III.10Проекты, процессы и операционное управление

Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-GRPO-v0.420 — разговорная текстовая модель, опубликованная Nitral-AI. Это плотная причинная языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 12,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — до 1 024 000 токенов. Модель получена слиянием методом SLERP двух чекпойнтов: Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-0.420-Rebased и Nitral-AI/Captain-Eris_Violet-GRPO-Rebased. В конфигурации слияния указана точность bfloat16; веса опубликованы в формате safetensors. Карточка не описывает отдельные специализированные области применения или результаты оценки качества. В метаданных указан английский язык и лицензия «other», без конкретизации условий. Перед использованием следует проверить условия лицензии на странице репозитория. Модель принимает текст и генерирует текст; сведения в карточке не подтверждают поддержку изображений, аудио или других модальностей.

CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B — англоязычная чат-модель Argilla на архитектуре Mistral, содержащая 7,1 млрд параметров. Она дообучена с помощью LoRA и TRL на базе teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B методом DPO: использована смесь предпочтений argilla/dpo-mix-7k, обучение длилось три эпохи. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на английском языке, включая многоходовое общение. В карточке приведены результаты MTBench и нескольких бенчмарков; авторы отмечают улучшение оценки на втором ходе MTBench относительно базовой OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Это сравнительные результаты конкретных оценок, а не гарантия качества для любого сценария. Контекст модели — до 32 768 токенов, веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Kaballas/Cyber8 — разговорная модель генерации текста, разработанная Kaballas и дообученная на базе Kaballas/Cyber6. Она предназначена для диалогов и ответов в чате на английском языке. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов. В обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

EinsteinBagel-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная с помощью mergekit методом Model Stock. Автор объединил Einstein V6.1 и Bagel V1.0 с базовой Meta-Llama-3-8B, чтобы собрать возможности нескольких дообученных моделей. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; нативный контекст — 8192 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Карточка не приводит подробных результатов оценки качества или перечня поддерживаемых языков, поэтому нельзя подтвердить её сильные стороны для конкретных задач. Репозиторий распространяется в формате safetensors. Указана лицензия llama3; при использовании необходимо соблюдать её условия и условия лицензии базовой модели.

EOPSA-Qwen3-14B — дообученная модель Qwen3-14B, опубликованная пользователем neuqrui. Чекпойнт EOPSA (Efficient On-Policy Self-Distilled Safety Alignment) предназначен для диалогов и генерации текста с акцентом на safety alignment. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 14 млрд параметров и использует контекст до 40 960 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст; метаданные указывают поддержку диалогового режима. Карточка не приводит сведений об обучающих данных, языковом охвате и результатах оценки безопасности. Распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Experiment28M7_Inex12Yam — слитая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная объединением automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex12Yam-7B. Разработчик карточки — MaziyarPanahi. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализацию модели, целевые языки или известные ограничения, поэтому её можно характеризовать только как модель для генерации текста общего назначения.

Experiment28M7_Inex16Calme — слитая языковая модель семейства Mistral, объединяющая automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Inex16Calme-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по текстовым запросам. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров. Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; веса представлены в формате safetensors. Поддерживаемые языки и специальные прикладные области в карточке не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о её качестве и конкретных ограничениях в карточке нет.

MaziyarPanahi/Experiment28M7_Strangemerges_32Experiment28 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/Strangemerges_32Experiment28-7B. Она предназначена для генерации текста по запросу и диалогового использования. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors. В карточке указана лицензия Apache-2.0. README не описывает специализацию или подтверждённые языки модели.

Flammen-Mahou-mistral-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом SLERP из flammenai/Mahou-1.2a-mistral-7B и flammenai/flammen30-mistral-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированные сценарии или языковое покрытие, поэтому модель можно характеризовать только как генератор текста общего назначения.

