом DPO на наборе HelpSteer для выравнивания ответов по предпочтениям. Подходит для ответов на инструкции, ведения диалога и генерации текста на английском языке. Для диалогов используется шаблон чата, включённый в токенизатор. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке отмечено, что она не настроена на безопасные ответы и не использует фильтрацию в процессе генерации; поэтому возможны проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Yamshadow — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая продолжение или ответ в текстовом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения нет.

Zephyr 7B Gemma v0.1 — разговорная языковая модель HuggingFaceH4 на архитектуре Gemma, предназначенная для работы в роли полезного текстового ассистента. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 8,2 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов. Модель дообучена методом Direct Preference Optimization на наборе предпочтений argilla/dpo-mix-7k; карточка также указывает предварительное дообучение на синтетических диалогах DEITA 10K. Основной язык — английский. Модель подходит для диалога, ответов на вопросы и генерации текста по запросу. В карточке приведены результаты сравнительных оценок, но они не гарантируют качество для конкретных задач. Модель не прошла этап RLHF для выравнивания с человеческими предпочтениями по безопасности и может выдавать проблемные ответы, особенно при соответствующих запросах. Указанная лицензия — Gemma Terms of Use.

AISquare-Instruct-SOLAR-10.7b-v0.5.31 — языковая модель на архитектуре Llama, разработанная командой UI Platform компании Inswave Systems. Это дообученная для следования инструкциям версия SOLAR-10.7B-v1.0, предназначенная для генерации текста по запросам пользователя. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — до 4096 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и выполнения текстовых инструкций. Для загрузки автор приводит пример с Transformers и PyTorch, используя точность float16. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не приводит оценок качества и подробных сведений о поддерживаемых языках.

Fischerboot/BigBoiV14-V2 — разговорная модель генерации текста, созданная Fischerboot путём слияния методом SLERP двух предварительно обученных языковых моделей: Fischerboot/BigBoiV14 и TheDrummer/Llama-3SOME-8B-v1. Репозиторий содержит плотную модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и весами в формате safetensors; указанный размер — 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на запросы. В метаданных заявлена длина контекста 1 048 576 токенов. Язык карточка явно не устанавливает. Лицензия в предоставленных данных не указана.

BillyTheKid1903_SLERP — объединённая модель для генерации текста, созданная MatthieuJ с помощью mergekit методом SLERP из yam-peleg/Experiment26-7B и NousResearch/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO. Модель основана на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; метаданные указывают нативный контекст длиной 32 768 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста по запросам. Модель принимает текст и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или конкретных ограничениях качества.

bruphin-kappa — слитая автором nbeerbower языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана методом SLERP с помощью mergekit из моделей nbeerbower/bruphin-iota и nbeerbower/bruphin-epsilon; в конфигурации указана точность bfloat16. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения по текстовому запросу, а контекстное окно составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и генерации продолжений. Карточка не описывает специальные предметные области или языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Casual-Magnum-34B — объединённая языковая модель Jacoby746, созданная с помощью mergekit методом SLERP из NeverSleep/CausalLM-RP-34B и anthracite-org/magnum-v3-34b. Это плотная модель архитектуры Llama примерно на 33,9 млрд параметров; файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Она поддерживает контекст длиной до 200 000 токенов и может применяться для ведения диалога и создания связной прозы. Доступные результаты Open LLM Leaderboard включают оценки IFEval и BBH, но не гарантируют качество в конкретной задаче. Карточка не сообщает отдельные ограничения или целевые языки модели. Производительность и поведение унаследованы от двух объединённых моделей и могут различаться в зависимости от запроса.

caTUNABeagle — объединённая текстовая модель, созданная Eric111 с помощью mergekit на основе fblgit/UNA-TheBeagle-7b-v1 и rishiraj/CatPPT-base. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM примерно с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16; указана лицензия Apache-2.0. README описывает слияние методом SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Специальная область применения или основной язык в предоставленных данных не обозначены.