jaspionjader/fr-10-8b — разговорная языковая модель, созданная разработчиком jaspionjader слиянием предварительно обученных моделей jaspionjader/fct-14-8b и jaspionjader/fr-9-8b методом SLERP с помощью mergekit. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; репозиторий распространяет веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы пользователя. Заявленная длина контекста — 131072 токена. В карточке нет сведений о целевых языках или специализированных предметных областях, поэтому модель следует рассматривать как разговорную общего назначения. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

jaspionjader/fr-17-8b — объединённая разговорная языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/fr-16-8b и jaspionjader/Kosmos-EVAA-Franken-v38-8B. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; файлы представлены в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. Сведения о конкретных языках и специализированных областях применения отсутствуют, поэтому её следует рассматривать как модель общего назначения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

jaspionjader/fr-18-8b — разговорная языковая модель, созданная автором репозитория слиянием моделей методом SLERP с помощью mergekit. В слиянии использованы jaspionjader/fr-17-8b и FuseAI/FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct; архитектура — плотная Llama для генерации текста, размер — около 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговые сценарии и генерацию текста, поддерживает контекст до 131 072 токенов. Базовая FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct описана как модель для диалога, следования инструкциям, математики и программирования, однако README не уточняет, какие способности сохранены или улучшены в результате слияния fr-18-8b. Репозиторий содержит веса Safetensors; для работы используется Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Srishtik дообучил текстовую модель Gemma 3 на 257 млн параметров на основе unsloth/gemma-3-270m-it. Она предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают на поддержку чата. Модель использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. В репозитории указаны веса Safetensors и лицензия Apache 2.0. README сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth.

Inex12M7-7B — объединённая текстовая модель на архитектуре Mistral, созданная Maxime Labonne автоматическим слиянием моделей. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в конфигурации использованы MSL7/INEX12-7b и liminerity/M7-7b, а метод слияния указан как DARE-TIES. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель опубликована в формате Safetensors с лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные языки, специализацию или результаты оценки качества, поэтому применимость к отдельным предметным областям не подтверждена.

KafkaLM-Mixtral-8x7B-V0.2 — языковая модель Seedbox, обученная Деннисом Дикманном на базе Mixtral 8x7B от Mistral AI. Это разреженная архитектура Mixture of Experts (MoE) для генерации текста и диалогового общения; версия V0.2 содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель дообучена на наборах инструкций с открытым исходным кодом, переведённых с английского на немецкий, и дополнительно выровнена с помощью изменённой немецкоязычной версии UltraFeedback. Она предназначена для повседневных задач на немецком языке, в том числе для применения в немецкоязычной деловой среде; метаданные также отмечают английский язык. Весы доступны в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Разработчик отмечает, что модель может отвечать творчески и склонна к языковым вольностям. Карточка не приводит результатов оценки качества или более подробных ограничений применения.

Kosmos-EVAA-Franken-v36-8B — объединённая текстовая языковая модель на архитектуре Llama, созданная методом SLERP с помощью mergekit из jaspionjader/f-5-8b и jaspionjader/f-8-8b. Модель разработана автором репозитория jaspionjader и предназначена для диалогов и генерации текста; в метаданных отмечена возможность чата. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Данные о поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Kosmos-EVAA-v6-8B — объединённая автором jaspionjader языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогов. Она создана слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: jaspionjader/Auro-Kosmos-EVAA-v2.2-8B и jaspionjader/Kosmos-EVAA-v5-8B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров, работает с текстом и принимает контекст длиной до 8192 токенов. Веса представлены в формате safetensors. Карточка не приводит целевых языков или специализированных областей применения, поэтому модель можно описать как общую текстовую модель. Лицензия в предоставленных данных не указана. Конкретные ограничения качества и безопасности также не описаны; свойства модели зависят от исходных моделей и их слияния.

Карточка модели KR-X-AI/krx-qwen2-7b-instruct-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой KR-X-AI/krx-qwen2-7b-instruct-v2-m, поэтому описание составлено по ней. KR-X-AI разработала эту разговорную языковую модель на базе Qwen2-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов; заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. Модель дообучена от unsloth/qwen2-7b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для чат-сценариев и генерации ответов на текстовые запросы. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

ksong-1-12b_v1_m1 — объединённая модель для генерации текста, созданная методом SLERP с помощью mergekit на основе elinas/Chronos-Gold-12B-1.0 и LatitudeGames/Wayfarer-12B. Веса объединены в формате bfloat16; архитектура — плотная Mistral, класс MistralForCausalLM, около 9,8 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста.