Aleteian/Darkness-Reign-MN-12B — объединённая языковая модель, созданная автором Aleteian с помощью mergekit и метода Model Stock на базе Aleteian/Saiga-Unleashed. В объединение вошли Aleteian/Follow-the-Flow-MN-12B, Aleteian/One-To-Rule-Them-All-MN-12B и Aleteian/Hello-Darkness-My-Old-Friend-5-MN-12B. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 12,1 млрд параметров. Она предназначена для диалогов и генерации текста; репозиторий содержит веса в формате safetensors, а конфигурация указывает bfloat16 и шаблон чата Mistral. Метаданные заявляют контекст до 1 024 000 токенов. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

dhbacmes-3b-slerp — языковая модель, созданная Liminerity с помощью объединения моделей mergekit методом SLERP. В объединение вошли liminerity/herbaccbaccules-3b-slerp и KnutJaegersberg/Deita-2b; конфигурация использует слои 0–39 обеих моделей и формат float16. Архитектура — плотная Llama для генерации текста, размер — 2,7 млрд параметров, длина контекста — 2048 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая оценки AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

ECE-FDF — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B и paulml/NeuralOmniWestBeaglake-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста по запросу; доступный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст. Данные карточки не описывают её специализацию, поддерживаемые естественные языки или отдельные прикладные сценарии. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных источниках не указана.

EmertonMonarch-7B — диалоговая модель генерации текста, созданная yleo путём DPO-дообучения mlabonne/Monarch-7B на наборе предпочтений yleo/emerton_dpo_pairs_judge. Набор основан на Intel/orca_dpo_pairs: ответы GPT-3.5 заменены ответами GPT-4 Turbo, после чего LLM-Blender использовался для выбора предпочтительного ответа. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для общения и генерации ответов на текстовые запросы. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; README заявляет окно контекста 8k. Совместима с шаблонами чата ChatML и Llama. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не приводит результатов оценки качества; назначение — общие диалоговые задачи.

ClaudioItaly/EvolutiontRock — текстовая генеративная модель, созданная с помощью mergekit на основе ClaudioItaly/TopEvolutionWiz. В README описано слияние методом passthrough: в конфигурации последовательно подключены слои базовой модели; каталог классифицирует происхождение как дообучение TopEvolutionWiz. Модель построена на архитектуре Mistral с плотной сетью и имеет 6,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Базовая TopEvolutionWiz описана как модель для диалогов и развернутых ответов на вопросы по широкому кругу тем; для EvolutiontRock заявлены контекст до 32 768 токенов и формат весов safetensors. В метаданных указана библиотека Transformers. В README не приведены отдельные результаты оценки качества или конкретные ограничения. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Evolver — языковая модель, созданная сообществом mergekit слиянием предварительно обученных моделей SanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7B и mergekit-community/mergekit-slerp-ebgdloh. Для объединения применён метод SLERP; конфигурация использует формат bfloat16. Модель семейства Mistral имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста, в том числе диалогов и ответов на вопросы. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке не заявлены специализированные предметные области или отдельные языковые возможности. Лицензия в доступных сведениях не указана. Качество, ограничения и условия применения исходных моделей могут влиять на результат слияния; независимые оценки в карточке не приведены.

f-4-8b — объединённая разговорная языковая модель семейства Llama, созданная jaspionjader с помощью mergekit и метода SLERP на основе jaspionjader/f-2-8b и jaspionjader/f-3-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и представлена в формате safetensors; максимальный контекст — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Её можно использовать для ответов на запросы, ведения беседы и создания текстовых черновиков. README не описывает специализацию по языкам или предметным областям. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели xufofox/gemma-2-2b-it-test на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-2b-it, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 2B IT — компактная текстовая модель Google, дообученная для следования инструкциям и диалогового взаимодействия на базе google/gemma-2-2b. Это декодерная языковая модель семейства Gemma, работающая по схеме «текст на входе — текст на выходе»; она поддерживается библиотекой Transformers и распространяется в формате Safetensors с открытыми весами по лицензии Gemma. Модель предназначена для генерации текста, ответов на вопросы, суммаризации и диалоговых интерфейсов. Её небольшой размер позволяет запускать её на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре с ограниченными ресурсами. В README семейство описано как англоязычное. Ответы могут содержать фактические ошибки и отражать смещения обучающих данных; качество зависит от формулировки запроса и предоставленного контекста. Модель может испытывать трудности со сложными задачами, языковыми нюансами и здравым смыслом. Для приложений, где важны точность и безопасность, необходима проверка результатов и защитные меры.

QuantFactory/gemma-2-9b-it-SimPO-rudpo-GGUF — квантизированная версия модели gemma-2-9b-it-SimPO-rudpo, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp. Исходная модель разработана на базе princeton-nlp/gemma-2-9b-it-SimPO и предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель имеет размер 9 миллиардов параметров и ориентирована прежде всего на повышение качества ответов на русском языке по сравнению с базовой моделью. Модель подходит для русскоязычных чат-ботов, ассистентов и других задач текстовой генерации. В тестировании на наборе arena-hard questions на русском языке она получила оценку 91,9 против 90,9 у gemma-2-9b-it-SimPO и 67,0 у gemma-2-9b-it. Однако эти результаты относятся к конкретному тесту и не гарантируют аналогичного качества в других задачах. В README не указаны точный формат квантизации, поддерживаемые языки помимо русского, размер контекста, модальности и требования к аппаратному обеспечению. Лицензия модели — gemma.

AJ1731715/gemma-3-1b-it-heretic — диалоговая текстовая модель на архитектуре Gemma 3, созданная на основе google/gemma-3-1b-pt и дообученная автором репозитория. Это компактная модель примерно с 1 млрд параметров для генерации ответов и общения в формате чата; метаданные указывают контекст до 32 768 токенов. В README описано семейство Gemma 3 в целом, включая работу с изображениями и поддержку более 140 языков, однако сведения о мультимодальности конкретно этой текстовой версии метаданные не подтверждают. Модель подходит для диалоговых интерфейсов, черновиков текстов и писем, суммаризации и ответов на вопросы по заданному контексту. В названии и тегах заявлена «децензурированная» настройка, но README не описывает методику или оценку этого изменения. Возможны предвзятые, фактически неверные ответы и трудности со сложными запросами и языковыми нюансами. Использование регулируется лицензией Gemma.

HelpSteer-filtered-Solar-Instruct — языковая модель для диалоговой генерации текста, созданная Weyaxi. Модель с плотной архитектурой Llama содержит 10,6 млрд параметров и дообучена на базе upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 с использованием отфильтрованной версии датасета Nvidia HelpSteer. Модель предназначена для ответов на пользовательские запросы в формате чата и других сценариев генерации текста на английском языке. Контекст составляет до 4096 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

aurazboev/ISAllama-3.1-8b-tuned — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком aurazboev на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов; модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения, данные обучения, результаты оценивания или конкретные ограничения, поэтому качество для отдельных задач требует самостоятельной проверки.

KangalKhan-Sapphire-7B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием моделей argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B и argilla/distilabeled-OpenHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit. В основе лежит плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации текста. В README описано слияние методом SLERP в формате bfloat16; метаданные указывают формат весов safetensors и возможность чата. Карточка также приводит результаты оценки на отдельных тестах рассуждений и здравого смысла, но они не гарантируют качество на других задачах. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не уточняют целевые языки или специализированные области применения.

Kosmos-EVAA-v9-TitanFusion-Mix-8B — объединённая методом SLERP языковая модель семейства Llama, созданная с помощью mergekit из jaspionjader/Kosmos-EVAA-v9-8B и bunnycore/Llama-3.1-8B-TitanFusion-Mix. В репозитории указаны архитектура LlamaForCausalLM, 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на основе текстовых запросов. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 8192 токена. Карточка не описывает специализацию по отдельным областям или языкам. Использование регулируется лицензией базовых моделей; сведения о лицензии этой модели в предоставленных источниках отсутствуют.