L3-Intermix-v0.1 — чат-модель для генерации текста, созданная объединением трёх моделей семейства Llama 3 с помощью mergekit. В состав слияния входят vicgalle/Configurable-Llama-3-8B-v0.3, bunnycore/Llama-3-Intermix и failspy/Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3; в конфигурации указаны метод model_stock и точность bfloat16. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке не приведены сведения о целевых языках, сравнительных оценках качества или специальных областях применения. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

nkpz/llama2-22b-daydreamer-v2 — языковая модель семейства Llama, дообученная автором nkpz ещё на нескольких эпохах общих данных airoboros v2. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции; автор отмечает, что она стала менее склонна к чрезмерно подробным объяснениям и менее привязана к формату инструкций, сохранив более универсальный стиль. Модель содержит 21,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и формат PyTorch. Нативный контекст составляет 4098 токенов. В карточке указана лицензия other. Автор описывает модель как работу в процессе и отмечает, что навыки решения задач ещё требуют улучшения.

Llama-3-15b-Instruct-GLUED-Plus — инструктивная языковая модель, дообученная athirdpath на базе athirdpath/Llama-3-15b-Instruct-GLUED. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 14,9 млрд параметров, контекстом до 8192 токенов и форматом диалога L3; для обучения использовались Unsloth и Hugging Face TRL, а также частный датасет объёмом 8 тысяч примеров.

Llama-3.2-Nemotron-3B-Instruct — диалоговая языковая модель семейства Llama, созданная автором репозитория itsnebulalol путём дообучения unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit на наборе данных NVIDIA HelpSteer2 с использованием Unsloth и TRL. Модель предназначена для генерации текста в формате инструкций и ответов в чате. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Карточка указывает английский язык. Репозиторий использует Transformers и содержит веса PyTorch в формате safetensors; лицензия — llama3.2.

Crystalcareai/llama-3-4x8b — разговорная языковая модель для генерации текста. В README она описана как смесь экспертов на основе Llama-3-8b с четырьмя экспертами и архитектурой DeepSeek-MoE; все эксперты участвуют в обработке каждого токена, без маршрутизации и gate-механизма. Метаданные классифицируют архитектуру как плотную DeepseekForCausalLM и указывают 7,5 млрд параметров, контекст 8192 токена и формат safetensors. Модель предназначена для диалога и генерации текста. Карточка не сообщает, на каких данных она обучалась и какие языки поддерживает. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Minbyul/llama3-8b-instruct-wo-kqa_golden-iter-sft-step1 — дообученная диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная на основе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате чата. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Дообучение выполнено на наборе HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft; в карточке приведено значение loss 0,4835 на наборе оценки. Базовая модель описана как ориентированная на ассистентские ответы и генерацию текста на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Llama 3.

Llama-3-DARE-8B — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная Mlabonne с помощью LazyMergekit. Веса получены слиянием Meta-Llama-3-8B и Meta-Llama-3-8B-Instruct методом DARE-TIES; конфигурация использует маску int8 и формат bfloat16. В репозитории заявлено 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель предназначена для диалоговой генерации текста: она принимает текстовые запросы и формирует текстовые ответы. Карточка указывает на английскую основу Meta-Llama-3-8B-Instruct, поэтому модель подходит для англоязычного общения и генерации текста. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия следует сверять с лицензией базовой модели и репозитория.

liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-3 — разговорная языковая модель, разработанная liminerity и дообученная на базе liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-2. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру Mistral с классом MistralForCausalLM, содержит 203,9 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Для обучения применялись Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированных предметных областях или известных ограничениях в карточке нет.

M7Yamshadowexperiment28_Experiment28M7 — языковая модель, созданная слиянием моделей automerger/M7Yamshadowexperiment28-7B и automerger/Experiment28M7-7B. Она предназначена для генерации текста. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекстное окно до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения в карточке нет.

Malachite-7b-v0 — объединённая языковая модель, опубликованная пользователем r2rss. Она создана методом slerp с помощью mergekit из zyh3826/GML-Mistral-merged-v1 и cookinai/CatMacaroni-Slerp. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельную специализацию, языковое покрытие или результаты оценки качества, поэтому её можно характеризовать только как модель общего назначения для генерации текста.

Maverick-8B — диалоговая языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров, созданная bunnycore путём объединения трёх моделей с помощью mergekit и метода model_stock. В состав объединения входят bunnycore/Cognitron-8B, failspy/Llama-3-8B-Instruct-abliterated и TIGER-Lab/MAmmoTH2-8B-Plus; архитектура — плотная Llama с классом LlamaForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, а её контекст составляет до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Для использования применяется лицензия Llama 3. Среди компонентов есть модель, ориентированная на английские математические рассуждения, однако карточка Maverick-8B не описывает отдельную специализацию или языковой охват самой объединённой модели. Из карточки также нельзя установить её качество на конкретных задачах.